战略与执行融为一体
将计划转化为清晰的专项、任务和迭代。每个人都能看到当前重点和下一步交付内容。
以下团队正在使用
路线图、需求与 Agent
为人员及与其并肩工作的 Agent 打造的战略与执行共享层。
将计划转化为清晰的专项、任务和迭代。每个人都能看到当前重点和下一步交付内容。
让需求、决策、反馈和验收标准始终与它们所说明的任务相伴。
将研究、实现、测试和更新工作连同上下文一起指派给 Agent,并明确责任人。
连接请求、对话、代码变更、检查和发布,让完整脉络始终清晰可见。
信号、探索、交付
从第一条客户请求到最终验收,始终保留上下文并让进度清晰可见。
将聊天、客户通话、缺陷和内部笔记中的想法汇入同一队列,与团队共同确定优先级,不再分散于多个标签页。

利用共享文档和 Agent 调研来厘清问题、定义验收标准,并将工作拆分为值得信赖的任务。

前端、后端、调研和测试工作可以在彼此隔离的工作树中并行开展。状态、阻碍和变更都会回传到同一任务。

Agent 会附上检查结果和交付摘要。产品与工程团队审核证据、验收结果,并持续推进路线图。

连接本地或云端电脑,将其 Runtime 作为受控执行资源提供给 Agent。保留团队现有工具,同时让运行可以指派和追踪。
贴心功能,内置提供
快速导航、实时更新、互联工具和安全护栏,让团队快速推进而不丢失上下文。
开始
创建空间、导入待规划工作,并将第一张工单交给 Agent,无需重建团队现有流程。
创建空间,从 Jira 或 Linear 导入问题,或用待规划、迭代和看板从头开始。
连接本地或云端电脑,让团队现有的 AI 编码工具能够执行。为 Agent 分配一种可重复的工作,例如修复缺陷或补充测试覆盖。
将 Agent 设为处理人。进度、阻塞项和结果都会返回工单,供人工审核。
常见问题
两者都是,这是有意为之。Agent 模糊了管理工作与执行工作的界线,因此 Sharkly 用一个系统同时覆盖二者:规划问题和迭代、向 Agent 指派工单,并审核最终交付。
Claude Code、Codex 等工具负责执行。Sharkly 跨这些工具管理团队级指派、已连接电脑、任务上下文、进度、阻塞项、结果和人工审核。
这些工具将 AI 加入诞生于 Agent 之前的系统。在 Sharkly 中,Agent 是一等队友:接受指派、在系统内执行,并向工单反馈。
连接当前工具并复制问题及历史记录。团队可按自己的节奏迁移,期间两边保持同步。
可以。规划、需求、分拣和审核都无需编码,执行则由 Agent 负责。
Agent 可在隔离的工作树中执行,确保并行修改不会覆盖主工作区或彼此冲突。团队可以审核每项结果,再决定合并还是继续。
Sharkly 对最多 5 人免费。模型用量仍计入团队已有的编码方案和 API 账户;这些工具负责模型用量,Sharkly 则将指派、执行可见性、协作和审核集中在一处。