estimate-stories
ユーザー ストーリーの規模を見積もる際、受け入れ条件を分析し、複雑さ、労力、リスクを評価して、ストーリーポイントを算出する根拠とともに記録することで、より正確な見積もりを支援するSkill。
📜 元の英語説明(参考)
Calculate story point estimates for user stories using structured formula (Complexity × Effort + Risk). Analyzes acceptance criteria, assesses complexity (1-5), effort (1-5), and risk (0-3), then documents estimation rationale. Use during backlog grooming or sprint planning when stories need sizing.
🇯🇵 日本人クリエイター向け解説
ユーザー ストーリーの規模を見積もる際、受け入れ条件を分析し、複雑さ、労力、リスクを評価して、ストーリーポイントを算出する根拠とともに記録することで、より正確な見積もりを支援するSkill。
※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。
下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o estimate-stories.zip https://jpskill.com/download/9706.zip && unzip -o estimate-stories.zip && rm estimate-stories.zip
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/9706.zip -OutFile "$d\estimate-stories.zip"; Expand-Archive "$d\estimate-stories.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\estimate-stories.zip"
完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。
💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
- 1. 下の青いボタンを押して
estimate-stories.zipをダウンロード - 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 →
estimate-storiesフォルダができる - 3. そのフォルダを
C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または~/.claude/skills/(Mac)へ移動 - 4. Claude Code を再起動
⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。
🎯 このSkillでできること
下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。
📦 インストール方法 (3ステップ)
- 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
- 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
- 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの
.claude/skills/に置く- · macOS / Linux:
~/.claude/skills/ - · Windows:
%USERPROFILE%\.claude\skills\
- · macOS / Linux:
Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。
詳しい使い方ガイドを見る →- 最終更新
- 2026-05-18
- 取得日時
- 2026-05-18
- 同梱ファイル
- 1
📖 Skill本文(日本語訳)
※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。
Estimate Stories Skill
目的
構造化された、エビデンスに基づいた計算式を使用して、ユーザーストーリーのストーリーポイントを見積もります。Story Points = (Complexity × Effort) + Risk
これにより、スプリント計画、ベロシティ追跡、およびストーリーの比較に役立つ一貫した見積もりが得られます。
コア原則: 見積もりは推測ではありません。受け入れ基準と技術的なコンテキストに基づいて、複雑さ、労力、およびリスクを構造的に分析することです。
前提条件
- ストーリーファイルが
.claude/stories/ディレクトリに存在すること - ストーリーに明確な受け入れ基準があること
- プロジェクトの技術スタックを理解していること
- 過去のベロシティデータへのアクセス(オプション)
ワークフロー
1. ストーリーコンテキストのロード
ストーリーファイルを読み込み、以下を理解します。
- ユーザーストーリーの記述(As a... I want... So that...)
- 受け入れ基準(実装する必要があるもの)
- 依存関係と技術的なメモ
- 現在の優先度レベル
プロジェクトコンテキストのロード:
- チームのベロシティベースライン(
.claude/config.yamlから) - 技術スタックと既知のパターン
- 過去の見積もりデータ(利用可能な場合)
ストーリーの例:
**User Story:** 新規ユーザーとして、メール/パスワードでアカウントを作成したい
**Acceptance Criteria:**
- AC-1: ユーザーはサインアップフォームにメールアドレスとパスワードを入力できる
- AC-2: メールアドレスは Zod で検証される
- AC-3: パスワードは bcrypt でハッシュされる
- AC-4: 重複するメールアドレスは 409 で拒否される
- AC-5: 成功すると JWT トークンが返される
- AC-6: ユーザーレコードが PostgreSQL に保存される
2. 複雑さの分析 (1-5 スケール)
複雑さは、技術的な難易度と認知負荷を測定します(時間/労力ではありません)。
クイックガイド:
- 1 (些細): 単一のファイル、既存のものからのコピー&ペースト、エッジケースなし
- 2 (簡単): 2〜3個のファイル、既存のパターン、最小限のエッジケース
- 3 (中程度): 4〜6個のファイル、新しいライブラリが必要になる可能性あり、複数のエッジケース
- 4 (複雑): 7〜12個のファイル、複数のパターン、多くのエラーパス
- 5 (非常に複雑): 12個以上のファイル、新しいアーキテクチャ、広範なエッジケース
考慮事項:
- 統合ポイントの数(API、データベース、サービス)
- 必要なエラー処理パス
- 状態管理の複雑さ
- データ変換の複雑さ
ストーリーの例:
複雑さ: 3 (中程度)
- 6個のファイルが影響を受ける(フォーム、バリデーション、コントローラー、サービス、モデル、テスト)
- 複数の統合ポイント(DB、JWT、bcrypt)
- いくつかのエラーパス(バリデーション、重複、DBエラー)
- 中程度の状態管理
参照: 詳細なスケールと例については references/complexity-scale.md を参照してください
3. 労力の分析 (1-5 スケール)
労力は、難易度に関係なく、作業量を測定します。
クイックガイド:
- 1 (最小): 1時間未満、50 LOC 未満、2〜3個のテスト
- 2 (小): 1〜2時間、50〜150 LOC、4〜6個のテスト
- 3 (中): 3〜4時間、150〜300 LOC、7〜10個のテスト
- 4 (大): 5〜6時間、300〜500 LOC、11〜15個のテスト
- 5 (非常に大): 6時間超、500 LOC 超、15個以上のテスト
考慮事項:
- 受け入れ基準の数(ACが多いほど作業量が多い)
- 記述するコードの行数
- 必要なテストの数
- ドキュメントの必要性
ストーリーの例:
労力: 3 (中)
- 6個の受け入れ基準
- 約250 LOC (コントローラー、サービス、バリデーション、モデル)
- 約10個のテスト (ユニット + 統合)
- 3〜4時間の推定作業時間
参照: 詳細なスケールと例については references/effort-scale.md を参照してください
4. リスクの分析 (0-3 調整)
リスクは、未知の要素と潜在的な問題に対する調整係数です。
クイックガイド:
- 0: 重大なリスクなし
- +1: 軽微なリスク(不慣れなライブラリ、いくつかの未知の要素)
- +2: 中程度のリスク(新しいパターン、統合の不確実性)
- +3: 高いリスク(新しいアーキテクチャ、外部依存関係、R&Dが必要)
考慮事項:
- 必要な技術に対するチームの習熟度
- 外部依存関係(サードパーティAPI)
- 要件の明確さ(曖昧な要件 = より高いリスク)
- パフォーマンス/セキュリティに関する懸念
ストーリーの例:
リスク: +1
- チームはすべての技術に精通している (Zod, bcrypt, JWT, PostgreSQL)
- 要件は明確でテスト可能
- 軽微なリスク: 適切な bcrypt コストと JWT セキュリティの確保
参照: 詳細なリスク分析については references/risk-factors.md を参照してください
5. ストーリーポイントの計算
計算式: Story Points = (Complexity × Effort) + Risk
ストーリーの例:
複雑さ: 3
労力: 3
リスク: +1
Story Points = (3 × 3) + 1 = 10 points
ストーリーポイントスケールの解釈:
- 1-2 points: 些細、1時間未満で完了可能
- 3-5 points: 小、1〜3時間で完了可能
- 6-10 points: 中、半日で完了可能
- 11-15 points: 大、1日で完了可能
- 16-20 points: 非常に大、分割を検討
- 21+ points: 大きすぎる、より小さなストーリーに分割する必要がある
ストーリーが 13 points を超える場合: より小さなストーリーに分割することを検討してください。
参照: 例とエッジケースについては references/calculation-guide.md を参照してください
6. 見積もりの根拠の提供
この見積もりの理由を文書化する:
## 見積もりの根拠
**Story Points:** 10
**Complexity (3/5):** 中程度
- 修正/作成するファイルが6個
- 複数の統合ポイント(バリデーション、ハッシュ、DB、JWT)
- 処理する複数のエラーパス
**Effort (3/5):** 中
- 6個の受け入れ基準
- 約250行のコード
- 約10個のテストが必要
- 推定3〜4時間
**Risk (+1/3):** 軽微
- チームは技術スタックに精通している
- 要件は明確でテスト可能
- bcrypt/JWT に関する軽微なセキュリティ上の考慮事項
**Confidence:** 高 (80%)
- 明確な要件
- 標準的なパターン
- 未知の要素なし
7. ストーリーファイルの更新
ストーリーファイルに見積もりブロックを追加します。
## Estimation
**Story Points:** 10
**Estimated By:** Alex (Planner)
**Date:** 2025-01-15
**Confidence:** 高 (80%)
**Breakdown:**
- Complexity: 3/5 (中程度 - 6個のファイル、複数の統合)
- Effort: 3/5 (中 - 6 AC, ~250 LOC, ~10 tests, 3-4 hours)
- Risk: +1/3 (軽微 - 慣れ親しんだ技術、明確な要件)
**Formula:** (3 × 3) + 1 = 10 points
**Assumptions:**
- チームは Zod, bcrypt, JWT, PostgreSQL に精通している
- 明確な受け入れ基準が安定したままである
- 大規模なアーキテクチャの変更は必要ない
8. 見積もりレポートの生成 (オプション)
正式な見積もりレビューの場合
(原文がここで切り詰められています)
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開
Estimate Stories Skill
Purpose
Estimate story points for user stories using a structured, evidence-based formula: Story Points = (Complexity × Effort) + Risk
This provides consistent estimations that help with sprint planning, velocity tracking, and story comparison.
Core Principle: Estimation is not guessing—it's structured analysis of complexity, effort, and risk based on acceptance criteria and technical context.
Prerequisites
- Story file exists in
.claude/stories/directory - Story has clear acceptance criteria
- Understanding of project tech stack
- Access to historical velocity data (optional)
Workflow
1. Load Story Context
Read story file to understand:
- User story narrative (As a... I want... So that...)
- Acceptance criteria (what needs to be implemented)
- Dependencies and technical notes
- Current priority level
Load project context:
- Team velocity baseline (from
.claude/config.yaml) - Tech stack and known patterns
- Historical estimation data (if available)
Example story:
**User Story:** As a new user, I want to create an account with email/password
**Acceptance Criteria:**
- AC-1: User can enter email and password on signup form
- AC-2: Email validated with Zod
- AC-3: Password hashed with bcrypt
- AC-4: Duplicate emails rejected with 409
- AC-5: Success returns JWT token
- AC-6: User record saved to PostgreSQL
2. Analyze Complexity (1-5 Scale)
Complexity measures technical difficulty and cognitive load (NOT time/effort).
Quick Guide:
- 1 (Trivial): Single file, copy-paste from existing, no edge cases
- 2 (Simple): 2-3 files, existing patterns, minimal edge cases
- 3 (Moderate): 4-6 files, may need new library, multiple edge cases
- 4 (Complex): 7-12 files, multiple patterns, many error paths
- 5 (Very Complex): 12+ files, new architecture, extensive edge cases
Consider:
- Number of integration points (APIs, databases, services)
- Error handling paths required
- State management complexity
- Data transformation complexity
For example story:
Complexity: 3 (Moderate)
- 6 files affected (form, validation, controller, service, model, tests)
- Multiple integration points (DB, JWT, bcrypt)
- Several error paths (validation, duplicates, DB errors)
- Moderate state management
See: references/complexity-scale.md for detailed scale with examples
3. Analyze Effort (1-5 Scale)
Effort measures the volume of work regardless of difficulty.
Quick Guide:
- 1 (Minimal): <1 hour, <50 LOC, 2-3 tests
- 2 (Small): 1-2 hours, 50-150 LOC, 4-6 tests
- 3 (Medium): 3-4 hours, 150-300 LOC, 7-10 tests
- 4 (Large): 5-6 hours, 300-500 LOC, 11-15 tests
- 5 (Very Large): >6 hours, >500 LOC, 15+ tests
Consider:
- Number of acceptance criteria (more AC = more work)
- Lines of code to write
- Number of tests required
- Documentation needs
For example story:
Effort: 3 (Medium)
- 6 acceptance criteria
- ~250 LOC (controller, service, validation, model)
- ~10 tests (unit + integration)
- 3-4 hours estimated work
See: references/effort-scale.md for detailed scale with examples
4. Analyze Risk (0-3 Adjustment)
Risk is an adjustment factor for unknowns and potential issues.
Quick Guide:
- 0: No significant risks
- +1: Minor risks (unfamiliar library, some unknowns)
- +2: Moderate risks (new pattern, integration uncertainty)
- +3: High risks (new architecture, external dependencies, R&D needed)
Consider:
- Team familiarity with required tech
- External dependencies (third-party APIs)
- Requirements clarity (vague requirements = higher risk)
- Performance/security concerns
For example story:
Risk: +1
- Team familiar with all tech (Zod, bcrypt, JWT, PostgreSQL)
- Requirements clear and testable
- Minor risk: ensuring proper bcrypt cost and JWT security
See: references/risk-factors.md for detailed risk analysis
5. Calculate Story Points
Formula: Story Points = (Complexity × Effort) + Risk
For example story:
Complexity: 3
Effort: 3
Risk: +1
Story Points = (3 × 3) + 1 = 10 points
Story Point Scale Interpretation:
- 1-2 points: Trivial, can complete in < 1 hour
- 3-5 points: Small, can complete in 1-3 hours
- 6-10 points: Medium, can complete in half day
- 11-15 points: Large, can complete in 1 day
- 16-20 points: Very large, consider splitting
- 21+ points: Too large, MUST split into smaller stories
If story > 13 points: Consider splitting into smaller stories.
See: references/calculation-guide.md for examples and edge cases
6. Provide Estimation Rationale
Document WHY this estimate:
## Estimation Rationale
**Story Points:** 10
**Complexity (3/5):** Moderate
- 6 files to modify/create
- Multiple integration points (validation, hashing, DB, JWT)
- Multiple error paths to handle
**Effort (3/5):** Medium
- 6 acceptance criteria
- ~250 lines of code
- ~10 tests required
- Estimated 3-4 hours
**Risk (+1/3):** Minor
- Team familiar with tech stack
- Requirements clear and testable
- Minor security considerations for bcrypt/JWT
**Confidence:** High (80%)
- Clear requirements
- Standard patterns
- No unknowns
7. Update Story File
Add estimation block to story file:
## Estimation
**Story Points:** 10
**Estimated By:** Alex (Planner)
**Date:** 2025-01-15
**Confidence:** High (80%)
**Breakdown:**
- Complexity: 3/5 (Moderate - 6 files, multiple integrations)
- Effort: 3/5 (Medium - 6 AC, ~250 LOC, ~10 tests, 3-4 hours)
- Risk: +1/3 (Minor - familiar tech, clear requirements)
**Formula:** (3 × 3) + 1 = 10 points
**Assumptions:**
- Team familiar with Zod, bcrypt, JWT, PostgreSQL
- Clear acceptance criteria remain stable
- No major architectural changes needed
8. Generate Estimation Report (Optional)
For formal estimation reviews or audits, generate comprehensive report:
# Story Estimation Report
## Executive Summary
- **Story:** User Signup with Email/Password
- **Story Points:** 10
- **Confidence:** High (80%)
- **Recommendation:** Ready for sprint planning
## Detailed Analysis
[Complexity, Effort, Risk breakdown]
## Comparable Stories
- story-auth-002-login: 8 points (similar complexity, slightly less effort)
- story-auth-003-password-reset: 13 points (more complex flow)
## Assumptions & Risks
[List key assumptions]
## Sprint Planning Notes
- Can be completed in 1 sprint (assuming 2-week sprint)
- No blocking dependencies
- Suitable for mid-level developer
See: references/report-templates.md for full report format
Batch Estimation
For multiple stories:
- Load all stories
- Estimate each using same process
- Compare estimates for consistency
- Adjust if similar stories have very different estimates
- Generate summary report
Tips for consistency:
- Use same reference points
- Compare with recently estimated similar stories
- Document rationale for each estimate
- Flag outliers for review
Calibration and Adjustment
After sprint completes:
- Compare estimated vs actual story points
- Identify patterns in over/under-estimation
- Adjust future estimates based on learnings
- Update complexity/effort/risk scales if needed
Example:
Story estimated: 10 points
Actual velocity: 13 points (30% under-estimated)
Reason: Underestimated integration complexity
Learning: Increase complexity score for multi-API integrations
Common Scenarios
Story Seems Too Large (>13 points)
Approach:
- Identify if complexity, effort, or both are high
- Look for natural split points in acceptance criteria
- Split into multiple smaller stories
- Re-estimate each smaller story
Example:
Original: User Profile (21 points)
Split into:
- User Profile - Basic Info (8 points)
- User Profile - Avatar Upload (8 points)
- User Profile - Preferences (5 points)
Uncertainty in Estimation
If confidence < 60%:
- Identify sources of uncertainty
- Add risk adjustment
- Consider spike story for research
- Document assumptions clearly
Team Disagreement on Estimate
Approach:
- Each person explains their reasoning
- Identify where views differ (complexity/effort/risk)
- Discuss until consensus or average estimates
- Document the final rationale
See: references/estimation-scenarios.md for complex cases
Best Practices
- Be consistent - Use same criteria for all stories
- Compare similar stories - Check recent similar estimates
- Document rationale - Explain WHY, not just WHAT
- Calibrate regularly - Adjust based on actual velocity
- Split large stories - > 13 points should be split
- Include the team - Discuss estimates with implementers
- Track confidence - Low confidence = higher risk adjustment
Reference Files
references/complexity-scale.md- Detailed 1-5 complexity scale with examplesreferences/effort-scale.md- Detailed 1-5 effort scale with examplesreferences/risk-factors.md- Risk analysis framework (0-3)references/calculation-guide.md- Formula examples and edge casesreferences/report-templates.md- Comprehensive report formatsreferences/estimation-scenarios.md- Complex scenarios and solutions
When to Escalate
- Story is very large (>20 points) and can't be split
- High uncertainty even after analysis (confidence < 40%)
- Team has no experience with required technology
- Requires significant architectural changes
- Story depends on many external factors
Part of BMAD Enhanced Planning Suite