Relynx Requirement Intelligence

Mehrdeutige, unvollständige oder nicht testbare Anforderungen sind teuer: Sie zeigen sich spät als Nacharbeit, als Implementierungen am Ziel vorbei und als Testfälle, die sich nicht sicher ableiten lassen. Jedes Ticket manuell zu prüfen, skaliert nicht.

• Anforderungen direkt in Jira analysieren, wo Teams ohnehin arbeiten, statt sie in ein separates Werkzeug zu übertragen.
• Vom Modell strukturierte Ausgaben anfordern und sie gegen ein Schema validieren, bevor Nutzer etwas davon sehen.
• Ergebnisse als Vorschläge präsentieren, die ein Mensch prüft – nicht als automatische Änderungen am Ticket.

• TypeScript
• Atlassian Forge
• Jira
• LLM APIs

• Plattformvorgaben von Forge: isolierte Laufzeitumgebung, Ausführungslimits und Berechtigungen.
• Deterministischer Umgang mit nicht deterministischen Modellausgaben durch Schemas und explizite Fehlerzustände.
• Die Analysequalität anhand repräsentativer Beispielanforderungen bewerten statt anhand von Einzelfällen.
• Transparenter und sparsamer Umgang mit Kundendaten.