Ingénierie des exigences agentique

• Break Down Complex Requirements – analyser les exigences sélectionnées et les scinder en exigences plus petites et 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 des 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 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, Sécurité fonctionnelle, 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 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 pertinent doit être :

• Assez spécifique pour distinguer la compétence des autres

• Assez court pour être facilement parcouru 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 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 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 :

• La tâche effectuée par la compétence

• Le type de données d’ingénierie auquel elle s’applique

• Quand la compétence doit être utilisée

• Le résultat que la compétence est censée produire

La description courte doit être concise, mais non vague. Elle doit inclure suffisamment de contexte pour que l’IA puisse distinguer cette compétence d’autres compétences similaires.

Une description courte faible se contente d’indiquer le domaine auquel appartient la compétence. Une description courte forte 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. Il s’agit du 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 la manière dont la compétence doit s’exécuter.

De bonnes instructions doivent être rédigées sous forme de 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 répétable et prévisible.

• What the AI should preserve – 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 the AI must not do – 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 modifications sans examen par l’utilisateur.

• How the AI should handle uncertainty – 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 output format is expected – la compétence 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 liste de contrôle 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 influencent les spécifications, la validation, les décisions de conception ou la mise en œuvre en aval. La compétence doit donc guider l’IA afin qu’elle soit utile sans être trop sûre d’elle.

Autres remarques

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

• Keep Skills Focused

  Une compétence doit bien accomplir une seule tâche répétable.

  Si une compétence essaie de faire trop de choses, 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 d’exigences, la traduction, la revue de qualité, l’analyse de traçabilité et la génération de vérification, sauf si ces actions font volontairement partie d’un flux de travail unique et étroitement défini.

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

• Define Boundaries Clearly

  Les bonnes compétences sont explicites quant à leurs limites.

  Cela est particulièrement important lorsqu’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 uniquement suggérer et ce qu’il ne doit jamais supposer.

  Les limites utiles comprennent :

  • 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 ni les références

  • Ne pas supposer des méthodes de vérification manquantes

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

  • Ne pas considérer des informations peu claires comme des faits

  Des limites claires réduisent le risque de produire des résultats d’ingénierie plausibles mais incorrects.

• Define the Output Format

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

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

  Selon la compétence, la sortie peut être :

  • Un tableau

  • Une liste à puces

  • Une exigence réécrite

  • Un rapport structuré

  • Une liste de contrôle

  • 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 compétence. Par exemple, les compétences orientées révision fonctionnent souvent bien sous forme de tableaux avec des colonnes problème, explication et recommandation. Les compétences orientées réécriture fonctionnent souvent bien lorsqu’elles présentent le texte d’origine, le résultat proposé et la justification.