Ich habe hier eine Sammlung von Use-Cases für das, was unser Chatbot künftig können soll. Was wären deiner Ansicht nach eine sinnvolle, Use-Case-basierte Gruppierungen (max. 10 Gruppen) für diese Use-Cases? Es geht darum, dass ich unsere Abteilungsleiter bitte, diese Gruppen zu priorisieren. Bitte gib mindestens drei Arten, um diese Use-Cases sinnvoll zu gruppieren.


Entwickler:in beschreibt das eigene Projekt/Aufbau und nennt die relevanten Normen mit der Frage, ob etwas gegen diese Normen verstößt.
Entwickler:in beschreibt einen Sachverhalt, und der Chatbot findet die entsprechenden normativen Anforderungen dafür.
Entwickler:in beschreibt vage einen Sachverhalt, und der Chatbot gibt korrekte normative Begriffe zurück.
Entwickler:in nennt geforderte Normen und der Chatbot listet alle Normverweise rekursiv von einer Norm ausgehend auf (z.B. die EN ISO 13849 bezieht sich auf die IEC 61508, die IEC 61508 bezieht sich auf die IEC 62443 etc.).
Entwickler:in nutzt den Chatbot, um zu prüfen, ob es zu einem bestimmten Thema eine Norm gibt, welche bei unser Unternehmen vorliegt.
Ein:e Nutzer:in beschreibt ein technisches Projekt und bekommt eine Liste mit möglichen zugehörigen Normen (z.B. basierend auf Inhalten des Kapitels Anwendungsbereich).
Entwickler:in lässt sich die Unterschiede/Änderungen zwischen zwei Versionen einer Norm zeigen (Schneller Diff).
Entwickler:in fragt den Chatbot nach Lösungen für ein konkretes technisches Problem im Projektkontext und ob Normen dazu Anforderungen oder Lösungen bieten (ähnlich zu 2?)
Cybersecurity-Expert:in nutzt Chatbot, um Querverweise zwischen verschiedensten Normen zu finden (ähnlich zu 4?)
Entwickler:in möchte automatisch Testfälle generieren (z.B. Grenzwertbetrachtung, Fault Injection Tests), um Handarbeit bei Standard-Requirements zu reduzieren, die nicht von anderen Tools abgedeckt sind.
Entwickler:in möchte gezielt Requirements aus Normen herausstellen.
Benutzer:in erfragt Anforderungen für SIL (Safety Integrity Level) oder Performance-Level, oder welche Diagnosezeiten erreicht werden müssen.
Entwickler:in fragt Chatbot nach Begriffsdefinition im Kontext eines Projekts / gegebener Normen um die normative Definition zu finden, in denen ein vom Kunde / von MAs erwähnter Begriff definiert ist.
Entwickler:in nutzt den Chatbot, um ein besseres Verständnis des Kontextes zu einer Norm / einem Begriff einer Norm zu finden (z.B. Best Practices)
Entwickler:in nutzt den Chatbot, um Zusammenhänge mit weiteren Normen zu erschließen
Entwickler:in generierst mithilfe des Chatbots Beispiele / Erläuterungen zu Normen (einfache + korrekte Erläuterungen zu komplexen Sachverhalten)
Mitarbeiter:in nutzt Chatbot / KI um schnell das gesuchte Dokument zu finden
Mitarbeiter:in nutzt den Chatbot um herauszufinden, ob es eine bestimmte Regelung gibt und wo sie steht
Mitarbeiter:in fragt Chatbot nach spezifischen internen Regelungen, um schnell Antworten zu erhalten, ohne Dokumente öffnen zu müssen (z.B. "Wie sind die Arbeitszeiten bei unser Unternehmen geregelt?").
Mitarbeiter:in fragt Chatbot nach kürzlich geänderten Regelungen, um einen Überblick über Aktualisierungen zu erhalten (z.B. "Welche OAs wurden letzten Monat geändert?").
Entwickler:in fragt Chatbot nach der Lösung eines in der Vergangenheit aufgetretenen Problems, um von früheren Erfahrungen zu lernen.
Mitarbeiter:in fragt Chatbot nach konkreten Angriffsvektoren für einen Hack, um potenzielle Sicherheitslücken zu identifizieren.
Mitarbeiter:in fragt Chatbot nach der Vorgehensweise, Erlaubtem/Verbotenem und relevanten Personen/Gruppen zu einem bestimmten Sachverhalt, um schnell Klarheit zu erhalten.
Mitarbeiter:in fragt Chatbot, ob eine bestimmte Sache bei unser Unternehmen geregelt ist, um die Existenz relevanter Bestimmungen zu prüfen.
Entwickler:in fragt den Chatbot nach einem Code-Grundgerüst oder einer Vorlage, die bereits dem internen Code-Stil entspricht.
Entwickler:in gibt dem Chatbot Code mit sensiblen Informationen und lässt diesen auf Einhaltung des internen Code-Stils überprüfen.
Entwickler:in klärt mit dem Chatbot, welche Regeln oder Guidelines für einen bestimmten Sachverhalt oder Codeausschnitt in einem spezifischen Projekt gelten.
Entwickler:in erhält vom Chatbot vorläufiges Feedback zu gegebenem Code hinsichtlich konkret benannter Guidelines, bevor der eigentliche Code-Review-Prozess beginnt.
Entwickler:in gibt dem Chatbot Code, um ihn gemäß den internen Coding-Guidelines formatieren zu lassen.
Verifikateur:in gibt dem Chatbot Code und fragt, an welchen Stellen der Code gegen den internen Coding-Styleguide verstößt.
Entwickler:in fragt den Chatbot nach Regeln zu bestimmten Programmierkonstrukten.
Entwickler:in nutzt den Chatbot, um schnell herauszufinden, welche Regeln es zu einem bestimmten Thema im Codierstandard gibt.
Entwickler:in nutzt den Chatbot, um geschriebenen Code auf Einhaltung des internen Codierstandards zu überprüfen.
Entwickler:in nutzt den Chatbot, um Code gemäß dem internen Codierstandard generieren zu lassen.
Entwickler:in kann den Quellcode schon im Vorfeld partiell gegen die Coding-Guidelines prüfen lassen.
Entwickler:in fragt den Chatbot, wie ein bestimmtes Codemuster gemäß den internen Coding-Guidelines korrekt umzusetzen ist.
Entwickler:in lässt in regelmäßigen Abständen (z.B. vor Feierabend, vor GIT-Commits) den geschriebenen Code durch die KI auf Coding-Style-Regeln wie Namensgebung überprüfen (z.B. Präfix "i16" für vorzeichenbehaftete, 16-Bit-Ganzzahl-Variablen).
Entwickler:in nutzt den Chatbot im Rahmen einer IDE-Integration (ähnlich Copilot) für On-the-fly-Checks des Coding-Styles, Code-Vorschläge und Autocompletion.
Entwickler:in nutzt den Chatbot, um Fragen zu Vorgaben und Anforderungen zu klären.
Entwickler:in fragt Chatbot nach bekannten Fehlerursachen und deren Lösungen, um wiederholte Fehler zu vermeiden und Zeit zu sparen, insbesondere bei Problemen, an denen andere Kolleg:innen bereits gearbeitet haben.
Entwickler:in erhält vom Chatbot Lösungsvorschläge und deren Bewertungen im Rahmen eines Dialogs, auch zur Vorbereitung auf interne Diskussionen mit anderen Mitarbeiter:innen.
Projektleiter:in/Entwickler:in/Vertriebler:in erstellt mit Hilfe des Chatbots erste Entwürfe für Projektpläne oder Angebotstexte auf Basis grober Projektbeschreibungen.
Entwickler:in fragt den Chatbot nach den besten Tools für eine spezifische Aufgabe, z.B. das beste Unit-Test-Tool für C-Entwicklung, oder geeignete Debugger, UART-Interfaces und Compiler.
Nutzer:in verwendet den Chatbot, um Best Practices zu einem bestimmten Thema zu erfahren.
Nutzer:in erhält auf Basis einer Schlagwortsuche eine oder mehrere Zusammenfassungen von der KI bekannten internen Dokumenten.
Entwickler:in fragt den Chatbot nach bereits intern bekannten Lösungsansätzen zu einem spezifischen Problem.
Chatbot / KI identifiziert ungünstige Strukturen im Quellcode, die über die Möglichkeiten einer reinen statischen Code-Analyse hinausgehen.
Entwickler:in/Projektleiter:in/Manager:in erhält vom Chatbot einen ersten, groben Überblick über mögliche Stolperfallen in einem Projekt, insbesondere in noch unbekannten Bereichen wie z.B. Cybersecurity, wenn sie neu in ein Projekt einsteigen.
Nutzer:in fragt den Chatbot nach Empfehlungen zu einem bestimmten Thema (z.B. "Was sollte ich in Bezug auf Thema XY wie tun, was sollte ich tunlichst lassen?").
Entwickler:in fragt den Chatbot nach Informationen und Erläuterungen zu üblichen Schaltungsteilen.
Entwickler:in nutzt den Chatbot zur Code-Compliance-Prüfung und Weiterentwicklung: Der/die Entwickler:in übergibt den zu entwickelnden Code an den Chatbot, der diesen auf die Einhaltung relevanter Normen und Coding Standards überprüft. Der Chatbot liefert dann Feedback und Empfehlungen, um den Code normkonform zu gestalten, was gleichzeitig die Weiterentwicklung des/der Entwickler:in fördert.
Entwickler:in erhält Lösungsvorschläge für Fehler: Der/die Entwickler:in gibt eine Fehlermeldung und einen Codeausschnitt an den internen Chatbot, um mögliche Lösungsvorschläge für das Problem zu erhalten.
Entwickler:in lässt Justifications für Codeänderungen generieren: Der/die Entwickler:in bittet den Chatbot, eine Begründung (Justification) für eine bestimmte Codeimplementierung zu generieren, auch wenn er/sie sich der Korrektheit der eigenen Lösung sicher ist.
Entwickler:in erhält standardisierte Justifications für Fehlermeldungen: Der/die Entwickler:in gibt eine Fehlermeldung an den internen Chatbot, um mögliche, häufig genutzte oder standardisierte Begründungen (Justifications) dafür zu erhalten.
Entwickler:in lässt Lint-Kommentare generieren: Der/die Entwickler:in teilt dem Chatbot mit, welche Fehlermeldungen oder Warnungen in einem Lint-Bericht für bestimmte Codebereiche ausgeblendet werden sollen, und der Chatbot generiert daraufhin die entsprechenden Kommentare in der korrekten Syntax für den Quellcode.
Mitarbeiter:in fragt den Chatbot, um grundlegende Informationen zu einem Schulungsthema zu erhalten, wenn kein Trainer verfügbar ist, oder um ein Thema nach einer Schulung zu vertiefen.
Mitarbeiter:in fragt den Chatbot, um spezifische Stellen zu einem bestimmten Thema in bereits absolvierten Schulungsunterlagen zu finden und anzeigen zu lassen.
Mitarbeiter:in fragt den Chatbot, ob ein bestimmtes Thema in einer unser Unternehmen-Schulung behandelt wird, und lässt sich die entsprechende Schulung anzeigen.
Mitarbeiter:in stellt dem Chatbot eine geplante Tätigkeit vor und erhält eine Übersicht relevanter, vorhandener Schulungen.
Mitarbeiter:in fragt den Chatbot nach kürzlich geänderten oder neu hinzugefügten Schulungsunterlagen.
Der Chatbot beantwortet Fragen zu Schulungsinhalten und liefert Querverweise zu relevanten Informationen.
Der Chatbot gibt zu jeder Information die Quelle als Pfad an, sodass die Schulungsmaterialien direkt aufgerufen werden können.
Der Chatbot liefert komprimierte, sachliche und kurze Informationen zu Schulungsthemen.
Mitarbeiter:in fragt den Chatbot, ob unser Unternehmen bestimmte Schulungen anbietet und welche Inhalte diese grob umfassen.
Nutzer:in fragt Chatbot nach Hilfe bei einer ersten Aufwandsschätzung für ein neues Themengebiet: "Als Nutzer frage ich den Chatbot um Unterstützung bei der Abschätzung des Aufwands für ein bisher unbekanntes Themengebiet, um einen Richtwert zu erhalten und Einblick in das Thema zu bekommen."
Nutzer:in bittet Chatbot um Feedback zu einer bestehenden Aufwandsschätzung und Annahmen: "Als Nutzer bitte ich den Chatbot, meine bestehende Aufwandsschätzung und mein Annahmensystem zu überprüfen und mir Feedback zu geben, was fehlt oder wo hohe Risiken bestehen könnten."
Nutzer:in fragt Chatbot nach einer Aufwandsschätzung für ein Arbeitspaket basierend auf ähnlichen Projekten: "Als Nutzer frage ich den Chatbot nach einer Aufwandsschätzung für ein bestimmtes Arbeitspaket, wobei die Schätzung auf Daten und Erfahrungen aus ähnlichen Aufgaben in anderen Projekten basiert."
Nutzer:in lässt sich vom Chatbot mögliche Tätigkeiten in einem Arbeitspaket auflisten: "Als Nutzer lasse ich mir vom Chatbot mögliche Tätigkeiten und Schritte innerhalb eines Arbeitspakets auflisten, um eine präzisere Aufwandsschätzung vornehmen zu können."
Nutzer:in fragt Chatbot nach einer Aufwandsspanne für ein (Teil-)Projekt basierend auf Komplexität und historischen Daten: "Als Nutzer frage ich den Chatbot nach einer Bandbreite des Aufwands für ein (Teil-)Projekt, basierend auf meiner Einschätzung der Komplexität (leicht/mittel/schwer) und unter Berücksichtigung gewichteter Daten von abgeschätztem und tatsächlichem Aufwand aus früheren Projekten."
Nutzer:in gibt Chatbot eine textuelle Projekt-/Aufgabenbeschreibung für eine Aufwandsschätzung: "Als Nutzer gebe ich dem Chatbot eine textuelle Beschreibung eines Projekts oder einer Aufgabe und bitte um einen Aufwandsvorschlag, der gegebenenfalls auf anderen internen Projektbeschreibungen basiert."
Nutzer:in fragt Chatbot nach Aufwandsschätzung für geplante Aufgabe basierend auf historischen Projektdaten: "Als Nutzer frage ich den Chatbot nach einer Aufwandsschätzung für eine geplante Aufgabe, basierend auf den Daten früherer Projekte."
Nutzer:in bittet Chatbot um eine grobe Aufwandsschätzung für eine Aufgabe mit unbekannter Technologie: "Als Nutzer frage ich den Chatbot nach einer groben Abschätzung des Aufwands für eine Aufgabe, obwohl ich mit der genutzten Technologie nicht vertraut bin. Der Chatbot soll die Schätzung basierend auf den Rahmenbedingungen und den Technologien liefern, um mir einen Startpunkt für die Diskussion im Team zu geben."
Nutzer:in fragt Chatbot nach Übersicht vorheriger Aufwandsschätzungen, Begründungen und Angebotstexten für Arbeitspakete: "Als Nutzer frage ich den Chatbot nach einer Übersicht über frühere Aufwandsschätzungen, deren Begründungen und zugehörige Angebotstexte für spezifische Arbeitspakete."
Nutzer:in fragt Chatbot nach einheitlichem Wording / Definitionen zur Vermeidung von Missverständnissen und Fehlern.
Projektleiter:in / Entwickler:in / Vertriebler:in bittet den Chatbot, eine Liste von Arbeitspaketen auf Grundlage einer Projektbeschreibung zu generieren oder zu vervollständigen.
Kalkulator:in gibt dem Chatbot eine Aufgabenbeschreibung und erhält eine Liste potenzieller Teilaufgaben, die möglicherweise übersehen wurden.
Kalkulator:in bittet den Chatbot, zu einer Aufgabenbeschreibung notwendige Beistellungen und Liefergegenstände aufzulisten.
Nutzer:in bittet den Chatbot, implizite Annahmen zu einer Aufgabenstellung zu identifizieren, die ins TQUO aufgenommen werden könnten.
Nutzer:in fragt den Chatbot nach der Bedeutung von Abkürzungen (Aküfis), die im Kontext von unser Unternehmen oder anderen Dokumenten wie TQUO verwendet werden.
Nutzer:in bittet den Chatbot, eine Übersicht zu erstellen, die Texte, geschätzten Aufwand, benötigte Ressourcen und Kapazitäten zu einem Thema zusammenfasst, um die Angebotserstellung zu beschleunigen und zu vereinfachen.
Entwickler:in fragt den Chatbot, um Doxygen-kommentierten Code zu erhalten.
Entwickler:in gibt Code in den internen Chatbot, erhält eine Doxygen-Doku zum Code
Entwickler:in gibt Code+Kommenare (in non-Doxygen Format) an internen Chatbot, Kommentare werden in Doxygen-Format umgewandelt
Neue:r Mitarbeiter:in stellt Chatbot eine Frage und erhält als Antwort *auch* Informationen aus Schulungsmaterialien
Entwickler:in gibt Fehlermeldung an internen Chatbot um Hilfe bei der Fehlerlösung zu erhalten
Tester:in gibt Kommentar zu Justification von Entwickler:in an internen Chatbot und erhält Erläuterung zu dieser Justification
Tester:in gibt komplettes Projekt an Chatbot und erhält eine Liste von Justifications, die potenziell problematisch sein könnten, mit Begründung weshalb
Entwickler:in kann prüfen, ob es eine Abschlussarbeit zu einem Thema gibt
Entwickler:in fragt Chatbot nach relevanten internen Expert:innen: Der Chatbot hilft dabei, herauszufinden, ob ein:e Mitarbeiter:in, der:die eine relevante Abschlussarbeit verfasst hat, noch bei unser Unternehmen tätig ist und als Ansprechpartner:in hinzugezogen werden kann.
Entwickler:in erhält themenspezifisches Wissen aus Abschlussarbeiten: Der Chatbot integriert Wissen aus internen Abschlussarbeiten, um Fragen zu spezifischen Themen zu beantworten und so über reines Normenwissen hinaus relevantes Fachwissen bereitzustellen.
Entwickler:in erschließt neues Themenwissen durch den Chatbot: Der Chatbot ermöglicht es Entwickler:innen, sich Wissen über Themen anzueignen, die bisher noch nicht in Projekten behandelt wurden, und nutzt dabei beispielsweise Abschlussarbeiten als Proof of Concept.
Entwickler:in findet Ansprechpartner:innen und Kataloge über den Chatbot: Der Chatbot identifiziert nicht nur, ob eine Person verfügbar ist, sondern bietet auch weiterführende Informationen wie Ansprechpartner:innen in Synopsis-Systemen und Verweise auf relevante Kataloge.
Entwickler:in sucht nach ähnlichen Themen und Projekten: Der Chatbot identifiziert ähnliche Themen oder Projekte, die bereits behandelt wurden, um Redundanzen zu vermeiden und vorhandenes Wissen optimal zu nutzen.
Entwickler:in erhält Zusammenfassungen von Abschlussarbeiten/Dokumenten: Der Chatbot kann eine grobe Zusammenfassung von relevanten Abschlussarbeiten oder internen Dokumenten liefern und auf Nachfrage detailliertere Informationen bereitstellen.
Entwickler:in erhält weiterführende Quellen zu Hardware-Themen: Der Chatbot liefert weiterführende Quellen zu spezifischen Hardware-Themen, wobei diese Quellen auch aus internen Abschlussarbeiten stammen können.
Mitarbeiter:in fragt Chatbot nach dem zuständigen Ansprechpartner / Bereich für eine spezifische Frage.
Mitarbeiter:in fragt Chatbot nach Verantwortlichkeiten für bestimmte Aufgaben oder Prozesse (z.B. "Wer erstellt das freigegebene Dokument?", "Bei wem frage ich nach einem Poolfahrzeug?", "Wer beschafft Material?").
Mitarbeiter:in nutzt den Chatbot, um zu ermitteln, wer für ein bestimmtes Thema oder einen Bereich verantwortlich ist.
Entwickler:in fragt Chatbot nach Kernfeatures, besonderen Eigenschaften, oder typischen Applikationen elektronischer Bauteile aus einer durchsuchbaren Datenbank von Datenblättern.
Entwickler:in fragt Chatbot nach Experten: "Ich erhalte zu meinem Problem eine Liste von Mitarbeiter:innen, die Spezialist:innen auf dem Themengebiet sind und mir weiterhelfen können."
Nutzer:in fragt Chatbot nach Kompetenzen: "Nutzer:in möchte wissen, wer Kompetenzen bei einem bestimmten Thema hat bzw. an wen man sich mit seiner Frage wenden könnte."
KI erstellt Kompetenzprofil basierend auf Selbsteinschätzung und Projekthistorie: "Jede:r Mitarbeiter:in gibt seine persönliche Abschätzung von Kernkompetenzen an und wie er/sie in den unterschiedlichen Projekten mitgewirkt hat. Die KI entscheidet darauf basierend, wen man am besten zu einem bestimmten Thema bei tieferen Fragen ansprechen kann."
Projektleiter:in fragt Chatbot nach potenziellen Mitarbeiter:innen: "Projektleiter:in kann nach potenziellen Mitarbeiter:innen mit Vorwissen zu einem Projekt fragen."
Entwickler:in fragt Chatbot nach Technologie-Erfahrung: "Ich als Entwickler:in habe eine Technologie in einem Projekt, mit der ich nicht vertraut bin, und frage die KI: Welche Business Units/Mitarbeiter:innen haben damit schon gearbeitet? Gab es schon ähnliche Projekte?"
Chatbot gibt detaillierte Kompetenz-Auskunft: "Welche:r Mitarbeiter:in hat Kompetenzen in welchem Bereich, seit wann, was kann er/sie gegebenenfalls beantworten und was nicht? Was war Thema der Weiterbildungen?"
Mitarbeiter:in fragt Chatbot nach Projekthistorie von Kolleg:innen: "Welche:r Mitarbeiter:in hat schon an einem bestimmten Thema gearbeitet?"