要約
アジャイル ソフトウェア開発では、高品質のユーザー ストーリーを維持することが重要ですが、困難でもあります。
この研究では、オーストリアのポスト グループの IT アジャイル チームにおけるユーザー ストーリーの品質を自動的に向上させるための大規模な言語モデルの使用について調査します。
Autonomous LLM ベースのエージェント システムのリファレンス モデルを開発し、社内に実装しました。
この調査におけるユーザー ストーリーの品質と、ユーザー ストーリーの品質向上に対するこれらのエージェントの有効性は、6 つのアジャイル チームの 11 人の参加者によって評価されました。
私たちの調査結果は、ユーザー ストーリーの品質を向上させ、アジャイル開発における AI の役割に関する研究に貢献し、業界環境における AI の変革的影響の実例を提供するという LLM の可能性を示しています。
要約(オリジナル)
In agile software development, maintaining high-quality user stories is crucial, but also challenging. This study explores the use of large language models to automatically improve the user story quality in Austrian Post Group IT agile teams. We developed a reference model for an Autonomous LLM-based Agent System and implemented it at the company. The quality of user stories in the study and the effectiveness of these agents for user story quality improvement was assessed by 11 participants across six agile teams. Our findings demonstrate the potential of LLMs in improving user story quality, contributing to the research on AI role in agile development, and providing a practical example of the transformative impact of AI in an industry setting.
arxiv情報
| 著者 | Zheying Zhang,Maruf Rayhan,Tomas Herda,Manuel Goisauf,Pekka Abrahamsson |
| 発行日 | 2024-03-14 14:35:53+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google