3 ChatGPT Prompts, mit denen Du effizient gute Bug Reports erstellst

 In diesem Blogartikel erfährst Du…

… wie ein guter Bug Report aufgebaut ist,

… mit welchen ChatGPT Prompts Du spielend leicht gute Bug Reports erstellst

… und wie Du KI effizient in Deinen Bugtracker integrieren kannst.

Ein Bug Report ist eine dokumentierte Beschreibung eines Fehlers in einer Softwareanwendung. Er dient als Kommunikationsmittel zwischen Nutzern, Softwaretestern, Entwicklern und Product Ownern. Die Entwickler müssen verstehen, welcher Fehler wann auftritt und wie sie ihn beheben können. Product Owner müssen verstehen, wie kritisch ein Fehler ist, um die Priorisierung der Behebung vorzunehmen. Je klarer ein Bug Report, desto effizienter läuft die Zusammenarbeit im Entwicklungsteam ab.

Wer einen Bug Report erstellt, ist von Team zu Team verschieden. Es ist eine der Hauptaufgaben von Softwaretestern. Aber auch Entwickler, POs oder Produktmanager erstellen Bug Reports, wenn sie während der Arbeit am Produkt Fehler entdecken. Genauso können Support-Teams oder die Endnutzer selbst Bug Reports erstellen, wenn sie bei der Benutzung der Software auf Probleme stoßen. Diese Berichte sind oft weniger technisch, bieten aber reale Anwendungsprobleme.

Gute Bug Reports helfen dem Entwicklungsteam, Fehler in der Software nachzuvollziehen, die Dringlichkeit des Bugs richtig einzuschätzen und schließlich zu beheben. Die Ressourcen, Bugs zu beheben und gleichzeitig neue Features zu liefern sind immer knapp. Deswegen braucht es klare Bug Reports, damit die richtigen und wichtigen Probleme schnell behoben werden können.

Ein prägnanter Titel gibt einen ersten Überblick über das Problem. Er enthält den betroffenen Bereich der Softwareanwendung und eine kurze Beschreibung des Problems.

z. B. „Login: Fehler beim Anmelden auf Webseite trotz gültiger Zugangsdaten“

Hier kannst und solltest Du ins Detail gehen. Orientiere Dich an den W-Fragen und beschreibe das Verhalten in kurzen, klaren Sätzen. Eine gute Beschreibung umfasst folgende Informationen:

1. Betroffener Bereich und Funktion: In welchem Bereich kommt es zu welchem Fehler?

z. B. Der Fehler tritt auf der Anmeldeseite unter https://www.bug.com/login auf. Der Benutzer kann sich nicht auf der Webseite anmelden, obwohl die Zugangsdaten korrekt sind.

2. Beschreibung des tatsächlichen und erwarteten Verhaltens: Wann, wo und unter welchen Bedingungen tritt der Fehler auf? Welches Verhalten wird ausgelöst? Was sollte stattdessen passieren? Gibt es bekannte Workarounds?

z. B. Wenn der Benutzer nach Eingabe der Zugangsdaten auf den „Anmelden“-Button klickt, kommt es zu einem Fehler. Nach Eingabe korrekter Zugangsdaten sollte der Benutzer zur Startseite weitergeleitet werden. Der Benutzer bleibt auf der Anmeldeseite und es wird keine Fehlermeldung angezeigt. Ein temporärer Workaround ist, den Cache und die Cookies im Browser zu löschen und es erneut zu versuchen. Dieser Workaround funktioniert jedoch nicht immer.

3. Technische Umgebung: In welcher Umgebung tritt der Fehler auf? Sind alle oder ausschließlich bestimmte Hardware-Geräte, Browser, Betriebssysteme oder Softwareversionen betroffen? Gibt es besondere Umstände, unter denen der Fehler auftritt?

z. B. Betriebssystem: Windows 10, Browser: Google Chrome Version 126.0.6478.127, Internetverbindung: Stabil, 53 Mbps.

4. Schritte zur Reproduktion: Welche Schritte wurden gegangen, als der Fehler aufgetreten ist, und wie kann der Bug reproduziert werden? Nummeriere die Schritte und beschreibe sie einzeln.

z. B.
1. Die Webseite https://www.bug.com/login öffnen.
2. Im Feld „Benutzername“ einen registrierten Benutzernamen eingeben.
3. Im Feld „Passwort“ das korrekte Passwort eingeben.
4. Auf den „Anmelden“-Button klicken.
5. Statt zur Startseite weitergeleitet zu werden, bleibt der Benutzer auf der Anmeldeseite und es erscheint keine Fehlermeldung.

Die Ressourcen, Bugs zu beheben sind meist begrenzt. Deswegen ist es wichtig einzuschätzen, wie schwerwiegend ein Fehler ist und wie dringend er behoben werden muss. Der Schweregrad des Fehlers klärt die Frage, wie der Fehler die Funktionalität der Software und die Nutzererfahrung beeinträchtigt. Ein Bug, der verhindert, dass die Software genutzt werden kann, ist kritischer als kleinere ästhetische Fehler. Die Bezeichnungen der verschiedenen Schweregradstufen unterscheiden sich von Team zu Team, aber können z. B. so aussehen:

• Blocker: Hauptfunktionalitäten der Software können nicht genutzt werden (z. B. Login, Bezahlung).
• Critical: Eine wichtige Funktion kann nicht genutzt werden.
• Major: Eine wichtige Funktion ist beeinträchtigt, kann aber durch Workarounds verwendet werden oder eine unwichtige Funktion kann nicht verwendet werden.
• Minor: Eine unwichtige Funktion ist beeinträchtigt, kann aber durch Workarounds verwendet werden.
• Trivial: Geringfügiger oder ästhetischer Fehler, der die Nutzung kaum einschränkt

Die Priorität gibt an, wie dringend der Fehler behoben werden soll und bestimmt, in welcher Reihenfolge Entwickler die Bugs beheben.

Screenshots, Videos oder Log-Dateien, die den Fehler dokumentieren, helfen dem Entwicklungsteam dabei, den Fehler besser nachzuvollziehen und zu reproduzieren.

Mit ein paar Vorlagen ist das Erstellen eines guten Bug Reports ein Kinderspiel. Doch trotzdem sitzen Entwickler in der Praxis oft vor Bug Tickets mit kryptischen Überschriften und fehlender Beschreibung. Denjenigen, die die Bug Reports erstellen, mangelt es meist weder an Wissen noch an Fähigkeiten, sondern schlicht und einfach an Zeit, alles ordentlich aufzuschreiben.

Hier bietet KI ganz neue Möglichkeiten: Mit ein paar guten Prompts kannst Du dein Wissen über den Bug im gewünschten Format bekommen, ohne stundenlang Beschreibungen zu tippen. Vor einigen Wochen haben wir bereits einige Prompts geteilt, mit denen ChatGPT Dir beim Erstellen von User Stories hilft. Jetzt verraten wir Dir unsere besten Prompts zum Thema Bug Reports. Diese 3 Use Cases kannst Du mit ChatGPT umsetzen:

1. Bug Report erstellen
2. Bug Ticket refinen
3. Bug Ticket aus Screenshot oder Log-File erstellen lassen

Nutze sie gerne und passe sie so an, dass sie Dir einen Bug Report im von Dir bevorzugten Stil und Format erstellen. Wie Du einen guten ChatGPT Prompt erstellst und welchem Aufbau unsere Prompts folgen, beschreiben wir übrigens in diesem Blogartikel genauer.

Dieser Prompt versetzt ChatGPT in einen Interviewmodus. So hilft ChatGPT Dir dabei, an alle relevanten Informationen zu einem Bug denken, und erstellt am Ende einen fertigen Bug Report für Dich – ohne dass Du viel tippen und auf Formulierungen achten musst. Öffne einen neuen Chat, gib den folgenden Prompt ein und folge anschließend der Konversation, bis Du das gewünschte Ergebnis erhältst.

Du bist ein erfahrener QA-Ingenieur und hast gemeinsam mit erfahrenen Softwaretestern schon zahlreiche Bug Reports erstellt. Du bist vertraut mit der Identifizierung und Dokumentation von Softwarefehlern. Dein Ziel ist es, mir dabei zu helfen, ein Bug Report zu erstellen.

Trete in einen Interviewmodus und stelle mir Fragen, um alle relevanten Details zu verstehen, die benötigt werden, um einen guten Bug Report zu erstellen. Stelle immer nur eine Frage auf einmal.

Duze mich und verwende eine klare und präzise Sprache, um die technischen Aspekte des Bugs zu erfassen.

Wenn du alle relevanten Informationen gesammelt hast, erstelle einen Bug Report nach folgendem Schema:

"""
## Titel
Nennt betroffenen Bereich und Funktion, gibt einen Überblick über das Problem

## Detaillierte Beschreibung
1. Betroffener Bereich und Funktion
2. Beschreibung des tatsächlichen und erwarteten Verhaltens
3. Technische Umgebung, in der der Fehler auftritt
4. Schritte zur Reproduktion

## Schweregrad und Priorität
- Einstufung des Schweregrades des Bugs in eine der Kategorien Blocker, Critical, Major, Minor oder Trivial
- Einstufung der Priorität in eine der Kategorien High, Medium oder Low
"""

Mit diesem Prompt hilft ChatGPT Dir dabei, einen bestehenden Bug Report oder einen ersten Entwurf zu überarbeiten. Öffne einen neuen Chat, gib den folgenden Prompt ein und folge anschließend der Konversation, bis Du das gewünschte Ergebnis erhältst.

Du bist ein erfahrener QA-Analyst in einem Softwareunternehmen und hast bereits zahlreiche Bug Reports verfeinert und optimiert, um sie klarer und präziser zu machen. Dein Ziel ist es, mir dabei zu helfen, einen bestehendes Bug Ticket zu verbessern, indem wir die spezifischen Schwächen im aktuellen Bug Ticket identifizieren und adressieren. Stelle sicher, dass alle notwendigen Details enthalten sind, um den Fehler vollständig zu verstehen.

Duze mich und verwende eine klare und präzise Sprache, um die technischen Aspekte des Bugs zu erfassen.

Folge dabei diesen Schritten:
1. Trete in einen Interviewmodus.
2. Frage mich zunächst nach dem existierenden Bug Ticket und gib mir anschließend eine Einschätzung darüber, was wir an dem Ticket verbessern sollten.
3. Stelle mir dann Fragen, um alle relevanten Details zu verstehen, die benötigt werden, um einen guten Bug Report zu erstellen. Stelle immer nur eine Frage auf einmal.
4. Wenn du alle relevanten Informationen gesammelt hast, erstelle einen überarbeitetes Bug Ticket nach folgendem Schema:

"""
## Titel
Nennt betroffenen Bereich und Funktion, gibt einen Überblick über das Problem

## Detaillierte Beschreibung
1. Betroffener Bereich und Funktion
2. Beschreibung des tatsächlichen und erwarteten Verhaltens
3. Technische Umgebung, in der der Fehler auftritt
4. Schritte zur Reproduktion

## Schweregrad und Priorität
- Einstufung des Schweregrades des Bugs in eine der Kategorien Blocker, Critical, Major, Minor oder Trivial
- Einstufung der Priorität in eine der Kategorien High, Medium oder Low
"""

Hier kommt unser Lieblings-Tipp: Wir versprechen Dir, dass Du überrascht sein wirst, was inzwischen mit KI möglich ist.

Ein Screenshot oder eine Log-Datei, die den Fehler festhalten, sind Gold wert und helfen dem Entwickler den Fehler nachzuvollziehen. Ein Bug Ticket, das nur aus einem Screenshot besteht, sieht jedoch kein Entwickler gern. Was, wenn wir Dir sagen, dass Du nicht viel mehr als einen Screenshot und einen Prompt brauchst, um einen ordentlichen Bug Report zu erhalten?

Denn: Du kannst in ChatGPT zusätzlich zu Deinem Prompt auch Screenshots oder Dokumente hochladen. ChatGPT kann diese Informationen auswerten und einen entsprechenden Output generieren. Öffne einen neuen Chat und wähle ChatGPT 4o aus. Gib den folgenden Prompt ein und folge anschließend der Konversation, bis Du das gewünschte Ergebnis erhältst.

Du bist ein erfahrener Softwaretester und hast schon zahlreiche Bug Reports erstellt. Ein Blick auf einen Screenshot oder einen Log-File reicht dir, um Softwarefehler zu identifizieren und präzise zu beschreiben. Dein Ziel ist es, mir dabei zu helfen, einen Bug Report für einen Softwarefehler zu erstellen. Folge dabei diesen Schritten:
1. Trete in einen Interviewmodus. Duze mich und verwende eine klare und präzise Sprache, um die technischen Aspekte des Bugs zu erfassen.
2. Bitte mich, einen Screenshot oder Log-File hochzuladen, der den Bug abbildet.
3. Analysiere die bereitgestellte Datei auf mögliche Fehler oder Fehlermeldungen und versuche, Gründe für das Auftreten dieses Fehlers zu finden.
4. Erstelle dann einen Bug Report nach folgendem Schema:

"""
## Titel
Nennt betroffenen Bereich und Funktion, gibt einen Überblick über das Problem

## Detaillierte Beschreibung
1. Betroffener Bereich und Funktion
2. Beschreibung des tatsächlichen und erwarteten Verhaltens
3. Technische Umgebung, in der der Fehler auftritt
4. Schritte zur Reproduktion

## Schweregrad und Priorität
- Einstufung des Schweregrades des Bugs in eine der Kategorien Blocker, Critical, Major, Minor oder Trivial
- Einstufung der Priorität in eine der Kategorien High, Medium oder Low
"""
5. Tritt in einen Interviewmodus und überarbeite den Entwurf des Bug Reports mit mir. Frage mich nach den dir fehlenden Informationen. Stelle immer nur eine Frage auf einmal. Wenn du alle relevanten Informationen gesammelt hast, erstelle ein überarbeitetes Bug Ticket im gleichen Format.

Mit diesen Prompts erstellen wir Bug Reports nicht nur schneller und ordentlicher – es macht auch einfach mehr Spaß. Durch das Interviewformat sammelt die KI mein Expertenwissen ein und hilft mir, das Problem wirklich in der Tiefe zu verstehen und beschreiben. Zu guter Letzt bringt sie es sogar in die richtige Form. Natürlich sind die Ergebnisse nicht immer direkt perfekt und Du musst die generierten Bug Reports immer noch einmal kritisch überprüfen. Probiere die Prompts selbst einmal aus und lass uns wissen, wie sie für Dich funktionieren.

Unser Fazit: Mit den richtigen Prompts stellt ChatGPT schon eine große Unterstützung in alltäglichen Aufgaben wie dem Erstellen von Bug Reports dar. Aber hier wollen wir nicht stehen bleiben. Wir wissen, da geht noch mehr.

Was fehlt noch, damit KI wirklich eine effiziente Unterstützung im Arbeitsalltag darstellt?

1. Wir müssen sicherstellen, dass unser Produktwissen gut geschützt bleibt. Um einen guten Bug Report mithilfe von KI zu erstellen, musst Du bestimmtes Wissen über Euer Softwareprodukt mit dem Anbieter des KI-Modells teilen. Dabei solltest Du darauf achten, sensible Daten richtig zu schützen. Wie Du ChatGPT sicher verwendest, kannst Du in diesem Blogartikel nachlesen.
2. In komplexen Softwareprodukten steckt extrem viel Wissen und nicht alles davon steht ChatGPT zur Verfügung. Es gibt z. B. bestimmte Funktionalitäten in Eurem Softwareprodukt oder Begriffe in Eurer Domäne, die ChatGPT nicht kennt. Natürlich kannst Du ChatGPT diese Informationen zur Verfügung stellen – doch das macht die Prompts oft sehr lang und kostet viel Arbeit. Um das Maximum aus der KI herauszuholen, müssen wir ihr das richtige Produktwissen einfach zugänglich machen können.
3. Nach der Arbeit in ChatGPT kommt das Copy & Paste. Ticketsystem öffnen, Bug Report einfügen, formatieren, Dateien anhängen, die richtigen Einstellungen wählen… Eine effiziente Unterstützung stellt KI unserer Ansicht nach erst dann dar, wenn sie sich intelligent in bestehende Tools integriert und direkt in Deinem Bugtracker lebt.

Genau diese Unterstützung haben wir für Dich entwickelt: Der Product Copilot für Jira, GitLab und Azure DevOps hat einen neuen Use Case und unterstützt Dich neben dem Erstellen von User Stories jetzt auch im Erstellen von Bug Reports.

Das sieht dann so aus, dass Du Bug Reports direkt in Eurem Bugtracker erstellst und am Ende Deiner Konversation mit der KI ein perfektes Bug Ticket in Eurem Jira, GitLab oder Azure DevOps erhältst. Außerdem steht der KI durch die Anbindung an Euer System viel mehr Kontextwissen über Euer Produkt zur Verfügung. So kann sie Bugs noch besser nachvollziehen und noch präzisere Bug Tickets erstellen.

Vielleicht bist Du mit ein paar Prompts in ChatGPT schon voll und ganz glücklich. Dann wünschen wir Dir viel Spaß beim Ausprobieren! Wenn Du aber wissen willst, wie es aussieht, wenn eine KI Dein Produkt kennt und sich effizient in Dein Ticketsystem integriert, musst Du unbedingt unseren Product Copilot ausprobieren. Aktuell ist der Product Copilot nur für ausgewählte Nutzer verfügbar. Aber wenn Du Dich in unsere Warteliste einträgst, informieren wir Dich als Erstes, sobald Du den Product Copilot ausprobieren kannst.