在 AI-DLC Sprint 框架中，User Story 的拆解是第二環節的核心能力。今天我們將深入探討如何讓 AI 執行 Scrum Team 的職責，協助團隊進行精準的需求拆解、Story Point 估算，以及依賴關係管理。

傳統的敏捷開發 Scrum Team 會由 PO 定義價值、提出需求，Team 進行技術層面的拆解，架構師會主導拆解，而 AI 的 User Story 可以直接取代一整個流程，寫好 User Story 並且遵循 INVEST 原則幫助我們進行拆解。

User Story 的基礎：寫好故事的藝術

User Story 的標準格式

一個好的 User Story 必須回答三個關鍵問題：

• 誰要這個功能？
• 他們想要什麼？
• 為什麼需要？

這就是經典的三段式結構：As a [角色] I want [功能/需求] So that [價值/目的]

User Story 的角色定義技巧

角色不應該只是「使用者」或「管理員」這麼簡單。好的角色定義應該包含：

1. 使用者特徵
2. 使用情境
3. 目標動機

功能描述的精準度

功能描述要避免過於技術性，但也不能太模糊。關鍵是找到適當的平衡點。

價值陳述的重要性

So that 子句經常被忽視，但它其實是 User Story 的靈魂。好的價值陳述能幫助團隊：

1. 理解優先順序：當資源有限時，哪些 Story 能帶來最大價值？
2. 激發創新思考：了解「為什麼」能讓團隊思考更好的解決方案
3. 避免鍍金：如果說不出價值，這個功能可能根本不需要

User Story 拆解的 INVEST 原則

再讓 AI 拆解 Story 時，會讓 AI 嚴格遵循 INVEST 原則，確保每個 Story 都具備以下特質：

Independent（獨立性）

每個 Story 都能獨立開發和交付，不會因為其他 Story 的延遲而受阻。AI 會特別檢查 Story 之間的耦合度，建議如何降低相互依賴。

Negotiable（可協商性）

Story 描述「做什麼」而非「怎麼做」，保留實作的彈性空間。AI 會提醒團隊避免在 Story 中加入過多技術細節。

Valuable（有價值）

每個 Story 都必須為使用者或業務帶來明確價值。AI 會評估 Story 的商業價值，並建議優先順序。

Estimable（可估算）

Story 必須清晰到足以估算工作量。當 Story 過於模糊時，AI 會要求更多細節或建議進一步拆解。

Small（小而美）

確保 Story 能在一個 Sprint 內完成。AI 會根據團隊的歷史 velocity 來判斷 Story 是否過大。

Testable（可測試）

必須有明確的驗收條件。AI 會自動生成建議的測試案例和驗收標準。

Story Point 的 AI 估算

相對估算 vs 絕對估算

Story Point 是相對估算，不是絕對的時間單位。重點在於比較不同 Story 的相對複雜度。

建立基準 Story

團隊應該選擇一個大家都理解的 Story 作為基準（通常是 3 或 5 點），其他 Story 都相對於這個基準來估算。

3 點基準：建立一個包含 CRUD 操作的標準管理頁面

所有其他 Story 都問：「這比建立 CRUD 頁面簡單還是複雜？複雜多少？」

估點的實戰技巧

Planning Poker 的 AI 輔助，AI 可以在團隊進行 Planning Poker 時提供：

1. 歷史參考

• 「上個 Sprint 類似的 Story 估了 5 點，實際花了 3 天」
• 「過去 6 個月，登入相關的 Story 平均估點為 3-5」

2. 風險提醒

• 「注意：這個 Story 涉及第三方 API，建議考慮額外的整合風險」
• 「提醒：新技術學習曲線可能影響估算」

3. 複雜度分析

• 技術複雜度：需要的技術棧
• 業務複雜度：業務規則的複雜程度
• 整合複雜度：與其他系統的整合程度
• 測試複雜度：測試案例的數量和難度

Sprint Backlog 的 AI 規劃

TDD 模式下的測試優先思維

在 Test-Driven Development 模式下，AI 會為每個 Story 規劃三階段的開發流程：

Red Phase（紅燈階段）

先撰寫失敗的測試案例，明確定義期望的行為。AI 會根據驗收條件，自動建議需要的測試案例。

Green Phase（綠燈階段）

實作最簡單的程式碼讓測試通過。AI 會提醒開發者不要過度設計，專注於通過測試。

Refactor Phase（重構階段）

在測試保護下優化程式碼。AI 會識別重複的程式碼、過長的函式、違反 SOLID 原則的設計。

BDD 模式下的場景化思考

Behavior-Driven Development 強調從使用者行為出發。AI 會將 Story 轉換為 Gherkin 格式的測試場景：

Feature：使用者登入

Scenario：成功登入

• Given 我在登入頁面
• When 我輸入正確的帳號密碼
• Then 我應該看到個人首頁

Scenario：密碼錯誤

• Given 我在登入頁面
• When 我輸入錯誤的密碼
• Then 我應該看到「密碼錯誤」的提示

Scenario：帳號不存在

• Given 我在登入頁面
• When 我輸入不存在的帳號
• Then 我應該看到「帳號不存在」的提示

這種場景化的描述讓所有團隊成員都能理解需求，減少溝通成本。

AI-DLC Sprint 第二環節的整合實踐

在 AI-DLC Sprint 框架的第二環節中，所有這些能力會整合運作：

輸入階段

• 接收 Product Owner 提供的 PRD
• 了解 Sprint 目標和限制條件
• 評估團隊當前狀態

處理階段

• PRD & Epic 分析與拆解
• Story 估點與優先級排序
• Sprint Backlog 優化配置
• 風險評估與緩解策略

輸出階段

• 完整的 Sprint Backlog 以及點數
• 詳細的執行計劃
• 風險管理方案
• 每日進度追蹤指標

可以參考筆者另一系列：AI-Driven Development 實戰篇：30 天 Side Project 開發全紀錄，實際將 AI-DLC Sprint 中的 User Story 利用 AI Agent 落地。

總結

今天我們學習了 AI 如何像經驗豐富的 Scrum Master 一樣，協助團隊進行 Story 拆解和 Sprint 規劃：

• 系統化的拆解方法：運用 INVEST 原則確保 Story 品質
• 客觀的估點機制：基於多維度分析和歷史數據學習
• 最優的資源配置：確保 Sprint 容量的最佳利用

這些能力讓團隊能夠更精準地規劃 Sprint，減少估算偏差，提高交付的可預測性。