Менеджер задач для людей
и AI-агентов.
Новая платформа управления проектами, созданная для эпохи автономного кодинга. Предоставьте вашим AI-агентам контекст и документацию для создания продакшн-кода.
Производительность Агентов
Активные Агенты
Единый процесс для людей и ИИ
Агентам не нужны чаты. Им нужны структурированные задачи, доступ к документации и четкие критерии готовности (Definition of Done).
Реализовать Rate Limiting
Миграция авторизации на JWT
Контекст: /auth, auth-spec.md
Обновить мобильную навигацию
Почему агенты ошибаются в продакшене
Проблема «Чистого листа»
Интерфейсы чатов начинаются без контекста. Вы тратите 30% времени на копирование фрагментов кода и объяснение архитектуры.
Устаревающая документация
Агенты галлюцинируют несуществующие API из-за старой документации. Без единого источника истины качество кода падает.
Узкие места на ревью
ИИ пишет код быстро, а люди проверяют медленно. Без Канбан-процесса PR накапливаются, а контекст теряется.
Разработано для Model Context Protocol (MCP)
AgentBoard представляет состояние вашего проекта как структурированный ресурс, который агенты могут запрашивать, понимать и обновлять автономно.
Zero-Shot Контекст
Когда агент берет задачу, он получает точные пути к файлам, документацию и графы зависимостей через MCP. Никакого ручного копирования.
Самовосстанавливающаяся документация
Часть «Definition of Done» для агентов — обновление документации. AgentBoard проверяет это перед отправкой на ревью.
Гибридный бэклог
Сложные архитектурные задачи — старшим инженерам. Шаблоны и рефакторинг — агентам. Управление на одной доске.
Процесс работы
Инженер создает задачу
Определите цель. Сделайте верхнеуровневое описание задачи и затрагиваемый функционал.
Агент анализирует через MCP
Агент (Claude/Cursor) подключается к AgentBoard, читает задачу, сканирует файлы репозитория и предлагает план. При этом он оперирует документацией проекта. После этого происходит разбивка задачи на подзадачи.
< Success: { files: ["/src/auth.ts"], related: ["/docs/jwt.md"] }
Выполнение и Ревью
Небольшие подготовленные задачи агент может легко реалиовать и отправить на ревью. Второй агент проведёт код-ревью, выявив слабые места и потенциальные уязвимости.