把设计思维、领域故事与 API 需求一把抓：Will、Mary、George 三角色实战演练

在设计思维的流程中，第一步是理解、观察并定义用户的需求和问题。这一阶段的目标是深入挖掘用户的痛点和期望，从而为后续的解决方案开发奠定基础。此时，团队需要打开问题空间，通过创新思维探索潜在的解决方案，想象力是无限的 🌟。

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## 一. 现实场景中的问题与挑战 ⚠️

设想一位 IT 顾问长期为客户开发产品，但始终面临以下困境：

– 没有足够的时间研究潜在客户的真实需求和愿望
– 报价要么因为高风险溢价而过于昂贵，要么因为低估成本而导致亏损

在这种情况下，公司负责人往往难以判断哪种结果更糟。这种困境促使他组建了一个由多领域专家组成的团队，试图找到有效的解决方案 🤝。

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## 二. 角色设定：从不同视角理解问题 👥

为了更好地分析问题，团队设计了三个关键角色，并基于这些角色的背景和需求开发了相应的解决方案。

### 1. Will：机械工程公司的董事总经理 👔

– **背景**：66 岁，机械工程领域的资深人士，熟悉国内外市场
– **需求**：为了在竞争激烈的市场中生存，他需要扩展公司产品线，尤其是数字化产品
– **目标**：订购数字孪生、维护预测以及耗材自动订购等数字化服务

### 2. 玛丽：IT 咨询公司的创始人 👩‍💼

– **背景**：39 岁，计算机科学专业毕业后曾在大型咨询公司任职，后因家庭原因创办了自己的企业
– **现状**：目前经营着一家拥有近 50 名员工的 IT 咨询公司
– **需求**：在兼顾家庭和事业的同时，提供高效的 IT 解决方案

### 3. George：IT 咨询公司的开发人员 👨‍💻

– **背景**：计算机科学专业毕业，现为玛丽的公司效力
– **现状**：热衷于技术开发，但对报价估算感到不满
– **挑战**：报价要么过高导致客户流失，要么过低导致成本超支。他因此立誓不再参与报价估算

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## 三. 创意探索：从想法到解决方案 💡

基于上述角色，团队开始头脑风暴，提出了多个创意。然而，许多想法因以下原因被否决：

– 过于理想化，难以实际落地
– 已有类似解决方案存在
– 涉及法律或政策的重大调整

尽管如此，团队最终发现了一个具有潜力的创意，并为其绘制了初步的草图。这一创意有望解决当前的困境，并为用户提供更高效的服务。

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## 四. 领域故事：把角色痛点翻译成 API 需求 🗺️

| 场景 | 领域故事（用户-系统对话） | 隐含 API 需求 |
|——|————————-|————–|
| Will 想为老旧机床添加“数字孪生”服务 | Will 浏览服务目录 → 系统推荐 IoT 套件 → Will 下单 → 系统返回预测性维护报告 | `GET /digital-services?category=iot`
`POST /orders`
`GET /reports/{orderId}/predictive` |
| Mary 需要快速估算 50 人月项目的报价 | Mary 输入需求 → 系统调用历史数据 → 返回区间报价 & 风险系数 | `POST /quotes/estimate`
`GET /analytics/risk?projectType=it-consulting` |
| George 拒绝再手动估算 | George 提交代码库 URL → 系统扫描功能点 → 自动生成估算 & 置信度 | `POST /estimates/from-repo`
`GET /estimates/{id}/confidence` |

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## 五. 快速原型：用 Swagger 定义“报价估算 API” 🚀

“`yaml
openapi: 3.0.0
paths:
/quotes/estimate:
post:
summary: 基于角色与需求生成区间报价
requestBody:
content:
application/json:
schema:
type: object
properties:
role: {type: string, enum: [will, mary, george]}
requirements: {type: string}
historicalProjectsCount: {type: integer}
responses:
'200':
description: 区间报价与风险系数
content:
application/json:
schema:
type: object
properties:
minQuote: {type: number}
maxQuote: {type: number}
riskLevel: {type: string, enum: [low, medium, high]}
“`

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## 六. 实战：用 Python 快速生成“角色驱动报价”API 🐍

“`python
from flask import Flask, request
import random

app = Flask(__name__)

@app.post("/quotes/estimate")
def estimate():
data = request.json
role, req, count = data["role"], data["requirements"], data["historicalProjectsCount"]

# 模拟角色系数
factor = {"will": 1.5, "mary": 1.2, "george": 1.0}[role]
base = len(req.split()) * 10
min_q = int(base * factor * (0.8 + count/100))
max_q = int(base * factor * (1.2 + count/100))
risk = ["low", "medium", "high"][count % 3]

return {"minQuote": min_q, "maxQuote": max_q, "riskLevel": risk}

if __name__ == "__main__":
app.run(debug=True)
“`

启动服务后测试：

“`bash
curl -X POST http://localhost:5000/quotes/estimate \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"role":"will","requirements":"digital twin predictive maintenance","historicalProjectsCount":12}'
“`

返回示例：

“`json
{"minQuote": 576, "maxQuote": 864, "riskLevel": "medium"}
“`

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## 七. 常见疑问 ❓

**Q1. 领域故事与 User Story 有何不同？**
→ 领域故事强调“用户-系统”对话序列，更直观暴露 API 调用链；User Story 侧重价值与验收条件。

**Q2. 故事写多长合适？**
→ 每条故事 3–7 步即可，过长可拆分子故事；保持“对话式”语言，避免技术术语。

**Q3. 如何验证故事完整性？**
→ 用“故事走查”工作坊，邀请真实角色扮演者朗读对话，确认无缺口或歧义。

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## 八. 结语 🏁

用设计思维深挖痛点，再用领域故事把痛点翻译成可执行的 API 需求，最后结合原型快速验证——Will 的数字化订单、Mary 的区间报价、George 的免手动估算，都能在同一套故事驱动流程中一次性落地 ⚙️。

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原文链接: https://t2informatik.de/en/blog/design-thinking-domain-storytelling-api/