Bir kodlama ajanının işini Jira üzerinden takip edebilirsiniz ya da kodlama ajanlarını ajanlar için tasarlanmış bir araçta çalıştırabilirsiniz. İkisini de iyi yapan neredeyse hiçbir araç yok. İnsan-ajan iş birliği için proje yönetimindeki asıl sorun tam da bu boşluk: ekibinizi koordine eden sistemler ajanlarınızın varlığından haberdar değil, ajanlarınızı çalıştıran sistemler ise ekibinizi koordine etmiyor.
Üç depoda Claude Code, Codex ve Gemini kullanan bir ekip düşünün. Ajan işi terminallerde ve kişisel dizüstü bilgisayarlardaki worktree'lerde yaşıyor. İnsan planı ise Jira veya Linear'da. Kimse tek bir yerden önemli olan üç soruya yanıt veremiyor: hangi ajan neyin üzerinde çalışıyor, ne bitti ve neyin yayına girmeden önce bir insan tarafından incelenmesi gerekiyor? İki ayrı araç, iki ayrı gerçek ve aralarında bolca kopyala-yapıştır.
Sharkly, halihazırda çalıştırdığınız kodlama ajanlarının üzerinde konumlanır. Modeller kodlama ajanlarını besler, Sharkly ise onların etrafındaki işi yönetir. Kodlama ajanlarınız zaten var; Sharkly onları bir ekibe dönüştürür. Bu yazı, insanların ve ajanların ortak bir backlog'u paylaştığı durumlarda başvuracağınız araçları karşılaştırıyor, her birini en iyi halinde değerlendiriyor ve ekip büyüklüğünüze göre seçim yapmanıza yardımcı oluyor. Daha geniş kapsamlı kavram için AI ajan proje yönetimi nedir yazımıza göz atın.
İnsan-ajan iş akışının bir araçtan beklemesi gereken beş şey
İnsan-ajan iş birliği için proje yönetimi, çalışanlarınızın bir kısmı insan, bir kısmı kodlama ajanı olduğunda iş atama, takip ve inceleme pratiğidir. Bir araç, şu beş şeyi bir arada yerine getirdiğinde bu konuda iyidir:
- Paralel yürütme: kodun izole kopyaları üzerinde aynı anda birden fazla ajan çalıştırmak, böylece aynı depoyu düzenleyen iki ajanın birbirinin üzerine yazmaması. Paralel ajanlar için izole worktree'ler rehberimiz bu mekanizmayı ele alıyor.
- Ekip görünürlüğü: her ekip üyesi, terminal açmadan hangi ajanın hangi Task'ı üstlendiğini, neyin bittiğini ve neyin tıkandığını görebilir.
- İnceleme akışı: üretime ulaşmadan önce bir kişi sonucu kabul eder, değişiklik ister veya merge kararını verir.
- Kendi makinenizde yürütme: ajanlar yalnızca bir satıcının bulutunda değil, halihazırda ödediğiniz abonelikleri ve anahtarları kullanarak kendi Bilgisayarınızda veya sunucunuzda çalışır.
- Entegrasyonlar: araç, sizden vazgeçmenizi istemek yerine halihazırda kullandığınız takip araçlarına, sohbete ve Git'e bağlanır.
Bir sınırı açıkça belirtmekte fayda var. Bu, en iyi kodlama ajanını seçmekle aynı iş değildir. Kodu ajan yazar. Yönetim aracı ise kimin neyin üzerinde çalışacağına ve sonucun yayına alınacak kadar iyi olup olmadığına karar verir. Ajanlar araştırır, yürütür, test eder ve raporlar; insanlar yön belirler, yetki verir ve sonucu kabul eder.
Her araç en iyi halinde
Buradaki hiçbir araç oyuncak değil. Her biri gerçek bir kategoriyi kazanıyor, o halde onları en güçlü yönleriyle karşılaştırın.
Jira ve Linear, tüm bir şirket için en iyi planlayıcılardır. Yol haritaları, sprintler, ekipler arası raporlama ve derin entegrasyon ekosistemi onların ana alanıdır ve mühendislik dışı paydaşlar da orada yaşar. Sınırları şudur: bir ajanın çıktısı, bir insanın elle güncellediği bir bilete dönüşerek gelir; onlar işi takip eder, çalıştırmaz.
GitHub Projects ve daha yeni GitHub Agent HQ yönelimi koda en yakın duranlardır. İşiniz zaten GitHub issue'larında ve pull request'lerinde yaşıyorsa, merge'e daha yakın bir şey yok.
Conductor ve Vibe Kanban, kendi makinenizde izole worktree'lerle paralel kodlama ajanları çalıştırmak için tasarlanmıştır. Terminalleri kollamak zorunda kalmadan aynı anda birçok ajan çalıştırmak isteyen tek başına bir geliştirici için zorlu rakiplerdir. Bu kategorinin nereye gittiğini görmek için Conductor alternatifleri derlememize bakın.
Cursor arka plan ajanları, Devin ve Factory bulut-özerkliği ucundadır. Bir görevi devredersiniz ve bir satıcının bulutu onu çok az kurulumla bir pull request'e doğru yürütür. Kontrol ve yerel yürütme karşılığında elinizi hiç sürmediğiniz bir kolaylık elde edersiniz.
Sharkly, halihazırda kullandığınız ajanların üzerindeki yönetim katmanıdır. Onları kendi Bilgisayarlarınızda çalıştırır, her çalışmayı yerleşik bir insan inceleme adımı olan paylaşılan bir Task içinde tutar ve ekibinizin zaten güvendiği takip araçlarına bağlanır.
| Araç | Paralel ajanlar | Ekip görünürlüğü | İnsan inceleme adımı | Kendi makinenizde yürütme | Stack'inize bağlanır |
|---|---|---|---|---|---|
| Jira / Linear | Odak noktası değil | Güçlü, insanlar için | Başka bir yerde PR incelemesinde gerçekleşir | Takip eder, çalıştırmaz | Geniş ve olgun |
| GitHub Projects / Agent HQ | Gelişmekte | Güçlü, GitHub merkezli | Yerleşik PR incelemesi | GitHub'ın bulutu | GitHub içinde derin |
| Conductor / Vibe Kanban | Güçlü, yerel | Tek kullanıcı odaklı | Elle, uygulama içinde | Evet, kendi makineniz | Git merkezli |
| Cursor / Devin / Factory | Güçlü, satıcı bulutu | Ürüne göre değişir | Ürüne göre değişir | Satıcı bulutu | Ürüne göre değişir |
| Sharkly | Güçlü, izole worktree'ler | Ekip genelinde paylaşılan | Yerleşik kabul adımı | Kendi Bilgisayarlarınız | Jira, Slack, Git |
Her aracın Sharkly'nin yapmadığı şeyi yaptığı noktalar
Dürüst bir karşılaştırma, diğer aracın nerede kazandığını kabul eder. Sharkly bu beş aracın hepsi olmaya çalışmıyor.
Jira ve Linear tüm şirketinizi yönetir. Sharkly mühendislik ajanı işini yönetir; pazarlama yol haritalarını, destek kuyruklarını ya da bir program ofisinin ihtiyaç duyduğu şirket çapında raporlamayı değil. Eğer darboğazınız departmanlar arası planlamaysa, takip aracını elinizde tutun ve Sharkly'yi onun yerine koymak yerine ona bağlayın. İnsan-ajan ekipleri için Jira alternatifleri yazımız bu ayrımı adım adım anlatıyor ve Sharkly vs Jira konuyu birebir ele alıyor.
Cursor size bir editör verir. Sharkly bir IDE değildir ve kodu elle okuyup yazdığınız yerin yerini almaz. Devin ve Factory tam özerklik satar: bir görevi devredin, onların bulutu onu minimum yapılandırmayla bir PR'a sürsün. Sharkly ise bilinçli olarak bir insanı döngüde tutar ve Bilgisayarlarınızda çalışır; bu da kontrol ve ajanları seçtiğiniz donanımda uzaktan çalıştırma karşılığında daha fazla kurulum demektir. GitHub depolarınıza, pull request'lerinize ve CI'ınıza sahiptir; Sharkly bu çalışmaların etrafındaki işi yönetir ve onların evi olmaya çalışmaz.
Bu da net bir karar kuralına götürüyor. Tek bir terminalden tek bir kodlama ajanı kullanıyor ve işi hiç kimseyle paylaşmıyorsanız, bir yönetim katmanına hiç ihtiyacınız olmayabilir. Denklem, birkaç görev ya da depo genelinde birkaç ajanı, sonuçları görmesi gereken başka insanlarla birlikte çalıştırdığınız anda değişir. Bu, paralel kodlama ajanlarını yönetmek için en iyi araçlar yazımızda tanımladığımız eşiğin aynısıdır.
Hangi araç ekip büyüklüğünüze uygun
Doğru yanıt özelliklerden çok, kaç ajanın ve kaç kişinin backlog'u paylaştığına bağlıdır. Aşağıdaki satırınız Sharkly'yi işaret ediyorsa Sharkly'yi indirin.
| Durumunuz | Şununla başlayın | Neden |
|---|---|---|
| Tek başına geliştirici, tek ajan, tek depo | Ajanınızın CLI'ı ya da Cursor gibi bir IDE | Henüz koordine edilecek bir şey yok |
| Tek başına geliştirici, yerelde paralel birçok ajan | Conductor, Vibe Kanban veya Sharkly | İzole worktree'lerle yerel paralel çalışmalar |
| Birden fazla ajan çalıştıran küçük ekip (2 ila 5 kişi) | Sharkly | İnsanlar arasında paylaşılan Task'lar, görünürlük ve inceleme |
| Mevcut bir takip aracı olan mühendislik organizasyonu | Jira veya Linear, artı Sharkly | Planı koruyun; ajan yürütme ve inceleme katmanını ekleyin |
| Elini hiç sürmediğiniz bulut özerkliği istiyorsunuz | Devin veya Factory | Bir satıcı görevi baştan sona yürütür |
Bu tablonun içinde iki dürüst karar ikilisi var. İş yalnızca size aitse ve makinenizde kalıyorsa Conductor veya Vibe Kanban kullanın; başka insanların da aynı çalışmaları ataması, izlemesi ve kabul etmesi gerekiyorsa Sharkly kullanın. Kolaylık kontrolden önemliyse bulut tabanlı özerk bir mühendis kullanın; ajanların kendi Bilgisayarlarınızda olmasını ve her merge'i bir insanın kabul etmesini istiyorsanız Sharkly kullanın. Çıktının sahibi bir kişi değil de bir ekip olduğunda önem taşıyan fark insan döngüde incelemedir.
Tek bir ekosisteme bağlanmak yerine birden fazla kodlama ajanı kullanmaya devam etmek istiyorsanız, Sharkly tam da bu sorun etrafında tasarlandı. Yürütme, engeller ve sonuçlar Task'a geri döner, böylece plan ile iş iki farklı araçta yaşamayı bırakır.
Sıkça sorulan sorular
Jira ile Sharkly'yi aynı anda kullanabilir miyim? Evet. Ekibinizin zaten anladığı projeleri, görevleri ve durumları elinizde tutun, Sharkly'yi bağlayın; ajan yürütmesi işi ilerletirken ilerleme Task'a geri döner. Halihazırda yürüttüğünüz süreci baştan kurmanız gerekmez.
Yalnızca Claude Code kullanıyorsam bu araçlardan birine ihtiyacım var mı? Belki de yok. Tek terminalde tek ajan bir yönetim katmanına ihtiyaç duymaz. Claude Code'u Codex veya Gemini ile birlikte görevler ve depolar genelinde çalıştırmaya başladığınızda, koordinasyon asıl iş haline gelir; bu araçların yerini kazandığı nokta da burasıdır.
Sharkly'de ajanlar nerede çalışır? Kendi Bilgisayarlarınızda, bağladığınız kodlama araçlarında yapılandırılmış abonelikleri ve API anahtarlarını kullanarak. Model kotası, ekibinizin halihazırda sahip olduğu planlara ve hesaplara bağlıdır.
Sharkly kodlama ajanımın yerini mi alıyor? Hayır. Sharkly, Claude Code, Codex veya diğer yürütme araçlarının yerini almaz. Ekibinizin zaten kullandığı ajanların etrafına paylaşılan Task, Computer, inceleme ve görünürlük katmanını ekler.
Bir ekip genelinde inceleme nasıl işliyor? Ajanlar typecheck, testler ve build'i çalıştırır, ardından bir değişiklik özeti ve bilinen sınırlamaları ekler. Bir kişi kabul eder, değişiklik ister veya merge kararını verir. Otomasyon, ekip muhakemesinin gerekli olduğu yerde durur.
