Was ist Sharkly?

Sie können einem einzelnen KI-Coding-Agenten heute schon eine echte Aufgabe übergeben. Sie beschreiben die Änderung, er bearbeitet Dateien, führt die Tests aus und liefert einen Diff zurück. Der Workflow fühlt sich sauber an – bis zu dem Moment, in dem ein zweiter Agent arbeiten soll, während der erste noch denkt. Plötzlich haben Sie zwei Terminals, zwei Branches, die Sie auseinanderhalten müssen, und keine gemeinsame Aufzeichnung darüber, wer was tut. Kommt dann ein dritter Agent und ein Teammitglied dazu, das mithelfen will, wird daraus ein Knäuel aus privaten Prompts und Terminal-Sessions, die sonst niemand sehen kann. An den Agents liegt es nicht. Was fehlt, ist das System drumherum.

Genau dieses System liefert Sharkly. Sie weisen Arbeit an KI-Coding-Agents zu, so wie Sie Arbeit an Teammitglieder zuweisen: eine Aufgabe mit Verantwortlichem, Kontext, einem Ort, an den die Ergebnisse zurückkommen, und einem Review-Schritt, bevor irgendetwas gemergt wird. Das Coding übernehmen weiterhin die Agents. Sharkly ergänzt die gemeinsame Ebene für Tasks, Computer, Kontext, Kontrolle und Review um die Tools, die Ihr Team ohnehin nutzt.

TL;DR

Sharkly ist eine All-in-One-Plattform zur Steuerung und Verwaltung von Agents. Sie macht KI-Coding-Agents wie Claude Code, Codex und Gemini zu zuweisbaren, nachverfolgbaren Teammitgliedern in einem echten Aufgabensystem: Sie weisen einen Task zu, lassen mehrere Agents parallel auf Ihren eigenen Computern laufen und halten Kontext, Fortschritt, Blocker, Ergebnisse und menschliches Review von der Anfrage bis zum Release sichtbar. Sharkly ist kein Ersatz für diese Coding-Tools, sondern die Koordinationsebene darum herum.

Was ist Sharkly?

Sharkly ist eine Plattform, mit der Sie Menschen und mehrere KI-Coding-Agents in einem gemeinsamen Arbeitssystem koordinieren. Sie weisen einen Task zu, ein Agent recherchiert und führt ihn in einem isolierten Workspace aus, und das Ergebnis kommt zu diesem Task zurück, wo eine Person es prüft und abnimmt. Den Code führen weiterhin die Coding-Tools aus; Sharkly verwaltet die Zuweisung, den Kontext, die parallelen Läufe und das Review über alle hinweg.

Am klarsten lässt sich Sharkly daran einordnen, was es nicht tut. Aus den FAQ des Produkts selbst:

Sharkly ist kein Ersatz für Claude Code, Codex oder andere Ausführungstools. Es ergänzt die gemeinsame Ebene für Tasks, Computer, Kontext, Kontrolle und Review um die Tools, die Ihr Team bereits verwendet.

Die Arbeitsteilung ist also ausdrücklich geregelt. Claude Code, Codex und ähnliche Tools übernehmen die Ausführung. Sharkly verwaltet die Zuweisung auf Teamebene, die verbundenen Computer, den Aufgabenkontext, den Fortschritt, Blocker, Ergebnisse und das menschliche Review über diese Tools hinweg. Wenn Sie bereits wissen, was KI-Agent-Orchestrierung ist, ist Sharkly ein konkreter Weg dorthin – ohne dass Sie sich das Setup selbst zusammenbauen müssen.

Diese Grenze ist wichtig, denn die häufigste falsche Annahme über Tools dieser Kategorie lautet, sie würden mit Ihrem Agenten konkurrieren. Das tun sie nicht. Sie behalten Ihr Claude-Code-Setup, Ihre Codex-Konfiguration, Ihre Abos und API-Keys. Sharkly sitzt darüber und macht ihre Läufe zuweisbar und nachvollziehbar.

Eigenes Abo mitbringen

Hier wird kein Token weiterverkauft. Die Modellnutzung läuft weiterhin über die Abos oder API-Keys, die in den Coding-Tools konfiguriert sind, die Sie verbinden. Ihr Modellkontingent hängt von den KI-Coding-Tools, Tarifen und API-Konten ab, die Ihr Team verbindet – nicht von Sharkly. Diese Einordnung hält die Ebene ehrlich: Sharkly verdient sich seinen Platz durch Koordination und nicht dadurch, dass es sich zwischen Sie und das Modell drängt.

Das Problem, das Sharkly löst: Agents skalieren, die Koordination nicht

Ein Agent braucht einen guten Prompt. Mehrere Agents brauchen eine Führung. Genau an diesem Übergang geraten Teams in Schwierigkeiten – und das geht schnell, sobald sich Agents als nützlich erweisen.

Bei einem einzigen Agenten reicht ein Terminal. Sie schauen zu, prüfen den Diff, mergen, machen weiter. Bei drei Agenten zeigen sich fast gleichzeitig drei Fehlerbilder:

• Kollisionen. Zwei Agents, die dasselbe Repository bearbeiten, überschreiben sich gegenseitig. Nicht committete Arbeit verschwindet, und der Git-Status wird unentwirrbar.
• Blindheit. Mit Agents in sechs Terminal-Tabs wissen Sie nicht, welcher Task fertig ist, welcher hängt und welcher still und leise den falschen Ansatz verfolgt.
• Verlorener Kontext. Ziel, Diff, Diskussion und Review jedes Laufs stecken in getrennten, privaten Sessions. Ein Teammitglied kann nicht dort weitermachen, wo Sie aufgehört haben, weil es nichts Gemeinsames gibt, an das man anknüpfen könnte.

Keines dieser Probleme hat mit der Qualität der Agents zu tun. Jeder einzelne Agent arbeitet vielleicht sorgfältig. Das Problem ist die Koordination – und genau dieses Problem löst ein Aufgabensystem für menschliche Teams. Sharkly überträgt dieselbe Idee auf Agents: Jeder Lauf bekommt einen Verantwortlichen, eine gemeinsame Aufzeichnung und ein Review-Gate, damit die Ausführung Teil des Teamplans wird, statt in privaten Terminals zu verschwinden.

Eine runtime-spezifische Variante dieses Schmerzes zeigt unser Leitfaden zum parallelen Ausführen mehrerer Claude-Code-Agents – dort laufen Sie von der Terminal-Seite aus gegen dieselbe Wand.

Die Kernkonzepte im Überblick

Sharklys Vokabular ist klein, und jedes Wort bedeutet genau eine Sache. Wenn Sie diese fünf Begriffe kennen, erschließt sich der Rest des Produkts von selbst.

• Ein Task ist die zentrale Arbeitseinheit in Sharkly. Er enthält das Ziel, den Verantwortlichen, den Kontext, die Ausführung, die Ergebnisse und das Review. Alles läuft hier zusammen.
• Ein Agent legt fest, wie Arbeit erledigt werden soll: seine Anweisungen, seine Skills, sein Coding-Tool. Sie weisen Agents Tasks zu, so wie Sie Menschen Tickets zuweisen.
• Ein Computer stellt den Host und die lokalen Ressourcen bereit, auf denen die Session eines Agenten läuft. Verbinden Sie Ihre eigenen Rechner – lokal über Sharkly Desktop oder remote über die Sharkly CLI –, damit der Code dort ausgeführt wird, wo Sie die Kontrolle haben.
• Eine Runtime führt die eigentliche Agent-Session aus. Hier docken Claude Code, Codex, Gemini und andere Kommandozeilen-Runtimes an.
• Eine Crew ist eine wiederverwendbare Gruppe aus Personen und Agents, die von einem leitenden Agenten koordiniert wird.

Genau diese Trennung ist der Punkt. Der Agent legt fest, wie Arbeit erledigt wird; der Computer stellt Host und lokale Ressourcen bereit; die Runtime führt die eigentliche Session aus; der Task bleibt die gemeinsame Aufzeichnung für das Team. Jeder Teil hat genau eine Aufgabe – und das sorgt dafür, dass ein ganzer Raum voller paralleler Agents übersichtlich bleibt.

Wann ein einzelner Agent reicht – und wann eine Crew

Die meisten treffen diese Entscheidung genau falsch herum. Für die meiste Arbeit brauchen Sie keine Crew. Bei kleinen, klar umrissenen Aufgaben weisen Sie den Task direkt einem Agenten zu und halten die Zahl der beweglichen Teile bei null. Eine Crew nutzen Sie, wenn der leitende Agent ein breites Ziel interpretieren, weitere Agent-Mitglieder einbeziehen und deren Ergebnisse in einem Task zusammenführen soll. Greifen Sie zuerst zum einfachen Werkzeug und steigen Sie erst dann auf eine Crew um, wenn ein einzelner Agent das Gesamtziel wirklich nicht tragen kann. Ihr erster echter Task sollte an einen einzelnen Agenten gehen – genau das behandelt unsere Anleitung zum ersten Task.

Der Workflow: von der Anfrage bis zum Release in vier Phasen

Sharkly gliedert Produktarbeit in vier Phasen. Sie sind das Rückgrat der gesamten Plattform und bilden genau ab, wie ein Team heute schon ausliefert.

Phase 1: beschreiben und recherchieren

Eine Person beschreibt den Bedarf in natürlicher Sprache. Ein Agent recherchiert das Produkt, die Codebasis, frühere Tasks und die Regeln des Teams, ergänzt anschließend Umfang und Abnahmekriterien und erstellt ausführbare Tasks. Der Mensch nennt die Absicht, der Agent macht daraus Arbeit, die tatsächlich übernommen werden kann.

Genau hier zahlt sich diese Ebene aus. Statt dass Sie jede vage Anfrage selbst in einen präzisen Prompt übersetzen, übernimmt der Agent die Ausformulierung und schreibt sie als Task nieder, den andere sehen können. Ein Task in Sharkly sieht aus wie SH-312: ein echtes Ticket und keine Chat-Nachricht, die aus dem Blickfeld scrollt.

Phase 2: automatische parallele Entwicklung

Agents übernehmen bereite Tasks und arbeiten in isolierten Git-Worktrees. Frontend, Backend, Bugfixing und Testabdeckung kommen gleichzeitig voran, jeweils in einem eigenen Workspace auf Ihren eigenen Rechnern. Der Worktree macht Parallelität sicher: ein verknüpftes Arbeitsverzeichnis, das die Historie eines Repositorys teilt, aber eigenen Branch und eigene Dateien behält. Fünf Agents, fünf Worktrees, fünf Branches, null Kollisionen.

Weil die Läufe auf Computern stattfinden, die Sie verbinden, bleibt eine schlechte Änderung auf ihren Branch und ihren Rechner beschränkt. Nichts berührt versehentlich Ihren Main-Branch. Wenn Sie die Mechanik dahinter im Detail interessiert, lesen Sie unseren Leitfaden zu Git-Worktrees für KI-Coding-Agents.

Phase 3: Tests und menschliche Abnahme

Der Agent führt Typecheck, Tests und den Build aus und hängt anschließend die Änderungszusammenfassung, die Verifikationsergebnisse und die bekannten Einschränkungen an den Task. Eine Person nimmt ab, fordert Änderungen an oder entscheidet über Merge und Release. Ausführung, Blocker, Ergebnisse und die anschließende Diskussion landen in der Timeline des Tasks – so findet das Review mit vollständigem Kontext statt, statt nur mit einem nackten Diff.

Diese Phase macht den Betrieb vieler Agents sicher statt leichtsinnig. Geschwindigkeit ohne Kontrollpunkt ist der Weg, in der Zeit, die früher für einen Bugfix nötig war, fünf Bugs auszuliefern. Ein Freigabe-Gate erhält den Durchsatz und bringt einen Menschen genau in dem einen Moment zurück in den Prozess, auf den es ankommt. Überlassen Sie die endgültige Abnahme und Release-Entscheidungen Menschen.

Phase 4: Projekte und Sprints

Das Team verfolgt Fertigstellung, Verantwortlichkeiten, Abhängigkeiten, Scope-Änderungen und Blocker im gemeinsamen Plan. Agent-Arbeit lebt in denselben Projects und Sprints wie menschliche Arbeit, sodass eine Führungskraft ein einziges Board liest, statt sechs Terminals und einen Chat-Thread zusammenzuflicken. Änderungen und Fortschritt laufen stets in den Tasks zusammen.

Der Vertrag zwischen Mensch und Agent

Reduziert man Sharkly auf eine einzige Idee, dann ist es diese: Agents recherchieren, führen aus, testen und berichten. Menschen geben die Richtung vor, erteilen die Freigabe und nehmen das Ergebnis ab. Die Automatisierung endet dort, wo das Urteilsvermögen des Teams gefragt ist, und liefert ein Ergebnis mit vollständigem Kontext und überprüfbaren Belegen zurück.

Dieser Satz ist das gesamte Sicherheitsmodell. Er ist zugleich die ehrliche Antwort auf die Angst, Agent-Plattformen würden Ihre Codebasis an eine Maschine übergeben und sich zurücklehnen. Tun sie nicht – oder sollten sie nicht. Die wertvolle Variante hält Menschen an den beiden Enden, an denen Urteilsvermögen gefragt ist: die Richtung am Anfang, die Abnahme am Ende. Den mechanischen Teil in der Mitte übernehmen die Agents. Sharkly ist genau um diese Form herum gebaut und nicht um die Fantasie vollständiger Autonomie.

Woher der Vorteil fürs Team kommt

Ein leiser Anspruch zieht sich durch das gesamte Produkt, und er verdient es, klar ausgesprochen zu werden: Team-Hebel entsteht nicht dadurch, dass man mehr KI-Chats öffnet. Er entsteht dadurch, dass man Rollen, Regeln, Kontext und Workflows teilt.

Die sorgfältig gebaute Prompt-Kunst eines Entwicklers wird – festgehalten als Agent-Profil plus wiederverwendbare Skills – zu etwas, das das ganze Team zuweisen kann. Machen Sie aus einem guten Setup eine Entwicklungsfähigkeit, die das Team immer wieder nutzt. Das ist der Unterschied zwischen zehn Personen, die jeweils neu herausfinden, wie man einen Agenten zu richtigem Verhalten bringt, und einer gemeinsamen Konfiguration, über die alle ihre Arbeit leiten. Agents beantworten nicht nur Fragen. Sie verfeinern Arbeit ausgehend vom aktuellen Stand, bringen sie voran und geben jedes Ergebnis an das Team zurück.

Sie müssen Ihren Prozess nicht neu aufbauen

Die Einführung von Sharkly ist kein Migrationsprojekt. Behalten Sie die Tools, die Ihr Team bereits nutzt, und machen Sie die Läufe dabei zuweisbar und nachvollziehbar. Verbinden Sie einen Computer, konfigurieren Sie Agents und leiten Sie Arbeit weiter, ohne den Prozess neu aufzubauen, den Ihr Team bereits versteht.

Wenn Sie in Jira leben, behalten Sie die Projekte, Aufgaben, Status und Workflows, die Ihr Team ohnehin liest. Verbinden Sie Sharkly, damit das bestehende System bestehen bleibt und die Ausführung durch Agents die Arbeit darin voranbringt. Das Ziel ist, Ihrem aktuellen Setup eine sichtbare, überprüfbare Ausführung hinzuzufügen – und es nicht durch ein neues zu ersetzen, das alle erst wieder lernen müssen.

Sharkly im Vergleich zum DIY-Setup

Viele Teams orchestrieren Agents mit eigenen Skripten: ein Ordner voller Shell-Wrapper, ein paar tmux-Panes, eine Namenskonvention für Branches. Das funktioniert, und für einen Solo-Entwickler mit geringem Volumen kann es die richtige Wahl sein. Der Moment, in dem es aufhört zu funktionieren, ist vorhersehbar.

Ehrlich gesagt: Wenn Sie ein oder zwei Agents allein betreiben und nie Arbeit weitergeben, ist ein DIY-Setup weniger zu pflegen. Wenn Sie mehrere betreiben oder jemand anderes die Arbeit sehen muss, dann ist die Koordination, die Sie selbst bauen müssten, genau das Produkt, das Sharkly bereits ist. Vergleiche mit anderen Orchestrierungsebenen verdienen eine eigene Betrachtung; auf die Abwägungen gehen wir in unserem Orchestrierungs-Leitfaden ausführlicher ein.

Für wen Sharkly gedacht ist

Das Produkt richtet sich an Produkt- und Engineering-Teams, die bereits KI-Coding-Tools nutzen und Arbeit verteilen, mehrere Läufe koordinieren sowie Fortschritt und Ergebnisse in einem gemeinsamen Workflow prüfen wollen. Ein paar konkrete Beispiele:

• Ein Backend-Entwickler, der mehrere Agents gleichzeitig laufen lässt und isolierte Worktrees braucht, damit parallele Läufe nicht kollidieren.
• Ein Engineering-Manager, der Agent-Arbeit auf demselben Board wie alles andere sehen möchte – mit einem Review-Schritt vor dem Merge.
• Ein Tech Lead, der Teamstandards für die Agent-Nutzung etablieren will – festgehalten als gemeinsame Agents und Skills statt als Stammeswissen.
• Ein Solo-Entwickler, der skalieren will und mehr Durchsatz möchte, ohne das Chaos von sechs unbeschrifteten Terminals.

Wenn nichts davon auf Sie zutrifft, ist das auch eine legitime Antwort. Sharkly lohnt sich, wenn die Koordination zum Engpass wird. Darunter reichen ein einzelner Agent und ein Terminal.

Erste Schritte

Der kleinste sinnvolle Sharkly-Workflow ist bewusst bescheiden: einen Computer verbinden, einen Agenten anlegen und einen risikoarmen Task zuweisen. Lassen Sie Agents mit einer echten Anforderung beginnen und nicht mit dem Umbau Ihres gesamten Backlogs. Verfolgen Sie, wie ein Task die vier Phasen durchläuft, und nehmen Sie das Ergebnis selbst ab – danach verstehen Sie diese Ebene besser, als es jede Erklärung vermitteln kann.

Von dort aus fügen Sie einen zweiten Agenten hinzu, der etwas parallel ausführt, und holen anschließend ein Teammitglied mit aufs Board. Jeder Schritt ergänzt Koordination, die Sie bisher von Hand erledigt haben.

Zum Start: Laden Sie Sharkly herunter, verbinden Sie einen Computer und leiten Sie Ihren ersten Task weiter. Die Dokumentation behandelt jedes Konzept ausführlicher unter docs.sharkly.ai.

Häufig gestellte Fragen

Was ist Sharkly in einem Satz? Sharkly ist eine All-in-One-Plattform zur Steuerung und Verwaltung von Agents, die KI-Coding-Agents in zuweisbare, nachverfolgbare Teammitglieder verwandelt: Sie können Tasks zuweisen, mehrere Agents parallel laufen lassen und Kontext, Fortschritt, Ergebnisse und menschliches Review von der Anfrage bis zum Release sichtbar halten.

Ersetzt Sharkly Claude Code oder Codex? Nein. Sharkly ist kein Ersatz für Claude Code, Codex oder andere Ausführungstools. Diese Tools übernehmen die Ausführung; Sharkly ergänzt die gemeinsame Ebene für Tasks, Computer, Kontext, Kontrolle und Review um sie herum.

Muss ich über Sharkly für Modelle bezahlen? Nein. Die Modellnutzung läuft weiterhin über die Abos oder API-Keys, die in den Coding-Tools konfiguriert sind, die Sie verbinden. Ihr Modellkontingent hängt von den Tarifen und API-Konten ab, die Ihr Team bereits hat.

Wo läuft der Code des Agenten eigentlich? Auf Computern, die Sie verbinden – lokal über Sharkly Desktop oder remote über die Sharkly CLI. Jeder Lauf bekommt einen isolierten Git-Worktree, damit parallele Agents nicht kollidieren und Änderungen so lange isoliert bleiben, bis Sie sie abnehmen.

Wann sollte ich eine Crew statt eines einzelnen Agenten nutzen? Bei kleinen, klar umrissenen Aufgaben weisen Sie den Task einem Agenten zu. Eine Crew nutzen Sie, wenn ein leitender Agent ein breites Ziel interpretieren, weitere Agent-Mitglieder einbeziehen und deren Ergebnisse in einem Task zusammenführen soll. Fangen Sie einfach an; den Weg mit einem einzelnen Agenten zeigt der Leitfaden zum ersten Task.

Ist das vollständige Autonomie? Mergen Agents von selbst? Nein. Agents recherchieren, führen aus, testen und berichten. Menschen geben die Richtung vor, erteilen die Freigabe und nehmen das Ergebnis ab. Die endgültige Abnahme und Release-Entscheidungen bleiben bei einer Person.

Kann ich Jira weiter nutzen? Ja. Behalten Sie die Projekte, Aufgaben, Status und Workflows, die Ihr Team bereits nutzt, und verbinden Sie Sharkly, damit die Ausführung durch Agents die Arbeit in dem System voranbringt, das Sie ohnehin lesen.