machinelearningmastery.ru

Машинное обучение, нейронные сети, искусственный интеллект
Header decor

Home

Интересный инструмент / технология, с которой я столкнулся при подготовке к Andela Bootcamp.

Дата публикации Oct 3, 2019

Я подал заявку на стипендию Andela со знаниями о большинстве трендовых инструментов и технологий, хотя на этот раз я столкнулся с большим количеством инструментов, которые были лучше. Когда я получил Boot camp Challenge, у них было много спецификаций и инструментов, необходимых для использования, но самым интересным, с которым я действительно столкнулся, былоPivotal Tracker,

За годы программирования я думал только оGitHubа такжепочтальони я не знал, что хороший разработчик пишет истории и создает разные ветки, которые содержат истории. Я думаю, что теперь вы спрашиваете себя, почему, о чем я говорю.

Ну, просто кратко о Pivotal Tracker

Pivotal Tracker - это простой инструмент планирования проекта, который помогает командам разработчиков программного обеспечения формировать реалистичные ожидания относительно того, когда работа может быть завершена, исходя из текущей производительности команды. Tracker визуализирует ваши проекты в виде историй (виртуальных карточек), проходящих через ваш рабочий процесс, побуждая вас разбивать проекты на управляемые куски и вести важные беседы о конечных результатах и ​​масштабах …… pivotaltracker.com.

А теперь позвольте мне рассказать вам о моей встрече с Pivotal Tracker.

Во-первых, как начинающий разработчик, я должен планировать и управлять своими проектами и придерживаться наилучшего рабочего процесса, чтобы кто-нибудь знал, как я придумываю такой большой проект. И это называется Управление проектами. Это показывает ваш прогресс и почему вы разрабатываете определенные API или функции вашего приложения. Сначала Pivotal tracker был беспокойным для меня, чтобы использовать и интегрироваться с GitHub, но я использовал некоторую помощь и исследования. И сумел придумать лучшие истории для моей задачи приложения. Я даже интегрировал трекер с моим репозиторием GitHub, чтобы передать состояния на мой трекер и GitHub, которыми я поделюсь о том, как мне удалось все это сделать.

Ключевые определения Pivotal tracker

  • История: Когда весь проект делится на более мелкие части или несколько второстепенных задач, задачи, составляющие проект, называются историями в соответствии с PT.
  • Тип истории:Истории могут быть функциями, ошибками или делами, в зависимости от того, какая задача выполняется в вашем приложении, и у этого есть три основных типа, то есть функция, ошибка, рутинная работа

Характерная черта:Это задача или часть проекта, которая должна быть выполнена для завершения проекта. Приведенный выше пример является функцией входа / выхода из проекта.

«NBФункция должна быть написана с точки зрения пользователя, например Пользователь может опубликовать статью »

ошибка:Ошибка - это препятствие, которое может быть исправлено, чтобы проект работал лучше по сравнению с предыдущей версией проекта.

Chore:В отличие от историй, они написаны с точки зрения разработчика. Это те задачи, которые разработчик выполняет, чтобы проект работал на отлично.

  • Описание:представление истории таким образом, чтобы каждый мог понять ее. Лучшие практики о том, как описать историю, будут объяснены позже в статье.

Создание истории

Когда вы начинаете создавать историю, вы нажимаете добавить историю и вводите детали истории. И как только вы закончите создание истории, сохраните ее. Когда вы будете готовы начать рассказ, вы можете просто нажать кнопку «Начать рассказ». Цикл истории затем переместится из незапущенного => начатого => Законченного => Доставлено => Принято / Отклонено.

Вот и все об этом новом инструменте, который я узнал под названием Pivotal Tracker, вы тоже можете попробовать его, и вам не обязательно быть разработчиками программного обеспечения, но также любые организации могут использовать его для управления и назначения задач и обязанностей в случае конкретного проекта.

Вы можете увидеть, как мне удалось использовать этот инструментВот

Оригинальная статья

Footer decor

© machinelearningmastery.ru | Ссылки на оригиналы и авторов сохранены. | map