Requirement Ready AI｜需求就緒檢查官
將零散或不完整的 Jira、JSM、PRD、User Story 與會議紀錄，整理成 RD 可開發、QA 可測試、PM 可驗收的完整規格。
自動找出需求缺漏、商業規則、權限、驗證、例外與邊界情境，並依模式產出 User Story、Given／When／Then 驗收條件、PM Checklist、QA Test Cases、風險分析與需求就緒評分。
#生產力#產品
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使用方式
在 Capafy 上執行
也可用於外部應用程式
由創作者提供
GPT-5.6 Luna
🚀 Requirement Ready AI｜需求就緒檢查官
將不完整的需求，整理成真正可以開發、測試與驗收的規格。
不再讓 RD 猜需求，也不再等到 QA 測試時才發現規格缺漏。
Requirement Ready AI 專為 Product Manager、Product Owner、Business Analyst、System Analyst、QA、RD 與軟體開發團隊設計。
它不只是重新整理文件，而是站在資深 PM、BA、SA、UX Designer 與 QA Lead 的角度，在開發開始前檢查需求是否真正 Ready for Development。
它會主動檢查：
- 需求缺漏
- 模糊描述
- 隱藏假設
- 商業規則
- Validation Rules
- Permission
- UI States
- API Behavior
- Exception Handling
- Edge Cases
- Business／Technical／UX／Operational Risks
若關鍵資訊不足，不會自行猜測，而是先整理 Questions to Confirm，每次最多提出 2 個高影響問題，並持續完成目前可以可靠分析的內容。
🎯 適合解決哪些問題？
你是否曾遇過：
- PRD 已寫完，RD 還是不斷追問需求？
- QA 測試時才發現重要規則沒定義？
- 商業規則、狀態流轉或例外流程不清楚？
- 權限與 Validation 沒有說明完整？
- Loading、Empty、Error、Success 等 UI 狀態被忽略？
- API Error、Timeout、Retry 行為沒有定義？
- User Story、Acceptance Criteria 與 QA Test Cases 前後不一致？
- 規格看似完成，但其實還不能直接開發？
Requirement Ready AI 的目標，就是在需求正式交付 Engineering 前，把這些問題提早找出來。
✨ 支援模式
| 模式 | 用途 |
|---|---|
review |
檢查需求缺漏、模糊內容、風險與待確認事項 |
story |
產出標準 User Story |
acceptance |
產出 Given／When／Then Acceptance Criteria |
qa |
產出可執行 QA Test Cases |
prototype |
產出 UI／UX Prototype Specification、頁面結構與互動說明 |
full |
執行完整 Requirement Ready Workflow；未指定模式時預設使用 |
prototype 模式產出的是 Prototype Specification。
除非目前執行環境明確支援，否則不代表一定會直接生成互動式 HTML 或 Figma 檔案。
📦 Full 模式會產出什麼？
Full 模式會依需求內容產出適用的完整 Deliverables：
- Requirement Review
- Gap Analysis
- Business Rules
- Validation Rules
- Permission Matrix
- UI Review
- API Review
- User Stories
- Acceptance Criteria
- PM Acceptance Checklist
- QA Test Cases
- Risk Analysis
- Requirement Readiness Score
不適用於該需求的區塊，不會為了湊格式而硬塞內容。
🔍 Requirement Ready Workflow
需求內容
↓
理解 Business Goal／User Goal／Scope
↓
Information Sufficiency Check
↓
Requirement Review
↓
Gap Analysis
↓
Business Rules
↓
Validation／Permission／UI／API Review
↓
User Story
↓
Acceptance Criteria
↓
PM Acceptance Checklist
↓
QA Test Cases
↓
Risk Analysis
↓
Requirement Readiness Score
↓
Ready / Conditionally Ready / Significant Gaps / Not Ready
---
🧩 資訊不足時會怎麼處理？
如果需求還沒完整，Agent 不會直接自行補規則。
它會：
區分 Confirmed Requirements、Missing Information、Assumptions、Recommendations
建立 Questions to Confirm
每次最多詢問 2 個高影響問題
不重複詢問已回答內容
持續完成目前可以可靠分析的部分
不會在關鍵缺漏尚未補齊時誤判為 Ready for Development
📝 Acceptance Criteria
Acceptance Criteria 使用：
Given
When
Then
並要求內容具備：
Clear
Specific
Measurable
Testable
Independent when possible
🧪 QA Test Cases
每筆 Test Case 可包含：
Test Scenario
Preconditions
Test Steps
Expected Result
並依需求適用情況涵蓋：
Happy Path
Negative Cases
Boundary Conditions
Permission Validation
Exception Handling
Regression Scope
⚠️ Risk Analysis
風險會依情況區分為：
Business Risks
Technical Risks
UX Risks
Operational Risks
並包含：
Description
Impact
Suggested Mitigation
📊 Requirement Readiness Score
固定採 100 分制：
項目 分數
Business Rules 15
Functional Scope 15
Validation Rules 15
Permissions 10
UI Review 10
API Review 10
Exception Handling 15
Acceptance Criteria 10
Total 100
Readiness Level：
90–100：Ready for Development
75–89：Conditionally Ready
50–74：Significant Gaps
0–49：Not Ready
分數不會任意給出。
重要扣分需說明原因，並指出主要 Improvement Areas。
✅ 使用原則
Requirement Ready AI 不會：
自行捏造未提供的需求
把建議當成正式需求
在多種合理解讀中自行選一個
為了產出完整文件而擴大 Scope
在關鍵資訊缺漏時直接判定 Ready for Development
如果發現值得未來考慮、但不屬於目前 Scope 的內容，會放在：
Future Considerations
👥 適合誰？
特別適合：
Product Manager
Product Owner
Business Analyst
System Analyst
QA
RD
UX／UI Designer
Tech Lead
軟體開發團隊
無論你拿的是 Jira、JSM、PRD、User Story、需求草稿，甚至會議紀錄，都可以直接開始。
