BCP — Business Complexity Points Scorer

    

> Estimativa por complexidade, não por chute.

Pontue cada story pelo framework Business Complexity Points (BCP) da CI&T. O estimated_hours sai do score × baseline da categoria — recalibrado com horas reais do seu time.

🌐 English 🇺🇸 · este é o manual canônico (PT-BR, default).

> ⚠️ Documentação canônica em PT-BR. O README.en.md é uma vitrine mínima que aponta para cá. Política completa: ADR 0001.

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O problema

Estimativa por "feeling" não escala e não audita. Dois desenvolvedores olham a mesma story e cravam 8h e 40h — sem critério compartilhado, sem rastro de como chegaram lá, sem como melhorar na próxima.

O Business Complexity Points (BCP) — framework publicado pela CI&T — troca o chute por uma régua: 10 elementos de complexidade, cada um dimensionado em 5 tamanhos (XS/S/M/L/XL), pontos Fibonacci. O score total vira horas via um fator h_per_bcp por categoria que o próprio módulo recalibra com horas reais.

O que você ganha

• Score reproduzível — mesma story, mesma régua, mesmo total. Critério explícito no frontmatter.
• estimated_hours derivado — horas saem do score × baseline da categoria, não de opinião.
• Baseline que aprende — recalibração FIFO com horas reais; cada categoria sai do seed depois de N amostras.
• Trilha de auditoria — todo rescore entra em bcp.history (cap 50), com motivo do delta.
• Acopla limpo com o PULSE — BCP estima, PULSE mede eficiência. Zero import cruzado, degradação graciosa.

Quick start

Instale o módulo num projeto BMAD (requer BMAD ≥ 6.6.0):

npx bmad-method install --custom-source github:nidelson/bmad-module-bcp

Depois, dentro do projeto:

/bmad-bcp-setup            # configura, semeia o baseline, registra o customize hook
/bmad-bcp-rule-card        # consulta a régua (10 elementos × 5 tamanhos)
/bmad-bcp-score <story>    # pontua uma story e deriva estimated_hours

setup é o consentimento: ao instalar, você autoriza o BCP a ser dono do estimated_hours (o valor original da Amelia é preservado uma única vez em estimated_hours_pre_bcp). Para desligar isso, responda "Não" na pergunta bcp_overwrite_estimated_hours do setup.

Skills inclusas

| Comando | Faz | Depende de | | --- | --- | --- | | /bmad-bcp-setup | Instala, configura, semeia baseline, registra o customize hook | — | | /bmad-bcp-rule-card | Renderiza a régua BCP + atribuição CC BY-NC-ND | — | | /bmad-bcp-score | Pontua uma story, deriva estimated_hours | setup | | /bmad-bcp-score-batch | Pontua várias stories em lote (retroativo) | score | | /bmad-bcp-rescore | Repontua story já pontuada (+ history + horas) | score | | /bmad-bcp-recalibrate | Recalibra h_per_bcp por categoria com horas reais | score | | /bmad-bcp-backfill-baseline | Mata o cold-start do baseline com o histórico do squad | recalibrate | | /bmad-bcp-agent-bruno | Coach de complexidade (agente facilitador opcional) | setup |

Bruno — seu coach de complexidade

/bmad-bcp-agent-bruno ativa o Bruno, agente facilitador opcional. Lema: "Régua antes de régua." Ele conduz o scoring elemento a elemento, questiona tamanhos inflados e explica a régua — útil para times entrando no BCP. Não é obrigatório: as skills score/rescore rodam sem ele.

Como funciona

1. Régua imutável. bcp-rule.yaml é a régua da CI&T transcrita verbatim (CC BY-NC-ND — conteúdo não pode ser alterado; só hints editoriais são mutáveis). 2. Score. Cada elemento aplicável recebe um tamanho; o tamanho mapeia para pontos Fibonacci (XS=1, S=2, M=3, L=5, XL=8). total = soma do breakdown. 3. Horas. estimated_hours = total × h_per_bcp(categoria). O fator vem do bcp-baseline.yaml. 4. Aprendizado. recalibrate alimenta horas reais numa janela FIFO por categoria; ao atingir min_samples, a categoria sai do seed (is_seed: false) e passa a usar a média móvel.

Baseline e recalibração

| Parâmetro | Default | Significado | | --- | --- | --- | | bcp_baseline_seed | 4.13 | Horas por BCP no cold start (referência CI&T 2014) | | bcp_baseline_min_samples | 5 | Amostras antes de uma categoria sair do seed | | bcp_baseline_rolling_window | 10 | Tamanho da janela FIFO de recalibração |

O baseline vive em {output_folder}/implementation-artifacts/bcp-baseline.yaml. Squad com histórico? /bmad-bcp-backfill-baseline <glob> pontua o passado e calibra sem esperar o acúmulo natural.

Configuração

Setup grava as respostas via o sistema de config em quatro camadas do BMAD. Principais variáveis:

| Variável | Default | Efeito | | --- | --- | --- | | bcp_overwrite_estimated_hours | yes | BCP é dono de estimated_hours (preserva _pre_bcp) | | bcp_non_interactive_default | yes | Auto-score direto; dry-run só em divergência | | bcp_confidence_threshold | 0.75 | Acima disso, pula o dry-run review | | bcp_estimation_basis | bcp | Rótulo gravado em estimated_hours_basis | | bcp_data_folder | {output_folder}/implementation-artifacts | Onde baseline e artefatos ficam |

Para mudar de forma durável: re-rodar o installer ou usar as camadas _bmad/custom/. Nunca editar _bmad/config.toml direto (installer-owned, regenerado a cada install).

Estendendo as skills — hook on_complete

Toda skill BCP (exceto a persona Bruno) expõe um on_complete opt-in que roda após a persistência do artefato primário — bcp-baseline.yaml, frontmatter bcp., o que for. Default é vazio (zero comportamento); override em _bmad/custom/<skill>.toml (team, committed) ou .user.toml (pessoal, gitignored).

Exemplo — encadear recalibração com regen do dashboard PULSE:

# _bmad/custom/bmad-bcp-recalibrate.toml
[workflow]
on_complete = "invoque a skill /bmad-pulse-dashboard (sem argumentos) para regenerar o dashboard cumulativo refletindo o novo h_per_bcp."

Quando bmad-bcp-recalibrate termina de gravar o baseline, o LLM lê esse texto como instrução terminal e invoca /bmad-pulse-dashboard. Idempotente, opt-in, e sem acoplamento — BCP não importa PULSE; o customize.toml do projeto consumidor é que decide chain.

Invariantes do hook (qualquer override precisa respeitar):

• Roda após persistência — o artefato já está no disco.
• NÃO pode mutar o artefato primário da skill (single-writer principle).
• Erro no hook é warn, não rollback — o trabalho já foi gravado.
• --dry-run (sem persistência) pula o hook.

Mesmas três camadas de override que o resto da config (skill defaults < team < user). Resolver: python3 _bmad/scripts/resolve_customization.py --skill <skill-path> --key workflow.on_complete.

Integração com o PULSE

BCP e PULSE são frouxamente acoplados, mediados por schema — nenhum importa o outro. BCP escreve o bloco bcp.* e o estimated_hours; PULSE lê estimated_hours de forma agnóstica ao escritor e mede eficiência de IA. Nenhum ajuste no PULSE é necessário.

• BCP escreve: estimated_hours, estimated_hours_pre_bcp, estimated_hours_basis, bcp.*, bcp.history.
• BCP nunca escreve: pulse_metrics.
• Se o PULSE estiver ausente, o BCP funciona sozinho. Se o BCP estiver ausente, o PULSE usa a estimativa da Amelia.

Contrato completo: docs/integration/pulse.md. Hook no fluxo de criação de story: docs/integration/bmad-create-story.md.

Licença

Split intencional e load-bearing:

• Código do módulo — MIT (LICENSE).
• Régua BCP embarcada (skills/bmad-bcp-rule-card/assets/bcp-rule.yaml) — obra da CI&T, CC BY-NC-ND 4.0. O conteúdo da régua é imutável (ND). Ver ATTRIBUTION.md — aceite da atribuição é pré-requisito de uso, não rodapé.

Requisitos

• BMAD ≥ 6.6.0 (gate verificado no setup via manifest.yaml).
• Python 3.11+ (stdlib apenas; scripts rodam sem venv/pip).
• Opcional: módulo irmão PULSE para medição de eficiência.

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Dúvidas e sugestões: <https://github.com/nidelson/bmad-module-bcp>