技能基础成熟在富文本编辑器 增长AI编写能力
行业痛点倒逼创新
- 天然语言处理（NLP）：AI可通过解析会议记录、邮件等非结构化文本，主动提取需求关键词（如“用户身份验证”“响应时间”），并分类为功能类、体验类或BUG类，准确率凌驾98%。
- 呆板学习模型：通太过析历史项目数据（如需求变更频率、资源分配规律），AI可预测需求变更风险，优化任务拆解逻辑。
需求收集与尺度化
- 传统需求管理困境：人工整理需求平均耗时3天，且存在20%关键要素遗漏风险；项目经理约70%时间用于沟通协调，而非战略决策。
- 敏捷开发需求：在快速迭代的敏捷模式下，AI可实时更新需求文档，确保开发与测试始终对齐最新需求
需求文档生成
- 智能提取与分类：
- 从多源数据（如企业微信对话、Jira任务形貌）中提取需求，主动标记优先级（P0-P3）并生成待办清单。
- 案例：某电商团队使用AI工具将需求处理时间从4小时压缩至30分钟，需求遗漏率下降80%。
- 冲突检测：识别需求间的资源争夺（如“测试部与算法团队排期重叠”），发起调解方案。
- 主动化框架构建：
- 输入项目配景（如“开发一款面向中小企业的SaaS工具”）、目的用户画像，AI生成完整PRD文档框架，包括功能需求、界面原型、性能与安全指标。
- 实例：某团队开发电商App购物车功能时，AI主动生成包含14个测试点的需求文档，覆盖添加商品、结算流程等场景。
- 动态优化：根据团队反馈（如“用户反馈加载速度过慢”），AI实时更新需求文档，同步调解开发计划。
用户故事（User Story）
作为 背景管理租户
我希望
管理背景前端-轮播图管理
以便
轮播图上传，删除，查看，排序
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