> Как оцениваются задачи в Agile (Python)

В Agile оценка задач - это коллективный процесс, направленный на определение относительной сложности, а не точного времени. В Python-разработке мы часто используем Story Points (исторические пункты), а не часы, так как они учитывают неопределенность и сложность кода.

Основные методы:

1. Planning Poker - команда (включая бэкенд-разработчиков) оценивает каждую задачу, используя последовательность Фибоначчи (1, 2, 3, 5, 8, 13…). Это помогает избежать "привязки" к часам и фокусироваться на сложности: объем изменений, количество зависимостей, риски (например, работа с легаси-кодом на Python или интеграция с внешними API).
2. T-Shirt Sizing (S, M, L, XL) - для быстрой предварительной оценки, особенно эпиков. Затем размеры конвертируются в Story Points.
3. Affinity Estimation - группировка задач по похожей сложности, полезна для большого бэклога.

Критерии оценки для Python-бэкенда:

• Сложность алгоритмов (например, реализация O(n) vs O(n²)).
• Наличие тестов (unit, integration) и их объем.
• Влияние на существующую архитектуру (рефакторинг, миграция данных).
• Зависимости от других команд или сервисов.

Важно: Оценка - это не обязательство, а прогноз. После спринта мы сравниваем фактические затраты (в часах) с оценкой, чтобы калибровать velocity (скорость команды). Например, если задача на 5 Story Points заняла 2 дня, а другая на 3 - 4 дня, мы корректируем шкалу. В Python это особенно актуально из-за динамической типизации: неожиданные баги могут увеличить время.