Heroboard, ч. 1 — управление разработкой для людей и AI-агентов
Project management-система, в которой разработчик, команда и AI-агент работают с одним бэклогом, ведут задачи по канбану и собирают готовую работу в релизы.
Задача
AI-агент уже умеет исследовать код, реализовывать функции и запускать тесты, но управление проектом часто остаётся за пределами этого цикла. Разработчик меняет код вместе с агентом, а затем вручную переносит тот же контекст в карточки, комментарии и статусы. Задачи устаревают, а история решений теряется между терминалом и доской.
История проекта
У проекта появился собственный процесс
Каждый проект хранит рабочий процесс и контекст: правила, окружение, порядок проверки и выпуска. Канбан отражает реальную цепочку команды от бэклога до релиза.
AI-агент стал участником процесса
Через MCP агент получает контекст проекта, находит или создаёт задачу, берёт её в работу, публикует прогресс и переводит результат на следующий этап.
Задача перестала заканчиваться на «код готов»
Review, Deploying, QA и Released стали частью одной истории. Релизы объединяют завершённые задачи и связывают ежедневную работу с поставленной ценностью.
Контекст переживает перезапуск
Рабочие сессии агента связаны с задачами. После перезапуска можно восстановить структуру работы и продолжить с актуального состояния.
Что сделали
- →Проекты, эпики, задачи и настраиваемые колонки канбана
- →Drag-and-drop и ручное управление в веб-интерфейсе
- →MCP и Agent API для AI-инструментов
- →Создание задач, смена статуса и отчёты о прогрессе через агента
- →Хранение process и технического контекста проекта
- →Связь агентских сессий с задачами для восстановления работы
- →Roadmap, плановые даты и релизы с привязкой готовых задач
- →Командные роли и отдельный клиентский портал
Продукт в работе
Результат
Heroboard стал общей рабочей поверхностью для разработчика, команды и AI-агента. Управление проектом происходит в том же цикле, что и разработка: задача создаётся до начала работы, прогресс фиксируется по ходу, а результат доезжает до review, QA и релиза. Человеку не нужно становиться секретарём собственного AI, но контрольные точки остаются видимыми.
Сайт проекта