1.1.3 · блок 1

Jira: задачи, истории и критерии приёмки

Зачем это нужно

Когда над проектом работают пять человек, «спроси в чате» перестаёт работать. Jira — система учёта задач, где видно: *что* нужно сделать, *кто* делает, *в каком* статусе и *когда* должно быть готово. Для ML-курса Jira — тренажёр дисциплины: вы учитесь формулировать работу так, чтобы её понял не только вы, но и ревьюер, QA и PM.

Плохой тикет — «пофиксить модель». Хороший тикет — конкретная Story с acceptance criteria, по которым QA может однозначно сказать «принято» или «не принято».

Основные идеи

Иерархия задач в Jira:

Epic — крупная цель на несколько спринтов. Пример: «Система рекомендаций товаров v1».
Story (User Story) — ценность для пользователя или бизнеса. Формат: «Как [роль], я хочу [действие], чтобы [результат]». Пример: «Как покупатель, я хочу видеть 5 рекомендаций на странице товара, чтобы быстрее находить нужное».
Task — техническая работа без прямой пользовательской формулировки. Пример: «Настроить cron для переобучения модели раз в сутки».
Sub-task — часть Story или Task. Пример: «Написать unit-тест для preprocessing pipeline».

Acceptance Criteria (AC) — условия приёмки. Это не описание реализации, а проверяемые факты:


Given пользователь открыл карточку товара ID=123
When сервис рекомендаций доступен
Then API возвращает 5 item_id с latency < 100 ms
And каждый item_id существует в каталоге

AC пишет PM или аналитик совместно с инженером. DS/MLE добавляют технические критерии: «AUC на hold-out ≥ 0.85», «inference batch 1000 rows < 2 sec».

Как писать хороший тикет:

1. Заголовок — глагол + объект: «Добавить endpoint /recommend», не «Рекомендации».

2. Описание — контекст: зачем, ссылки на Confluence/ADR, ограничения.

3. AC — нумерованный список, каждый пункт тестируем.

4. Метки и компоненты — ml, backend, infra — для фильтрации.

5. Оценка — story points или часы; блокирующие связи (blocks / is blocked by).

Типичные ошибки студентов:

AC описывает *как* делать («использовать XGBoost»), а не *что* должно работать.
Один Epic на весь семестр без декомпозиции — доска не двигается.
Закрытие Task без линка на PR — через месяц никто не найдёт код.

Как это выглядит на практике

Epic SHOP-10: Персональные рекомендации.

Story SHOP-42: API рекомендаций для главной страницы

AC1: GET /api/v1/recommendations?user_id=X возвращает JSON-массив из 10 sku.
AC2: При отсутствии истории пользователя — fallback на топ продаж.
AC3: p95 latency ≤ 150 ms при 100 RPS (нагрузочный тест в CI).
AC4: OpenAPI-спека обновлена в репозитории.

Sub-tasks:

SHOP-43: MLE — упаковать модель в Docker-образ.
SHOP-44: Backend — роутинг и кэш Redis.
SHOP-45: QA — автотест по AC1–AC3.

В PR-description указывают: Fixes SHOP-42 — Jira автоматически свяжет коммит с задачей (если настроена интеграция).

Что сделать после занятия

[ ] Создайте Epic и 2–3 Story для своего учебного проекта; у каждой Story — минимум 3 AC.
[ ] Перепишите плохой тикет «Сделать ML» в Story + Task с конкретными AC.
[ ] Добавьте Sub-task с оценкой времени и зависимостью blocks.

Официальные материалы

Открыть интерактивную версию