本文系统阐述了工作量系数的设定方法，强调以历史数据为基准，通过复杂度、不确定性、质量要求、外部依赖、团队能力与环境约束等因子分档加权，形成可解释的综合系数，并在迭代中以误差指标持续校准。文章提供区间与标尺建议（如0.7-1.8）、参数模型与演算示例、两张对比表格，以及治理与工具落地方案，覆盖估算、资源规划、预算与SLA等场景。结合行业权威观点，提出将系数嵌入项目管理全链路，并建议在研发场景借助PingCode或在通用协作场景采用Worktile实现字段与报表集成，最终构建数据驱动、透明可审计、动态优化的系数体系。

需求规模估计通过系统化分解和评估项目功能、复杂性等参数，为项目管理和资源分配提供科学依据。主流方法包括功能点分析、故事点法、用例点法及代码行数法，不同方法适用于不同规模和类型的项目。在欧美和国际化项目中，结合智能工具及历史数据对比，可有效提升估算准确性，同时实现需求管理的标准化与风险控制。预计未来AI驱动的规模估算和自动化管理将成为趋势，企业应持续优化流程并借助专业平台提升项目交付能力。