正确的姿势拒绝产品需求

本文介绍三种合理拒绝产品需求的方法:换方案不换目标、换目标不换方案及接受并持续反馈,帮助测试人员有效应对需求变更。

在项目中,会遇到各种各样的需求加塞和变更,导致在项目交付链末端的测试经常是苦不堪言,如果直接拒绝会被认为,工作支持不到位,或者被认为缺少挑战拼搏精神,甚至可能被认为价值观有问题。那么如何合理而友好的拒绝产品需求呢?

个人认为有三种方式值得和同学分享。第一种换方案不换目标;第二种是换目标不换方案;第三种是如果前两个都不奏效,只能接受的话,就需要不断通过数据进行反馈。下面详细聊一聊。

1.换方案不换目标

具体来说就是在不改变上线目标的情况下,通过调整需求优先级,或者线需求上线不放量,先保证正常上线。

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1)调整需求优先级

在一个版本或者排期中,有些需求因为很早就占用了某一个版本的排期,但实际上需求紧急程度不一定很高,这个时候可以内部要求调整优先级,可以这样沟通:

能理解你现在急迫的心情,我们的责任就是支持业务上线,保障线上质量;但现在手头需求和工作比较多,时间已经基本排满,本期还有你的需求XXX和你们组XXX的需求,你看能不能你们内部先协调下,看那个需求可以往后推一下,然后把你这个需求加你来,同时要求这个需求在什么时候完成需求评审、XXX时候完成开发。

2)确保上线,分阶段放量

有些需求可能是因为写入个人KPI绩效考核中,在某个点必须上线,这个时候上线是第一位的,业务运营可以上线后慢慢开始做,这个时候就可以考虑先上线,再放量的策略。

现在手头工作比较多,时间基本排满了,你这个需求是只要上线就行,还是上线后必须全量?如果只需要上线,可以先让开发完成,测试同学先简单测试下主流程和上线后的开关功能,先安排上线,上完线后暂时不打开开关,或者灰度少量用户,在下一版本给您优先测试,测试完成后在全量放开,你看这个方式是否可以行?

2.换目标不换方案

就是需要多个需求同时并行的完成时,和产品沟通协商调整优先级顺序。或者通过重新梳理拆分细化需求,完成其中的部分功能。这种方式最大好处就是让产品内部先梳理优先级,思考周全后再提交给研测。

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现在手头工作比较多,时间已经基本排满,你看能不能先把现在做需求重新梳理下,看下这个需求哪些功能必须上线,哪些可以后期上线,我腾出2天时间帮忙把必须上线的需求,挤一挤通过加班方式消化掉,但同时需要协调开发必须在XXX时间点完成。

3.接受,并持续反馈

有些需求是在推也推不掉,必须加塞排期上线。比如老板或者老板的老板拍下来的需求,但从你专业的角度,觉得不可能完成,或者按照这个时间点完成这一版本所有需求风险比较大,这个时候就需要灵活处理接受需求,随时关注进度和风险,同时及时给老板和相关关系人反馈(最好以日报或者项目早会实施反馈,必要时也可以启动单独汇报),以供老板或者相关干系人及时调整计划或者上线策略。

74e7f86c8c879612f9200a400cdd239f.jpeg文章来源:土司阿哈,致力于提供最具价值的测试及测试管理领域原创文章。包括测试技术、测试方法、测试思想、测试管理等。

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4.2.1.6.1.技术途径 AI辅助优化试验大纲以“人机工效学知识图谱一致性校验+RoBERTa文本质量评估模型”为双核心,通过“关联校验-文本评估-建议生成-数据迭代”四步闭环,实现试验大纲从任务分解到指标、方法匹配的全流程智能化优化,最终提升大纲的专业性、规范性和可操作性。 一、核心技术架构与基础支撑 1.人机工效学知识图谱构建 以人机工效学领域标准、试验行业实践规范为基础,整合历史优质试验大纲数据,构建结构化知识图谱。图谱核心包含三大关联维度: (1)任务维度:覆盖多层级操作任务(如设备安装、参数调试等)的名称、描述、动作特征、场景属性等节点; (2)指标维度:收录人机工效学核心试验指标(如操作效率、工具可用性、界面友好度等)的定义、适用场景、关联任务类型等信息; (3)方法维度:存储各类试验方法(打分法、测量法、分析法等)的适用指标、操作流程、数据要求等属性。 知识图谱通过“任务-指标”“指标-方法”“任务-方法”的三元组关系,建立多维度关联规则库,为一致性校验提供逻辑基础。 2.RoBERTa文本质量评估模型训练 基于试验大纲文本语料(含试验目的、产品技术状态、任务剖面分析等模块),对RoBERTa模型进行微调训练: (1)语料标注:针对大纲文本的“完整性”(是否缺关键章节、任务描述是否全面)、“逻辑性”(任务层级分解是否合理、章节顺序是否连贯)、“规范性”(术语使用是否统一、格式是否符合要求)进行标签标注; (2)模型优化:通过调整模型参数、增加领域专用词汇嵌入,提升模型对试验大纲文本的理解精度,使其能精准识别文本中的质量缺陷。 二、全流程优化逻辑与技术实现 1.任务-指标-方法关联性一致性校验 依托人机工效学知识图谱,对试验大纲中的核心关联关系进行智能校验: (1)任务与指标匹配校验:比对最底层任务剖面(如“使用扳手拧紧螺栓”)的动作特征、场景属性与所选试验指标(如“操作效率”)的关联规则,识别“任务与指标无关联”“指标覆盖不全”等问题; (2)指标与方法匹配校验:根据知识图谱中“指标-方法”的适配规则,检查所选试验方法(如“测量法”)是否符合对应指标(如“操作效率”)的测试需求,排查“方法无法有效测量指标”“方法选择冗余”等情况; (3)任务与方法间接校验:通过“任务-指标-方法”的传导关系,验证方法是否与任务场景适配(如复杂操作任务是否选用了足够精细的测量方法)。 2.大纲文本质量智能评估 利用训练后的RoBERTa模型,对试验大纲文本进行多维度质量分析: (1)完整性评估:扫描大纲各模块(试验目的、产品技术状态、任务剖面分析等),识别缺失的必填章节或关键信息(如任务剖面未描述操作步骤、试验指标未明确判定标准); (2)逻辑性评估:分析任务层级分解的合理性(如是否存在层级跳跃、子任务与父任务是否关联)、章节内容的衔接连贯性(如产品技术状态与任务剖面的适配逻辑); (3)规范性评估:检查专业术语使用的一致性(如同一指标是否有不同表述)、文本格式是否符合项目约定(如表格/分章节描述是否规范)。 3.具体可操作优化建议生成 基于校验和评估结果,生成针对性优化建议,支持用户快速修正: (1)关联优化建议:针对“关联性不一致”问题,基于知识图谱推荐适配的试验指标或方法(如任务“检查电源线接口是否松动”推荐指标“操作准确性”、方法“观察法”); (2)文本完善建议:针对“完整性缺失”,提示补充具体内容(如“任务剖面需补充人机界面描述”);针对“逻辑性问题”,建议调整任务层级或章节顺序; (3)规范统一建议:针对“规范性问题”,提供术语统一方案(如“‘工具可用性’统一替换‘工具适用度’”)、格式修正示例。 4.数据迭代与模型持续优化 建立“用户反馈-数据更新-模型升级”的闭环机制,提升AI优化的准确性: (1)反馈收集:用户对AI推荐的优化建议进行“采纳/拒绝”标注,记录人工修正的关联关系(如手动调整的任务-指标匹配); (2)知识图谱更新:将用户采纳的有效关联关系、新增的任务/指标/方法类型补充到知识图谱,丰富关联规则库; (3)模型迭代:定期将新的大纲文本语料、用户反馈数据输入RoBERTa模型,持续优化文本质量评估的精度和建议的合理性。
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