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文案介绍

通过引入AI大模型技术，实现自动化处理大量需求设计、测试、工作量评估繁琐的研发任务，使研发团队可以更有效地完善需求、设计、编码、测试、发布软件，快速识别和解决问题，提高研发效率，改善团队间的协作。

客户价值

全面智能建模：全面智能建模，获取精确、易理解且清晰的需求内容。
加速设计迭代：将问题提前发现，简化集成，提高最终交付的质量。
需求全生命周期管理：及时了解、跟踪和通知需求需求变更，避免不可预知的问题，确保按期交付。
智能化数据挖掘：提供不同层级决策输入，加速产品设计迭代过程。

核心功能

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优势特点

经典案例

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智能需求

运用大语言模型，自动化处理大量在研发过程中相似需求的分析梳理、需求概要的提炼评估、需求方案的设计撰写、研发任务拆解以及总结报告的生成等。

智能工作量

参考标准功能模块和行业基准需求工作量评估方法，在软件开发工作量评审过程中，为项目团队在需求工作量申报及专家评审时提供决策依据。

智能测试

结合大模型能力，基于新需求约束和历史测试用例，智能生成单元测试用例、接口测试用例等。

从需求阶段即运用大模型技术不断演化、迭代递增，通过需求结构化定义提前模拟分析发现不合理或重复的需求，同时，自始至终追踪需求分解至产品功能实现的全过程，并能进行需求与设计变更的完整影响分析。

从需求阶段即运用大模型技术不断演化、迭代递增，通过需求结构化定义提前模拟分析发现不合理或重复的需求，同时，自始至终追踪需求分解至产品功能实现的全过程，并能进行需求与设计变更的完整影响分析。

以结构化的需求作为有序协作的信息中枢，将业务范围覆盖至用户需求、系统设计、整机设计到模块设计的全过程，从而与产品的研发全生命周期管理活动融为一体。

以结构化的需求作为有序协作的信息中枢，将业务范围覆盖至用户需求、系统设计、整机设计到模块设计的全过程，从而与产品的研发全生命周期管理活动融为一体。

结合实际业务应用的需要，通过对需求的捕获、需求的分解分配、需求的追踪验证、需求的评审变更、需求分析与监控，实现跨领城、跨部门的复杂产品的协同研制。

结合实际业务应用的需要，通过对需求的捕获、需求的分解分配、需求的追踪验证、需求的评审变更、需求分析与监控，实现跨领城、跨部门的复杂产品的协同研制。

经典案例

某运营商集团数字化底座数字化研发平台智能研发需求管理

合作背景

以开发者为中心，推进需求端到端流程的迭代优化及运营推广，强化需求预评估、需求分类审批，收敛省分自建需求流程，实现需求有效管控，迭代优化端到端需求流程，并完成全国运营推广，强化需求预评估、需求分类审批等，打造高效需求管理流程。

客户价值

提升需求交付效率：通过语义识别、关键字提取、文档辅助等手段，实现类似需求判重、辅助需求解析功能，赋能需求分析人员的日常工作，提升工作效率。

减少开发工作量审核：为项目团队在需求工作量申报及专家评审时提供决策依据，减少专家工作量，提高工作量审核的科学性、客观性。

智能生成测试用例：具备分析历史数据以检测持续集成阶段的异常能力，帮助研发识别走位异常问题。

  

技术方案

通过引入大模型技术，实现自动化处理大量需求设计、测试、工作量评估繁琐的研发任务，大大提高研发效率，加快企业产品研发进度，提升产品研发质量。

应用场景

需求管理、一体化研发效能。