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后端开发：需求分析

业务需求--- 用户在特定场景下的问题（痛点）和期望

产品需求--- 特定场景下，用户问题（痛点）和期望，的解决方案

需求分析：将业务需求，转换成产品需求的过程，就叫做需求分析

不管用什么方法分析需求，都要验证解决方案，业务需求 ---- 需求分析 ------ 解决方案 ---- 验证解决方案

并不是每一个需求都值得去深入分析，当我们发现了一个需求后， 结合场景 ，对其进行价值判断，以及判断需求能否被解决

有的需求，用户提供的就是一个解决方案，也可能提供一个错误的解决方案，结合业务场景和了解的知识，进行判断

痛点的价值有多大

1、是否是迫切的

2、是否必须解决

3、出现频率是否高

4、持续时间是否长

5、用户群里有多大，是不是目标用户的普遍需求，是不是大多数目标用户都有这个痛点

判断痛点能否被解决

只有 能解决有价值 的痛点，才有可能转换成需求，分析才有意义

调查是否有人解决了该痛点，解决方案是什么，解决的效果怎么样

没有解决方案，要看看为什么没有解决，关键问题是什么，这个关键问题自己能不能解决

用户需求要与愿景和目标对齐

明确产品的愿景和目标，用户的需求要与愿景和目标对齐

基于场景来分析需求

需求是在特定的场景下产生的，分析需求一定要结合用户的场景去分析，不同的场景，需求的解决方案也可能不一样

场景的描述：人 + 时间 + 地点 + 起因 + 经过 + 结果 ，人在什么时间，什么地点，做了什么事情，怎么做的，结果是什么

5W2H：七何分析法

why——为什么？为什么要这么做？理由何在？原因是什么？

what——做什么？，是什么？目的是什么？作什么工作？、

when——何时？什么时间完成？什么时机最适宜？

where——何地？在哪里做？从哪里入手？

who——何人做？有谁来承担？谁来完成？谁负责？

how——如何？如何提高效率？如何实施？方法怎么样？

how much——多少？做到什么程度？数量如何？质量水平如何？费用产出如何？

利用5W2H分析，了解选材的痛点

选材：设计师和客户沟通，根据客户的想法和使用场景，选择房屋装修，要使用的物料清单

利用5W2H分析，痛点和解决方案

1、做什么

优化，调整选材系统，解决设计师和客户的痛点，优化设计师和客户的体验

实现选材的业务在线化

2、为什么要做（ 选材的场景和痛点纯属虚构 ）

设计师期望能更快速的帮助选材，并录入系统，客户期望能更快速的获取报价单

设计师与客户选择材料后，会把物料的关键信息记录在纸质的物料清单上，记录起来比较麻烦，速度也比较慢

在选材时，客户与设计师一起，客户等待的时间比较长，尽量减少客户等待的时间 （1-5小时）

选择完物料后，设计师把纸质物料清单信息，手动录入到选材系统中，比较麻烦，耗时 （1-3小时）

客户比较关心报价，通长形成报价单给到客户，需要 2天的时间

3、用户

客户和设计师

4、时间

开始结束时间：2021-09-01 - 2021-11-01

迭代计划：2021-10-01 号 能迭代一个版本，线上运行 ，快速验证解决方案

5、何地

公司 ，PC 端 ，平板电脑

6、怎么做

设计师手动录入 ----- 设计师选择对应的空间结构，利用条码枪，扫描物料的编码，自动录入

设计师手动录入物料到选材系统 ----- 这个步骤直接去掉 ，自动录入到选材系统

形成报价单比较慢 ----- 选材系统提供根据选择的物料，生成报价单的功能，选择完物料后，直接生成报价单

7、多少

先做平板电脑端，设计师大多数用的都是平板电脑

按照现有的团队资源，预计投入一个小组7个开发人员来完成

根据设计师和客流量配置条码枪，系统对接条码枪

业务整理选材的物料，给物料贴条形码

报价单功能不用做的太细，能计算出价格

KANO模型

1、基本型需求

2、期望型需求

3、兴奋型需求

4、无差异需求

5、反向型需求

四象限法则

影响因数

必要型需求，还是期望型需求，做出来的产品价值大小，技术实现的时间，成本等

评估需求干系人的影响力，和重要性，有的干系人影响整个项目的成败，和决策

敏捷项目管理中，迭代计划交付的时间，开发团队的规模，速率等

需求池

需求池是一个需求管理的工具，记录各个来源收集过来的需求，防止需求的丢失，需求池的模板可以自己定义，比如

1、角色画像（使用场景，现状，痛点，期望等）

2、需求类型，优先级，重要程度

3、用户故事

4、需求状态

5、技术成本，产品价值

【转自】 后端开发学习业务三：需求分析 - 往事随灬锋 - 博客园 (cnblogs.com)

springboot整合kafka实现消息推送

本篇文章主要介绍的是springboot整合kafka。

1.使用docker安装kafka，移步

创建一个名为springboot-kafka-common的微服务，打包方式为jar，存放一些公共配置和公共类，如util等

1.配置pom文件

pom文件中以父工程作为父依赖，就不需要额外引入依赖了

2.新建一个user实体类

3.创建application-common.yml配置文件，主要添加kafka的公共配置

1.pom文件配置

2.application.yml配置文件，配置端口，设置微服务名称，引入公共服务模块中的application-common.yml

3.controller层

创建UserController

4.service层

创建UserService

创建UserServiceImpl

5.创建启动类

1.pom文件

2.创建yml配置文件

3.创建consumer消费者类

4.启动类

启动producer和consumer两个服务模块

访问producer微服务中的接口

会发现consumer微服务中的控制台打印了producer中创建并推送过来的的user实体

本文GitHub源码：

CSDN：

：

博客园：

个人博客： `

Delve命令介绍

参考： Go以及调试工具dlv安装及使用 - 尹瑞星 - 博客园 (cnblogs.com)

Delve通过控制进程的执行、评估变量以及提供线程/ goroutine状态、CPU寄存器状态等信息，使你能够与程序进行交互。

debug和attach使用的多一点

dlv debug test.go -- arg1 arg2

如果项目正在运行中，想要对正在运行的项目进行调试

1)首先使用"ps aux | grep 编译文件名"来查看运行程序的进程号pid

2)然后就能够使用"dlv attach pid"来连接该运行程序，然后就能使用之前debug中的命令来进行调试了

2022-03-15 RASA实战笔记 -- 第一章 Rasa简介

Rasa框架包含四个部分：

Rasa的核心部分分为 Rasa 和 Rasa SDK 两部分

Rasa又可细分为Rasa NLU和Rasa Core

另外，完整的聊天机器人需要一个友好的使用界面，Rasa通过通道（channel）支持多种即时通信软件（Instant Messaging，IM）对接Rasa。

康威定律（Conway's Law）：软件系统的结构反映组织结构。

基于此理论，Rasa NLU和Rasa Core结合比较紧密，都位于Rasa的软件包中；而Rasa SDK单独为一个软件包。

通常情况下，Rasa NLU和Rasa Core由算法团队负责，而自定义动作的开发由python工程师团队负责。Rasa SDK和Rasa Core的分开设计可以使两个团队在低耦合情况下，各自独立开发，独立部署，独立改进，从而提高工作效率。

构建一个完整的Rasa项目工程步骤：

rasa 常用命令 - python包包侠 - 博客园 (cnblogs.com)

rasa 如何写一个故事 - python包包侠 - 博客园 (cnblogs.com)

.

|---- actions

??|---- actions.py

??|---- init .py

|---- config.yml

|---- credentials.yml

|---- data

??|---- nlu.yml

??|---- rules.yml

??|---- stories.yml

|---- domain.yml

|---- endpoints.yml

|---- tests

??|---- test_stories.yml