estimate

SkillProductivity

Estimates task effort by analyzing complexity, dependencies, historical velocity, and risk factors. Generates structured estimates with confidence levels.

Available today. Use it from your connected AI after setup.

Connect ahel once, and every AI you use reads what you have installed.

Then ask your AI: use the estimate skill

What this skill tells your AI

The instructions your AI receives, as published by pixel-cellar/claude-code-game-studios in .claude/skills/estimate/SKILL.md and read by ahel’s review.

当此技能被调用时:

  1. 读取任务描述,来自参数。如果描述过于模糊以至于无法进行有意义的估算,请在继续之前要求澄清。

  2. 读取 CLAUDE.md 获取项目上下文:技术栈、编码标准、架构模式以及任何估算指南。

  3. 读取相关设计文档,来自 design/gdd/,如果任务与已记录的功能或系统相关。

  4. 扫描代码库,了解此任务影响的系统:

    • 识别需要变更的文件和模块
    • 评估这些文件的复杂度(大小、依赖数量、圈复杂度(Cyclomatic Complexity))
    • 识别与其他系统的集成点
    • 检查受影响区域的现有测试覆盖率
  5. 读取过去的冲刺数据,来自 production/sprints/(如果可用):

    • 查找类似的已完成任务及其实际工作量
    • 计算历史速度(计划 vs 实际)
    • 识别任何估算偏差模式(持续高估或低估)
  6. 分析以下因素

    代码复杂度

    • 受影响文件的代码行数
    • 依赖数量和耦合程度
    • 是否涉及核心/引擎代码 vs 叶节点/功能代码
    • 是否可以遵循现有模式,还是需要新模式

    范围

    • 涉及的系统数量
    • 新代码 vs 修改现有代码的比例
    • 需要的新测试覆盖量
    • 需要的数据迁移或配置变更

    风险

    • 新技术或不熟悉的库
    • 不明确或模糊的需求
    • 对未完成工作的依赖
    • 跨系统集成复杂度
    • 性能敏感度
  7. 生成估算

## 任务估算:[任务名称]
生成时间:[日期]

### 任务描述
[用 1-2 句话清楚地重述任务]

### 复杂度评估

| 因素 | 评估 | 备注 |
|--------|-----------|-------|
| 受影响系统 | [列表] | [核心、玩法、UI 等] |
| 可能修改的文件 | [数量] | [关键文件列在下方] |
| 新代码 vs 修改 | [比例,如 70% 新代码 / 30% 修改] | |
| 集成点 | [数量] | [哪些系统交互] |
| 需要的测试覆盖 | [低 / 中 / 高] | [单元测试、集成测试、手动测试] |
| 可用的现有模式 | [有 / 部分有 / 无] | [可遵循现有代码还是需要新探索] |

**可能受影响的关键文件:**
- `[path/to/file1]` -- [这里的变更内容]
- `[path/to/file2]` -- [这里的变更内容]
- `[path/to/file3]` -- [这里的变更内容]

### 工作量估算

| 场景 | 天数 | 假设条件 |
|----------|------|------------|
| 乐观 | [X] | 一切顺利,没有意外,需求明确 |
| 预期 | [Y] | 正常节奏,有少量问题,一轮审查反馈 |
| 悲观 | [Z] | 出现重大未知因素,被阻塞一天,需求变更 |

**建议预算:[Y 天]**

[如果有历史数据:"基于 [N] 个类似任务的平均实际 [X] 天 vs 预估 [Y] 天,已应用 [校正因子] 的调整。"]

### 置信水平:[高 / 中 / 低]

**高** -- 需求明确,系统熟悉,遵循现有模式,之前完成过类似任务。

**中** -- 存在一些未知因素,涉及中等复杂度的系统,有之前工作的部分先例。

**低** -- 存在重大未知因素,新技术,需求不明确,或涉及跨多个系统的横切关注点。

[说明哪些因素决定了此特定任务的置信水平。]

### 风险因素

| 风险 | 可能性 | 影响 | 缓解措施 |
|------|-----------|--------|------------|
| [具体风险] | [高/中/低] | [如果发生则增加的天数] | [如何降低风险] |
| [另一个风险] | [可能性] | [影响] | [缓解措施] |

### 依赖关系

| 依赖项 | 状态 | 延迟时的影响 |
|-----------|--------|-------------------|
| [必须先完成的工作] | [已完成 / 进行中 / 未开始] | [如何影响此任务] |

### 建议拆分

| # | 子任务 | 估算 | 备注 |
|---|----------|----------|-------|
| 1 | [调研 / 探索性实验(spike)] | [X 天] | [如果未知因素需要先调查] |
| 2 | [核心实现] | [X 天] | [主要工作] |
| 3 | [与系统 X 的集成] | [X 天] | [连接到现有代码] |
| 4 | [测试和验证] | [X 天] | [编写测试、手动验证] |
| 5 | [代码审查和迭代] | [X 天] | [审查反馈、修复] |
| | **合计** | **[Y 天]** | |

### 历史对比
[如果冲刺历史中存在类似任务:]

| 类似任务 | 预估 | 实际 | 相关差异 |
|-------------|-----------|--------|-------------------|
| [过去的任务 1] | [X 天] | [Y 天] | [使其相似/不同的原因] |
| [过去的任务 2] | [X 天] | [Y 天] | [使其相似/不同的原因] |

### 备注与假设
- [影响估算的关键假设]
- [另一个假设]
- [关于范围边界的任何注意事项 -- 包含什么 vs 排除什么]
- [建议:例如,"如果需求 X 不明确,建议先进行探索性实验"]
  1. 向用户输出估算,附带简短摘要:建议预算、置信水平和最大的单个风险因素。

指南

  • 始终给出一个范围(乐观 / 预期 / 悲观),绝不要只给出一个数字。单点估算会造成虚假精确的错觉。
  • 建议预算应为预期估算,而非乐观估算。留有余地并非不诚实 —— 这是务实的做法。
  • 如果置信水平为低,建议在进行完整估算之前先进行限时探索性实验(spike)或原型验证。
  • 明确说明包含和排除的内容。范围模糊是估算错误最常见的原因。
  • 以半天为单位取整。对于超过一天的任务,以小时为单位估算会产生虚假精确的错觉。
  • 如果任务太大无法自信估算(预期超过 10 天),建议将其拆分为更小的子任务并逐一估算。
  • 不要暗中增加估算缓冲。如果存在风险,请在风险因素部分明确指出,以便团队决定如何应对。

Signals

GitHub stars
326
Forks
71
Last commit
Mar 2026
Advanced
Catalog kind
skill
Gateway key
estimate-pixel-cellar
Source
github.com/pixel-cellar/claude-code-game-studios