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### 1. Einleitung (ca. 8 Seiten)
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1.1 Ausgangssituation und Motivation
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1.2 Problemstellung
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1.3 Zielsetzung
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1.4 Forschungsleitfragen
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1.5 Aufbau der Arbeit
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### 2. Theoretische Grundlagen (ca. 12 Seiten)
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2.1 Requirements Engineering und Reverse Requirements Engineering
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2.2 Large Language Models im Software Engineering
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2.3 Legacy-Modernisierung und Stand der Forschung
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### 3. Fallstudie c-entron GmbH (ca. 6 Seiten)
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3.1 Unternehmenskontext und Legacy-Software
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3.2 Migrationsstrategie und spezifische Herausforderungen
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### 4. Konzeption und methodisches Vorgehen (ca. 12 Seiten)
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4.1 Forschungsdesign und Vorgehensmodell
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4.2 Prozessmodell für KI-gestütztes Reverse Requirements Engineering
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4.3 Technologieauswahl und LLM-Konfiguration
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4.4 Stakeholder-Einbindung und Datengrundlage
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### 5. Prototypische Umsetzung (ca. 10 Seiten)
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5.1 Architektur des LLM-Agenten
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5.2 Toolchain-Integration
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5.3 Governance, Datenschutz und IP
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### 6. Evaluation (ca. 12 Seiten)
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6.1 Evaluationskriterien und Messgrößen
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6.2 Durchführung und Ergebnisse
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6.3 Qualitative Bewertung durch Experten
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### 7. Diskussion (ca. 8 Seiten)
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7.1 Interpretation der Ergebnisse
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7.2 Chancen und Grenzen des Ansatzes
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7.3 Implikationen für Forschung und Praxis
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### 8. Fazit und Ausblick (ca. 4 Seiten)
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8.1 Zusammenfassung und Beantwortung der Forschungsfragen
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8.2 Handlungsempfehlungen für c-entron GmbH
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8.3 Ausblick und zukünftige Forschung
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