Agentische Anforderungsentwicklung

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

  Beispieleingabe:

  Break down these requirements.

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

  Beispieleingabe:

  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.

  Beispieleingabe:

  Translate these requirements to German.

• Classify Requirements – wendet ein organisatorisches Klassifizierungsschema auf Anforderungen an, z. B. Elektronik, Mechanik, Software, Sicherheit, Security oder andere unternehmensspezifische Taxonomien.

  Beispieleingabe:

  Classify these requirements according to our applicability model.

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

  Beispieleingabe:

  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.

  Beispieleingabe:

  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 über drei Felder ausgedrückt, wobei jedes Feld einen anderen Zweck hat:

• Name – hilft Ihnen, den Skill zu erkennen.

• 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, was der Skill bewirken soll. 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 in der Skill-Liste leicht erfasst werden zu können

• Auf die Hauptaufgabe fokussiert sein, die der Skill ausführt

• In einer Sprache formuliert sein, die Benutzer natürlich verstehen

Vermeiden Sie Namen, die zu allgemein oder generisch 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 Assistant analysiert Ihre Eingabe, vergleicht sie mit den verfügbaren Skills und entscheidet, ob ein Skill relevant ist.

Eine gute Kurzbeschreibung sollte erklären:

• 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, zu welchem Bereich der Skill gehört. Eine gute 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 erklären, ob der Skill die Qualität von Anforderungen prüft, komplexe Anforderungen aufteilt, Anforderungstexte übersetzt, Konflikte erkennt, Verifikationskriterien erzeugt oder eine andere spezifische Aktion ausführt.

Je besser die Kurzbeschreibung Zweck und Einsatzkontext des Skills erklärt, desto zuverlässiger kann der Assistant 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, schrittweise Anleitung formuliert sein. Sie sollten nicht nur das Endergebnis beschreiben, sondern auch die Überlegungen und Einschränkungen, denen die KI bei der Erstellung dieses Ergebnisses folgen soll.

Die Anweisungen sollten erläutern:

• What the AI should analyze first – der Assistant sollte in der Regel die Engineering-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 vorhersagbar ist.

• What the AI should preserve – dazu können die ursprüngliche Absicht, Anforderungs-IDs, Fachbegriffe, Einheiten, Werte, Einschränkungen, Referenzen, Anwendbarkeit, Hierarchie oder der Traceability-Kontext gehören.

• What the AI must not do – gute Skills verhindern ausdrücklich, dass die KI fehlende Engineering-Details erfindet, die Absicht verändert, 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 Aufzählung, neu formulierter Text, eine Zusammenfassung, eine Checkliste oder ein strukturierter Bericht sein soll.

Gute Anweisungen sind insbesondere für Engineering-Arbeiten wichtig, weil der Assistant möglicherweise mit Daten arbeitet, die Spezifikationen, Validierung, Designentscheidungen oder die nachgelagerte Implementierung betreffen. 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, eine klare Arbeitsweise 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 Assistant schwieriger zu erkennen, wann er ihn verwenden soll, und für Benutzer schwieriger, dem Ergebnis zu vertrauen. So sollte ein Skill beispielsweise nicht die Zerlegung von Anforderungen, Übersetzung, Qualitätsprüfung, Traceability-Analyse und Verifikationsgenerierung kombinieren, es sei denn, diese Aktionen sind bewusst 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 explizit.

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

  Nützliche Grenzen sind unter anderem:

  • Die ursprüngliche Engineering-Absicht nicht ändern

  • Keine Werte, Einschränkungen oder Designentscheidungen erfinden

  • IDs oder Referenzen nicht entfernen

  • Keine fehlenden Verifikationsmethoden annehmen

  • Änderungen nicht automatisch ohne Benutzerprüfung anwenden

  • Unklare Informationen nicht als Tatsache behandeln

  Klare Grenzen verringern das Risiko plausibel wirkender, aber falscher Engineering-Ergebnisse.

• Define the Output Format

  Ein Skill sollte der KI mitteilen, wie das Ergebnis zurückgegeben werden soll.

  Ein konsistentes Ausgabeformat erleichtert die Prüfung, den Vergleich und die Wiederverwendung des Skills.

  Je nach Skill kann die Ausgabe Folgendes sein:

  • Eine Tabelle

  • Eine Aufzählung

  • Eine neu formulierte 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. Für prüfungsorientierte Skills eignen sich beispielsweise häufig Tabellen mit den Spalten Problem, Erklärung und Empfehlung. Für auf Neuformulierung ausgerichtete Skills ist es oft sinnvoll, den Originaltext, den vorgeschlagenen Text und die Begründung anzuzeigen.