新闻详情

新闻详情

首页 / 资讯中心 / 详情

软著说明书(用户手册)怎么写?结构、页面编排与截图规范

发布时间:2026/11/11 17:43:39来源:尧图网络
软著说明书(用户手册)怎么写?结构、页面编排与截图规范
软著材料里真正让人头疼的往往不是源代码而是说明书。源代码有明确的格式要求——前后各 30 页、每页 50 行、页眉页码照做就行说明书自由度更高但正因为自由反而容易写偏。这篇把软著说明书的写法拆开讲清楚结构怎么搭、页面怎么编排、截图怎么配。## 一、先明确说明书是给谁看的软著说明书不是给终端用户看的是给审查员看的。审查员要通过它判断两件事1. 这个软件是否真实存在2. 它的功能是否和软件名称、源代码对得上所以写作目标只有一个让审查员快速看懂这个软件有什么功能、怎么用。不需要文采需要清楚。## 二、推荐的目录结构一份合格的说明书目录大致长这样封面软件名称、版本号、著作权人目录第一章 软件概述 1.1 软件简介 1.2 主要功能 1.3 运行环境第二章 安装与启动 2.1 安装步骤 2.2 登录/启动第三章 功能说明核心章节 3.1 功能模块一 3.2 功能模块二第四章 常见问题其中第三章是重点篇幅应该占全文的 70% 以上。每个功能模块按「这个功能做什么 → 怎么操作 → 操作后什么结果」三段式来写。## 三、篇幅与页面编排- 篇幅一般 15 页以上比较稳妥功能多的软件 3050 页都正常- 版式A4正文小四或五号字1.5 倍行距- 页眉写软件名称 版本号和申请表一致- 页码全文连续编号- 每个功能点至少配 1 张截图## 四、截图规范最容易出问题的地方截图是说明书里最容易被挑出问题的部分注意这几点1.必须是真实界面截图不要用设计稿、原型图、AI 生成的示意图2.不要出现测试数据比如「测试1」「asdf」「张三测试」3.界面上能看到软件名称的地方尽量保留有助于佐证4.不要出现第三方水印截图工具水印、别人的 logo5.同一功能的多张截图尺寸要统一6.截图里的按钮、菜单名称要和正文描述完全一致——正文写「点击保存」截图里就得有「保存」按钮## 五、说明书和源代码的对应关系这一点经常被忽略说明书描述的功能必须能在源代码里找到对应的实现。比如说明书写了「支持数据导出为 Excel」那源代码里应该能搜到导出相关的功能模块。不需要每一行都对应但功能模块级别要能对上。## 六、常见被补正的情况- 说明书描述的功能和软件名称不符名称写「管理系统」说明书写了一堆电商功能- 截图缺失或截图与文字描述不一致- 页眉没写软件名称和版本号- 篇幅过短看不出软件的实际功能范围- 大量重复使用同一张截图## 小结说明书写作的核心就一句话用真实截图 平实描述把软件真实存在的功能按模块讲清楚。把它和源代码文档一起准备好两者在功能层面能对上通过率会高很多。
网站建设高端定制企业官网
RELATED

相关资讯

更多精彩内容,欢迎继续阅读

较早相关资讯

最新相关资讯

【外设】之大彩串口显示屏 2026/11/11 13:52:51

【外设】之大彩串口显示屏

大彩串口屏初步使用 1 .官网下载 STM32 屏幕 GUI 设计资料 http://www.gz-dc.com/category/typeid/4112 找到 STM32 Keil 工程,移植相关代码因项目而异进行移植,由于项目简单,本人只对用到的指令接口进行修改。 比如:注意事项&…

阅读更多 →
无法下载Windows系统iso文件 2026/11/10 19:42:40

无法下载Windows系统iso文件

当我遇到这个问题的时候,我打开了一个网站: 登录 然后我打算下载的时候: 突然那个官方的连接就可以下载了:

阅读更多 →
【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解 2026/11/12 9:50:02

【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解

📌 上期解析了 DeepSeek V4.1 Flash 模型架构改进,本期解析 DeepSeek V4.1 Flash 预训练/后训练技术: 🌟 预训练:45T 文本 多模态混合语料、直接训练 sparse attention(取消 DeepSeek V4 的 dense 冷启动&…

阅读更多 →
Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ... 2026/11/12 9:25:38

Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ...

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于多模态大语言模型(MLLM)强化学习(RL)训练中的效率问题,提出了一个名为Shuffle-R1的框架。研究发现,当前RL训练存在两个关键缺陷: 优势值坍缩(Advantage Collapsing):批次中大多数优势值集中在零附近,导致有效梯度信号被淹…

阅读更多 →
PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction 2026/11/11 15:37:39

PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction

一、文章主要内容总结 本文聚焦于利用大型语言模型(LLMs)实现个人身份信息(PII)脱敏的研究,旨在解决传统脱敏方法(如基于规则的系统、领域特定命名实体识别(NER)模型)泛化能力差、跨格式/跨语境适应性弱的问题。 研究通过全面评估多种LLM架构(包括密集型LLM(D-LLM…

阅读更多 →
LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model 2026/11/10 17:14:10

LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于二进制图像-文本相关性评估任务(判断图像与文本“相关”或“不相关”),针对该任务中文本格式多样、相关性定义随场景变化等挑战,提出了基于多模态大语言模型(MLLM)的解决方案LLaVA-RE。 模型设计:LLaVA-RE基于LLaVA 1.5架构,…

阅读更多 →

今日资讯

本周资讯

本月资讯

看完文章仍有疑问?

联系尧图顾问,获取一对一建站咨询

立即免费咨询 📞 400-888-8888
📞 ✉