Использование и управление навыками ИИ

• Break Down Complex Requirements — проанализировать выбранные требования и разделить их на более мелкие, независимо проверяемые требования, сохранив исходный замысел.

  Пример запроса:

  Break down these requirements.

• Apply Requirement Writing Standards — проверить требования и переформулировать их в соответствии с принятыми в вашей организации правилами составления требований. Обычно проверяются неоднозначность, непроверяемые формулировки, отсутствие указания исполнителей и неясные критерии приемки.

  Пример запроса:

  Rewrite these requirements according to our requirement quality standard.

• Translate Requirements — перевести требования с одного языка на другой, сохранив технический смысл, терминологию, идентификаторы и ссылки для обеспечения прослеживаемости.

  Пример запроса:

  Translate these requirements to German.

• Classify Requirements — применить к требованиям принятую в организации схему классификации, например: электроника, механика, программное обеспечение, функциональная безопасность, информационная безопасность или другие категории, используемые в 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 позволят каждый раз единообразно подтверждать соответствие.

  Пример запроса:

  Generate verification criteria for these requirements.

• Summarize a Specification/Section/Group of Requirements — сформировать краткую структурированную сводку по спецификации, разделу требований или набору требований.

  Пример запроса:

  Summarize the selected requirements.

Хорошо сформулированный навык помогает ИИ понять две вещи:

• Когда следует использовать навык

• Что должен делать ИИ при выполнении навыка

Это задается с помощью трех полей, каждое из которых имеет свое назначение:

• Name — помогает вам распознать навык.

• Short Description — помогает ИИ определить, когда навык применим.

• Instructions — задают поведение, которому должен следовать ИИ после выбора навыка.

Подробные сведения о каждом поле приведены в разделах ниже.

Название

Name должно быть кратким, понятным и ориентированным на действие. Оно должно помогать быстро понять назначение навыка. Хорошее название обычно описывает действие и тип инженерных данных, с которыми работает навык.

Удачное название навыка должно быть:

• Достаточно конкретным, чтобы отличать навык от других

• Достаточно коротким, чтобы его было легко найти при просмотре списка навыков

• Сосредоточенным на основной задаче, которую выполняет навык

• Сформулированным на понятном пользователям языке

Избегайте слишком широких или общих названий. Если название подходит для множества разных задач, вероятно, ему не хватает конкретики.

Краткое описание

Short Description помогает ИИ понять назначение навыка и определить, когда его следует запускать. Это поле важно, поскольку вам не нужно выбирать навык вручную. Помощник анализирует ваш запрос, сопоставляет его с доступными навыками и определяет, подходит ли тот или иной 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 выполнения 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 указывает лишь на область применения навыка. Хорошее краткое описание раскрывает конкретную задачу, предполагаемый контекст и ситуацию, в которой следует применять навык. Например, вместо формулировки «помогает работать с требованиями» следует пояснить, что именно делает навык: оценивает качество требований, декомпозирует сложные требования, переводит текст требований, выявляет противоречия, формирует критерии проверки или выполняет другое конкретное действие.

Чем точнее краткое описание раскрывает назначение навыка и контекст его использования, тем надежнее ассистент сможет определять, когда его применять.

Инструкции

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

Хорошие инструкции должны представлять собой четкое пошаговое руководство. Они должны описывать не только итоговый результат, но и логику действий и ограничения, которыми ИИ должен руководствоваться при его подготовке.

Инструкции должны пояснять:

• Что ИИ должен проанализировать в первую очередь — прежде чем что-либо изменять или создавать, ассистенту, как правило, следует разобраться в инженерном замысле, контексте, структуре или взаимосвязях.

• Какие шаги должен выполнить ИИ — процесс следует разбить на явные шаги, чтобы результат был воспроизводимым и предсказуемым.

• Что ИИ должен сохранить — это могут быть исходный замысел, идентификаторы требований, технические термины, единицы измерения, значения, ограничения, ссылки, применимость, иерархия или контекст прослеживаемости.

• Чего ИИ не должен делать — хорошо проработанные навыки явно запрещают ИИ выдумывать недостающие инженерные сведения, менять замысел, вводить новые допущения или применять изменения без проверки пользователем.

• Как ИИ должен действовать в условиях неопределенности — если информация отсутствует, неоднозначна или недостаточна, навык должен предписывать ИИ четко указывать на проблему, а не строить догадки.

• Какой формат результата ожидается — навык должен определять, в каком виде следует представить результат: таблица, маркированный список, переработанный текст, сводка, контрольный список или структурированный отчет.

Хорошие инструкции особенно важны в инженерной работе, поскольку ассистент может работать с данными, влияющими на технические требования, валидацию, проектные решения или последующую реализацию. Поэтому навык должен направлять ИИ так, чтобы он приносил пользу, не проявляя излишней уверенности.

Дополнительные замечания

• Цель не в том, чтобы написать длинный промпт, а в том, чтобы задать для ИИ четкий порядок работы.

• Сохраняйте узкую направленность навыков

  Навык должен хорошо выполнять одну повторяемую задачу.

  Если навык пытается делать слишком многое, ассистенту сложнее определить, когда его использовать, а пользователям — доверять результату. Например, один навык не должен объединять декомпозицию требований, перевод, оценку качества, анализ прослеживаемости и формирование проверок, если только эти действия не являются намеренно предусмотренными частями единого, четко определенного рабочего процесса.

  Если назначение навыка предполагает несколько не связанных между собой действий, разделите его на отдельные навыки.

• Четко задавайте границы

  Хорошие навыки явно определяют границы допустимого.

  Это особенно важно при работе с требованиями, спецификациями и инженерными данными. Ассистент должен понимать, что ему разрешено менять, что он может лишь предлагать и каких предположений он ни в коем случае не должен делать.

  Полезно задать следующие ограничения:

  • Не изменять исходный инженерный замысел

  • Не выдумывать значения, ограничения или проектные решения

  • Не удалять идентификаторы или ссылки

  • Не делать предположений о неуказанных методах проверки

  • Не применять изменения автоматически без проверки пользователем

  • Не считать неясную информацию установленным фактом

  Четкие границы снижают риск получения правдоподобных, но неверных инженерных результатов.

• Определяйте формат результата

  Навык должен указывать ИИ, в каком виде представить результат.

  Единый формат результата упрощает проверку, сравнение и повторное использование навыка.

  В зависимости от навыка результат может быть представлен в виде:

  • Таблицы

  • Маркированного списка

  • Переформулированного требования

  • Структурированного отчета

  • Контрольного списка

  • Сводки

  • Списка предлагаемых изменений

  • Перечня вопросов или нерешенных проблем

  Формат результата должен соответствовать назначению навыка. Например, результаты навыков, предназначенных для проверки, часто удобно представлять в виде таблиц со столбцами «Проблема», «Пояснение» и «Рекомендация». Для навыков, предназначенных для переработки текста, часто удобно показывать исходный текст, предлагаемый вариант и обоснование.