- Mike Cohn
- 2026-02-05
- 来源：
【内部资料】中篇｜AI 赋能：产品探索与用户故事撰写
上篇（点击阅读）我们借助AI提示词完成了代客泊车管理软件的用户画像构建与访谈准备，接下来将基于此，介绍AI在敏捷项目用户故事与工作故事生成中的具体应用。
撰写用户故事
在敏捷项目中，我们最终需要产出具体的产品待办事项条目，这类条目通常以用户故事和工作故事的形式呈现。要实现这一目标，我们可以使用以下提示词：
你将扮演一名业务分析师，负责撰写清晰、高质量的用户故事与工作故事。
每个用户故事必须严格遵循如下标准格式：
作为【用户角色】，我希望【达成目标】，以便【实现价值】。
每个工作故事必须严格遵循如下标准格式：
当【特定场景】出现时，我希望【采取行动】，这样我就能【获得预期成果】。
所有用户故事与工作故事均需满足INVEST 原则，具体要求如下：
· 独立性（Independent）：每个故事对应一项功能或需求。
· 可协商性（Negotiable）：内容可协商，避免过度细化的解决方案。
· 价值性（Valuable）：能为用户或业务创造明确价值。
· 可估算性（Estimable）：范围清晰，便于评估工作量。
· 短小精悍（Small）：可在一个Sprint 周期内完成。
· 可测试性（Testable）：隐含可验证的成果（无需附带验收标准）。
请使用适合敏捷开发团队的简洁、精准语言。
产出的故事需严格遵循以下格式，无需编号、项目符号、注释或空行。
针对每项需求，酌情选择采用用户故事或工作故事的形式呈现。
不得偏离上述格式，也不要添加任何额外内容。
产品信息：【描述产品】
聚焦产品的以下功能模块：【描述产品的某个子模块】
你的任务是围绕【附上用户画像 PDF 文档或填写用户画像名称】，生成满足需求的所有故事。
该提示词的大部分内容，都在阐释用户故事与工作故事的定义、优质故事需满足的 INVEST 原则，并指令 AI 在生成内容时不添加任何额外信息或格式。这种设定能让生成的故事内容被直接复制，并导入待办事项管理系统中使用。
而提示词的最后几句，才是整个指令的精髓所在。
生成结果
阐述当前正在研发的产品或服务。若你已有详细的产品说明文档，可调整提示词，将文档内容纳入其中。
功能模块
明确指令 AI 聚焦产品的某一子模块。例如，若你正在开发一款文字处理软件，可指定 AI 仅围绕打印功能展开创作。针对产品的不同模块，可重复执行此流程。
代客泊车产品案例：用户故事生成示例
针对我们一直在用的代客泊车产品案例，我对提示词的末尾部分进行了如下填充：
你将扮演一名业务分析师……【内容同上】
本产品是一款面向代客泊车停车场经营管理者销售的全新软件产品。为验证产品可行性，我们初期将面向精品酒店等独立运营的停车场客户进行销售。
你的任务是根据所附的用户画像，生成满足需求的全部用户故事。
在这个案例中，我并没有指令 AI 聚焦于停车场经营管理者需求的某个细分领域。我认为这位管理者的需求范围足够小，完全可以让 AI 全盘覆盖。以下是 AI 生成的成果：
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当客人前来交接车辆时，我希望系统能清晰记录每一次车辆交接过程，从而减少相关责任纠纷。
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作为停车场经营管理者，我希望在车辆交接时留存车况证明，以此保护企业免受不实的车辆损坏索赔。
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当泊车员为客人取车时，我希望系统能跟踪车辆取送耗时，进而监控客人的等待时长。
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作为停车场经营管理者，我希望明确每辆车的经手泊车员，以便在出现问题时对相关员工进行追责。
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当酒店入住或退房高峰期来临时，我希望车辆交接与取送流程能保持高效，从而达到酒店的服务标准要求。
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作为停车场经营管理者，我希望实时掌握当前由泊车员保管的车辆状态，以便从容答复酒店方或客人的问询。
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当客人在取车时提出异议，我希望能调取完整的车辆经手记录，从而快速解决相关问题。
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作为停车场经营管理者，我希望车辆交接与取送的操作流程对泊车员足够简单，方便新员工或临时员工快速上手。
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当我不在场时，我希望能实时查看车辆交接与取送的动态，进而实现远程掌控停车场运营状况。
你会发现，这份提示词为 AI 提供了充足的信息，使其能够根据需求灵活切换用户故事与工作故事的形式。当某个需求的核心是特定触发条件或场景，而非执行动作的具体用户时，AI 就会选择生成工作故事。例如 “车辆交接场景” 与 “管理者不在场场景” 对应的故事，就是典型的工作故事。
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期待下篇：补充验收标准的拟定方法...
“拥抱AI 助力你职业成功” - AI for Scrum Masters
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作者简介
迈克・科恩专注于协助企业采用并优化敏捷流程与方法，打造高绩效团队。他著有《用户故事与敏捷软件开发》《敏捷估算与规划》《敏捷成功之道》三部经典著作，同时录制了《优质用户故事》视频课程。
原文链接：https://www.mountaingoatsoftware.com/blog/user-story-ai-prompt-pack
