在很多 ToB 软件项目中，功能点评估（特别是 COSMIC 方法）是立项、估算、招投标和验收阶段的重要依据。但长期以来，这项工作依赖大量人工阅读需求文档、人工拆分功能、人工判断数据移动类型（E/R/W/X），过程耗时且容易出现主观偏差。
做为某运营商的厂商，我深知 COSMIC 在工程管理中的重要性，也深知它的落地成本。因此，我开发了云馨AI COSMIC 智能文档工具：
👉http://cosmic.yunxinai.com/
这是一款基于AI 驱动的第二代功能点评估工具，目标是让 COSMIC 度量标准化、工程化、自动化。
01 为什么做？COSMIC 在实践中的三大痛点
在传统流程中，COSMIC 度量普遍有三大问题：
① 人工成本极高
一个人一天写出高质量的COSMIC大约在150行左右（EXCEL+WORD）。
内容越复杂，耗时越长。
② 主观因素多
不同评估人员对于“功能边界”“数据移动类型”的判断容易出现差异，导致评估结果不一致、不可靠。
③ 报表生成繁琐
COSMIC 需要形成规范化的矩阵、数据移动列表、功能点汇总和度量结果，经常需要来回对齐 Excel。
这些痛点决定了——
这是一项非常适合 AI 自动化的工程工作。
02 COSMIC 的核心难点：准确识别 4 种数据移动类型
COSMIC 的基础是功能事件的数据移动类型，包括：
- 输入（E）：从用户到软件的数据输入
- 读取（R）：从持久化数据到处理逻辑
- 写入（W）：从处理逻辑到持久化数据
- 输出（X）：从软件到用户的输出反馈
在实际文档中，这些逻辑往往被埋在复杂的业务叙述中，比如“用户发起申请”“系统保存订单”“返回审批结果”等。
人工判断这些数据移动既费时也易错，但对 AI 来说，语义识别、模式匹配和逻辑校验非常适合由模型完成。
03 云馨AI COSMIC 工具如何实现自动化？
工具中采用了多层技术架构来提升识别质量与稳定性，包括：
① AI 智能自动化解析
基于模版数据导入，完成：
- 功能事件抽取
- 数据对象识别
- 数据移动分类（E/R/W/X）
- 存储实体绑定
- 内部一致性检查
处理流程实现100% 自动化。
② 99.9% 准确度的度量模型
我们严格遵循ISO/IEC 19761:2011标准，避免“经验判断式”错误，同时加入：
- 多模型交叉校验
- 规则引擎逻辑验证
- 度量结果一致性检查
使最终结果的可复现性达到工程可用水平（准确度经测试稳定在99.9%）。
③ 报告一键生成，效率提升 10 倍以上
最终会自动生成完整 COSMIC 报告，包括：
- 功能事件清单
- 数据移动矩阵
- 功能点计算表
- 度量说明
- Excel 导出
在实际使用中，文档分析从原来的数小时缩短为几分钟甚至几十秒，效率提升非常明显。
04 工程价值：不仅仅是快，更是标准化与客观性
功能点评估方案通常服务于立项、预算、采购与交付环节，因此：
- 客观性是基础
- 标准化是关键
- 一致性是核心
- 效率是企业真正关心的收益
云馨AI COSMIC 的价值就在于：
✔ 彻底消除人工主观差异
模型基于统一标准规则，不会因为“人不同而差异巨大”。
✔ 输出可审计、可复现
每一步拆解和每个判断逻辑都可以追溯，符合大企业合规要求。
✔ 适配多场景、多软件类型
可应用于业务系统、移动项目、平台软件、工程软件等。
✔ 极大降低评估成本
对于需要频繁进行度量的项目团队，成本下降是显性的。
只需上传需求文档，即可自动得到完整度量结果。
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已开放免费注册试用。
结语：AI 正在重塑文档与需求工程
很多人可能没注意到，AI 最先改变的不是高深的算法和系统，而是工程流程中那些：
- 重复
- 繁琐
- 标准化
- 消耗人力
的工作。
COSMIC 度量恰恰符合这些特征。
如果你对 COSMIC、AI 文档分析或自动化度量有兴趣，欢迎体验和交流：
👉http://cosmic.yunxinai.com/
