Агентная инженерия

• Break Down Complex Requirements – проанализировать выбранные требования и разбить их на более мелкие, независимо тестируемые требования с сохранением исходного намерения.

  Пример запроса:

  Break down these requirements.

• Apply Requirement Writing Standards – проверить требования и переписать их в соответствии с правилами вашей организации по написанию требований. Типичные проверки включают двусмысленность, непроверяемые формулировки, отсутствие действующих лиц и неясные критерии приемки.

  Пример запроса:

  Rewrite these requirements according to our requirement quality standard.

• Translate Requirements – перевести требования с одного языка на другой с сохранением технического смысла, терминологии, идентификаторов и ссылок трассировки.

  Пример запроса:

  Translate these requirements to German.

• Classify Requirements – применить к требованиям организационную схему классификации, например Electronics, Mechanical, Software, Safety, Security или другие таксономии, специфичные для компании.

  Пример запроса:

  Classify these requirements according to our applicability model.

• Generate Verification Criteria – проанализировать требования и предложить методы верификации, критерии приемки или условия испытаний, которые можно использовать для демонстрации соответствия всегда одинаковым образом.

  Пример запроса:

  Generate verification criteria for these requirements.

• Summarize a Specification/Section/Group of Requirements – создать краткую и структурированную сводку спецификации, раздела требований или набора требований.

  Пример запроса:

  Summarize the selected requirements.

Хороший навык помогает ИИ понять две вещи:

• Когда следует использовать навык

• Что ИИ должен делать при выполнении навыка

Когда вы определяете навык, 

Это выражается через три поля, каждое из которых имеет свое назначение:

• Name – помогает вам распознавать навык.

• Short Description – помогает ИИ решать, когда навык релевантен.

• Instructions – определяют поведение, которому должен следовать ИИ после выбора навыка.

Подробные сведения о каждом поле см. в разделах ниже.

Название

Поле Name должно быть коротким, понятным и ориентированным на действие. Оно должно помогать вам быстро понять, для чего предназначен навык. Хорошее название обычно описывает действие и тип инженерных данных, с которыми работает навык.

Хорошее название навыка должно быть:

• Достаточно конкретным, чтобы отличать навык от других

• Достаточно коротким для быстрого просмотра в списке навыков

• Сфокусированным на основной задаче, которую выполняет навык

• Написанным на языке, который пользователи естественно понимают

Избегайте слишком широких или общих названий. Если название может относиться ко множеству разных задач, вероятно, оно недостаточно конкретно.

Краткое описание

Поле Short Description помогает ИИ понять, о чем навык и когда его следует активировать. Это поле важно, потому что вам не нужно вручную выбирать навык. Помощник анализирует ваш запрос, сравнивает его с доступными навыками и решает, релевантен ли какой-либо навык.

Хорошее краткое описание должно объяснять:

• Какую задачу выполняет навык

• К какому типу инженерных данных он применяется

• Когда следует использовать навык

• Какой результат ожидается от навыка

Краткое описание должно быть лаконичным, но не расплывчатым. Оно должно содержать достаточно контекста, чтобы ИИ мог отличить этот навык от похожих.

Слабое краткое описание говорит только о том, к какой области относится навык. Сильное краткое описание объясняет конкретную задачу, ожидаемый контекст и ситуацию, в которой он должен срабатывать. Например, вместо описания навыка как чего-то, что «помогает с требованиями», описание должно пояснять, проверяет ли навык качество требований, разбивает сложные требования, переводит текст требований, обнаруживает конфликты, генерирует критерии верификации или выполняет другое конкретное действие.

Чем лучше краткое описание объясняет назначение навыка и контекст его использования, тем надежнее помощник сможет определить, когда его применять.

Инструкции

Поле Instructions определяет, что ИИ должен делать после выбора навыка. Это самое важное поле для управления поведением навыка. В то время как краткое описание помогает ИИ решить, когда использовать навык, инструкции определяют, как именно навык должен выполняться.

Хорошие инструкции должны быть написаны как четкое пошаговое руководство. Они должны описывать не только конечный результат, но и логику, а также ограничения, которым должен следовать ИИ при его формировании.

Инструкции должны объяснять:

• What the AI should analyze first – помощник обычно должен понимать инженерное намерение, контекст, структуру или взаимосвязи, прежде чем что-либо изменять или генерировать.

• What steps the AI should perform – поведение должно быть разбито на явные шаги, чтобы результат был повторяемым и предсказуемым.

• What the AI should preserve – сюда могут входить исходное намерение, идентификаторы требований, технические термины, единицы измерения, значения, ограничения, ссылки, применимость, иерархия или контекст трассировки.

• What the AI must not do – хорошие навыки явно запрещают ИИ придумывать недостающие инженерные детали, изменять намерение, вводить новые предположения или применять изменения без проверки пользователем.

• How the AI should handle uncertainty – если информация отсутствует, неоднозначна или недостаточна, навык должен предписывать ИИ четко указать проблему, а не гадать.

• What output format is expected – навык должен определять, должен ли результат быть представлен в виде таблицы, маркированного списка, переписанного текста, сводки, контрольного списка или структурированного отчета.

Хорошие инструкции особенно важны для инженерной работы, потому что помощник может работать с данными, которые влияют на спецификации, валидацию, проектные решения или последующую реализацию. Поэтому навык должен направлять ИИ так, чтобы он был полезным, но не чрезмерно самоуверенным.

Прочие замечания

• Цель не в том, чтобы написать длинный запрос. Цель в том, чтобы определить для ИИ четкую рабочую процедуру.

• Keep Skills Focused

  Навык должен хорошо выполнять одну повторяемую задачу.

  Если навык пытается делать слишком много вещей, помощнику становится сложнее понять, когда его использовать, а пользователям — доверять результату. Например, один навык не должен совмещать декомпозицию требований, перевод, проверку качества, анализ трассируемости и генерацию верификации, если только эти действия не являются намеренной частью одного четко определенного рабочего процесса.

  Если назначение навыка требует нескольких несвязанных действий, разделите его на отдельные навыки.

• Define Boundaries Clearly

  Хорошие навыки явно определяют границы.

  Это особенно важно при работе с требованиями, спецификациями и инженерными данными. Помощник должен знать, что ему разрешено изменять, что он должен только предлагать, а что он не должен предполагать никогда.

  Полезные ограничения включают:

  • Не изменять исходное инженерное намерение

  • Не выдумывать значения, ограничения или проектные решения

  • Не удалять идентификаторы или ссылки

  • Не предполагать отсутствующие методы верификации

  • Не применять изменения автоматически без проверки пользователем

  • Не считать неясную информацию фактом

  Четкие границы снижают риск правдоподобного, но неверного инженерного результата.

• Define the Output Format

  Навык должен указывать ИИ, как возвращать результат.

  Согласованный формат вывода упрощает проверку, сравнение и повторное использование навыка.

  В зависимости от навыка результат может быть:

  • Таблицей

  • Маркированным списком

  • Переписанным требованием

  • Структурированным отчетом

  • Контрольным списком

  • Сводкой

  • Списком предлагаемых изменений

  • Набором вопросов или открытых проблем

  Формат вывода должен соответствовать назначению навыка. Например, навыки, ориентированные на проверку, часто хорошо работают в виде таблиц со столбцами проблемы, объяснения и рекомендации. Навыки, ориентированные на переписывание, часто удобны, когда показывают исходный текст, предлагаемый вариант и обоснование.