Ingénierie agentique

• Break Down Complex Requirements – analyser les exigences sélectionnées et les scinder en exigences plus petites, testables indépendamment, tout en préservant l’intention d’origine.

  Exemple d’invite :

  Break down these requirements.

• Apply Requirement Writing Standards – examiner les exigences et les réécrire conformément aux directives de votre organisation en matière de rédaction des exigences. Les vérifications typiques incluent l’ambiguïté, le langage non vérifiable, l’absence d’acteurs et des critères d’acceptation peu clairs.

  Exemple d’invite :

  Rewrite these requirements according to our requirement quality standard.

• Translate Requirements – traduire les exigences d’une langue à une autre tout en préservant le sens technique, la terminologie, les ID et les références de traçabilité.

  Exemple d’invite :

  Translate these requirements to German.

• Classify Requirements – appliquer aux exigences un schéma de classification organisationnel, tel que Électronique, Mécanique, Logiciel, Sûreté, Sécurité, ou d’autres taxonomies propres à l’entreprise.

  Exemple d’invite :

  Classify these requirements according to our applicability model.

• Generate Verification Criteria – analyser les exigences et proposer des méthodes de vérification, des critères d’acceptation ou des conditions de test pouvant être utilisés pour démontrer la conformité toujours de la même manière.

  Exemple d’invite :

  Generate verification criteria for these requirements.

• Summarize a Specification/Section/Group of Requirements – générer un résumé concis et structuré d’une spécification, d’une section d’exigences ou d’un ensemble d’exigences.

  Exemple d’invite :

  Summarize the selected requirements.

Une bonne compétence aide l’IA à comprendre deux choses :

• Quand la compétence doit être utilisée

• Ce que l’IA doit faire lorsque la compétence s’exécute

Lorsque vous définissez une compétence, 

Cela s’exprime à travers trois champs, chacun ayant un objectif différent :

• Name – vous aide à reconnaître la compétence.

• Short Description – aide l’IA à décider quand la compétence est pertinente.

• Instructions – définit le comportement que l’IA doit suivre une fois la compétence sélectionnée.

Reportez-vous aux sections ci-dessous pour plus de détails sur chaque champ.

Nom

Le champ Name doit être court, clair et orienté action. Il doit vous aider à comprendre rapidement ce que la compétence est censée faire. Un bon nom décrit généralement l’action et le type de données d’ingénierie sur lesquelles la compétence agit.

Un nom de compétence efficace doit être :

• Assez spécifique pour distinguer la compétence des autres

• Assez court pour être parcouru facilement dans la liste des compétences

• Centré sur la tâche principale effectuée par la compétence

• Rédigé dans un langage que les utilisateurs comprennent naturellement

Évitez les noms trop larges ou génériques. Si le nom peut s’appliquer à de nombreuses tâches différentes, il n’est probablement pas assez spécifique.

Description courte

La Short Description aide l’IA à comprendre de quoi traite la compétence et quand elle doit être déclenchée. Ce champ est important, car vous n’avez pas besoin de sélectionner manuellement une compétence. L’assistant analyse votre invite, la compare aux compétences disponibles et décide si une compétence est pertinente. Une bonne description courte doit expliquer :

Quelle tâche la compétence exécute

• À quel type de données d’ingénierie elle s’applique

• Quand la compétence doit être utilisée

• Quel résultat la compétence est censée produire

• La description courte doit être concise, sans être vague. Elle doit inclure suffisamment de contexte pour permettre à l’IA de distinguer cette compétence de compétences similaires.

Une description courte faible indique seulement à quel domaine appartient la compétence. Une description courte solide explique la tâche spécifique, le contexte attendu et la situation de déclenchement. Par exemple, au lieu de décrire une compétence comme quelque chose qui « aide avec les exigences », la description doit préciser si la compétence examine la qualité des exigences, décompose des exigences complexes, traduit le texte des exigences, détecte des conflits, génère des critères de vérification ou effectue une autre action spécifique.

Plus la description courte explique clairement l’objectif de la compétence et son contexte d’utilisation, plus l’assistant peut décider de manière fiable quand l’appliquer.

Instructions

Les Instructions définissent ce que l’IA doit faire une fois la compétence sélectionnée. C’est le champ le plus important pour contrôler le comportement de la compétence. Alors que la description courte aide l’IA à décider quand utiliser la compétence, les instructions définissent comment la compétence doit s’exécuter.

De bonnes instructions doivent être rédigées sous forme de consignes claires, étape par étape. Elles ne doivent pas seulement décrire le résultat final, mais aussi le raisonnement et les contraintes que l’IA doit suivre pour produire ce résultat. Les instructions doivent expliquer :

– l’assistant doit généralement comprendre l’intention d’ingénierie, le contexte, la structure ou les relations avant de modifier ou générer quoi que ce soit.

– le comportement doit être décomposé en étapes explicites, afin que le résultat soit reproductible et prévisible.

• What the AI should analyze first – cela peut inclure l’intention d’origine, les ID d’exigence, les termes techniques, les unités, les valeurs, les contraintes, les références, l’applicabilité, la hiérarchie ou le contexte de traçabilité.

• What steps the AI should perform – de bonnes compétences empêchent explicitement l’IA d’inventer des détails d’ingénierie manquants, de modifier l’intention, d’introduire de nouvelles hypothèses ou d’appliquer des changements sans examen par l’utilisateur.

• What the AI should preserve – si des informations sont manquantes, ambiguës ou insuffisantes, la compétence doit demander à l’IA d’indiquer clairement le problème au lieu de deviner.

• What the AI must not do – la compétence doit définir si le résultat doit être présenté sous forme de tableau, de liste à puces, de texte réécrit, de résumé, de liste de contrôle ou de rapport structuré.

• How the AI should handle uncertaintyDe bonnes instructions sont particulièrement importantes pour le travail d’ingénierie, car l’assistant peut travailler avec des données qui affectent les spécifications, la validation, les décisions de conception ou la mise en œuvre en aval. La compétence doit donc guider l’IA pour qu’elle soit utile sans être trop sûre d’elle.

• What output format is expectedAutres remarques

L’objectif n’est pas de rédiger une longue invite. L’objectif est de définir une procédure de fonctionnement claire pour l’IA.

Une compétence doit bien exécuter une tâche répétable.

• Si une compétence essaie d’en faire trop, il devient plus difficile pour l’assistant de savoir quand l’utiliser, et plus difficile pour les utilisateurs de faire confiance au résultat. Par exemple, une compétence ne doit pas combiner la décomposition des exigences, la traduction, la revue de qualité, l’analyse de traçabilité et la génération de vérification, sauf si ces actions font intentionnellement partie d’un même flux de travail étroitement défini.

• Keep Skills Focused

  Si l’objectif de la compétence nécessite plusieurs actions non liées, divisez-la en compétences distinctes.

  Les bonnes compétences définissent explicitement leurs limites.

  Cela est particulièrement important lorsque l’on travaille avec des exigences, des spécifications et des données d’ingénierie. L’assistant doit savoir ce qu’il est autorisé à modifier, ce qu’il doit seulement suggérer, et ce qu’il ne doit jamais supposer.

• Define Boundaries Clearly

  Les limites utiles incluent :

  Ne pas modifier l’intention d’ingénierie d’origine

• Ne pas inventer de valeurs, de contraintes ou de décisions de conception

• Ne pas supprimer les ID ou les références

• Ne pas supposer des méthodes de vérification manquantes

• Ne pas appliquer automatiquement les changements sans examen par l’utilisateur

• Ne pas considérer comme un fait une information peu claire

Des limites claires réduisent le risque de produire un contenu d’ingénierie plausible mais incorrect.