Kỹ thuật yêu cầu tác tử

• Break Down Complex Requirements – phân tích các yêu cầu đã chọn và chia chúng thành các yêu cầu nhỏ hơn, có thể kiểm thử độc lập trong khi vẫn giữ nguyên ý định ban đầu.

  Ví dụ lời nhắc:

  Break down these requirements.

• Apply Requirement Writing Standards – rà soát các yêu cầu và viết lại chúng theo hướng dẫn viết yêu cầu của tổ chức bạn. Các kiểm tra điển hình bao gồm tính mơ hồ, ngôn ngữ không thể xác minh, thiếu tác nhân và tiêu chí chấp nhận không rõ ràng.

  Ví dụ lời nhắc:

  Rewrite these requirements according to our requirement quality standard.

• Translate Requirements – dịch các yêu cầu từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác trong khi vẫn giữ nguyên ý nghĩa kỹ thuật, thuật ngữ, ID và tham chiếu truy vết.

  Ví dụ lời nhắc:

  Translate these requirements to German.

• Classify Requirements – áp dụng một sơ đồ phân loại của tổ chức cho các yêu cầu, chẳng hạn như Electronics, Mechanical, Software, Safety, Security hoặc các phân loại riêng khác của công ty.

  Ví dụ lời nhắc:

  Classify these requirements according to our applicability model.

• Generate Verification Criteria – phân tích các yêu cầu và đề xuất các phương pháp xác minh, tiêu chí chấp nhận hoặc điều kiện thử nghiệm có thể dùng để chứng minh tuân thủ theo cùng một cách nhất quán.

  Ví dụ lời nhắc:

  Generate verification criteria for these requirements.

• Summarize a Specification/Section/Group of Requirements – tạo bản tóm tắt ngắn gọn và có cấu trúc của một đặc tả, một mục yêu cầu hoặc một tập yêu cầu.

  Ví dụ lời nhắc:

  Summarize the selected requirements.

Một kỹ năng tốt giúp AI hiểu hai điều:

• Khi nào kỹ năng nên được sử dụng

• AI nên làm gì khi kỹ năng được chạy

Khi bạn định nghĩa một kỹ năng, 

Điều này được thể hiện qua ba trường, trong đó mỗi trường có một mục đích khác nhau:

• Name – giúp bạn nhận biết kỹ năng.

• Short Description – giúp AI quyết định khi nào kỹ năng có liên quan.

• Instructions – xác định hành vi mà AI cần tuân theo khi kỹ năng được chọn.

Tham khảo các phần bên dưới để biết chi tiết về từng trường.

Tên

Name nên ngắn gọn, rõ ràng và định hướng hành động. Nó nên giúp bạn nhanh chóng hiểu kỹ năng được dùng để làm gì. Một tên tốt thường mô tả hành động và loại dữ liệu kỹ thuật mà kỹ năng xử lý.

Một tên kỹ năng tốt nên:

• Đủ cụ thể để phân biệt kỹ năng đó với các kỹ năng khác

• Đủ ngắn để dễ quét trong danh sách kỹ năng

• Tập trung vào tác vụ chính mà kỹ năng thực hiện

• Được viết bằng ngôn ngữ mà người dùng tự nhiên hiểu được

Tránh các tên quá rộng hoặc quá chung chung. Nếu tên đó có thể áp dụng cho nhiều tác vụ khác nhau, có lẽ nó chưa đủ cụ thể.

Mô tả ngắn

Short Description giúp AI hiểu kỹ năng nói về điều gì và khi nào nó nên được kích hoạt. Trường này quan trọng vì bạn không cần tự chọn kỹ năng. Trợ lý sẽ phân tích lời nhắc của bạn, so sánh với các kỹ năng khả dụng và quyết định xem một kỹ năng có liên quan hay không.

Một mô tả ngắn tốt nên giải thích:

• Kỹ năng thực hiện tác vụ gì

• Nó áp dụng cho loại dữ liệu kỹ thuật nào

• Khi nào kỹ năng nên được sử dụng

• Kết quả mà kỹ năng dự kiến tạo ra

Mô tả ngắn nên súc tích nhưng không mơ hồ. Nó cần bao gồm đủ ngữ cảnh để AI có thể phân biệt kỹ năng này với các kỹ năng tương tự.

Một mô tả ngắn yếu chỉ nói kỹ năng thuộc lĩnh vực nào. Một mô tả ngắn mạnh sẽ giải thích tác vụ cụ thể, ngữ cảnh kỳ vọng và tình huống kích hoạt. Ví dụ: thay vì mô tả một kỹ năng là thứ “giúp xử lý yêu cầu”, phần mô tả nên giải thích liệu kỹ năng đó rà soát chất lượng yêu cầu, phân rã các yêu cầu phức tạp, dịch văn bản yêu cầu, phát hiện xung đột, tạo tiêu chí xác minh hay thực hiện một hành động cụ thể khác.

Mô tả ngắn giải thích mục đích và ngữ cảnh sử dụng của kỹ năng càng tốt thì trợ lý càng có thể quyết định khi nào áp dụng kỹ năng đó một cách đáng tin cậy.

Hướng dẫn

Instructions xác định AI nên làm gì sau khi kỹ năng được chọn. Đây là trường quan trọng nhất để kiểm soát hành vi của kỹ năng. Trong khi mô tả ngắn giúp AI quyết định khi nào sử dụng kỹ năng, thì hướng dẫn xác định cách kỹ năng nên được chạy.

Hướng dẫn tốt nên được viết thành chỉ dẫn rõ ràng theo từng bước. Chúng không chỉ nên mô tả đầu ra cuối cùng mà còn cả lập luận và các ràng buộc mà AI phải tuân theo khi tạo ra đầu ra đó.

Hướng dẫn nên giải thích:

• What the AI should analyze first – trợ lý thường nên hiểu mục đích kỹ thuật, ngữ cảnh, cấu trúc hoặc các mối quan hệ trước khi thay đổi hoặc tạo mới bất cứ điều gì.

• What steps the AI should perform – hành vi nên được chia thành các bước rõ ràng để đầu ra có thể lặp lại và dự đoán được.

• What the AI should preserve – điều này có thể bao gồm mục đích ban đầu, ID yêu cầu, thuật ngữ kỹ thuật, đơn vị, giá trị, ràng buộc, tham chiếu, phạm vi áp dụng, phân cấp hoặc ngữ cảnh truy vết.

• What the AI must not do – các kỹ năng tốt phải ngăn AI tự bịa ra các chi tiết kỹ thuật còn thiếu, thay đổi mục đích, đưa vào các giả định mới hoặc áp dụng thay đổi mà không có sự xem xét của người dùng.

• How the AI should handle uncertainty – nếu thông tin bị thiếu, mơ hồ hoặc không đủ, kỹ năng nên hướng dẫn AI nêu rõ vấn đề thay vì phỏng đoán.

• What output format is expected – kỹ năng nên xác định liệu kết quả nên là bảng, danh sách đầu dòng, văn bản viết lại, bản tóm tắt, danh sách kiểm tra hay báo cáo có cấu trúc.

Hướng dẫn tốt đặc biệt quan trọng đối với công việc kỹ thuật vì trợ lý có thể đang làm việc với dữ liệu ảnh hưởng đến đặc tả, xác nhận/kiểm chứng, quyết định thiết kế hoặc việc triển khai ở các công đoạn sau. Do đó, kỹ năng cần hướng dẫn AI hữu ích mà không quá tự tin.

Các lưu ý khác

• Mục tiêu không phải là viết một lời nhắc dài. Mục tiêu là xác định một quy trình vận hành rõ ràng cho AI.

• Keep Skills Focused

  Một kỹ năng nên thực hiện tốt một tác vụ có thể lặp lại.

  Nếu một kỹ năng cố làm quá nhiều việc, trợ lý sẽ khó biết khi nào nên dùng nó hơn và người dùng cũng khó tin tưởng đầu ra hơn. Ví dụ: một kỹ năng không nên kết hợp phân rã yêu cầu, dịch thuật, rà soát chất lượng, phân tích truy vết và tạo xác minh, trừ khi các hành động đó được cố ý gộp trong một quy trình làm việc được xác định chặt chẽ.

  Nếu mục đích của kỹ năng đòi hỏi nhiều hành động không liên quan, hãy tách chúng thành các kỹ năng riêng.

• Define Boundaries Clearly

  Các kỹ năng tốt nêu rõ ranh giới.

  Điều này đặc biệt quan trọng khi làm việc với yêu cầu, đặc tả và dữ liệu kỹ thuật. Trợ lý cần biết nó được phép thay đổi điều gì, điều gì chỉ nên đề xuất và điều gì tuyệt đối không được giả định.

  Các ranh giới hữu ích bao gồm:

  • Không thay đổi mục đích kỹ thuật ban đầu

  • Không bịa ra giá trị, ràng buộc hoặc quyết định thiết kế

  • Không xóa ID hoặc tham chiếu

  • Không giả định các phương pháp xác minh còn thiếu

  • Không tự động áp dụng thay đổi mà không có người dùng xem xét

  • Không coi thông tin không rõ ràng là sự thật

  Các ranh giới rõ ràng giúp giảm nguy cơ tạo ra đầu ra kỹ thuật có vẻ hợp lý nhưng sai.

• Define the Output Format

  Một kỹ năng nên chỉ cho AI cách trả về kết quả.

  Định dạng đầu ra nhất quán giúp kỹ năng dễ xem xét, so sánh và tái sử dụng hơn.

  Tùy vào kỹ năng, đầu ra có thể là:

  • Một bảng

  • Một danh sách đầu dòng

  • Một yêu cầu được viết lại

  • Một báo cáo có cấu trúc

  • Một danh sách kiểm tra

  • Một bản tóm tắt

  • Một danh sách các thay đổi được đề xuất

  • Một tập hợp các câu hỏi hoặc vấn đề còn bỏ ngỏ

  Định dạng đầu ra nên phù hợp với mục đích của kỹ năng. Ví dụ: các kỹ năng định hướng rà soát thường hoạt động tốt dưới dạng bảng với các cột vấn đề, giải thích và khuyến nghị. Các kỹ năng định hướng viết lại thường hoạt động tốt khi hiển thị văn bản gốc, đầu ra đề xuất và cơ sở lý do.