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werkbaum/docs/LEAN-PATHFINDING.md
mhoennigandClaude Opus 5 90230c4dd3 docs: Geplante Erweiterungen (IDs, Abhängigkeiten, XOR, Falten, Beschreibungen)
Die fünf geplanten Notations-Erweiterungen für vollständiges Lean-Pathfinding
sind in die Doku eingearbeitet — Schreibweisen samt offener Punkte in SPEC §11,
Begründung und Folgen in D34, Aufgaben in Phase 4, und als Knoten im
mitgelieferten Werkbaum-Plan.

Drei Kollisionen mit Bestehendem sind dabei benannt statt stillschweigend
mitentschieden: `#` trägt jetzt drei Bedeutungen (Ticket, Schlagwort, Knoten-ID),
`x` für XOR liest sich neben `[x]` schlecht, und kurze Knotenbeschreibungen
können keine eingerückte Folgezeile sein, weil Einrückung Hierarchie bedeutet.

Die weitestreichende Folge betrifft D18: Mit Dependency Closure — gemeinsame
Abhängigkeiten nur einmal gezählt — ist die günstigste Alternative nicht mehr
lokal entscheidbar; die gierige Wahl je Gruppe ist nicht länger optimal.

LEAN-PATHFINDING.md schlug für Abhängigkeiten noch `→ Feature` vor (Verweis auf
den Titel, rote Linien); das ist mit `:#id` überholt und korrigiert.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-08-22 10:04:50 +02:00

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Lean Pathfinding Features für Werkbaum

Überblick

Lean Pathfinding ist eine Workshop-Methodik zur Visualisierung komplexer Features und Identifikation des kostengünstigsten Implementierungspfads. Werkbaum hat bereits die Kern-Infrastruktur (And/Or Gates, visuelle Bäume, Größen, günstigster Pfad). Diese Roadmap transformiert den Editor in ein dediziertes Lean-Pathfinding-Werkzeug.

Impact: Teams, die diesen Ansatz konsequent nutzen, liefern in 23 Wochen, was ursprünglich 6 Monate kosten sollte.


Phase 1: Foundation Quick Wins

Basis-Features für echte Pfad-Optimierung. Priorität: Höchst.

  • Abhängigkeits-Marker — Features können explizit auf andere Features verweisen. Schreibweise ist inzwischen festgelegt: Knoten-ID #auth, Abhängigkeit :#auth,#api (SPEC §11, D34) — nicht der hier ursprünglich vorgeschlagene Verweis auf den Titel (→ andere Feature), der beim Umbenennen bricht. Querverbindungen werden optisch sekundär gezeichnet (dünn/gestrichelt), nicht rot: Rot ist in dieser Palette nicht vergeben. Zirkuläre Abhängigkeiten sind zulässig (sie bedeuten „wird gemeinsam fertig"), nicht erfüllbare — eine ID ohne Knoten — ergeben eine Warnung.

  • Team-Velocity-basiertes Kostenmodell — T-Shirt-Größen werden in Story-Points übersetzt (konfigurierbar pro Team). Automatische Timeline-Berechnung: T-Shirt + Team-Velocity → Wochen, mit eingebautem Overhead-Faktor (Meetings 1.2×) und Risk Buffer (1.15×). Warnung: "Feature > 2 Sprints, sollte zerlegt werden".


Phase 2: Optimization Neue Capabilities

Unterstützung für MVP-Entscheidungen und Abhängigkeits-Management.

  • Critical Path Visualization — Mit Abhängigkeits-Daten berechnet der Editor die längsten Abhängigkeitsketten (rote/orange Linie). Tooltip zeigt: "Kritischer Pfad: 8 Wochen diesen Pfad musst du zuerst abarbeiten, sonst läuft der Plan".

  • Path Optimizer — Interaktiver Dialog: User aktiviert/deaktiviert Features als Checkboxen (z.B. "Nur Core + Reporting, ohne Analytics"). Werkbaum berechnet automatisch Minimal Cost für diese Auswahl: "Für diesen Scope brauchst du mindestens 3.2 Sprints; kritischer Pfad 2.5 Wochen".

  • Project Health Dashboard — Single-Page Übersicht mit: Total Scope & Completed Points, Burndown-Kurve, Slice-Status-Verteilung (✓/~/[]/[?]), Team-Auslastung pro Person, At-Risk Items (Abhängigkeits-Blockaden). Snapshot für Statusmeetings.


Phase 3: Adoption Neue User onboarden

Workshop-Support und Migrations-Hilfe für bestehende Projekte.

  • Discovery Workshop Guide — Step-by-Step-Anleitung im Editor (Sidebar oder Modal): 1) Ziel schreiben (Epic), 2) Bereiche identifizieren (And/Or Gates setzen), 3) Untergliedern (Rekursion), 4) Größen schätzen, 5) Günstigsten Weg wählen. Mit Tooltips und Best-Practice-Beispielen.

  • Risk Flagging — Automatische Erkennung von Problemen: Abhängig von externem Service (Google, GitHub) → Risiko; Größe > Velocity → überschreitet einen Sprint; "Noch nie gemacht" (Knowledge Gap Tag/Zuständiger) → Schulungsbedarf; Definition of Done fehlt (kein Link/Kommentar zur DoD) → Flag. Gelbe Warnungen im Diagramm.

  • Horizontal→Vertical Slice Converter — Tool zum Umstrukturieren: Alte Zerlegung (alle UI, alle Backend, alle Testing) wird interaktiv in vertikale Slices konvertiert (jede Slice ist ein kompletter Funktionsbaustein UI+Backend+DB). Hilft bestehenden Projekten, Lean Pathfinding zu adoptieren.


Phase 4: Power User Integrationen & Analytics

Erweiterte Funktionen für Profis und Ecosystem-Integration.

  • Gantt-Export — Export des Dependency-Baums als Gantt-Diagramm (Mermaid Gantt oder MS Project CSV mit Abhängigkeitspfeilen). Zeigt: Welche Slices können parallel laufen, wo sind Bottlenecks. Für traditionelle Stakeholder, die Gantt-Diagramme lesen.

  • Live Collaboration Mode — Real-time Multi-User Editing mit WebSocket (oder CRDT wie Yjs). Mehrere Team-Mitglieder sehen sich gegenseitig beim Aufbau des Discovery Trees in Echtzeit; Cursor-Verfolgung; Conflict-free Edits.

  • Jira/Azure DevOps Adapter — One-Click Export: And/Or-Struktur wird zu Epics/Features/Stories; Größen werden zu Story Points; Tags → Assignee; Status-Mapping (Werkbaum [~] → Jira In Progress). Umgekehrt: Können Jira-Epics importiert werden?

  • AI-gestützte Auto-Sizing — Machine-Learning-Modell trainiert auf Team-Historie (Größe geschätzt vs. tatsächlich). Wenn User "M" schätzt, sagt die KI: "Basierend auf euren letzten 20 Features ist realistisch 13 Punkte (eher L)". Kontinuierliche Verbesserung der Estimates.

  • Burndown & Velocity Tracking — Dashboard zeigt: Planned vs. Actual Burndown über Zeit; durchschnittliche Velocity pro Sprint; Trendlinie. Hilft, zukünftige Timelines realistischer zu schätzen. Export als CSV für externe Analytics.

  • Waste Analysis Report — Automatische Erkennung von Lean-Verschwendungen: Overproduction (zu viele [?]-Features ohne Commitment), Waiting (Blockagen durch Dependencies), Extra Processing (Features, die oft umgearbeitet werden, hohe Volatilität), Non-Utilized Talent (Team-Mitglieder ohne aktive Aufgaben in diesem Sprint). Textbericht mit Optimierungs-Tipps.

  • Slice-Suggestion Engine — KI-gestützte Vorschläge für vertikale Slices. User gibt Epic ein, die Engine schlägt vor: "Diesen großen Bereich würde ich so zerlegen: 1) CRUD-Basis (Slice A), 2) Validierung + Error Handling (Slice B), 3) Integration mit Service XYZ (Slice C)". Basierend auf Best Practices und der SPEC.


Implementation Strategy

MVP (Phase 1 + Teile von Phase 2)

Ziel: Abhängigkeits-Tracking + Velocity-basierte Kostenschätzung als Basis.

  1. Data Model: Knoten-IDs und Abhängigkeiten in SPEC ausformulieren — reserviert ist #auth bzw. :#auth,#api (SPEC §11); vorher die dort benannten offenen Punkte entscheiden, allen voran die Doppelrolle von #
  2. Parser: IDs und :#…-Listen extrahieren, Dependency Graph aufbauen (Zyklen sind erlaubt, unbekannte IDs sind Warnungen)
  3. UI: Dependency-Linien im Diagramm zeichnen; kritische Pfade hervorheben
  4. Timeline-Rechner: T-Shirt + Velocity + Team-Config → Wochen
  5. Tests: Zirkuläre Abhängigkeiten, Kostenberechnung, kritische Pfade

Next (Phase 2)

  • Path Optimizer: Interaktive Subset-Selection + Kostenberechnung
  • Health Dashboard: Aggregierte Metriken, Snapshot-UI

Später (Phase 3 & 4)

  • Workshop Guide: UX für neue User
  • AI Features: Risk Flagging, Auto-Sizing, Suggestions (mit Backend-Integration)
  • Integrationen: Jira Adapter, Gantt-Export, Collaboration

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Quellen & Weiterführend


Status

  • Geschrieben: 2026-07-22
  • Phase 1 Features: Entwurf
  • Phase 2+ Features: Konzeptuell; priorisierung offenbar