ChatGPT 加持，需求分析再无难题
简介
在实际工作过程中，常常需要拿到产品的 PRD 文档或者原型图进行需求分析，为产品的功能设计和优化提供建议。
而使用 ChatGPT 可以很好的帮助分析和整理用户需求。
实践演练
接下来，需要使用 ChatGPT 辅助我们完成需求分析的任务
注意：为了方便展示，所有 GPT 的回复都将使用文本格式展示，以及为了避免内容过于冗长，会省略部分信息。
现在我们使用 ChatGPT 帮助我们生成一份 PRD 文档：
提示词：请帮我针对一个论坛 web 页面生成一份搜索功能的 PRD 文档。
生成 PRD 文档后，可以直接让 GPT 针对于此文档进行需求分析。
提示词：请帮我针对以上的 PRD 的文档进行需求分析
但是从返回信息中，我们可以看出其实所谓的需求分析整体内容还是比较空洞，不同的角色在需求分析这一环节的时候，侧重点都不相同，所以为了让 GPT 有更好的输出，尝试在提示词中添加角色、和一些应用场景。
提示词：如果我是一个测试，需要从以上的需求中提炼出来的我的测试点，请帮我提炼出来。
如果在这个过程中，对 GPT 的某个回复不够满意，还可以进一步提出要求：
提示词：改进搜索算法没有考虑异常场景的测试点，请补充。
总结
在这次实践中，我们使用了 ChatGPT 提示词的以下技巧：
写清楚需求：在给出提示词的时候，我们通过添加场景、添加角色，让我们的需求更加明确。
将复杂的任务拆分为更简单的子任务：需求分析本身就是一个复杂的过程，我们需要逐步拆解，并纠正 GPT 的回复，引导 GPT 给到更多的信息。
系统的测试变化：在返回信息过程中，如果返回信息不满足需求，或者有偏差，需要测试回复信息，并予以修正。
角色扮演：在给出提示词的过程中，我们告诉 GPT，需要以一个测试工程师的角色给出对应的测试点。
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