1. 团队组织需要考虑哪些因素？

项目规模与复杂度：大型复杂项目需更结构化团队（如分层管理），小型项目可灵活采用民主制或主程序员组。

技术需求：涉及前沿技术时需专家主导；常规开发可侧重协作效率。

人员能力与经验：经验丰富成员可承担核心角色，新手需培训或配对工作。

沟通效率：团队规模越大，沟通成本越高，需通过分层（如敏捷中的Scrum小组）或工具（如协作平台）优化。

项目周期与紧迫性：紧急项目需集中决策（如主程序员组），长期项目可注重知识共享（如民主制）。

客户与协作方需求：需频繁与客户交互时，团队应包含专门接口角色（如产品经理）。

组织文化与以往经验：沿用成功过的模式（如矩阵制、项目组制）可降低风险。

地理分布：分布式团队需强化异步协作工具和定期同步机制。

2. 如何处理团队公正与效率的关系？
公正性是效率的基础：公平的任务分配、绩效评价和奖励机制能提升成员积极性和归属感，间接促进效率。

明确规则与透明决策：制定公开的流程标准（如代码评审、任务认领），避免偏袒，减少内部摩擦。

平衡个性与协作：尊重个体差异（如技能特长），但通过集体规范（如编码标准）确保协作一致性。

冲突快速解决：建立反馈渠道（如定期复盘），及时处理不公现象，防止效率损耗。

效率优先时需谨慎：短期紧急任务可临时集中授权，但事后需补偿（如额外奖励）以维护公正感。

3. 在制定计划时，如何平衡先进性与实用性的关系？
风险评估：评估新技术/方法的稳定性、团队学习成本与项目容错能力。高风险项目（如医疗、航天）优先实用性。

增量引入先进性：在非核心模块试点新技术，成熟后再推广（如用微服务改造单体系统局部）。

客户与市场需求：若竞争力依赖技术领先（如互联网产品），可适度冒险；反之，稳定交付更关键。

团队能力适配：先进技术需匹配团队技能，否则需预留培训时间或引入外部专家。

成本效益分析：对比先进性带来的长期收益（如维护成本降低）与短期开销（如开发延迟）。

预留缓冲：计划中设置风险应对期（如20%时间冗余），用于解决新技术引入的问题。

4. 如何准确评估系统规模和工作量？
多方法结合估算：

功能点分析（FP）：适用于早期需求阶段，通过输入、输出、查询等计数，独立于技术实现。

代码行（LOC/KLOC）：需参考历史项目数据，注意不同语言/平台的差异。

用例点或故事点：敏捷项目中基于用户故事复杂度估算。

分解与类比：

WBS分解：将系统拆分为模块/任务，逐项估算后汇总。

类比估算：参考类似历史项目，调整差异因素（如团队经验、技术变更）。

使用模型工具：

COCOMO模型：基于规模（KLOC）和成本驱动因子（人员能力、平台经验等）计算工作量。

机器学习工具：利用历史数据训练预测模型（如使用代码库特征估算）。

专家评审与德尔菲法：组织多名专家独立估算后迭代达成共识。

迭代 refinement：在项目演进中持续修正估算（如敏捷每轮迭代重新评估故事点）。

考虑不确定性与风险：用三点估算（乐观/悲观/最可能）或蒙特卡洛模拟生成概率范围。