1. Общая статистика точности оценок

• Точность в цифрах:
  – За последний год средняя точность моих оценок по времени составляет ±10 % от запланированного объёма.
  – Из 50 задач 1–2 раза (4 %) я недооценивал сложность более чем на 20 %, и примерно столько же раз (ещё 4 %) переоценивал, заложив слишком большой буфер.

• Тенденции:
  – В начале проекта (при изучении новой предметной области или нетиповых интеграций) точность чуть ниже — около ±15–20 %,
  – в стабилизированном проекте (типовые задачи, знакомый стек) точность повышается до ±5–8 %.

2. Причины недооценки и переоценки

1. Новые технологии или интеграции
   – При первом опыте работы с REST-API банков, внешней WMS или электронным документооборотом (ЭДО) иногда не учитывал все нюансы форматов и сценариев ошибок.

2. Сложные бизнес-правила
   – Не всегда с первого раза удаётся правильно оценить алгоритмическую часть: расчёты бонусных схем, распределение себестоимости, маршрутизация логистики.

3. Человеческий фактор
   – Воспринимаешь задачу «простой» и ставишь минимальный срок (недооцениваешь), либо наоборот — излишне перестраховываешься (переоцениваешь), закладывая большие буферы.

3. Подход к оценке времени

1. Декомпозиция
   – Любую крупную фичу разбиваю на подзадачи (микрофункции) и отдельно оцениваю: дизайн форм, написание кода, тесты, документацию.

2. Planning poker / Story points
   – На командных оценках применяем карточки (1, 2, 3, 5, 8 SP). Это позволяет синхронизировать понимание сложности и учитывать мнения нескольких разработчиков.

3. Учёт рисков
   – Всегда добавляю к базовой оценке 15–20 % времени «на риск»: интеграции, согласования, баги.

4. Исторические данные
   – Храню журнал задач в Jira/YouTrack с фактическим временем выполнения. Анализирую расхождения и корректирую коэффициенты для новых оценок.

4. Пример практики

Задача: Разработка REST-обмена с банковским API для платёжных поручений.

• **Оценка по этапам:
  **

  1. Изучение документации и тестового стенда — 4 ч.

  2. Программирование (запрос, разбор ответа, логика ошибок) — 12 ч.

  3. Написание автотестов и ручное прогон — 4 ч.

  4. Документация и релиз — 2 ч.

• Итого: 22 ч + 20 % буфера = 26 ч.

• Реальность:
  – Неожиданно оказалось, что в API есть асинхронные колбэки — добавилось 6 ч на доработку.
  – Задача завершена за 28 ч, фактическое отклонение +8 %.

5. Как минимизировать ошибки в оценках

1. Регулярные ретроспективы
   – После каждого спринта анализируем, какие задачи были существенно пере- или недооценены, и вносим корректировки в методику оценки.

2. Прототипирование
   – Для нетиповых задач делаю небольшой PoC (Proof of Concept) — оцениваю лишь прототип, а затем на основе факта уточняю сроки основной разработки.

3. Чёткое ТЗ и вопросы
   – Перед оценкой собираю все вопросы к аналитикам/заказчику, чтобы не выяснять «по ходу» дополнительные требования.

4. Адаптивное планирование
   – В Scrum-спринтах оставляю 10 % ёмкости команды «под форс-мажор» — это снижает риск сорвать сроки из-за одной сложной задачи.

6. Оценка переоценки

• Зачем важно переоценивать?
  – Слишком большие буферы приводят к простой ресурсов и неоправданным ожиданиям от заказчика.

• **Методы борьбы:
  **

  1. Benchmarking: Сравниваю новые задачи с похожими из истории и стараюсь не увеличивать нормы «про запас» без обоснования.

  2. Пожесткий тайм-боксинг: Для мелких задач (<4 ч) не предусматриваю буфер — стараюсь «стукнуть» в назначенный срок.

7. Итог

– Небольшой разброс в оценках (<10 %) — это нормально и допустимо.
– Редкие выбросы (±20 %) происходят только при новых технологиях или неочевидных требованиях.
– Постоянное улучшение методики оценок через аналитику истории, ретроспективы и прототипирование позволяет держать точность высоко и минимизировать как недооценку, так и переоценку времени.