看板系统Trello

      看板的一大好处是公开、透明、便于跟踪,尤其在迭代开发跟踪上面,使用Trello是个非常有效的工具。在trello上面,信息是公开的,不管是开发人员、系统分析员还是测试人员,都可以登录到trello中查看某个需求的状态,时间进度&问题一目了然,不管身在何处,通过App或Web第一时间了解迭代状态。
在具体实施上,我们设置6个列表:
1.目标:描述本次迭代的完成时间和要达到的目标
2.待办:待处理的需求列表
3.进行中:正在由开发团队跟进的需求列表
4.待验证:已完成开发,待测试团队跟进的需求列表
5.验证中:测试团队正在跟进的需求列表
6.已交付:已由测试团队验证通过的需求列表
通过以上划分,可以很清晰的看到整个迭代的状态。

 

转载于:https://my.oschina.net/husthxd/blog/840795

### 看板系统设计与实现指南 #### 1. 看板系统简介 看板系统起源于丰田生产系统,旨在通过可视化工作流程来优化任务的交付效率。其核心理念是限制在制品(WIP)数量,以减少瓶颈并提高整体流程的透明度。这种系统通常采用卡片和列的形式,将任务从“待办”到“完成”的状态进行可视化管理[^1]。 #### 2. 看板系统的基本原理 - **可视化工作流**:通过看板板面,团队可以直观地看到每个任务的状态。 - **限制在制品(WIP)**:通过对同时进行的任务数量设定上限,避免资源浪费和过度负荷。 - **持续改进**:看板系统鼓励团队不断评估和优化工作流程,以提升效率。 #### 3. 看板系统的主要特点 - **灵活性**:适用于各种规模和类型的项目管理。 - **可扩展性**:可根据业务需求变化调整看板结构。 - **协作性**:促进团队成员之间的沟通与合作。 #### 4. 强调持续交付的重要性 持续交付是现代软件开发中的关键实践之一,它确保代码变更可以随时被部署到生产环境中。看板系统与持续交付结合时,能够显著提高交付速度并降低风险。 - **持续交付的优势** - 提高交付速度,缩短产品上市时间。 - 减少错误和返工,提高产品质量。 - 增强客户满意度,支持快速反馈循环[^1]。 - **持续交付的实施步骤** 1. 自动化测试与构建流程。 2. 使用本控制系统进行代码管理。 3. 集成CI/CD工具链,如Jenkins、GitLab CI等。 4. 实施蓝绿部署或滚动更新策略以减少停机时间。 #### 5. 可视化工作的核心价值 - **提高透明度和可见性**:所有利益相关者都能实时了解项目的进展。 - **促进工作流程的优化**:通过分析看板上的数据,识别瓶颈并采取措施。 - **增强团队的自我管理能力**:团队成员可以根据看板信息自主调整任务优先级。 #### 6. 看板系统的实施指南 - **初始阶段的准备工作** - 明确项目目标和范围。 - 确定团队角色和职责。 - 选择合适的看板工具(如Trello、Kanbanize等)。 - **设计看板板面** - 定义列(例如“待办”、“进行中”、“已完成”)。 - 设置WIP限制,防止过度负载。 - 使用颜色编码或标签区分任务类型。 - **持续监控和优化** - 定期召开站会讨论看板上的问题。 - 使用燃尽图或累计流图跟踪进度。 - 根据反馈调整看板规则和流程。 #### 7. 技术实现示例 对于希望基于B/S架构实现看板系统的开发者,可以选择以下技术栈: - **前端**:HTML5、CSS3、JavaScript框架(如React或Vue.js)。 - **后端**:Node.js、Python Flask/Django、Java Spring Boot等。 - **数据库**:MySQL、PostgreSQL或MongoDB等。 - **部署环境**:Docker容器化部署,配合Kubernetes进行编排。 以下是一个简单的Python Flask应用示例,用于展示如何创建一个基本的看板API: ```python from flask import Flask, jsonify, request app = Flask(__name__) # 模拟看板数据 kanban_board = { "todo": [{"id": 1, "title": "Task 1", "description": "Initial task"}], "in_progress": [], "done": [] } @app.route('/tasks', methods=['GET']) def get_tasks(): return jsonify(kanban_board) @app.route('/tasks/<column>', methods=['POST']) def add_task(column): data = request.get_json() new_task = {"id": len(kanban_board[column]) + 1, **data} kanban_board[column].append(new_task) return jsonify(new_task), 201 if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` 该示例展示了如何使用Flask创建两个基本的RESTful API端点:一个用于获取当前看板数据,另一个用于向特定列添加新任务。此代码仅作为起点,实际应用中需要进一步完善安全性、持久化存储等功能。 ---
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