Spezifikationserfassungsmodus • Zwei KI-Prompt-Typen

Spezifikationserfassungsmodus

Der Spezifikationserfassungsmodus bietet ZWEI UNTERSCHIEDLICHE KI-Prompt-Typen, die Unternehmensteams helfen, Anforderungen zu erfassen und zu verfeinern, die Entwicklungsteams selbstbewusst umsetzen können.

Textverbesserung verbessert Klarheit und Grammatik. Aufgabenverfeinerung erweitert Vollständigkeit und Implementierungsbereitschaft. Beide sind essenzielle Werkzeuge für Unternehmensteams, die komplexe Entwicklungs-Workflows und detaillierte Anforderungserfassung verwalten.

$5 Gratis-Guthaben • Pay-as-you-go • Funktioniert auf macOS und Windows

Zwei unterschiedliche KI-Prompt-Typen

Textverbesserung

Verbessert Grammatik, Satzstruktur, Klarheit und Prägnanz unter Beibehaltung der ursprünglichen Absicht, des Tons und der technischen Detailtiefe des Benutzers. Perfekt zum Polieren von Rohentwürfen und Sprachtranskriptionen.

  • Bewahrt ursprüngliche Bedeutung und Absicht
  • Korrigiert Grammatik und Interpunktion
  • Verbessert Satzfluss und Lesbarkeit
  • Erhält technische Genauigkeit

Aufgabenverfeinerung

Erweitert Aufgabenbeschreibungen durch Identifizierung impliziter Anforderungen, Füllung übersehener Lücken, Klärung erwarteten Verhaltens und Randfälle sowie Hinzufügen technischer Überlegungen, um Aufgaben vollständiger und implementierungsbereiter zu machen.

  • Identifiziert implizite Anforderungen
  • Klärt Randfälle und Einschränkungen
  • Fügt technische Implementierungsdetails hinzu
  • Macht Aufgaben für Entwickler umsetzbar

Beide Prompt-Typen nutzen große Sprachmodelle zur Inhaltsverbesserung unter Beibehaltung der ursprünglichen Absicht und Kernbedeutung der Benutzereingabe. Dies stellt sicher, dass Ihre Spezifikationen Ihrer Vision treu bleiben und gleichzeitig klarer und vollständiger werden.

Warum Unternehmensteams den Spezifikationserfassungsmodus nutzen

Vage Anforderungen führen zu falschen Implementierungen

KI generiert Code basierend auf unklaren Aufgabenbeschreibungen und übersieht kritische Einschränkungen und Randfälle.

Umschreiben von Aufgabenbeschreibungen verschwendet Zeit

Manuelle Verfeinerung mehrdeutiger Beschreibungen verlangsamt die Planung und schafft Fehlausrichtungen.

Mentale Modelle gehen in der Übersetzung verloren

Was Sie sich vorstellen, stimmt nicht mit dem überein, was niedergeschrieben wird, was zu Implementierungsdrift führt.

So funktioniert es

Text in Aufgabenbeschreibung auswählen

Markieren Sie beliebigen Text in Ihrer Aufgabenbeschreibung oder im Code-Editor. Ein Popover erscheint sofort.

"Verbessern" oder "Aufgabe verfeinern" wählen

Verbessern: Schnelle Stil-/Klarheitskorrekturen. Aufgabe verfeinern: Tiefgehende kontextuelle Verbesserung mit Projektdateien.

KI verarbeitet mit vollem Kontext

Claude Sonnet 3.5 analysiert mit Projektdateien, Verzeichnisstruktur und anpassbaren Prompts.

Verfeinerter Text inline angewendet

Verbesserter Text ersetzt Auswahl automatisch. Bewahrt Formatierung und Cursor-Position.

Hauptfähigkeiten

Kontextbewusste Verfeinerung

KI versteht Ihre Projektstruktur, enthaltene Dateien und benutzerdefinierte Anweisungen bei der Textverfeinerung.

Anpassbare System-Prompts

Definieren Sie projektspezifische Prompts mit Platzhaltern für Dateiinhalte, Verzeichnisbaum und benutzerdefinierte Anweisungen.

Erfassung mentaler Modelle

Iterative Verfeinerung hilft KI, Ihre Absicht zu verstehen. Auswählen → verfeinern → erneut verfeinern bis perfekt.

Sofortige Anwendung

Nicht-Streaming-Verarbeitung für Geschwindigkeit. Ergebnisse direkt angewendet mit Konflikterkennung zum Schutz Ihrer Bearbeitungen.

Häufige Anwendungsfälle

Vage Anforderungen vor Planung klären

Verwandeln Sie "Auth-Bug beheben" in spezifische Schritte mit Randfällen, betroffenen Services und Validierungsprüfungen.

Abgekürzte Notizen in vollen Kontext erweitern

Konvertieren Sie Kurzschrift wie "User-Service refactoren" in detaillierte Aufgabe mit Einschränkungen, Abhängigkeiten und Rollback-Plan.

Aufgabenbeschreibungen für Team-Ausrichtung verfeinern

Stellen Sie sicher, dass Aufgabenbeschreibungen für Reviewer und nachgelagerte Implementierung klar sind.

Häufig gestellte Fragen

Alles, was Sie über PlanToCode wissen müssen

Ja. PlanToCode bietet einen Human-in-the-loop-Workflow, bei dem Teamleiter und Stakeholder generierte Implementierungspläne prüfen, Details bearbeiten, Modifikationen anfordern und Änderungen genehmigen können, bevor diese von Coding-Agents oder Entwicklern ausgeführt werden. Dies gewährleistet Corporate Governance und verhindert Regressionen.
Laden Sie Microsoft Teams Meeting-Aufzeichnungen oder Bildschirmaufnahmen in PlanToCode hoch. Fortgeschrittene multimodale Modelle analysieren sowohl Audio-Transkripte (inklusive Sprecher-Identifikation) als auch visuelle Inhalte (geteilte Bildschirme, Dokumente), um Spezifikationsanforderungen zu extrahieren. Sie prüfen die extrahierten Insights - Entscheidungen, Action Items, Diskussionspunkte - und integrieren sie in Implementierungspläne.
Ja. Implementierungspläne zerlegen Änderungen auf Datei-für-Datei-Basis mit exakten Repository-Pfaden entsprechend Ihrer Projektstruktur. Dieser granulare Ansatz stellt sicher, dass Sie genau wissen, was vor der Ausführung modifiziert wird, und bietet vollständige Transparenz und Kontrolle.

Beginnen Sie mit KI klare Spezifikationen zu erfassen

Laden Sie PlanToCode herunter, um Sprachaufnahme, Videokontext und Inline-Umschreibung zu kombinieren, bevor Sie Implementierungspläne generieren.

Spezifikationserfassung – KI‑Textverbesserung | PlanToCode