Агентная разработка требований

• Break Down Complex Requirements – анализировать выбранные требования и разбивать их на более мелкие, независимо проверяемые требования, сохраняя исходное намерение.

  Пример запроса:

  Break down these requirements.

• Apply Requirement Writing Standards – проверять требования и переписывать их в соответствии с правилами вашей организации по написанию требований. Типовые проверки включают неоднозначность, непроверяемые формулировки, отсутствие действующих лиц и неясные критерии приемки.

  Пример запроса:

  Rewrite these requirements according to our requirement quality standard.

• Translate Requirements – переводить требования с одного языка на другой, сохраняя технический смысл, терминологию, идентификаторы и ссылки трассировки.

  Пример запроса:

  Translate these requirements to German.

• Classify Requirements – применять к требованиям организационную схему классификации, такую как Electronics, Mechanical, Software, Safety, Security или другие таксономии, принятые в компании.

  Пример запроса:

  Classify these requirements according to our applicability model.

• Generate Verification Criteria – анализировать требования и предлагать методы верификации, критерии приемки или условия испытаний, которые могут использоваться для демонстрации соответствия всегда одинаковым образом.

  Пример запроса:

  Generate verification criteria for these requirements.

• Summarize a Specification/Section/Group of Requirements – создавать 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 свою цель:

• Name – помогает вам распознать навык.

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

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

Подробности о каждом поле см. в разделах ниже.

Имя

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

Сильное имя навыка должно быть:

• Достаточно конкретным, чтобы отличать навык от других

• Достаточно коротким, чтобы его было легко просматривать в списке навыков

• Сосредоточенным на основной задаче, которую выполняет навык

• Сформулированным на языке, который пользователи естественно понимают

Избегайте слишком широких или общих названий. Если название может относиться ко многим разным задачам, скорее всего, оно недостаточно конкретно.

Краткое описание

Short Description помогает ИИ понять, о чем этот навык и когда он должен срабатывать. Это поле важно, потому что вам не нужно вручную выбирать навык. Помощник анализирует ваш запрос, сравнивает его с доступными навыками и решает, релевантен 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 должен быть получен при использовании 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 лишь говорит о том, к какой области относится навык. Сильное краткое описание объясняет конкретную задачу, ожидаемый контекст и ситуацию, в которой навык должен срабатывать. Например, вместо описания навыка как чего-то, что «помогает с требованиями», описание должно пояснять, проверяет ли навык качество требований, разбивает сложные требования на части, переводит текст требований, выявляет 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

Instructions определяют, 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 он должен выполняться.

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

Инструкции должны объяснять:

• What the AI should analyze first – перед изменением или генерацией чего-либо помощник обычно должен понимать инженерное намерение, контекст, структуру или взаимосвязи.

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

• What the AI should preserve – это может включать исходное намерение, идентификаторы требований, технические термины, единицы измерения, значения, ограничения, ссылки, применимость, иерархию или контекст трассировки.

• What the AI must not do – хорошие навыки явно запрещают ИИ выдумывать 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 указывать на проблему, а не делать догадки.

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

• 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 объединять 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 четко 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 никогда не должен предполагать.

  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 воспринимать неясную информацию как факт

  Четкие границы снижают риск правдоподобного, но неверного инженерного результата.

• Define the Output Format

  Навык должен указывать ИИ, как возвращать результат.

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

  В зависимости от навыка результатом могут быть:

  • Таблица

  • Маркированный список

  • Переписанное требование

  • Структурированный отчет

  • Контрольный список

  • Сводка

  • Список предлагаемых изменений

  • Набор вопросов или открытых проблем

  Формат результата 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 лучше работают, когда показывают исходный текст, предлагаемый вариант и обоснование.