2026'da Paralel Yapay Zeka Kodlama Ajanlarını Yönetmek için En İyi 7 Araç

Tek bir AI kodlama ajanı çalıştırmak kolaydır. Bir terminal açarsınız, bir istem yazarsınız ve çalışmasını izlersiniz. Sorun tam da beş tanesini aynı anda çalıştırdığınızda başlar. İki ajan aynı dosyayı düzenler ve birbirlerinin üzerine yazar. Üçüncüsü bir görevi bitirir ama sizin haberiniz olmaz, çünkü çıktısı bir saat önce kapattığınız bir tmux panelinde gömülü kalmıştır. Dördüncüsü senaryodan çıkar ve bunu ancak testler bozulduğunda fark edersiniz. Ajanlar hızlandı, ama onların ne yaptığını görme, birbirlerinin yolundan çekilme ve hangi değişikliklerin yayına gireceğine karar verme yeteneğiniz aynı hızda büyümedi.

Bu makale tam da bu boşluk hakkında. Eğer birden fazla kodlama ajanını paralel çalıştırmaya başladıysanız ve koordinasyon artık kodlamadan daha zor hale geldiyse, size bir hızlandırıcı çalışma ortamından daha fazlası, koordinasyonun kendisi için tasarlanmış bir araç gerekir. Aşağıda 2026'da bilinmeye değer yedi araç var; bunlar ajanlar yan yana çalışırken gerçekten önem taşıyan işlere göre değerlendirildi. İlki, Sharkly, bu makalenin baştan sona ele aldığı iş akışıdır, çünkü orkestrasyonu bir yan etki olarak değil, bir sistem olarak ele alır. Kalanların her biri belirli bir ekip türü için hak ettiği yeri kazanır.

Özet

Paralel AI kodlama ajanlarını yönetmek için en iyi araç, kaç ajan çalıştırdığınıza ve sonuçları kimin görmesi gerektiğine bağlıdır. Görevlendirme, izolasyon, görünürlük, inceleme ve yeniden kullanılabilir kurulumları tek bir paylaşılan katmanda isteyen ekipler için Sharkly öne çıkar, çünkü mevcut çalışma ortamlarınızı değiştirmek yerine onların üzerinde konumlanır. Cursor arka plan ajanları ve GitHub Agent HQ, hâlihazırda bu ürünlerin içinde yaşayan kişilere uygundur. Conductor, Claude Squad ve Nimbalyst/Emdash, tek kişiden küçük ekibe uzanan yerel iş akışını kapsar. Factory sınıfı ajanlar, uçtan uca yönetilen bir platform isteyen kurumlara hitap eder.

Paralel ajan aracının yerine getirmesi gereken beş iş

Listeye geçmeden önce değerlendirme ölçütü şu. Aynı anda birçok ajan çalıştırmaya yönelik bir araç, tek bir ajanın ne kadar iyi olduğuna göre değerlendirilmez. Ajan kalitesi alttaki çalışma ortamından gelir (Claude Code, Codex, Gemini ve geri kalanlar). Orkestrasyon katmanı ise beş işe göre değerlendirilir:

• Görevlendirme. İş bir ajana nasıl ulaşır? Bir terminale istem mi yapıştırırsınız, yoksa bir görev kendi bağlamını, kapsamını ve kabul kriterlerini beraberinde müsait olan ajana mı taşır?
• İzolasyon. İki ajan aynı anda çalıştığında dosya değişiklikleri ayrı mı kalır? Git worktree'leri standart yanıttır ve aracın bunları sizin için yönetip yönetmemesi gerçek bir ayrım çizgisidir.
• Görünürlük. Bir dizi terminali tek tek dolaşmadan ilerlemeyi, tıkanıklıkları ve sonuçları görebiliyor musunuz? Bir ekip için her şey buna bağlıdır. Özel terminal oturumları bir gruba ölçeklenmez.
• İnceleme. Bir ajan bittiğini söylediğinde diff, test çıktısı ve değişiklik özeti nereye düşer de bir kişi bunu kabul edebilir, değişiklik isteyebilir veya birleştirmeye karar verebilir?
• Ekip içinde yeniden kullanım. İyi bir kurulum (bir rol, bir kural, bir iş akışı) tüm ekibin çalıştırdığı bir şeye dönüşebilir mi, yoksa her geliştirici kendi betiklerini sıfırdan mı kurar?

Bu beşini aklınızda tutun. Aşağıdaki araçların her biri bunlardan bazılarını iyi yapar, bazılarını atlar. Dürüst farklar, hepsini aynı beş sütunun karşısına dizdiğinizde ortaya çıkar.

1. Sharkly

Nedir. Sharkly hepsi bir arada bir Ajan komut ve yönetim platformudur. Claude Code, Codex veya diğer yürütme araçlarının yerini almaz. Ekibinizin zaten kullandığı araçların etrafına paylaşılan görev, Computer, bağlam, kontrol ve inceleme katmanını ekler. Bu sınır, listenin başında yer almasının nedenidir: çalışma ortamınızla rekabet etmez, hâlihazırda çalıştırdığınız ortamları koordine eder.

Beş işi nasıl yapar. Sharkly'de ana iş birimi bir Task'tır ve bu görev kendi kapsamını ve kabul kriterlerini taşır. Bir Task'ı, bir ekip arkadaşına bilet atar gibi bir Ajan'a atarsınız. Ajanlar hazır Task'ları üstlenir ve izole worktree'lerde çalışır; böylece ön yüz, arka uç, hata düzeltme ve test kapsamı birbirlerinin dosyalarına dokunmadan aynı anda ilerler. Yürütme, tıkanıklıklar, sonuçlar ve devam tartışmaları Task zaman çizelgesine döner; böylece ilerleme, özel terminallerde kaybolmak yerine talepten sürüme kadar görünür kalır. Bir Ajan işi bitirdiğinde tip kontrolü, testler ve derlemeyi çalıştırır, ardından değişiklik özetini, doğrulama sonuçlarını ve bilinen sınırları ekler. Bir kişi kabul eder, değişiklik ister veya birleştirmeye karar verir. İnsan-ajan sözleşmesi pratikte budur: Ajanlar araştırır, yürütür, test eder ve raporlar; insanlar yön belirler, yetki verir ve sonucu kabul eder. Otomasyon, ekip muhakemesinin gerektiği yerde durur.

Neden birinci sırada: iddia değil, gerekçe. İki neden var, ikisi de yapısal. Birincisi, tarafsız katman. Sharkly, çalışma ortamlarınızın yerine geçmek yerine onların üzerinde çalıştığı için, ekibinizin zaten kullandığı araçları korurken çalıştırmaları görevlendirilebilir ve izlenebilir hale getirir. Ekibi tek bir satıcının ajanına bağlamazsınız. İkincisi, proje yönetim sistemi sonradan eklenmiş değil, doğal olarak içindedir. Sprint'ler, Projeler, sahiplik, bağımlılıklar ve tıkanıklıklar, ajanların çalıştığı yerin tam olarak aynısında yaşar; böylece ajan orkestrasyonu ile ekip planlaması, elle senkronize ettiğiniz iki sistem yerine tek bir sistem olur. Bir lider Ajan tarafından koordine edilen, Kişiler ve Ajanlardan oluşan yeniden kullanılabilir bir grup olan Crew, iyi bir kurulumu tüm ekibin yeniden kullanabileceği bir yeteneğe dönüştürür.

Karar çifti. Ajan çalışmasını birden fazla kişinin görmesi gerektiğinde, ajanları birden fazla çalışma ortamında çalıştırdığınızda veya inceleme ve yayının tam bağlamla birlikte insan kararı olarak kalması gerektiğinde Sharkly'yi kullanın. Tek bir terminalde tek bir ajan çalıştıran ve bunu başka kimsenin görmesine asla ihtiyaç duymayan tek kişilik bir geliştiriciyseniz Sharkly'ye uzanmayın. O ölçekte koordinasyon katmanı, henüz kullanmayacağınız bir yük olur. Bir ajana verdiğiniz ilk görevin sizden başka birinin de görmesine ihtiyaç duyduğu noktada buradan başlayın.

Bir Computer bağlayın, bir Ajan oluşturun ve ona sıkıcı bir iş atayın. Bir filoya ölçeklenmeden önce Sharkly'yi indirin ve gerçek bir gereksinimi onun üzerinden geçirin.

2. Cursor arka plan ajanları

Nedir. Cursor'ın arka plan ajanları, siz editörde kodlamaya devam ederken asenkron çalışan ajan çalıştırmalarını başlatmanıza olanak tanır. Tek bir ön plan oturumuna göz kulak olmak yerine iş dağıtır ve daha sonra kontrol edersiniz. Ekibiniz zaten Cursor içinde yaşıyorsa, ikinci ve üçüncü bir ajanı harekete geçirmenin en az sürtünmeli yolu budur. Mekanikleri Cursor arka plan ajanları nasıl çalışır yazımızda daha ayrıntılı ele alıyoruz.

Beş işi nasıl yapar. Görevlendirme editörün içinden yapılır; zaten oradaysanız bu hızlıdır. İzolasyon her çalıştırma için ayrı yönetilir, böylece arka plan işi etkin arabelleğinizi ezmez. Görünürlük sizin, yani o makinedeki tek geliştirici için güçlü, başkaları için daha zayıftır, çünkü iş sizin Cursor oturumunuzla sınırlıdır. İnceleme editör merkezlidir: diff'leri kod yazdığınız yerde incelersiniz. Ekip içinde yeniden kullanım sınırlıdır, çünkü kurulum tüm ekibin çalıştırdığı paylaşılan bir yapılandırma yerine sizin editörünüze özeldir.

Karar çifti. Zaten güvendiğiniz editörden ayrılmadan paralel iş yapmak isteyen bireysel bir geliştiriciyseniz Cursor arka plan ajanlarını kullanın. Sonuçların ekip arkadaşlarına, bir gözden geçirene veya bir sprint panosuna görünmesi gerektiğinde ise paylaşılan bir orkestrasyon katmanı seçin, çünkü editör yerelinde kalan çalıştırmalar kendi başlarına bir gruba yansımaz. Güncel kurulum ayrıntıları için resmî Cursor belgelerine bakın.

3. GitHub Agent HQ

Nedir. GitHub Agent HQ, GitHub'ın ajan çalışmasını kodun zaten yaşadığı yere taşıma hamlesidir: issue'lar, pull request'ler ve deponun kendisi. Bir issue'yu bir ajana atayın ve sonucun, herhangi birini incelediğiniz gibi incelediğiniz bir pull request olarak dönmesini bekleyin. Tüm iş akışı hâlihazırda GitHub'a özgü olan ekipler için cazibe tam da bu sürekliliktir. GitHub Agent HQ açıklamamız inceleme akışları için neyi değiştirdiğini ele alıyor.

Beş işi nasıl yapar. Görevlendirme, tanıdık ve kalıcı bir iş birimi olan issue'lara karşılık gelir. İzolasyon, her GitHub ekibinin zaten bildiği model olan dal ve pull request'lerde gerçekleşir. Görünürlük GitHub içinde iyidir ve pull request yaşam döngüsünü takip eder. İnceleme en güçlü kısmıdır, çünkü pull request incelemesi ekibinizin zaten sahip olduğu bir kastır. Ekip içinde yeniden kullanım, sürecinizin bireysel alışkanlıklarda değil de GitHub Actions ve depo yapılandırmasında ne kadar standartlaştırıldığına bağlıdır.

Karar çifti. İnceleme kültürünüz zaten pull request'ler üzerine kuruluysa ve ajan çıktısının bir pull request olarak gelmesini istiyorsanız GitHub Agent HQ'yu kullanın. Ajanları GitHub'ın kendi araçlarının ötesindeki araçlarda çalıştırıyorsanız veya görev bağlamı, tıkanıklıklar ve projeler arası planlamanın bir issue başlığından daha zengin bir yerde yaşamasını istiyorsanız, bunun yerine çalışma ortamından bağımsız bir katmana yönelin. Güncel kullanıma sunulma durumu için GitHub bloguna bakın.

4. Conductor

Nedir. Conductor, birkaç Claude Code ajanını paralel çalıştırmak için tasarlanmış bir Mac uygulamasıdır; her ajan kendi izole çalışma alanında çalışır ve aksi halde bir terminal duvarı olacak şeyin üzerinde temiz bir arayüz sunar. Tek ajanın sınırlarına dayanmış ve aynı anda üç-dört tanesini daha sakin bir şekilde çalıştırmak isteyen geliştiriciyi hedefler. Onu Claude Squad vs Conductor vs tmux yazımızda iki alternatifle yan yana koyduk.

Beş işi nasıl yapar. Görevlendirme çalışma alanı başına yapılır: bir ajanı kendi şeridinde başlatırsınız. İzolasyon temel özelliktir, çünkü her ajan ayrı bir çalışma alanına sahip olur ve paralel çalıştırmalar çakışmaz. Görünürlük, makinenin başındaki kişi için ham terminallere göre gerçek bir iyileştirmedir; her çalıştırma net bir şekilde yerleştirilmiştir. İnceleme yerelde gerçekleşir; her çalışma alanının değişikliklerini orada incelersiniz. Ekip içinde yeniden kullanım tasarım gereği sınırlıdır, çünkü paylaşılan bir ekip sistemi değil, tek bir geliştiricinin paralel çalıştırmalarına odaklanan yerel bir masaüstü aracıdır.

Karar çifti. Tek kişilik bir geliştiriciyseniz veya birden fazla Claude Code ajanı çalıştıran ve paylaşılan altyapı kurmadan izolasyon ile temiz bir yerel görünüm isteyen çok küçük bir ekipseniz Conductor'ı kullanın. İşin, o Mac'in başında oturan kişiden başkaları tarafından da atanması, izlenmesi ve incelenmesi gerektiğinde bir ekip katmanına geçin.

5. Claude Squad

Nedir. Claude Squad, birden fazla ajanı (Claude Code, Codex ve diğerleri) ayrı git worktree'leri üzerinde yöneten açık kaynaklı bir terminal aracıdır; böylece birkaç ajan çakışma olmadan aynı anda çalışabilir. Terminalde yaşamayı sevenler için betiklenebilir, klavye odaklı seçenektir. Conductor ile aynı karşılaştırmada yer almasının iyi bir nedeni var: Claude Squad ve Conductor örtüşen sorunları farklı yüzeylerle çözer.

Beş işi nasıl yapar. Görevlendirme manuel ve terminal odaklıdır; ileri düzey kullanıcılar bunu tercih eder. İzolasyon, paralel ajanlar için tam da doğru ilkel olan git worktree'leri aracılığıyla sağlanır. Görünürlük, oturumlar düzenli olduğu için çıplak tmux'a göre bir adım öndedir, ancak yine de terminalinizde yerel kalır. İnceleme, her worktree'nin diff'ini kendiniz inceleyerek yapılır. Ekip içinde yeniden kullanım, barındırılan paylaşılan bir iş akışı değil, betik ve yapılandırma olarak paylaşabildiklerinizle sınırlıdır.

Karar çifti. Terminalde rahatsanız, birkaç ajan arasında worktree izolasyonu istiyorsanız ve inceleyip genişletebileceğiniz açık kaynaklı bir araca değer veriyorsanız Claude Squad'ı kullanın. Özel terminal oturumları bir gruba ölçeklenmeyi bıraktığında ve sonuçların ekip arkadaşlarınızın görebileceği bir yere dönmesi gerektiğinde paylaşılan bir platforma geçin. Proje GitHub'da yaşıyor.

6. Nimbalyst / Emdash

Nedir. Bu kategori, bazen Nimbalyst veya Emdash gibi adlarla sunulan, paralel ajan çalıştırmalarını daha dostane bir yerel panoya saran yeni nesil hafif yerel orkestratörleri kapsar. Ham terminalleri fazla gürültülü bulan ama tam bir ekip platformu da istemeyen geliştiriciyi hedeflerler. Bu kategoriyi hızlı hareket eden bir alan olarak görün; seçtiğiniz belirli ürünün ne yaptığının şeklinden daha az önemi vardır.

Beş işi nasıl yapar. Görevlendirme genellikle basit bir yerel kuyruk veya panodur. İzolasyon tipik olarak yukarıdaki araçlarla aynı standardı izleyen worktree tabanlıdır. Görünürlük, tek bir geliştirici için dağınık panellere göre gerçek bir iyileştirme olan yerel bir panodur. İnceleme yerel ve önce diff odaklı kalır. Ekip içinde yeniden kullanım asgaridir, çünkü bu araçlar paylaşılan roller ve kurallar yerine tek bir kişinin makinesi için optimize edilir.

Karar çifti. Kendi paralel çalıştırmalarınıza daha hoş bir pencere istiyorsanız ve fazlasını istemiyorsanız hafif bir yerel orkestratör kullanın. İkinci bir kişinin iş ataması, ilerlemeyi izlemesi veya bir sonucu onaylaması gerektiği anda ise ekip düzeyinde bir sistem seçin, çünkü yerel bir panonun onlara uzatacak paylaşılan bir kaydı yoktur. Bu kategori sürekli değiştiği için, aracın hâlâ bakımda olduğunu alışkanlıklarınızı ona göre kurmadan önce doğrulayın.

7. Factory sınıfı kurumsal ajanlar

Nedir. Factory ve benzeri kurumsal platformlar, yönetilen uçtan uca bir ajan sistemi satar: ajanlar, altyapı ve etraflarındaki iş akışı, tek bir ürün olarak satın alınır. Vaadi, büyük bir kuruluşun parçaları kendisi birleştirmeden ajan geliştirmeyi benimseyebilmesidir.

Beş işi nasıl yapar. Görevlendirme, izolasyon, görünürlük, inceleme ve yeniden kullanımın tamamı platform tarafından sağlanır; cazibe de, ödün de budur. Tek bir satıcıdan tutarlı bir sistem alırsınız. Aynı zamanda o satıcının ajan çalışmasının nasıl akması gerektiğine dair modelini kabul edersiniz ve çalışma ortamı seçiminizi açık tutmak yerine onların duvarlarının içinde yoğunlaştırırsınız.

Karar çifti. Tek bir yönetilen sistem isteyen ve tüm yığını satın almayı haklı çıkaracak bütçeye ve yönetişim ihtiyaçlarına sahip bir kuruluşsanız Factory sınıfı bir platform kullanın. Ekibinizin zaten kullandığı araçları korumak ve ekibinizin hâlihazırda anladığı süreci yeniden kurmadan üzerine paylaşılan, incelenebilir bir koordinasyon katmanı eklemek istiyorsanız Sharkly gibi çalışma ortamından bağımsız bir katmanı tercih edin. Kurumsal konumlandırması için Factory sitesine bakın.

Yedi araç yan yana

Aynı ölçüt tablo halinde. Yalnızca satırları değil, sütunları da aşağı doğru okuyun. Örüntü açık: yerel araçlar izolasyon ve tek geliştirici görünürlüğünde kazanıyor, ekip katmanı ise paylaşılan görünürlük, inceleme ve yeniden kullanımda kazanıyor.

Altı ay sonra pişman olmayacak şekilde nasıl seçim yapılır

Tüm ölçütün dayandığı soruyla başlayın: işi kimin görmesi gerekiyor? Cevap yalnızca sizseniz, Conductor, Claude Squad veya hafif bir orkestratör gibi yerel bir araç size iyi hizmet eder ve sonradan bırakmanın size hiçbir maliyeti olmaz. İzolasyonları gerçektir ve yerel görünümleri ham terminallerden iyidir. Cevap bir ekipseniz, paylaşılan görünürlüğe ve insan incelemesine birinci sınıf özellikler olarak ihtiyacınız vardır ve kaç tane kurarsanız kurun yerel araçlar bunu size veremez.

İkinci soru, kaç çalışma ortamı çalıştırdığınızdır. Ekibiniz mutlu bir şekilde tek bir ürüne bağlıysa, o ürünün yerel seçeneği (Cursor'ın arka plan ajanları, GitHub'ın Agent HQ'su) sürtünmeyi ortadan kaldırır. Bazı işler için Claude Code, bazı işler için Codex veya Gemini çalıştırıyorsanız, çalışma ortamından bağımsız bir katman her araç için ayrı bir koordinasyon hikâyesi sürdürmenizi engeller. Bu, hareketli parçaların sayısı arttığında geçici kanban yamalarından uzaklaşmanın arkasındaki aynı mantıktır.

Üçüncü soru, incelemenin gerçek bir kapı olup olması gerektiğidir. Ajan çıktısı bir geliştiricinin onayıyla yayına girebiliyorsa çoğu araç uygundur. Bir kişi sonucu, diff, testler ve bilinen sınırlar önünde kabul etmek zorundaysa, bu kabulün akışın içine yerleştirildiği, hatırlamanız gereken bir adım olmadığı bir araç istersiniz. Nihai kabul ve yayın kararlarını insanlara bırakın ve bunu isteğe bağlı değil kolay hale getiren bir araç seçin.

Ekip kaldıracı daha fazla AI sohbeti açmaktan gelmez. Rolleri, kuralları, bağlamı ve iş akışlarını paylaşmaktan gelir. Hangi aracı seçerseniz seçin, kazanç iyi bir kurulumu ekibin yeniden çalıştırabileceği bir şeye dönüştürmektir; yığına bir özel terminal daha eklemek değil.

Sıkça sorulan sorular

Ajan çalışma ortamı ile orkestrasyon aracı arasındaki fark nedir? Claude Code veya Codex gibi bir çalışma ortamı yürütmeyi gerçekleştirir: kodu okur, değişiklikler yazar ve komutları çalıştırır. Bir orkestrasyon aracı bu çalışma ortamları arasında görevlendirme, izolasyon, görünürlük, inceleme ve yeniden kullanımı yönetir. Sharkly bu ayrım konusunda nettir: yürütme araçlarının yerine geçmez, onların etrafındaki katmandır. Çalışma ortamınızı korur ve üzerine koordinasyon eklersiniz.

Ajanları paralel çalıştırmak için git worktree'lerine ihtiyacım var mı? Pratikte evet. Worktree'ler her ajana deponun kendi kopyasını verir; böylece aynı anda düzenleme yapan iki ajan birbirinin üzerine yazmaz. Bazı araçlar bunu elle kurmanızı ister; bazıları sizin için halleder. Kavram her iki durumda da anlamaya değerdir; bu nedenle AI kodlama ajanları için git worktree'leri rehberimize ve resmî git worktree belgelerine bakın.

Aynı anda birden fazla satıcının ajanlarını çalıştırabilir miyim? Evet, orkestrasyon katmanınız çalışma ortamından bağımsızsa. Tek bir ürüne bağlı bir araç o ürünü iyi koordine eder ve geri kalanı dışarıda bırakır. Sharkly gibi tarafsız bir katman, Claude Code, Codex, Gemini ve diğerleri arasında iş atamanıza ve tek bir paylaşılan kaydı korumanıza olanak tanır. Model kullanımı bu araçlarda yapılandırılan abonelikler veya API anahtarları üzerinden devam eder.

Bu araçları çalıştırmak ne kadar tutar? Araca ve ayrı olarak modellere bağlıdır. Çoğu orkestrasyon katmanı kendi aboneliğini getir modelini izler: model kotası, ekibinizin bağladığı AI kodlama araçlarına, planlara ve API hesaplarına bağlıdır ve kullanım orkestrasyon katmanı üzerinden değil, bu mevcut abonelikler üzerinden gerçekleşir. Katmanın kendisi için her ürünün kendi fiyatlandırmasına bakın.

Claude Squad gibi bir terminal aracı yeterli mi, yoksa bir platforma mı ihtiyacım var? Bir avuç ajan çalıştıran tek bir geliştirici için worktree izolasyonlu bir terminal aracı genellikle yeterlidir. Sonuçların ekip arkadaşlarına görünmesi veya bir gözden geçiren tarafından kabul edilmesi gerektiği anda, özel bir terminal oturumunun onlara uzatacak paylaşılan bir kaydı yoktur ve bir ekip platformu kendini haklı çıkarır. Geçiş noktası genellikle onuncu ajan değil, ikinci kişidir.

İnceleyebilmem için ajan sonuçları nereye gider? Araçları ayıran tam da budur. Bir ekip katmanında yürütme, tıkanıklıklar, sonuçlar ve değişiklik özeti paylaşılan bir Task'a döner; böylece bir kişi tam bağlamla kabul edebilir, değişiklik isteyebilir veya birleştirmeye karar verebilir. Yerel bir araçta sonuçlar, kendinizin incelediği worktree diff'inde yaşar. Seçim yapmadan önce hangisine ihtiyacınız olduğuna karar verin.

Kısa özet

Paralel AI kodlama ajanları çalıştırmak, kodlama sorununun kılığına girmiş bir koordinasyon sorunudur. Ajanlar zaten hızlı. Bozulan şey, işi temiz bir şekilde atama, çalıştırmaları izole tutma, ilerlemeyi görme, sonuçları inceleme ve iyi bir kurulumu bir ekip genelinde yeniden kullanma yeteneğinizdir. Her aracı bu beş işe göre değerlendirin ve seçimler kendiliğinden sıralanır:

• Tek kişi, tek çalışma ortamı, yerel inceleme yeterli: Conductor, Claude Squad veya hafif bir yerel orkestratör.
• Zaten tek bir ürüne tamamen bağlısınız: Cursor arka plan ajanları veya GitHub Agent HQ.
• Tüm yığını satın alan kurum: Factory sınıfı bir platform.
• Bir veya daha fazla çalışma ortamı çalıştıran ve paylaşılan görünürlük ile insan incelemesine ihtiyaç duyan bir ekip: Sharkly, çünkü zaten kullandığınız araçları değiştirmeden koordinasyon katmanını ekler.

İşi görmesi gereken kişileri kapsayan en küçük aracı seçin. Bu çember sizin ötesine büyüdüğünde, bir Computer bağlayın, bir Ajan oluşturun ve ona gerçek bir gereksinim atayın. Sharkly'yi indirin ve ilk sonucun başka birinin gerçekten görebileceği bir Task'a dönmesini sağlayın.