Агентная разработка требований

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

  Пример запроса:

  Break down these requirements.

• Apply Requirement Writing Standards – просмотреть требования и переписать их в соответствии с рекомендациями вашей организации по написанию требований. Типичные проверки включают неоднозначность, непроверяемые формулировки, отсутствующих исполнителей и неясные критерии приёмки.

  Пример запроса:

  Rewrite these requirements according to our requirement quality standard.

• Translate Requirements – перевести требования с одного языка на другой, сохранив технический смысл, терминологию, ID и ссылки 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, принятые в компании.

  Пример запроса:

  Classify these requirements according to our applicability model.

• Generate Verification Criteria – проанализировать требования и предложить методы верификации, критерии приёмки или условия испытаний, которые можно использовать для единообразного подтверждения соответствия.

  Пример запроса:

  Generate verification criteria for these requirements.

• Summarize a Specification/Section/Group of Requirements – создать краткую 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 своё назначение:

• Name – помогает вам распознавать навык.

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

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

Подробные сведения о каждом поле см. в разделах ниже.

Name

Поле Name должно быть коротким, ясным и ориентированным на действие. Оно должно помогать вам 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 для удобного просмотра в списке навыков

• Сфокусированным на основной задаче, которую выполняет навык

• Сформулированным на языке, который пользователи естественно понимают

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

Short Description

Поле Short Description помогает ИИ понять, о чём навык и когда его следует запускать. Это поле важно, потому что вам не нужно вручную выбирать навык. Помощник анализирует ваш запрос, сравнивает его с доступными навыками и решает, является ли навык релевантным.

Хорошее краткое описание должно объяснять:

• Какую задачу выполняет навык

• К каким типам 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-триггер. Например, вместо описания навыка как чего-то, что «помогает с требованиями», в описании следует указать, проверяет ли навык качество требований, разбивает сложные требования на части, 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 надёжнее помощник сможет определить, когда его применять.

Instructions

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

Хорошие инструкции должны быть написаны как чёткое пошаговое руководство. Они должны описывать не только итоговый результат, но и ход рассуждений и ограничения, которым ИИ должен следовать при его формировании.

Инструкции должны объяснять:

• What the AI should analyze first – помощник обычно должен понимать инженерный замысел, 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 – это может включать исходный замысел, ID требований, технические термины, единицы измерения, значения, ограничения, ссылки, применимость, иерархию или контекст трассировки.

• What the AI must not do – хорошие навыки явно запрещают ИИ придумывать недостающие инженерные детали, изменять замысел, 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 чётко указать на проблему, а не строить догадки.

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

Хорошие инструкции особенно важны для инженерной работы, поскольку 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.

Other Notes

• Цель не в том, чтобы написать длинный промпт. Цель — определить для ИИ чёткую 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 объединять декомпозицию требований, перевод, проверку качества, анализ трассируемости и генерацию верификации, если только эти действия намеренно не являются частью одного жёстко определённого 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 ни при каких условиях.

  Полезные ограничения включают:

  • Не изменять исходный инженерный замысел

  • Не придумывать значения, ограничения или проектные решения

  • Не удалять ID или ссылки

  • Не предполагать отсутствующие методы верификации

  • Не применять изменения автоматически без проверки пользователем

  • Не считать неясную информацию фактом

  Чёткие границы снижают риск получения правдоподобного, но неверного инженерного результата.

• Define the Output Format

  Навык должен указывать ИИ, как возвращать результат.

  Единообразный формат вывода делает навык более удобным для проверки, сравнения и повторного использования.

  В зависимости от навыка вывод может быть представлен в виде:

  • Таблицы

  • Маркированного списка

  • Переписанного требования

  • Структурированного отчёта

  • Контрольного списка

  • Сводки

  • Списка предлагаемых изменений

  • Набора 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 удобнее, когда показывают исходный текст, предлагаемый вариант и обоснование.