一、案例定位

理解大型語言模型如何把自然語言需求與文件庫搜尋結合，產生符合產業格式的需求文件初稿。

二、學習目標

• 認識系統工程國際委員會（International Council on Systems Engineering, INCOSE）的格式情境。
• 理解自動草擬與分析人員審查的分工。

三、案例情境

原書以消費品／公用事業的需求文件為例，提到 INCOSE 標準。示例要求建立一份智慧電表需求文件，功能包括遠端監控、即時用量警示與行動應用程式整合。大型語言模型可搜尋資料庫、預先填入指定格式，再交由分析人員審查與補充。

四、開始資料

五、Excel／AI 分析方法

可建立需求追蹤矩陣：需求編號｜來源｜需求內容｜驗收條件｜負責人｜狀態。

六、計算結果

原書沒有提供文件草擬時間縮短數字，因此不補造量化效果。

七、結果分析與管理解讀

價值在於先完成資料蒐集與初稿，讓分析人員把時間集中在需求品質與驗證。AI 產生的是初稿，不是最終規格。

八、AI 提問詞

依以下來源與 INCOSE 結構產生需求文件初稿；每條需求都標示來源，缺少驗收條件時標記待補，不得自行補造需求。

九、思考／情境變動

**題目：**AI 生成的需求沒有來源證據，是否可直接納入正式基準版本？

**參考解答：**不應。應先由分析人員審查並建立來源追蹤。