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note/AI 视觉对话助手/用户故事.md
2026-06-12 11:26:26 +08:00

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AI
用户故事
产品设计
多模态
需求分析
2026-06-12 11:13

用户故事

概述

用户故事是连接"技术实现"与"真实需求"的桥梁。本节列出 AI 视觉对话助手的典型用户故事,按优先级分层,并标注哪些属于 MVP 范围、哪些可后续迭代。

正文

用户故事全景

graph TD
    A["AI 视觉对话助手"] --> B["实时问答"]
    A --> C["场景理解"]
    A --> D["辅助功能"]
    B --> B1["这是什么物体"]
    B --> B2["读出屏幕上的文字"]
    B --> B3["帮我翻译这个标志"]
    C --> C1["描述当前环境"]
    C --> C2["识别人物动作"]
    D --> D1["视障用户导航辅助"]
    D --> D2["实时字幕生成"]

核心用户故事列表

P0 - MVP 必做

编号 用户故事 验收标准
US-01 作为用户,我希望对着摄像头提问"这是什么"AI 能识别画面中的物体并回答 准确识别常见物体,响应 < 3s
US-02 作为用户,我希望用语音与 AI 对话,无需打字 VAD 准确检测语音STT 准确率 > 95%
US-03 作为用户,我希望 AI 能"看到"我摄像头拍到的画面 每次提问时自动捕获当前帧
US-04 作为用户,我希望 AI 用语音回答我,而不仅是文字 TTS 自然流畅,延迟 < 1s

P1 - 增强体验

编号 用户故事 验收标准
US-05 作为用户,我希望 AI 能持续"看着"画面,主动提示重要变化 关键帧检测 + 主动推送
US-06 作为用户,我希望 AI 能读出画面中的文字OCR 中英文混合识别准确率 > 90%
US-07 作为用户,我希望连续对话时 AI 能记住上下文 支持多轮对话,上下文窗口 > 10 轮

P2 - 进阶探索

编号 用户故事 验收标准
US-08 作为视障用户,我希望 AI 能描述周围环境并提示障碍物 实时环境描述 + 安全警告
US-09 作为用户,我希望 AI 能翻译画面中的外语内容 支持主流语言实时翻译
US-10 作为用户,我希望可以切换 AI 的"观察模式"和"对话模式" 一键切换,模式状态清晰可见

用户旅程示例

以 US-01 为例,完整的用户旅程:

sequenceDiagram
    participant U as User
    participant App as Client
    participant AI as LLM

    U->>App: 打开应用, 授权摄像头
    App->>App: 启动摄像头预览
    U->>App: 对着花朵说 "这是什么花"
    App->>App: VAD 检测语音
    App->>App: 捕获当前帧 + STT
    App->>AI: 发送图像 + "这是什么花"
    AI->>App: "这是一朵红色的玫瑰..."
    App->>App: TTS 合成语音
    App->>U: 播放语音回答

[!question] 思考 用户故事的验收标准中,"响应 < 3s"看似简单但它约束了整条链路——帧采样、网络传输、LLM 推理、TTS 合成都必须在这个预算内完成。这反过来驱动了架构决策。这就是用户故事的价值:用体验目标倒推技术方案

故事优先级决策依据

[!tip] 如何判断优先级? 用两个维度交叉评估:

  • 用户价值:这个功能对用户有多大帮助?
  • 实现成本:需要多少开发工作量和 API 调用成本?

P0 = 高价值 + 合理成本MVP 必须有) P1 = 高价值 + 较高成本(第二版加入) P2 = 探索性(验证后再投入)

关联笔记