| 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
Personne ne lit les documents d'exigences. Mais tout le monde peut appuyer sur « enregistrer ».
Pendant des décennies, nous avons demandé aux utilisateurs de traduire leur frustration en tickets, en spécifications et en user stories – et nous avons perdu l'essentiel de la vérité en cours de route. Pourtant, le document d'exigences le plus honnête existe déjà : un utilisateur qui parcourt votre logiciel en pensant à voix haute.
« J'aime bien ça ... la fonction qui manque, c'est ... malheureusement ici je ne peux pas ... »
Cette bande-son est de l'or pur. Jusqu'à présent, elle s'évaporait dès la fin de la réunion.
Le Reel Driven Development (RDD) fait de cet enregistrement – le reel – le moteur du développement logiciel :
C'est du Domain Driven Design et de la Specification by Example – ancrés dans le comportement réel plutôt que dans les suppositions d'un atelier.
Le 18/07/2026, nous avons enregistré le premier reel RDD public pour la migration nicescholia : un parcours de 3 min 54 dans l'aspect « auteur » de Tim Berners-Lee (Q80) – l'ancien Scholia, les requêtes paramétrées nommées de snapquery, deux pannes en direct et les nouveaux tableaux de bord nicescholia.
Le raté qui prouve la méthode : le micro a été oublié – le reel n'a pas de son. Ça a marché quand même. RDD inversé : la narration a été déduite par l'IA à partir d'un balayage dense des images (1 image / 10 s, chaque image analysée) et elle est signalée comme hypothèse d'un bout à l'autre ; le parcours du graphe en 17 étapes, lui, est entièrement étayé par les images. Le reel muet a tout de même livré 4 constats acheminés vers 3 gestionnaires de tickets.
Reel complet avec les 17 étapes, la vidéo, la transcription déduite et les constats : discussion nicescholia n° 12
|
|
| Étape 3 – le parcours commence : profil auteur Q80 sur l'ancien Scholia | Étape 11 – constat F1 : « Unrecognized error format » – l'erreur elle-même est inutilisable |
|
|
| Étape 14 – constat F2 : préfixe wdt non enregistré alors que la fusion des préfixes est active | Étape 15 – Endpoint Monitor de nicescholia : là où le parcours devrait un jour s'exécuter nativement |
Les constats F3 (aspect « Use » vide) et F4 (ancien système en surcharge / 503) sont allés à WDscholia/scholia ; F1 et F2 à snapquery – chaque frustration est devenue un élément suivi et actionnable. Voilà la boucle : parcourir, enregistrer, sémantifier, corriger.
Prochain reel : avec le son – ce que l'utilisateur a vraiment dit, relié à KANO, à côté de ce que l'IA avait supposé.
Chaque reel devient une page interrogeable du graphe de connaissances – nom, date, participants, transcription, état. La liste des enregistrements, qui s'allonge, en est la fenêtre publique : les premiers enregistrements de preuve de concept sont en ligne, d'autres sont publiés au fur et à mesure de leur validation.
Et vous pouvez en parcourir un vous-même : le reel de démonstration GenWiki sur rdd.bitplan.com – sans compte, sans mot de passe, vos verdicts restent sur votre appareil.
L'IA agentique de dernière génération rend la transcription audio et l'analyse des captures d'écran de vidéos bon marché et fiables. Le récit d'une vidéo arrive dans un format que le développement logiciel peut exploiter directement. La boucle complète – du soupir de l'utilisateur au logiciel livré – se referme à grande vitesse.
Nous sommes convaincus que le Reel Driven Development va s'imposer très rapidement.
Le RDD est l'une des pièces de notre approche de sémantification : appliquer l'IA agentique pour transformer les cas d'usage en graphes de connaissances – afin de réduire systématiquement la frustration des utilisateurs. Un logiciel qui colle à ses cas d'usage est notoirement difficile à créer. Permettre aux gens de simplement montrer leur expérience change l'économie de la réussite.
La science derrière tout cela : Reel Driven Development - RDD sur notre wiki de recherche.
Quelle est la dernière chose qu'un utilisateur vous a montrée et qu'aucun ticket n'a jamais capturée ?