Ingénierie des exigences agentique

• Break Down Complex Requirements – analyser les exigences sélectionnées et les diviser 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 des 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 les 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 de test qui pourraient 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 au moyen de 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 – définissent le comportement que l’IA doit suivre une fois la compétence sélectionnée.

Consultez les sections ci-dessous pour obtenir des 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 de compétence décrit généralement l’action et le type de données d’ingénierie sur lesquelles la compétence agit.

Un bon nom de compétence doit être :

• Assez spécifique pour distinguer la compétence des autres

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

• Axé sur la tâche principale que la compétence exécute

• 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

Le champ Short Description aide l’IA à comprendre le sujet de la compétence et quand elle doit être déclenchée. Ce champ est important parce que 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 d’autres compétences similaires.

Une description courte faible se contente d’indiquer le domaine auquel appartient la compétence. Une description courte solide explique la tâche spécifique, le contexte attendu et la situation déclencheuse. Par exemple, au lieu de décrire une compétence comme quelque chose qui « aide pour 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 pourra 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. Tandis 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 comme un guide clair, 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 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 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.

• 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 être un tableau, une liste à puces, un texte réécrit, un résumé, une liste de contrôle ou un rapport structuré.

De bonnes instructions sont particulièrement importantes pour le travail 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 pour 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 compétence doit bien exécuter une tâche répétable.

  Si une compétence tente 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 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 flux de travail unique et strictement défini.

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

• Define Boundaries Clearly

  Les bonnes compétences sont explicites quant à leurs limites.

  Cela est particulièrement important lors du travail 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.

  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 identifiants ou les références

  • Ne pas supposer des méthodes de vérification manquantes

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

  • Ne pas traiter une information peu claire comme un fait

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

• 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, à comparer et à 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 pour le problème, l’explication et la recommandation. Les compétences orientées réécriture fonctionnent souvent bien lorsqu’elles affichent le texte d’origine, la proposition de sortie et la justification.