Vom Problem zum Bericht: Wie KI Ihre Use-Case-Reise begleitet

Stellen Sie sich vor, Sie sind Projektmanager und müssen eine neue Plattform für Online-Kurse launchen. Die erste Herausforderung besteht darin, das Problem klar zu formulieren und es in ein funktionales System zu übersetzen. Genau hier setzt die Use-Case-getriebene Entwicklungsassistent, ein KI-gestütztes Tool von Visual Paradigm, tritt ein. Es hilft Ihnen nicht nur beim Verfassen von Dokumenten, sondern führt Sie durch einen vollständigen, strukturierten Workflow, um eine vage Idee in einen detaillierten, umsetzbaren Projektplan zu verwandeln. Der Prozess ist so intuitiv, als hätten Sie einen erfahrenen Business Analysten und einen technischen Architekten neben sich arbeiten. Dieser ausführliche Blick beleuchtet die Kernfunktionen dieses leistungsstarken Tools und zeigt anhand eines realen Beispiels einer Online-Kursplattform, wie er den gesamten Use-Case-Lebenszyklus optimiert.

Kurzübersicht: Wichtige Erkenntnisse aus dem Use-Case-getriebenen Entwicklungsassistenten

• Beginnen Sie mit einer klaren Problemstellung, um das zentrale Ziel des Projekts zu definieren.

• Nutzen Sie KI, um automatisch eine Liste von potenziellen Use Cases und Akteuren zu generieren.

• Visualisieren Sie die Systemfunktionalität mit KI-generierten Use-Case- undAktivitätsdiagrammen.

• Priorisieren Sie Funktionen mit der strukturierten MoSCoW-Methode, um sich auf wertvolle Aufgaben zu konzentrieren.

• Erstellen Sie detaillierte Use-Case-Beschreibungen und ausführbare Gherkin-Test-Szenarien.

• Erstellen Sie umfassende Berichte, um Projektumfang und Pläne zu kommunizieren.

• Verfolgen Sie den Fortschritt und halten Sie eine einheitliche Quelle der Wahrheit mit einem zentralen Dashboard aufrecht.

Schritt 1: Definition des Problems mit KI

Jedes erfolgreiche Projekt beginnt mit einer klaren Verständnis des Problems, das gelöst werden soll. Die Reise mit dem Use-Case-getriebenen Entwicklungsassistenten beginnt im Tab „Problemstellung“. Hier geben Sie einen Projektnamen und eine kurze Beschreibung ein. Die KI nutzt diese Informationen, um eine umfassende Problemstellung zu generieren. Wie in Abbildung 1, hat das Tool den Projektnamen „Online-Kursplattform“ und die kurze Beschreibung „Ein Marktplatz für Dozenten, um Kurse zu erstellen und zu verkaufen, und für Studierende, um sich einzuschreiben und zu lernen“ genommen, um eine detaillierte Erzählung zu erstellen. Diese Erzählung identifiziert die zentralen Probleme: Studierende haben Schwierigkeiten, relevante Kurse zu finden, während Dozenten Schwierigkeiten haben, eine breite Zielgruppe zu erreichen und ihr Wissen monetär zu verwerten. Diese von der KI generierte Problemstellung dient als Grundlage des Projekts und stellt sicher, dass alle Teammitglieder von Anfang an eine gemeinsame Verständnis haben.

Schritt 2: Identifizierung von Use Cases mit KI-Unterstützung

Sobald das Problem definiert ist, ist der nächste logische Schritt die Identifizierung der zentralen Funktionen, die das System bereitstellen muss. Der Tab „Potenzielle Use Cases“ des Assistenten, wie in Abbildung 2, automatisiert diesen Prozess. Nach der Analyse der Problemstellung schlägt die KI eine Liste von Use Cases vor, jeder mit einem Akteur (z. B. Dozent, Student oder Administrator) verknüpft. Für unsere Online-Kursplattform schlägt die KI Use Cases wie „Neuen Kurs erstellen“, „Kursinhalte hochladen“, „Kurse durchsuchen und suchen“ und „Kurs belegen“ vor. Diese Liste bietet einen solide Ausgangspunkt und spart erhebliche Zeit und Aufwand, die sonst in Brainstorming-Sitzungen verbracht würden. Sie können diese Vorschläge dann verfeinern, neue hinzufügen oder unpassende entfernen, um eine umfassende Liste der Systemfunktionen zu erstellen.

Schritt 3: Visualisierung des Systems mit einem Use-Case-Diagramm

Nach der Identifizierung der Use Cases ist es entscheidend, sichtbar zu machen, wie sie mit den Akteuren des Systems interagieren. Der Tab „Use-Case-Diagramm“, wie in Abbildung 3, nimmt die Liste der Use Cases und Akteure und generiert automatisch eine klare, grafische Darstellung. Dieses Diagramm zeigt die Beziehungen zwischen den Akteuren (Dozent, Student, Administrator) und den Systemfunktionen (z. B. Neuen Kurs erstellen). Die KI-gestützte Erstellung stellt sicher, dass das Diagramm genau und professionell formatiert ist. Dieses visuelle Hilfsmittel ist von unschätzbarem Wert für die Kommunikation, da es Stakeholdern, Entwicklern und Designern ermöglicht, schnell den Umfang und die Funktionalität des Systems zu verstehen, ohne durch dichte Textdokumente waten zu müssen.

Schritt 4: Priorisierung von Funktionen für maximale Wirkung

Nicht alle Use Cases sind gleich wichtig. Der Erfolg eines Projekts hängt oft davon ab, zunächst die wichtigsten Funktionen zu priorisieren. Der Tab „Use Cases priorisieren“, wie in Abbildung 4, bietet einen leistungsfähigen Rahmen dafür. Sie können jedem Anwendungsfall einen Nutzerwert und einen Geschäftswert (im Skalenbereich von 0 bis 10) zuweisen und anschließend die MoSCoW-Priorisierungsmethode (Muss-Haben, Soll-Haben, Könnte-Haben, Wird-Nicht-Haben) anwenden. In unserem Beispiel hat die KI dazu beigetragen, dass „Neuen Kurs erstellen“ und „Kursinhalte hochladen“ als „Muss-Haben“-Funktionen identifiziert wurden, da sie für die Kernfunktion der Plattform unerlässlich sind. Diese strukturierte Priorisierung stellt sicher, dass das Entwicklungsteam sich auf die Lieferung des höchsten Werts für Nutzer und Unternehmen konzentriert und keine unnötige Arbeit für geringpriorisierte Funktionen aufwendet.

Schritt 5: Detaillierung von Anwendungsfällen und Erstellung von Aktivitätsdiagrammen

Nachdem die Übersicht auf hoher Ebene festgelegt ist, folgt der nächste Schritt: die Vertiefung der Einzelheiten jedes Anwendungsfalls. Die Registerkarte „Details zum Anwendungsfall“, wie in Abbildung 5, ermöglicht die Erstellung einer umfassenden Vorlage für einen ausgewählten Anwendungsfall. Die KI kann eine detaillierte Beschreibung erstellen, einschließlich Voraussetzungen, Hauptablauf und Alternativabläufe. Für den Anwendungsfall „Neuen Kurs erstellen“ liefert die KI eine strukturierte Vorlage, die die erforderlichen Schritte aufzeigt. Um das Verständnis weiter zu verbessern, kann der Assistent ein „Aktivitätsdiagramm“ für denselben Anwendungsfall erstellen, wie in Abbildung 6. Dieses Diagramm zeigt visuell den schrittweisen Ablauf und veranschaulicht die Reihenfolge der Aktionen vom Einloggen des Dozenten bis zum Speichern des Kurses. Diese Detailgenauigkeit ist für Entwickler und QA-Teams unerlässlich.

Schritt 6: Erstellung von Test-Szenarien und Sequenzdiagrammen

Für ein Entwicklungsteam ist der nächste kritische Schritt die Erstellung testbarer Szenarien. Die Registerkarte „Szenarien“, wie in Abbildung 7, ermöglicht die direkte Erstellung ausführbarer Gherkin-Szenarien aus Ihren Anwendungsfalldeskriptionen. Diese Szenarien, die in einer einfachen Sprache (Gegeben-Wenn-Dann) formuliert sind, eignen sich hervorragend für automatisiertes Testen. Die KI kann ein Haupt-Szenario und alternative Szenarien erstellen, beispielsweise eines für einen ungültigen Titel. Um die internen Abläufe des Systems weiter zu klären, kann der Assistent ein „Sequenzdiagramm“ erstellen, wie in Abbildung 8. Dieses Diagramm zeigt die Interaktion zwischen dem Dozenten, der Web-Oberfläche, der Backend-API, der Datenbank und dem Benachrichtigungsdienst und liefert ein klares Bild der Systemarchitektur und des Datenflusses.

Schritt 7: Erstellung umfassender Projektberichte

Während des gesamten Entwicklungsprozesses ist es entscheidend, den Status und die Planung des Projekts an verschiedene Stakeholder zu kommunizieren. Die Registerkarte „Bericht generieren“, wie in Abbildung 9, erleichtert dies. Sie können verschiedene Berichte erstellen, beispielsweise einen „Projektüberblick“, einen „Umsetzungsplan“, einen „QA-Testplan“ oder eine „Entwickler-Aufgabenliste“. Diese Berichte werden mit Unterstützung der KI erstellt und gewährleisten Konsistenz und Vollständigkeit. Beispielsweise fasst der Bericht „Projektüberblick“ das gesamte Projekt zusammen, einschließlich der Zusammenfassung für Führungskräfte, der wichtigsten Funktionen und der Begründung für die Priorisierung. Diese einheitliche Quelle der Wahrheit stellt sicher, dass alle Beteiligten auf dem gleichen Stand sind und informiert sind.

Schritt 8: Verfolgung des Fortschritts über das Dashboard

Schließlich erreicht die Reise ihren Höhepunkt im „Dashboard“, wie in Abbildung 10. Dieser zentrale Hub bietet eine Übersicht auf hoher Ebene über den Projektstatus. Er zeigt den Fortschritt des Projekts in Prozent, die Gesamtanzahl der Anwendungsfälle und die Anzahl der „Muss-Haben“-Elemente an. Die Projekt-Checkliste ermöglicht die Verfolgung Ihres Fortschritts, wobei jeder abgeschlossene Schritt als „Erledigt“ markiert wird. Diese Echtzeit-Sichtbarkeit über den Gesundheitszustand des Projekts ist für Projektmanager und Teamleiter unverzichtbar, da sie helfen, Engpässe zu erkennen und sicherzustellen, dass das Projekt auf Kurs bleibt.

Der Use Case Driven Development Assistant ist mehr als nur ein Werkzeug; er ist ein umfassender Arbeitsablauf, der Klarheit und Effizienz in den Softwareentwicklungsprozess bringt. Indem er die KI in jeder Phase nutzt – von der Problembeschreibung bis zur Berichterstattung – hilft er Teams, schneller und genauer von Anforderungen zur Umsetzung zu gelangen. Das Ergebnis ist ein gut strukturierter, gut dokumentierter Projektverlauf, der den Geschäftszielen und den Bedürfnissen der Nutzer entspricht. Wenn Sie Ihren Prozess der Anwendungsfalldesignerung optimieren möchten, ist dieses künstlich-intelligente Werkzeug eine leistungsstarke Lösung.

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