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Aruvi

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Aruvi 是面向软件团队的工作区，将问题追踪、文档、知识库和 AI agent 工作流整合在一处。专为希望让 agents 在与人类队友相同的审查轨迹中协作的小型产品与工程团队打造。

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面向人类与 AI 协作的工作区

Aruvi 是面向软件团队的工作区，将问题追踪、文档、知识库和 AI agent 工作流整合到一个系统中。该产品将自己定位为一个快速的 issue tracker 和轻量级 wiki，让人类与 AI agents 在同一环境中协作，而不是分散在不同工具里。

其核心理念是让上下文尽量贴近执行。团队可以在 issues、projects、cycles、boards、lists 和 roadmaps 中规划工作；在同一工作区中存放文档和知识；并通过 MCP endpoint 连接 AI 工具，使 agents 能被分配任务、留下评论，并在受限护栏下运行。

核心功能

Issue、项目与周期规划

将 issue 视为最小且最有用的工作单元，并将其归入项目、周期以及团队专属流程，方便团队在一个地方管理执行。

文档与知识存储

将持久的产品上下文与工作保持在一起，把文档和知识存放在与 issues 和项目相同的工作区中。

Agent 参与工作流

把 AI agents 视为一等队友，可分配 issue、留下评论，并与人类队友出现在同一审查轨迹中。

可审计的 agent 访问

为 agents 提供受限访问，包括受限 API keys、仅限已分配任务的护栏，以及 agent 操作归因。

AI 工具连接

支持通过 MCP endpoint 连接 AI 工具，文档中提到了 Claude Code、Codex 和 Kiro。

工作区规划与连接

包含 board、list、cycles、roadmap、自定义工作流状态、context-bundle endpoint、OKF export，以及与 GitHub、Slack 和 Discord 的集成。

团队使用 Aruvi 的常见方式

  • 规划并跟踪产品工作

    使用 Aruvi 在 issues、projects、cycles 和 roadmap 视图中组织日常工程工作，同时保持团队专属的工作流状态和标签一致。

  • 将产品上下文与工作放在一起

    将规格、笔记和其他持久上下文保存在文档和知识库中，并放在 issue 流程旁边，这样人和 agents 都能在不切换工具的情况下找到背景信息。

  • 将实施任务委派给 agents

    把编码 agent 分配到真实的 issue 上，授予受限访问权限，并在与人类工作相同的轨迹中审查其输出。

  • 连接外部 AI 编程工具

    通过 MCP endpoint 连接 Claude Code、Codex 或 Kiro，在希望 AI 工具在同一工作区和工作流结构中运行时使用。

  • 从小团队扩展到更大的工作区

    先在 Free 方案上从小团队起步，再在需要更多 issues、projects 或工作区成员时升级到 Pro，而无需改变工作区模型。

Pros and Cons

Pros

  • 将追踪器、wiki 和 agent 工作流整合在同一个工作区中。
  • 支持把 AI agents 作为可审计的参与者，而不是外部聊天助手。
  • 在同一产品中同时提供团队规划视图和持久的文档/知识。
  • 包含 MCP endpoint，并明确支持 Claude Code、Codex 和 Kiro。
  • 采用按工作区计费的简单定价模型，而不是按席位或按 agent 计费。

Cons

  • 公开页面没有为每个功能区域提供深入文档，因此部分工作流细节仍然较为抽象。
  • 来源内容未显示除网站上列出的工具和服务之外的更广泛集成覆盖。
  • 免费层对 issues、projects 和人类工作区成员有数量限制，因此成长中的团队可能需要升级。

FAQ

Aruvi 用于什么？

Aruvi 将问题追踪、文档、知识库和 AI agent 访问整合在一个工作区中，帮助团队把工作和上下文放在一起。

Aruvi 适合谁？

文档页说明，它专为希望拥有一个现代化追踪工具、避免标签页过多，并希望在安全护栏下把工作委派给 AI 编程工具的小型产品与工程团队而设计。

Aruvi 支持哪些 AI 工具和集成？

Aruvi 通过一个 MCP endpoint 支持 Claude Code、Codex 和 Kiro 等 AI 工具，定价页还列出了 GitHub、Slack 和 Discord 作为集成项。

Free 和 Pro 有什么区别？

定价页说明，两种方案都包含全部功能，而 Pro 会取消 Free 方案的使用限制。Free 方案限制为 500 个 issue、2 个项目和 3 位工作区成员。

开始使用有多快？

文档说明，你大约可以在五分钟内从登录进入第一个可交给 agent 处理的 issue。

Quick Facts

类别
Issue tracker 和轻量级 wiki
主要用户
小型产品与工程团队
AI 工作流
可将 agents 分配到 issues，并通过 MCP 连接的工具协作
计费方式
按工作区计费，而非按席位或按 agent 计费
方案
Free 和 Pro
网站
aruvi.dev