[I.2] 个人作业：软件案例分析


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我在这个课程的目标是	将软件工程理论与实践相结合、提升批判性思维和团队协作能力
这个作业在哪个具体方面帮助我实现目标	对同类型软件进行对比分析，为将来自身构建软件提供参考

选题：团队项目选题所针对的软件的案例分析

应用选择：扣子专业版，haystack

调研与评测 —— 从用户体验到工程质量的全方位解析

本文基于对扣子专业版的深入调研，结合软件工程中关于软件 Bug、功能评测、黑箱测试、用户调研与体验评估等理论知识，从多角度对这一用于创建智能体 workflow、实现 rag 系统的工具进行了详细评测和市场分析，同时对比了业界类似产品（如 haystack）存在的优缺点。全文共分为三大部分：调研与评测、软件及工作量分析、以及市场现状与产品规划。希望本文能为开发团队、项目经理及用户提供有力的参考与改进建议。

第一部分：调研与评测

1. 软件使用体验

1.1 使用时长与基本流程

为保证评测的全面性，在一个连续 2h的时间段内体验了扣子专业版的基本功能。操作过程包括：

登录与环境搭建：进入扣子专业版官网后，用户首先进入工作台，创建一个新的智能体 workflow。
功能配置：以构建一个读取个人简历、便于对个人经历提问的智能体为例，完成输入输出组件的配置。
试运行测试：点击“试运行”按钮后，发现旁边的计时秒数显示异常——一直保持为 0，未能实时增加【图片1】。经过等待，系统最终返回结果【图片2】。

前端组件联调：利用已有组件搭建了一个简单的前端展示页面，

1.2 基本流程与用户需求适配性

经过体验，软件基本流程较为清晰：

流程描述：用户从登录、创建 workflow、配置输入输出，到最终试运行及前端集成，各步骤较为连贯。
用户需求满足：对于希望快速搭建基于个人知识库的智能问答系统的 C 端用户而言，整体流程简单易上手。但在数据量、界面交互和实时性上存在明显不足。
优点：
- 快速搭建工作流的设计较好，新增大模型组件时交互设计流畅。

部分页面交互体验优良，视觉设计简洁直观。
缺点：
- 实时性问题：试运行时秒数未实时增加，给用户带来等待不确定性。
- 功能限制：目前仅支持一个知识库，无法区分公有与私有知识库，限制了多用户和机构化场景的应用【图片5】。
- 文档说明不足：组件卡片无法直接跳转到详细说明文档，导致用户无法迅速获取接口说明信息。
- 错误提示不明确：如发布失败时，仅要求检查，而无具体错误原因提示【图片6】。

2. 软件改进意见

基于上述体验与评测，提出以下改进建议：

试运行实时反馈：修复试运行中计时秒数不增加的问题，确保实时显示运行状态。
知识库管理功能扩展：支持多个知识库，允许用户区分公共与私有数据，满足机构化、分部门使用的场景需求。
文档体系完善：在组件卡片中增加跳转链接，直接链接至详细接口说明文档；完善线上文档，使开发者和用户均能快速查找接口细节。
错误反馈优化：在发布失败后，提供详细的错误提示与日志分析，帮助用户快速定位问题。
用户交互与文件支持：扩展知识库支持类型，除 file/doc 外，支持实时输入或其他文件格式，降低用户操作门槛。

3. 用户调研记录

3.1 调研对象背景

本次调研邀请了其他软工班级的同学进行访谈，采访对象为计算机专业本科生，具有一定软件使用及开发经验，且对工作流工具和智能问答系统存在较高需求。选择的原因在于：

背景优势：具有较强的技术背景，能够客观评价产品的工程实现和用户体验；
需求：希望通过工具提高开发效率，或在学习中能够获得更多智能化辅助功能。

3.2 调研内容记录

实际使用的产品栏目：调研对象主要体验了“智能体创建”、“试运行”及“知识库管理”三个模块。
使用过程中遇到的问题与亮点：
- 问题：
  - 试运行过程中计时异常，让部分用户感到不确定性；
  - 知识库只能配置单一数据源，无法灵活切换。
- 亮点：
  - 大模型组件交互体验良好，配置简便；
  - 整体界面简洁，逻辑清晰，易于上手。
用户体验改进建议：调研对象普遍认为应增加错误信息提示和多知识库管理功能，同时建议对组件说明进行优化，减少使用疑惑。

4. 评测结论

经过对软件使用、用户调研、以及功能缺陷的深入分析，给扣子专业版的评测结论为：“d) 好，不错”。

定量评测思路：可从数据量处理能力、界面友好度、功能完整性、准确性及用户体验等多个维度进行打分。初步设定每个维度 10 分，总分 50 分，经综合评定，目前软件各项指标大致在 6 至 7 分之间，综合得分约 30~35 分。各维度说明如下：
- 数据量处理：7/10
- 界面设计：6/10
- 功能完整：6/10
- 准确性：7/10
- 用户体验：6/10

Bug 分析与提交

针对扣子专业版，在测试过程中发现以下两个主要功能性 Bug：

Bug 1：试运行计时异常

1. 测试环境

操作系统：Windows 11
浏览器：Chrome 版本 90 以上
测试时间：2025 年 3 月中旬
前因后果：在完成组件配置后，点击“试运行”按钮，界面右侧用于显示运行时长的计时器未能正常工作。

2. 可复现性及复现步骤

复现步骤：
- 进入扣子专业版后台并登录。
- 创建新工作流并配置输入输出组件。
- 点击“试运行”，观察右侧计时器显示。
可复现性：必然发生，每次试运行均出现计时停留在 0 的现象。
复现数据：在连续 20 次试运行测试中，计时器始终未增加（复现率 100%）。

3. Bug 具体情况描述

Bug 表现：试运行启动后，界面右侧显示的秒数始终为 0，无法反映真实的运行时长。
配图说明：【图片9：试运行界面截图，突出计时器区域】配图中可见，计时器数字始终停留在 0，用户无法得知运行进度。

4. Bug 分析

可能成因：
- 前端计时逻辑未能正确触发或存在定时器回调函数未正常执行；
- 后台接口响应延迟或数据未能实时传递到前端显示。
严重性评估：
- 系统功能：影响试运行状态展示；
- 安全性：无直接安全风险；
- 用户体验：给用户造成不明确的等待体验。
- 量化指标：建议定为 3 星（中等问题，影响体验但不致命）。
原因推测：可能由于测试环节对特殊配置下的定时器逻辑未做充分验证，或开发人员粗心遗漏了前后端数据联动的实时更新逻辑。

5. Bug 改进建议

对前端计时器逻辑进行排查，确保定时器能在试运行开始后立刻启动；
检查后台接口响应逻辑，确保数据实时传递至前端；
增加单元测试和 UI 自动化测试，覆盖定时器显示的关键路径。

6.直接拉起工单反馈问题

目前未得到反馈

Bug 2：知识库功能单一、上传文件格式受限

1. 测试环境

操作系统：windows11
浏览器：chrome
测试时间：2025 年 3 月中旬
前因后果：在配置工作流时，用户尝试上传不同类型的知识库内容文件时，发现系统仅支持 file/doc 格式的预上传文件，而无法实现实时交互或支持其他文件格式。

2. 可复现性及复现步骤

复现步骤：
- 登录扣子专业版后台，进入知识库管理模块；
- 尝试上传 pdf、txt、以及其他常见格式文件；
- 观察系统是否允许上传或自动转换。
可复现性：必然发生，在所有测试中系统只识别 file/doc 类型，其他格式直接报错。十分局限
复现数据：在 10 次测试中，100% 情况下非 file/doc 格式均被拒绝上传。

3. Bug 具体情况描述

Bug 表现：知识库模块仅支持固定格式，无法满足用户实时交互和多样化需求。
配图中显示尝试上传 jpg 文件时，系统报格式不支持的错误提示。

4. Bug 分析

可能成因：
- 产品设计时仅考虑到 C 端的预先配置场景，忽略了机构或多用户场景下知识库多样化需求；
- 开发时为降低复杂性，未实现动态文件格式识别与转换机制。
严重性评估：
- 系统功能：限制了知识库的灵活性；
- 安全性：风险较低；
- 用户体验：极大影响用户上传文件的便捷性。
- 量化指标：建议定为 2 星（较低安全风险，但体验及功能严重受限）。
原因推测：很可能是由于对目标用户需求理解不足，加上测试未能覆盖多种文件格式的情况，从而导致开发时故意或无意放弃支持扩展。

5. Bug 改进建议

扩展知识库模块支持的文件格式，增加对 pdf、txt、以及在线文本的实时解析支持；
设计并实现文件格式自动转换模块，允许用户上传任意格式后系统自动转换为内部可识别格式；
增加用户提示信息，明确告知支持的格式及上传方式。

第二部分：软件及工作量分析

1. 工作量分析

基于对扣子专业版所有功能的全面体验，结合功能复杂度与技术实现难度，估计如下：

团队组成：20 人左右（包含开发、测试、美工及产品经理）
主要功能模块：用户登录与工作流配置、试运行与实时反馈、知识库管理、组件文档与错误提示、前端交互联调
开发周期估算：
- 基础功能开发：约 4-6 周
- 知识库与组件扩展：约 3-4 周
- 调试、测试与用户反馈收集：约 2-3 周
- 整体集成与上线准备：约 2 周总计约 12-15 周可完成当前系统功能的开发与上线。
工作量说明：如若考虑增加多知识库支持、动态文件解析、详细文档与错误反馈机制，开发周期可能延长至 16 周左右。开发团队需在项目初期明确各模块优先级，并采用敏捷开发方式快速响应用户反馈。

2. 软件质量分析

2.1 优缺点对比及市场定位

优点：
- 工作流创建简洁高效，操作流程直观；
- 大模型组件交互体验设计优秀；
- 界面整体简洁，便于初学者上手。
缺点：
- 试运行实时反馈功能存在缺陷；
- 知识库功能单一，限制了大场景应用；
- 组件文档链接不完善，信息查找困难。
同类产品比较：与国内外同类产品（如百度、以及国际上基于 haystack 的解决方案）相比，扣子专业版在快速搭建工作流上具有一定优势，但在用户体验和扩展性上仍有较大提升空间。综合评估，质量可能在同类产品中处于中上水平，但离“优秀”仍有一段距离。

2.2 软件工程改进建议

从整体问题推理，本软件团队在测试把关及需求调研方面存在较大不足。建议：

在开发前期加大用户需求调研力度，明确多场景应用的需求；
强化测试覆盖，尤其是边缘场景（如文件格式扩展、实时数据反馈）和多环境测试，避免因测试不严带来的 Bug；
建立完善的文档管理体系，保证产品的每个组件都有详细说明和使用示例。

第三部分：建议与规划

1. 市场现状

1.1 市场概况

直接用户：当前主要为 C 端个人用户，如自由开发者、学生以及中小型团队。
潜在用户：机构用户（如学校、企业培训中心）对定制化工作流及知识库管理需求逐渐增多。
市场规模：随着人工智能及大模型的普及，智能工作流工具的用户量有望实现几何级数增长，市场潜力巨大。

1.2 竞争产品

1.2.1 百度千帆智能问答平台

产品特点：百度凭借其在搜索引擎和语义理解方面的优势，打造了一系列基于自然语言处理的智能问答平台，力图将海量信息与用户需求高效匹配。
优势：
- 数据覆盖广泛：依托百度强大的搜索技术，能快速检索到海量信息，实现精准的答案匹配。
- 安全性与稳定性：拥有完善的数据安全保障体系，适合对安全性要求较高的企业用户。
- 语义理解能力：在中文处理方面有一定优势，语义匹配和自然语言理解效果较为突出。
不足：
- 知识库局限：同样存在不支持知识库本地化的问题，无法满足一些对数据隐私有特殊要求的机构需求。
- 用户定制化程度：在面对不同用户群体时，产品的灵活性和定制化选项相对较少，难以应对个性化需求。

1.2.2 Haystack 及 Deepset Studio

产品特点： Haystack 是一个开源的 NLP 框架，允许用户构建端到端的问答系统和语义搜索引擎。Deepset Studio 基于 Haystack，提供了更友好的可视化管理界面和操作体验。
优势：
- 模块化与灵活性：系统采用模块化设计，用户可以根据实际需求灵活组合不同的组件（如文档存储、检索器、阅读器等）。
- 开源社区支持：拥有活跃的开源社区，文档和示例不断更新，有助于快速迭代和功能扩展。
- 多场景应用：适用于多语言问答系统、生成式问答、语义搜索等多种场景，扩展性强。
不足：
- 中文支持不足：主要文档和示例为英文，针对中文场景的优化和使用指导较少，增加了国内用户的使用难度。
- 学习曲线****陡峭：对于非专业人士或初学者来说，系统配置和集成过程较为复杂，技术门槛较高。
- 依赖外部 API：部分功能依赖于 openapikey 等外部接口，对于国内用户来说使用起来不够友好。

使用代码如下：


Tutorial: Creating Your First QA Pipeline with Retrieval-Augmentation
Level: Beginner
Time to complete: 10 minutes
Components Used: InMemoryDocumentStore, SentenceTransformersDocumentEmbedder, SentenceTransformersTextEmbedder, InMemoryEmbeddingRetriever, PromptBuilder, OpenAIChatGenerator
Prerequisites: You must have an OpenAI API Key.
Goal: After completing this tutorial, you'll have learned the new prompt syntax and how to use PromptBuilder and OpenAIChatGenerator to build a generative question-answering pipeline with retrieval-augmentation.
Overview
This tutorial shows you how to create a generative question-answering pipeline using the retrieval-augmentation (RAG) approach with Haystack 2.0. The process involves four main components: SentenceTransformersTextEmbedder for creating an embedding for the user query, InMemoryBM25Retriever for fetching relevant documents, PromptBuilder for creating a template prompt, and OpenAIChatGenerator for generating responses.
For this tutorial, you'll use the Wikipedia pages of Seven Wonders of the Ancient World as Documents, but you can replace them with any text you want.
Preparing the Colab Environment
Enable GPU Runtime in Colab
Set logging level to INFO
Installing Haystack
Install Haystack and other required packages with pip:
In [ ]:
%%bash

pip install haystack-ai
pip install "datasets>=2.6.1"
pip install "sentence-transformers>=3.0.0"
Enabling Telemetry
Knowing you're using this tutorial helps us decide where to invest our efforts to build a better product but you can always opt out by commenting the following line. See Telemetry for more details.
In [2]:
from haystack.telemetry import tutorial_runningtutorial_running(27)
Fetching and Indexing Documents
You'll start creating your question answering system by downloading the data and indexing the data with its embeddings to a DocumentStore.
In this tutorial, you will take a simple approach to writing documents and their embeddings into the DocumentStore. For a full indexing pipeline with preprocessing, cleaning and splitting, check out our tutorial on Preprocessing Different File Types.
Initializing the DocumentStore
Initialize a DocumentStore to index your documents. A DocumentStore stores the Documents that the question answering system uses to find answers to your questions. In this tutorial, you'll be using the InMemoryDocumentStore.
In [3]:
from haystack.document_stores.in_memory import InMemoryDocumentStoredocument_store = InMemoryDocumentStore()
The DocumentStore is now ready. Now it's time to fill it with some Documents.
Fetch the Data
You'll use the Wikipedia pages of Seven Wonders of the Ancient World as Documents. We preprocessed the data and uploaded to a Hugging Face Space: Seven Wonders. Thus, you don't need to perform any additional cleaning or splitting.
Fetch the data and convert it into Haystack Documents:
In [4]:
from datasets import load_datasetfrom haystack import Documentdataset = load_dataset("bilgeyucel/seven-wonders", split="train")docs = [Document(content=doc["content"], meta=doc["meta"]) for doc in dataset]
Initalize a Document Embedder
To store your data in the DocumentStore with embeddings, initialize a SentenceTransformersDocumentEmbedder with the model name and call warm_up() to download the embedding model.
In [5]:
from haystack.components.embedders import SentenceTransformersDocumentEmbedderdoc_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")doc_embedder.warm_up()
Write Documents to the DocumentStore
Run the doc_embedder with the Documents. The embedder will create embeddings for each document and save these embeddings in Document object's embedding field. Then, you can write the Documents to the DocumentStore with write_documents() method.
In [6]:
docs_with_embeddings = doc_embedder.run(docs)document_store.write_documents(docs_with_embeddings["documents"])
Batches:   0%|          | 0/5 [00:00<?, ?it/s]
Batches: 100%|██████████| 5/5 [00:01<00:00,  3.38it/s]
Out[6]:
151
Building the RAG Pipeline
The next step is to build a Pipeline to generate answers for the user query following the RAG approach. To create the pipeline, you first need to initialize each component, add them to your pipeline, and connect them.
Initialize a Text Embedder
Initialize a text embedder to create an embedding for the user query. The created embedding will later be used by the Retriever to retrieve relevant documents from the DocumentStore.
In [7]:
from haystack.components.embedders import SentenceTransformersTextEmbeddertext_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
Initialize the Retriever
Initialize a InMemoryEmbeddingRetriever and make it use the InMemoryDocumentStore you initialized earlier in this tutorial. This Retriever will get the relevant documents to the query.
In [8]:
from haystack.components.retrievers.in_memory import InMemoryEmbeddingRetrieverretriever = InMemoryEmbeddingRetriever(document_store)
Define a Template Prompt
Create a custom prompt for a generative question answering task using the RAG approach. The prompt should take in two parameters: documents, which are retrieved from a document store, and a question from the user. Use the Jinja2 looping syntax to combine the content of the retrieved documents in the prompt.
Next, initialize a PromptBuilder instance with your prompt template. The PromptBuilder, when given the necessary values, will automatically fill in the variable values and generate a complete prompt. This approach allows for a more tailored and effective question-answering experience.
In [9]:
from haystack.components.builders import ChatPromptBuilderfrom haystack.dataclasses import ChatMessagetemplate = [ChatMessage.from_user(        """Given the following information, answer the question.Context:{% for document in documents %}    {{ document.content }}{% endfor %}Question: {{question}}Answer:""")]prompt_builder = ChatPromptBuilder(template=template)
Initialize a ChatGenerator
ChatGenerators are the components that interact with large language models (LLMs). Now, set OPENAI_API_KEY environment variable and initialize a OpenAIChatGenerator that can communicate with OpenAI GPT models. As you initialize, provide a model name:
In [10]:
import osfrom getpass import getpassfrom haystack.components.generators.chat import OpenAIChatGeneratorif "OPENAI_API_KEY" not in os.environ:os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass("Enter OpenAI API key:")chat_generator = OpenAIChatGenerator(model="gpt-4o-mini")
Build the Pipeline
To build a pipeline, add all components to your pipeline and connect them. Create connections from text_embedder's "embedding" output to "query_embedding" input of retriever, from retriever to prompt_builder and from prompt_builder to llm. Explicitly connect the output of retriever with "documents" input of the prompt_builder to make the connection obvious as prompt_builder has two inputs ("documents" and "question").
For more information on pipelines and creating connections, refer to Creating Pipelines documentation.
In [11]:
from haystack import Pipelinebasic_rag_pipeline = Pipeline()# Add components to your pipelinebasic_rag_pipeline.add_component("text_embedder", text_embedder)basic_rag_pipeline.add_component("retriever", retriever)basic_rag_pipeline.add_component("prompt_builder", prompt_builder)basic_rag_pipeline.add_component("llm", chat_generator)
In [12]:
# Now, connect the components to each otherbasic_rag_pipeline.connect("text_embedder.embedding", "retriever.query_embedding")basic_rag_pipeline.connect("retriever", "prompt_builder")basic_rag_pipeline.connect("prompt_builder.prompt", "llm.messages")
Out[12]:
<haystack.core.pipeline.pipeline.Pipeline object at 0x36efbc520>
🚅 Components
  - text_embedder: SentenceTransformersTextEmbedder
  - retriever: InMemoryEmbeddingRetriever
  - prompt_builder: ChatPromptBuilder
  - llm: OpenAIChatGenerator
🛤️ Connections
  - text_embedder.embedding -> retriever.query_embedding (List[float])
  - retriever.documents -> prompt_builder.documents (List[Document])
  - prompt_builder.prompt -> llm.messages (List[ChatMessage])
That's it! Your RAG pipeline is ready to generate answers to questions!
Asking a Question
When asking a question, use the run() method of the pipeline. Make sure to provide the question to both the text_embedder and the prompt_builder. This ensures that the {{question}} variable in the template prompt gets replaced with your specific question.
In [13]:
question = "What does Rhodes Statue look like?"response = basic_rag_pipeline.run({"text_embedder": {"text": question}, "prompt_builder": {"question": question}})print(response["llm"]["replies"][0].text)
Batches: 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00,  1.77it/s]
huggingface/tokenizers: The current process just got forked, after parallelism has already been used. Disabling parallelism to avoid deadlocks...
To disable this warning, you can either:
        - Avoid using `tokenizers` before the fork if possible
        - Explicitly set the environment variable TOKENIZERS_PARALLELISM=(true | false)
The Colossus of Rhodes was a statue of the Greek sun-god Helios, standing approximately 70 cubits (about 33 meters or 108 feet) tall. Although no complete descriptions of its appearance exist, scholars believe it featured the following characteristics:

1. **Facial Features**: The head of the statue likely had curly hair, with spikes resembling bronze or silver flames radiating outward. This style is similar to depictions found on contemporary Rhodian coins.

2. **Posture**: While the exact pose is uncertain, it is suggested that the statue may have been constructed in a pose where Helios is depicted shielding his eyes with one hand, a common representation of someone looking toward the sun.

3. **Construction Materials**: The structure was built using iron tie bars and brass plates, which formed the skin of the statue. The interior was filled with stone blocks.

4. **Height and Scale**: The Colossus was positioned on a 15-metre-high (49-foot) pedestal, making it one of the tallest statues of the ancient world, towering over the harbor entrance.

5. **Symbolic Representation**: The statue was meant to symbolize the victory and freedom of the Rhodians after successfully defending their city against an invader.

Overall, the Colossus of Rhodes was an impressive and monumental statue designed to celebrate and symbolize the strength and resilience of the city of Rhodes.
Here are some other example questions to test:
In [14]:
examples = ["Where is Gardens of Babylon?","Why did people build Great Pyramid of Giza?","What does Rhodes Statue look like?","Why did people visit the Temple of Artemis?","What is the importance of Colossus of Rhodes?","What happened to the Tomb of Mausolus?","How did Colossus of Rhodes collapse?",]
What's next
🎉 Congratulations! You've learned how to create a generative QA system for your documents with the RAG approach.
If you liked this tutorial, you may also enjoy:
Filtering Documents with Metadata
Preprocessing Different File Types
Creating a Hybrid Retrieval Pipeline
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2. 市场与产品生态

2.1 核心用户群体

典型用户画像：
- 学历：本科及以上
- 年龄：18-35 岁
- 专业：计算机、信息管理、数据科学等相关专业
- 收入：初入职场或在校学生，预算有限但追求效率
- 表面需求：快速搭建智能问答系统、管理个人知识库
- 潜在需求：更灵活的知识库管理、定制化服务、完善的文档支持与多格式输入
用户群体关系：
- 机构用户（如学校、培训机构）内部存在信息共享与协同需求，若能建立用户生态圈，将有助于知识共享和定制服务的推广。

2.2 产品生态构建

子产品关系：
- 扣子专业版可作为主平台，同时联动其他智能工具（如数据分析、实时监控、反馈系统）构成一整套智能生态系统；
- 与第三方工具（如 haystack、Deepset Studio）进行互补，打通数据与流程，打造统一的智能工作平台。

3. 产品规划与团队管理

3.1 新功能设计

设计新功能：
- 多知识库管理：支持公共知识库与个人/机构专属知识库分离，满足不同用户场景需求。
- 实时交互文档上传：实现支持多格式文件的实时解析与更新，降低用户预配置门槛。
- 错误反馈与日志分析系统：自动捕获发布失败、试运行异常的详细日志，提供智能诊断与建议。
设计原因：
- 用户对工作流系统实时性和灵活性的要求不断提升；
- 市场上同类产品在这两方面尚存在空白，创新点明显；
- 可采用 NABCD 分析法（Need, Approach, Benefits, Competition, Differentiation）说明：用户迫切需要更灵活的知识库管理（Need）；采用模块化扩展和智能解析技术（Approach）；提高用户体验和操作效率（Benefits）；竞争对手目前未能覆盖所有格式及实时交互（Competition）；最终实现差异化竞争优势（Differentiation）。

3.2 团队角色配置与 16 周详细规划

团队角色配置：
- 开发人员：3 人，负责后端逻辑、前端交互及接口联调
- 测试工程师：1 人，全面负责功能测试、压力测试和边界测试
- UI/UX 设计师**：1 人，负责界面优化、用户体验改进与交互设计
- 产品经理：1 人，统筹需求调研、功能规划、进度把控及用户反馈
16 周详细规划


周次	主要任务内容	备注
第1-2周	需求调研与原型设计：用户访谈、市场调研、原型设计、确定 MVP 功能。	产品经理主导，团队协作
第3-4周	架构设计与基础搭建：确定系统架构、数据库设计、初步实现用户登录及工作流创建模块。	开发人员集中攻关
第5-6周	核心功能开发 I：实现试运行模块、计时反馈及前端组件联调；初步处理 Bug 反馈。	同时进行单元测试
第7-8周	核心功能开发 II：知识库模块扩展，多格式文件上传解析功能；完善错误提示机制。	开发与测试紧密配合
第9-10周	大模型组件及实时交互优化：优化大模型交互、改进实时数据传输，补充详细文档。	UI/UX 设计师参与界面优化
第11-12周	整体联调与压力测试：整合各模块，进行系统联调、性能优化与边界测试。	测试工程师全力跟进
第13周	Bug 修复与功能微调：针对前期反馈与测试中发现的 Bug 进行集中修复。	开发与测试人员共同参与
第14周	用户体验调研与反馈收集：邀请部分真实用户进行试用，收集反馈意见。	产品经理组织、UI/UX 设计师参与
第15周	改进与二次测试：根据反馈优化产品、补充新功能，进行二次全面测试。	确保上线版本稳定
第16周	上线发布与文档完善：最终版本定稿、完善线上文档、正式发布产品。	产品经理和全团队总结评估

风险与应对：
- 开发过程中可能出现技术难题，需预留一定缓冲时间；
- 用户反馈可能多样化，需建立快速响应机制；
- 文档与培训资料同步跟进，确保新功能易于理解与使用。

posted on 2025-03-16 19:13 wwwwwjj 阅读(91) 评论(0) 收藏举报

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公告

[I.2] 个人作业：软件案例分析

调研与评测 —— 从用户体验到工程质量的全方位解析

第一部分：调研与评测

1. 软件使用体验

1.1 使用时长与基本流程

1.2 基本流程与用户需求适配性

2. 软件改进意见

3. 用户调研记录

3.1 调研对象背景

3.2 调研内容记录

4. 评测结论

Bug 分析与提交

Bug 1：试运行计时异常

1. 测试环境

3. Bug 具体情况描述

4. Bug 分析

5. Bug 改进建议

6.直接拉起工单反馈问题

Bug 2：知识库功能单一、上传文件格式受限

1. 测试环境

2. 可复现性及复现步骤

3. Bug 具体情况描述

4. Bug 分析

5. Bug 改进建议

第二部分：软件及工作量分析

1. 工作量分析

2. 软件质量分析

2.1 优缺点对比及市场定位

2.2 软件工程改进建议

第三部分：建议与规划

1. 市场现状

1.1 市场概况

1.2 竞争产品

1.2.1 百度千帆智能问答平台

1.2.2 Haystack 及 Deepset Studio

2. 市场与产品生态

2.1 核心用户群体

2.2 产品生态构建

3. 产品规划与团队管理

3.1 新功能设计

3.2 团队角色配置与 16 周详细规划