KI-Fähigkeiten verwenden und verwalten

• Break Down Complex Requirements – Ausgewählte Anforderungen analysieren und in kleinere, unabhängig überprüfbare Anforderungen aufteilen, wobei die ursprüngliche Absicht erhalten bleibt.

  Beispiel-Prompt:

  Break down these requirements.

• Apply Requirement Writing Standards – Anforderungen prüfen und gemäß den Richtlinien Ihres Unternehmens zur Formulierung von Anforderungen überarbeiten. Typische Prüfpunkte sind Mehrdeutigkeit, nicht überprüfbare Formulierungen, fehlende Akteure und unklare Akzeptanzkriterien.

  Beispiel-Prompt:

  Rewrite these requirements according to our requirement quality standard.

• Translate Requirements – Anforderungen von einer Sprache in eine andere übersetzen und dabei die technische Bedeutung, Terminologie, IDs und Rückverfolgbarkeitsreferenzen beibehalten.

  Beispiel-Prompt:

  Translate these requirements to German.

• Classify Requirements – Ein unternehmensweites Klassifikationsschema auf Anforderungen anwenden, beispielsweise Elektronik, Mechanik, Software, funktionale Sicherheit, Informationssicherheit oder andere unternehmensspezifische Taxonomien.

  Beispiel-Prompt:

  Classify these requirements according to our applicability model.

• Generate Verification Criteria – Anforderungen analysieren und Verifizierungsmethoden, Akzeptanzkriterien oder Testbedingungen vorschlagen, mit denen sich die Erfüllung der Anforderungen stets auf dieselbe Weise nachweisen lässt.

  Beispiel-Prompt:

  Generate verification criteria for these requirements.

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

  Beispiel-Prompt:

  Summarize the selected requirements.

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

• Wann der Skill verwendet werden soll

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

Dies wird durch drei Felder ausgedrückt, die jeweils einen anderen Zweck erfüllen:

• Name – Hilft Ihnen, den Skill zu erkennen.

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

• Instructions – Legt das Verhalten fest, 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 vorgesehen ist. Ein guter Name beschreibt in der Regel die Aktion und die Art der Engineering-Daten, mit denen der Skill arbeitet.

Ein aussagekräftiger Skill-Name sollte:

• Spezifisch genug sein, um den Skill von anderen zu unterscheiden

• Kurz genug sein, um ihn in der Skill-Liste schnell erfassen zu können

• Auf die Hauptaufgabe des Skills ausgerichtet sein

• In einer Sprache formuliert sein, die Benutzer intuitiv verstehen

Vermeiden Sie zu weit gefasste oder allgemeine Namen. 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 soll. Dieses Feld ist wichtig, da Sie einen Skill nicht manuell auswählen müssen. Der Assistent analysiert Ihren Prompt, vergleicht ihn mit den verfügbaren Skills und entscheidet, ob ein Skill relevant ist.

Eine gute Kurzbeschreibung sollte erläutern:

• Welche Aufgabe der Skill ausführt

• Auf welche Art von Engineering-Daten er angewendet wird

• Wann der Skill verwendet werden soll

• Welches Ergebnis der Skill 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 nennt lediglich den Bereich, zu dem der Skill gehört. Eine aussagekräftige Kurzbeschreibung erläutert die konkrete Aufgabe, den vorgesehenen Kontext und die Situation, in der der Skill eingesetzt werden soll. Statt einen Skill beispielsweise als etwas zu beschreiben, das „bei Anforderungen hilft“, sollte die Beschreibung erklären, ob der Skill die Qualität von Anforderungen prüft, komplexe Anforderungen aufgliedert, Anforderungstexte übersetzt, Konflikte erkennt, Verifizierungskriterien erstellt oder eine andere konkrete Aktion ausführt.

Je besser die Kurzbeschreibung den Zweck und den Einsatzkontext des Skills erläutert, desto zuverlässiger kann der Assistent entscheiden, wann er ihn anwenden soll.

Anweisungen

Die Instructions legen fest, was die KI tun soll, sobald der Skill ausgewählt wurde. Dies ist das wichtigste Feld zur Steuerung des Skill-Verhaltens. Während die Kurzbeschreibung der KI bei der Entscheidung hilft, wann sie den Skill einsetzen soll, legen die Anweisungen fest, wie der Skill ausgeführt werden soll.

Gute Anweisungen sollten als klare Schritt-für-Schritt-Anleitung formuliert sein. Sie sollten nicht nur das Endergebnis beschreiben, sondern auch die Vorgehensweise und die Vorgaben, denen die KI bei der Erstellung dieses Ergebnisses folgen soll.

Die Anweisungen sollten Folgendes erläutern:

• Was die KI zuerst analysieren soll – der Assistent sollte in der Regel die technische Absicht, den Kontext, die Struktur oder die Zusammenhänge verstehen, bevor er etwas ändert oder erstellt.

• Welche Schritte die KI ausführen soll – das Vorgehen sollte in eindeutige Schritte unterteilt sein, damit die Ergebnisse reproduzierbar und vorhersehbar sind.

• Was die KI beibehalten soll – dazu können die ursprüngliche Absicht, Anforderungs-IDs, Fachbegriffe, Einheiten, Werte, Randbedingungen, Referenzen, die Anwendbarkeit, die Hierarchie oder der Rückverfolgbarkeitskontext gehören.

• Was die KI nicht tun darf – gute Skills verhindern ausdrücklich, dass die KI fehlende technische Details erfindet, die Absicht verändert, neue Annahmen einführt oder Änderungen ohne Prüfung durch den Benutzer übernimmt.

• Wie die KI mit Unsicherheit umgehen soll – wenn Informationen fehlen, mehrdeutig oder unzureichend sind, sollte der Skill die KI anweisen, das Problem klar zu benennen, statt zu raten.

• Welches Ausgabeformat erwartet wird – der Skill sollte festlegen, ob das Ergebnis eine Tabelle, eine Aufzählung, ein umformulierter Text, eine Zusammenfassung, eine Checkliste oder ein strukturierter Bericht sein soll.

Gute Anweisungen sind bei technischen Aufgaben besonders wichtig, da der Assistent möglicherweise mit Daten arbeitet, die sich auf Spezifikationen, Validierung, Entwurfsentscheidungen oder die nachgelagerte Umsetzung auswirken. Der Skill sollte die KI daher dazu anleiten, hilfreich zu sein, ohne übermäßig selbstsicher aufzutreten.

Weitere Hinweise

• Das Ziel ist nicht, einen langen Prompt zu schreiben. Das Ziel ist, eine klare Arbeitsweise für die KI festzulegen.

• Skills auf eine konkrete Aufgabe ausrichten

  Ein Skill sollte eine wiederholbare Aufgabe gut ausführen.

  Wenn ein Skill zu viele Dinge gleichzeitig erledigen soll, wird es für den Assistenten schwieriger zu erkennen, wann er ihn einsetzen soll, und für Benutzer schwieriger, dem Ergebnis zu vertrauen. Beispielsweise sollte ein Skill nicht die Aufgliederung von Anforderungen, Übersetzung, Qualitätsprüfung, Rückverfolgbarkeitsanalyse und die Erstellung von Verifizierungen kombinieren, es sei denn, diese Aktionen sind bewusst Teil eines klar abgegrenzten Workflows.

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

• Grenzen klar definieren

  Gute Skills legen ihre Grenzen ausdrücklich fest.

  Dies ist besonders wichtig bei der Arbeit mit Anforderungen, Spezifikationen und technischen Daten. Der Assistent sollte wissen, was er ändern darf, was er nur vorschlagen sollte und was er niemals voraussetzen darf.

  Sinnvolle Grenzen sind:

  • Die ursprüngliche technische Absicht nicht verändern

  • Keine Werte, Randbedingungen oder Entwurfsentscheidungen erfinden

  • Keine IDs oder Referenzen entfernen

  • Fehlende Verifizierungsmethoden nicht voraussetzen

  • Änderungen nicht automatisch ohne Prüfung durch den Benutzer übernehmen

  • Unklare Informationen nicht als Fakten behandeln

  Klare Grenzen verringern das Risiko plausibler, aber technisch falscher Ergebnisse.

• Das Ausgabeformat festlegen

  Ein Skill sollte der KI vorgeben, in welcher Form sie das Ergebnis ausgeben soll.

  Ein einheitliches Ausgabeformat erleichtert es, die Ergebnisse des Skills zu prüfen, zu vergleichen und wiederzuverwenden.

  Je nach Skill kann die Ausgabe Folgendes sein:

  • Eine Tabelle

  • Eine Aufzählung

  • 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 für prüfungsorientierte Skills häufig Tabellen mit Spalten für Problem, Erläuterung und Empfehlung. Bei Skills zur Umformulierung ist es häufig sinnvoll, den Originaltext, den vorgeschlagenen Text und die Begründung anzuzeigen.