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| Kriterium |  Agile Three Amigos |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Acceptance Criteria Workshop |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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 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 vor der Umsetzung klare Prüfpunkte braucht, schärft sie Erwartung und Geltungsbereich gemeinsam. Sie reduziert spätere Streitpunkte über fertig oder nicht fertig. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 15-30 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 20-40 min pro Story |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3 | 1-8 | 3-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Clarified Story, Test Examples, Open Questions | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Acceptance Criteria, Story-Update |
Tagskeine Überschneidung | ZusammenarbeitBehavior-Driven DevelopmentQualitätRefinement | PrognoseFlowDelivery | AgilAnforderungenRefinementBehavior-Driven Development |
Oft zusammen betrachtet
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