В Agile-разработке критерии приемки определяют условия, которым должен соответствовать продукт, чтобы быть принятым пользователем, заказчиком или другими заинтересованными сторонами. Создание этих критериев крайне важно для эффективного управления проектом и обеспечения того, чтобы окончательный продукт соответствовал ожиданиям заинтересованных сторон. Однако это может быть трудоемким и вызывать затруднения. К счастью, Python, совместно с GPT (Generative Pre-trained Transformer) от Hugging Face, предлагает мощное решение для автоматизации этого процесса. В этой статье мы рассмотрим методику, предоставим инструкции и продемонстрируем на практике, как Python и GPT от Hugging Face могут оптимизировать генерацию критериев приемки.

Понимание GPT от Hugging Face

GPT от Hugging Face – это передовая модель обработки естественного языка, которая отлично справляется с задачами генерации текста. Используя мощь глубокого обучения, ГПТ может генерировать текст, сходный с человеческим, на основе предоставленных ему подсказок. Эта способность делает его ценным инструментом для автоматизации различных заданий, связанных с текстом, включая генерацию критериев приемки.

Методология

  • Установка зависимостей: начните с установки необходимых библиотек Python. Используйте pip, инструмент для установки пакетов Python, для установки библиотеки transformers, разработанной Hugging Face.
pip install transformers
  • Создание подсказки: сформулируйте ясную и краткую подсказку, которая описывает контекст и требования. Подсказка должна содержать достаточную информацию для того, чтобы GPT мог сгенерировать соответствующие критерии.
  • Генерация критериев приемки: используйте Питон для взаимодействия с моделью GPT и генерации критериев приемки на основе предоставленной подсказки. Сгенерированный текст будет отражать понимание GPT контекста и требований, изложенных в подсказке.

Инструкции

Давайте рассмотрим шаги по генерации критериев приемки с использованием Python и GPT от Hugging Face:

  • Импорт библиотек: начните с импорта необходимых библиотек в вашем скрипте Python.
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
  • Загрузка предварительно обученной модели: загрузите предварительно обученную модель GPT и токенизатор.
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
  • Формулирование подсказки: определите ясную и краткую подсказку, в которой будет описан контекст и требования к критериям приемки.
prompt = "Как пользователь, я хочу иметь возможность добавлять новую задачу, чтобы эффективно отслеживать мои задачи."
  • Генерация: используйте промт для генерации критериев приемки с помощью модели GPT.
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")

output = model.generate(input_ids, max_length=100, num_return_sequences=3, temperature=0.7)
  • Отображение результатов: раскодируйте и отобразите сгенерированные критерии приемки.
for i, sample_output in enumerate(output):

print("Критерии приемки ", i+1, ": ", tokenizer.decode(sample_output, skip_special_tokens=True))

Пример

Мы разрабатываем приложение для управления задачами и нам нужно сформулировать критерии приемки для функции добавления новой задачи. Наша подсказка может выглядеть следующим образом:

Как пользователь, я хочу иметь возможность добавлять новую, чтобы эффективно отслеживать их.

Запустив эту подсказку через модель GPT, мы сгенерируем критерии приемки, соответствующие нашим требованиям.

И вот что он выдаст:

  1. Добавление должно быть доступно из основного меню приложения. Пользователь должен иметь возможность вводить заголовок и описание. Система должна автоматически присваивать уникальный идентификатор каждой новой задаче. После добавления задачи пользователь должен видеть ее в списке активных.
  2. Пользователь должен иметь возможность добавлять новую задачу, заполняя форму с полями для заголовка, описания и срочности. Введенные данные должны сохраняться и отображаться в списке. Система должна предоставлять возможность редактирования или удаления добавленной.
  3. При добавлении пользователь должен видеть форму с полями для ввода заголовка, описания и приоритета. После заполнения формы и сохранения информации, задача должна отображаться в списке активных с указанием всех введенных данных.

Заключение

Python, совместно с GPT от Hugging Face, предлагает мощное решение для автоматизации генерации критериев приемки в Agile-разработке. Следуя предоставленной методологии и инструкциям, разработчики могут упростить процесс создания всеобъемлющих критериев приемки, экономя время и повышая эффективность проекта.