项目复盘：某医院运送系统

脱敏处理，仅用于分享探索过程

项目背景

某三甲医院需要一套运送调度系统，管理医院内部的运送任务。

探索过程

阶段 1：需求梳理（1.5 小时）

客户原始需求：

"我们需要一个系统来管理运送任务，要能调度、要符合院感规范..."

我们的方法：

1. 结构化提问（30 分钟）

   • 涉及哪些角色？（运送员、护士、管理员）
   • 有哪些任务类型？（病人转运、标本送检、药品配送）
   • 院感规范有哪些？（污物梯/洁净梯分离）

2. 绘制流程图（30 分钟）

   • 当场用 Mermaid 画出流程图
   • 客户当场确认

3. 逻辑表格化（30 分钟）

   • 把每个节点的判断条件写成表格
   • 客户当场确认

效果： 从模糊需求到可编码逻辑，只用了 1.5 小时。

阶段 2：快速原型（3 天）

第 1 天： 需求结构化梳理 + 流程图
第 2 天： 核心功能原型（可演示）
第 3 天： 客户验证 + 调整

效果： 客户看到原型后，提出了 3 个调整，都在开发前就解决了。

阶段 3：敏捷开发（7 天）

开发过程：

• 使用 AI 辅助开发（Cursor + Claude）
• 每天与客户同步进度
• 遇到问题立即沟通

效果： 7 天完成开发，比传统模式快 3 倍。

阶段 4：快速迭代（持续）

上线后：

• 客户提出 5 个优化需求
• 我们 3 天内全部完成
• 客户非常满意

关键收获

1. 结构化提问很有效

   • 需求沟通时间从 2 天缩短到 1.5 小时
   • 需求变更减少 70%

2. 快速原型很重要

   • 在开发前就确认需求
   • 避免后期大改

3. AI 辅助开发很给力

   • 开发效率提升 3-5 倍
   • 代码质量稳定

仍在探索的问题

1. 如何让客户更快理解业务规则？
2. 如何让 AI 更好地理解业务场景？

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