Prompt-Based Automation of Agile Requirements Documentation: Design for Limited-Infrastructure Environment

Автор(и)

  • Roman Kruk Institute of automation, cybernetics and computer engineering, National University of water and environmental engineering
  • Nataliia Zhukovska The Department of Computer Science and Applied Mathematics, The National University of Water and Environmental Engineering, NUWEE

DOI:

https://doi.org/10.31713/MCIT.2025.032

Ключові слова:

Agile, requirements engineering, prompt engineering, Large Language Models, Feature Specification, process automation

Анотація

This study presents a proof-of-concept design and evaluation of a prompt-based automation approach for Agile requirements documentation in a limited-infrastructure environment. Building upon a previously proposed five-step LLM-based analytical framework, the research explores how structured prompt engineering can replicate the behavior of a full middleware system for transforming Jira exports into publishable Feature Specification Documents. The experiment involved 12 iterative prompt-refinement cycles applied to real project data. The final Gem’s configuration achieved 79% successful cases (improved by 27% when project knowledge artifacts were included). The results confirm that prompt-driven automation can effectively bridge unstructured Agile artifacts and formal specification, offering a lightweight and auditable alternative to traditional requirements documentation workflows.

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-11-06

Як цитувати

Kruk, R., & Zhukovska, N. (2025). Prompt-Based Automation of Agile Requirements Documentation: Design for Limited-Infrastructure Environment. Моделювання, керування та інформаційні технології, (8), 113–116. https://doi.org/10.31713/MCIT.2025.032

Номер

№ 8 (2025): Моделювання, керування та інформаційні технології

Розділ

Software engineering and information technologies

Ліцензія

Авторське право (c) 2025 Моделювання, керування та інформаційні технології

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Всі матеріали поширюються на умовах ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License, яка дозволяє іншим розповсюджувати роботу з визнанням авторства цієї роботи і першої публікації в цьому журналі.