Ответ
Метрики планирования спринта — важный инструмент, но их применение зависит от контекста. Если команда только формируется или проект на ранней стадии, жесткие метрики (например, velocity) могут быть контрпродуктивны — они создают ложное ощущение точности.
Пример:
# Velocity может вводить в заблуждение, если задачи разной сложности
completed_story_points = [8, 12, 5]
average_velocity = sum(completed_story_points) / len(completed_story_points)
print(f"Average velocity: {average_velocity}") # 8.33, но это не гарантирует стабильности Предпочитаю qualitative-оценки (обсуждение рисков, емкость команды) + гибкие метрики (например, прогноз burn-down). Ключевое — баланс между данными и здравым смыслом.