我有个想法:做一个提高需求完备性的软件

很多需求文档过于简单,一个功能点只是一个谓词,而没有足够的发散。比如 "if A then B",那么 "if not A "该怎么办呢? 文档里没写,开发暂时悬搁。

需求分析员也是人,他可能不喜欢发散性思维,也可能太多发散让他很疲惫;反正最终结果就是需求发散不足,即完备性不足;所以我们就应该让机器来替它发散。这种机器就是一种软件,它读取简单的判断句作为输入,然后对这句话的各点进行各种维度的发散,导出各种各样的"what if", 以实现需求的完备性。 比如 if A  –> if not A, 就是一个例子。

那么可以在哪些维度上发散呢? 发散时可否可以利用相关上下文? 这种软件是否具有自适应的智能性?最后一点,这种软件如何实现?

1.发散维度

  a. 布尔发散。 A -> Not A, A & B -> A || B 等等

  b. 数量发散。 A 关联 B。是一对多,多对一,还是多对多呢?

  c. 生命周期发散。比如 A关联或者依赖B。那么A被增删改时,B应该怎么办?反之如何?

  c. …

2.相关上下文

  大多数谓词并不是孤立的。它们有互相依赖关系。一个谓词的发散,可能会导致许多相关谓词的发散;同样,在试图对一个谓词进行发散时,也可以利用相关谓词作为先验知识,以组合出更多的发散维度。那么,如何表达这种相关关系?具体的触发算法如何?

3.自适应性

  一开始我们肯定想不到所有的发散规则,我们甚至会觉得很难表达某种规则。那么,能否让机器在工作的过程中自己来学习和进化? 比如说,我们对机器某次发散的程度很不满意,于是我们就自己补充了一些发散结果,并把它告诉机器;那么,再遇到类似的情况时,机器还会继续让我们失望吗? 这也是一个有意思的课题。

4.如何写这种软件?

  我不知道这个怎么写。但有个大前提是,要么用某种形式化的语言来写需求,要么对所使用的自然语言采取严格的约束,使它终究可以被机器理解。

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