做事所花費的時間總是比你預(yù)期的要長，即使你的預(yù)期中考慮了侯世達定律。 ——?侯世達，哥德爾、埃舍爾、巴赫
周三的下午，我像平常一樣，寫著代碼聽著歌，突然從天而降一份莫名其妙的故事列表，說讓我給個人天，用來投標(biāo)用。作為一個技術(shù)異常牛逼的高端程序員，這對我來說豈不是 A Piece Of Shit…哦不，Cake。拿著列表，打眼一看就知道是做什么 — 又是個審批流系統(tǒng)。注冊、登錄、忘記密碼…這些也需要時間？！哦，還要做個SSO，可能要做點數(shù)據(jù)集成，給個15人天吧！又是一堆CRUD… CRUD 各給2人天一共8個。看起來有4個 Model，乘個4，32個人天差不多。前端還有些工作量，找前端估一下…還有些跟遺留系統(tǒng)集成的部分，這塊應(yīng)該比較麻煩，給個30人天差不多…還要用微服務(wù)架構(gòu)，估計需要一些基礎(chǔ)環(huán)境，每個組件給3個人天，一共8個組件，算24吧….總共算起來130個開發(fā)人天，差不多，再加點buffer，算150吧！差不多了吧…
這一幕是不是有點眼熟？不過，這樣的做法可能會帶來下面的幾個問題：
1. 估計者的估計點數(shù)是否能代表團隊的估計點數(shù)？
問題的答案顯而易見。那么有同學(xué)會說，此時團隊的人員還沒完成配置，沒辦法讓真實團隊進行功能的估計。確實是這個樣子，所以我們只能力所能及的去模擬真實團隊進行估計。一般，交付項目的團隊肯定不會全上非常有經(jīng)驗的同學(xué)，人員配比一定會有 leverage，也就是 Senior 人員和 Junior 人員的比例。所以，在估計的過程中，至少要引入 Junior 的同事，能夠從不同經(jīng)驗的角度來看待同樣的問題，來使估計不會過分“樂觀”。2. 是否有故事卡片之外的工作時間沒有考慮到呢？
上文中的估計看起來是采用的經(jīng)典的“理想人天”估計法，如果使用這樣的估計方法，勢必要考慮一些雖然沒有在故事卡工作量中，但也一定會花費時間的事務(wù)，包括但不限于：- 回復(fù)電子郵件（溝通成本）
- 面試（內(nèi)部耗損）
- 參加會議（包括內(nèi)部會議，比如站會、Retro、Code Diff、技術(shù)研討會議、客戶溝通會議等）
- 為當(dāng)前發(fā)布提供支持（上線支持）
- 培訓(xùn)？（內(nèi)部的 Session）
- 任務(wù)之間切換/被人打斷（程序員出棧入棧的消耗…）
- 修復(fù)bug（一定會有 Bug，一定會花時間修…）
- 寫各種文檔（對于對文檔比較看重的客戶，這一部分會占用不少的時間）
3. 故事卡的需求是否清晰呢？
在項目啟動前拿到的故事列表，往往只有 Epic 級別的，也就是很粗粒度的故事卡。故事卡中的 AC（Acceptance Criteria，驗收條件）往往只考慮了最簡單的 Happy Path，然而大部分項目中（尤其是 ToB項目），Exception 才是相對復(fù)雜的，這些異常情況往往需要花費更多的時間完成。在這種情況下進行估計，可想而知，一些隱藏的需求點往往難以發(fā)現(xiàn)。問題可能的答案
那么想要解決上面的問題，或者說更好一點的緩解上述問題的方案是什么呢？《敏捷估計與規(guī)劃》中介紹了一些基本的方法。首先，要進行集體估計
集體估計可以緩解因為個人能力不同所引發(fā)的單點偏差，不同的開發(fā)成員對于某個需求在不同角度的闡述，也容易讓大家對需求有更全面的理解，也易于發(fā)現(xiàn)潛藏在需求中的風(fēng)險。闡述的過程中，出現(xiàn)復(fù)雜問題時，可以及時聯(lián)系相應(yīng)的專家資源。對于一些規(guī)模較大的卡片，也可以綜合大家的意見，進行更合理的拆解。同時，需要由要做次工作的人來進行估計，這樣會產(chǎn)生更多的責(zé)任感，可以在一定程度上緩解樂觀估計的問題（Lederer and Prasad 1992）。其次，是方法
《敏捷估計與規(guī)劃》介紹了2種基本的方法：理想人天法和故事點法。 （1）理想人天法 理想人天法就是直接把故事卡估計成理想人天。所謂理想人天，就是“在需求非常明確的情況下，進行編碼、測試工作所花費的時間”。就好像籃球比賽一樣，每節(jié)12分鐘，4節(jié)總共48分鐘，這是比賽的理想時間。但是誰都知道，一般NBA每場比賽都要2個半小時左右，比賽激烈的話三個小時都有可能，比賽真正持續(xù)的時間與理想時間是有較大差距的。相比于籃球比賽，軟件項目“場外”的工作就更多了，除了上面問題2列出的那些實務(wù)之外，像是方案變更引發(fā)的大量溝通、集成聯(lián)調(diào)、測試過程中的需求講解、項目的交接等等，這些工作也需要算到項目時間之內(nèi)。同時，對于同一個項目，不同的人根據(jù)其能力、經(jīng)驗的不同，會有不同的理想人天。 所以在估計完理想人天之后，如何進行實際人天的換算，在實際應(yīng)用中，仍然是個大問題，所以…最好就不要用了。 （2）故事點法 故事點法就是按照故事卡的規(guī)模和難度，給予每張故事卡一個點數(shù)。注意，這里的點數(shù)代表的不是所需的人天，而更多的是難度系數(shù)。 開發(fā)人員因為自己技能、經(jīng)驗、能力的不同，解決同樣的問題，所花的時間差別是很大的，但對規(guī)模的估計卻是一樣的。就好比從北京到上海，坐飛機1個多小時，高鐵5個小時，步行要…一個月左右吧，距離是一樣的，根據(jù)不同的速度，會花費不同的時間。 同時，人們一般很難對一個規(guī)模進行準(zhǔn)確的估計，比如從北京到上海的絕對距離是多少，估計沒幾個人知道。但是，人們能夠比較容易的比較兩件事物的差距或者說倍數(shù)關(guān)系，比如：北京到上海的距離跟從上海到香港的距離是差不多的，這個距離是北京到鄭州距離的兩倍。所以我們在做估計的時候，可以按照難度系數(shù)分成幾波，然后在內(nèi)部在進行一些比較和排序，然后按照比較的差距分配一個規(guī)模點數(shù)，比如1、2、3、5、8、13。 大家可以看到，這個規(guī)模點數(shù)并不是連續(xù)的數(shù)字，而是采用了菲波那切這一個神奇的數(shù)列。這樣的數(shù)列有2個好處，一個是不會出現(xiàn)連續(xù)的倍數(shù)關(guān)系，比如4點的故事卡片是2點故事卡片的2倍；其次是表明出規(guī)模越大的卡片，其不確定性也承遞增趨勢，所以會給更高的點數(shù)。 有了故事點數(shù)，我們?nèi)匀粺o法判定項目什么時間能夠交付，因為缺少一個“速度”，也就是團隊的開發(fā)速度。如果面對的是一個成熟的團隊，并且使用類似的技術(shù)棧，且與客戶的合作模式基本相同的話，那么可以參考前一個項目的速度，來進行交付時間的計算。但如果面對的是全新的客戶、不同的技術(shù)棧，以及完全重新配置的團隊，那么速度基本是不可估的。這時候，有時候會根據(jù) Tech Lead 和 PM 的（Pai）經(jīng)（Nao）驗（Dai），進行硬估：把每個點數(shù)轉(zhuǎn)化成N個人天。比如1個點數(shù)需要2個人天，那么100個點數(shù)的項目就是200個人天。當(dāng)然，這種方法…說多了會掉淚。最后，給項目加些緩沖（Buffer）
一般來說，面對這種情況，本著對客戶和我們自己負責(zé)的態(tài)度，需要給項目加一些緩沖區(qū)（Buffer）。Buffer 分兩種，一種是功能Buffer，一種是進度 Buffer。 （1）功能緩沖 增加功能 Buffer，簡單來說，就是把全部的故事列表進行估計，假設(shè)得到總點數(shù)是100點；然后按照優(yōu)先級進行排序，挑出其中的MVP，要少于總量的 70%，作為必須要做（Must Have）的部分。剩下的 30% 作為做了更好、不做也不影響主要功能（Nice To Have）的部分，通過這種方式來緩沖項目里程碑的風(fēng)險。 （2）進度緩沖 進度 Buffer，是用來緩沖估計之外的異常情況引發(fā)的項目時間的拉長。進度 Buffer 根據(jù)項目的不確定性的差異，計算的方法和結(jié)果會有較大差異，有興趣可以參考《敏捷規(guī)劃與估計》，這里就不贅述了。不過根據(jù) Leach(2000)準(zhǔn)則提出的建議，至少要保持整個項目的20%以上，否則也許不能為整個項目提供足夠的保護。不是總結(jié)的總結(jié)
上面的這些方法能一定程度的規(guī)避風(fēng)險，給開發(fā)團隊帶來一定的空間，但過分的強調(diào)估計和交付計劃的準(zhǔn)確性，會帶來更深層級的問題：- output over outcome?？蛻舾P(guān)注功能列表的完成，而不是產(chǎn)生的業(yè)務(wù)價值。
- 開發(fā)團隊會傾向于裁剪用戶故事的功能，3個點的故事卡，盡量控制在規(guī)定時間內(nèi)完成，即使可以花更多時間把事情做的更好。
- 控制需求變更?？梢赃M行需求變更，但這個過程更像是一個異常的情況，而不是喜聞樂見的。
- 當(dāng)我們發(fā)現(xiàn)了更好的業(yè)務(wù)點、idea時候，會傾向于隱瞞，以免額外的業(yè)務(wù)功能會增加工作量。需求變更往往會涉及客戶談判的事情，尤其是當(dāng)客戶觀念是傳統(tǒng)的供應(yīng)商管理策略：我來控制需求的全景，能多做點就多做點。
- 在客戶合作和談判的天平上，客戶關(guān)系會向談判的方向傾斜。
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