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Kriterium
Papierillustration von Shape-first Modeling mit dem methodenspezifischen Arbeitsmodell.
Knowledge Modeling
Shape-First Modeling
Papierillustration einer Learning Card mit vier Feldern für Hypothese, Beobachtung, Erkenntnis und Handlung.
Product Discovery
Learning Card
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
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.Die Learning Card verbindet überprüfbare Testergebnisse mit einer begründeten nächsten Handlung und hält die Grenzen der Erkenntnis sichtbar.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.
Komplexitätunterschiedlich
MittelNiedrigMittelMittel
Zeitunterschiedlich
Halber Tag pro Domain Slice25-40 min3–4 h für Ersteinschätzung; Vorbereitung und Vertiefung zusätzlich1-5 Tage
Teilnehmendeunterschiedlich
1-41-51 oder kleines Team; besonders geeignet für 3–4 PersonenNutzertraffic
Formatunterschiedlich
Workshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + AsyncAsync
Outputunterschiedlich
SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape DocumentationLearning Card mit Evidenz und nächster HandlungLean 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 Decision
Tagskeine Überschneidung
WissensgraphValidierungSemantik
ExperimenteValidierungDiscoveryLernen
ArchitekturQualitätRisikoBewertungLean
ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery
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