agentic 工作流
Clears 协调跨系统的一组 agents,使交付工作能够被编排、观察,并在从需求到代码的过程中保持可靠。
Clears 是面向软件交付的 AI 执行层。网站说明,它会将需求故事转化为团队仓库中的已审查 Pull Request,目标是在减少人工协调的情况下,让工作从需求推进到已交付代码。
Clears 不仅仅是代码助手;它被描述为一个可编排 agentic 工作流、在多次运行中保持共享上下文,并通过可视化看板和后台流程跟踪工作的系统。该产品面向希望自动化执行,同时仍让人类能够引导、审查和介入的工程团队。
Clears 协调跨系统的一组 agents,使交付工作能够被编排、观察,并在从需求到代码的过程中保持可靠。
共享上下文层让每个 agent 在每次运行时都拥有相同的记忆,这有助于减少重复设置,并保持跨任务的一致性。
Clears 可以在后台分析工单,以定位问题根因、评估范围,并在工作被升级或执行前评估风险与可行性。
实时任务看板将每个工单与其 agent 会话绑定,让团队能够查看工作从需求到合并 Pull Request 的进展,并在需要时介入。
通过 MCP,产品可在终端中运行,使代码 agent 能调用 Clears 获取上下文,并从一个提示词发起任务。
价格页列出了与 Jira、GitHub、Bitbucket、GitLab 和 Slack 的集成,覆盖常见的需求录入、代码和协作工具。
当工程团队有一批需要转化为实施工作的需求故事或工单,并希望在规划与编码之间减少人工交接时,可使用 Clears 进行执行管理与审查。
使用后台流程对进入的工作进行分诊,将需要升级处理的事项与可自动执行的事项区分开来,并在开发人员投入时间前评估范围。
使用任务看板跟踪工单在 agent 会话中的流转,监控进度,并在工作偏离预期需求时介入。
当开发人员希望从自己的终端启动、跟踪或获取 agent 工作,同时保持看板与执行上下文同步时,可使用 MCP/终端编排。
当更大的研发组织需要自定义工作流、更多团队成员以及部署到其自身 VPC 时,可使用 Enterprise 方案。
Clears 是面向工程团队的 AI 执行层。它接收需求故事或工单,对其进行分析,并将其转化为可追踪的工作,最终可产出已审查的 Pull Request。
源文将 Clears 定位为不只是代码助手。它协调 agentic 工作流,在多次运行之间维护上下文,并通过看板和后台流程管理任务,而不仅仅是充当基于提示词的辅助工具。
页面显示,Clears 可与您现有的流程和工具协同工作,并集成 Jira、GitHub、Bitbucket、GitLab 和 Slack。Enterprise 客户还列出了专门的入职与实施计划。
价格页显示,Pro 方案最多支持 10 位用户,而 Enterprise 支持不限团队成员。这表明小团队可以先从 Pro 开始,而大型组织可以转向 Enterprise。
价格页注明 Enterprise 可部署在您自己的 VPC 中。网站还列出了 SOC 2 认证和安全 FAQ 部分,但在收集到的文本中没有提供更详细的公开部署文档。
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