Claude Code

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估算命令 (/estimate) ​

基于证据的开发工作量估算命令，提供准确的时间和资源评估。

核心功能 ​

  • 智能分析: 基于代码复杂度和历史数据估算
  • 多维度评估: 时间、人力、风险综合考虑
  • 经验学习: 从历史项目中学习估算模式
  • 不确定性量化: 提供估算区间和置信度
  • 团队校准: 支持团队估算和校准

使用语法 ​

bash
/estimate [目标] [选项]

估算目标 ​

  • feature - 功能开发估算
  • project - 项目整体估算
  • task - 具体任务估算
  • refactor - 重构工作估算
  • migration - 迁移工作估算

主要选项 ​

  • --method story-points|hours|days - 估算单位
  • --confidence low|medium|high - 置信度要求
  • --complexity simple|medium|complex - 复杂度级别
  • --team-size N - 团队规模考虑

估算方法 ​

故事点估算 ​

bash
# 敏捷故事点估算
/estimate feature --method=story-points --reference-story

# 输出示例:
# 功能估算结果
# - 故事点: 8 SP
# - 参考基准: 用户登录功能 (5 SP)
# - 相对复杂度: 1.6x
# - 估算区间: 6-10 SP

工时估算 ​

bash
# 基于工时的详细估算
/estimate task --method=hours --breakdown

# 输出示例:
# ⏱ 工时分解估算
# - 设计: 4小时
# - 开发: 16小时  
# - 测试: 6小时
# - 部署: 2小时
# - 总计: 28小时 (±4小时)

复杂度分析 ​

技术复杂度 ​

bash
# 分析代码复杂度
/estimate --analyze-complexity --cyclomatic --cognitive

# 复杂度因子:
# - 循环复杂度: 中等 (×1.3)
# - 认知复杂度: 高 (×1.8)
# - 依赖复杂度: 低 (×1.1)
# - 集成复杂度: 高 (×1.7)

业务复杂度 ​

bash
# 业务逻辑复杂度评估
/estimate --business-rules --edge-cases --integrations

# 业务因子:
# - 业务规则数量: 12个 (×1.4)
# - 边界情况: 8个 (×1.2)
# - 外部集成: 3个 (×1.5)
# - 合规要求: 2个 (×1.3)

历史数据学习 ​

项目模式识别 ​

bash
# 基于历史项目学习
/estimate --learn-from-history --similar-projects

# 模式匹配:
# - 相似项目: "电商用户中心" (85%匹配)
# - 实际工期: 3.2周 vs 估算: 2.8周
# - 调整因子: +15%

团队效率校准 ​

bash
# 团队历史效率分析
/estimate --team-velocity --sprint-data

# 团队效率:
# - 平均故事点完成: 42 SP/Sprint
# - 复杂任务完成率: 78%
# - 预期调整: +20%

不确定性管理 ​

三点估算 ​

bash
# 乐观/最可能/悲观估算
/estimate --three-point --monte-carlo

# 三点估算结果:
# - 乐观估算: 5天
# - 最可能估算: 8天  
# - 悲观估算: 15天
# - 期望值: 8.7天
# - 标准差: 1.7天
# - 80%置信区间: 7-11天

风险因子 ​

bash
# 识别和量化风险
/estimate --risk-analysis --mitigation-buffer

# 风险评估:
# - 技术风险: 中等 (+15%)
# - 需求变更: 高 (+25%)
# - 团队风险: 低 (+5%)
# - 外部依赖: 高 (+30%)
# - 建议缓冲: +35%

团队协作 ​

规划扑克 ​

bash
# 团队估算会议支持
/estimate --planning-poker --participants=5

# 估算轮次:
# Round 1: [3, 5, 8, 5, 13] → 讨论分歧
# Round 2: [5, 5, 8, 5, 8] → 接近共识
# Final: 5 SP (一致同意)

估算校准 ​

bash
# 团队估算一致性检查
/estimate --calibration --historical-accuracy

# 校准报告:
# - 团队估算偏差: +12%
# - 个人估算准确率: 76%
# - 建议调整系数: 0.89

估算模板 ​

功能开发模板 ​

yaml
feature_estimation:
  requirements_analysis: 10%
  technical_design: 15%
  implementation: 50%
  testing: 20%
  deployment: 5%
  
  complexity_multipliers:
    simple: 1.0
    medium: 1.5
    complex: 2.5

重构项目模板 ​

yaml
refactor_estimation:
  analysis: 20%
  planning: 15%
  implementation: 45%
  testing: 15%
  deployment: 5%
  
  risk_buffers:
    legacy_code: +30%
    no_tests: +50%
    tight_coupling: +25%

最佳实践 ​

估算准确性提升 ​

bash
# 持续改进估算准确性
/estimate --track-accuracy --feedback-loop

# 准确性分析:
# - 上月准确率: 78%
# - 主要偏差原因: 需求变更 (45%)
# - 改进建议: 增加需求澄清时间

估算可视化 ​

bash
# 生成估算可视化报告
/estimate --visualize --burndown-projection

# 输出图表:
# - 工作量分解饼图
# - 风险概率分布图
# - 项目时间线甘特图
# - 资源分配热力图

估算命令 - 基于数据的精准项目预测

Claude Code 使用指南

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