在敏捷Scrum的实践中，工件不仅仅是文档或列表，它们是我们团队与真实世界之间对话的载体。在2026年的今天，随着氛围编程和Agentic AI的兴起，Scrum工件的角色正在发生深刻的转变。它们不再仅仅是信息的记录者，更是AI辅助开发工作流中的上下文输入和决策依据。在这篇文章中，我们将深入探讨这7个核心Scrum工件，并结合我们在现代技术栈下的实战经验，展示如何利用最新的工具链（如Cursor、Windsurf等）让这些工件焕发新的生命力。
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敏捷Scrum的工件：不仅仅是信息
在软件开发中，工件是指有助于指导产品创建的重要信息。但随着技术的发展，我们对“重要信息”的定义已经扩展。在2026年，一个优秀的Scrum工件不仅包含人类可读的文本，还包含了机器可解析的元数据、多模态的交互规范以及AI代理可以理解的执行指令。
1. 产品待办列表：AI增强的需求管理
产品待办列表是产品的“单一真相来源”。但在我们最近的几个大型项目中，我们不再仅仅把它当作一个线性列表。我们现在把它看作是一个动态的知识图谱。
2026年的新实践：作为AI上下文的待办列表
当我们使用像Cursor这样的AI IDE时，产品待办列表的描述质量直接决定了AI代码生成的质量。我们建议采用“提示词工程”的思维来编写用户故事。
让我们看一个传统的写法 versus 现代化的写法：
❌ 传统写法：
> “作为一个用户，我想要一个搜索框。”
✅ 2026 AI就绪写法：
> “作为一个用户，我需要一个基于Elasticsearch的异步搜索组件，支持防抖、模糊匹配和拼音检索。请参考SearchComponent.v2的设计模式。”
实战代码示例：产品待办列表的结构化数据
为了便于自动化工具处理，我们通常会维护一个机器可读的待办列表定义（例如JSON或YAML格式），这有助于我们编写脚本来自动生成Sprint待办列表的草稿。
# product_backlog.yml
- id: PBI-101
type: feature
priority: 100
title: "实现基于AI的智能日志分析"
description: "集成OpenAI API对Sprint日志进行情感分析"
acceptance_criteria:
- "API响应时间 < 200ms"
- "支持流式响应"
tech_stack:
- langchain
- fastapi
dependencies:
- "PBI-098 (用户认证系统)"
context:
ai_prompt: "在实现时，请务必关注Token计费逻辑的优化"
在我们最近的一个项目中，我们编写了一个脚本，让AI代理读取这个YAML文件，并自动生成单元测试的骨架。这就是Agentic AI在工作流中的早期应用：让AI不仅仅是写代码，而是参与需求的理解和拆解。
2. Sprint待办列表：从任务列表到执行计划
Sprint待办列表（Sprint Backlog）是团队在特定Sprint内的承诺。在2026年，我们认为Sprint待办列表应该是自愈的。
引入“氛围编程”理念
在使用Vibe Coding（氛围编程）模式时，我们不再强制规定每一行代码的写法，而是通过Sprint待办列表设定“意图”和“边界”。AI会根据实时的代码库状态调整实现细节。
然而，这种模式带来了一个挑战：如何估算工作量？既然AI可以秒级生成代码，那么Story Point还有意义吗？
我们的答案是：关注“上下文切换成本”和“验证成本”，而非“编写代码成本”。
代码实例：定义完成的自动化检查
为了确保Sprint待办列表的质量，我们使用CI/CD流水线来验证任务状态。以下是一个我们在DevSecOps流程中使用的验证脚本，它确保每个任务都有对应的文档和测试覆盖。
import os
import re
def validate_sprint_task(task_id: str):
"""
验证Sprint任务是否完成 (DoD自动化检查)
在2026年，我们强调自动化验证优于人工Checklist
"""
code_path = f"./src/{task_id}"
test_path = f"./tests/{task_id}_test.py"
doc_path = f"./docs/api/{task_id}.md"
errors = []
# 1. 代码存在性检查
if not os.path.exists(code_path):
errors.append(f"代码缺失: {code_path}")
# 2. 测试覆盖率检查 (利用AI生成的Mock数据)
if os.path.exists(test_path):
with open(test_path, ‘r‘) as f:
content = f.read()
if ‘def test_‘ not in content:
errors.append(f"测试文件存在但无有效测试用例: {test_path}")
else:
errors.append(f"测试缺失: {test_path}")
# 3. 文档包含多模态示例 (如图表或代码片段)
if os.path.exists(doc_path):
with open(doc_path, ‘r‘) as f:
# 简单检查是否包含必要的文档段落
if ‘## Example Usage‘ not in f.read():
errors.append(f"文档缺少使用示例: {doc_path}")
else:
errors.append(f"文档缺失: {doc_path}")
return errors
# 模拟运行
# print(validate_sprint_task("AUTH-001"))
这个脚本展示了工程化思维：让机器做机器擅长的检查，让人做人擅长的设计。在“完成的定义”一节中，我们将进一步扩展这个概念。
3. 产品愿景
在AI时代，产品愿景不仅仅是“我们要去哪里”，更是“我们如何利用技术杠杆实现弯道超车”。我们在2026年的产品愿景通常包含AI原生的考量。
4. Sprint目标
Sprint目标必须足够清晰，以便AI代理能够理解。例如，与其说“优化数据库”，不如说“将查询延迟降低至50ms以下，使用Redis缓存策略”。
5. 完成的定义：安全与质量的自动守门员
完成的定义是Scrum中最关键的契约。在2026年，我们将安全左移和可观测性直接融入了DoD。
现代化DoD清单
在我们的团队中，一个功能被认为是“完成”的，必须通过以下严苛的检查：
- 代码审查: 必须由一名资深工程师 以及 一个AI代码审查机器人（如GitLab Duo）共同批准。
- 安全性扫描: 依赖项中不得有已知的高危漏洞（CVE），且必须通过SBOM（软件物料清单）验证。
- 性能基准: 必须在边缘计算环境的模拟测试中满足P95延迟要求。
- 可观测性: 代码中必须包含结构化日志和分布式追踪埋点。
让我们看一个具体的例子：如何在代码层面强制执行可观测性要求。
代码示例：带有强制可观测性的业务逻辑
这是一个使用Python装饰器模式强制执行日志和追踪的例子。这是我们为了满足2026年分布式系统标准而编写的标准模板。
import time
import logging
from functools import wraps
from opentelemetry import trace
# 配置日志
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger("production_service")
tracer = trace.get_tracer(__name__)
def enforce_observability(func):
"""
装饰器：强制函数具备可观测性。
这是我们在DoD中强制要求的代码模式。
如果没有这个装饰器，CI流水线将直接拒绝合并请求。
"""
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
with tracer.start_as_current_span(func.__name__) as span:
# 记录输入参数 (注意: 生产环境需脱敏处理PII数据)
span.set_attribute("input.args", str(args))
start_time = time.time()
try:
result = func(*args, **kwargs)
duration = time.time() - start_time
# 结构化日志输出
logger.info(
f"Function {func.__name__} executed successfully",
extra={
"function": func.__name__,
"duration_ms": round(duration * 1000, 2),
"status": "success"
}
)
span.set_attribute("execution.status", "success")
return result
except Exception as e:
duration = time.time() - start_time
logger.error(
f"Function {func.__name__} failed",
extra={
"function": func.__name__,
"error": str(e),
"duration_ms": round(duration * 1000, 2)
}
)
# 记录异常到Span
span.record_exception(e)
span.set_attribute("execution.status", "error")
raise # 重新抛出异常以触发告警
return wrapper
# 使用示例
@enforce_observability
def process_payment(user_id: str, amount: float):
# 模拟业务逻辑
if amount < 0:
raise ValueError("Amount cannot be negative")
return {"status": "confirmed", "txn_id": "tx-12345"}
# 测试调用
# process_payment("user-001", 100.0)
通过这种方式，我们将质量保证内置在代码结构中，而不是事后修补。这就是我们常说的“内建质量”。
6. 产品增量
增量是在Sprint结束时产生的可用产品切片。在2026年，“可用”的定义已经扩展到了多模态和云原生。
云原生与边缘计算的增量
我们交付的增量通常包含一个完整的容器化微服务，不仅可以在Kubernetes集群中运行，还可以编译为WebAssembly模块并推送到全球边缘节点。这使得我们的“增量”能够瞬间为全球用户提供低延迟体验。
7. 燃尽图与现代化监控
虽然燃尽图是Scrum的经典工具，但在高度动态的AI辅助开发中，线性的燃尽图有时会产生误导。
2026年的趋势：价值流图
我们现在更多关注价值流。因为AI可以在几秒钟内生成大量代码，任务点的“燃烧”速度变快了，但这并不代表价值的交付速度变快了。我们可能会遇到这样的情况：代码写了1000行，但因为AI产生了幻觉，我们需要花时间去调试。
经验之谈： 我们现在将燃尽图与告警系统结合。如果燃尽曲线过于完美（直线下降），我们反而会警觉，这可能意味着团队只是在让AI生成代码，而没有进行必要的代码审查和验证。
代码示例：自动生成Sprint报告数据
为了结合现代监控，我们编写了一个脚本来从Jira API和GitHub Actions中抓取数据，生成一个更真实的“进度视图”。
# 这是一个伪代码示例，展示如何聚合数据以评估真实的Sprint健康度
def generate_sprint_health_report(sprint_id: str):
"""
综合代码提交、测试通过率和AI工具使用情况来评估Sprint健康度
"""
# 1. 获取故事点完成情况 (来自Jira)
story_points_completed = get_jira_metrics(sprint_id)
# 2. 获取代码质量指标 (来自SonarQube)
code_quality_gate = get_sonarqube_status(sprint_id)
# 3. 获取AI生成代码的占比 (来自GitLens/Cursor Analytics)
ai_generated_ratio = get_ai_code_stats(sprint_id)
# 逻辑判断：AI代码占比过高且人工Review率过低 = 高风险
if ai_generated_ratio > 0.6 and code_quality_gate["review_coverage"] < 0.4:
return {
"status": "CRITICAL",
"message": "AI代码生成比例过高，请进行深度人工审查。技术债务风险极高。"
}
return {
"status": "HEALTHY",
"message": f"Sprint进度正常。代码质量覆盖率: {code_quality_gate['coverage']}%"
}
# 辅助函数占位符
# def get_jira_metrics(id): pass
# def get_sonarqube_status(id): pass
# def get_ai_code_stats(id): pass
这个例子展示了我们如何在2026年管理项目：数据驱动，人机协同。
总结
Scrum工件虽然只有7个，但它们的应用方式随着技术浪潮不断演进。从简单的列表到AI的知识图谱，从人工检查到自动化验证，我们作为开发者，需要不断适应这些变化。希望这篇文章不仅帮助你理解了Scrum工件的定义，更让你看到了如何在一个AI原生、云原生的环境中，将敏捷开发推向极致。