智能体工作流编排
Clears 在各个工程系统中协调 AI 智能体集群，使团队能够通过统一的工作流层分配、运行、观察和管理软件任务。
什么是 Clears？
Clears 是面向智能体软件交付的编排层。它在整个软件开发生命周期中协调 AI 智能体、工程工具和工作流步骤，将需求与用户故事转化为可跟踪的工作，并在各个代码仓库中推进至经过审查的拉取请求。
该平台面向希望并行执行软件任务，同时保持可见性与控制力的工程团队。它为智能体运行提供共享上下文，为新进入的工作提供后台分析，并通过任务看板将每个工单与其活动中的智能体会话及生成的拉取请求关联起来。
Clears 能做什么？
后台分析
该平台可以持续分析工单，帮助进行根因调查、范围定义、风险评估和可行性审查。工作可以自动处理，也可以在需要时升级给工程团队。
共享上下文层
Clears 为不同运行中的智能体提供共享记忆，减少任务启动时重新构建上下文的需要，并帮助智能体基于相同的项目信息开展工作。
实时任务看板
每个工单都与中央看板中的实时智能体会话相连接。团队可以监控从需求到拉取请求的进度，在工作偏离方向时进行引导，并行运行任务，并在之后恢复工作。
MCP 与终端访问
通过 MCP，编码智能体可以使用 Clears 访问上下文、完善需求，以及启动、跟踪和记录后台任务。工程师也可以在任何阶段将单个任务带回终端。
工程工具集成
Pro 计划列出了与 Jira、GitHub、Bitbucket、GitLab 和 Slack 的集成，并提供供团队使用的共享工作区。
使用场景
“分流大量工单积压”
工程团队可以使用后台分析调查并界定大量原始工单的范围，评估可行性与风险，并将工单分派给自主处理流程或升级至人工处理。
“并行运行多个实现任务”
面对多个相互独立的事项时，团队可以使用任务看板启动并行的智能体会话、监控每项任务，并在一个位置查看进度，而不必管理彼此孤立的运行。
“从需求推进到拉取请求”
产品和工程工作流可以使用 Clears 将用户故事或需求与实现活动及其在已连接代码仓库中生成的经过审查的拉取请求关联起来。
“从终端继续工作”
偏好基于终端工作流的开发者可以使用 MCP 提供上下文、启动任务、检查进度，并在不离开终端的情况下接管正在运行的任务。
“跨工程工具协调交付”
在问题跟踪、源代码管理和沟通工具之间开展工作的团队，可以将列出的 Jira、GitHub、Bitbucket、GitLab 和 Slack 集成纳入共享交付工作流。
常见问题
Clears 能做什么？
Clears 从需求到软件交付，协调 AI 智能体、工程工具和工作流。其所述产出是在已连接代码仓库中生成经过审查的拉取请求。
工程师如何控制任务？
工程师可以从任务看板监控和引导工作，并行运行事项，在中断处恢复任务，或通过 MCP 从终端访问单个任务。
Clears 集成了哪些工具？
Pro 定价计划列出了 Jira、GitHub、Bitbucket、GitLab 和 Slack 集成。
有免费试用吗？
有。定价页面提供可完整访问的免费试用，并说明开始使用无需信用卡。
Clears 支持企业部署吗？
Enterprise 计划列出了自定义工作流、专属客户工程服务、带 SLA 承诺的优先支持、大规模代码库分析、部署在客户自有 VPC 中，以及定制化入门与实施服务。
快速信息
- 类别
- 开发者工具
- 主要用户
- 工程团队
- 核心工作流
- 从需求和工单到经过审查的拉取请求
- 访问方式
- Web 任务看板和支持 MCP 的终端工作流
- 列出的集成
- Jira、GitHub、Bitbucket、GitLab 和 Slack
- 试用
- 可完整访问的免费试用；无需信用卡
Clears 流量分析
流量数据仅供参考。
- 域名评分
- 9
