Какой у вас опыт в оценке задач по времени или с использованием фреймворков?

Опыт в оценке задач присутствует. Использую несколько подходов в зависимости от контекста задачи, команды и уровня неопределенности:

• Экспертная оценка: Основывается на моем личном опыте выполнения аналогичных задач. Быстрый и эффективный метод для понятных задач.
• Оценка на основе аналогий: Сравнение текущей задачи с похожими, выполненными ранее, и использование их времени как отправной точки.
• Декомпозиция задачи: Разделение большой и сложной задачи на более мелкие и понятные подзадачи. Оценка каждой подзадачи и суммирование результатов. Помогает выявить скрытые сложности.
• Планирование в покере (Planning Poker): Фреймворк, часто используемый в Agile-командах. Участники анонимно оценивают задачу, что позволяет выявить расхождения в понимании и прийти к консенсусу.

Для более сложных задач, где есть высокая неопределенность, могу использовать дополнительные методы:

• Метод трех точек (Three-Point Estimating): Оценка задачи по трем сценариям: оптимистичному, пессимистичному и наиболее вероятному. Позволяет рассчитать ожидаемое время и учесть риски.
• Буферы: Добавление временных буферов к оценкам для учета непредвиденных обстоятельств и зависимостей.

Важно учитывать не только время выполнения самой задачи, но и:

• Зависимости от других задач или команд.
• Время на ревью, тестирование и развертывание.
• Возможные перерывы или отвлечения.

Пример декомпозиции задачи "Автоматизировать развертывание приложения":

// Автоматизация развертывания приложения
// 1. Выбрать инструмент автоматизации (например, Ansible, Terraform) - 2 часа
// 2. Написать плейбуки/скрипты для развертывания - 8 часов
// 3. Настроить CI/CD пайплайн для запуска развертывания - 4 часа
// 4. Протестировать пайплайн на staging-окружении - 4 часа
// 5. Настроить мониторинг развертывания - 2 часа
// 6. Документировать процесс - 2 часа
// Итого: 22 часа (без учета буфера)

Регулярно сверяю фактическое время выполнения задачи с оценками и анализирую расхождения, чтобы улучшить точность будущих оценок. Точность зависит от детализации задачи и накопленного опыта по аналогичным проектам.