PROJ-218用户认证流程
JKMPASLN4 人中 2 人已投票
AI
AI 分析分析中： 用户认证流程
8
置信度
中置信度
相似的用户故事
PROJ-142OAuth 登录
8 点PROJ-89会话管理
5 点Story Decomposition
- OAuth 提供商设置3 点
- Token 刷新逻辑3 点
- 会话过期界面2 点
合计：8 点
- 5
- 免费版的积分
- 50
- Pro 的积分
- 200
- 团队积分
- 30
- 试用积分
为什么有效
为什么 AI 适合这里，而非别处
估算正是 AI 的理想应用场景：输入结构化，输出有边界，最终由人类团队决定建议是否采纳。AI 接收故事文本和你的Deck，返回你牌组中的一张卡牌，附带一句简短理由。然后你进行投票。
故事拆分
将 13 拆分为三个可交付的故事
如果一个故事的评分是 13 或更高，你几乎肯定需要拆分它。AI 拆分功能会在团队浪费一轮重新投票之前，提前提出拆分建议。
- AI 会将过大的故事拆分为 2–4 个子故事，并为每个子故事提出独立的估算。
- 直接在行内编辑子故事，保留有效的，其余的直接丢弃。
- 一键将已接受的子故事写回 Jira 或 Linear。
- 每次故事拆分使用 2 个积分 — 修正错误估算最经济的方式。
风险雷达
抓住疏忽的 Scrum Master 会遗漏的风险
最容易高估的故事往往看起来最简单。Risk Radar 能在团队承诺之前，发现隐藏的复杂性。
- 在投票开始前，突出显示交付、集成和估算风险。
- 标记第三方 API 依赖、表述模糊和遗漏的边界情况。
- 严重程度等级（琥珀色 / 玫红色），让团队知道该优先讨论哪些内容。
- 每次风险雷达运行会消耗 2 个积分，并在导入故事时执行。
就绪
在投票前评分故事的完整度
投票开始前，AI 会评估一个故事的就绪程度。在团队为不准确的估算浪费时间之前，先完成细化。
- 几秒钟内检查验收标准、负责人和明显未知项。
- 低于 70% 的故事点会在投票开始前被标记。
- 防止对尚未就绪的故事进行无效估算轮次。
- 每个故事使用 1 个积分 — 或者整批使用 1 个积分。
引导
AI 讨论引导者（Team 计划）
当投票出现分歧时，引导者会提出针对性的后续问题，并总结分歧点。以流式聊天风格呈现——始终由人工引导者掌控节奏。
积分
积分机制说明
每次 AI 操作消耗少量积分。套餐积分每月重置。补充包（50–2,500 积分）永不过期。
Free每月 5 个 AI 积分
Pro每月 50 个 AI 积分
Team每月 200 个 AI 积分
Enterprise每月 1000 个 AI 积分
隐私
AI 看到了什么——以及它看不到什么
- AI 接收：故事标题、描述、当前使用的 Deck，以及你团队过去的故事 + 估算配对。
- AI 不会接收：源代码、附件、客户数据或个人身份信息。
- 每次 AI 请求均记录在团队设置中——完全透明。
- AI 功能可在用户、房间或工作区级别单独关闭。