Ingénierie des exigences 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 d’exigences. Les vérifications typiques incluent l’ambiguïté, le langage non vérifiable, les acteurs manquants et les critères d’acceptation peu clairs.

  Exemple d’invite :

  Rewrite these requirements according to our requirement quality standard.

• Translate Requirements – traduire des exigences d’une langue à une autre tout en préservant le sens technique, la terminologie, les identifiants 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 d’essai 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 skill aide l’IA à comprendre deux choses :

• Quand la skill doit être utilisée

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

Lorsque vous définissez une skill, 

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

• Name – vous aide à reconnaître la skill.

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

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

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

Nom

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

Un nom de skill efficace doit être :

• Assez spécifique pour distinguer la skill des autres

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

• Centré sur la tâche principale réalisée par la skill

• Rédigé dans un langage que les utilisateurs comprennent naturellement

Évitez les noms trop larges ou trop 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 skill et quand elle doit être déclenchée. Ce champ est important, car vous n’avez pas besoin de sélectionner manuellement une skill. L’assistant analyse votre invite, la compare aux skills disponibles, et décide si une skill est pertinente. Une bonne description courte doit expliquer :

• Quelle tâche la skill effectue

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

• Quand la skill doit être utilisée

• Quel résultat la skill est censée produire

La description courte doit être concise, mais pas vague. Elle doit inclure suffisamment de contexte pour permettre à l’IA de distinguer cette skill d’autres skills similaires.

Une description courte faible se contente d’indiquer à quel domaine la skill appartient. Une description courte solide explique la tâche spécifique, le contexte attendu et la situation déclenchante. Par exemple, au lieu de décrire une skill comme quelque chose qui « aide avec les exigences », la description devrait préciser si la skill 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 skill 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 skill sélectionnée. C’est le champ le plus important pour contrôler le comportement de la skill. Alors que la description courte aide l’IA à décider quand utiliser la skill, les instructions définissent comment la skill doit s’exécuter.

De bonnes instructions doivent être rédigées comme des directives 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 lors de la production de ce résultat.

Les instructions doivent expliquer :

• What the AI should analyze first – 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.

• What steps the AI should perform – le comportement doit être décomposé en étapes explicites afin que le résultat soit reproductible et prévisible.

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

• What the AI must not do – de bonnes skills empêchent explicitement l’IA d’inventer des détails d’ingénierie manquants, de modifier l’intention, d’introduire de nouvelles hypothèses ou d’appliquer des modifications sans révision par l’utilisateur.

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

• What output format is expected – la skill doit définir si le résultat doit prendre la forme d’un tableau, d’une liste à puces, d’un texte réécrit, d’un résumé, d’une checklist ou d’un rapport structuré.

De bonnes instructions sont particulièrement importantes pour les travaux d’ingénierie, car l’assistant peut travailler avec des données qui affectent les spécifications, la validation, les décisions de conception ou l’implémentation en aval. La skill doit donc guider l’IA afin qu’elle soit utile sans être trop sûre d’elle.

Autres remarques

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

• Keep Skills Focused

  Une skill doit bien exécuter une seule tâche répétable.

  Si une skill 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 même skill ne devrait pas combiner la décomposition d’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 workflow unique et étroitement défini.

  Si l’objectif de la skill nécessite plusieurs actions non liées, divisez-le en skills distinctes.

• Define Boundaries Clearly

  Les bonnes skills sont explicites quant à leurs limites.

  C’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.

  Des 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 identifiants ni les références

  • Ne pas supposer des méthodes de vérification manquantes

  • Ne pas appliquer automatiquement des modifications sans révision par l’utilisateur

  • Ne pas traiter des informations peu claires comme des faits

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

• Define the Output Format

  Une skill doit indiquer à l’IA comment renvoyer le résultat.

  Un format de sortie cohérent rend la skill plus facile à examiner, comparer et réutiliser.

  Selon la skill, la sortie peut être :

  • Un tableau

  • Une liste à puces

  • Une exigence réécrite

  • Un rapport structuré

  • Une checklist

  • Un résumé

  • Une liste de modifications proposées

  • Un ensemble de questions ou de points ouverts

  Le format de sortie doit correspondre à l’objectif de la skill. Par exemple, les skills orientées revue fonctionnent souvent bien sous forme de tableaux avec des colonnes pour le problème, l’explication et la recommandation. Les skills orientées réécriture fonctionnent souvent bien lorsqu’elles présentent le texte d’origine, la proposition réécrite et la justification.