避免重要需求遺漏，首先我們需要反問一句
——為什麼這些緊急重要的需求無法更早預見？同樣的，我們需要了解：
具體操作，可以按照事前、事中、事後各個階段來採取不同的措施處理。
根據具體情況不同，在發現需求遺漏的當時，可以採取如下一些做法：
事後其實就是覆盤，覆盤的關鍵是要基於盤來推演和分析，這個盤就是事前制定的模型和規範。是我們有模型有規範，但執行出了問題？還是說這幾個需求情況特殊，模型比較簡單沒有覆蓋到這些特殊情況？還是說模型和規範都沒問題，就是人員能力不足，導致判斷偏差大？只有找到正確的根因，才能夠真正有效的解決問題，所以我們不復盤則已，要覆盤就務必要認真嚴格地進行復盤。
怎麼覆盤？覆盤也是有方法有套路的，業界也有相關書籍可供我們參考借鑑。例如溫伯格在《成為技術領導者》中提出的
moi模型就可以用作覆盤的一種思路。
覆盤時要注意，受限於能力或經驗以及出問題次數多少的影響，我們可能無法得出乙個準確的結論和必然有效的解決方案。此時一方面需要秉持持續改進的心態，我們可以先落實當前已經比較明確的改進措施，後續再觀察效果，持續覆盤、持續改進即可。
另一方面我們也可以先採取一些臨時措施。
需求拆細：當出現突發需求，導致我們需要調整工作順序時，很有可能會因為需求顆粒度大以至於騰挪餘地有限，而難以避免突發需求帶來的影響，因而還應該盡可能地採取拆細需求的方式，將顆粒度比較大的需求拆分為較小顆粒度的需求，可以增加調整需求工作順序時的靈活性；
要確定到底要預留多少時間，可以利用
devcloud
的epic-feature-story
結構，把突發需求匯集在一起，便於統計。例如建立乙個特殊的
epic「
突發需求
」，下一級是為每個迭代建立的
feature
，用來承載各個迭代裡面具體的那些突發需求（體現為
story
），並做好工時的記錄，迭代結束後，就可以來計算出現了多少個突發需求、投入了多少工作量了。
也可以採用「模組
」欄位來輔助記錄和統計突發需求的資料。例如，新建乙個模組，取名
「突發需求
」，所有突發需求都標註為這個模組，那麼後續就可以基於模組進行篩選或檢視報表等方式來統計突發需求所消耗的工作量了。
事前的處理放到最後來介紹，是因為之所以會出現問題一般都是因為事前沒有做好，但已經出現了問題就需要在當時盡快處理，所以先介紹了事中的處理。但當我們處理完問題也完成了事後覆盤，就需要考慮未來的事前，盡可能的避免問題發生。
簡單來講，事前的話，就是要做好需求的結構化管理和需求的優先順序管理，以及做好相關規範的宣導、人員的動員和能力的培養，這樣就能夠有效的避免或減小突發需求帶來的影響了。
傑拉爾德·溫伯格：《成為技術領導者》
邱昭良：《覆盤
+：把經驗轉化為能力》
如何避免重要需求遺漏？
避免重要需求遺漏，首先我們需要反問一句 為什麼這些緊急重要的需求無法更早預見？同樣的，我們需要了解 具體操作，可以按照事前 事中 事後各個階段來採取不同的措施處理。事後其實就是覆盤，覆盤的關鍵是要基於盤來推演和分析，這個盤就是事前制定的模型和規範。是我們有模型有規範，但執行出了問題？還是說這幾個需求...
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