Rovo Prompt Best Practices: Ein praktischer Leitfaden für Atlassian-Teams

Atlassian Rovo ist jetzt also in allen kostenpflichtigen Cloud-Plänen enthalten. Es ist direkt in die Tools integriert, die Ihr Team bereits verwendet, wie Jira und Confluence, und soll Ihr neuer KI-Teamkollege sein. Aber wie Sie vielleicht schon festgestellt haben, ist es nicht ganz so einfach, durchgängig gute Ergebnisse zu erzielen, indem man nur eine Frage stellt.

Das Geheimnis liegt im „Prompting“, was nur eine schickere Bezeichnung dafür ist, wie man die KI um etwas bittet. Dieser Leitfaden führt Sie durch die Rovo Prompt Best Practices, die wirklich funktionieren. Wir behandeln die Grundlagen für einfache Chats und gehen dann zu den detaillierteren Anweisungen über, die für komplexe KI-Agenten benötigt werden. Wir werden auch auf einige der häufigsten Probleme eingehen, mit denen Teams konfrontiert sind, und wie man zuverlässigere KI-Workflows aufbaut.

Was ist Atlassian Rovo?

Atlassian Rovo ist so konzipiert, dass es wie ein KI-Teamkollege agiert, der ein solides Verständnis für das interne Wissen und die Prozesse Ihres Unternehmens hat. Es funktioniert auf drei Hauptwegen:

• Rovo Search: Dies hilft Ihnen, Informationen zu finden, die über Ihre Atlassian-Tools verstreut sind, und verbindet sich sogar mit anderen Apps wie Slack, Google Drive und Microsoft SharePoint.

• Rovo Chat: Hier können Sie eine Konversation mit der KI führen. Bitten Sie sie, eine lange Confluence-Seite zusammenzufassen, einige Ideen zu brainstormen oder eine schnelle Frage zu beantworten.

• Rovo Agents: Das sind kleine virtuelle Helfer, die Sie erstellen können, um sich wiederholende Aufgaben zu erledigen, wie das Erstellen von Release Notes oder das Aufräumen Ihres Jira-Backlogs. Sie können sie mit einem No-Code-Tool namens Rovo Studio erstellen, oder wenn Sie etwas Individuelleres benötigen, können Entwickler die Atlassian Forge-Plattform verwenden.

Im Wesentlichen versucht Rovo, das gesamte Wissen Ihres Teams an einem Ort zu bündeln, insbesondere für diejenigen, die in der Atlassian-Suite leben und atmen.

Ein Beispiel der Rovo-Chat-Oberfläche, bei dem ein Benutzer die Rovo Prompt Best Practices befolgt, um eine KI-generierte Antwort zu erhalten.

Erste Schritte mit Rovo Prompt Best Practices für Chat und Suche

Die Grundlage, um Rovo nützlich zu machen, ist ziemlich einfach: klare Kommunikation. Es spielt keine Rolle, ob Sie nach einem Dokument suchen oder um eine schnelle Zusammenfassung bitten, die Qualität Ihres Prompts entscheidet über die Antwort, die Sie erhalten.

Seien Sie klar, kontextbezogen und gesprächsorientiert

Mein bester Rat ist, mit Rovo weniger so zu sprechen, als würden Sie etwas in eine Suchmaschine eingeben, sondern eher so, als würden Sie einem neuen Teammitglied Anweisungen geben. Je spezifischer Sie sind, desto besser das Ergebnis.

• Verwenden Sie Aktionswörter: Beginnen Sie Ihre Prompts mit Verben wie „Erstelle“, „Fasse zusammen“, „Finde“ oder „Liste auf“. Dies sagt Rovo genau, was es tun soll.

• Geben Sie Kontext: Anstelle einer vagen Frage wie „Wie ist der Status?“ versuchen Sie es mit etwas Spezifischerem: „Wie ist der Status des Projekts ‚Q4-Sicherheitsinitiative‘ in Jira?“

• Schreiben Sie wie ein Mensch: Sie müssen Ihre Prompts nicht mit Schlüsselwörtern vollstopfen. Stellen Sie Ihre Fragen einfach auf natürliche, gesprächige Weise, so wie Sie es tun würden, wenn Sie einem Kollegen eine Nachricht schreiben.

Passen Sie Ihre Prompts im Laufe der Zeit an

Betrachten Sie Ihren ersten Prompt als den Anfang eines Gesprächs, nicht als das Ende. Wenn die erste Antwort nicht ganz das ist, was Sie gesucht haben, verfeinern Sie Ihre Anfrage einfach mit etwas mehr Detail. Wenn Rovo beispielsweise ein Jira-Ticket für Sie entwirft, könnten Sie nachhaken mit: „Okay, füge jetzt Akzeptanzkriterien basierend auf dem technischen Briefing auf dieser Confluence-Seite hinzu.“

Der große Haken bei prompt-basiertem Wissen

Hier ist die Sache mit dem Verlassen auf Prompts: Selbst ein perfekt geschriebener Prompt kann eine unordentliche Wissensdatenbank nicht reparieren. Rovo ist nur so gut wie die Informationen, auf die es zugreifen kann. Wenn Ihre Confluence-Bereiche voll von veralteten Dokumenten sind oder Ihre Dateien ein Chaos sind, wird Rovo Ihnen genau diese veralteten, unordentlichen Antworten liefern.

Dies weist auf ein Problem hin, das den meisten von uns vertraut ist: die offizielle Dokumentation perfekt auf dem neuesten Stand zu halten, ist ein endloser Kampf. Oft sind die aktuellsten und wertvollsten Informationen in den täglichen Gesprächen in Support-Tickets oder Slack-Threads vergraben. Aus diesem Grund sind einige neuere KI-Tools so konzipiert, dass sie aus mehr als nur offiziellen Dokumenten lernen. Zum Beispiel können Plattformen, die direkt auf Tausenden von vergangenen Konversationen Ihres Teams trainiert werden können, Ihre Markenstimme aufgreifen und die richtigen Antworten finden, ohne dass Sie jedes Mal den perfekten Prompt schreiben müssen.

Vager Prompt	Verfeinerter Prompt
„Plane das Projekt“	„Entwirf einen Projektplan in Confluence für den ‚Launch der neuen Website‘. Füge Abschnitte für einen Zeitplan, wichtige Stakeholder, Ziele und potenzielle Risiken hinzu. Weise die ‚Design‘-Aufgaben Sarah zu.“
„Fasse das Update zusammen“	„Fasse die wichtigsten Entscheidungen und Aktionspunkte aus dem Kommentar-Thread des JIRA-Tickets PROJ-123 zusammen.“

Fortgeschrittene Rovo Prompt Best Practices für KI-Agenten und Automatisierung

Sobald Sie über einfache Chats und Suchen hinausgehen, können Sie Rovo Agents verwenden, um Workflows mit mehreren Schritten zu automatisieren. Hier können die Dinge viel komplizierter werden, und ein solides Verständnis der Rovo Prompt Best Practices wird noch wichtiger.

Agenten erstellen: No-Code vs. entwicklerintensiv

Atlassian bietet Ihnen zwei Möglichkeiten, diese Agenten zu erstellen:

1. Rovo Studio: Dies ist ein No-Code-Tool, mit dem so gut wie jeder Agenten für einfache, sich wiederholende Aufgaben erstellen kann.

2. Atlassian Forge: Dies ist eine vollwertige Entwicklerplattform zum Erstellen benutzerdefinierter Agenten, die tief in Ihre Systeme integriert sind. Es erfordert Kenntnisse in JavaScript, APIs und Manifest-Dateien.

Ein Blick auf das No-Code-Tool Rovo Studio, ein wichtiger Teil der Anwendung von Rovo Prompt Best Practices für die Erstellung von Agenten.

Anweisungen für Rovo-Agenten schreiben

Der „Anweisungsprompt“ ist das Gehirn Ihres Agenten. Es handelt sich um eine Reihe von Kernanweisungen, die definieren, was der Agent ist, was seine Ziele sind und wie er sich in verschiedenen Szenarien verhalten soll. Ein solider Anweisungsprompt könnte so aussehen:

• Rolle und Ziel: „Du bist ein ‚Release Notes Verfasser‘. Deine Hauptaufgabe ist es, leicht lesbare Release Notes aus abgeschlossenen Jira-Issues zu erstellen.“

• Prozess: „Wenn du aktiviert wirst, musst du alle Jira-Issues im Status ‚Bereit zur Veröffentlichung‘ ansehen. Gruppiere sie dann nach ‚Feature‘ und ‚Bugfix‘.“

• Regeln und Logik: „Wenn ein Issue keine klare Zusammenfassung hat, markiere es zur Überprüfung durch einen Menschen. Das Endergebnis sollte eine Aufzählungsliste auf einer neuen Confluence-Seite sein.“

Ein häufiges Problem: Die Dinge können fragil werden

Obwohl der Anweisungsprompt dem Agenten seine Logik gibt, müssen Sie ihn immer noch mit einem Automatisierungsauslöser in Jira oder Confluence verbinden. Hier können die Dinge etwas wackelig werden. Wie einige Berater wie Atlas Bench festgestellt haben, sind Teams auf Automatisierungsregeln gestoßen, die einfach deshalb kaputtgingen, weil sie die Antwort des KI-Agenten nicht richtig lesen konnten.

Sie enden mit einem fragilen System, in dem eine kleine, unerwartete Änderung in der Ausgabe der KI einen ganzen Workflow zum Erliegen bringen kann und Sie auf eine technische Schatzsuche schickt, um herauszufinden, was schiefgelaufen ist. Die Wurzel des Problems ist, dass das Gehirn der KI und die Automatisierungs-Engine zwei getrennte Dinge sind und die Verbindung zwischen ihnen nicht immer stabil ist.

Eine solidere Alternative: Integrierte KI und Workflows

Anstatt sich mit plattformspezifischen Automatisierungsregeln herumzuschlagen, ist ein besserer Ansatz die Verwendung eines Tools, bei dem die KI und die Workflow-Engine von Grund auf zusammen entwickelt wurden. Nehmen Sie zum Beispiel eesel AI. Es ermöglicht Ihnen, leistungsstarke Automatisierungen direkt in seinem Dashboard zu erstellen, ohne Code schreiben oder sich mit komplizierten Variablen befassen zu müssen.

Die eesel AI-Integrationsbibliothek, die eine robustere Alternative zu den Standard-Rovo-Prompt-Best-Practices darstellt.

Sie können Regeln mit nur wenigen Klicks einrichten, wie zum Beispiel:

• „Antworte nur auf Tickets, die ‚Passwort zurücksetzen‘ oder ‚Rechnungsanfrage‘ erwähnen.“

• „Wenn der Kunde verärgert zu sein scheint, eskaliere das Ticket sofort an einen menschlichen Agenten.“

• „Wenn jemand nach dem Bestellstatus fragt, nutze unsere Shopify-Integration, um die Details abzurufen und direkt zu antworten.“

Dieser Ansatz gibt Ihnen eine feingranulare Kontrolle in einer einfachen Benutzeroberfläche, was zu einem System führt, auf das Sie sich tatsächlich verlassen können.

Testen, Vertrauen und Einführung

Sie haben also Ihren Agenten erstellt. Die große Frage ist nun: Wird er tatsächlich funktionieren, wenn echte Menschen ihn benutzen? Eine falsche oder wenig hilfreiche KI-Antwort kann frustrierend sein und schnell das Vertrauen in das Tool untergraben.

Der Rovo-Bereitstellungspfad

Für einen benutzerdefinierten Rovo-Agenten, der mit Forge erstellt wurde, ist der Bereitstellungsprozess für Entwickler ziemlich standardmäßig: Sie durchlaufen die Phasen Entwicklung, Staging und schließlich Produktion. Es ist ein vertrauter Prozess, aber er kann langsam sein. Für Agenten, die im No-Code-Tool Rovo Studio erstellt wurden, ist der Weg weniger definiert. Normalerweise testet man ihn mit einer kleinen Gruppe von Benutzern und drückt die Daumen.

Das Risiko unzureichender Tests

Wenn Sie Ihre KI vor dem Start nicht gegen viele reale Szenarien testen können, fliegen Sie im Wesentlichen blind. Sie wissen nicht, wie sie mit seltsamen Ausnahmefällen oder kniffligen Fragen umgehen wird, bis sie bereits live ist und mit Ihrem Team oder Ihren Kunden interagiert.

Vertrauen aufbauen mit risikofreien Simulationen

Dies ist ein Bereich, in dem eine dedizierte KI-Plattform wirklich glänzt. Tools wie eesel AI verfügen über einen Simulationsmodus. Bevor Ihr KI-Agent auch nur in die Nähe eines echten Benutzers kommt, können Sie ihn mit Tausenden Ihrer tatsächlichen historischen Support-Tickets oder internen Anfragen testen.

Der eesel AI-Simulationsbericht, ein Schritt über die Rovo Prompt Best Practices hinaus, um die Zuverlässigkeit der KI zu gewährleisten.

Der Simulationsbericht gibt Ihnen ein klares Bild davon, was Sie erwarten können:

• Er zeigt Ihnen genau, wie die KI in jedem einzelnen dieser Fälle geantwortet hätte.

• Er gibt Ihnen eine datengestützte Prognose Ihrer erwarteten Automatisierungsrate.

• Er weist auf Lücken in Ihrer Wissensdatenbank hin, die gefüllt werden müssen.

Dies ermöglicht es Ihnen, Ihre Prompts anzupassen, mehr Wissen hinzuzufügen und Ihre Workflows mit voller Zuversicht zu justieren, sodass Sie vom ersten Tag an einen reibungslosen Start haben.

Rovo-Preise

Die gute Nachricht ist, dass Atlassian Rovo jetzt inbegriffen ist in allen kostenpflichtigen Atlassian Cloud-Plänen: Standard, Premium und Enterprise. Obwohl es für alle zahlenden Kunden verfügbar ist, gibt es je nach Stufe unterschiedliche Nutzungsgrenzen.

Über Rovo Prompt Best Practices hinaus: Eine echte Self-Service-KI-Plattform

Die Beherrschung der Rovo Prompt Best Practices ist ein Muss für jedes Team, das die KI von Atlassian sinnvoll nutzen möchte. Es erfordert etwas Nachdenken, die Bereitschaft zur Iteration und für die wirklich fortgeschrittenen Dinge einiges an technischer Arbeit.

Aber ein wirklich hilfreiches KI-Tool sollte nicht die gesamte Last auf Sie abwälzen, den perfekten Prompt zu schreiben oder fragile Automatisierungsregeln zu debuggen. Die Plattform selbst sollte intelligent, flexibel und einfach zu verwalten sein.

eesel AI bietet einen viel einfacheren Weg. Unsere Plattform lernt aus den Gesprächen, die Sie bereits führen, verfügt über eine intuitive Workflow-Engine, die jeder in Ihrem Team nutzen kann, und lässt Sie alles mit risikofreien Simulationen testen. Sie können einen produktionsreifen KI-Agenten in Minuten statt Monaten einrichten und die Vorteile fast sofort sehen.

Bereit zu sehen, wie einfach und leistungsstark ein KI-Support-Agent sein kann? Testen Sie eesel AI kostenlos oder buchen Sie eine Demo, um mehr zu erfahren.