属性学习
按照下列步骤细化属性集合:测试
经过头脑风暴获得可能的属性列表。spa
从属性细节中分类挑选属性。将全部的细节填到属性列表中,以及由全部的属性按时的其余细节也填到列表中。设计
将每一个属性分配到适合的功能或功能组。对象
将全部的属性分类到必须(M),须要(W)和忽略(I)。开发
为下一步处理证实M和W属性。文档
约束条件产品
在制定约束列表的时候,遵守下列过程:基础
1.生成基于M类型属性的约束列表。搜索
2.检测约束的正确性和完备性。
3.寻找可能会生成更小或更大的潜在解决方案控件的相互关联的约束。
4.在约束边界的内部和外部边缘的地方仔细地检测过紧约束。
5.尽量地为了获得较大的解决方案控件而进行协调工做,单是不要试图让它过度大。
偏好
按照下述周期性步骤进行:
1.制定一个偏好的范围很广的列表。
2.女里将每条偏好都转变为可量化的偏好,一遍设计者确切地知道如何衡量如何他们作得更好,和时作得更差。然而,要小心,不要在度量的问题上陷入困境。
3.从新考虑你的约束列表,看看他们是不是真的偏好。只要可能的话,都试图将约束缩减为偏好,多是受约束的偏好,以便为设计者提供更加广阔的解决方案控件用于搜索。
4.为了帮助清晰地设定偏好,开发价值图,用于帮助解决语句含混性问题,尤为是约束和偏好之间的混淆问题。
指望
为了提出并记录指望和限制,遵循下列循环步骤:
1.从有表明性的用户处得到专门的指望列表。
2.处理该列表,理解并产生每条指望,
3.经过协商将指望限制到一个合理的水平,微系统未来的修改留下公开的机会,可是坚定地去掉任何不能合理地指望获得的东西。
4.设置一条设置时,确信几下限制的来源,由于今天的权限就多是明天的机会。
第五篇——极大提升成功的可能
含混性度量
按照下述步骤进行投票:
1.召集一组人,让其回到关于要测量含混性的文档的问题。
2.却行不存在压力要求答案一致,或者不存在一个或其余参与者的任何类型的影响。
3.提出一组问题,每个问题都鞥够用数字进行回答。
4.经过比较熟知最高和最低的答案估计含混性。
5.访问给出最高和最低值的估计者,帮助肯定含混性的来源。
技术复审
1.有不少能够挑选的复审规则。都试一下,而后让他们知足你特别的需求。
2.容许学习的时间,对你本身的笨拙要有耐心。
3.开发反馈系统,以便于你在早期复审中学到的东西可以用于改进未来的复审。这样作得最简单的方法就是发展一个通过培训的复审领导团队。
衡量满意度
1.位你本身的项目监理一个用户满意度测试。使用咱们的表格或者他们合适你的组织机构文化的形式。在此基础上,必定要让用户包含在此过程当中。
2.如允诺的那样,周期性地管理测试。
3.吧每类或整体的满意度评价制成表格,而后看看变化。追踪这些变化,找出他们后面隐藏的东西。
4.对任何评论都要基于特别的表格,尤为当它们表达了强烈的愿望时。毫不要忘记感受就是事实,是关于你首先建立系统的对象的重要的事实。
5.不管你是否使用用户满意度测试,不要忘记使用全部来自其余来源的全部用户满意度的信息。
测试用例
需求的黑箱测试过程遵循下述循环步骤:
1.经过想象产品已经制造出来,构造一系列的测试用例,而且为“假设”问题。
2.回答这些测试用例,而且与全部感兴趣的团体讨论这些答案,争取取得一致意见。
3.试图获得对答案的认同一般会致使其余“假设”问题。将它们加入到列表中而且回答,重复这个过程知道列表稳定下来。
4.一旦列表或多或少稳定下来,一一个包括设计者和专业记录员的小组仔细检查它。这个小组专门搜集过度约束的答复,而后修改它们以给出最大可能的设计——可是不要再添加问题。
5.当完成了修改,将用例记录下来,做为开始构建系统和接受测试的其实的基础。
学习已存在的产品
1.比较产品,提出一份在新需求中可能遗漏的功能列表。
2.访谈一些旧产品的使用者,提出一份当前系统中不见了的功能列表。
3.比较旧产品和其原始的需求,准备一份新产品开发中的潜在问题的列表。尤为要注意那些没有别实现的或是实现了以后又被丢弃的需求。
4.避免由于每一个旧产品而把产品作成一把瑞士军刀的诱惑。不要让那些不隶属这个需求系统的特征悄悄混进来。
达成协议
1.记录下每一个假设;
2.跟踪每一个假设的源头:是选择、强迫接受仍是协议。
3.是假设加上其来源信息。
4.请参与者在每一个书面文档上签名。
5.寻找能够下降由假设所带来风险的行为的时机。