Clarity Canvas: Estrutura de Estimativa de 4 Fatores

✅ Clarity Canvas -A abordagem Miro para omodelo de decomposição de quatro fatores para estimativas)

Este modelo nos ajuda a avaliar a prontidão e estimar com mais precisão, olhando além do tamanho e entendendo o que pode nos atrasar.

Anote a descrição e os critérios de aceitação da história. Sem isso, não começaremos a história. Você desdobra cada história em:

🔗 1. Dependências

Esta história depende de outro time?

Ou de outra história?

Ou está à espera de um design / API / ambiente?

Exemplo de pontuação:

0 = nenhuma

1 = pequena dependência (interna, fácil)

2 = dependência moderada

3 = dependência externa (plataforma, fornecedor, outro time)

🚧 2. Bloqueadores

Há algo impedindo que esta história sequer comece?

Algo que o time não pode resolver no sprint?

Pontuação:

0 = sem bloqueio

2 = bloqueio potencial

3 = bloqueio ativo

⚠️ 3. Riscos

Há chance de que isso não funcione conforme o esperado?

Interfere em áreas sensíveis do código?

Há implicações de desempenho ou segurança?

Pontuação:

0 = sem risco

1 = risco de baixo impacto

2 = risco médio

3 = item de alto risco

❓ 4. Desconhecidos

Estamos inseguros sobre a implementação?

Qualquer exploração / provas de conceito são necessárias?

Falta clareza nos critérios de aceitação?

Pontuação:

0 = nada desconhecido

1 = pequeno desconhecido

2 = alguma investigação necessária

3 = grande desconhecido / critérios de aceitação pouco claros

📊 Junte Tudo: “Pontuação de Prontidão da História”

Para cada história, a equipe preenche uma grade de 4 blocos e atribui números.

Depois, a pontuação total =

Dependências + Riscos + Desconhecidos + Bloqueadores

Exemplo:

Dependências → 3

Desconhecidos → 1

Risco → 0

Bloqueador → 3

Total = 7

🚦 O Semáforo de Prontidão para Sprint

Use a pontuação total para decidir rapidamente a prontidão da história:

🟩 0–3 → SEGURO para puxar para o sprint

As histórias são diretas, de baixo risco e com poucas dependências.

🟨 4–6 → REVISAR antes de comprometer

Esses casos requerem uma conversa:

Podemos reduzir as dependências?

Podemos dividi-lo?

Podemos remover os desconhecidos antes de incluí-lo?

🟥 7+ → NÃO PRONTO (precisa de refinamento)

Essa história é um problema.

Normalmente, você verá:

Dependências demais

Desconhecidos que são na verdade bloqueadores

Falta de esclarecimentos

Isso garante que seu time pare de arrastar histórias arriscadas para o sprint e, em vez disso, as refine adequadamente primeiro.

💡 Por exemplo

Temos 3 dependências, mas 1 desconhecido que é um bloqueador → provavelmente a história não pode ser incluída no sprint.

Convertido para o modelo:

Dependências = 3

Desconhecido = 3 (desconhecido = bloqueador)

Risco = talvez 0

Bloqueador = 3

Total = 9 →

🟥 VERMELHO → não pronto.

🔥 Why This Works

• Torna a estimativa objetiva

• Ajuda o time a dizer "não" para histórias pouco claras

• Reduz surpresas no meio do sprint

• Ajuda o PO a saber exatamente o que corrigir

• Transforma o refinamento em uma conversa orientada por dados, não um jogo de adivinhação