Migliorare le User Stories con l'assistenza dell'AI

Nel campo dello sviluppo software, soprattutto nei metodi agili, è super importante creare user stories chiare e utili. Le user stories sono descrizioni semplici delle funzionalità di un'applicazione software dal punto di vista di un utente. Aiutano i team a capire cosa vuole l'utente e come il software può soddisfare queste esigenze. Però, scrivere buone user stories può essere difficile. Questo articolo parla di come i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM)-un tipo di intelligenza artificiale (AI)-possono aiutare a migliorare la qualità delle user stories, attingendo da un'esperienza pratica all'interno di un'azienda reale.

#Importanza delle User Stories

Le user stories sono essenziali nello sviluppo Agile perché guidano il team su cosa deve essere costruito. Una buona user story di solito segue una struttura del tipo: "Come [ruolo dell'utente], voglio [funzionalità] così che [beneficio]." Questo formato aiuta a garantire che il team di sviluppo si concentri sulle esigenze dell'utente e sul valore che la funzionalità porta. Le user stories dovrebbero includere anche i Criteri di Accettazione, che sono le condizioni che devono essere soddisfatte affinché la story sia considerata completa.

La qualità delle user stories può influenzare la velocità del processo di sviluppo e quanto bene il prodotto finale soddisfi le aspettative del cliente. Fattori come chiarezza, completezza e coerenza sono cruciali. Se una user story è scritta male, può portare a incomprensioni, tempo sprecato e anche insoddisfazione tra gli utenti.

#Sfide nella Scrittura di Buone User Stories

Nonostante l'importanza delle user stories ben scritte, ci sono delle sfide nel redigerle. Gli sviluppatori devono assicurarsi che le storie abbiano requisiti chiari e siano facili da testare. Tuttavia, con la natura frenetica dello sviluppo agile, è facile trascurare questi elementi.

Esistono varie linee guida e framework per aiutare a valutare la qualità delle user stories, come il framework INVEST, che sottolinea l'indipendenza, la negoziabilità, il valore, la stimabilità, la piccola dimensione e la testabilità. Eppure, anche con queste linee guida, i team spesso faticano a implementarle efficacemente.

#Il Ruolo dell'AI nel Migliorare le User Stories

I recenti progressi nell'AI, in particolare attraverso l'uso degli LLM, presentano nuove opportunità per supportare lo sviluppo software. Questi modelli possono analizzare testi e fornire suggerimenti per miglioramenti, rendendoli strumenti preziosi per affinare le user stories.

La nostra ricerca mirava a sfruttare gli LLM per automatizzare e migliorare la qualità delle user stories in un contesto agile. L'obiettivo era creare un sistema AI che potesse lavorare insieme ai team per migliorare la scrittura delle user stories e garantire una migliore allineamento con le esigenze degli utenti.

#Progettare un Sistema AI per il Miglioramento delle User Stories

Per esplorare questa idea, abbiamo creato un framework per un Sistema di Agenti Basato su LLM Autonomo (ALAS). Questo sistema include agenti AI progettati per lavorare insieme per analizzare e migliorare le user stories. Ogni agente ha un ruolo specifico, come un Product Owner (PO) o un Requirements Engineer (RE), e contribuisce con la sua expertise al compito.

Il framework consiste in diversi componenti chiave:

1. Definizione del Compito: Il processo inizia definendo su cosa lavoreranno gli agenti. Questo include comprendere gli obiettivi, il contesto e i requisiti per le user stories da migliorare.

2. Ruoli degli Agenti: Ogni agente ha un ruolo definito con responsabilità specifiche. Per esempio, l'agente PO si concentra su assicurarsi che le user stories siano allineate con la visione del prodotto, mentre l'agente RE enfatizza chiarezza e completezza.

3. Base di Conoscenza Condivisa: Gli agenti comunicano e collaborano attraverso una base di conoscenza condivisa. Questa risorsa contiene informazioni sul compito e sulla storia pertinente, che aiuta a mantenere il contesto mentre gli agenti lavorano.

4. Processo di Collaborazione: Gli agenti partecipano a una conversazione in cui scambiano idee, suggerimenti e miglioramenti per le user stories. Ogni interazione si basa sulle risposte precedenti, permettendo un affinamento iterativo della storia.

#Implementazione del Sistema AI

Per implementare l'ALAS in un contesto pratico, ci siamo associati a un'azienda, il Gruppo IT della Posta Austriaca, che utilizza pratiche di sviluppo agile. Ci siamo concentrati su un progetto di consegna mobile, dove le user stories giocano un ruolo significante nella pianificazione e coordinamento tra i team.

L'implementazione ha coinvolto due fasi principali:

1. Preparazione del Compito: Questa fase include la definizione del compito, del contesto e dei ruoli degli agenti. Tecniche di prompt sono state utilizzate per guidare le interazioni degli agenti, assicurandosi che comprendessero le loro responsabilità. Tecniche come la creazione di persona e il prompting k-shot hanno aiutato gli agenti ad adottare i loro ruoli in modo efficace.

2. Esecuzione del Compito: In questa fase, gli agenti seguivano un prompt strutturato per completare subtasks. Lavoravano collaborativamente, con i prompt che guidavano le loro discussioni e contributi. La natura iterativa del processo permetteva un miglioramento continuo delle user stories.

#Testare il Sistema AI

Abbiamo testato l'efficacia dell'ALAS cercando di migliorare la qualità di 25 user stories per l'applicazione di consegna mobile. Le user stories iniziali sono state analizzate e gli agenti hanno lavorato per migliorare la loro chiarezza e dettaglio.

Il feedback è stato raccolto dai membri del team che hanno valutato sia le versioni originali che quelle migliorate delle user stories. I partecipanti hanno valutato le storie su una scala da 1 a 5, riflettendo le loro percezioni sulla qualità e sulla soddisfazione.

#Risultati e Riscontri

Il feedback ha evidenziato alcuni punti chiave:

• Chiarezza e Comprensibilità: Le versioni migliorate delle user stories hanno mostrato notevoli miglioramenti in chiarezza. I partecipanti hanno notato che i criteri di accettazione erano più chiari e il flusso narrativo migliorato.

• Complessi e Dettagli: Anche se i miglioramenti sono stati riconosciuti, alcuni partecipanti hanno sollevato preoccupazioni sulla lunghezza e sulla complessità delle storie migliorate. Molti hanno osservato che le descrizioni dettagliate, sebbene informative, rendevano le storie più difficili da comprendere.

• Utilità dell'AI: In generale, i partecipanti hanno apprezzato il ruolo degli agenti AI nel perfezionare le user stories. Hanno riconosciuto il potenziale dell'AI di alleggerire il compito di creare user stories chiare ed efficaci.

#Sfide e Considerazioni

Nonostante questi successi, ci sono state sfide notevoli:

1. Allineamento Contestuale: L'AI a volte ha faticato ad allineare le sue uscite con obiettivi di progetto specifici. Il feedback ha indicato che alcuni dettagli inclusi nelle storie migliorate non erano rilevanti per il contesto specifico.

2. Supervisione Umana: Anche se l'AI ha generato contenuti preziosi, è stata evidente la necessità di una validazione umana. I Product Owners hanno giocato un ruolo cruciale nella revisione e affinamento delle uscite per garantire che soddisfacessero gli standard del progetto.

3. Limitazioni dell'AI: Ci sono stati casi in cui l'AI ha prodotto risposte plausibili ma non accurate. Una preparazione attenta dei prompt e la regolazione dei parametri dell'AI sono essenziali per mitigare questi rischi.

#Miglioramenti Futuri

I risultati suggeriscono diversi ambiti per migliorare il sistema AI:

• Incorporare Agenti specializzati: Espandere la gamma di agenti per includere ruoli focalizzati su testing e assicurazione qualità potrebbe migliorare il processo. Ad esempio, un agente Tester potrebbe aiutare a verificare i criteri di accettazione, mentre un Quality Analyst potrebbe monitorare la qualità complessiva della storia.

• Ottimizzare le Tecniche di Prompting: Raffinare il modo in cui i prompt sono strutturati e migliorare l'uso del contesto aiuterà l'AI a produrre uscite più rilevanti.

• Regolazione dei Parametri AI: Modificare i parametri per bilanciare creatività e accuratezza migliorerà ulteriormente l'efficacia del sistema AI.

#Conclusione

L'esplorazione degli agenti AI nel migliorare la qualità delle user stories mostra promesse. Il nostro studio ha dimostrato che i modelli di linguaggio di grandi dimensioni possono migliorare significativamente la chiarezza e l'utilità delle user stories all'interno di un framework agile. Tuttavia, ha anche evidenziato l'importanza dell'expertise umana nel supervisionare le uscite dell'AI per garantire l'allineamento con gli obiettivi di progetto e le esigenze degli utenti.

Concentrandosi sull'integrazione di ruoli specializzati, sull'ottimizzazione delle interazioni AI e sul mantenimento della supervisione umana, il potenziale dell'ALAS può essere pienamente realizzato. Man mano che l'AI continua a evolversi, ha il potenziale di trasformare il modo in cui i team di sviluppo software creano e gestiscono le user stories, portando infine a prodotti migliori e utenti soddisfatti.