Sharkly vs. Conductor: Di Mana Agen Paralel Berjalan Saat Tim Bertambah Besar

Conductor adalah tool yang paling sering disebut orang pertama kali ketika topiknya menjalankan beberapa coding agent sekaligus. Reputasi itu memang pantas diraihnya. Aplikasi native Mac, agent di workspace terisolasi, diff yang bersih untuk ditinjau, dan tidak perlu lagi akrobat tmux seperti yang dulu dibutuhkan pola ini.

Jadi perbandingan yang berguna bukanlah "mana yang bisa menjalankan agent secara paralel." Keduanya bisa. Yang jadi pertanyaan adalah apa yang terjadi ketika pekerjaan berhenti menjadi urusan satu developer selama satu sore: ketika orang kedua perlu melihat prosesnya, ketika ada yang memakai Windows dan ikut bergabung, ketika agent butuh mesin yang bukan laptop, dan ketika rencana harus hidup di tempat lain selain daftar workspace. Panduan ini menandai batas-batas itu dan menyatakan dengan gamblang di mana Sharkly adalah jawaban yang salah.

TL;DR

Conductor menjalankan agent Claude Code, Codex, dan Cursor secara paralel di workspace terisolasi pada macOS, dengan tier gratis yang mengharuskan Anda membawa langganan dan kunci sendiri, serta tier berbayar yang menambahkan Conductor Cloud, API, kolaborasi langsung untuk tim, dan kontrol identitas enterprise. Dokumentasinya menyatakan Conductor belum tersedia untuk Windows atau Linux. Sharkly menjalankan agent di Computer yang Anda hubungkan, termasuk server jarak jauh dan container, di macOS, Linux, dan Windows, lalu membungkusnya dalam sebuah sistem kerja: Task, Project, Sprint, Crew, dan sinkronisasi Jira dua arah. Jika tim Anda sepenuhnya memakai macOS dan menginginkan pengalaman native paling mulus, Conductor adalah jawaban yang kuat. Jika eksekusi perlu keluar dari laptop atau perencanaan perlu hidup berdampingan dengan eksekusi, di situlah Sharkly mengambil peran.

Yang sudah tepat di Conductor

Conductor membuktikan sesuatu yang kini dianggap wajar oleh seluruh kategori ini: pekerjaan agent paralel membutuhkan isolasi dan permukaan untuk meninjau, dan keduanya harus berjarak satu klik, bukan ritual di shell.

Halaman utamanya menyatakan produk ini dengan gamblang: "Jalankan agent Claude Code, Codex, dan Cursor secara paralel di workspace terisolasi di Mac Anda." Setiap agent mendapat workspace sendiri, sehingga dua agent yang mengedit file yang sama tidak lagi berakhir jadi bencana merge. Membuat workspace, menugaskan agent, dan meninjau diff yang dihasilkan adalah aksi di antarmuka, bukan perintah yang harus Anda hafal.

Struktur harganya jujur soal hubungan dengan runtime. Tier gratis mengharuskan Anda membawa langganan dan kunci sendiri, dan itu sikap yang tepat untuk lapisan yang tidak menjalankan modelnya sendiri. Tier berbayar menambahkan Conductor Cloud dengan jam workspace cloud dan Conductor API pada Pro, sedangkan tier Teams menambahkan kolaborasi langsung untuk tim berbagai ukuran, penagihan terpusat, dan portal admin. Enterprise menambahkan perjanjian pemrosesan data, SAML SSO, SCIM, dan SLA dengan dukungan khusus.

Poin terakhir itu penting untuk perbandingan yang adil, karena anggapan lama bahwa "Conductor adalah tool untuk kerja solo" sudah usang. Conductor punya tier tim dengan kolaborasi dan kontrol admin. Perbandingan apa pun yang melewatkan hal ini sedang mencoba menjual sesuatu kepada Anda.

Jika Anda ingin gambaran yang lebih lengkap soal local runner, perbandingan kami tentang Claude Squad, Conductor, dan tmux membahas bagaimana pendekatan-pendekatan ini berbeda dalam praktik.

Di mana aplikasi native Mac mencapai batasnya

Ada tiga keterbatasan yang muncul dari desainnya, dan hanya satu di antaranya soal fitur.

Platform. Dokumentasi instalasi Conductor menyatakan: "Conductor belum tersedia untuk Windows atau Linux." Untuk tim yang semuanya memakai Mac, ini bukan masalah. Untuk tim yang punya developer Windows, workstation Linux, atau build box yang dekat dengan CI, hal ini sudah menentukan jawabannya sebelum perbandingan fitur dimulai.

Host eksekusi. Workspace berjalan di tempat aplikasinya berjalan. Conductor Cloud menambahkan jam workspace terkelola pada tier berbayar, yang sedikit meringankan hal ini, tetapi model lokalnya tetap berpusat pada mesin developer. Pekerjaan agent yang membutuhkan mesin dengan rute VPN, database yang sudah terisi data awal, atau GPU adalah jenis host yang berbeda, dan biasanya bukan laptop.

Unit kerja. Workspace adalah sebuah sesi. Itu abstraksi yang bagus untuk "agent ini, branch ini, diff ini." Tapi workspace bukan item backlog. Workspace tidak membawa prioritas, keanggotaan sprint, kriteria penerimaan, blocker yang harus dibereskan orang lain, atau riwayat keputusan reviewer tiga minggu lalu. Tim yang membutuhkan hal-hal itu menyimpannya di tempat lain, yang berarti perencanaan dan eksekusi hidup di dua sistem yang lambat laun melenceng.

Tidak satu pun dari ini adalah cacat. Itulah bentuk dari tool lokal yang fokus, dan justru karena fokus itulah tool ini enak dipakai.

Kapan memilih yang mana

Pakai Conductor jika semua orang memakai macOS, agent yang Anda inginkan adalah Claude Code, Codex, atau Cursor, pekerjaan berjalan lancar di mesin developer atau jam workspace terkelola, dan perencanaan Anda sudah hidup di tracker yang Anda sukai. Aplikasi native dengan kolaborasi langsung lebih ringan daripada sistem kerja, dan ringan itu sendiri adalah keunggulan.

Pakai Sharkly jika eksekusi harus terjadi di luar laptop atau lintas platform yang beragam, atau jika tim ingin perencanaan, eksekusi, dan peninjauan berada dalam satu catatan.

Definisi yang membawa perbedaan itu: Computer di Sharkly menyediakan host eksekusi untuk pekerjaan Agent, dan bisa berupa komputer lokal, server jarak jauh, container, atau cloud host yang didukung. Sebuah layanan lokal kecil menghubungkan Computer ke Sharkly, mendeteksi Runtime yang tersedia, menerima pekerjaan, menyiapkan direktori task, menjalankan Runtime yang dipilih, dan mengalirkan progresnya kembali.

Pemisahan itulah inti keseluruhan desainnya. Agent menentukan bagaimana pekerjaan harus ditangani. Computer menyediakan host dan sumber daya lokal. Runtime menjalankan sesi agent yang sebenarnya. Task tetap menjadi catatan bersama untuk tim.

Apa yang ditambahkan sistem kerja

Jika Anda sudah puas dengan isolasi paralel, bagian ini adalah satu-satunya alasan untuk terus membaca.

Pekerjaan punya rumah yang bertahan lebih lama dari sesinya. Task adalah unit kerja utama. Ia dimiliki oleh sebuah Organization dan Space, dan juga bisa menjadi bagian dari Project atau Sprint. Task mencatat tujuan dan deskripsi, status, prioritas, tanggal, label, dan tipe task, orang yang bertanggung jawab, Agent atau Crew yang ditugaskan menjalankannya, komentar dan lampiran, serta status eksekusi, trace, dan hasil dari Agent. Ketika sebuah run mandek, kemandekannya tercatat di Task, tempat orang yang melanjutkannya besok akan menemukannya.

Konfigurasi Agent menjadi milik tim. Agent adalah konfigurasi kerja yang tersimpan, bukan prompt sekali pakai: instruksi, Runtime, Skills, repositori, environment, dan pengaturan run. Tim dapat memelihara Agent terpisah untuk perubahan kode, review, pengujian, dokumentasi, atau triage operasional tanpa harus menulis ulang instruksi yang sama setiap kali. Penjelasan kami tentang apa itu Skill pada coding agent membahas bagian instruksi yang bisa dipakai ulang ini.

Koordinasi punya struktur saat memang dibutuhkan. Crew adalah kelompok People dan Agent yang bisa dipakai ulang dan dikoordinasikan oleh satu Agent pemimpin, untuk pekerjaan yang diuntungkan oleh kolaborasi berbasis peran, pengurutan langkah, atau pemimpin yang memutuskan Agent mana yang bertindak berikutnya. Gunakan satu Agent saja kalau satu Agent sudah cukup; panduan Crews menjelaskan secara eksplisit kapan sebaiknya tidak menggunakannya.

Tracker tetap terhubung. Integrasi Jira dari Sharkly mendukung Jira Cloud serta Jira Server atau Data Center, dengan impor, sinkronisasi satu arah, atau sinkronisasi dua arah yang menautkan proyek Jira ke sebuah Space. Tim yang tidak bisa meninggalkan Jira tidak perlu melakukannya.

Runtime bisa diperluas. Jika layanan lokal tidak mendeteksi kemampuan eksekusi yang Anda inginkan, Anda bisa menambahkan ACP Runtime kustom dari detail Computer: atur ikon, nama, dan perintah startup, simpan, lalu pilih Test connection.

Contoh penerapan

Sebuah tim berisi dua belas orang mengembangkan aplikasi web dan layanan data internal. Delapan developer memakai Mac, dua memakai Windows, dan dua lainnya melakukan sebagian besar pekerjaannya lewat SSH di mesin Linux yang menjalankan pipeline data.

Delapan developer Mac itu puas menjalankan agent secara paralel di komputer lokal. Empat orang lainnya tidak bisa ikut, dan itulah masalah sebenarnya: perkakas yang dipakai menggambarkan cara kerja delapan orang, bukan cara kerja tim.

Mereka menghubungkan Computer alih-alih menyeragamkan hardware: beberapa laptop, plus mesin Linux yang sudah memiliki environment pipeline dan rute jaringan ke staging. Pekerjaan yang membutuhkan pipeline berjalan di sana. Pekerjaan yang membutuhkan setup lokal developer berjalan di laptop tersebut. Developer Windows terhubung dengan cara yang sama.

Setiap run tetap mendapat worktree terisolasi, bagian yang tidak mau mereka lepaskan. Panduan kami tentang menjalankan agent paralel di worktree terisolasi membahas mekanisme yang membuat eksekusi bersamaan tetap aman.

Yang berubah adalah apa yang dilihat reviewer. Alih-alih diff yang muncul dari mesin seseorang, Task menampilkan tujuan, Agent yang menjalankannya, Computer tempatnya berjalan, trace, blocker, dan diskusinya. Rapat standup membaca sprint, bukan delapan daftar workspace yang terpisah.

Sharkly vs Conductor: perbandingan yang adil

Kesalahan umum

Membandingkan hanya dari sisi paralelisme. Keduanya sama-sama mengisolasi run paralel dengan baik. Menjadikan fitur itu dasar keputusan tidak memberi Anda informasi apa pun. Putuskan berdasarkan cakupan platform, host eksekusi, dan apakah perencanaan perlu hidup bersama eksekusi.

Memakai anggapan usang "tool solo". Conductor punya tier Teams dengan kolaborasi langsung dan portal admin. Jika ada yang bilang tool ini tidak bisa melayani tim, berarti mereka belum mengeceknya baru-baru ini.

Menambahkan sistem kerja yang tidak Anda butuhkan. Jika semua orang memakai macOS, perencanaan sudah beres di tracker Anda, dan agent berjalan lancar di laptop, lapisan kerja hanya jadi beban tambahan. Tidak perlu.

Menyeragamkan hardware agar cocok dengan tool. Membeli Mac supaya sebuah tool bisa dipakai adalah keputusan yang layak ditinjau sebelum diambil, terutama jika sebagian pekerjaan memang seharusnya berjalan di server.

Kesimpulan

Conductor adalah versi terbaik dari sebuah ide yang fokus: agent paralel, workspace terisolasi, review yang bersih, native di Mac, plus tier tim di atasnya. Jika tim Anda semuanya berada di ekosistem macOS dan perencanaan Anda sudah punya rumah, fokus itu adalah keunggulan dan Anda tidak perlu menukarnya dengan sesuatu yang lebih berat.

Sharkly menjawab pertanyaan yang berbeda: di mana pekerjaan agent dijalankan ketika seharusnya berada di server, bagaimana tim lintas platform ikut bergabung, dan bagaimana rencana tetap berada dalam catatan yang sama dengan trace eksekusi dan keputusan manusia. Sharkly bukan pengganti Claude Code, Codex, atau tool eksekusi lainnya. Sharkly menambahkan lapisan task bersama, Computer, konteks, kontrol, dan review di sekitar tool yang sudah dipakai tim Anda.

Jika setup agent paralel Anda berjalan baik tetapi hanya untuk sebagian tim, di situlah celahnya. Mulailah dengan Sharkly, hubungkan satu Computer yang bukan laptop, dan tugaskan satu Task padanya.

FAQ

Apakah Conductor bisa berjalan di Windows atau Linux? Dokumentasi instalasinya menyatakan Conductor belum tersedia untuk Windows atau Linux, dan mengajak Anda mendaftar untuk mendapat pemberitahuan. Periksa dokumentasi terbaru sebelum memutuskan.

Apakah Sharkly menjalankan agent di worktree terisolasi seperti workspace milik Conductor? Ya. Setiap run diisolasi agar agent paralel tidak saling bertabrakan, dan isolasi itu terikat pada Task bersama, bukan pada daftar workspace lokal.

Bisakah saya tetap memakai Conductor dan menambahkan Sharkly? Bisa, meskipun biasanya lebih rapi jika Anda memilih satu rumah untuk setiap pekerjaan. Pembagian yang umum adalah run paralel lokal untuk pekerjaan pribadi dan Sharkly untuk pekerjaan yang perlu dilihat, ditugaskan, dan ditinjau tim.

Agent apa saja yang didukung Sharkly? Runtime apa pun yang dideteksi layanan lokal di Computer yang terhubung, plus ACP Runtime kustom yang Anda konfigurasi dengan ikon, nama, dan perintah startup.

Siapa yang membayar penggunaan model di masing-masing tool? Keduanya menyerahkannya kepada Anda. Tier gratis Conductor meminta Anda membawa langganan dan kunci sendiri; Sharkly menyatakan penggunaan model tetap berjalan melalui langganan atau kunci API yang dikonfigurasi di tool tersebut.

Apakah Sharkly membutuhkan server khusus? Tidak. Computer bisa berupa laptop. Intinya adalah Computer tidak harus berupa laptop, sehingga pekerjaan yang membutuhkan lingkungan tertentu bisa berjalan di tempat lingkungan itu sudah ada.