Ingegneria agentica

• Break Down Complex Requirements – analizza i requisiti selezionati e li suddivide in requisiti più piccoli, verificabili in modo indipendente, preservando l’intento originale.

  Prompt di esempio:

  Break down these requirements.

• Apply Requirement Writing Standards – esamina i requisiti e li riscrive in base alle linee guida della tua organizzazione per la scrittura dei requisiti. I controlli tipici includono ambiguità, linguaggio non verificabile, attori mancanti e criteri di accettazione poco chiari.

  Prompt di esempio:

  Rewrite these requirements according to our requirement quality standard.

• Translate Requirements – traduce i requisiti da una lingua a un’altra preservando significato tecnico, terminologia, ID e riferimenti di tracciabilità.

  Prompt di esempio:

  Translate these requirements to German.

• Classify Requirements – applica ai requisiti uno schema di classificazione organizzativo, ad esempio Electronics, Mechanical, Software, Safety, Security o altre tassonomie specifiche dell’azienda.

  Prompt di esempio:

  Classify these requirements according to our applicability model.

• Generate Verification Criteria – analizza i requisiti e propone metodi di verifica, criteri di accettazione o condizioni di test che potrebbero essere usati per dimostrare la conformità sempre nello stesso modo.

  Prompt di esempio:

  Generate verification criteria for these requirements.

• Summarize a Specification/Section/Group of Requirements – genera un riepilogo conciso e strutturato di una specifica, di una sezione di requisiti o di un insieme di requisiti.

  Prompt di esempio:

  Summarize the selected requirements.

Una buona skill aiuta l’AI a comprendere due cose:

• Quando la skill deve essere usata

• Cosa deve fare l’AI quando la skill viene eseguita

Quando definisci una skill, 

Ciò viene espresso attraverso tre campi, ciascuno con uno scopo diverso:

• Name – ti aiuta a riconoscere la skill.

• Short Description – aiuta l’AI a decidere quando la skill è pertinente.

• Instructions – definiscono il comportamento che l’AI deve seguire una volta selezionata la skill.

Per i dettagli su ciascun campo, fai riferimento alle sezioni sotto.

Nome

Il campo Name deve essere breve, chiaro e orientato all’azione. Deve aiutarti a capire rapidamente che cosa la skill è destinata a fare. Un buon nome di solito descrive l’azione e il tipo di dati di ingegneria su cui la skill opera.

Un nome di skill efficace dovrebbe essere:

• Abbastanza specifico da distinguere la skill dalle altre

• Abbastanza breve da essere facilmente individuabile nell’elenco delle skill

• Focalizzato sull’attività principale che la skill esegue

• Scritto in un linguaggio che gli utenti comprendono naturalmente

Evita nomi troppo ampi o generici. Se il nome potrebbe applicarsi a molte attività diverse, probabilmente non è abbastanza specifico.

Descrizione breve

La Short Description aiuta l’AI a capire di cosa tratta la skill e quando dovrebbe essere attivata. Questo campo è importante perché non devi selezionare manualmente una skill. L’assistente analizza il tuo prompt, lo confronta con le skill disponibili e decide se una skill è pertinente.

Una buona descrizione breve dovrebbe spiegare:

• Quale attività esegue la skill

• A quale tipo di dati di ingegneria si applica

• Quando la skill dovrebbe essere usata

• Quale risultato ci si aspetta che la skill produca

La descrizione breve dovrebbe essere concisa, ma non vaga. Dovrebbe includere un contesto sufficiente perché l’AI distingua questa skill da skill simili.

Una descrizione breve debole indica soltanto a quale ambito appartiene la skill. Una descrizione breve efficace spiega l’attività specifica, il contesto atteso e la situazione di attivazione. Per esempio, invece di descrivere una skill come qualcosa che “aiuta con i requisiti”, la descrizione dovrebbe spiegare se la skill esamina la qualità dei requisiti, scompone requisiti complessi, traduce il testo dei requisiti, rileva conflitti, genera criteri di verifica o svolge un’altra azione specifica.

Quanto meglio la descrizione breve spiega lo scopo della skill e il contesto del suo utilizzo, tanto più affidabilmente l’assistente potrà decidere quando applicarla.

Istruzioni

Le Instructions definiscono ciò che l’AI deve fare una volta che la skill è stata selezionata. Questo è il campo più importante per controllare il comportamento della skill. Mentre la descrizione breve aiuta l’AI a decidere quando usare la skill, le istruzioni definiscono come la skill deve essere eseguita.

Le buone istruzioni dovrebbero essere scritte come indicazioni chiare, passo dopo passo. Non dovrebbero descrivere solo l’output finale, ma anche il ragionamento e i vincoli che l’AI deve seguire durante la produzione di tale output.

Le istruzioni dovrebbero spiegare:

• What the AI should analyze first – l’assistente dovrebbe in genere comprendere l’intento ingegneristico, il contesto, la struttura o le relazioni prima di modificare o generare qualsiasi cosa.

• What steps the AI should perform – il comportamento dovrebbe essere suddiviso in passaggi espliciti, in modo che l’output sia ripetibile e prevedibile.

• What the AI should preserve – questo può includere intento originale, ID requisito, termini tecnici, unità, valori, vincoli, riferimenti, applicabilità, gerarchia o contesto di tracciabilità.

• What the AI must not do – le buone skill impediscono esplicitamente all’AI di inventare dettagli di ingegneria mancanti, modificare l’intento, introdurre nuove ipotesi o applicare modifiche senza revisione da parte dell’utente.

• How the AI should handle uncertainty – se le informazioni sono mancanti, ambigue o insufficienti, la skill dovrebbe istruire l’AI a indicare chiaramente il problema invece di fare supposizioni.

• What output format is expected – la skill dovrebbe definire se il risultato debba essere una tabella, un elenco puntato, testo riscritto, un riepilogo, una checklist o un report strutturato.

Le buone istruzioni sono particolarmente importanti per il lavoro di ingegneria perché l’assistente può operare su dati che influenzano specifiche, validazione, decisioni progettuali o implementazioni a valle. La skill dovrebbe quindi guidare l’AI affinché sia utile senza essere eccessivamente sicura di sé.

Altre note

• L’obiettivo non è scrivere un prompt lungo. L’obiettivo è definire una procedura operativa chiara per l’AI.

• Keep Skills Focused

  Una skill dovrebbe svolgere bene una singola attività ripetibile.

  Se una skill cerca di fare troppe cose, diventa più difficile per l’assistente capire quando usarla e più difficile per gli utenti fidarsi dell’output. Per esempio, una skill non dovrebbe combinare scomposizione dei requisiti, traduzione, revisione della qualità, analisi della tracciabilità e generazione della verifica, a meno che tali azioni non facciano intenzionalmente parte di un unico flusso di lavoro strettamente definito.

  Se lo scopo della skill richiede più azioni non correlate, suddividilo in skill separate.

• Define Boundaries Clearly

  Le buone skill esplicitano chiaramente i limiti.

  Questo è particolarmente importante quando si lavora con requisiti, specifiche e dati di ingegneria. L’assistente deve sapere che cosa è autorizzato a modificare, che cosa deve solo suggerire e che cosa non deve mai presumere.

  Tra i limiti utili rientrano:

  • Non modificare l’intento ingegneristico originale

  • Non inventare valori, vincoli o decisioni progettuali

  • Non rimuovere ID o riferimenti

  • Non presumere metodi di verifica mancanti

  • Non applicare automaticamente modifiche senza revisione dell’utente

  • Non trattare informazioni poco chiare come fatti

  Limiti chiari riducono il rischio di output ingegneristico plausibile ma errato.

• Define the Output Format

  Una skill dovrebbe indicare all’AI come restituire il risultato.

  Un formato di output coerente rende la skill più facile da rivedere, confrontare e riutilizzare.

  A seconda della skill, l’output può essere:

  • Una tabella

  • Un elenco puntato

  • Un requisito riscritto

  • Un report strutturato

  • Una checklist

  • Un riepilogo

  • Un elenco di modifiche proposte

  • Un insieme di domande o questioni aperte

  Il formato dell’output dovrebbe corrispondere allo scopo della skill. Ad esempio, le skill orientate alla revisione spesso funzionano bene come tabelle con colonne per problema, spiegazione e raccomandazione. Le skill orientate alla riscrittura spesso funzionano bene quando mostrano il testo originale, l’output proposto e la motivazione.