用 PERT 统计为 AI 辅助开发任务估算工期 #

解决传统估算不准的痛点：结合研究支持的 PERT 统计和校准反馈循环，为混合 AI 与人工团队提供包含置信区间的精确工期评估。

为什么需要这个技能 #

在 AI 深度介入开发流程后，传统的人工估算往往过于乐观。无论是纯 AI 代理执行、人工主导还是混合模式，开发速度都发生了根本变化。本技能通过贝塔分布进行三点估算，自动计算 P50、P75、P90 置信区间，将“拍脑袋”的直觉转变为基于数据的统计决策。

适用场景 #

• 制定包含 AI 代理参与的迭代冲刺（Sprint）计划。
• 处理 5 个到 500 个工单的大批量任务清单估算。
• 进行团队扩编与能力规划，需计算 AI 代理带来的速度倍增因子。
• 预测发布日期时，需要给出包含风险缓冲的时间范围。

核心工作流 #

1. 模式识别：自动判断团队是纯人工、混合还是全代理模式，应用对应的速度模型。
2. 任务分类：将任务按体积（XS–XL）、复杂度和风险等级进行分类。
3. 公式应用：使用经过实证研究支持的多倍率公式，结合代理使用比例进行计算。
4. PERT 计算：输出期望工期及不同概率下的时间区间。
5. 格式输出：生成符合 Linear、JIRA、ClickUp 等工具的格式文本。
6. 校准反馈：输入实际完成时间，动态调整未来估算的准确度。

下载和安装 #

下载 progressive-estimation 中文版 Skill ZIP

解压后将目录放入你的 AI 工具 skills 文件夹，重启工具后即可使用。建议先对单个任务进行测试校准，再扩展到批量模式。

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