TG Data Set

对于前面提到的 Alliade 的 Kennr 项目，为了写这篇博客，我询问了每个冲刺的用户故事数量是多少。冲刺长度为两周。结果是：每个冲刺有 8 到 12 个用户故事，除了少数例外。尽管用户故事没有尽可能的小，但它仍然相当稳定。

根据简单的计数来做出预测似乎很尴尬。不过，：毕竟，测量就是了解。此外，原本用于估算的时间现在可以用于开发。我希望能够很快将理论付诸实践。

嗯估计
如果您确实选择使用“正常”估计，那么至少选择以故事点来估计复杂性，而不是以小时来估计：人们不擅长估计小时数。全部。甚至那个声称自己可以做到的人，在你开始谈论故事要点时也会变得讽刺。

复杂性指的是一个用户故事从阅读到交付所需要做的所有事情，包括测试、返工、重新​​测试、文档、构建和发布。原理很简单：人们非常善于比较。如果我们比较动物，假设一只仓鼠的大小为 1 分，那么一只 奥地利数字数据 豚鼠大约为 2 分，一只鸡为 3 分，一只猫可能是 5 分。狗得 8 分，驴得 13 分，马得 20（或 21）分。这也是它与用户故事一起工作的方式：如果您使用 1 或 2 个用户故事作为参考，则可以将其他用户故事与它们进行比较。只有那些真正实现用户故事的人才参与估算。

节省时间
在估算过程中，团队进行讨论或发现用户故事尚未完全完善的情况并不少见。一些提示：

尚未解决的用户故事会立即返回给细化团队（请参阅我之前关于细化过程的博客）。
一个用户故事应该可以在大约 1 分钟内解释清楚。
使用斐波那契数列（1、2、3、5、8、13 等）来授予积分。
共同制定一些“游戏规则”来加快估算过程，例如：
- 对于 2 个连续的尺寸（例如 3 和 5），选择最大的一个。
– 有 3 种不同的连续尺寸（例如 3、5 和 8），选择中间的尺寸。
– 在所有其他情况下：估值最低和最高的人最多可在 1 分钟内解释他们的选择。随后进行重新投票。如果选取的数值偏差较大，则选取平均值并向上舍入。
– 根据大小/复杂性对积压的所有用户故事进行排序。这样，您可以更好地了解哪些用户故事应该具有大致同等的复杂程度。
最后一种形式也称为快速估算，在前面提到的 Alliade 项目中用于规划
未来的几次冲刺。结果是，各项估计数与所采用的常规估计数高度一致；除了少数例外。这使您可以进行估算并节省时间。