AI for Software Requirements and User Story Generation

• Podstawowa znajomość cykli życia projektów oprogramowania
• Znajomość ram Agile lub Scrum
• Nie wymagane doświadczenie techniczne

Grupa docelowa

• Właściciele produktów
• Business analitycy
• Mistrzowie Scrum

Kurs AI for Software Requirements and User Story Generation jest praktycznym kursem skupionym na wykorzystaniu generatywnego AI do przekształcania inputu stakeholderów w strukturalne wymagania, epiki, historie użytkowników i kryteria akceptacji odpowiednie dla przepływów rozwojowych Agile.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących profesjonalistów ds. produktów i projektów, którzy chcą wykorzystać narzędzia takie jak ChatGPT lub Claude, aby poprawić klarowność, szybkość i śledzenie w zbieraniu i ulepszaniu wymagań.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Używać wyzwań AI do zbierania i ulepszania wymagań biznesowych.
• Przekształcać prośby o funkcje w dobrze zstrukturalizowane historie użytkowników i epiki.
• Generować kryteria akceptacji, przypadki brzegowe i definicje ukończenia z pomocą AI.
• Współpracować z zespołami rozwojowymi za pomocą dokumentacji strukturowanej przez AI.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Dużo ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne implementowanie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby uregulować.

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji dla Requirements Engineering

• Przegląd narzędzi sztucznej inteligencji dla zespołów produktowych
• Zrozumienie roli wymagań w Agile i Scrum
• Korzyści i ograniczenia stosowania sztucznej inteligencji do gromadzenia wymagań

Zbieranie i strukturyzowanie wymagań za pomocą sztucznej inteligencji

• Symulacja wywiadu z AI: przekształcanie werbalnych informacji w wymagania
• Techniki promptowania do wyjaśniania niejasnych stwierdzeń
• Organizowanie wymagań w tematy i funkcje

Tworzenie historiografii użytkowników i epickich

• Przekształcanie prostego tekstu w działające historie użytkowników
• Używanie sztucznej inteligencji do identyfikacji aktorów, działań i celów
• Tworzenie epickich i hierarchii historii na podstawie sugestii sztucznej inteligencji

Pisanie kryteriów akceptacji i przypadków granicznych

• Generowanie testowych kryteriów Given-When-Then
• Identyfikowanie ścieżek wyjątkowych i warunków granicznych za pomocą sztucznej inteligencji
• Przeglądanie wyjść sztucznej inteligencji pod kątem klarowności i kompletności

Dopracowywanie i pielęgnowanie historii z użyciem sztucznej inteligencji

• Podsumowywanie spotkań z interesariuszami i notatek
• Dzielenie i łączenie historii za pomocą wskazówek promptów
• Automatyzowanie dopracowywania backlogu z pomocą sztucznej inteligencji

Collaboration i przekazywanie

• Dzielenie się historiami wygenerowanymi przez sztuczną inteligencję z programistami
• Zapewnienie śledzenia od funkcji do przypadku testowego
• Generowanie dokumentacji do zatwierdzenia przez interesariuszy

Podsumowanie i kolejne kroki