Você pode acompanhar o trabalho de um agente de código no Jira, ou pode rodar agentes de código em uma ferramenta feita para agentes. Quase nenhuma faz as duas coisas bem. Essa lacuna é todo o problema do gerenciamento de projetos para a colaboração entre humanos e agentes: os sistemas que coordenam sua equipe não sabem que seus agentes existem, e os sistemas que rodam seus agentes não coordenam sua equipe.
Imagine uma equipe rodando Claude Code, Codex e Gemini em três repositórios. O trabalho dos agentes vive em terminais e worktrees nos notebooks de cada pessoa. O plano humano vive no Jira ou no Linear. Ninguém consegue responder, de um único lugar, as três perguntas que importam: qual agente está com o quê, o que terminou e o que precisa que uma pessoa analise antes de ir para produção. Duas ferramentas separadas, duas verdades separadas e muita cópia e cola no meio.
O Sharkly fica acima dos agentes de código que você já roda. Os modelos alimentam os agentes de código, e o Sharkly gerencia o trabalho ao redor deles. Você já tem agentes de código; o Sharkly os transforma em uma equipe. Este artigo compara as ferramentas que você usaria quando pessoas e agentes compartilham um backlog, avalia cada uma em sua melhor versão e ajuda você a escolher com base no tamanho da sua equipe. Para entender o conceito mais amplo, veja nosso guia sobre o que é gerenciamento de projetos com agentes de IA.
As cinco coisas que um fluxo de trabalho humano-agente exige de uma ferramenta
O gerenciamento de projetos para a colaboração entre humanos e agentes é a prática de atribuir, acompanhar e revisar o trabalho quando parte dos seus trabalhadores são pessoas e parte são agentes de código. Uma ferramenta é boa nisso quando lida com cinco coisas ao mesmo tempo:
- Execução em paralelo: rode vários agentes ao mesmo tempo em cópias isoladas do código, para que dois agentes editando o mesmo repositório não se sobrescrevam. Nosso guia sobre worktrees isolados para agentes em paralelo explica o mecanismo.
- Visibilidade para a equipe: cada pessoa do time consegue ver qual agente está com qual Task, o que está pronto e o que está bloqueado, sem abrir um terminal.
- Fluxo de revisão: uma pessoa aceita o resultado, solicita alterações ou decide o merge antes que qualquer coisa chegue à produção.
- Execução na própria máquina: os agentes rodam no seu próprio Computer ou servidor, usando as assinaturas e chaves que você já paga, e não apenas na nuvem de um fornecedor.
- Integrações: a ferramenta se conecta aos trackers, ao chat e ao Git que você já usa, em vez de pedir que você abandone tudo isso.
Vale deixar um limite bem claro. Essa não é a mesma tarefa que escolher o melhor agente de código. O agente escreve o código. A ferramenta de gerenciamento decide quem trabalha no quê e se o resultado está bom o suficiente para ir para produção. Os agentes pesquisam, executam, testam e reportam; as pessoas definem a direção, concedem autoridade e aceitam o resultado.
Cada ferramenta em seu melhor momento
Nenhuma ferramenta aqui é brinquedo. Cada uma vence em uma categoria real, então compare-as em seu ponto mais forte.
Jira e Linear são os melhores planejadores para uma empresa inteira. Roadmaps, sprints, relatórios entre equipes e um ecossistema profundo de integrações são o terreno deles, e é onde vivem as partes interessadas que não são de engenharia. O limite deles é que a saída de um agente chega como um ticket que uma pessoa atualiza à mão; eles acompanham o trabalho, mas não o executam.
GitHub Projects, e a direção mais recente do GitHub Agent HQ, ficam o mais próximo possível do código. Se o seu trabalho já vive em issues e pull requests do GitHub, nada está mais perto do merge.
Conductor e Vibe Kanban foram criados para rodar agentes de código em paralelo na sua própria máquina, com worktrees isolados. Para um desenvolvedor solo que quer muitos agentes rodando ao mesmo tempo sem ficar cuidando de terminais, é difícil superá-los. Veja nosso panorama de alternativas ao Conductor para saber para onde essa categoria está indo.
Agentes em segundo plano do Cursor, Devin e Factory estão na ponta da autonomia na nuvem. Você delega uma tarefa e a nuvem de um fornecedor a conduz até um pull request com pouca configuração. Você troca controle e execução local por conveniência e menos intervenção.
Sharkly é a camada de gerenciamento sobre os agentes que você já usa. Ele os executa nos seus próprios Computers, mantém cada execução dentro de uma Task compartilhada com uma etapa de revisão humana integrada, e se conecta aos trackers nos quais sua equipe já confia.
| Ferramenta | Agentes em paralelo | Visibilidade para a equipe | Etapa de revisão humana | Execução na própria máquina | Conecta-se ao seu stack |
|---|---|---|---|---|---|
| Jira / Linear | Não é o foco | Forte, para pessoas | Acontece na revisão de PR em outro lugar | Acompanha, não executa | Ampla e madura |
| GitHub Projects / Agent HQ | Emergente | Forte, centrada no GitHub | Revisão de PR nativa | Nuvem do GitHub | Profunda no GitHub |
| Conductor / Vibe Kanban | Forte, local | Foco em usuário único | Manual, no app | Sim, sua máquina | Centrada em Git |
| Cursor / Devin / Factory | Forte, nuvem do fornecedor | Varia por produto | Varia por produto | Nuvem do fornecedor | Varia por produto |
| Sharkly | Forte, worktrees isolados | Compartilhada em toda a equipe | Aceite integrado | Seus próprios Computers | Jira, Slack, Git |
O que cada ferramenta faz e o Sharkly não
Uma comparação honesta admite onde a outra ferramenta vence. O Sharkly não tenta ser todas essas cinco coisas.
Jira e Linear comandam sua empresa inteira. O Sharkly gerencia o trabalho de agentes de engenharia, não roadmaps de marketing, filas de suporte ou os relatórios de toda a organização que um escritório de projetos precisa. Se o seu gargalo é o planejamento entre departamentos, mantenha o tracker e conecte o Sharkly a ele em vez de substituí-lo. Nosso artigo sobre alternativas ao Jira para equipes humano-agente detalha essa divisão, e Sharkly vs Jira compara os dois diretamente.
O Cursor entrega um editor. O Sharkly não é uma IDE e não vai substituir o lugar onde você lê e escreve código à mão. Devin e Factory vendem autonomia total: entregue uma tarefa e a nuvem deles a conduz até um PR com configuração mínima. O Sharkly mantém deliberadamente uma pessoa no circuito e roda nos seus Computers, o que exige mais configuração em troca de controle e de rodar agentes remotamente no hardware que você escolher. O GitHub é dono dos seus repositórios, pull requests e CI; o Sharkly gerencia o trabalho ao redor dessas execuções e não tenta ser a casa delas.
Isso leva a uma regra de decisão clara. Se você usa um único agente de código em um terminal e nunca compartilha o trabalho, talvez não precise de uma camada de gerenciamento. A equação muda no momento em que você passa a rodar vários agentes, em várias tasks ou repositórios, com outras pessoas que precisam ver os resultados. É o mesmo limiar que descrevemos em as melhores ferramentas para gerenciar agentes de código em paralelo.
Qual ferramenta combina com o tamanho da sua equipe
A resposta certa depende menos dos recursos e mais de quantos agentes e pessoas compartilham o backlog. Baixe o Sharkly quando a linha correspondente abaixo indicar essa opção.
| Sua situação | Comece com | Por quê |
|---|---|---|
| Dev solo, um agente, um repositório | A CLI do seu agente, ou uma IDE como o Cursor | Ainda não há nada a coordenar |
| Dev solo, muitos agentes em paralelo, localmente | Conductor, Vibe Kanban ou Sharkly | Execuções paralelas locais com worktrees isolados |
| Equipe pequena (2 a 5) rodando vários agentes | Sharkly | Tasks compartilhadas, visibilidade e revisão entre pessoas |
| Organização de engenharia com um tracker existente | Jira ou Linear, mais Sharkly | Mantenha o planejamento; adicione a camada de execução de agentes e revisão |
| Você quer autonomia na nuvem sem se envolver | Devin ou Factory | Um fornecedor executa a tarefa de ponta a ponta |
Há dois pares de decisão honestos dentro dessa tabela. Use Conductor ou Vibe Kanban quando o trabalho é só seu e permanece na sua máquina; use o Sharkly quando outras pessoas precisam atribuir, acompanhar e aceitar essas mesmas execuções. E use um engenheiro autônomo na nuvem quando a conveniência vale mais que o controle; use o Sharkly quando você quer os agentes nos seus próprios Computers com uma pessoa aceitando cada merge. A revisão com humano no circuito é a diferença que importa quando é uma equipe, e não uma pessoa, que responde pelo resultado.
Se você quer continuar usando vários agentes de código em vez de se comprometer com um único ecossistema, é esse o problema em torno do qual o Sharkly foi projetado. A execução, os bloqueios e os resultados retornam para a Task, de modo que o planejamento e o trabalho deixam de viver em duas ferramentas diferentes.
Perguntas frequentes
Posso usar Jira e Sharkly ao mesmo tempo? Sim. Mantenha os projetos, tasks e status que sua equipe já conhece, conecte o Sharkly, e a execução pelos agentes faz o trabalho avançar enquanto o progresso retorna para a Task. Você não precisa reconstruir o processo que já usa.
Preciso de uma dessas ferramentas se eu só uso o Claude Code? Talvez não. Um agente em um terminal não precisa de uma camada de gerenciamento. Quando você passa a rodar Claude Code junto com Codex ou Gemini em várias tasks e repositórios, a coordenação se torna o trabalho de fato, e é aí que essas ferramentas conquistam seu espaço.
Onde os agentes rodam no Sharkly? Nos seus próprios Computers, usando as assinaturas e chaves de API configuradas nas ferramentas de código que você conecta. A cota de modelos depende dos planos e contas que sua equipe já tem.
O Sharkly substitui meu agente de código? Não. O Sharkly não substitui o Claude Code, o Codex ou outras ferramentas de execução. Ele adiciona a camada compartilhada de Task, Computer, revisão e visibilidade em torno dos agentes que sua equipe já usa.
Como funciona a revisão em uma equipe? Os agentes rodam typecheck, testes e o build, e então anexam um resumo das mudanças e os limites conhecidos. Uma pessoa aceita, solicita alterações ou decide o merge. A automação para onde o julgamento da equipe é necessário.
