Vous pouvez suivre le travail d'un agent de codage dans Jira, ou bien exécuter des agents de codage dans un outil conçu pour eux. Presque aucun outil ne fait bien les deux. C'est tout le problème de la gestion de projet pour la collaboration humain-agent : les systèmes qui coordonnent votre équipe ignorent l'existence de vos agents, et les systèmes qui exécutent vos agents ne coordonnent pas votre équipe.
Imaginez une équipe qui fait tourner Claude Code, Codex et Gemini sur trois dépôts. Le travail des agents vit dans des terminaux et des worktrees sur des ordinateurs portables individuels. Le plan humain vit dans Jira ou Linear. Personne ne peut répondre depuis un seul endroit aux trois questions qui comptent : quel agent travaille sur quoi, ce qui est terminé, et ce qui doit passer par un humain avant d'être livré. Deux outils distincts, deux vérités distinctes, et beaucoup de copier-coller entre les deux.
Sharkly se place au-dessus des agents de codage que vous exécutez déjà. Les modèles alimentent les agents de codage, et Sharkly gère le travail qui les entoure. Vous avez déjà des agents de codage ; Sharkly en fait une équipe. Cet article compare les outils vers lesquels vous vous tourneriez lorsque des humains et des agents partagent un backlog, les évalue chacun dans leur meilleure version, et vous aide à en choisir un selon la taille de votre équipe. Pour le concept plus large, consultez notre introduction sur ce qu'est la gestion de projet par agents IA.
Les cinq exigences qu'un workflow humain-agent impose à un outil
La gestion de projet pour la collaboration humain-agent consiste à attribuer, suivre et réviser le travail lorsque certains de vos travailleurs sont des personnes et d'autres des agents de codage. Un outil y excelle lorsqu'il gère cinq aspects à la fois :
- Exécution parallèle : lancer plusieurs agents en même temps sur des copies isolées du code, pour que deux agents modifiant le même dépôt ne s'écrasent pas mutuellement. Notre guide sur les worktrees isolés pour agents parallèles détaille le mécanisme.
- Visibilité d'équipe : chaque membre de l'équipe voit quel agent détient quelle Task, ce qui est terminé et ce qui est bloqué, sans ouvrir un terminal.
- Flux de révision : une personne accepte le résultat, demande des modifications ou tranche la fusion avant que quoi que ce soit n'atteigne la production.
- Exécution sur votre propre machine : les agents tournent sur votre propre Computer ou serveur, avec les abonnements et les clés que vous payez déjà, et pas uniquement dans le cloud d'un fournisseur.
- Intégrations : l'outil se connecte aux trackers, à la messagerie et à Git que vous utilisez déjà, au lieu de vous demander de les abandonner.
Une limite mérite d'être posée clairement. Ce n'est pas le même métier que de choisir le meilleur agent de codage. L'agent écrit le code. L'outil de gestion décide qui travaille sur quoi et si le résultat est assez bon pour être livré. Les agents font la recherche, exécutent, testent et rendent compte ; les humains donnent la direction, accordent l'autorité et acceptent le résultat.
Chaque outil à son meilleur
Aucun outil ici n'est un jouet. Chacun remporte une catégorie bien réelle : comparez-les donc à leur meilleur niveau.
Jira et Linear sont les meilleurs planificateurs pour toute une entreprise. Feuilles de route, sprints, reporting inter-équipes et écosystème d'intégrations très riche sont leur terrain de prédilection, et c'est là que vivent les parties prenantes non techniques. Leur limite : la production d'un agent arrive sous forme de ticket qu'un humain met à jour à la main ; ils suivent le travail, ils ne l'exécutent pas.
GitHub Projects, et l'orientation plus récente GitHub Agent HQ, sont au plus près du code. Si votre travail vit déjà dans les issues et les pull requests GitHub, rien n'est plus proche de la fusion.
Conductor et Vibe Kanban sont conçus pour exécuter des agents de codage en parallèle sur votre propre machine, avec des worktrees isolés. Pour un développeur solo qui veut plusieurs agents en marche simultanément sans surveiller des terminaux, difficile de faire mieux. Consultez notre tour d'horizon des alternatives à Conductor pour voir où cette catégorie se dirige.
Cursor background agents, Devin et Factory incarnent le versant de l'autonomie dans le cloud. Vous déléguez une tâche et le cloud d'un fournisseur la mène jusqu'à une pull request avec très peu de configuration. Vous échangez le contrôle et l'exécution locale contre une commodité sans intervention.
Sharkly est la couche de gestion posée au-dessus des agents que vous utilisez déjà. Il les exécute sur vos propres Computers, garde chaque exécution dans une Task partagée avec une étape de révision humaine intégrée, et se connecte aux trackers sur lesquels votre équipe s'appuie déjà.
| Outil | Agents parallèles | Visibilité d'équipe | Étape de révision humaine | Exécution sur votre propre machine | Se connecte à votre stack |
|---|---|---|---|---|---|
| Jira / Linear | Pas la priorité | Solide, pour les humains | Se fait ailleurs, en revue de PR | Suit, n'exécute pas | Large et mature |
| GitHub Projects / Agent HQ | Émergent | Solide, centré sur GitHub | Revue de PR native | Le cloud de GitHub | Profondément intégré à GitHub |
| Conductor / Vibe Kanban | Solide, en local | Pensé pour un seul utilisateur | Manuelle, dans l'application | Oui, votre machine | Centré sur Git |
| Cursor / Devin / Factory | Solide, cloud du fournisseur | Variable selon le produit | Variable selon le produit | Cloud du fournisseur | Variable selon le produit |
| Sharkly | Solide, worktrees isolés | Partagée dans toute l'équipe | Acceptation intégrée | Vos propres Computers | Jira, Slack, Git |
Ce que chaque outil fait et que Sharkly ne fait pas
Une comparaison honnête reconnaît là où l'autre outil gagne. Sharkly ne cherche pas à être ces cinq outils à la fois.
Jira et Linear pilotent toute votre entreprise. Sharkly gère le travail des agents d'ingénierie, pas les feuilles de route marketing, les files de support ou le reporting à l'échelle de l'organisation dont un bureau de projet a besoin. Si votre goulot d'étranglement est la planification inter-services, gardez votre tracker et connectez Sharkly à celui-ci plutôt que de le remplacer. Notre article sur les alternatives à Jira pour les équipes humain-agent détaille cette répartition, et Sharkly vs Jira l'aborde en face à face.
Cursor vous donne un éditeur. Sharkly n'est pas un IDE et ne remplacera pas l'endroit où vous lisez et écrivez du code à la main. Devin et Factory vendent une autonomie totale : vous déléguez une tâche et leur cloud la mène jusqu'à une PR avec un minimum de configuration. Sharkly garde délibérément un humain dans la boucle et s'exécute sur vos Computers, ce qui demande plus de configuration en échange du contrôle et de la possibilité d'exécuter des agents à distance sur le matériel que vous choisissez. GitHub possède vos dépôts, vos pull requests et votre CI ; Sharkly gère le travail autour de ces exécutions et ne cherche pas à devenir leur domicile.
D'où une règle de décision limpide. Si vous utilisez un seul agent de codage depuis un seul terminal sans jamais partager le travail, vous n'avez peut-être pas besoin d'une couche de gestion. L'équation change dès que vous faites tourner plusieurs agents, sur plusieurs tâches ou dépôts, avec d'autres personnes qui doivent voir les résultats. C'est le même seuil que celui que nous décrivons dans les meilleurs outils pour gérer des agents de codage en parallèle.
Quel outil correspond à la taille de votre équipe
La bonne réponse dépend moins des fonctionnalités que du nombre d'agents et de personnes qui partagent le backlog. Téléchargez Sharkly lorsque la ligne ci-dessous vous correspond.
| Votre situation | Pour commencer | Pourquoi |
|---|---|---|
| Dev solo, un agent, un dépôt | La CLI de votre agent, ou un IDE comme Cursor | Rien à coordonner pour l'instant |
| Dev solo, plusieurs agents en parallèle, en local | Conductor, Vibe Kanban ou Sharkly | Exécutions parallèles locales avec des worktrees isolés |
| Petite équipe (2 à 5) faisant tourner plusieurs agents | Sharkly | Tasks partagées, visibilité et révision entre les personnes |
| Organisation d'ingénierie avec un tracker existant | Jira ou Linear, plus Sharkly | Gardez le plan ; ajoutez la couche d'exécution et de révision des agents |
| Vous voulez une autonomie cloud sans intervention | Devin ou Factory | Un fournisseur exécute la tâche de bout en bout |
Deux arbitrages honnêtes se cachent dans ce tableau. Choisissez Conductor ou Vibe Kanban quand le travail est le vôtre seul et reste sur votre machine ; choisissez Sharkly quand d'autres personnes doivent attribuer, surveiller et accepter ces mêmes exécutions. Et choisissez un ingénieur autonome dans le cloud quand la commodité prime sur le contrôle ; choisissez Sharkly quand vous voulez les agents sur vos propres Computers avec une personne qui accepte chaque fusion. La révision human-in-the-loop est la différence qui compte dès qu'une équipe, et non une seule personne, est responsable du résultat.
Si vous voulez continuer à utiliser plusieurs agents de codage plutôt que de vous engager dans un seul écosystème, c'est précisément le problème autour duquel Sharkly est conçu. L'exécution, les blocages et les résultats reviennent dans la Task, pour que le plan et le travail cessent de vivre dans deux outils différents.
Questions fréquentes
Puis-je utiliser Jira et Sharkly en même temps ? Oui. Gardez les projets, les tâches et les statuts que votre équipe connaît déjà, connectez Sharkly, et l'exécution par les agents fait avancer le travail tandis que la progression revient dans la Task. Vous ne reconstruisez pas le processus que vous utilisez déjà.
Ai-je besoin de l'un de ces outils si je n'utilise que Claude Code ? Peut-être pas. Un seul agent dans un seul terminal n'a pas besoin d'une couche de gestion. Dès que vous faites tourner Claude Code aux côtés de Codex ou Gemini sur plusieurs tâches et dépôts, la coordination devient le vrai travail : c'est là que ces outils trouvent leur place.
Où s'exécutent les agents dans Sharkly ? Sur vos propres Computers, avec les abonnements et les clés API configurés dans les outils de codage que vous connectez. Le quota de modèles dépend des forfaits et des comptes que votre équipe possède déjà.
Sharkly remplace-t-il mon agent de codage ? Non. Sharkly ne remplace ni Claude Code, ni Codex, ni les autres outils d'exécution. Il ajoute la couche de Task partagée, de Computer, de révision et de visibilité autour des agents que votre équipe utilise déjà.
Comment fonctionne la révision au sein d'une équipe ? Les agents lancent la vérification des types, les tests et le build, puis joignent un résumé des modifications et les limites connues. Une personne accepte, demande des modifications ou tranche la fusion. L'automatisation s'arrête là où le jugement de l'équipe est requis.
