Agentenbasiertes Requirements Engineering

• Break Down Complex Requirements – ausgewählte Anforderungen analysieren und unter Beibehaltung der ursprünglichen Absicht in kleinere, unabhängig prüfbare Anforderungen aufteilen.

  Beispiel für eine Eingabeaufforderung:

  Break down these requirements.

• Apply Requirement Writing Standards – Anforderungen überprüfen und gemäß den Richtlinien Ihres Unternehmens zur Formulierung von Anforderungen umschreiben. Typische Prüfpunkte sind Mehrdeutigkeiten, nicht verifizierbare Formulierungen, fehlende Akteure und unklare Akzeptanzkriterien.

  Beispiel für eine Eingabeaufforderung:

  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 für eine Eingabeaufforderung:

  Translate these requirements to German.

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

  Beispiel für eine Eingabeaufforderung:

  Classify these requirements according to our applicability model.

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

  Beispiel für eine Eingabeaufforderung:

  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 für eine Eingabeaufforderung:

  Summarize the selected requirements.

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

• Wann der Skill verwendet werden soll

• Was die KI bei der Ausführung des Skills tun soll

Wenn Sie einen Skill definieren, 

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 – legen das Verhalten fest, dem die KI folgen soll, sobald der Skill ausgewählt wurde.

Weitere Informationen 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 der technischen 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 in der Skill-Liste schnell erfasst zu werden

• Auf die Hauptaufgabe des Skills ausgerichtet sein

• In einer für Benutzer intuitiv verständlichen Sprache formuliert sein

Vermeiden Sie zu weit gefasste oder allgemeine Namen. Wenn der Name auf viele unterschiedliche 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 aktiviert werden sollte. Dieses Feld ist wichtig, da Sie einen Skill nicht manuell auswählen müssen. Der Assistent analysiert Ihre Eingabe, gleicht sie mit den verfügbaren Skills ab und entscheidet, ob ein Skill relevant ist.

Eine gute Kurzbeschreibung sollte erläutern:

• Welche Aufgabe der Skill ausführt

• Für welche Art von Engineering-Daten er geeignet ist

• Wann der Skill verwendet werden sollte

• Welches Ergebnis der Skill liefern soll

Die Kurzbeschreibung sollte knapp, aber nicht vage sein. Sie sollte ausreichend 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 aktiviert werden soll. Statt 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 erstellt oder eine andere konkrete Aktion ausführt.

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

Anweisungen

Die Instructions legen fest, was die KI tun soll, nachdem der Skill ausgewählt wurde. Dies ist das wichtigste Feld zur Steuerung des Skill-Verhaltens. Während die Kurzbeschreibung der KI hilft zu entscheiden, wann sie den Skill verwenden 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, die die KI bei dessen Erstellung beachten soll.

Die Anweisungen sollten Folgendes erläutern:

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

• What steps the AI should perform – das Vorgehen sollte in explizite Schritte gegliedert sein, damit das Ergebnis reproduzierbar und vorhersehbar ist.

• What the AI should preserve – dazu können die ursprüngliche Zielsetzung, Anforderungs-IDs, Fachbegriffe, Einheiten, Werte, Randbedingungen, Referenzen, der Geltungsbereich, die Hierarchie oder der Kontext der Rückverfolgbarkeit gehören.

• What the AI must not do – gute Skills verhindern ausdrücklich, dass die KI fehlende technische Details erfindet, die Zielsetzung verändert, neue Annahmen einführt oder Änderungen ohne Prüfung durch den Benutzer übernimmt.

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

• What output format is expected – der Skill sollte festlegen, ob das Ergebnis als Tabelle, Aufzählung, überarbeiteter Text, Zusammenfassung, Checkliste oder strukturierter Bericht ausgegeben werden soll.

Gute Anweisungen sind bei Engineering-Aufgaben besonders wichtig, da der Assistent möglicherweise mit Daten arbeitet, die sich auf Spezifikationen, Validierung, Designentscheidungen oder die nachgelagerte Umsetzung auswirken. Der Skill sollte die KI daher so anleiten, dass sie nützlich ist, ohne übermäßig selbstsicher aufzutreten.

Weitere Hinweise

• Das Ziel ist nicht, eine lange Eingabeaufforderung zu schreiben. Das Ziel ist, eine klare Vorgehensweise für die KI festzulegen.

• Keep Skills Focused

  Ein Skill sollte eine wiederholbare Aufgabe gut ausführen.

  Wenn ein Skill zu viele Aufgaben übernehmen soll, wird es für den Assistenten schwieriger zu erkennen, wann er ihn einsetzen soll, und für Benutzer schwieriger, dem Ergebnis zu vertrauen. Ein einzelner Skill sollte beispielsweise nicht die Aufgliederung von Anforderungen, Übersetzung, Qualitätsprüfung, Rückverfolgbarkeitsanalyse und Erstellung von Verifizierungskriterien kombinieren, es sei denn, diese Aktionen sind bewusst Teil eines einzigen, klar abgegrenzten Arbeitsablaufs.

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

• Define Boundaries Clearly

  Gute Skills legen ihre Grenzen ausdrücklich fest.

  Dies 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.

  Sinnvolle Grenzen sind unter anderem:

  • Die ursprüngliche technische Zielsetzung nicht verändern

  • Keine Werte, Randbedingungen oder Designentscheidungen erfinden

  • Keine IDs oder Referenzen entfernen

  • Keine fehlenden Verifizierungsmethoden voraussetzen

  • Änderungen nicht automatisch ohne Prüfung durch den Benutzer übernehmen

  • Unklare Informationen nicht als Tatsachen behandeln

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

• Define the Output Format

  Ein Skill sollte der KI vorgeben, wie 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 überarbeitete Anforderung

  • Ein strukturierter Bericht

  • Eine Checkliste

  • Eine Zusammenfassung

  • Eine Liste vorgeschlagener Änderungen

  • Eine Sammlung von Fragen oder offenen Punkten

  Das Ausgabeformat sollte zum Zweck des Skills passen. Für prüfungsorientierte Skills eignen sich beispielsweise häufig Tabellen mit Spalten für das Problem, die Erläuterung und die Empfehlung. Bei Skills zur Überarbeitung von Texten ist es oft hilfreich, den Originaltext, den vorgeschlagenen Text und die Begründung anzuzeigen.