bmad-module-bcp

BCP — Business Complexity Points Scorer

Estimativa por complexidade, não por chute.

Pontue cada story pelo framework Business Complexity Points da CI&T e deixe o estimated_hours cair do score — não do dedo.

🌐 English 🇺🇸 · este é o manual canônico (PT-BR, default).

⚠️ Documentação canônica em PT-BR. O README.en.md é uma vitrine mínima que aponta para cá. Política completa: ADR 0001.

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O problema

Estimativa por "feeling" não escala e não audita. Dois desenvolvedores olham a mesma story e cravam 8h e 40h — sem critério compartilhado, sem rastro de como chegaram lá, sem como melhorar na próxima.

O Business Complexity Points (BCP) — framework publicado pela CI&T — troca o chute por uma régua: 10 elementos de complexidade, cada um dimensionado em 5 tamanhos (XS/S/M/L/XL), pontos Fibonacci. O score total vira horas via um fator h_per_bcp por categoria que o próprio módulo recalibra com horas reais.

O que você ganha

• Score reproduzível — mesma story, mesma régua, mesmo total. Critério explícito no frontmatter.
• estimated_hours derivado — horas saem do score × baseline da categoria, não de opinião.
• Baseline que aprende — recalibração FIFO com horas reais; cada categoria sai do seed depois de N amostras.
• Trilha de auditoria — todo rescore entra em bcp.history (cap 50), com motivo do delta.
• Acopla limpo com o PULSE — BCP estima, PULSE mede eficiência. Zero import cruzado, degradação graciosa.

Quick start

Instale o módulo num projeto BMAD (requer BMAD ≥ 6.6.0):

npx bmad-method install --custom-source github:nidelson/bmad-module-bcp

Depois, dentro do projeto:

/bmad-bcp-setup            # configura, semeia o baseline, registra o customize hook
/bmad-bcp-rule-card        # consulta a régua (10 elementos × 5 tamanhos)
/bmad-bcp-score <story>    # pontua uma story e deriva estimated_hours

setup é o consentimento: ao instalar, você autoriza o BCP a ser dono do estimated_hours (o valor original da Amelia é preservado uma única vez em estimated_hours_pre_bcp). Para desligar isso, responda "Não" na pergunta bcp_overwrite_estimated_hours do setup.

Skills inclusas

Comando	Faz	Depende de
/bmad-bcp-setup	Instala, configura, semeia baseline, registra o customize hook	—
/bmad-bcp-rule-card	Renderiza a régua BCP + atribuição CC BY-NC-ND	—
/bmad-bcp-score	Pontua uma story, deriva estimated_hours	setup
/bmad-bcp-score-batch	Pontua várias stories em lote (retroativo)	score
/bmad-bcp-rescore	Repontua story já pontuada (+ history + horas)	score
/bmad-bcp-recalibrate	Recalibra h_per_bcp por categoria com horas reais	score
/bmad-bcp-backfill-baseline	Mata o cold-start do baseline com o histórico do squad	recalibrate
/bmad-bcp-agent-bruno	Coach de complexidade (agente facilitador opcional)	setup

Bruno — seu coach de complexidade

/bmad-bcp-agent-bruno ativa o Bruno, agente facilitador opcional. Lema: "Régua antes de régua." Ele conduz o scoring elemento a elemento, questiona tamanhos inflados e explica a régua — útil para times entrando no BCP. Não é obrigatório: as skills score/rescore rodam sem ele.

Como funciona

1. Régua imutável. bcp-rule.yaml é a régua da CI&T transcrita verbatim (CC BY-NC-ND — conteúdo não pode ser alterado; só hints editoriais são mutáveis).
2. Score. Cada elemento aplicável recebe um tamanho; o tamanho mapeia para pontos Fibonacci (XS=1, S=2, M=3, L=5, XL=8). total = soma do breakdown.
3. Horas. estimated_hours = total × h_per_bcp(categoria). O fator vem do bcp-baseline.yaml.
4. Aprendizado. recalibrate alimenta horas reais numa janela FIFO por categoria; ao atingir min_samples, a categoria sai do seed (is_seed: false) e passa a usar a média móvel.

Baseline e recalibração

Parâmetro	Default	Significado
bcp_baseline_seed	4.13	Horas por BCP no cold start (referência CI&T 2014)
bcp_baseline_min_samples	5	Amostras antes de uma categoria sair do seed
bcp_baseline_rolling_window	10	Tamanho da janela FIFO de recalibração