Refinement vorbereiten
Kommt mit den richtigen Stories, Belegen, Abhängigkeiten und offenen Entscheiden ins Refinement, damit die Zeit für Entscheide draufgeht, nicht für die Suche.
ProduktstatusVerfügbar
Warum das zählt
Das Multiplayer-Beispiel: Jira, Ziele, Kundenbelege und Code kommen vor dem Meeting zusammen. Menschen und Agents arbeiten mit demselben Product Brain; das Team entscheidet.
Owner
Product Manager
Mensch + Agent
Beteiligte · Agents
Auslöser
Vor einer geplanten Refinement-Session.
Benötigter Kontext
Optionaler Kontext
Skills
Methoden in dieser Activity: Definition-of-Ready-Check · Readiness-Score pro Story
Schritte
- 1Kandidaten-Stories an Zielen und Kapazität der Session auswählen.
- 2Jede Story auf Vollständigkeit und Reife prüfen.
- 3Belege, Schätzungen und Abhängigkeiten aus Jira und dem Code zusammentragen.
- 4Risiken markieren und die Entscheide auflisten, die das Team treffen muss.
- 5Story-Aktualisierungen zur Prüfung vorschlagen.
Ergebnis
Refinement-Paket mit empfohlenem Story-Set und vorgeschlagenen Story-Aktualisierungen.
Artefakte
Aktualisiert: Jira-Story
So sieht gut aus
- Jeder Kandidat hat eine klare Absicht und einen Readiness-Status.
- Unbekanntes und Abhängigkeiten sind vor dem Meeting sichtbar.
- Der Umfang passt zur Session.
- Vorgeschlagene Änderungen sind als Vorschläge markiert.
Freigabe
Ziel
Meist als Nächstes
Vertiefung im AI PM Lab
Beiträge, die das Denken hinter dieser Activity erklären.
- AI Product Operating Model: vom Managen der Arbeit zum Managen des Kontexts
- Strukturierte KI-Workflows: Warum dein Team nicht bessere Prompts braucht, sondern Struktur
- Claude Code für Product Manager: das Setup, das aus einem Chatfenster einen Mitarbeiter macht
- Die Anatomie eines Jira-Tickets für KI-Product-Management im Agentic Engineering
Zeigt uns genau, wie eure Produktarbeit heute abläuft.
Dreissig Minuten mit einem Founder. Wir vergleichen euren Prozess mit dem Playbook und wählen die erste Activity für euer Jira und euer Repo.