Você se considera uma pessoa produtiva no trabalho ou em sua vida pessoal? Quanto tempo consegue se concentrar em uma determinada tarefa antes de ser interrompido ou mudar o foco? A produtividade de uma pessoa está diretamente ligada a capacidade que ela tem de manter o foco. Quanto mais focada for, melhor e mais rápida vai atingir o objetivo, seja no campo profissional ou pessoal.
Porém, nem sempre ‘mais’ significa ‘melhor’. O cérebro humano tem um limite, e não consegue produzir com qualidade satisfatória após um determinado tempo de esforço contínuo. Cada pessoa tem um ritmo e os intervalos regulares são necessários, seja pra ver emails, conversar, fazer uma ligação ou tomar um café. Leia mais…
A fim de ajudar as pessoas a entenderem melhor o desenvolvimento ágil de software, em 2001 os membros da Agile Alliance refinaram o enunciado do Manifesto Ágil, criando doze princípios que as metodologias ágeis devem seguir. Estes princípios são os seguintes:
- Nossa maior prioridade é satisfazer o cliente através de entregas rápidas e contínuas de software funcional.
- Abrace as mudanças de requisitos do projeto, mesmo que ocorram tardiamente. Os processos ágeis apóiam a mudança como uma vantagem competitiva para o cliente.
- Entregue software funcionando com uma freqüência de duas semanas a dois meses, escolhendo sempre a menor escala de tempo possível.
- O pessoal de negócio e os desenvolvedores devem trabalhar juntos no projeto diariamente.
- Construa os projetos com pessoas motivadas. Forneça o ambiente, os equipamentos e as ferramentas de que elas precisam e confie que elas farão o trabalho.
- Uma conversa cara a cara é a melhor forma de transmitir e receber informação do time de desenvolvimento.
- Software funcionando é a principal medida de progresso.
- Processos ágeis promovem um desenvolvimento sustentado. Gerência, desenvolvedores e usuários devem ser capazes de manter um ritmo constante indefinidamente.
- A atenção contínua à excelência técnica e a um bom design aumentam a agilidade.
- Simplicidade – a arte de maximizar a quantidade de trabalho desnecessária – é essencial.
- As melhores arquiteturas, designs e requisitos surgem de times auto-gerenciados.
- A intervalos regulares, o time reflete sobre como se tornar mais eficaz, e então ajusta seu comportamento de acordo com as reflexões.
Pare por um momento e reflita sobre os princípios acima. Serão tão radicais e impossíveis como algumas pessoas acham ou simplesmente seguem o bom senso? Será tão difícil fazer os projetos funcionarem desta forma? Você realmente acredita que seu cliente prefere uma ótima e farta documentação a um sistema funcionando em um curto prazo? Ou que um e-mail substitua um bom bate-papo? E que tal fazer somente o necessário, sem ficar ‘viajando na maionese’?
Estes princípios formam um senso comum e prático, sobre o qual podemos alicerçar nossos esforços para a construção de um software de sucesso.
(Referência: Agile Modelling – Scott Ambler)
Quem trabalha com desenvolvimento de software sabe que um dos nossos maiores desafios é conseguir mensurar o tamanho de cada tarefa com uma boa precisão, e, conseqüentemente, conseguir prever quando determinado recurso deverá ser concluído. A forma como fazemos nossas estimativas tem um grande impacto na confiabilidade de nossos prazos, porém, nem sempre as equipes tomam consciência desse fato, e continuam dando pouco valor ou dedicando menos esforço do que deveriam a essa atividade.
Seja qual for a metodologia de trabalho que sua equipe utiliza (scrum + XP ou outra mais tradicional) você pode utilizar diversas técnicas de estimativas. Neste artigo vou apresentar a que é mais utilizada por equipes que empregam metodologias ágeis: o Planning Poker.
Antes de começar, devo introduzir um conceito que pode não ser conhecido ou aceito por todos: uma estimativa é da equipe e não de um programador ou analista em específico, ou seja, o ato de estimar é uma atividade de TODA a equipe, e esse detalhe é primordial para o sucesso do Planning Poker. Com isso em mente, vamos à definição:
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Como um amigo meu disse certa vez… ‘na internet nada se cria, tudo se copia’. Acabei me rendendo a essa frase, e publicarei uma estorinha já contada em outros blogs. Essa eu peguei do blog do André Dourado (blog muito bom, recomendo). O post original é de Henrik Kniberg, autor do livro ‘Scrum e XP direto das trincheiras’.
É uma historinha bem humorada do dia a dia de negociações com nossos Product Owners. O André fez uma tradução livre para o português. O post original pode ser visto em One Day in Kanban Land.
Se você e sua equipe são adeptos do scrum ou outra metodologia ágil provavelmente devem conhecer ou utilizar testes unitários, mas não necessariamente o desenvolvimento orientado a testes (TDD). O teste unitário consiste basicamente em validar dados válidos e inválidos via entrada e saída, já o TDD utiliza teste unitário como parte de sua metodologia cujo principal objetivo não é testar as unidades (é um dos objetivos, mas não o único).
Em um cenário de desenvolvimento ágil, sem uso de TDD, o programador geralmente não conta com um modelo de classes em forma de diagramas – como outras metodologias pesadas. Por isso é comum a modelagem ser feita apenas mentalmente, em algum outro formato (rascunho em papel de pão?) ou até mesmo diretamente no código. As classes, operações e atributos vão surgindo conforme a necessidade, e são constantemente alterados e implementados até a conclusão da tarefa associada. Eventualmente, alguns testes de unidade são implementados baseando-se nas classes já prontas. Leia mais…
Estimativa e planejamento são passos críticos para o sucesso de qualquer projeto de desenvolvimento de software. No entanto, planejar é uma atividade difícil e os planos geralmente falham. Estimativas feitas no início de um planejamento ou projeto tem pouquíssima exatidão e a probabilidade de termos uma estimativa correta para um planejamento de 1 ano é muito menor que a probabilidade de acertarmos a estimativa para um planejamento de 2 semanas. Esse refinamento na probabilidade do acerto das estimativas é chamado de cone da incerteza (Boehm, 1981).
No entanto, a dificuldade em planejar não é desculpa para não fazê-lo. O planejamento reduz o risco, diminui a incerteza, ajuda na tomada de decisões, estabelece uma maior confiança e dissemina informações. Infelizmente, o planejamento tradicional não vem funcionando. Ao tentar combinar e responder às necessidades do trio escopo\cronograma\recursos, o planejamento tradicional não nos leva a respostas e produtos satisfatórios.
E por que o planejamento tradicional não funciona? Mike Cohn, em seu livro Agile Estimating and Planning, elenca 5 causas para as falhas de planejamento. Leia mais…
Quando trabalhamos com equipes mais enxutas, utilizando metodologias ágeis (como o Scrum), temos um considerável poder de decisão e planejamento sobre o que será implementado em cada build. Digo considerável pois existem vários fatores que influenciam o que fará parte do seu sprint (sprint é uma interação que segue o ciclo PDCA e entrega incremento de software pronto), como a priorização do Product Owner (o cliente), tamanho estimado para cada uma das user stories que farão parte da interação, restrições técnicas e outras.
Durante o processo de estimativa, é comum decompormos as user stories em várias tarefas menores, com o objetivo de facilitar a pontuação de cada uma delas. Esse processo é adequado e, se bem feito, aumenta muito a precisão das estimativas, porém, ao quebrar uma solicitação em atividades menores, corremos um sério risco de perdermos de vista o real objetivo de cada uma das tarefas, que é contribuir para a conclusão de um recurso solicitado pelo cliente. Convém não esquecermos que, para o cliente, essas pequenas atividades geralmente não possuem valor por si, a não ser que todas sejam feitas e a feature solicitada seja entregue. Leia mais…
Programar muitas vezes é considerado como sinônimo de codificar, ou seja, escrever código para ser compilado. A importância de um bom algoritmo na qualidade final de um software é indiscutível e não pretendo levantar discussões a este respeito por aqui, mas colocar em pauta outro aspecto – que também é programação – porém nem sempre tem a atenção merecida: a interface gráfica, ou, mais precisamente, a interface de usuário (IU).
Assim como a parte que fica por debaixo dos panos (o código) a interface gráfica tem uma importância fundamental para o sucesso de seu sistema. Padrões de projeto (Design Patterns), Grasp, POO, POA e etc. São inúmeras as técnicas existentes para auxiliar a construção de excelentes softwares. Mas, quantos de vocês conhecem alguma para desenhos de interfaces gráficas? O que deve ter em mente o programador ou projetista de interface para construir uma boa IU?
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Estimativas de tamanho são diferentes das estimativas de duração. Ao estimar a duração tentamos estabeler quanto tempo será necessário para concluir uma tarefa. Mas, ao estimar pelo tamanho, analisamos quanto esforço (ou quanto trabalho) será necessário dispender para executar a tarefa.
Times ágeis estimam pelo tamanho e separam essa estimativa da estimativa de duração. Utilizarei uma metáfora como exemplo para entendermos melhor essa distinção.
Suponha que, em uma bela manhã de domingo, minha esposa me incumba de recolher uma grande pilha de folhas e lixo de um canto do nosso jardim. Após um café da manhã reforçado, posso olhar aquela enorme pilha, analisar e avaliar minhas ferramentas (uma pá e um carrinho de mão) e estimar imediatamente que levarei 5 horas para terminar o trabalho. Para chegar a esse valor, ignorei qualquer estimativa de tamanho e parti diretamente para uma estimativa de duração.
Agora, imagine que eu olhe para a pilha e estime seu tamanho. Baseando-me nas suas dimensões, estimo que a pilha contem cerca de 10 metros cúbicos de sujeira. Essa é minha estimativa do tamanho da tarefa. Mas, nesse caso, somente uma estimativa de tamanho não é lá muito útil. Como no domingo tem um joguinho de futebol, quero saber quanto tempo vou demorar para limpar toda a sujeira. Ou seja, preciso converter minha estimativa de tamanho em uma estimativa de duração.
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A programação orientada a objetos é, de longe, o paradigma mais utilizado em programação. Com várias décadas de existência, (apesar de muita gente não saber, a OO surgiu com as linguagens SIMULA I (1962-65) e Simula 67 (1967)) evoluiu bastante, porém, é muito comum encontrar projetos com problemas de arquitetura dos mais diversos tipos, entre eles, problemas de coesão, acoplamento desnecessários, generalizações inconsistentes e outras.
O intenção deste artigo é introduzir o conceito de GRASP (General Responsibility Assignment Software Patterns), que, conforme o nome já diz, tem o objetivo de tornar a distribuição de responsabilidade entre as classes uma tarefa mais criteriosa e eficiente, melhorando de forma significativa a qualidade de seu projeto e reduzindo os problemas de arquitetura mais comuns.
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