AI重构研发：不止是工具革新，更是全维度组织重塑

确认是确保做了正确的事情，方向不偏。确认可以在项目前期做，也可以在项目后期做，提倡持续确认、质量左移。在前期主要是检测需求的质量，在后期是检测完成的系统是否真的是客户所需。本文概要归纳了开发过程中常见的八种确认手段。

有公司在画控制图时，对进度偏差率画了XMR控制图。原始数据如下： 度量日期 开发进度偏差率 05-14 -2% 05-19 0% 05-21 -1% 05-22 -2% 05-23 -2%

此时，一个业务实体“订单”对应了两个数据对象——“订单头”和“订单明细”。一份保险合同在业务上无疑是一个整体，但保险公司的业务专员在日常工作中，可能需要独立地维护“合同主信息”（如投保人、有效期）、“合同标的物清单”（如被保的车辆或房产）、“合同受益人清单”（如受益人和受益比例）。此时，业务实体“订单”对应一个数据对象“订单表”，业务实体与数据对象之间是简单的一一对应。理解“业务实体-数据对象-属性”的三层结构，如同获得一把钥匙，既能打开估算模型的黑箱，也能洞见业务与系统协同的底层逻辑。

在敏捷方法中，要求度量的数据少之又少，可谓简单实用：规模：（1）故事点：用以估算工作量、度量开发效率。工作量：  （2） 计划的工作量：用以排定项目计划。  （3） 剩余任务的计划工作量：用以跟踪项目进展。效率：（4）开发速度：每次迭代完成的需求的规模（如故事点），用以估算项目需要的迭代次数。其他度量元根据项目组的实际情况，可以由项目组自己定义。

很多项目需求写的模糊，如何对这些模糊的需求进行澄清呢？通过哪些问题可以帮我们澄清需求呢？我设计了一个问题单供大家参考。