✅ Canvas de Clareza -A abordagem da Miro para omodelo de decomposição de quatro fatores para estimativas)
Este modelo nos ajuda a avaliar a prontidão e a estimar com mais precisão ao olhar além do tamanho e entender o que poderia nos atrasar.
Escreva a descrição e os critérios de aceitação da história. Sem esses elementos, nem começamos a história. Você divide cada história em:
🔗 1. Dependências
Esta história depende de outro time?
Ou de outra história?
Ou está aguardando por um design / API / ambiente?
Exemplo de pontuação:
0 = nenhuma
1 = dependência pequena (interna, fácil)
2 = dependência moderada
3 = dependência externa (plataforma, fornecedor, outro time)
🚧 2. Impedimentos
Há algo impedindo o início desta história?
Algo que o time não consiga resolver dentro do sprint?
Pontuação:
0 = nenhum impedimento
2 = potencial impedimento
3 = impedimento ativo
⚠️ 3. Riscos
Há alguma chance de isso não funcionar como esperado?
Toca áreas sensíveis do código?
Alguma implicação de desempenho ou segurança?
Pontuação:
0 = nenhum risco
1 = risco de baixo impacto
2 = risco médio
3 = item de alto risco
❓ 4. Desconhecidos
Sentimos alguma incerteza sobre a implementação?
É necessário realizar alguma exploração ou testes?
Falta clareza nos critérios de aceitação?
Pontuação:
0 = nada desconhecido
1 = menor desconhecido
2 = alguma investigação necessária
3 = grande desconhecido / critérios de aceitação pouco claros
📊 Juntando Tudo: "Pontuação de Prontidão da História"
Para cada história, a equipe preenche um quadro de 4 itens e atribui números.
Então, pontuação total =
Dependências + Riscos + Desconhecidos + Bloqueadores
Exemplo:
Dependências → 3
Desconhecidos → 1
Risco → 0
Bloqueador → 3
Total = 7
🚦 Sinal de Trânsito de Prontidão para o Sprint
Use a pontuação total para decidir rapidamente a prontidão da história:
🟩 0–3 → SEGURO para incluir no sprint
As histórias são diretas, com baixo risco e poucas dependências.
🟨 4–6 → REVISAR antes de comprometer
É necessário discutir:
Podemos reduzir as dependências?
Podemos dividir?
Podemos eliminar os desconhecidos antes de incluí-la?
🟥 7+ → NÃO ESTÁ PRONTA (precisa de refinamento)
Essa história é um problema.
Normalmente você verá:
Dependências demais
Desconhecidos que são, na verdade, bloqueadores
Faltam esclarecimentos
Isso garante que seu time pare de arrastar histórias arriscadas para o sprint e, em vez disso, refine-as 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 está pronta.
🔥 Por Que Isso Funciona
Torna a estimativa objetiva
Ajuda o time a dizer "não" a histórias pouco claras
Reduz surpresas durante o sprint
Ajuda o PO a saber exatamente o que corrigir
Transforma o refinamento em uma conversa baseada em dados, não em um jogo de adivinhações
