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“你昨天做了什么？”是每一场站会的第一个问题。对于一个通宵运行智能体集群（agent fleets）的团队来说，这已经变成了一个无法如实回答的问题。字面上的答案是：我写了三个提示词（prompts），然后回家睡觉，醒来发现有 11 个 PR，其中 4 个我还没看。那个正在陈述进展的人并不是故意撒谎。是这种仪式在替他们撒谎，因为它建立在一个不再成立的假设之上——即工作单元是一个人类在办公时间内串行地、一次只做一件事。

这个假设是起到承重墙作用的。它支撑着燃尽图、Sprint 承诺、速率值、“受阻 / 进行中 / 已完成”列，以及“谁在什么时候告诉谁什么”的整个协作流程。抽掉这个假设，这些产物并不会优雅降级。它们会继续产生看似权威但毫无意义的数字。一个团队可以拥有漂亮的燃尽图和绿色的 Sprint 状态，而其实际吞吐量有一半发生在午夜到凌晨 6 点之间，这些工作不归属于任何人，没人审计，也没有体现在任何仪式中。

在每一家拥有成熟敏捷实践并决定增加 LLM 功能的公司，都悄然发生着这样一种失败模式：团队用故事点评估工作，将其分配到为期两周的冲刺（sprint）中，然后连续三个冲刺都报告“完成了 70%”，而工程经理则盯着那张拒绝下降的燃尽图发愁。没人撒谎。功能确实很难完成 —— 因为让故事点成为有用规划工具的条件，在 AI 功能中并不存在，而大家直到投入其中才察觉到这一点。

问题不在于工程师不擅长估算。问题在于故事点编码了关于软件工作本质的假设 —— 而 LLM 功能在结构上（而非偶然地）违反了这些假设。