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Kriterium
Papierillustration von Shape-first Modeling mit dem methodenspezifischen Arbeitsmodell.
Knowledge Modeling
Shape-First Modeling
Vier Papierstationen verbinden Systemzweck, Qualitätsziele, Risikokarten und eine vertiefte Untersuchung mit einem Ziel- und Lückenprofil.
Architecture
LASR (Lightweight Approach for Software Reviews)
Papierillustration zu Fake Door Test
Product Discovery
Fake Door Test
Papierillustration einer Assumption Map als ruhige Vier-Felder-Matrix mit Hypothesenkarten und Markierung der wichtigen, kaum belegten Annahmen.
Product Discovery
Assumption Mapping
Zweckunterschiedlich
Shape-First Modeling definiert Datenqualität über Shapes, bevor Implementierung oder Integration ausfranst. Der Ansatz passt, wenn Validierung und Data Contracts von Anfang an Teil des Designs sein sollen.LASR hilft Entwicklungsteams zu erkennen, wo ihre Software hinter wichtigen Qualitätszielen zurückbleibt und welche Verbesserungen sie prüfen sollten. Mit vorhandenem Systemwissen kann ein kleiner Kreis eine erste Einschätzung erarbeiten und offene Fragen gezielt untersuchen.Wenn Nachfrage noch unklar ist, misst sie Interesse an einer Funktion, bevor sie gebaut wird. Sie trennt echtes Verhalten von höflicher Zustimmung und hält den Bauaufwand bewusst klein.Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten.
Komplexitätidentisch
MittelMittelMittelMittel
Zeitunterschiedlich
Halber Tag pro Domain Slice3–4 h für Ersteinschätzung; Vorbereitung und Vertiefung zusätzlich1-5 Tage45-60 min
Teilnehmendeunterschiedlich
1-41 oder kleines Team; besonders geeignet für 3–4 PersonenNutzertraffic2-8
Formatunterschiedlich
Workshop + AsyncWorkshop + AsyncAsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape DocumentationLean Mission Statement zum Zweck der Software, Priorisierte Qualitätsziele und Bewertungskriterien, Risiken und eingeschätzte Lücken zu den Qualitätszielen, Genauer untersuchte Befunde und offene PrüfungenClick Data, Interest Signal, Learning DecisionAssumption Map, Test Backlog, Risk Ranking
Tagskeine Überschneidung
WissensgraphValidierungSemantik
ArchitekturQualitätRisikoBewertungLean
ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery
AnnahmenRisikoExperimenteValidierung
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