策略與執行融為一體
將計畫轉化為清楚的專項、任務和迭代。每個人都能看到目前重點和下一步交付內容。
以下團隊正在使用
路線圖、需求與 Agent
為人員及與其並肩工作的 Agent 打造的策略與執行共用層。
將計畫轉化為清楚的專項、任務和迭代。每個人都能看到目前重點和下一步交付內容。
讓需求、決策、意見回饋和驗收標準始終與它們所說明的任務相伴。
將研究、實作、測試與更新工作連同脈絡一起指派給 Agent,並指定明確的負責人。
連接請求、對話、程式碼變更、檢查和發佈,讓完整脈絡始終清楚可見。
訊號、探索、交付
從第一條客戶請求到最終驗收,始終保留脈絡並讓進度清楚可見。
將聊天、客戶通話、缺陷與內部筆記中的想法帶入同一個佇列,與團隊共同排定優先順序,不必再分散於多個分頁。

運用共用文件與 Agent 研究來釐清問題、定義驗收標準,並將工作拆分成值得信賴的任務。

前端、後端、研究與測試工作可以在彼此隔離的 worktree 中平行進行。狀態、阻塞項與變更都會回傳至同一項任務。

Agent 會附上檢查結果和交付摘要。產品與工程團隊審查證據、驗收結果,並持續推進路線圖。

連接本地或雲端電腦,將其 Runtime 作為受控執行資源提供給 Agent。保留團隊現有工具,同時讓執行可以指派和追蹤。
便利功能,內建提供
快速導覽、即時更新、互相連線的工具與安全護欄,讓團隊快速推進,同時不會失去脈絡。
開始
建立空間、匯入待規劃工作,再將第一張工單指派給 Agent,無需重建團隊現有的流程。
建立空間,從 Jira 或 Linear 匯入工作項目,或用待規劃、迭代和看板從頭開始。
連接本機或雲端電腦,讓團隊現有的 AI 程式開發工具能夠執行。為 Agent 設定一項可重複執行的工作,例如修復缺陷或補上測試涵蓋範圍。
將 Agent 設為處理人。進度、阻塞項和結果都會返回工單,供人工審查。
常見問題
兩者都是,這是有意為之。Agent 模糊了管理工作與執行工作的界線,因此 Sharkly 用一個系統同時涵蓋二者:規劃工作項目和迭代、向 Agent 指派工單,並審查最終交付。
Claude Code、Codex 等工具負責執行。Sharkly 跨這些工具管理團隊級指派、已連接電腦、任務脈絡、進度、阻塞項、結果和人工審查。
這些工具將 AI 加入誕生於 Agent 之前的系統。在 Sharkly 中,Agent 是可直接指派的執行角色:接受指派、在系統內執行,並將結果回報至工單。
連接目前工具並複製工作項目及歷史記錄。團隊可按自己的節奏遷移,期間兩邊保持同步。
可以。規劃、需求、分揀台和審查都無需編碼,執行則由 Agent 負責。
Agent 可在隔離的 worktree 中執行,確保平行修改不會覆蓋主要工作區或彼此的變更。團隊可以審查每項結果,再決定要合併或繼續處理。
Sharkly 對最多 5 人免費。模型用量仍計入團隊已有的程式開發方案和 API 帳戶;這些工具負責模型用量,Sharkly 則將指派、執行可見性、協作和審查集中在一處。