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| Kriterium |  Agile Story Splitting |  Agile Affinity Estimation |  Product Discovery Experiment Canvas |  Agile Bucket System |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn eine Story zu groß für einen sauberen Fluss wird, zerlegt sie Umfang entlang von Wert und Risiko. Sie bringt Arbeit in eine Form, die früher lieferbar und leichter prüfbar ist. | Wenn viele Aufgaben zügig eingeordnet werden müssen, sortiert sie nach wahrgenommenem Aufwand und Ähnlichkeit. Sie reduziert den Aufwand für Feinschätzung bei großen Mengen. | Wenn Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll. | Wenn eine größere Menge Arbeit schnell grob geschätzt werden soll, verteilt sie Items in vorgegebene Größenräume. Sie spart Diskussion, ohne die Vergleichbarkeit ganz aufzugeben. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | 30-90 min | 30-60 min | 30-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 | 3-12 | 1-5 | 3-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Smaller Stories, Acceptance Criteria, Split Rationale | Affinity Size Map, Grouped Estimates, Unclear Items | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Bucketed Backlog, Relative Estimates, Split Candidates |
Tagskeine Überschneidung | BacklogIterationDelivery | SchätzungBacklogRelative Schätzung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | SchätzungBacklogRelative Schätzung |