AI 辅助需求前端 UI/交互设计方案 (V2) 一、核心设计理念
驾驶舱式布局 (Cockpit Layout)：将核心工作区置于中央，两侧辅以情境信息和 AI 助手，方便用户全面掌控。
动态交互与即时反馈：强调 AI 与用户之间的流畅对话和系统对用户操作的即时响应。
知识驱动的可视化：通过可视化手段展示 AI 从各种来源提取和整合的知识，增强透明度和用户理解。
迭代式精化与质量保障：支持需求的持续迭代和优化，并将质量保证嵌入到整个流程中。
二、UI 界面布局与核心模块
建议采用一个三栏式布局：
左侧栏：情境与知识中心 (Context & Knowledge Hub)
中间栏：核心工作区 (Main Workspace)
右侧栏：AI 助手与行动面板 (AI Assistant & Actions Panel)
功能职责: 用户输入初始意图、与 AI 进行对话、撰写和编辑需求文档的核心区域。
UI 元素:
初始意图输入区: 页面顶部或对话流起始位置，一个清晰的文本输入框，引导用户“请用一句话描述您的核心需求或意图”。
交互式对话流:
以聊天气泡的形式展示用户与 AI 之间的完整对话历史。
用户的输入和 AI 的提问、澄清、确认信息交替出现。
支持富文本，例如 AI 可以在对话中嵌入来自“知识中心”的链接或摘要。
动态需求文档编辑区:
位于对话流下方或旁边，一个实时更新的需求文档编辑区域。
随着对话的深入和需求的明确，AI 会在此处逐步生成结构化的需求条目（例如，遵循 IEEE 830/29148 标准的引言、功能需求、非功能需求等章节）。
用户可以直接在此区域进行富文本编辑、添加评论、修改 AI 生成的内容。
提供版本历史和回溯功能。
交互设计:
用户输入初始意图后，对话流启动。
AI 的问题会同时显示在对话流和右侧的“AI 助手”面板中。用户在对话流中输入回复。
AI 根据对话内容，动态在“需求文档编辑区”生成或更新需求描述。用户可以随时介入编辑。
功能职责: 管理和展示与项目相关的各类知识源，为 AI 和用户提供决策支持。
UI 元素:
知识源管理模块:
页签/折叠面板: 分为“显性知识”和“隐性知识”。
显性知识:
列表展示用户上传的文档（如现有 SRS、设计文档、用户手册）、链接的行业标准（如 IEEE 29148）、业务规则库等。
操作：上传新文档、链接外部资源、查看/编辑知识条目。
隐性知识:
可视化卡片或列表展示 AI 从源代码、产品描述、UI 原型、专家访谈记录中提取的关键洞察。例如：“从代码库分析，检测到模块 A 与模块 B 存在强依赖关系。”
操作：查看提取源、确认洞察的准确性、标记相关性。
项目词汇表/领域本体 (Project Glossary/Domain Ontology):
展示项目中关键术语、定义、缩写及其关系。
由 AI 辅助构建，用户可编辑和扩展。
知识图谱浏览器 (简化版):
(可选高级功能) 以节点-链接图的形式，可视化展示需求、特性、组件、用户角色等核心概念及其相互关系。
用户可以点击节点查看详情，或高亮与当前讨论相关的子图。
交互设计:
当 AI 在对话中引用某知识点时（例如，“根据您上传的《用户手册V2.pdf》，我了解到…”），左侧栏会自动高亮或定位到该知识源。
用户可以主动浏览知识中心，选择特定知识条目拖拽到对话流或需求文档中作为参考。
AI 在进行推理或提出建议时，会明确指示其依赖的知识来源（例如，通过小图标或脚注链接到知识中心的条目）。
功能职责: 集中展示 AI 的主动提问、建议、质量警报，并提供核心操作入口。
UI 元素:
AI 提问与建议区:
当 AI 需要用户澄清或有新的建议时，会在此区域以醒目的卡片形式展示。例如：“为了确保需求的完整性，您是否考虑过 XX 场景？”或“我建议为该功能添加一项非功能性需求：响应时间应小于 2 秒。”
提供快速操作按钮，如“采纳建议”、“忽略”、“需要更多信息”。
实时质量保证 (QA) 模块:
根据“需求文档编辑区”的实时内容，AI 持续分析并反馈质量问题。
以列表或仪表盘形式展示：
模糊性警报: “术语‘用户友好’不够明确，请具体描述。”
不一致性警报: “需求 A 与需求 B 对同一功能描述存在冲突。”
不完整性警报: “功能 X 缺少相关的用户角色定义。”
可测试性评估: 对每条需求的可测试性进行打分或提示。
点击警报可跳转到需求文档中的对应位置，并可能提供修改建议。
核心操作按钮区:
“生成/更新需求说明书草稿”
“执行全面质量分析”
“导出需求文档 (PDF, Word, 等)”
“将当前讨论的要点添加到知识库”
“请求人工专家评审”
AI 置信度与可解释性:
(可选) 对于 AI 的重要判断或生成内容，提供一个简易的置信度评分（如 1-5 星）。
点击可查看 AI 做出此判断的主要依据（链接到知识中心的条目或对话的关键部分）。
交互设计:
AI 的提问和建议会主动推送到此面板，吸引用户注意。
质量警报会根据用户在中间栏的编辑实时更新。
用户点击操作按钮后，系统状态（如“正在生成文档…”）会在面板或全局通知中显示。
三、核心交互流程示例
启动与意图输入: 用户在中间栏的“初始意图输入区”输入：“我需要一个能让用户在线预订会议室的系统。”
AI 驱动的澄清对话:
右侧“AI 助手”面板弹出 AI 的问题：“好的，关于会议室预订系统，我想了解更多细节：1. 用户需要看到哪些会议室信息（如容量、设备）？ 2. 预订时段是否有特殊规则（如最小/最大时长）？ 3. 是否需要集成日历功能？”
用户在中间栏的“对话流”中回答。
AI 可能会从左侧“知识中心”（如公司现有的资源管理规范）提取信息辅助提问：“我注意到公司规定会议室预订需提前 24 小时，这是否适用于新系统？”
知识整合与需求生成:
用户在左侧“知识中心”上传了“现有会议室管理后台截图”。AI 分析后，在右侧面板提示：“从截图中我识别出现有系统支持按部门筛选会议室，新系统是否也需要此功能？”
随着对话的进行，AI 在中间栏的“需求文档编辑区”逐步生成功能需求：“FR1：用户应能查看可用会议室列表，包含会议室名称、容量、可用设备。”
实时质量反馈:
当 AI 生成“FR2：系统应快速响应用户操作”时，右侧“QA 模块”立即提示：“[可测试性问题] ‘快速响应’定义不明确，建议量化为具体时间，如‘95%的查询操作应在 2 秒内返回结果’。”
迭代与导出: 用户根据 AI 的反馈和自己的判断，在中间栏直接编辑需求。满意后，点击右侧的“生成需求说明书草稿”和“导出文档”。
四、总结
该“驾驶舱式”布局方案，通过明确划分功能区域，旨在为用户提供一个既能宏观掌控全局，又能微观深入细节的工作环境。AI 作为智能助手，在对话、知识整合、需求生成和质量保证等多个环节提供支持，而用户始终处于决策核心，引导和优化整个需求工程过程。这种设计强调人机之间的动态协作和知识的透明化利用，力求提升需求获取和文档撰写的效率与质量。
我将为您创建一个基于驾驶舱式布局的 AI 辅助需求工程系统原型，包含三栏式布局：左侧情境与知识中心、中间核心工作区和右侧 AI 助手与行动面板。
这个原型实现了您所描述的驾驶舱式布局，包含三个主要面板：
原型演示了以下交互流程：
这个原型实现了您描述的核心设计理念：驾驶舱式布局、动态交互与即时反馈、知识驱动的可视化以及迭代式精化与质量保障。