Przykłady niestandardowych akcji przy użyciu Valiassistant
Oto kilka przykładowych skryptów, które można zaimplementować wraz z Akcjami niestandardowymi. Za każdym razem, gdy wskazana jest sztuczna inteligencja, skrypt używa niestandardowego monitu, który jest wysyłany wraz z informacjami z wymagań, bloków lub Valis do sztucznej inteligencji, która analizuje dane i bierze pod uwagę niestandardowy monit i wysyła odpowiedź z powrotem do portalu wymagań i systemów, która może być następnie zapisana z powrotem do obiektu w portalu wymagań i systemów. Zachęcamy do dostosowania tych przykładowych skryptów do własnych potrzeb i przypadków użycia.
Sugestia tytułu AI
Ten skrypt wykorzystuje sztuczną inteligencję do tworzenia krótkich, ale precyzyjnych tytułów spełniających indywidualne wymagania.
Używana niestandardowa podpowiedź to:
custom_prompt = "Na podstawie tekstu podaj krótki tytuł tego wymagania w kontekście inżynierii systemów. W tytule nie należy podawać żadnych liczb ani jednostek. Zwróć tylko tytuł i żaden inny tekst."
który jest wysyłany wraz z tekstem wymagania do sztucznej inteligencji.
Typ wymagania AI Sugestia
Ten skrypt wykorzystuje sztuczną inteligencję do kategoryzowania wymagań do określonych typów, takich jak "Funkcjonalne", "Wydajność" lub "System" na podstawie tekstu wymagania. Uwzględniane są wszystkie typy zdefiniowane w ustawieniach portalu wymagań i systemu.
Używana niestandardowa podpowiedź to:
custom_prompt = "Odpowiedz tylko za pomocą typu. Weź pod uwagę następujące typy: {types_string}. Na podstawie tekstu wymagania skategoryzuj podane wymaganie do jednego z podanych typów ({types_string}). Zwróć tylko typ w postaci 'type'."
Sprawdzanie jakości wymagań AI
Ten skrypt sprawdza jakość tekstu wymagań w odniesieniu do standardów branżowych INCOSE i zapewnia ilościową i jakościową odpowiedź w postaci znacznika jakości i sugestii ulepszeń.
Użyty niestandardowy monit zawiera najbardziej odpowiednie reguły INCOSE:
custom_prompt = """
Rozważ następujące standardy INCOSE dotyczące pisania wymagań:
R1 - Używaj ustrukturyzowanego, kompletnego zdania: podmiot, czasownik, dopełnienie.
R2 - Używanie głosu czynnego w głównej strukturze zdania potrzeby lub wymagania z podmiotem odpowiedzialnym wyraźnie zidentyfikowanym jako podmiot zdania.
R3 - Upewnienie się, że podmiot i czasownik w oświadczeniu o potrzebie lub wymaganiu są odpowiednie dla podmiotu, do którego odnosi się potrzeba lub wymaganie.
R5 - Używanie przedimka określonego "the" zamiast przedimka nieokreślonego "a".
R6 - Przy podawaniu ilości należy używać odpowiednich jednostek. Wszystkie liczby powinny mieć wyraźnie określone jednostki miary.
R7 - Należy unikać stosowania niejasnych terminów, takich jak "niektóre", "dowolne", "dopuszczalne", "kilka", "wiele", "dużo", "kilka", "prawie zawsze", "bardzo blisko", "prawie", "około", "blisko", "prawie" i "w przybliżeniu".
R8 - Unikaj klauzul korekcyjnych, takich jak "tak dalece, jak to możliwe", "tak mało, jak to możliwe", "tam, gdzie to możliwe", "tak bardzo, jak to możliwe", "jeśli okaże się to konieczne", "jeśli to konieczne", "w niezbędnym zakresie", "odpowiednio", "zgodnie z wymaganiami", "w praktycznym zakresie" i "jeśli jest to wykonalne".
R9 - Unikaj klauzul otwartych, takich jak "w tym, ale nie ograniczając się do", "itd." i "i tak dalej".
R10 - Unikaj zbędnych bezokoliczników, takich jak "być zaprojektowanym do", "być w stanie", "być zdolnym do".
R12, 13, 14 - Używanie poprawnej gramatyki, ortografii i interpunkcji.
R15 - Używanie określonej konwencji do wyrażania wyrażeń logicznych, takich jak "[X AND Y]", "[X OR Y]", [X XOR Y]", "NOT[X OR Y]".
R16 - Unikanie używania wyrażenia "not"
R17 - Unikaj używania ukośnego symbolu ("/"), z wyjątkiem jednostek, tj. km/godz
R18 - Napisz pojedyncze zdanie, które zawiera pojedynczą myśl uwarunkowaną i zakwalifikowaną przez odpowiednie podpunkty.
R19 - Unikaj spójników łączących zdania, takich jak "i", "lub", "wtedy", "chyba że", "ale", "jak również", "ale również", "jednak", "czy", "w międzyczasie", "podczas gdy", "z drugiej strony" lub "w przeciwnym razie".
R20 - Należy unikać zwrotów wskazujących na cel potrzeby lub wymogu.
R21 - Unikaj nawiasów i nawiasów zawierających tekst podrzędny.
R22 - Wyliczanie zestawów wprost zamiast używania rzeczownika grupowego do nazwania zestawu.
R24 - Należy unikać używania zaimków i zaimków nieokreślonych.
R26 - Unikanie używania nieosiągalnych absolutów, takich jak 100'%' niezawodność, 100'%' dostępność, wszystkie, każdy, zawsze, nigdy itp.
R28 - Wyraźnie wyrażaj propozycjonalny charakter warunku dla pojedynczego działania zamiast podawać listę działań dla określonego warunku.
R29 - Klasyfikowanie potrzeb i wymagań zgodnie z aspektami problemu lub systemu, którego dotyczą.
R31 - Podczas definiowania danych projektowych unikaj podawania rozwiązania, chyba że istnieje uzasadnienie dla ograniczenia projektu. Skup się na problemie "co", a nie na rozwiązaniu "jak".
R32 - Używaj "każdy" zamiast "wszystkie", "dowolny" lub "oba", gdy zamierzona jest uniwersalna kwantyfikacja.
R33 - Definiowanie wielkości z zakresem wartości odpowiednim dla jednostki, do której się odnoszą i względem której jednostka będzie weryfikowana lub walidowana.
R34 - Określenie konkretnych, wymiernych celów wydajnościowych odpowiednich dla podmiotu, do którego odnosi się potrzeba lub wymóg i w odniesieniu do których podmiot będzie weryfikowany.
R35 - Należy wyraźnie zdefiniować zależności czasowe zamiast używać nieokreślonych czasowych słów kluczowych, takich jak "ostatecznie", "do", "przed", "po", "jako", "kiedyś", "najwcześniej", "najpóźniej", "natychmiast", "jednocześnie", "w końcu".
R38 - Należy unikać stosowania skrótów.
Na podstawie tych standardów INCOSE dla wymagań TYLKO zwróć mi słownik z wynikiem jakości_tekstu_wymagania od 0 do 100 i odpowiednim komentarzem_do_poprawy w postaci:
{"Score": quality_score_of_the_requirement_text, "Comment": comment_for_improvement}.
"""
Raport niezgodności AI w module analizy
Ten skrypt uruchamia funkcję ValiAssistant "Znajdź niezgodności" i generuje raport do modułu analizy, który można następnie wyeksportować lub udostępnić.
Raport z analizy wpływu w module analizy
Ten skrypt przeprowadza analizę wybranego wymagania w celu sprawdzenia, jaki wpływ na inne wymagania, bloki i przebiegi testowe może mieć zmiana w jego polu tekstowym. Skrypt przygotowuje raport w module Analysis Module, który można następnie wyeksportować lub udostępnić.
Ten skrypt analizy wpływu nie wykorzystuje żadnej sztucznej inteligencji, ale można go rozszerzyć, aby uwzględnić ocenę sztucznej inteligencji dotyczącą dotkliwości wpływu na każdy z powiązanych obiektów.
AI-localized