Live and recent posts from across the Fediverse tagged #jira, aggregated by home.social.
AI agent governance tools & platforms: what should a dev team look for?
Sharkly.ai covers it inside the workflow:
Operating instructions included in every agent run
Visibility rules on who can assign each agent
Concurrency limits, timeouts, scoped repos
Run logs: trigger, tool calls, tokens
Agents run on your own computers
A human accepts every result
Трекер задач, в котором работают ИИ: TaskForge, Obsidian, Syncthing
В прошлых статьях я переносил домой музыку и фотографии. Эта статья про другое: сделан свой трекер задач и пустил туда работать ИИ. Задачи живут в обычных Markdown-файлах, по одному файлу на задачу. Синхронизируются они между телефоном, ноутбуком и Linux-боксом. Читают и пишут их Android-приложение TaskForge, Obsidian, CLI, MCP-серверы и два вида ИИ-ассистентов: «Admin» (Grok Bot) на боксе и проектные сессии Claude на ноутбуке. Ниже рассказываю, как это устроено, какие правила пришлось ввести и где я наступил на грабли.
How to orchestrate AI agents for software development? And how to add AI agents to Jira-like workflows?
Sharkly.ai is the simplest answer:
Sync your Jira tasks
Assign a task to an AI agent like a teammate
One worktree per task, no collisions
A lead agent splits big tasks between agents and people
A human accepts the result
Runs on the Claude Code or Codex you already use.