3 ChatGPT Prompts, mit denen Du Deine User Stories verbesserst

In diesem Blogartikel erfährst Du...

... 3 ChatGPT Prompts für die Arbeit mit User Stories,

... mein Fazit aus dem Experiment, User Stories mit ChatGPT zu schreiben

... und die Grenzen, die ich in der Arbeit mit ChatGPT sehe.

Ein Experiment: Kann KI mich beim Schreiben von User Stories unterstützen?

Eigentlich ist uns allen klar, wie eine gut vorbereitete User Story aussehen sollte. Das Story Template ausfüllen, ein paar Acceptance Criteria dazupacken, noch fix die Definition-of-Ready checken und fertig ist die Story für das nächste Planning. Aber irgendwie ist es mit dem User-Stories-Vorbereiten ein bisschen wie früher mit den Hausaufgaben. Meist sind es echt viele, sehr oft kommt mir noch etwas Wichtigeres dazwischen und am Ende muss ich sie in die kleine (Meeting-)Pause vorm nächsten Sprintwechsel quetschen. Mit mäßigem Erfolg und wenig Beifall vom Team. Und das, obwohl ich weiß, wie hilfreich und wichtig gut ausgearbeitete Stories sind.

Inspiriert von den vielen kreativen Experimenten mit AI Bots wie ChatGPT, die unsere Welt gerade in Aufruhr versetzen, habe ich mal versucht, ob ich mir mit ein bisschen Prompt Engineering einen AI Copilot zaubern kann, der mich bei meinen Hausaufgaben unterstützt.

In diesem Artikel teile ich mit Euch meine Erfahrungen und meine liebsten Prompts. Sie helfen mir, die Unzulänglichkeiten existierender Tools wie Jira für mich zu fixen, die Zeit und die Nerven meiner Kollegen zu schonen und dabei auch noch Spaß zu haben.

3 ChatGPT Prompts für die Arbeit mit User Stories

Als ChatGPT Anfang 2023 für alle frei verfügbar war, ging ein Aufschrei durch unsere Schulen. Schüler würden es nutzen, um ihre Hausaufgaben zu machen. Lehrer wären wehrlos gegen die Flut generierter Aufsätze. Das führe absehbar zu einer Verdummung unserer Kinder und die Zivilisation unausweichlich in den Abgrund.

Ich glaube, ein Bildungssystem, in dem Schüler ihre Aufgaben mit ChatGPT lösen, statt selbst etwas dazu zu lernen, sollte dringend überdacht werden. Wenn Schüler (und Produktteams) lernen, Werkzeuge wie ChatGPT zu nutzen, um ihre Kreativität zu beflügeln, ihre Arbeitsergebnisse zu optimieren und potenziell fehlerhafte Antworten durch kritisches Hinterfragen und eigene Recherche zu korrigieren, sehe ich enormes Potential für die Wissensarbeit.

Von diesem Mindset inspiriert, habe ich ausprobiert, wie ich ChatGPT dazu bringen kann, mir bei meinen Hausaufgaben, dem Vorbereiten von User Stories, zu helfen.

Ich habe 3 Szenarien ausprobiert:

• Das Erzeugen einer Neuen User Story
• Das Zerlegen einer zu komplexen Story
• Das Bewerten und Verbessern der Qualität einer existierenden Story

Einen ersten Story-Entwurf erzeugen

Unser Product Backlog besteht im Wesentlichen aus Tickets mit einem Titel, der eine Idee umreißt. Erst 1-2 Sprints bevor ein Idee in die Umsetzung gehen soll, bereite ich sie für das Planning auf. Oft sitze ich dann vor einer leeren Beschreibung oder einem Template, das ich ausfüllen muss.

Statt sofort das nächste Refinement Meeting mit meinen Kollegen anzusetzen, habe ich ChatGPT gebeten, mich mit Fragen beim Story Refinement zu unterstützen.

Bitte interviewe mich. Frage mich nacheinander einzelne Fragen, um die Informationen zu einer User Story zu sammeln. Warte jeweils meine Antwort ab, bevor du die nächste Frage stellst. Sammle meine Antworten. Frage mich als erstes nach dem Feature Titel. Dann weitere einzelne Fragen für die User Story (Nutzergruppe, Wert für Nutzer und Erwartungen des Nutzers). Dann weitere einzelne Fragen, die für User Stories wichtig sind.

Wenn ich alle Fragen einzeln beantwortet generiere aus meinen Antworten eine perfekte User Story (Titel, Story Template, Acceptance Criteria) für ein neues Feature.

So sah eine meiner Konversationen mit ChatGPT aus:

Meine Learnings:

• Mit einem Prompt versetze ich ChatGPT in einen Interviewmodus. Ich muss nicht viel tippen, sondern werde durch interaktive Fragen durch das Refinement geleitet.
• ChatGPT achtet für mich darauf, die wichtigen Aspekte einer User Story (Nutzer, Wert für den Nutzer, Erwartungen) anzugeben. Ich kann mich ganz auf die inhaltliche Arbeit konzentrieren.
• Auf Grundlage meiner Antworten erhalte ich interessante Folgefragen. Ich habe tatsächlich den Eindruck, jemand denkt mit.
• Auch wenn ich den Entwurf einer Story gemeinsam mit Kollegen ausarbeite, bietet der Interviewmodus eine nützliche Moderation und gute Zusammenfassung.
• Was mich überrascht hat: Das Gespräch fühlt sich natürlich an. Die Fragen, die ChatGPT mir stellt, suggerieren sogar ein gewisses Domänenverständnis.
• Aus wenigen knappen Antworten, bei denen ich nicht auf saubere Formulierungen oder Tippfehler achten muss, bekomme ich eine echt netten Entwurf für meine Story generiert.
• Wenn ChatGPT mal abdriftet oder etwas dazu erfindet, kann ich diese Fehler durch kurze Anweisungen korrigieren.

Insgesamt habe ich so mehr Spaß als beim Ausfüllen eines Templates und dem Abhaken von Checklisten.

Eine komplexe Story zerlegen

Es kommt vor, dass eine Story zu komplex oder aufwendig erscheint, um in einem Sprint komplett umgesetzt zu werden. Um mich bei der Zerlegung zu unterstützen, nutze ich folgenden Prompt:

Bitte interviewe mich.

Hilf mir bei der Zerlegung einer sehr komplexen User Story. Frage mich die einzelne Fragen zur Zerlegung. Jede Deiner Nachrichten darf nur eine Frage stellen. Warte mit der nächsten Frage auf meine Antwort. 

Die Zerlegung soll so erfolgen, dass jede Story eigenständig Wert schafft und unabhängig ausgeliefert werden kann. Frage mich nach Ideen wie kleinere Stories mit nutzlichen Mehrwert für den Nutzer aussehen könnten.

Wenn ich alle Fragen einzeln beantwortet habe, nenne mehrere kleinere User Storys. 

Halte deren Beschreibung kurz.

Hier die aktuelle Story:

Als Administrator von TeamChat möchte ich unternehmensweite Chat-Einstellungen verwalten.

Meine Learnings:

• Mit dem richtigen Prompt kann ich ChatGPT dazu bringen, mir bei einer Zerlegung zu helfen, die einzeln auslieferbare und wertschaffende Stories erzeugt.
• Die Rückfragen beachten dabei den Kontext der ursprünglichen Story und erscheinen inhaltlich reflektiert.
• Wenn eine Rückfrage auf kleinere Missverständnisse hindeutet, kann ich diese durch eine etwas ausführlichere Antwort korrigieren.
• Die resultierenden zerlegten Stories sind inhaltlich in sich abgeschlossen.
• Wieder kann ich einiges an Tipparbeit und Fehlerkorrektur sparen.

Eine bestehende Story verbessern

Manchmal finde ich vor dem Sprint Planning eine Story, die angefangen, aber bei weitem nicht präsentierfähig ist. Um sie in unser einheitliches Format zu bringen und die fehlenden Details zu ergänzen, bitte ich ChatGPT darum, die aktuelle Qualität der Story zu bewerten und mir bei der Verbesserung zu helfen.

Bewerte die Qualität der folgenden User Story:

Titel: CSV Export, Beschreibung: TBD

Generiere die Bewertung als strukturierten Report nach diesen DoR-Kriterien. 

- Verständlichkeit der Beschreibung
- Nutzer/Nutzergruppe klar identifiziert
- Wert für Nutzer wird deutlich
- Aktzeptanzkriterien klar definiert
- Verwendet klare eindeutige Sprache
- keine unnötigen technischen Details

Vergebe am Ende ein Gesamtrating der Storyqualität von 1 bis 5 Sternen

Die gesamte Konversation sieht dann so aus:

Meine Learnings:

• Die angefragte Bewertung meiner aktuellen Story ist ein guter Ausgangspunkt für eine Verbesserung.
• Indem ich den Prompt zur Bewertung anpasse, kann ich selbst bestimmen, worauf bezüglich der Story Wert gelegt werden soll.
• ChatGPT lobt mich für Dinge, die ich schon gut gemacht habe. Das motiviert.
• Auf wertschätzende und geduldige Art und Weise ruft der Dialog mir ins Gedächtnis, worauf es bei einer guten Story ankommt.
• Außerdem bekomme ich hilfreiche Fragen gestellt, um die Lücken zu ergänzen.
• Was mir nicht so gut gefällt, lasse ich mit einfachen Anweisungen umarbeiten.
• Am Ende der Konversation erhalte ich eine Story in unserem üblichen Format (und ohne meine unvermeidlichen Tippfehler). Und ich spare mir langes manuelles Editieren.

Erstes Fazit

Mit den vorgestellten Prompts erledige ich meine Hausaufgabe „Stories fürs Planning vorbereiten“ mit meinem unterhaltsamen und immer freundlichen Copiloten ChatGPT. So habe ich jemanden, der mitdenkt, während meine Kollegen mit GitHub Copilot programmieren, und habe viel mehr Spaß als alleine. Durch ein interviewartiges Gespräch entsteht eine Art Flow, an dessen Ende ein nützlicher Vorschlag für eine bessere User Story entsteht, ohne grübeln vor dem weißen Blatt Papier und ohne Tippfehler.

Nicht immer sind die Ergebnisse sofort perfekt, manchmal ist ChatGPT etwas begriffsstutzig, aber dann erkläre ich noch etwas mehr oder starte die Konversation noch mal neu. Also alles fast so wie bei echten Kollegen. 

Natürlich muss ich die generierten Stories am Ende noch einmal genau lesen und darf mich nicht blind auf die Texte verlassen, die ChatGPT generiert. Aber ich komme mit den Prompts einfacher und schneller zu guten User Stories, mit denen ich ins Refinement oder Planning gehen kann. Und auf ein kritisches Review durch die Teamkollegen im Planning kann ich mich sowieso verlassen.

Welche Grenzen sehe ich in der Arbeit mit ChatGPT?

Vielleicht probierst Du die Prompts gleich mal aus und findest sie genauso nützlich und spaßig wie ich. Aber eigentlich sind sie nur der Anfang. Denn obwohl diese Prompts mich schon ein Stück voranbringen, sehe ich darüber hinaus noch viel mehr Potential.

Punkt eins - Domänenwissen. Viele Softwareprodukte erfordern spezifisches Fachwissen. Wenn ich einen schlauen Kollegen bitte, mit mir auf unsere Stories zu schauen, hat der das natürlich im Hinterkopf. ChatGPT hat keine Ahnung von unserer Domäne oder unserem Produkt, kennt unsere Kunden nicht. Aber was wäre, wenn wir Künstliche Intelligenz mit dem fehlenden Know-How ausstatten und ihr beibringen könnten, sich in unser Produkt hineinzudenken?

Punkt zwei - Fachliche Expertise: Das Schöne daran, mit echten Kollegen zusammenzuarbeiten, ist ja, dass sie ihre eigene fachliche Expertise mitbringen. Sie stellen Fragen und haben Antworten, auf die ich nicht alleine komme, und bringen mich so weiter. Letztlich kommen durch die Prompts, die ich ChatGPT füttere, beide Seiten der Konversation von mir. Die ideale Lösung für mich sähe so aus: Spezifische Expertenfragen gestellt bekommen und Expertenantworten erhalten, an die ich noch gar nicht denke und die ich nicht selbst triggern muss.

Punkt drei - Toolintegration: Der letzte Punkt hat mit meiner (berechtigten?) Ungeduld zu tun. Oder ist es Bequemlichkeit? Natürlich nimmt mir ChatGPT schon einiges an Arbeit ab. Aber wie cool wäre es, wenn ich nicht erst alle notwendigen Informationen in ChatGPT tippen müsste. Wenn ich am Ende die Ergebnisse, die mir gefallen, nicht selbst zu einer fertigen User Story in unserem Jira zusammenfügen müsste…

Ich halte diese Punkte für absolut lösbar. Dann sehe ich meinen persönlichen Product Copilot vor mir – einen AI-basierten Helfer, der mein Produkt so gut wie ich und meine Kollegen kennt, der mich mit interaktiven Expertenfragen leitet und aus meiner Produktvision perfekte Jira User Stories generiert, der gemeinsam mit mir und meinem Team Kundenwünsche in wertvolle Produktfeatures verwandelt.

Neugierig, wie das aussehen könnte?

Vielleicht bist Du schon zufrieden damit, ein paar Prompts in ChatGPT auszuprobieren. Wenn Du aber wissen willst, wie eine AI aussieht, die Dein Produkt kennt, die passende fachliche Expertise mitbringt und auch noch in Eure Arbeitsumgebung integriert ist, ist unser Product Copilot genau das Richtige für Dich.

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