Birden fazla kodlama ajanını aynı anda çalıştırma konusu açıldığında çoğu kişinin ilk aklına gelen araç Conductor. Bunu hak ediyor. Yerel bir Mac uygulaması, izole çalışma alanlarında ajanlar, incelenmesi kolay temiz diff'ler ve bu yaklaşımın bir zamanlar gerektirdiği tmux akrobasisine hiç gerek yok.
Dolayısıyla işe yarar karşılaştırma "hangisi paralel ajan çalıştırıyor" değil. İkisi de çalıştırıyor. Asıl soru, iş tek bir geliştiricinin öğleden sonrasına sığmamaya başladığında ne olduğu: ikinci bir kişinin çalıştırmayı görmesi gerektiğinde, Windows'taki biri katıldığında, ajanın dizüstü bilgisayar olmayan bir makineye ihtiyacı olduğunda ve planın bir çalışma alanı listesinden başka bir yerde yaşaması gerektiğinde. Bu rehber o sınırları çiziyor ve Sharkly'nin nerede yanlış cevap olduğunu açıkça söylüyor.
TL;DR
Conductor, macOS üzerinde izole çalışma alanlarında paralel Claude Code, Codex ve Cursor ajanları çalıştırıyor; kendi aboneliklerinizi ve anahtarlarınızı getirdiğiniz ücretsiz bir katman ile Conductor Cloud, bir API, ekipler için canlı işbirliği ve kurumsal kimlik kontrolleri ekleyen ücretli katmanlar sunuyor. Dokümantasyonu, ürünün henüz Windows veya Linux için sunulmadığını belirtiyor. Sharkly ise ajanları, uzak sunucular ve konteynerler dahil olmak üzere bağladığınız Computer'larda macOS, Linux ve Windows üzerinde çalıştırıyor ve onları bir iş sistemiyle sarıyor: Görevler, Projeler, Sprint'ler, Crew'ler ve çift yönlü Jira senkronizasyonu. Ekibinizin tamamı macOS kullanıyorsa ve en cilalı yerel deneyimi istiyorsanız, Conductor güçlü bir cevap. Yürütmenin dizüstü bilgisayardan çıkması ya da planlamanın yürütmeyle birlikte yaşaması gerekiyorsa, işte Sharkly tam orada devreye giriyor.
Conductor'ın doğru yaptıkları
Conductor, artık tüm kategorinin varsaydığı bir şeyi kanıtladı: paralel ajan çalışması izolasyon ve bir inceleme yüzeyi gerektirir ve ikisi de bir kabuk ritüeli yerine tek tıkla erişilebilir olmalıdır.
Ana sayfası ürünü açıkça anlatıyor: "Claude Code, Codex ve Cursor ajanlarını Mac'inizde izole çalışma alanlarında paralel olarak çalıştırın." Her ajan kendi çalışma alanını alıyor, böylece aynı dosyaları düzenleyen iki ajan artık bir merge felaketi olmaktan çıkıyor. Bir çalışma alanı oluşturmak, bir ajan atamak ve ortaya çıkan diff'i incelemek, ezberlemeniz gereken komutlar değil, arayüz eylemleri.
Fiyatlandırma, runtime ile olan ilişkisi konusunda dürüst davranıyor. Ücretsiz katman, kendi aboneliklerinizi ve anahtarlarınızı getirdiğinizi söylüyor; modeli kendisi çalıştırmayan bir katman için doğru duruş da bu. Ücretli katmanlar Pro'da bulut çalışma alanı saatleri ve bir Conductor API'si ile birlikte Conductor Cloud'u ekliyor; Teams katmanı ise her büyüklükteki ekip için canlı işbirliği, merkezi faturalandırma ve bir yönetici portalı ekliyor. Enterprise ise veri işleme sözleşmesi, SAML SSO, SCIM ve özel destekli bir SLA ekliyor.
Bu son kısım adil bir karşılaştırma için önemli, çünkü "Conductor tek kişilik bir araç" şeklindeki eski çerçeve artık geçerliliğini yitirdi. İşbirliği ve yönetici kontrolleri olan bir ekip katmanı var. Bunu atlayan her karşılaştırma size bir şey satmaya çalışıyordur.
Yerel çalıştırıcıların daha geniş manzarasını görmek isterseniz, Claude Squad, Conductor ve tmux karşılaştırmamız bu yaklaşımların pratikte nasıl farklılaştığını ele alıyor.
Mac'e özel bir uygulamanın sınırlarına dayandığı yer
Tasarımdan üç sınır doğuyor ve bunlardan yalnızca biri özelliklerle ilgili.
Platform. Conductor'ın kurulum dokümantasyonu şöyle diyor: "Conductor henüz Windows veya Linux için sunulmuyor." Tamamen Mac kullanan bir ekip için bu bir sorun değil. Ama aralarında bir Windows geliştiricisi, bir Linux iş istasyonu veya CI'ya yakın bir derleme makinesi bulunan bir ekip için, herhangi bir özellik karşılaştırması başlamadan soruyu o belirliyor.
Yürütme ana makinesi. Çalışma alanları uygulamanın çalıştığı yerde çalışır. Conductor Cloud, ücretli katmanlarda barındırılan çalışma alanı saatleri ekliyor ve bu durumu yumuşatıyor; ancak yerel model hâlâ geliştiricinin makinesini merkeze alıyor. VPN rotası, önceden veri yüklenmiş bir veritabanı veya GPU gerektiren ajan işleri farklı türde bir ana makine ister ve bu genellikle bir dizüstü bilgisayar değildir.
İş birimi. Bir çalışma alanı bir oturumdur. "Bu ajan, bu dal, bu diff" için iyi bir soyutlama. Ama bir backlog maddesi değil. Öncelik, sprint üyeliği, kabul kriterleri, başkasının çözmesi gereken bir engelleyici veya bir gözden geçirenin üç hafta önce ne karar verdiğinin geçmişini taşımaz. Bunlara ihtiyaç duyan ekipler onları başka bir yerde tutar; bu da planın ve yürütmenin birbirinden kayan iki ayrı sistemde yaşaması anlamına gelir.
Bunların hiçbiri kusur değil. Odaklanmış bir yerel aracın şekli bu ve kullanımının bu kadar iyi hissettirmesinin sebebi de bu odak.
Hangi durumda hangisi?
Şu durumlarda Conductor kullanın: herkes macOS'ta, kullanmak istediğiniz ajanlar Claude Code, Codex veya Cursor, iş geliştirici makinelerinde ya da barındırılan çalışma alanı saatlerinde sorunsuz yürüyor ve planlamanız zaten memnun olduğunuz bir takip aracında yaşıyor. Canlı işbirliği olan yerel bir uygulama, bir iş sisteminden daha hafiftir ve hafiflik bir özelliktir.
Şu durumlarda Sharkly kullanın: yürütmenin dizüstü bilgisayarın dışında ya da karma platformlar arasında gerçekleşmesi gerekiyorsa veya ekip planlama, yürütme ve incelemeyi tek bir kayıtta istiyorsa.
Farkı taşıyan tanım şu: Sharkly'de bir Computer, Agent işleri için yürütme ana makinesini sağlar ve yerel bir bilgisayar, uzak bir sunucu, bir konteyner ya da desteklenen bir bulut ana makinesi olabilir. Küçük bir yerel servis, Computer'ı Sharkly'ye bağlar, mevcut Runtime'ları algılar, işi alır, görev dizinini hazırlar, seçilen Runtime'ı başlatır ve ilerlemeyi geri akıtır.
Tüm tasarım bu ayrım üzerine kurulu. Agent, işin nasıl ele alınacağını tanımlar. Computer, ana makineyi ve yerel kaynakları sağlar. Runtime, gerçek ajan oturumunu yürütür. Görev ise ekibin ortak kaydı olarak kalır.
İş sistemi ne katıyor
Paralel izolasyondan zaten memnunsanız, okumaya devam etmenizin tek sebebi bu bölüm.
İşin, oturumdan daha uzun yaşayan bir yuvası var. Görev, işin temel birimidir. Bir Organizasyon'a ve bir Space'e aittir; ayrıca bir Proje veya Sprint'e de ait olabilir. Hedefi ve açıklamayı, durumu, önceliği, tarihleri, etiketleri ve görev türünü, sorumlu kişiyi, onu yürütmek üzere atanan Agent veya Crew'ü, yorumları ve ekleri, ayrıca Agent yürütme durumunu, izini ve sonucunu kaydeder. Bir çalıştırma tıkandığında, tıkanma Görev'in üzerindedir; onu yarın devralacak kişi tam orada bulur.
Agent kurulumları ekibin ortak malı olur. Bir Agent, tek seferlik bir prompt değil, kaydedilmiş bir çalışma yapılandırmasıdır: talimatlar, Runtime, Skill'ler, depolar, ortam ve çalıştırma ayarları. Bir ekip, aynı talimatları her seferinde yeniden yazmadan kod değişiklikleri, inceleme, test, dokümantasyon veya operasyonel triyaj için ayrı Agent'lar tutabilir. Kodlama ajanı Skill'inin ne olduğuna dair açıklamamız, yeniden kullanılabilir talimat kısmını ele alıyor.
Koordinasyon gerektiğinde bir yapıya kavuşur. Bir Crew, tek bir lider Agent tarafından koordine edilen, yeniden kullanılabilir bir Kişiler ve Agent'lar grubudur; rol bazlı işbirliğinden, sıralamadan veya hangi Agent'ın sıradaki adımı atacağına bir liderin karar vermesinden fayda sağlayan işler içindir. Tek bir Agent yeterliyse tek bir Agent kullanın; Crew'ler rehberi ne zaman bir Crew'e uzanmamanız gerektiğini açıkça anlatıyor.
Takip aracı bağlı kalır. Sharkly'nin Jira entegrasyonu Jira Cloud ile Jira Server veya Data Center'ı destekler; içe aktarma, tek yönlü senkronizasyon veya çift yönlü senkronizasyon bir Jira projesini bir Space'e bağlar. Jira'dan vazgeçemeyen ekiplerin vazgeçmesine gerek yok.
Runtime'lar genişletilebilir. Yerel servis istediğiniz yürütme yeteneğini algılamadığında, Computer detayından özel bir ACP Runtime ekleyebilirsiniz: simgeyi, adı ve başlatma komutunu yapılandırın, kaydedin, ardından Test connection'ı seçin.
Örnek bir senaryo
On iki kişilik bir ekip bir web uygulaması ve bir dahili veri servisi geliştiriyor. Sekiz geliştirici Mac'te, ikisi Windows'ta ve ikisi işlerinin çoğunu veri hattının bulunduğu bir Linux makinesinde SSH üzerinden yapıyor.
Mac'teki sekiz geliştirici paralel ajanları yerelde çalıştırmaktan memnundu. Diğer dördü buna katılamıyordu ve asıl sorun buydu: araçlar sekiz kişinin nasıl çalıştığını anlatıyordu, ekibin nasıl çalıştığını değil.
Donanımı standartlaştırmak yerine Computer'ları bağladılar: birkaç dizüstü bilgisayar, artı olarak pipeline ortamına ve staging'e giden ağ rotasına zaten sahip olan Linux makinesi. Pipeline'a ihtiyaç duyan iş orada çalışıyor. Bir geliştiricinin yerel kurulumuna ihtiyaç duyan iş o dizüstü bilgisayarda çalışıyor. Windows geliştiricileri de aynı şekilde bağlanıyor.
Her çalıştırma yine izole bir worktree alıyor; vazgeçmeyi reddettikleri kısım da buydu. İzole worktree'lerde paralel ajan çalıştırma rehberimiz, eşzamanlı çalıştırmaları güvenli kılan mekaniği ele alıyor.
Değişen şey, bir gözden geçirenin ne gördüğü oldu. Birinin makinesinden beliren bir diff yerine, Görev; hedefi, çalıştıran Agent'ı, üzerinde çalıştığı Computer'ı, izi, engelleyicileri ve tartışmayı gösteriyor. Günlük toplantıda sekiz ayrı çalışma alanı listesi değil, sprint okunuyor.
Sharkly vs Conductor: adil bir karşılaştırma
| Conductor | Sharkly | |
|---|---|---|
| Kategori | Yerel macOS paralel ajan çalıştırıcısı | Kişiler ve Agent'lar için iş yönetimi ve yürütme katmanı |
| Platformlar | macOS; dokümantasyon Windows ve Linux'un henüz sunulmadığını belirtiyor | CLI ve yerel servis için macOS, Linux ve Windows kurulumları |
| Agent'lar | Claude Code, Codex ve Cursor | Computer üzerinde algılanan Runtime'lar, artı yapılandırdığınız özel ACP Runtime'lar |
| Yürütme ana makinesi | Mac'iniz, artı ücretli katmanlarda Conductor Cloud çalışma alanı saatleri | Bağladığınız Computer'lar: yerel, uzak sunucu, konteyner veya desteklenen bulut ana makinesi |
| İzolasyon | Her ajan için izole çalışma alanları | Her çalıştırma için izole worktree'ler, ortak bir Görev'e bağlı |
| İş birimi | Çalışma alanı veya oturum | Görev, isteğe bağlı olarak bir Proje veya Sprint içinde |
| Ekip özellikleri | Teams'te canlı işbirliği, merkezi faturalandırma, yönetici portalı; Enterprise'da SAML SSO ve SCIM | Organizasyonlar, Space'ler, paylaşılan Agent'lar, Crew'ler ve inceleme akışı |
| Model faturalandırması | Kendi aboneliklerinizi ve anahtarlarınızı getirin | O araçlarda zaten yapılandırılmış abonelikler veya API anahtarları |
| Takip aracı entegrasyonu | Takip aracınızla yan yana çalışır | Cloud, Server ve Data Center için çift yönlü Jira senkronizasyonu |
Sık yapılan hatalar
Paralellik üzerinden karşılaştırma yapmak. İkisi de paralel çalıştırmaları iyi izole ediyor. Bu özelliğe göre karar vermek size hiçbir şey söylemez. Platform kapsamına, yürütme ana makinesine ve planın yürütmeyle birlikte yaşaması gerekip gerekmediğine göre karar verin.
Modası geçmiş "tek kişilik araç" çerçevesini kullanmak. Conductor'ın canlı işbirliği ve yönetici portalı olan bir Teams katmanı var. Biri size bir ekibe hizmet edemeyeceğini söylüyorsa, yakın zamanda kontrol etmemiş demektir.
İhtiyacınız olmayan bir iş sistemi eklemek. Herkes macOS'taysa, planlama takip aracınızda sorunsuz yürüyorsa ve ajanlar dizüstü bilgisayarlarda mutlu mesut çalışıyorsa, bir iş katmanı fazladan yüktür. Ona hayır deyin.
Araca uyması için donanımı standartlaştırmak. Bir aracın çalışması için Mac satın almak, vermeden önce üzerinde düşünmeye değer bir karar; özellikle de işin bir kısmı zaten bir sunucuya aitse.
Sonuç
Conductor, odaklanmış bir fikrin en iyi hâli: paralel ajanlar, izole çalışma alanları, temiz inceleme, Mac'te yerel çalışma ve üstüne eklenen ekip katmanları. Ekibiniz macOS'a sığıyorsa ve planlamanızın zaten bir yuvası varsa, bu odak bir özelliktir ve onu daha ağır bir şeyle değişmemelisiniz.
Sharkly farklı bir soruya cevap veriyor: ajan işi bir sunucuya ait olduğunda nerede çalışır, karma platformlu bir ekip nasıl katılır ve plan, yürütme izi ve insan kararıyla aynı kayıtta nasıl kalır. Sharkly, Claude Code, Codex veya diğer yürütme araçlarının yerine geçmez. Ekibinizin zaten kullandığı araçların etrafına ortak görev, Computer, bağlam, kontrol ve inceleme katmanını ekler.
Paralel ajan kurulumunuz çalışıyorsa ama ekibinizin yalnızca bir kısmı için çalışıyorsa, boşluk tam da orasıdır. Sharkly ile başlayın, dizüstü bilgisayar olmayan bir Computer bağlayın ve ona bir Görev atayın.
SSS
Conductor Windows veya Linux'ta çalışıyor mu? Kurulum dokümantasyonu, Conductor'ın henüz Windows veya Linux için sunulmadığını belirtiyor ve bildirim için kaydolmanızı öneriyor. Karar vermeden önce güncel dokümantasyona bakın.
Sharkly, ajanları Conductor'ın çalışma alanları gibi izole worktree'lerde çalıştırıyor mu? Evet. Paralel ajanların çakışmaması için çalıştırmalar izole edilir; izolasyon yerel bir çalışma alanı listesi yerine ortak bir Görev'e bağlıdır.
Conductor'ı kullanmaya devam edip Sharkly'yi de ekleyebilir miyim? Evet, ancak genellikle her iş parçası için tek bir yuva seçmek daha temiz olur. Yaygın bir ayrım, kişisel işler için yerel paralel çalıştırmalar ve ekibin görmesi, ataması ve incelemesi gereken işler için Sharkly kullanmaktır.
Sharkly hangi ajanları destekliyor? Yerel servisin bağlı Computer üzerinde algıladığı Runtime neyse onu ve simge, ad ve başlatma komutuyla yapılandırdığınız herhangi bir özel ACP Runtime'ı.
Her birinde model kullanımını kim ödüyor? İkisi de bunu size bırakıyor. Conductor'ın ücretsiz katmanı kendi aboneliklerinizi ve anahtarlarınızı getirin diyor; Sharkly ise model kullanımının o araçlarda yapılandırılmış abonelikler veya API anahtarları üzerinden devam ettiğini belirtiyor.
Sharkly özel bir sunucu gerektiriyor mu? Hayır. Bir Computer bir dizüstü bilgisayar olabilir. Mesele, illa öyle olmak zorunda olmaması; böylece belirli bir ortama ihtiyaç duyan iş, o ortamın zaten var olduğu yerde çalışabilir.
