Question 1

Quais são as principais alternativas ao planning poker?

Accepted Answer

As principais alternativas ao planning poker são: estimativas de tamanho de camiseta (XS a XXL), affinity mapping (agrupamento de histórias por tamanho), dot voting (alocação de votos) e o bucket system (classificação de histórias em buckets de tamanho predefinidos). Cada uma troca precisão por velocidade.

Question 2

Quando usar estimativas de camiseta em vez de planning poker?

Accepted Answer

Use estimativas de camiseta quando precisar de estimativas rápidas, quando estimar com partes interessadas não técnicas ou quando refinar um backlog grande no início de um projeto. Mude para planning poker (Fibonacci) quando precisar de rastreamento de velocidade ao longo dos sprints.

Question 3

O que é affinity mapping em agile?

Accepted Answer

O affinity mapping é uma técnica silenciosa e colaborativa onde os membros da equipe colocam simultaneamente histórias em buckets de tamanho (XS a XL). Os desacordos são discutidos apenas para os valores extremos. É mais rápido que o planning poker para backlogs grandes.

Question 4

O que é o bucket system na estimativa ágil?

Accepted Answer

O bucket system usa buckets numéricos predefinidos (ex. 1, 2, 3, 5, 8, 13, 20, 40, 100). As histórias são classificadas em buckets por comparação com uma história de referência. É muito mais rápido que o planning poker para backlogs grandes (50+ histórias).

Question 5

O planning poker é sempre a melhor técnica de estimativa ágil?

Accepted Answer

Não. O planning poker é melhor para estimativas em nível de sprint de histórias bem definidas em equipes estabelecidas. Para backlogs grandes, projetos em estágio inicial ou públicos não técnicos, o affinity mapping ou as estimativas de camiseta são mais rápidos e igualmente precisos.

Técnica	Velocidade	Precisão	Ideal para
Planning poker	Médio	Alta	Estimativa de sprint de histórias bem definidas
Estimativas de camiseta	Rápido	Baixa-média	Grooming rápido do backlog, stakeholders não técnicos
Affinity mapping	Muito rápido	Média	Backlogs grandes (20+ histórias)
Bucket system	Muito rápido	Média	Backlogs muito grandes (50+ histórias)
Dot voting	Rápido	Baixa	Priorização, não estimativa

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