Requirements Manager
Agentisches Requirements Management
Der Requirements Manager (rm.reqpool.com) ist die agentische Requirements-Management-Plattform der Suite: Sie deckt den gesamten Weg von Rohquellen — Dokumenten, Video, Audio — bis zur bestätigten, exportierbaren Spezifikation ab, mit KI in jedem Prozessschritt. Betrieb auf Azure mit Entra-ID-SSO; die Spezifikation liegt in einer Graphdatenbank (Neo4j), KI-Modelle laufen über Azure AI Foundry (GPT-5, Claude Opus/Sonnet), Transkription über Azure AI Speech.
Module & Features
Strukturierte Spezifikation als Baum
Module gruppieren Epics, Epics gruppieren User Stories. Jede Anforderung hat Markdown-Text, Anforderungsart (funktional, nicht-funktional, Randbedingung, Schnittstelle, Daten, Qualität), Status, Kommentare und eine vollständige Versionshistorie — jede Änderung erzeugt eine neue Version.
KI-Extraktion aus beliebigen Quellen
Dokumente (Word, PDF), Videos und Audios werden hochgeladen und agentisch analysiert; Audio/Video wird mit Sprecherzuordnung transkribiert. Jede extrahierte Anforderung erhält einen Quellenverweis — bei Medien mit Zeitstempel; die Modul-/Epic-Hierarchie entsteht direkt aus den Quellen. Verarbeitung als Hintergrund-Jobs mit Fortschrittsanzeige und Abbruchmöglichkeit.
Qualitätsmodul
Analyse jeder Anforderung gegen acht Kriterien (eindeutig, vollständig, konsistent, verifizierbar, atomar, notwendig, umsetzbar, nachverfolgbar) plus Prüfungen auf Dokumentebene (Vollständigkeit, Redundanz- und Widerspruchsfreiheit, einheitliche Struktur, Priorisierung). Quality Scores je Modul und Epic; schwache Formulierungen werden im Text markiert, Korrekturvorschläge lassen sich einzeln übernehmen oder agentisch über die gesamte Spezifikation ausrollen.
Engineer: Umsetzungsreife herstellen
Analysiert die Spezifikation aus Umsetzungssicht (Programmierung, CI/CD, Betrieb), ermittelt alle offenen Punkte und formuliert sie als Fragen an den Product Owner — je mit einer vorausgefüllten KI-Annahme zum Bestätigen oder Überschreiben. Aus den Antworten entstehen automatisch neue Anforderungen in der Spezifikation.
Export/Import mit Branch-Modell
Export nach Excel, Word, ReqIF und JSON. Jeder Export ist ein Arbeitszweig: Beim Re-Import vergleicht die Plattform je Anforderung Basis, Main Trunk und Zweig (Three-Way-Merge); die KI erkennt semantische Konflikte und Dubletten und schlägt die Auflösung vor — Kunden und Fachbereiche arbeiten offline in Excel/Word, ohne dass Stände auseinanderlaufen.
Baselines & Coding Intent
Versionsstände einfrieren und bestätigen lassen — referenzierbar für Verträge, Schätzungen und Abnahmen und direkter Input für ReqPOOL Signoff. Auf Wunsch entsteht daraus ein agentischer Coding Intent als Markdown — die Brücke zur KI-gestützten Umsetzung.
MCP-Schnittstelle für KI-Agenten
Das Backend stellt einen MCP-Endpoint (Streamable HTTP, Entra-ID-gesichert) bereit: Externe KI-Clients und Coding-Agenten können die Spezifikation durchsuchen, lesen und rollenbasiert bearbeiten.
Governance & Verwaltung
SSO ausschließlich über Microsoft Entra ID, Einladung per E-Mail; Rollen Systemadmin, Admin/Projektmanager, User und Kunde. Der Systemadmin verwaltet die KI-Modelle zentral; je Projekt wird ein starkes Modell (Extraktion, Konfliktauflösung) und ein schnelles Modell (Klassifikation, Massenarbeit) gewählt — inklusive Datenzonen-Kennzeichnung (EU/global).
Kundennutzen
- Schneller zur Spezifikation: Aus Workshop-Mitschnitten, Lastenheften und E-Mails wird in Stunden statt Wochen eine strukturierte, quellenverknüpfte Spezifikation.
- Nachweisbare Qualität: Objektive Qualitätskriterien und Scores machen den Reifegrad messbar; agentische Verbesserung hebt ihn systematisch — weniger Nacharbeit und Missverständnisse in der Umsetzung.
- Lückenlose Nachvollziehbarkeit: Quellenverweise bis zum Zeitstempel im Video, Versionshistorie jeder Anforderung, eingefrorene Baselines — belastbar für Verträge, Abnahmen und Audits.
- Zusammenarbeit ohne Medienbruch: Kunden arbeiten mit eigener Rolle direkt in der Plattform oder offline in Excel/Word; der KI-gestützte Merge fängt Konflikte ab.
- Weniger Projektrisiko: Engineer deckt offene Punkte vor Umsetzungsbeginn vollständig auf, statt sie im Sprint zu entdecken.
- KI-ready in beide Richtungen: Anforderungen entstehen mit KI-Unterstützung und fließen über Coding Intent und MCP direkt in die KI-gestützte Entwicklung — die Spezifikation wird zur maschinenlesbaren Grundlage der Umsetzung.
- Enterprise-tauglich: Entra-ID-SSO, Rollenmodell, zentrale Modellverwaltung mit EU-Datenzonen-Option, Betrieb auf Azure.
Best Practices der Nutzung
- Workshops konsequent aufzeichnen — die Plattform arbeitet mit Originalquellen: Transkription mit Sprecherzuordnung und Zeitstempel-Quellenverweisen statt Gedächtnisprotokollen.
- Vor jedem Gate das Qualitätsmodul laufen lassen; agentische Verbesserungen fachlich reviewen, bevor sie übernommen werden.
- Engineer vor Umsetzungsbeginn vollständig abarbeiten — jede KI-Annahme vom Product Owner bestätigen oder überschreiben lassen.
- Fachbereich und Kunden über die Kundenrolle oder den Excel/Word-Zweig einbinden; Re-Import mit KI-Merge statt manuellem Abgleich.
- Baselines vor Verträgen, Schätzungen und Abnahmen bestätigen lassen; den Coding Intent gemeinsam mit der Architektur reviewen, bevor er an die Implementierung geht.