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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Example Mapping |  Agile Three Amigos |  Agile Specification by Example |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Liefertermine unsicher sind und Einzel-Schätzungen zu viel Sicherheit vortäuschen, zeigt Monte Carlo Forecasting die Bandbreite plausibler Enddaten. Historische Flussdaten werden so nutzbar, dass Risiko, Wahrscheinlichkeit und Erwartungswert sauber auseinanderhalten bleiben. | Wenn eine Story fachliche Regeln und Ausnahmen trägt, bringt sie Klarheit vor der Umsetzung. Sie macht Beispiele, offene Fragen und Abgrenzungen so sichtbar, dass die Logik gemeinsam tragfähig wird. | Wenn Story, Test und Umsetzung auseinanderlaufen könnten, bringt sie Fachsicht, Engineering und Qualität früh zusammen. Sie verhindert, dass eine Story erst spät unterschiedlich gelesen wird. | Wenn fachliche Regeln präzise werden sollen, verbindet sie Sprache, Beispiel und Prüfung. Sie verhindert, dass Anforderungen zu abstrakt oder missverständlich bleiben. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-60 min | 15-30 min | 60-90 min pro Feature |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-7 | 3 | 3-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Example Map, Acceptance Criteria, Open Questions | Clarified Story, Test Examples, Open Questions | Beispieltabelle, Acceptance Tests |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | Behavior-Driven DevelopmentAnforderungenBeispieleRefinement | ZusammenarbeitBehavior-Driven DevelopmentQualitätRefinement | AgilAnforderungenBeispieleBehavior-Driven Development |