如何使用 LLM 辅助用户故事编写
如何使用 LLM 辅助用户故事编写
用户故事 是敏捷开发中的一个重要组成部分，它帮助团队理解和实现用户需求。用户故事的编写不仅关注用户的价值，还需要通过验收条件明确需求的具体实现。在这一过程中，大语言模型（LLM）可以提供重要的帮助，特别是在定义验收条件和细化用户故事方面。本文将介绍如何使用 LLM 辅助编写用户故事，并结合示例进行说明。
1. 用户故事的特质
用户故事具有以下三大特质，被总结为 3C：
- Card（卡片）：用户故事的物理载体，类似于索引卡。它简洁明了，关注用户价值和需求。
- Conversation（对话）：通过对话传播不可言说的知识。对话有助于澄清用户故事的细节和背景。
- Confirmation（验收条件）：定义用户故事完成的标准和期望行为，通常以 Given/When/Then 格式呈现。
2. 用户故事的编写流程
用户故事通常基于用户角色、整体解决方案和用户旅程进行拆分。以下是编写用户故事的标准步骤：
- 提取整体解决方案：根据业务背景和需求，提取整体解决方案。
- 设计用户旅程：根据整体解决方案设计用户旅程。
- 拆分用户故事：将用户旅程中的步骤拆分成具体的用户故事。
- 编写验收条件：为每个用户故事编写验收条件，以明确功能的期望行为。
3. 利用 LLM 辅助编写用户故事
LLM 可以帮助在以下几个方面优化用户故事编写：
3.1 提供整体解决方案和用户旅程
首先，您需要为 LLM 提供完整的业务背景信息，包括整体解决方案和用户旅程。这为 LLM 编写用户故事提供了必要的上下文。
示例：
- 整体解决方案：开发一个在线购物系统，包括用户注册、商品浏览、购物车、结算和支付功能。
- 用户旅程：用户在浏览商品时可以将商品添加到购物车中，并在结算时选择支付方式。
3.2 生成用户故事卡
提供用户故事的基础信息，LLM 将基于这些信息生成用户故事卡。用户故事卡通常包含角色、需求和目的。
用户故事卡示例：
作为一个注册用户，我希望能够将商品添加到购物车中，以便我可以在结算时购买这些商品。
3.3 使用 TQA（Think-Question-Answer）进行细化
TQA 模式帮助 LLM 主动提问以获取更多的细节，从而细化用户故事。
步骤 1：提供业务背景
向 LLM 解释整体解决方案和用户旅程。
业务背景示例：
我们正在开发一个在线购物系统。用户可以注册账户、浏览商品、添加商品到购物车、结算并支付。请基于这些信息生成用户故事。
步骤 2：生成用户故事卡
LLM 根据提供的信息生成用户故事卡。
用户故事卡示例：
作为一个注册用户，我希望能够将商品添加到购物车中，以便我可以在结算时购买这些商品。
步骤 3：提出问题以获取细节
LLM 主动提出问题以明确用户故事的细节。
LLM 提问示例：
为了更好地理解这个用户故事，我需要了解以下几个方面：
1. 用户在添加商品到购物车时是否需要选择数量？
2. 是否有商品类别的限制，例如是否支持所有商品还是仅支持特定类别？
3. 用户添加商品到购物车后，是否需要看到确认消息或其他反馈？
步骤 4：回答问题并完善用户故事
根据用户的回答，LLM 完善用户故事的细节，并编写验收条件。
用户回答示例：
1. 用户需要选择商品数量。
2. 支持所有商品类别。
3. 用户添加商品后需要看到一个确认消息。
完善后的用户故事示例：
作为一个注册用户，我希望能够选择商品数量并将商品添加到购物车中，并在成功添加后看到一个确认消息，以便我可以在结算时购买这些商品。
验收条件示例（Given/When/Then 格式）：
Given 用户已登录并浏览商品页面，
When 用户选择商品并指定数量，然后点击“添加到购物车”按钮，
Then 商品应被添加到购物车中，并显示“商品已成功添加到购物车”的确认消息。
4. 处理 LLM 提出的问题
在 TQA 过程中，LLM 可能提出各种问题，我们可以根据问题的类型进行不同的应对：
-
基础概念或流程的误解：
- 应对方式：重新定义和修改业务背景，以确保 LLM 理解整体解决方案和业务流程。
- 示例：如果 LLM 提问关于“用户是否需要登录才能浏览商品”，这可能表明对整体解决方案的理解存在误解，需要重新确认业务背景。
-
操作的误解：
- 应对方式：重新修改用户故事，确保用户故事准确描述了操作流程。
- 示例：如果 LLM 提问“用户是否可以在结算后更改购物车中的商品数量”，这可能表明用户故事没有清晰描述相关操作，需要修改用户故事以包含这些细节。
-
交互细节的询问：
- 应对方式：在会话中直接回答交互细节问题，补充用户故事中的细节。
- 示例：如果 LLM 提问“用户点击‘添加到购物车’按钮后是否需要看到动画效果”，这属于交互细节，可以在对话中回答并补充到用户故事中。
5. 自动实现 TQA 的方法：Agent
在自动化 TQA 中，Agent 负责引导 LLM 提问并生成最终的用户故事和验收条件。以下是如何实现这一过程的步骤：
步骤 1：定义 Agent 的任务
确定 Agent 的任务，例如提问以获取详细信息并生成用户故事。
任务定义示例：
Agent 的任务是通过主动提问来获取用户故事的详细信息，并生成完整的用户故事和验收条件。任务包括设计问题列表、分析用户反馈并提供详细的用户故事和验收条件。
步骤 2：设计提问策略
制定策略，帮助 Agent 确定需要提问的具体内容。
提问策略示例：
Agent 应包括以下提问策略：
1. 识别用户故事的关键细节。
2. 提问以获取关于功能的具体要求。
3. 根据用户反馈生成验收条件。
步骤 3：实现自动化提问和回答
使用自动化工具（如对话系统）来实现提问和回答过程。
示例实现：
1. **用户输入**：我需要改进用户购物车功能。
2. **Agent 提问**：
- 用户是否需要选择商品数量？
- 支持所有商品类别吗？
- 需要显示确认消息吗？
3. **用户回答**：需要选择数量，支持所有商品类别，显示确认消息。
4. **Agent 生成用户故事和验收条件**：
- 用户故事：作为一个注册用户，我希望能够选择商品数量并将商品添加到购物车中，并在成功添加后看到一个确认消息，以便我可以在结算时购买这些商品。
- 验收条件：
- Given 用户已登录并浏览商品页面，
- When 用户选择商品并指定数量，然后点击“添加到购物车”按钮，
- Then 商品应被添加到购物车中，并显示“商品已成功添加到购物车”的确认消息。
步骤 4：评估和优化
定期评估 Agent 的表现，确保提问和回答的质量，并根据反馈进行优化。
总结
利用 LLM 辅助用户故事编写可以大大提升工作效率和准确性。通过提供整体解决方案和用户旅程作为业务背景，LLM 可以生成基础用户故事卡，并通过主动提问和回答进一步细化用户故事及其验收条件。针对 LLM 提出的问题，可以通过重新定义业务背景、修改用户故事或回答细节问题来优化用户故事。自动化实现 TQA 还可以通过定义明确的任务、设计提问策略和使用自动化工具来提高效率和精度。这样，团队可以更好地理解用户需求，并将其转化为具体的功能要求和验收标准。