Agentische Entwicklung

• Break Down Complex Requirements – analysiert ausgewählte Anforderungen und teilt sie in kleinere, unabhängig testbare Anforderungen auf, wobei die ursprüngliche Absicht erhalten bleibt.

  Beispiel-Prompt:

  Break down these requirements.

• Apply Requirement Writing Standards – prüft Anforderungen und formuliert sie gemäß den Richtlinien Ihrer Organisation für das Schreiben von Anforderungen neu. Typische Prüfungen umfassen Mehrdeutigkeiten, nicht verifizierbare Formulierungen, fehlende Akteure und unklare Akzeptanzkriterien.

  Beispiel-Prompt:

  Rewrite these requirements according to our requirement quality standard.

• Translate Requirements – übersetzt Anforderungen von einer Sprache in eine andere, wobei technische Bedeutung, Terminologie, IDs und Traceability-Referenzen erhalten bleiben.

  Beispiel-Prompt:

  Translate these requirements to German.

• Classify Requirements – wendet auf Anforderungen ein organisationsweites Klassifikationsschema an, z. B. Electronics, Mechanical, Software, Safety, Security oder andere unternehmensspezifische Taxonomien.

  Beispiel-Prompt:

  Classify these requirements according to our applicability model.

• Generate Verification Criteria – analysiert Anforderungen und schlägt Verifizierungsmethoden, Akzeptanzkriterien oder Testbedingungen vor, die verwendet werden können, um Compliance stets auf die gleiche Weise nachzuweisen.

  Beispiel-Prompt:

  Generate verification criteria for these requirements.

• Summarize a Specification/Section/Group of Requirements – erstellt eine prägnante und strukturierte Zusammenfassung einer Spezifikation, eines Anforderungsabschnitts oder eines Anforderungssatzes.

  Beispiel-Prompt:

  Summarize the selected requirements.

Ein guter Skill hilft der KI, zwei Dinge zu verstehen:

• Wann der Skill verwendet werden sollte

• Was die KI tun soll, wenn der Skill ausgeführt wird

Wenn Sie einen Skill definieren, 

Dies wird durch drei Felder ausgedrückt, wobei jedes Feld einen anderen Zweck hat:

• Name – hilft Ihnen, den Skill wiederzuerkennen.

• Short Description – hilft der KI zu entscheiden, wann der Skill relevant ist.

• Instructions – definiert das Verhalten, dem die KI folgen soll, sobald der Skill ausgewählt wurde.

Einzelheiten zu den einzelnen Feldern finden Sie in den folgenden Abschnitten.

Name

Der Name sollte kurz, klar und handlungsorientiert sein. Er sollte Ihnen helfen, schnell zu verstehen, wofür der Skill gedacht ist. Ein guter Name beschreibt in der Regel die Aktion und die Art von Engineering-Daten, mit denen der Skill arbeitet.

Ein aussagekräftiger Skill-Name sollte:

• Ausreichend spezifisch sein, um den Skill von anderen zu unterscheiden

• Kurz genug sein, um sich in der Skill-Liste leicht überfliegen zu lassen

• Auf die Hauptaufgabe fokussiert sein, die der Skill ausführt

• In einer Sprache formuliert sein, die Benutzer natürlich verstehen

Vermeiden Sie Namen, die zu weit gefasst oder zu allgemein sind. Wenn der Name auf viele verschiedene Aufgaben zutreffen könnte, ist er wahrscheinlich nicht spezifisch genug.

Kurzbeschreibung

Die Short Description hilft der KI zu verstehen, worum es bei dem Skill geht und wann er ausgelöst werden sollte. Dieses Feld ist wichtig, weil Sie einen Skill nicht manuell auswählen müssen. Der Assistent analysiert Ihre Eingabe, vergleicht sie mit den verfügbaren Skills und entscheidet, ob ein Skill relevant ist.

Eine gute Kurzbeschreibung sollte Folgendes erläutern:

• Welche Aufgabe der Skill ausführt

• Auf welche Art von Engineering-Daten er angewendet wird

• Wann der Skill verwendet werden sollte

• Welches Ergebnis der Skill voraussichtlich liefern soll

Die Kurzbeschreibung sollte prägnant, aber nicht vage sein. Sie sollte genügend Kontext enthalten, damit die KI diesen Skill von ähnlichen Skills unterscheiden kann.

Eine schwache Kurzbeschreibung sagt nur aus, zu welchem Bereich der Skill gehört. Eine starke Kurzbeschreibung erläutert die konkrete Aufgabe, den erwarteten Kontext und die Auslösesituation. Anstatt einen Skill beispielsweise als etwas zu beschreiben, das „bei Anforderungen hilft“, sollte die Beschreibung erläutern, ob der Skill die Qualität von Anforderungen prüft, komplexe Anforderungen aufgliedert, Anforderungstexte übersetzt, Konflikte erkennt, Verifizierungskriterien erzeugt oder eine andere konkrete Aktion ausführt.

Je besser die Kurzbeschreibung den Zweck und den Einsatzkontext des Skills erklärt, desto zuverlässiger kann der Assistent entscheiden, wann er angewendet werden soll.

Anweisungen

Die Instructions definieren, was die KI tun soll, sobald der Skill ausgewählt wurde. Dies ist das wichtigste Feld zur Steuerung des Verhaltens des Skills. Während die Kurzbeschreibung der KI hilft zu entscheiden, wann der Skill verwendet werden soll, definieren die Anweisungen, wie der Skill ausgeführt werden soll.

Gute Anweisungen sollten als klare Schritt-für-Schritt-Anleitung formuliert sein. Sie sollten nicht nur die endgültige Ausgabe beschreiben, sondern auch die Überlegungen und Einschränkungen, denen die KI bei der Erstellung dieser Ausgabe folgen soll.

Anweisungen sollten Folgendes erklären:

• What the AI should analyze first – der Assistent sollte in der Regel die technische Absicht, den Kontext, die Struktur oder die Beziehungen verstehen, bevor er etwas ändert oder erzeugt.

• What steps the AI should perform – das Verhalten sollte in explizite Schritte unterteilt werden, damit die Ausgabe wiederholbar und vorhersehbar ist.

• What the AI should preserve – dies kann die ursprüngliche Absicht, Anforderungs-IDs, Fachbegriffe, Einheiten, Werte, Einschränkungen, Referenzen, Gültigkeit, Hierarchie oder den Traceability-Kontext umfassen.

• What the AI must not do – gute Skills verhindern ausdrücklich, dass die KI fehlende technische Details erfindet, die Absicht ändert, neue Annahmen einführt oder Änderungen ohne Benutzerprüfung anwendet.

• How the AI should handle uncertainty – wenn Informationen fehlen, mehrdeutig oder unzureichend sind, sollte der Skill die KI anweisen, das Problem klar zu benennen, anstatt zu raten.

• What output format is expected – der Skill sollte festlegen, ob das Ergebnis eine Tabelle, eine Aufzählungsliste, ein umformulierter Text, eine Zusammenfassung, eine Checkliste oder ein strukturierter Bericht sein soll.

Gute Anweisungen sind besonders wichtig für technische Arbeit, weil der Assistent mit Daten arbeiten kann, die sich auf Spezifikationen, Validierung, Designentscheidungen oder die nachgelagerte Implementierung auswirken. Der Skill sollte die KI daher so anleiten, dass sie nützlich ist, ohne übermäßig selbstsicher zu sein.

Weitere Hinweise

• Das Ziel ist nicht, einen langen Prompt zu schreiben. Das Ziel ist, ein klares Betriebsverfahren für die KI zu definieren.

• Keep Skills Focused

  Ein Skill sollte eine wiederholbare Aufgabe gut ausführen.

  Wenn ein Skill versucht, zu viele Dinge zu tun, wird es für den Assistenten schwieriger zu erkennen, wann er verwendet werden soll, und für Benutzer schwieriger, dem Ergebnis zu vertrauen. Beispielsweise sollte ein Skill nicht die Zerlegung von Anforderungen, Übersetzung, Qualitätsprüfung, Traceability-Analyse und Verifizierungserzeugung kombinieren, es sei denn, diese Aktionen sind absichtlich Teil eines eng definierten Workflows.

  Wenn der Zweck des Skills mehrere nicht zusammenhängende Aktionen erfordert, teilen Sie ihn in separate Skills auf.

• Define Boundaries Clearly

  Gute Skills sind hinsichtlich ihrer Grenzen ausdrücklich formuliert.

  Das ist besonders wichtig bei der Arbeit mit Anforderungen, Spezifikationen und Engineering-Daten. Der Assistent sollte wissen, was er ändern darf, was er nur vorschlagen sollte und was er niemals annehmen darf.

  Nützliche Grenzen sind unter anderem:

  • Die ursprüngliche technische Absicht nicht ändern

  • Keine Werte, Einschränkungen oder Designentscheidungen erfinden

  • Keine IDs oder Referenzen entfernen

  • Keine fehlenden Verifizierungsmethoden annehmen

  • Änderungen nicht automatisch ohne Benutzerprüfung anwenden

  • Unklare Informationen nicht als Tatsache behandeln

  Klare Grenzen verringern das Risiko plausibel klingender, aber falscher technischer Ausgaben.

• Define the Output Format

  Ein Skill sollte der KI mitteilen, wie sie das Ergebnis zurückgeben soll.

  Ein konsistentes Ausgabeformat macht den Skill leichter prüfbar, vergleichbar und wiederverwendbar.

  Je nach Skill kann die Ausgabe Folgendes sein:

  • Eine Tabelle

  • Eine Aufzählungsliste

  • Eine umformulierte Anforderung

  • Ein strukturierter Bericht

  • Eine Checkliste

  • Eine Zusammenfassung

  • Eine Liste vorgeschlagener Änderungen

  • Eine Reihe von Fragen oder offenen Punkten

  Das Ausgabeformat sollte zum Zweck des Skills passen. Beispielsweise eignen sich überprüfungsorientierte Skills oft gut als Tabellen mit den Spalten Problem, Erläuterung und Empfehlung. Umformulierungsorientierte Skills funktionieren oft gut, wenn sie den Originaltext, den vorgeschlagenen Text und die Begründung zeigen.