Способы проверить качество требований (подборка)

Вас тоже тянет в сон при словах «качество требований»? Как лекция о пользе зарядки: вроде бы все правильно, но нужно ли слушать в сотый раз? Я почти отказалась от этой подборки. Но все-таки решила, что если без лишнего пафоса и с примерами, то не так уж и скучно и точно не вредно. Хорошие требования - это как здоровый позвоночник: пока не болит, о нём не думаешь, а потом уже поздно делать упражнения.

Эта подборка составлена из статей, где кроме теории есть прикладные советы для проверки качества требований и полезные примеры. Опытным аналитикам пригодится для самопроверки, новичкам — чтобы с самого начала не нахвататься дурных привычек, а для делегирования ИИ можно добавить эти правила и примеры в промпты 😎

📌Стоп-слова как маркер проблем в требованиях Цитата из аннотации к статье: Эта статья будет полезна начинающим аналитикам, которые хотят научиться лучше описывать требования, а также их руководителям, желающим качественно проверять выдаваемый подчиненными продукт. Впрочем, и опытные аналитики найдут для себя идеи для улучшения своих требований (даже тех, которые, казалось бы, в порядке).

📌Критерии качества требований с примерами (Часть 1) Написано от лица тестировщика, для аналитика может быть полезным познакомится с примерами некачественных требований и вспомнить классические критерии: полнота, непротиворечивость, корректность, недвусмысленность, реализуемость, тестируемость, упорядоченность.

📌Критерии качества требований с примерами (Часть 2) Продолжение предыдущей статьи, описание критериев качества: атомарность, необходимость, прослеживаемость, модифицируемость, понятность.

📌50 слов самых опасных для бизнес-аналитика (ENG) Статья учит выявлять в требованиях «слова-паразиты» - расплывчатые формулировки вроде «наиболее подходящий». Они создают иллюзию договорённости, но на деле не содержат измеримых критериев. Кто решает что именно будет подходящим?

📌Что если это допущение... Пост в этом канале. Допущение в работе аналитика — это непроверенное предположение, которое может привести к значительным рискам, если его не выявить и не проконтролировать. Например, автоматическое удаление файлов, к которым долго не обращались, может создать юридические проблемы вместо решения инфраструктурных. 

#что_почитать