COSMIC metodas apibrėžia principus, taisykles ir standartinio funkcinio dydžio matavimo procesą. Šio metodo realizacija Agile projektuose, padės prognozuoti konkrečios užduoties atlikimo laiką ankstyvoje planavimo stadijoje. Netikslus darbo imlumo įvertinimas planavimo stadijoje gali tapti rimta problema, dėl ko gali nepavykti įgyvendinti projekto, arba jo dalies, laiku. Vartotojų scenarijai yra vertinami SP, kurie nėra verčiami į laikinę skalę, kas dar labiau apsunkina tikslų darbo imlumo įvertinimą pradinėje projekto ir užduočių planavimo stadijoje. Šiame darbe atliekama detali COSMIC metodo analizė, apžvelgiami esami įrankiai, skirti Agile projektams. Įsitikinama, kad nėra sukurto įrankio, leidžiančio prognozuoti vartotojų scenarijų atlikimo laiką, sujungus COSMIC su istoriniais darbų atlikimo duomenimis. Darbe iškeltų tikslų pasiekimui buvo atliktas trijų dalių eksperimentinis tyrimas kurio metu paaiškėjo, kad COSMIC metodo apjungimas su istoriniais darbų atlikimo duomenimis gali pateikti panašią ar net geresnę prognozę, lyginant su programuotojų komandos įvertinimu. Taip pat pateikiamos idėjos įrankio korekcijai, jos realizuojamos ir kartojamas eksperimentas. Aptariami gauti rezultatai ir pateikiamos išvados. / COSMIC method defines principles, rules and the process of standard functional size measurement. Method implementation in Agile projects will help forecasting the completion time for a specific task in the early planning stages. Inaccurate task capacity estimation in the planning stage can become a serious problem which in turn may lead to not being able to complete parts of the assignment or even the whole project. User stories are being evaluated as SP which are not converted into a timescale which further complicates accurate job receptivity in the early project and task planning stage. Within this paper a detailed COSMIC method analysis is being performed as well as a review of existing Agile project tools. Also making sure that there are no other tools which allow the forecast of user story completion time by merging COSMIC with task completion time history log. To complete the goals of this paper a three part experimental survey took place which determined that the consolidation of the COSMIC method with the task completion time history may result in a similar or even more accurate forecast as compared to the forecast of a team of software developers. Also new ideas for tool adjustments are included, their implementation and repeating of the experiment, review of the obtained results and findings.