| OsProject | |
|---|---|
| id | reel-driven-development |
| state | active |
| owner | WolfgangFahl |
| title | Reel Driven Development |
| url | https://github.com/WolfgangFahl/reel-driven-development |
| version | 0.0.2 |
| description | Reel Driven Development - turn recorded user walks into domain stories and outcome objects |
| date | 2026-08-14 |
| since | 2026-07-30 |
| until | |
pip install reel-driven-development
# alternatively if your pip is not a python3 pip
pip3 install reel-driven-development
# local install from source directory of reel-driven-development
pip install .
pip install reel-driven-development -U
# alternatively if your pip is not a python3 pip
pip3 install reel-driven-development -U
Nessuno legge i documenti dei requisiti. Ma tutti sanno premere «registra».
Per decenni abbiamo chiesto agli utenti di tradurre la loro frustrazione in ticket, specifiche e user story – e abbiamo perso gran parte della verità nella traduzione. Eppure il documento dei requisiti più onesto esiste già: un utente che percorre il vostro software pensando ad alta voce.
«Questo mi piace ... la funzione che manca è ... purtroppo qui non riesco a ...»
Quella colonna sonora è oro puro. Finora evaporava nel momento in cui la riunione finiva.
Reel Driven Development (RDD) trasforma quella registrazione – il reel – nel motore dello sviluppo software:
Questo è Domain Driven Design e Specification by Example – radicati nel comportamento reale invece che nelle congetture di un workshop.
Il 18/07/2026 abbiamo registrato il primo reel RDD pubblico per la migrazione di nicescholia: un percorso di 3:54 min nell'aspetto «autore» di Tim Berners-Lee (Q80) – il vecchio Scholia, le query parametriche con nome di snapquery, due guasti dal vivo e le nuove dashboard di nicescholia.
L'incidente che dimostra il metodo: il microfono è stato dimenticato – il reel non ha audio. Ha funzionato lo stesso. RDD inverso: la narrazione è stata dedotta dall'IA da una scansione fitta dei fotogrammi (1 fotogramma / 10 s, ogni fotogramma analizzato) ed è contrassegnata come ipotesi dall'inizio alla fine; il percorso nel grafo in 17 tappe, invece, è interamente documentato dai fotogrammi. Il reel muto ha comunque prodotto 4 riscontri instradati verso 3 issue tracker.
Reel completo con tutte le 17 tappe, video, trascrizione dedotta e riscontri: discussione nicescholia n. 12
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| Tappa 3 – il percorso inizia: profilo autore Q80 sul vecchio Scholia | Tappa 11 – riscontro F1: «Unrecognized error format» – l'errore stesso è inutilizzabile |
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| Tappa 14 – riscontro F2: prefisso wdt non registrato sebbene il prefix merger sia attivo | Tappa 15 – Endpoint Monitor di nicescholia: dove il percorso dovrebbe un giorno girare in modo nativo |
I riscontri F3 (aspetto «Use» vuoto) e F4 (sistema legacy sotto carico / 503) sono andati a WDscholia/scholia; F1 e F2 a snapquery – ogni frustrazione è diventata un elemento tracciato e attuabile. Questo è il ciclo: percorrere, registrare, semantificare, correggere.
Prossimo reel: con l'audio – ciò che l'utente ha davvero detto, collegato a KANO, accanto a ciò che l'IA aveva ipotizzato.
Ogni reel diventa una pagina interrogabile del grafo della conoscenza – nome, data, partecipanti, trascrizione, stato. La crescente lista delle registrazioni è la finestra pubblica su tutto questo: le prime registrazioni proof-of-concept sono online e altre vengono pubblicate man mano che vengono autorizzate.
E potete percorrerne uno voi stessi: il reel dimostrativo GenWiki su rdd.bitplan.com – senza account, senza password, i vostri verdetti restano sul vostro dispositivo.
L'IA agentica allo stato dell'arte rende economiche e affidabili la trascrizione audio e l'analisi degli screenshot dei video. La narrazione di un video arriva in un formato che lo sviluppo software può usare direttamente. Il ciclo completo – dal sospiro di un utente al software consegnato – si sta chiudendo rapidamente.
Siamo convinti che il Reel Driven Development si diffonderà molto in fretta.
RDD è un tassello del nostro approccio di semantificazione: applicare l'IA agentica per trasformare i casi d'uso in grafi della conoscenza – per la riduzione sistematica della frustrazione degli utenti. Il software che si adatta ai suoi casi d'uso è notoriamente difficile da creare. Permettere alle persone di mostrare semplicemente la loro esperienza cambia l'economia del farlo bene.
La scienza dietro tutto questo: Reel Driven Development - RDD sul nostro wiki di ricerca.
Qual è stata l'ultima cosa che un utente vi ha mostrato e che nessun ticket ha mai catturato?