博客
关于我
Karl Wiegers的Software Requirements示例挑错
阅读量:306 次
发布时间:2019-03-01

本文共 988 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

针对Karl Wiegers和Joy Beatty的《软件方法》第三版中的用例分析,以下是对某些示例的改进建议:

  • 辅助执行者的错误使用

    在“Request a Chemical”用例中,Buyer、Training Database和Chemical Stockroom被错误地列为辅助执行者。这些角色在实际操作中对系统目标的实现没有直接影响,且Training Database的执行者列表中未有其出现,显得逻辑混乱。

  • 用例步骤缺乏明确交互

    用例步骤中未体现系统如何与辅助执行者进行交互。例如,通知Buyer和Chemical Stockroom的逻辑缺乏具体操作步骤,未能清晰展示系统的行为。

  • 执行者名称不规范

    Health and Safety Department作为“Dispose of a Chemical”用例的辅助执行者不合理。执行者应为具体的岗位或系统名称,而非组织名称。

  • 执行者名称的混淆

    Training Database作为执行者存在疑问。若为系统名称,则需明确其角色与系统功能的关联;若为非系统,则命名不当。

  • 用例名称不当

    “Manage Inventory”作为用例名称不够具体,容易引起歧义。

  • 用例规约中的前置条件问题

    PRE-1和PRE2前置条件不够严谨,且执行者名称从Requester变为User,可能导致需求理解偏差。

  • 前置条件的滥用

    PRE-3前置条件使用不当,Chemical inventory database的描述模糊,缺乏明确的需求背景。

  • 需求的不准确性

    “desired chemical”一词带有主观性,系统无法保证满足Requester的所有需求。

  • 规约步骤中的语义重复

    4.0.1步骤中的“Requester specifies the desired chemical”表述冗余,且主语不当。

  • 责任划分不明确

    4.1.3和4.1.4步骤中Requester的主动性不清,应明确系统和Requester的交互角色。

  • 规约步骤中的优化建议

    4.1.3和4.1.4应合并为单一步骤,信息重复需整合。

  • 用例终止条件的不当

    4.1.E1和4.1.E2步骤与用例目标关联不强,可删除。

  • 以上问题中,(1)、(4)、(7)和(10)为主要问题,需重点修改。《软件方法》作为需求分析领域的名著,尽管细节严谨,但仍存在上述改进空间。

    转载地址:http://pwva.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    oracle中关于日期问题的汇总!
    查看>>
    Oracle中常用的语句
    查看>>
    oracle典型安装失败,安装oracle 10失败
    查看>>
    oracle系统 介绍,ORACLE数据库管理系统介绍
    查看>>
    oracle零碎要点---ip地址问题,服务问题,系统默认密码问题
    查看>>
    org.apache.poi.hssf.util.Region
    查看>>
    org/hibernate/validator/internal/engine
    查看>>
    orm总结
    查看>>
    paddle的两阶段基础算法基础
    查看>>
    SpringBoot中重写addCorsMapping解决跨域以及提示list them explicitly or consider using “allowedOriginPatterns“ in
    查看>>
    pageHelper分页工具的使用
    查看>>
    Palo Alto Networks PAN-OS身份认证绕过导致RCE漏洞复现(CVE-2024-0012)
    查看>>
    Panalog 日志审计系统 libres_syn_delete.php 前台RCE漏洞复现
    查看>>
    pandas DataFrame 中的自定义浮点格式
    查看>>
    Pandas 对数据框的布尔比较
    查看>>
    Pandas 读取具有浮点值的 csv 文件会导致奇怪的舍入和小数位数
    查看>>
    pandas 适用,但仅适用于满足条件的行
    查看>>
    Pandas-通过对列和索引的值求和来合并两个数据框
    查看>>
    pandas.read_csv()的详解-ChatGPT4o作答
    查看>>
    Pandas数据可视化怎么做?用实战案例告诉你!
    查看>>