Variability-Driven User-Story Generation using LLM and Triadic Concept Analysis

要約

要件に広く使用されているアジャイルプラクティスは、一連のユーザーストーリー（「アジャイル製品バックログ」とも呼ばれる）を作成することです。これには、特定の目的で機能を処理するペア（役割、機能）のリストが大まかに含まれています。
ソフトウェア製品ラインのコンテキストでは、類似のシステムのファミリーの要件は、システムごとに1つのユーザーストーリーセットのファミリーであり、トリプルのセット（システム、ロール、機能）で構成される3次元データセットにつながります。
このホワイトペーパーでは、Triadic Concept Analysis（TCA）とLarge Language Model（LLM）を組み合わせて、既存のシステムファミリの変動ロジックに依存する新しいシステムを開発するために必要なユーザーストーリーセットを提案します。
このプロセスは、1）TCAへの影響のセットとして表される3次元の変動性を計算することで構成されています。2）設計者に、設計者の選択肢の選択を提供する、3）オプションの選択をキャプチャする4）この選択に対応する最初のユーザーストーリーセットを提案する5）
このプロセスは、67の同様の目的のWebサイトのユーザーストーリーセットで構成されるデータセットで評価されます。

要約(オリジナル)

A widely used Agile practice for requirements is to produce a set of user stories (also called “agile product backlog”), which roughly includes a list of pairs (role, feature), where the role handles the feature for a certain purpose. In the context of Software Product Lines, the requirements for a family of similar systems is thus a family of user-story sets, one per system, leading to a 3-dimensional dataset composed of sets of triples (system, role, feature). In this paper, we combine Triadic Concept Analysis (TCA) and Large Language Model (LLM) prompting to suggest the user-story set required to develop a new system relying on the variability logic of an existing system family. This process consists in 1) computing 3-dimensional variability expressed as a set of TCA implications, 2) providing the designer with intelligible design options, 3) capturing the designer’s selection of options, 4) proposing a first user-story set corresponding to this selection, 5) consolidating its validity according to the implications identified in step 1, while completing it if necessary, and 6) leveraging LLM to have a more comprehensive website. This process is evaluated with a dataset comprising the user-story sets of 67 similar-purpose websites.

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