story-prioritization

Story Prioritization v1.0 — Batches Iterativos Anti-Waterfall

Ultimo paso del pipeline. Asiste al usuario en definir un orden de entrega iterativo que maximiza valor y aprendizaje, evitando patrones waterfall.

Modo copiloto: Los scores y batches son PROPUESTAS basadas en la información disponible. El usuario valida y ajusta. Si hay incertidumbre sobre el valor o complejidad de una story, PREGUNTAR en vez de asignar un score arbitrario. Ver shared-config.md §Filosofía del Plugin.

"El orden de entrega importa tanto como la calidad de las stories. Entregar infraestructura sin valor usuario es waterfall disfrazado de agile."

Ver SKILL-reference.md S1 para diagrama comparativo waterfall vs iterativo.

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Posicion en el Pipeline

quality-guard|prd-quality-guard -> research -> stories -> validate -> split -> PRIORITIZE
                                                                              ^
                                                                          ESTA SKILL

Input: Stories validadas (con scoring 6 dimensiones) desde /split-stories o /validate-stories Output: Backlog priorizado en batches iterativos con justificacion por story

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Flujo de Priorizacion

STORIES VALIDADAS (input)
    |
    v
+--------------------------------------+
|  1. CARGAR STORIES                    |
|     - Desde paso anterior del pipeline|
|     - O stories pegadas por usuario   |
|     - Verificar que tienen scoring    |
+--------------------------------------+
    |
    v
+--------------------------------------+
|  2. SCORING 5 LENTES                  |
|     Por cada story:                   |
|     - Value (30%)                     |
|     - Learning (25%)                  |
|     - Dependencies (20%)             |
|     - Risk of Delay (15%)            |
|     - Inverse Complexity (10%)       |
|     Priority Score = sum(lente*peso)  |
+--------------------------------------+
    |
    v
+--------------------------------------+
|  3. GRAFO DE DEPENDENCIAS             |
|     - Identificar dependencias        |
|       tecnicas genuinas entre stories |
|     - Detectar falsas dependencias    |
|       ("necesitamos infra primero")   |
|     - Visualizar grafo               |
+--------------------------------------+
    |
    v
+--------------------------------------+
|  CHECKPOINT: DEPENDENCIAS             |
|     Validar con usuario:             |
|     - Dependencias correctas?        |
|     - Alguna falsa dependencia?      |
|     - Falta alguna dependencia?      |
+--------------------------------------+
    |
    v
+--------------------------------------+
|  4. GENERACION DE BATCHES             |
|     - Agrupar stories por Priority    |
|       Score respetando dependencias   |
|     - 2-4 stories por batch           |
|     - Validar anti-waterfall          |
|     - Generar justificacion           |
+--------------------------------------+
    |
    v
+--------------------------------------+
|  5. VALIDACION ANTI-WATERFALL         |
|     - Cada batch tiene >=1 story      |
|       con valor usuario directo       |
|     - Spikes time-boxed (<=3 dias)   |
|     - Infra justificada con story     |
|     - Detectar patrones waterfall     |
+--------------------------------------+
    |
    v
+--------------------------------------+
|  6. REPORTE DE PRIORIZACION           |
|     - Ranking con justificacion       |
|     - Batches con entrega de valor    |
|     - Alertas waterfall (si hay)      |
|     - Visualizacion del orden         |
+--------------------------------------+
    |
    v
BACKLOG PRIORIZADO

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Las 5 Lentes de Priorizacion

Cada story se evalua con 5 lentes ponderadas. La formula:

Priority Score = (Value x 0.30) + (Learning x 0.25) + (Dependencies x 0.20)
               + (Risk of Delay x 0.15) + (Inv. Complexity x 0.10)

Cálculo determinista (offload-deterministic):

python3 scripts/score_priority.py --value=<V> --learning=<L> --dependencies=<D> --risk=<R> --complexity=<IC>

Devuelve Priority Score y Banda. Usar su output literal en el ranking.

Lente	Peso	Pregunta clave
Value	30%	Cuanto impacto genera para negocio y usuario?
Learning	25%	Cuanta incertidumbre reduce?
Dependencies	20%	Cuantas stories desbloquea?
Risk of Delay	15%	Cual es el coste de NO hacerla pronto?
Inv. Complexity	10%	Que tan simple es implementarla?

Ver SKILL-reference.md S2-S6 para rubricas detalladas (tablas de scoring 1-5 por lente).

Ver SKILL-reference.md S7 para tabla de interpretacion del Priority Score.

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Paso a Paso

Paso 1: Cargar Stories

1. Recibir stories del paso anterior del pipeline (o pegadas por el usuario)
2. Si las stories vienen de Jira: OBLIGATORIO leer TODOS los campos (description + custom fields). Ver shared-config.md §Lectura de Stories desde Jira
3. Verificar que cada story tiene:
   • Titulo / descripcion (formato Cuando-Quiero-Para)
   • Scoring 6 dimensiones
   • JTBD asociado
4. Si faltan stories o scoring -> pedir al usuario que complete

Paso 2: Scoring 5 Lentes

Para cada story, evaluar las 5 lentes usando las rubricas de referencia.

Ver SKILL-reference.md S2-S6 para rubricas completas por lente.

Ver SKILL-reference.md S11 para template de scoring por story.

CHECKPOINT: Validar Scoring con usuario

Presentar tabla de scores propuestos:

Estos son los scores que propongo para cada lente. ¿Estás de acuerdo? [tabla story × 5 lentes con justificación breve]

Si algún score no te convence, dime cuál y por qué.

Esperar confirmación antes de continuar con dependencias y batches.

Paso 3: Grafo de Dependencias

1. Identificar dependencias tecnicas genuinas entre stories
2. Aplicar test de la dependencia para cada una
3. Descartar falsas dependencias
4. Visualizar grafo

Ver SKILL-reference.md S10 para formato de visualizacion y reglas del grafo.

Paso 4: Checkpoint — Dependencias

Comunicar al usuario:

He identificado las siguientes dependencias entre stories: [Grafo]

Son correctas? Hay alguna que sobre o falte?

Esperar confirmacion antes de generar batches.

Paso 5: Generacion de Batches (cast-wide)

Regla cast-wide (Lada Kesseler): No presentes un único orden. Genera 2 alternativas y deja que el usuario elija.

1. Plan A — Value-first: Ordenar stories por Priority Score puro (descendente).
2. Plan B — Learning-first: Adelantar stories con Learning ≥ 4 aunque su Priority Score sea menor. Útil si hay incertidumbre alta (técnica, mercado, usuario).
3. Para cada plan, respetar dependencias del grafo (bloqueantes van antes) y agrupar en batches de 2-4 stories.
4. Presentar los dos planes lado a lado con trade-offs:
   • Value-first: entrega valor antes; menor aprendizaje temprano; riesgo si las hipótesis fallan tarde.
   • Learning-first: reduce incertidumbre antes; valor visible más tarde; mejor si el dominio o solución es nuevo.
5. CHECKPOINT con el usuario: ¿qué plan elegimos? (o un híbrido).
6. Para el plan elegido, detallar cada batch:
   • Stories incluidas con Priority Score
   • Valor que entrega el batch al usuario
   • Duracion estimada (suma de Inv. Complexity)
   • Que desbloquea para el siguiente batch

Paso 6: Validacion Anti-Waterfall

Aplicar las 5 reglas AW-1 a AW-5. Para cada violacion:

1. Identificar la regla violada
2. Explicar por que es un patron waterfall
3. Proponer correccion concreta
4. Regenerar batches corregidos

Ver SKILL-reference.md S8 para los 5 patrones waterfall con senales y correcciones.

Ver SKILL-reference.md S9 para tabla completa de reglas anti-waterfall.

Paso 7: Reporte de Priorizacion

Leer references/prioritization-framework.md para el template completo y generar el reporte.

Ver SKILL-reference.md S12 para template completo del reporte de priorizacion.

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Reglas Estrictas

1. SIEMPRE justificar cada score con evidencia (nunca scores sin razon)
2. SIEMPRE aplicar las 5 reglas anti-waterfall antes de presentar batches
3. SIEMPRE incluir checkpoint de dependencias con el usuario
4. NUNCA poner todas las stories de infraestructura en Batch 1
5. NUNCA crear batches sin al menos 1 story con valor usuario directo
6. SIEMPRE time-boxar spikes a <=3 dias
7. Las dependencias falsas ("necesitamos la base primero") deben flaggearse
8. Si todas las stories tienen Priority Score similar -> preguntar al usuario por criterio de desempate
9. NUNCA generar output en formato Word/Excel — siempre Notion o markdown

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Referencias

• Rubricas completas, templates y patrones: SKILL-reference.md
• Rubrica completa y ejemplos: references/prioritization-framework.md