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Diversos48 mil · #3900

progressive-estimation

Faz seu agente estimar o tempo e esforço para projetos. Ele usa estatísticas e feedback para previsões mais precisas.

O que ela faz

Essa ferramenta ajuda a prever quanto tempo levará para completar tarefas de desenvolvimento de software, especialmente quando se usa inteligência artificial. Ela usa estatísticas para dar estimativas mais precisas do que um palpite.

Quando usar

  • ✓Para planejar tarefas que usam IA.
  • ✓Ao organizar um grupo de tarefas para um projeto.
  • ✓Para saber quando um projeto pode ser entregue.

Exemplo do que pedir para a IA

“Estime quanto tempo levará para criar um site simples usando um assistente de IA.”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/progressive-estimation/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/progressive-estimation/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

A ferramenta analisa o tipo de tarefa, o tamanho e o risco. Depois, usa fórmulas baseadas em dados reais para calcular o tempo estimado e a chance de acertar.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add sickn33/agentic-awesome-skills --skill progressive-estimation

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/sickn33/agentic-awesome-skills/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/progressive-estimation/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Estimativa Progressiva

Estime trabalho de desenvolvimento assistido por IA e híbrido humano+agente usando fórmulas baseadas em pesquisa com estatísticas PERT, bandas de confiança e loops de feedback de calibração.

Visão Geral

A Estimativa Progressiva se adapta ao modo de trabalho da sua equipe — apenas humano, híbrido ou com agente primeiro — aplicando o modelo de velocidade e os multiplicadores corretos para cada um. Ela produz estimativas estatísticas em vez de "achismos".

Quando Usar Esta Habilidade

  • Estimando tarefas de desenvolvimento onde agentes de IA lidam com parte do trabalho
  • Planejamento de sprint com equipes híbridas humano+agente
  • Dimensionamento em lote de um backlog (lida com 5 ou 500 itens)
  • Planejamento de pessoal e capacidade com multiplicadores de agente
  • Previsão de data de lançamento com intervalos de confiança

Como Funciona

  1. Detecção de Modo — Determina se a equipe trabalha apenas com humanos, de forma híbrida ou com agente primeiro.
  2. Classificação de Tarefa — Categoriza por tamanho (XS–XL), complexidade e risco.
  3. Aplicação de Fórmula — Aplica multiplicadores baseados em pesquisa, fundamentados em estudos empíricos.
  4. Cálculo PERT — Produz valores esperados usando estimativa de três pontos.
  5. Bandas de Confiança — Gera intervalos P50, P75, P90.
  6. Formatação de Saída — Formata para Linear, JIRA, ClickUp, GitHub Issues, Monday ou GitLab.
  7. Calibração — Retorna dados reais para melhorar estimativas futuras.

Exemplos

Tarefa única:

"Estime a construção de uma API REST com autenticação usando Claude Code"

Modo em lote:

"Estime estes 12 tickets do JIRA para nosso próximo sprint"

Com contexto:

"Temos 3 desenvolvedores usando agentes de IA para cerca de 60% da implementação. Estime esta funcionalidade."

Melhores Práticas

  • Comece com uma única tarefa para calibrar antes de passar para o modo em lote.
  • Retorne os tempos reais de conclusão para melhorar o sistema de calibração.
  • Use o "modo instantâneo" para dimensionamento rápido em T-shirt sem análise PERT completa.
  • Seja explícito sobre a composição da equipe e a porcentagem de uso do agente.

Armadilhas Comuns

  • Problema: Estimativas excessivamente confiantes Solução: Use P75 ou P90 para compromissos, não P50.

  • Problema: Falta de contexto Solução: A habilidade faz perguntas esclarecedoras — forneça o tamanho da equipe e o uso do agente.

  • Problema: Calibração desatualizada Solução: Recalibre quando a composição da equipe ou as ferramentas mudarem significativamente.

Habilidades Relacionadas

  • @sprint-planning - Planejamento de sprint e gerenciamento de backlog
  • @project-management - Fluxos de trabalho gerais de gerenciamento de projetos
  • @capacity-planning - Velocidade da equipe e planejamento de capacidade

Recursos Adicionais

Limitações

  • Use esta habilidade apenas quando a tarefa corresponder claramente ao escopo descrito acima.
  • Não trate a saída como substituta para validação específica do ambiente, testes ou revisão de especialistas.
  • Pare e peça esclarecimentos se os inputs, permissões, limites de segurança ou critérios de sucesso necessários estiverem ausentes.
Perguntas frequentes

Por que a ferramenta pede para saber se a equipe usa IA?

Porque o tempo de trabalho muda se a IA ajuda ou não. Saber disso torna a estimativa mais precisa.

O que são 'intervalos de confiança'?

São faixas de tempo que indicam a probabilidade de a tarefa ser concluída. Por exemplo, um intervalo de 90% significa que há 90% de chance de terminar dentro desse tempo.

Como a ferramenta fica melhor com o tempo?

Ela aprende com os tempos reais que as tarefas levaram para serem concluídas. Essa informação ajuda a ajustar os cálculos para o futuro.

Detalhes

Descrição original do autor

Estimate AI-assisted and hybrid human+agent development work with research-backed PERT statistics and calibration feedback loops

repo: sickn33/agentic-awesome-skills

Popularidade

Estrelas no GitHub
48 mil
Posição no ranking
#3900
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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