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| Kriterium |  Agile Three Amigos |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Specification by Example |  Engineering Kanban |
|---|---|---|---|---|
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 fachliche Regeln präzise werden sollen, verbindet sie Sprache, Beispiel und Prüfung. Sie verhindert, dass Anforderungen zu abstrakt oder missverständlich bleiben. | Wenn Arbeit parallel in zu vielen Strömen steckt, leidet Durchsatz und niemand sieht die Engpässe. Kanban macht den Fluss von Arbeit sichtbar und begrenzt Überlast so, dass ein System ruhiger und vorhersagbarer wird. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 15-30 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 60-90 min pro Feature | Ongoing |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3 | 1-8 | 3-6 | 2-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Clarified Story, Test Examples, Open Questions | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Beispieltabelle, Acceptance Tests | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics |
Tagskeine Überschneidung | ZusammenarbeitBehavior-Driven DevelopmentQualitätRefinement | PrognoseFlowDelivery | AgilAnforderungenBeispieleBehavior-Driven Development | FlowVisuelles ManagementDelivery |