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mhoennig 154e3e92e2 docs: LEAN-PATHFINDING.md hinzugefügt (Feature-Roadmap)

Erstellt eine detaillierte Roadmap für Lean Pathfinding: Abhängigkeits-Tracking, Velocity-basierte Kostenschätzung, Kritischer Pfad, Optimierungs-Tools, KI-Features und Integrationen.

2026-07-22 11:59:18 +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 2–3 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 (→ andere Feature). Gestrichelte rote Linien im Diagramm zeigen Blockierungen; Warnungen wenn Abhängigkeiten zirkulär oder nicht erfüllbar sind.
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.

Data Model: Abhängigkeits-Notation in SPEC erweitern (z.B. → Feature-Id)
Parser: →-Syntax extrahieren, Dependency Graph validieren
UI: Dependency-Linien im Diagramm zeichnen; kritische Pfade hervorheben
Timeline-Rechner: T-Shirt + Velocity + Team-Config → Wochen
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

Konzept	Verhältnis zu Lean Pathfinding
Lean Thinking	Fundament: Customer Value, Muda-Elimination, Respect for People
Value Stream Mapping	Optimiert bestehende Prozesse; Lean Pathfinding zergliedert neue Anforderungen
Vertical Slice Architecture	Technische Manifestation von Lean Pathfinding: UI + Backend + DB pro Slice
Work Breakdown Structure (WBS)	Klassische WBS ist top-down, statisch; Lean Pathfinding kollaborativ, iterativ, value-fokussiert
Agile / Scrum	Scrum sagt "kurze Zyklen", Lean Pathfinding sagt "so zerlegen, dass Zyklen möglich sind"
Minimum Viable Product	MVP ist das Ziel; Discovery Tree zeigt alles, Lean Pathfinding findet die minimale Kombination

Quellen & Weiterführend

Status

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

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