Как будешь действовать с клиентом при неопределенности

Начну с анализа неопределенности: соберу максимум информации, чтобы понять её природу (техническая, бизнес- или организационная). Разобью проблему на части и приоритезирую риски.

Действия:

1. Прозрачность: честно обозначу зоны неопределенности клиенту, но с вариантами решений.
2. Итеративность: предложу MVP или спринт для проверки гипотез (например, A/B тест фичи).
3. Документирование: зафиксирую допущения в backlog (например, в Jira как "Assumption: API провайдера X обрабатывает запросы за <1s").

Пример:

# Если неясна нагрузка на API, тестируем с запасом:
load_test(scenario="peak_traffic", users=10000, ramp_up="1m")  
# Результаты покажут, стоит ли пересматривать архитектуру.  

Постоянно синхронизируюсь с клиентом через короткие митинги, чтобы корректировать курс. Если неопределенность критична — предлагаю "точку принятия решения" (например, после POC).