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dc.creatorCiudrowski, Gabriela Hensel-
dc.date.accessioned2026-03-05T16:05:38Z-
dc.date.available2026-03-05T16:05:38Z-
dc.date.issued2025-12-04-
dc.identifier.citationCIUDROWSKI, Gabriela Hensel. Análise do uso de LLMs na geração de requisitos de software e artefatos técnicos: um estudo de caso. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Dois Vizinhos, 2025.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/39577-
dc.description.abstractThis study analyzes the impacts of using LLMs for generating requirements and technical artifacts for MVPs, based on a case study with the GPT-5 and Sonnet 4.5 models. The results show that more detailed and contextualized requirements lead to MVPs with higher adherence and reduced rework, highlighting the strong dependence on the quality of inputs provided to the AI. The study also identifies best practices for structuring requirements when using LLMs and highlights important limitations, such as the need for human review to interpret business rules, implicit requirements, and exceptional scenarios.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/pt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectSoftware - Desenvolvimentopt_BR
dc.subjectSoftware - Validaçãopt_BR
dc.subjectArtificial intelligencept_BR
dc.subjectComputer software - Developmentpt_BR
dc.subjectComputer software - Validationpt_BR
dc.titleAnálise do uso de LLMs na geração de requisitos de software e artefatos técnicos: um estudo de casopt_BR
dc.title.alternativeAnalysis of the use of LLMs in the generation of software requirements and technical artifacts: a case studypt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.description.resumoEste trabalho analisa os impactos do uso de LLMs na geração de requisitos e artefatos técnicos para MVPs, a partir de um estudo de caso com os modelos GPT-5 e Sonnet 4.5. Os resultados mostram que requisitos mais detalhados e contextualizados geram MVPs mais aderentes e com menor retrabalho, evidenciando a forte dependência da qualidade das entradas fornecidas à IA. O estudo também identifica boas práticas para estruturar requisitos ao utilizar LLMs e ressalta limitações importantes, como a necessidade de revisão humana para interpretar regras de negócio, requisitos implícitos e cenários excepcionais.pt_BR
dc.degree.localDois Vizinhospt_BR
dc.publisher.localDois Vizinhospt_BR
dc.contributor.advisor1Souza, Alinne Cristinne Corrêa-
dc.contributor.advisor-co1Pegorini, Jéssica Iara-
dc.contributor.referee1Souza, Francisco Carlos Monteiro-
dc.contributor.referee2Peratz, Tatiane-
dc.contributor.referee3Souza, Alinne Cristinne Corrêa-
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programEngenharia de Softwarept_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::ENGENHARIA DE SOFTWAREpt_BR
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