In einem Terminal läuft Claude Code, in einem anderen Codex, und irgendwo dümpelt eine Gemini-CLI-Sitzung vor sich hin, die du vor einer Stunde gestartet und seitdem halb vergessen hast. Alle drei arbeiten. Keiner von ihnen kann dir sagen, was die anderen gerade tun. Bis du jedes Fenster durchgesehen hast, hast du beim ersten den Faden verloren – und kannst immer noch nicht die einzige Frage beantworten, auf die es ankommt: Was ist fertig, und was musst du dir ansehen, bevor es gemergt wird.
Das ist kein Coding-Problem. Die Agenten schreiben einwandfreien Code. Es ist ein Task-Management-Problem, und es tritt in dem Moment auf, in dem du mehr als einen Agenten laufen lässt. Ein KI-Task-Manager ist die Schicht, die aus einer Anfrage eine zuweisbare Arbeitseinheit macht, sie an einen Coding-Agenten weiterleitet und Fortschritt, Blocker und Ergebnisse dieser Arbeit sichtbar hält, bis ein Mensch das Ergebnis prüft. Der Agent führt aus; der Task-Manager hält die Ausführung nachvollziehbar.
Sharkly ist eine dieser Schichten. Du hast bereits Coding-Agenten; Sharkly macht daraus ein Team, indem es die gemeinsame Task-, Computer-, Kontext- und Review-Ebene um die Tools legt, die du ohnehin nutzt. Es ist nicht die einzige Option und nicht für jedes Setup die richtige. Dieser Artikel vergleicht das realistische Feld – jedes Tool in seiner stärksten Form – anhand der fünf Punkte, die ein Task-Manager für Agenten beherrschen muss.
Was ein KI-Task-Manager leisten muss
Ohne das Marketing bleibt die Aufgabe auf fünf Fähigkeiten reduziert. Bewerte jedes Tool zuerst nach diesen Kriterien.
- Parallele Ausführung. Lassen sich mehrere Agenten gleichzeitig betreiben, ohne dass sich ihre Änderungen in die Quere kommen? Isolierte Worktrees sind die übliche Antwort.
- Transparenz im Team. Können mehrere Personen an einer Stelle sehen, was jeder Agent tut, was blockiert ist und was erledigt ist – statt verstreuter Terminals?
- Review-Ablauf. Gibt es einen expliziten Schritt, in dem ein Mensch abnimmt, Änderungen anfordert oder über den Merge entscheidet? Oder rutscht die Arbeit unbeobachtet Richtung Produktion?
- Ausführung auf der eigenen Maschine. Können Agenten auf deiner Hardware mit deiner Umgebung und deinen Secrets laufen – oder nur in der Cloud eines Anbieters?
- Integrationen. Verbindet es sich mit den Tools, die dein Team bereits nutzt, oder verlangt es, dass du in ein neues Zuhause umziehst?
Kein Tool führt in jeder Spalte. Die interessanten Unterschiede liegen in den Kompromissen.
Die Tools in Bestform
Jede Option wird hier in ihrer stärksten Version bewertet – kein Strohmann.
| Tool | Parallele Ausführung | Transparenz im Team | Review-Ablauf | Eigene Maschine | Integrationen |
|---|---|---|---|---|---|
| Sharkly | Mehrere Agenten in isolierten Worktrees | Gemeinsame Tasks und Projekte | Explizite Abnahme durch Menschen | Deine verbundenen Computer | Jira, Slack, CLI/API |
| Cursor-Hintergrundagenten | Cloud-Agenten parallel | Innerhalb der Cursor-App | Pull Requests | Cursor-Cloud | Editor-nativ |
| GitHub Agent HQ | Agenten über Repos hinweg | Innerhalb von GitHub | PR + Checks | GitHub-Cloud | Tiefe GitHub-/Actions-Integration |
| Conductor / Claude Squad | Lokale Claude-Code-Sitzungen | Lokal, Einzelnutzer | Git und Diffs | Lokal | Minimal |
| Devin / Factory | Eigener Agent des Anbieters | Anbieter-Dashboard | PRs | Anbieter-Cloud | Anbieter-verwaltet |
| Jira / Linear | Keine (keine Ausführung) | Ausgezeichnet | Für Menschen gebaut | K.A. | Riesig |
Cursor-Hintergrundagenten sind stark, wenn dein Team in einem einzigen Editor lebt. Die Agenten laufen in der Cloud, arbeiten parallel und öffnen Pull Requests, die du wie jeden anderen reviewst. Was Cursor kann und Sharkly nicht: Es ist ein vollwertiger Code-Editor, Agent und deine Hände teilen sich also dieselbe Oberfläche. Der Kompromiss ist die Sogkraft des Ökosystems. Der Workflow setzt Cursor voraus, und die Agenten laufen in Cursors Cloud, nicht auf deiner Maschine. Details dazu in Cursor-Hintergrundagenten erklärt.
GitHub Agent HQ ist die naheliegende Wahl, wenn dein Code, deine CI und deine Reviews ohnehin in GitHub liegen. Es gibt dir eine Steuerungsebene für Agenten direkt neben den Pull Requests und Checks, denen du bereits vertraust – ein echter Vorteil, den Sharkly auf dem Heimspielplatz von GitHub nicht bieten kann. Es ist zudem bewusst GitHub-zentriert: Der Nutzen konzentriert sich dort, wo deine Repos und Actions liegen. Die Analyse zu GitHub Agent HQ zeigt, was es heute leistet.
Conductor und Claude Squad sind die leichtgewichtige lokale Option. Sie starten mehrere Claude-Code-Sitzungen in isolierten Git-Worktrees auf deiner eigenen Maschine, fast ohne Aufhebens. Was sie können und Sharkly nicht: klein bleiben und auf einen einzigen Nutzer beschränkt, ohne irgendwo einen Login. Der Preis dafür: Team-Transparenz und ein gemeinsamer Review-Ablauf fehlen; nur du siehst die Arbeit. Der Vergleich von Claude Squad, Conductor und tmux geht den lokalen Ansatz durch.
Devin und Factory verkaufen ein anders geartetes Produkt: einen autonomen Engineer, der selbst plant und ausführt. Wenn du willst, dass ein Anbieter den gesamten Kreislauf verantwortet, ist das etwas, das weder Sharkly noch die anderen bieten – denn Sharklys Modell sieht vor, dass du die Agenten mitbringst, die du bereits nutzt, statt einen neuen einzuführen. Der Kompromiss: Anbieter-Lock-in und Ausführung in deren Cloud mit deren Agenten.
Jira und Linear haben hier genau deshalb einen Platz verdient, weil sie keine Agenten ausführen. Sie bieten den tiefsten Funktionsumfang im Projektmanagement und das breiteste Integrations-Ökosystem von allem in dieser Liste, und sie wurden für die Prüfung durch Menschen gebaut. Was sie können und Sharkly nicht: die agentenlose Arbeit einer ganzen Organisation mit einem Jahrzehnt Feinschliff verwalten. Was sie nicht können, ist eine Aufgabe ausführen. Diese Lücke ist der Grund, warum das Zuweisen eines Jira-Tickets an einen KI-Agenten eine Ausführungsebene darunter braucht.
Wo Sharkly ins Bild passt
Sharklys Antwort auf die Review-Spalte ist die, die man klar aussprechen sollte, denn hier tun verstreute Agenten am meisten weh. Agenten recherchieren, führen aus, testen und berichten. Menschen geben die Richtung vor, erteilen Befugnisse und nehmen das Ergebnis ab. Die Automatisierung endet dort, wo das Urteilsvermögen des Teams gefragt ist.
In der Praxis heißt das: Ausführung, Blocker und Ergebnisse landen wieder in der Task-Timeline, statt in privaten Terminal-Sitzungen zu verschwinden. Eine Person weist eine Task zu, ein Agent übernimmt sie und arbeitet in einem isolierten Worktree, die Änderungsübersicht und die Verifikationsergebnisse landen an derselben Task, und ein Mensch nimmt sie ab oder fordert Änderungen an, bevor irgendetwas gemergt wird. So bleibt der gesamte Verlauf von der Anfrage bis zum Release sichtbar: Kontext, Fortschritt, Blocker, Ergebnisse und die menschliche Prüfung.
Die Spalte zur eigenen Maschine ist der andere echte Unterschied. Sharkly führt Agenten auf den Computern aus, die du verbindest – die Arbeit findet also in deiner Umgebung mit deinen Secrets statt, nicht in der Sandbox eines Anbieters. Und weil es über den Agenten sitzt, statt sie zu ersetzen, hält die anbieterneutrale Wette: Wenn nächstes Jahr ein besserer Coding-Agent auftaucht, leitest du die Arbeit einfach an ihn weiter, ohne deinen Workflow neu zu bauen. Das Argument, ausführlicher, in was du wirklich von einem KI-Coding-Agent-Dashboard brauchst.
Eine Abgrenzung, damit niemand etwas falsch annimmt: Sharkly ersetzt nicht Claude Code, Codex oder andere Ausführungstools, und ein KI-Task-Manager schreibt den Code nicht. Das tut der Agent. Der Manager hält die Arbeit des Agenten zuweisbar, nachvollziehbar und prüfbar.
Welches Tool du wählen solltest – nach Teamgröße
Der ehrliche Ausgangspunkt: Wenn du nur Claude Code nutzt und einen terminal-orientierten Workflow willst, brauchst du vielleicht gar keinen Task-Manager. Ein Agent, ein Worktree, ein PR – das ist ein völlig ausreichendes Setup. Die Rechnung ändert sich, sobald du mehrere Agenten über verschiedene Tasks und Repositories hinweg laufen lässt und das Prüfen ihrer Ergebnisse zum Engpass wird.
| Teamgröße und Setup | Sinnvoller Einstieg | Warum |
|---|---|---|
| Solo, ein Agent | Claude Code allein | Noch gibt es nichts zu verwalten |
| Solo oder kleines Team, mehrere Agenten und Runtimes | Sharkly oder Conductor | Parallele Arbeit braucht Isolation und einen Ort, an dem man sie verfolgen kann |
| Team, das komplett in einem Ökosystem lebt | Cursor oder GitHub Agent HQ | Native Transparenz dort, wo man ohnehin arbeitet |
| Team, mehrere Agenten plus Review und Repos | Sharkly | Gemeinsame Tasks, Ausführung auf der eigenen Maschine, explizite Abnahme |
| Team, das die Lieferung einem Anbieter überlassen will | Devin oder Factory | Man will Autonomie, keine Orchestrierung |
Nutze die leichtgewichtigen lokalen Tools, wenn die Arbeit klein ist und nur dir gehört. Nutze Sharkly, wenn mehr als eine Person die Arbeit sehen muss, die Agenten über Runtimes und Repositories hinweg arbeiten und jemand grünes Licht geben muss, bevor Code ausgeliefert wird. Wenn du weiterhin mehrere Coding-Agenten nutzen willst, statt dich auf ein Ökosystem festzulegen, ist das genau das Problem, für das Sharkly entworfen wurde.
Häufig gestellte Fragen
Ist ein KI-Task-Manager dasselbe wie Jira für Roboter? Nein. Jira und Linear verfolgen Arbeit, die Menschen erledigen sollen. Ein KI-Task-Manager verteilt die Arbeit zusätzlich an einen Coding-Agenten und holt das Ergebnis zur Prüfung zurück. Man kann beides verbinden: Jira bleibt das System of Record, und die Ausführung läuft über eine Schicht, die Agenten betreibt. Siehe wie man Arbeit nachverfolgt, die von KI-Coding-Agenten erledigt wurde.
Muss ich Claude Code oder Codex aufgeben, um einen zu nutzen? Nein. Der ganze Sinn einer anbieterneutralen Schicht ist, dass du die Agenten behältst, die du bereits einsetzt. Sharkly verwaltet Zuweisung, Kontext und Review rundherum, statt sie zu ersetzen.
Wie verhindere ich, dass Agenten Code mergen, den ich nicht gesehen habe? Wähle ein Tool mit einem expliziten Abnahmeschritt und halte einen Menschen im Loop. Agenten schlagen vor, Menschen entscheiden über den Merge. Das Muster wird in Human-in-the-Loop-Coding-Agenten behandelt.
Lass deine bestehenden Coding-Agenten über Sharkly laufen, wenn nicht das Coden, sondern das Reviewen zum schwierigen Teil wird.
