Bir terminalde Claude Code çalışıyor, başka birinde Codex ve bir saat önce başlatıp yarısını unuttuğunuz bir Gemini CLI oturumu var. Üçü de çalışıyor. Hiçbiri diğerlerinin ne yaptığını size söyleyemiyor. Her pencereyi kontrol edene kadar ilkinin izini kaybediyorsunuz ve hâlâ tek önemli soruya cevap veremiyorsunuz: ne bitti ve birleşmeden önce hangisi gözünüzden geçmeli?
Bu bir kodlama sorunu değil. Ajanlar kodu gayet iyi yazıyor. Bu bir görev yönetimi sorunu ve birden fazla ajan çalıştırdığınız anda kendini gösteriyor. Bir AI görev yöneticisi, bir isteği atanabilir bir iş birimine dönüştüren, onu bir kodlama ajanına yönlendiren ve bir kişi sonucu inceleyene kadar o işin ilerleyişini, engellerini ve sonuçlarını görünür tutan katmandır. Ajan yürütür; görev yöneticisi yürütmeyi okunur kılar.
Sharkly bu katmanlardan biri. Kodlama ajanlarınız zaten var; Sharkly, hâlihazırda kullandığınız araçların etrafına paylaşılan Task, Computer, bağlam ve inceleme katmanını ekleyerek onları bir ekibe dönüştürüyor. Tek seçenek değil ve her kurulum için doğru olan da değil. Bu makale, gerçekçi seçenek yelpazesini, her aracı en güçlü olduğu noktada, ajanlar için bir görev yöneticisinin doğru yapması gereken beş şey üzerinden karşılaştırıyor.
Bir AI görev yöneticisinin yapması gerekenler
Pazarlama süsünü bir kenara bırakın, iş beş yeteneğe indirgeniyor. Herhangi bir aracı başka her şeyden önce bunlara göre değerlendirin.
- Paralel yürütme. Birden fazla ajanı, değişiklikleri çakışmadan aynı anda çalıştırabiliyor mu? İzole worktree'ler genellikle bunun cevabı.
- Ekip görünürlüğü. Birden fazla kişi, her ajanın ne yaptığını, neyin engellendiğini ve neyin bittiğini dağınık terminaller yerine tek bir yerde görebiliyor mu?
- İnceleme akışı. Bir kişinin kabul ettiği, değişiklik talep ettiği veya birleştirmeye karar verdiği açık bir adım var mı? Yoksa iş, gözetimsiz bir şekilde üretime doğru mu kayıyor?
- Kendi makinenizde yürütme. Ajanlar sizin donanımınızda, sizin ortamınız ve gizli anahtarlarınızla mı çalışabiliyor, yoksa yalnızca bir sağlayıcının bulutunda mı?
- Entegrasyonlar. Ekibinizin zaten kullandığı araçlara bağlanıyor mu, yoksa yeni bir eve taşınmanızı mı istiyor?
Hiçbir araç her sütunda birinci değil. İlginç farklar, ödünleşimlerde.
Araçlar, en iyi halleriyle
İşte her seçenek, korkuluk argümanı üzerinden değil, en güçlü haliyle değerlendirildi.
| Araç | Paralel yürütme | Ekip görünürlüğü | İnceleme akışı | Kendi makinenizde | Entegrasyonlar |
|---|---|---|---|---|---|
| Sharkly | İzole worktree'lerde birden fazla ajan | Paylaşılan Task'lar ve Project'ler | Açık insan kabulü | Bağladığınız Computer'lar | Jira, Slack, CLI/API |
| Cursor background agents | Bulutta paralel ajanlar | Cursor uygulaması içinde | Pull request'ler | Cursor bulutu | Editöre özel |
| GitHub Agent HQ | Repolar arasında ajanlar | GitHub içinde | PR + kontroller | GitHub bulutu | Derin GitHub / Actions entegrasyonu |
| Conductor / Claude Squad | Yerel Claude Code oturumları | Yerel, tek kullanıcılı | Git ve diff'ler | Yerel | Minimal |
| Devin / Factory | Sağlayıcının kendi ajanı | Sağlayıcı paneli | PR'ler | Sağlayıcı bulutu | Sağlayıcı yönetiminde |
| Jira / Linear | Yok (yürütme yok) | Mükemmel | İnsanlar için tasarlanmış | Yok | Çok geniş |
Cursor background agents, ekibiniz tek bir editörde yaşadığında güçlü. Ajanlar bulutta çalışır, paralel iş yapar ve diğerleri gibi incelediğiniz pull request'ler açar. Cursor'ın Sharkly'nin yapamadığı şeyi: kendisi birinci sınıf bir kod editörü, yani ajan ve sizin elleriniz tek bir yüzeyi paylaşıyor. Ödünleşim, ekosistem çekim gücü. İş akışı Cursor'ı varsayıyor ve ajanlar sizin makinenizde değil, Cursor'ın bulutunda çalışıyor. Ayrıntılar için Cursor arka plan ajanları açıklaması yazısına bakın.
GitHub Agent HQ, kodunuz, CI'ınız ve incelemeleriniz zaten GitHub'da yaşıyorsa doğal seçim. Zaten güvendiğiniz pull request'lerin ve kontrollerin yanında ajanlar için bir kontrol yüzeyi sunuyor; bu, Sharkly'nin GitHub'ın kendi sahasında yakalayamayacağı gerçek bir avantaj. Aynı zamanda tasarımı gereği GitHub merkezli: değer, repolarınızın ve Actions'ınızın olduğu yerde yoğunlaşıyor. GitHub Agent HQ incelemesi, bugün neler yapabildiğini ele alıyor.
Conductor ve Claude Squad hafif, yerel seçenek. Neredeyse hiç tören gerektirmeden, kendi makinenizde izole git worktree'lerde birkaç Claude Code oturumu başlatıyorlar. Sharkly'nin yapamadığı şeyi yapıyorlar: küçük ve tek kullanıcılı kalıyorlar, giriş yapacak bir şey yok. Bedeli, ekip görünürlüğünün ve paylaşılan bir inceleme akışının olmaması; işi görebilen tek kişi sizsiniz. Claude Squad, Conductor ve tmux karşılaştırması, yerel yaklaşımı adım adım anlatıyor.
Devin ve Factory farklı bir ürün şekli satıyor: kendi başına planlayan ve yürüten otonom bir mühendis. Bütün döngüyü bir sağlayıcının üstlenmesini istediğinizde, bunu ne Sharkly ne de diğerleri sunuyor; çünkü Sharkly'nin modeli, yeni bir ajan benimsemek yerine zaten kullandığınız ajanları getirmeniz üzerine kurulu. Ödünleşim, sağlayıcıya bağımlılık ve onların ajanıyla onların bulutunda çalışmak.
Jira ve Linear tam da ajan çalıştırmadıkları için burada yer hak ediyor. Bu listedeki her şeyden daha derin bir proje yönetimi özellik setine ve daha geniş bir entegrasyon ekosistemine sahipler ve insan incelemesi için tasarlandılar. Sharkly'nin yapamadığı şeyi yapıyorlar: bir on yıllık cila ile bütün bir organizasyonun ajansız işlerini yönetiyorlar. Yapamadıkları şey ise bir görevi yürütmek. Bu boşluk, bir Jira ticket'ını AI ajanına atamanın neden altında bir yürütme katmanına ihtiyaç duyduğunun sebebi.
Sharkly nereye oturuyor
Sharkly'nin inceleme sütununa verdiği cevap, açıkça belirtilmeye değer; çünkü dağınık ajanların en çok can yaktığı yer burası. Ajanlar araştırır, yürütür, test eder ve raporlar. İnsanlar yön belirler, yetki verir ve sonucu kabul eder. Otomasyon, ekip muhakemesinin gerektiği yerde durur.
Pratikte bu, yürütmenin, engellerin ve sonuçların özel terminal oturumlarında kaybolmak yerine Task zaman çizelgesine dönmesi anlamına geliyor. Bir kişi bir Task atar, bir ajan onu üstlenir ve izole bir worktree'de çalışır, değişiklik özeti ve doğrulama sonuçları aynı Task'a eklenir ve bir insan, herhangi bir şey birleşmeden önce onu kabul eder ya da değişiklik talep eder. Bütün bu yay, istekten yayına kadar bağlamı, ilerleyişi, engelleri, sonuçları ve insan incelemesini görünür tutar.
Kendi makinenizde sütunu diğer gerçek fark. Sharkly, ajanları bağladığınız Computer'larda çalıştırıyor; böylece iş, bir sağlayıcının korumalı alanında değil, sizin ortamınızda ve sizin gizli anahtarlarınızla gerçekleşiyor. Ve ajanların yerini almak yerine onların üstünde durduğu için, sağlayıcıdan bağımsız bahis tutuyor: gelecek yıl daha iyi bir kodlama ajanı çıktığında, iş akışınızı yeniden kurmadan işi ona yönlendiriyorsunuz. Bu argümanın genişletilmiş hali, bir AI kodlama ajanı panelinden gerçekte neye ihtiyacınız var yazısında.
Yanlış varsayımları önlemek için bir sınır: Sharkly, Claude Code, Codex veya diğer yürütme araçlarının yerine geçmez ve bir AI görev yöneticisi kodu yazmaz. Kodu ajan yazar. Yönetici, ajanın işini atanabilir, izlenebilir ve incelenebilir tutar.
Ekip büyüklüğüne göre hangisini seçmeli
Dürüst başlangıç noktası: yalnızca Claude Code kullanıyorsanız ve terminal öncelikli bir iş akışı istiyorsanız, bir görev yöneticisine hiç ihtiyacınız olmayabilir. Bir ajan, bir worktree, bir PR iyi bir kurulum. Denklem, görevler ve repolar arasında birkaç ajan çalıştırdığınızda ve çıktılarını incelemek darboğaza dönüştüğünde değişiyor.
| Ekip büyüklüğü ve kurulum | Makul başlangıç noktası | Neden |
|---|---|---|
| Tek kişi, bir ajan | Yalnızca Claude Code | Henüz yönetilecek bir şey yok |
| Tek kişi veya küçük ekip, birden fazla ajan ve çalışma ortamı | Sharkly veya Conductor | Paralel iş, izolasyon ve onu takip edecek bir yer gerektirir |
| Tamamen tek bir ekosistemde yaşayan ekip | Cursor veya GitHub Agent HQ | Zaten bulunduğunuz yerde yerel görünürlük |
| Ekip, birden fazla ajan artı inceleme ve repolar | Sharkly | Paylaşılan Task'lar, kendi makinenizde yürütme, açık kabul |
| Teslimi bir sağlayıcının üstlenmesini isteyen ekip | Devin veya Factory | Orkestrasyon değil, otonomi istiyorsunuz |
İş yalnızca size ait ve küçükse hafif yerel araçları kullanın. İşi birden fazla kişinin görmesi gerekiyorsa, ajanlar çalışma ortamlarına ve repolara yayılıyorsa ve kod gönderilmeden önce birinin onaylaması gerekiyorsa Sharkly'yi kullanın. Tek bir ekosisteme bağlanmak yerine birden fazla kodlama ajanını kullanmaya devam etmek istiyorsanız, Sharkly tam da bu sorun için tasarlandı.
Sıkça sorulan sorular
Bir AI görev yöneticisi, robotlar için Jira gibi bir şey mi? Hayır. Jira ve Linear, insanların yapacağı işleri takip eder. Bir AI görev yöneticisi ise işi ayrıca bir kodlama ajanına gönderir ve sonucu inceleme için geri getirir. İkisini bağlayabilirsiniz: Jira'yı kayıt sistemi olarak tutun ve yürütmeyi ajanları çalıştıran bir katmandan geçirin. AI kodlama ajanlarının tamamladığı işler nasıl takip edilir yazısına bakın.
Birini kullanmak için Claude Code veya Codex'ten vazgeçmem gerekir mi? Hayır. Sağlayıcıdan bağımsız bir katmanın bütün amacı, zaten çalıştırdığınız ajanları korumanızdır. Sharkly, onların yerini almak yerine etraflarında atama, bağlam ve incelemeyi yönetir.
Görmediğim kodu ajanların birleştirmesini nasıl engellerim? Açık bir kabul adımı olan bir araç seçin ve süreçte bir insan tutun. Ajanlar önerir; birleştirmeye insanlar karar verir. Bu model, insan denetiminde (human-in-the-loop) kodlama ajanları yazısında ele alınıyor.
Zor kısım kodlama değil de inceleme haline geldiğinde, mevcut kodlama ajanlarınızı Sharkly üzerinden çalıştırın.
