Man kann die Arbeit eines Coding-Agents in Jira verfolgen – oder Coding-Agents in einem Tool ausführen, das für Agents gebaut wurde. Kaum ein Tool kann beides gut. Genau diese Lücke ist das eigentliche Problem beim Projektmanagement für die Zusammenarbeit von Menschen und Agents: Die Systeme, die dein Team koordinieren, wissen nichts von deinen Agents, und die Systeme, die deine Agents ausführen, koordinieren dein Team nicht.
Stell dir ein Team vor, das Claude Code, Codex und Gemini über drei Repositories hinweg einsetzt. Die Agent-Arbeit findet in Terminals und Worktrees auf einzelnen Laptops statt. Der menschliche Plan lebt in Jira oder Linear. Niemand kann die drei entscheidenden Fragen an einer einzigen Stelle beantworten: Welcher Agent arbeitet woran, was ist fertig, und was muss ein Mensch prüfen, bevor es ausgeliefert wird. Zwei getrennte Tools, zwei getrennte Wahrheiten – und dazwischen jede Menge Copy-and-paste.
Sharkly sitzt über den Coding-Agents, die du bereits einsetzt. Modelle versorgen die Coding-Agents, und Sharkly verwaltet die Arbeit drumherum. Die Coding-Agents hast du schon – Sharkly macht daraus ein Team. Dieser Artikel vergleicht die Tools, zu denen man greift, wenn Menschen und Agents ein gemeinsames Backlog teilen, bewertet jedes in seiner besten Version und hilft dir, anhand der Größe deines Teams das passende auszuwählen. Den übergeordneten Begriff erklärt unser Grundlagenartikel dazu, was AI-Agent-Projektmanagement ist.
Die fünf Dinge, die ein Human-Agent-Workflow von einem Tool braucht
Projektmanagement für die Zusammenarbeit von Menschen und Agents bedeutet, Arbeit zuzuweisen, zu verfolgen und zu prüfen, wenn ein Teil deiner Arbeitskräfte Menschen und ein anderer Teil Coding-Agents sind. Ein Tool ist darin gut, wenn es fünf Dinge gleichzeitig abdeckt:
- Parallele Ausführung: mehrere Agents gleichzeitig auf isolierten Kopien des Codes laufen lassen, damit sich zwei Agents, die dasselbe Repository bearbeiten, nicht gegenseitig überschreiben. Unser Leitfaden zu isolierten Worktrees für parallele Agents erklärt den Mechanismus.
- Transparenz im Team: Jedes Teammitglied sieht, welcher Agent welchen Task hält, was erledigt ist und was blockiert ist – ohne ein Terminal zu öffnen.
- Review-Ablauf: Eine Person nimmt das Ergebnis ab, fordert Änderungen an oder entscheidet über den Merge, bevor irgendetwas in Produktion geht.
- Ausführung auf der eigenen Maschine: Agents laufen auf deinem eigenen Computer oder Server und nutzen die Abos und Keys, für die du ohnehin bezahlst – nicht nur die Cloud eines Anbieters.
- Integrationen: Das Tool verbindet sich mit den Trackern, dem Chat und Git, die du bereits nutzt, statt zu verlangen, dass du sie aufgibst.
Eine Abgrenzung sollte man klar aussprechen: Das ist nicht dieselbe Aufgabe wie die Wahl des besten Coding-Agents. Den Code schreibt der Agent. Das Management-Tool entscheidet, wer woran arbeitet und ob das Ergebnis gut genug zum Ausliefern ist. Agents recherchieren, führen aus, testen und berichten; Menschen geben die Richtung vor, erteilen Befugnisse und nehmen das Ergebnis ab.
Jedes Tool, wenn es seine Stärken ausspielt
Keines der Tools hier ist ein Spielzeug. Jedes gewinnt eine echte Kategorie – vergleiche sie also dort, wo sie am stärksten sind.
Jira und Linear sind die besten Planer für ein ganzes Unternehmen. Roadmaps, Sprints, teamübergreifendes Reporting und ein tiefes Integrations-Ökosystem sind ihr Heimspiel, und hier leben die Stakeholder außerhalb der Entwicklung. Ihre Grenze: Die Ausgabe eines Agents kommt als Ticket an, das ein Mensch von Hand aktualisiert. Sie verfolgen Arbeit, sie führen sie nicht aus.
GitHub Projects und die neuere Ausrichtung GitHub Agent HQ sitzen am nächsten am Code. Wenn deine Arbeit ohnehin in GitHub-Issues und Pull Requests lebt, ist nichts näher am Merge.
Conductor und Vibe Kanban sind dafür gebaut, parallele Coding-Agents auf der eigenen Maschine mit isolierten Worktrees laufen zu lassen. Für Solo-Entwickler, die viele Agents gleichzeitig beschäftigen wollen, ohne ständig Terminals zu beaufsichtigen, sind sie kaum zu schlagen. Wie sich diese Kategorie entwickelt, zeigt unser Überblick zu Conductor-Alternativen.
Cursor Background Agents, Devin und Factory bilden das Ende der Cloud-Autonomie. Du übergibst eine Aufgabe, und die Cloud eines Anbieters führt sie mit wenig Einrichtung bis zum Pull Request. Du tauschst Kontrolle und lokale Ausführung gegen bequemes Nichtstun.
Sharkly ist die Management-Schicht über den Agents, die du bereits nutzt. Es führt sie auf deinen eigenen Computern aus, hält jeden Lauf in einem gemeinsamen Task mit integriertem menschlichem Review-Schritt und verbindet sich mit den Trackern, auf die sich dein Team bereits verlässt.
| Tool | Parallele Agents | Transparenz im Team | Menschlicher Review-Schritt | Ausführung auf eigener Maschine | Verbinden mit deinem Stack |
|---|---|---|---|---|---|
| Jira / Linear | Nicht der Fokus | Stark, für Menschen | Findet anderswo im PR-Review statt | Verfolgt, führt nicht aus | Breit und ausgereift |
| GitHub Projects / Agent HQ | Im Entstehen | Stark, GitHub-zentriert | Native PR-Review | GitHubs Cloud | Tief in GitHub verwurzelt |
| Conductor / Vibe Kanban | Stark, lokal | Fokus auf einzelne Nutzer | Manuell, in der App | Ja, deine Maschine | Git-zentriert |
| Cursor / Devin / Factory | Stark, Anbieter-Cloud | Je nach Produkt unterschiedlich | Je nach Produkt unterschiedlich | Anbieter-Cloud | Je nach Produkt unterschiedlich |
| Sharkly | Stark, isolierte Worktrees | Im ganzen Team geteilt | Integrierte Abnahme | Deine eigenen Computer | Jira, Slack, Git |
Was die einzelnen Tools können, was Sharkly nicht kann
Ein ehrlicher Vergleich gibt zu, wo das andere Tool gewinnt. Sharkly versucht nicht, alle fünf davon zu sein.
Jira und Linear steuern dein ganzes Unternehmen. Sharkly verwaltet die Agent-Arbeit in der Entwicklung – nicht Marketing-Roadmaps, Support-Queues oder das unternehmensweite Reporting, das ein PMO braucht. Wenn dein Engpass die abteilungsübergreifende Planung ist, behalte den Tracker und verbinde Sharkly damit, statt ihn zu ersetzen. Unser Beitrag zu Jira-Alternativen für Human-Agent-Teams geht diese Aufteilung durch, und Sharkly vs. Jira behandelt sie im direkten Vergleich.
Cursor liefert dir einen Editor. Sharkly ist keine IDE und ersetzt nicht den Ort, an dem du Code von Hand liest und schreibst. Devin und Factory verkaufen volle Autonomie: Aufgabe übergeben, und ihre Cloud führt sie mit minimaler Konfiguration bis zum PR. Sharkly lässt bewusst einen Menschen im Loop und läuft auf deinen eigenen Computern – das bedeutet mehr Einrichtungsaufwand im Tausch gegen Kontrolle und dafür, Agents remote auf Hardware deiner Wahl laufen zu lassen. GitHub besitzt deine Repositories, Pull Requests und CI; Sharkly verwaltet die Arbeit rund um diese Läufe und versucht nicht, deren Zuhause zu sein.
Daraus folgt eine klare Entscheidungsregel. Wenn du einen einzigen Coding-Agent aus einem einzigen Terminal nutzt und die Arbeit nie teilst, brauchst du vielleicht gar keine Management-Schicht. Die Rechnung ändert sich in dem Moment, in dem du mehrere Agents über mehrere Tasks oder Repositories hinweg laufen lässt und andere Personen die Ergebnisse sehen müssen. Das ist dieselbe Schwelle, die wir in den besten Tools für die Verwaltung paralleler Coding-Agents beschreiben.
Welches Tool zu deiner Teamgröße passt
Die richtige Antwort hängt weniger von den Features ab als davon, wie viele Agents und Menschen sich ein Backlog teilen. Lade Sharkly herunter, wenn die passende Zeile unten darauf verweist.
| Deine Situation | Starte mit | Warum |
|---|---|---|
| Solo-Entwickler, ein Agent, ein Repo | Die CLI deines Agents oder eine IDE wie Cursor | Noch nichts zu koordinieren |
| Solo-Entwickler, viele Agents parallel, lokal | Conductor, Vibe Kanban oder Sharkly | Lokale parallele Läufe mit isolierten Worktrees |
| Kleines Team (2 bis 5), das mehrere Agents laufen lässt | Sharkly | Gemeinsame Tasks, Transparenz und Review über mehrere Personen hinweg |
| Entwicklungsorganisation mit bestehendem Tracker | Jira oder Linear plus Sharkly | Den Plan behalten; die Agent-Ausführungs- und Review-Schicht ergänzen |
| Du willst Cloud-Autonomie ohne eigenes Zutun | Devin oder Factory | Ein Anbieter führt die Aufgabe von Anfang bis Ende aus |
In dieser Tabelle stecken zwei ehrliche Entscheidungspaare. Nutze Conductor oder Vibe Kanban, wenn die Arbeit allein dir gehört und auf deiner Maschine bleibt; nutze Sharkly, wenn andere Personen dieselben Läufe zuweisen, beobachten und abnehmen müssen. Und nutze einen autonomen Cloud-Engineer, wenn Bequemlichkeit vor Kontrolle geht; nutze Sharkly, wenn du die Agents auf deinen eigenen Computern willst und ein Mensch jeden Merge abnimmt. Human-in-the-loop-Review ist der Unterschied, der zählt, sobald ein Team – und nicht eine einzelne Person – das Ergebnis verantwortet.
Wenn du weiter mehrere Coding-Agents nutzen willst, statt dich auf ein einziges Ökosystem festzulegen, ist das genau das Problem, für das Sharkly gebaut ist. Ausführung, Blocker und Ergebnisse fließen in den Task zurück, sodass Plan und Arbeit nicht länger in zwei verschiedenen Tools leben.
Häufig gestellte Fragen
Kann ich Jira und Sharkly gleichzeitig nutzen? Ja. Behalte die Projekte, Aufgaben und Status, die dein Team bereits kennt, verbinde Sharkly, und die Agent-Ausführung bringt die Arbeit voran, während der Fortschritt in den Task zurückfließt. Du baust den Prozess, den du bereits fährst, nicht neu auf.
Brauche ich eines dieser Tools, wenn ich nur Claude Code nutze? Vielleicht nicht. Ein Agent in einem Terminal braucht keine Management-Schicht. Sobald du Claude Code neben Codex oder Gemini über Aufgaben und Repositories hinweg einsetzt, wird die Koordination zur eigentlichen Arbeit – und genau dort verdienen diese Tools ihren Platz.
Wo laufen die Agents in Sharkly? Auf deinen eigenen Computern, mit den Abos und API-Keys, die in den verbundenen Coding-Tools konfiguriert sind. Das Modell-Kontingent hängt von den Tarifen und Konten ab, die dein Team bereits hat.
Ist Sharkly ein Ersatz für meinen Coding-Agent? Nein. Sharkly ersetzt nicht Claude Code, Codex oder andere Ausführungs-Tools. Es ergänzt die gemeinsame Task-, Computer-, Review- und Transparenz-Schicht um die Agents, die dein Team bereits nutzt.
Wie funktioniert das Review über ein Team hinweg? Agents führen Typecheck, Tests und den Build aus und hängen dann eine Änderungszusammenfassung und bekannte Einschränkungen an. Eine Person nimmt ab, fordert Änderungen an oder entscheidet über den Merge. Die Automatisierung endet dort, wo die Einschätzung des Teams gefragt ist.
