2.5 案例实作
2.5.1 实作步骤 A-1-1 识别开发组织的能力
优马神州公司自评有以下能力：
（1）软件工程、系统工程和UML/SysML建模方法学，能力等级为领袖等级。
创始人庞嘉裕已经专注于研究这个领域超过25年，总结出一套严谨、精细和实用的方法学，自认为是目前最好的方法学，归纳在《软件工程和系统工程方法学》一书中。
方法学的主要优势：
细化和深化从业务建模推导需求的细节，即从组织价值和组织流程推导要引入的系统的责任；
强调涉众利益的挖掘，系统需求的细节要以涉众利益为依据；
强调核心域的建模，通过类模型、状态机模型理清系统的结构和类的责任。
此外，很多方法学书籍的中译本，优马神州公司都有参与，例如《UML和模式应用》、《UML参考手册》、《UML精粹》、《彩色UML建模》、《企业应用架构模式》、《分析模式》、《面向对象分析与设计》、《对象设计》、《领域驱动设计》等。
（2）软件工程、系统工程和UML/SysML建模方法学咨询和培训，能力等级为卓越等级。
相对于竞争对手，优马神州公司咨询和培训的优势是“聚焦最后一公里”。即使在导入知识培训的步骤，也有能力直接以客户的真实项目为案例来讲解。此外，还准备了丰富和精心设计的训练题，在现场通过做题抽奖软件来抽取学员答题和发奖。这些是竞争对手难以复制的。
优马神州所采取的真实项目问答和做题方式，会暴露滥竽充数或没有追求的开发人员，当这样的人员在团队中比例较大时，他们会更乐意接受一些投资少、见效快、产量高、门槛低、仪式感十足的伪创新，抵制优马神州的进一步服务。
其他非核心能力，优马神州公司弱于竞争对手。例如，培训场所的等级、场所的布置、茶点及其他后勤服务。特别是，和客户的沟通聚焦于研发人员，和人力、行政、采购人员的沟通（或勾兑）非常弱。
（3）行业知识的广度，能力等级为卓越等级。
优马神州公司长期为各类行业的信息化提供咨询和培训服务，因此对绝大多数行业都有涉猎，但由于经常在不同行业之间切换，并没有长时间专注于研究一个行业，相对于专注研究某个行业的咨询机构，在深度上有差距。注意，这里的比较对象是专注研究某个行业的机构。
以上关于开发组织能力的描述中，隐去UMLChina、潘加宇和《软件方法》，以优马神州、庞嘉裕和《软件工程和系统工程方法学》代替。目的是避免AI胡乱联系网络上的其他信息作为附加的输入信息。我们希望AI只以所给的信息作为输入来做出回答。不管这个人是庞嘉裕还是潘加宇，回答应该是接近的。
2.5.2 实作步骤 A-1-2 定位目标组织规格
2.5.2.1 实作步骤A-1-2-1 思考候选目标组织规格和目标系统规格（AI辅助）
把优马神州公司的能力放在[2.3.2.3 步骤A-1-2-1 思考候选目标组织规格和目标系统规格（AI辅助）]的定位目标组织规格提示词的输入信息部分，在各大模型官网提问，得到的反馈如图2-45：
| LLM品牌和版本 | 反馈 |
|---|---|
| Gemini 3.0 Pro | 结果1- 系统名称 “照妖镜”——核心研发人员系统设计能力评测与建模实战演练平台 |
- 目标组织规格 正处于业务复杂度极具上升期、被“伪敏捷”或“PPT架构师”困扰的中大型科技/制造企业研发中心。 这类组织通常拥有50人以上的研发团队，CTO或技术总监是实干派，苦恼于团队规模扩大但产出质量下降，且痛恨面试时“背八股文”但实际干活逻辑混乱的现象。他们拥有对人员能力的最终裁决权，可以绕过HR部门的繁文缛节。
- 所改进的组织流程 关键技术岗位的招聘流程 和 内部技术职级晋升的评估流程。 从传统的“基于简历关键词和面试官主观感觉”的流程，转变为“基于真实复杂业务场景下的建模与分析解题”的实证流程。
- 所改进的组织指标
-
- 招聘伪阳性率（False Positive Rate）： 降低误招“理论派但无实战逻辑能力”人员的比例。
- 核心模块重构成本： 通过筛选出真正懂核心域建模的人才，降低因设计草率导致的未来代码推翻重写的频率。
- 为什么得到这个结果 这个系统直接转化了优马神州卓越级的“培训与咨询”能力中的核心资产——“丰富和精心设计的训练题”以及“暴露滥竽充数人员”的机制。
-
- 扬长： 市场上缺乏深度考察“系统分析与设计（SA&SD）”能力的平台（大多是考算法的LeetCode模式）。优马神州拥有海量真实案例改编的题目，能精准打击只会堆砌名词的“南郭先生”。
- 避短： 该系统直接服务于痛恨平庸的CTO/技术负责人，依靠硬核的筛选结果说话，不需要讨好HR或行政部门（因为结果是客观的题目得分和逻辑图）。
- 获利点： 既可以是SaaS订阅费，也可以是高端人才猎头服务的入口（名声与金钱双收）。* * *结果2- 系统名称 “逻辑核心（LogicCore）”——基于《软件工程和系统工程方法学》的智能需求分析辅助工具
- 目标组织规格 处于强监管行业、对需求可追溯性有极高要求的系统工程组织（如：医疗器械、航空航天、轨道交通、车载系统）。 这类组织不仅需要软件，更需要软硬结合的系统工程（MBSE）。他们深受需求蔓延和文档不一致之苦，且必须要符合行业合规标准（如ASPICE, FDA认证）。
- 所改进的组织流程 需求工程（RE）与系统分析流程。 将流程从“基于自然语言文档的反复评审”，改进为“基于特定方法学引导的半自动化推导”。即系统强制引导用户按照“涉众利益 -> 业务流程 -> 系统责任”的严谨链条输入信息，而不是随意写需求。
- 所改进的组织指标
-
- 需求逻辑缺陷遗漏率： 在编码前发现逻辑矛盾的比例大幅提高。
- 合规审计通过时间： 由于系统内置了严谨的方法学推导链条，生成的设计文档天然具有极高的可追溯性，大幅缩短应对审计的时间。
- 为什么得到这个结果 这个系统将优马神州**领袖级的“方法学”**直接固化为软件工具。
-
- 扬长： 创始人的方法学强调“细化和深化”，这正是通用AI大模型目前容易产生幻觉的地方。通过将优马神州的结构化方法学（Prompt Engineering + 规则约束）与AI结合，可以提供比通用工具更专业的“系统工程Copilot”。
- 避短： 这种工具主要卖给总工程师或质量管理部门，依靠产品本身的逻辑严密性获胜，不需要依赖广泛的烟草/农业等人脉网，也不需要拼UI界面的花哨（工程师更看重逻辑）。
- 竞争优势： 相比国外昂贵的工具（如MagicDraw），该系统内嵌了“优马方法学”的向导，相当于买工具送方法论指导。* * *结果3- 系统名称 “领域模式库（Domain Patterns Hub）”——跨行业核心业务对象模型资产库
- 目标组织规格 承接多行业数字化转型项目的大型ISV（独立软件开发商）或大型企业的IT共享中心。 这些组织经常要在不同行业间切换（例如今天做物流，明天做电商，后天做政务），开发团队经常因为不懂该行业的“核心域”而设计出极其糟糕的数据库结构。
- 所改进的组织流程 新项目的领域设计与知识复用流程。 从“每次项目都要从头去问客户什么是‘订单’、什么是‘库存’”，改进为“从模式库中下载经过验证的、抽象级别极高的核心类图和状态机，并在此基础上裁剪”。
- 所改进的组织指标
-
- 领域建模平均耗时： 核心业务逻辑的设计时间缩短50%以上。
- 业务扩展性瓶颈： 减少因初期模型抽象度不够导致的新业务无法接入的情况。
- 为什么得到这个结果 这个系统利用了优马神州卓越级的“行业知识广度”和领袖级的“核心域建模能力”。
-
- 扬长： 优马神州虽然在单一行业（如深耕20年的医疗）不如垂直厂商，但优势在于“广度”和“抽象能力”。优马神州见过绝大多数行业的本质逻辑（参考《分析模式》），能提炼出跨行业的通用高阶模式（例如：资源租赁模式、账户交易模式）。
- 避短： 不去和垂直行业大佬拼细节（如某地医保的具体报销比例），而是卖“元模型”和“核心结构”。
- 价值点： 既然优马神州不擅长和客户行政人员“勾兑”，那就做所有开发公司的“军火商”，向他们出售高质量的“设计蓝图”。 | | GPT 5.2 Thinking | 结果1：- - 系统名称：Stakeholder→Requirement「最后一公里」工作台（SRW）
- 目标组织规格： 研发规模中大型（50–500+研发）、涉众复杂（业务/运营/合规/安全/客户多方博弈）、需求反复严重的组织；典型如：金融科技/核心系统团队、运营商核心网/支撑系统团队、大型互联网中台团队、政府/央国企数字化平台的甲方研发中心（以技术负责人主导选型的部门更适配）。
- 所改进的组织流程：1. 从“组织价值/组织流程”推导系统责任（需求源头治理）2. 涉众利益挖掘与冲突消解（把“谁在乎什么”显式化）3. 需求细化与验收标准生成（把隐性共识变成可验收条款）4. 需求变更影响分析与回溯（价值/流程/责任/需求的链路追踪）- - 所改进的组织指标：- - - 需求返工率下降（需求澄清后仍反复改口的比例）
- 需求缺陷密度下降（歧义、遗漏、不可验收条款数/千字）
- 变更影响分析耗时下降（从提出变更到评估影响的平均时长）
- 交付延期率下降（因需求不清导致的延期占比）
- 涉众满意度提升（关键涉众对“被理解/被满足”的评分）- - 为什么得到这个结果： 你们的领袖级优势恰好在“从业务建模推导需求细节”“涉众利益驱动的需求细化”，并且咨询培训擅长用真实项目打通“最后一公里”。把这套能力产品化成工作台，能直接击中大组织最贵的问题：需求源头混乱、各方扯皮与反复返工。竞争对手往往只提供模板/流程口号或纯需求管理工具，难在“推导细节”和“涉众利益结构化”。* * *结果2：- - 系统名称：核心域建模与责任分解平台（Core Domain Studio, CDS）
- 目标组织规格： 复杂业务/复杂状态驱动的产品研发组织，且“线上事故/缺陷成本很高”；典型如：支付清结算、保险理赔、供应链/物流调度、票务与预约、工业设备运维平台、医疗信息系统、车联网/充电/换电平台等（更偏产品与平台型研发，而非纯外包交付）。
- 所改进的组织流程：1. 核心域识别与边界划分（避免“什么都在一个大泥球里”）2. 类模型/状态机模型驱动的责任澄清（对象该负责什么、何时变更状态）3. 从模型到接口/事件/用例的半自动推导（减少拍脑袋设计）4. 跨团队协作对齐（共享语言、模型评审、冲突检测）- - 所改进的组织指标：- - - 线上缺陷率下降（尤其是状态/流程相关的边界缺陷）
- 关键域代码修改牵连面下降（一次改动影响模块数/服务数）
- 需求到设计的对齐率提升（评审中“概念不一致/责任不清”问题数下降）
- 新人上手时间缩短（理解领域模型与关键状态机所需时间）
- 架构评审通过率提升（一次性通过比例）- - 为什么得到这个结果： 你们方法学强调“核心域建模、类模型与状态机理清结构与责任”，这是很多团队在DDD/建模实践中最缺、也最难复制的“硬功夫”。把它做成平台（含模型质量检查、责任冲突提示、状态覆盖检查、从模型生成讨论材料/草案接口等），就能把“咨询式能力”变成“可规模复制的软件产品”，并对复杂域团队形成显著壁垒。* * *结果3：- - 系统名称：建模驱动的可追溯工程治理仪表盘（Model Trace Governance, MTG）
- 目标组织规格： 有合规/审计/安全/质量体系压力、必须“说清楚为什么这样做”的组织；典型如：车规/航电/轨交/医疗器械软件团队，或大型企业内部“质量/架构治理办公室”（EPMO/EA/质量部）支持多个研发团队的场景。
- 所改进的组织流程：1. 需求—设计—测试的追溯链建立与自动检查（Traceability）2. 评审与变更控制（基于证据的评审，而非口头对齐）3. 模型一致性/完整性校验（类、状态、流程、需求之间的矛盾检测）4. 工程度量与治理闭环（发现问题→定位责任链→推动改进）- - 所改进的组织指标：- - - 追溯覆盖率提升（需求到测试用例/验证证据的覆盖比例）
- 审计/评审问题数下降（“缺证据、缺追溯、说不清”的问题）
- 变更导致回归缺陷率下降（变更未覆盖到相关测试/文档的比例下降）
- 评审周期缩短（材料自动生成与一致性检查减少来回）
- 质量成本下降（返工、漏测、缺陷修复的总工时）- - 为什么得到这个结果： 你们的优势是“严谨、精细、可落地”的系统工程/软件工程建模方法。治理类产品的核心竞争力不在UI，而在“定义什么是好、如何自动检查、如何把证据链串起来”。这正是你们能用方法学沉淀出规则体系并产品化的地方；同时该类组织愿意为合规与风险降低投入预算，胜出后收益稳定且容易形成行业口碑。 | | Claude Opus 4.5 | 结果1：- 系统名称：UML/SysML智能建模辅助平台
- 目标组织规格：正在推行CMMI或GJB5000认证的中型软件开发组织（100-500人规模），特别是军工、航空航天、医疗器械等对需求追溯性有强制要求的行业软件供应商
- 所改进的组织流程：需求分析与建模流程——从业务调研到系统需求规格说明书产出的全过程
- 所改进的组织指标：需求缺陷逃逸率降低（目标降低40%以上）；需求到设计的追溯覆盖率提升至95%以上；需求评审通过率提升
- 为什么得到这个结果：优马神州在"从业务建模推导需求"和"涉众利益挖掘"方面拥有领袖级的方法学积累，这恰恰是CMMI/GJB5000等认证体系的核心痛点。这类组织有明确的合规压力和预算，且开发人员素质相对较高，能够接受严谨方法。将方法学固化为软件工具，可以降低对现场咨询的依赖，形成可规模化销售的产品。* * *结果2：- 系统名称：建模方法学在线学习与认证平台
- 目标组织规格：有职业发展追求的个体软件架构师、系统分析师、技术负责人（人群规模约50-100万人，集中于一二线城市的中大型企业）
- 所改进的组织流程：个人能力提升流程——从碎片化学习到系统化掌握建模方法的过程
- 所改进的组织指标：学习完成率（相比传统在线课程提升至60%以上）；技能应用转化率（学员能在真实项目中应用所学）；职业认证通过率
- 为什么得到这个结果：优马神州拥有丰富的真实案例库和精心设计的训练题，这是在线教育平台难以复制的内容壁垒。将"做题抽奖"等互动机制迁移到线上，结合真实项目案例的视频讲解，可以触达远超线下培训的用户规模。获利方式包括课程收费、认证收费，以及通过平台筛选出优秀学员后向企业推荐的猎头收入。* * *结果3：- 系统名称：需求质量智能评审系统
- 目标组织规格：大型企业集团的信息化管理部门或IT子公司（如银行科技部、保险集团IT中心、大型制造企业信息中心），这类部门负责管理和验收外包供应商交付的需求文档
- 所改进的组织流程：外包项目需求交付物的评审验收流程
- 所改进的组织指标：需求文档评审耗时缩短50%；需求文档质量问题发现率提升；因需求问题导致的项目返工率降低
- 为什么得到这个结果：大型甲方常年面临外包商需求文档质量参差不齐的问题，但甲方自身往往缺乏足够的专业评审能力。优马神州的方法学可以转化为自动化检查规则（完整性、一致性、可追溯性等），帮助甲方快速筛查问题，降低对专家评审的依赖。这类客户预算充足，且痛点明确。 |
| GLM-5 | 结果1：- - 系统名称： “优马精益需求”协作平台
- 目标组织规格： 处于数字化转型深水区、需求频繁变更且复杂的大型软件开发组织（如金融、电信行业的内部研发中心）。
- 所改进的组织流程： 需求分析与系统设计流程（从业务建模到需求规约的转化流程）。
- 所改进的组织指标： 需求缺陷率降低50%（减少因需求理解偏差导致的返工）；需求交付周期缩短30%。
- 为什么得到这个结果： 优马神州在“软件工程方法学”上拥有领袖级能力，且核心优势在于“从业务建模推导需求”和“核心域建模”。目前业界大量研发组织的痛点在于需求模糊和频繁变更，导致开发返工。将该领袖级的方法学固化为软件工具，可以最大化利用其核心知识资产，且不需要依赖特定行业的深度知识（规避了行业深度不足的问题），也不依赖后勤服务（规避了非核心能力弱的劣势）。结果2：- - 系统名称： 软件研发人才技能画像与筛选系统
- 目标组织规格： 对研发人员招聘质量有极高要求的互联网大厂或软件外包巨头的人力资源部门（技术招聘组）。
- 所改进的组织流程： 技术人员招聘筛选与团队技能盘点流程。
- 所改进的组织指标： 招聘漏斗中的无效面试率降低40%；新入职员工与团队技术文化的匹配度提升。
- 为什么得到这个结果： 输入信息中明确提到，优马神州的咨询培训能力为卓越级，且拥有独特的“真实项目问答”和“做题抽奖软件”，能够精准“暴露滥竽充数或没有追求的开发人员”。这原本是推销服务的阻力，但如果转化为“人才筛选系统”，阻力就变成了核心卖点。该系统利用其丰富的题库和判别逻辑，帮助HR和技术总监识别“伪专家”，直接解决企业用人风险问题，且销售对象是HR部门，一定程度规避了研发之外部门沟通弱的劣势。结果3：- - 系统名称： 数字化项目立项与价值论证系统
- 目标组织规格： 地方政府大数据局或大型集团企业的信息化决策部门（CIO办公室）。
- 所改进的组织流程： IT项目立项申报与可行性分析流程。
- 所改进的组织指标： 项目立项的一次性通过率提高；项目投资回报率（ROI）预测的准确度提升。
- 为什么得到这个结果： 优马神州拥有卓越级的行业知识广度和领袖级的系统工程方法学，特别擅长“细化从业务建模推导需求的细节”和“挖掘涉众利益”。政府和大型国企在项目初期往往面临“说得清需求、定得准价值”的难题。该系统利用其方法论优势，指导用户梳理组织价值和流程，生成标准化的立项建议书。这利用了其“广度”优势（适应不同行业项目），同时不需要深入具体行业的执行细节，且决策部门通常更看重方法论的严谨性而非后勤茶点服务。 |
图2-45 各LLM关于目标系统和目标组织规格的反馈
★也可以做成一个“定位目标组织规格”的skill，这样就不用反复提交相同的提示词部分，但这主要和节约token相关，并不会提高AI反馈的质量。
图2-45中，有一些反馈确实让人耳目一新，例如“照妖镜”；有一些反馈和预想的结果相符，例如“最后一公里工作台”、“智能建模辅助平台”。
2.5.2.2 实作步骤 A-1-2-2 定位目标组织规格
经过综合考虑，暂定如下结果：
*目标系统规格：“发糕”智能需求和设计建模工具
*目标组织规格：有冠军的心的开发组织
2.5.3 实作步骤 A-1-3 定位目标组织和目标组织负责人
==待续==
