Analyse automatiseren

Het idee is om te onderzoeken welke stappen in de software development life cycle allemaal geautomatiseerd kan worden. Het onderscheid die ik maak bestaat uit de volgende fasen.

Analyse: analyse van de huidige processen met als product een lijst van requirements.
Design: functioneel en technisch ontwerp van het product.
Implementatie: realisatie van het product
Evaluatie: evaluatie van het proces met diverse testen

De eerste stap is de analyse van de behoefte van de klant. De behoefte van de klant wordt in veel gevallen gehaald uit observaties en interviews. Daarnaast willen we dat hier de requirements uit worden gehaald; maar wel op zo’n manier dat ze goed aansluiten bij de bedrijfsdoelen en dat ze formeel worden opgeschreven zodat er weinig ruis ontstaat over wat de inhoud is. Uiteraard zou het geweldig zijn dat vanuit de requirements duidelijke taken (issues) komen die in een Git achtige setting kunnen worden ingelezen.

Met behulp van claude an python ben ik gekomen tot de volgende workflow. Ik heb al een voorbeeld uitgewerkt op GitHub

input/ een folder waar je jouw materiaal kan uploaden
Step 1 — Personas (Persona Canvas + Value Proposition Canvas) worden ingeladen
Step 2 — MoSCoW Analysis (python3 analysis/moscow_analyzer.py)
Step 3 — Requirements (epics, user stories, functional requirements) worden gegenereerd
Step 4 — output/requirements.md hier zijn de requirements te vinden.
Step 5 — output/tasks.csv (GitHub Issues) de requirements worden vertaald naar github issues
Step 6 — Time Estimation (python3 analysis/time_estimator.py) tijds investering op basis van diverse rollen wordt tegevoegd.

Het ziet er mooi en overzichtelijk uit. Belangrijk is nu om te testen of het werkt. Aandachtspunt blijft de analyse. Je wilt eigenlijk niet dat dit zomaar wordt gedeeld met AI want het kan sensitieve informatie bevatten. Vandaar dat er gekozen is voor een python script. Het is nog wel uit te zoeken hoe die nog wat meer los komt te staan van AI zodat deze onafhankelijke kan draaien.