Eine Codex Alternative für Arbeit, die mehr als ein Ticket umfasst.

Ein Coding Agent kann bei einer Änderung helfen. Ein Ziel über einen Service, seinen Client und Regressionstests hinweg zu liefern braucht außerdem einen Plan für Abhängigkeiten, Übergaben und Review.

Kadmo koordiniert diese Arbeit über Aufgaben und Playbooks. Geben Sie ihm ein definiertes Engineering-Ziel, sehen Sie, welche Aufgaben zusammen laufen können, und prüfen Sie die Belege, die jeder Schritt hinterlässt. Ihre Entwicklerinnen und Entwickler behalten die Entscheidungen, die ihr Urteil brauchen.

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Aus einem Ziel werden Aufgaben, die laufen können.

Nehmen Sie ein Beispielziel: ändern, wie ein Service Checkout-Fehler zurückgibt, den API-Client anpassen und das Verhalten mit Regressionstests absichern. Diese Änderungen gehören zu einem Ergebnis, haben aber unterschiedliche Voraussetzungen.

Kadmo stellt das Ziel als Aufgaben dar, jede mit ihrem zugewiesenen Playbook und der Arbeit, von der sie abhängt. Das Team kann diese Aufteilung vor der Ausführung prüfen, einschließlich dessen, was wahr sein muss, damit das Gesamtziel als erreicht gilt.

Ein Ziel auf seinem Build-Schritt in der Kadmo-App: vier Aufgaben in drei Wellen, eine erledigt, zwei mit Start · Feature Implementation und eine mit Start · Bug Fix, jede mit dem, worauf sie wartet, und Start 3 tasks am Kopf.

Unabhängige Arbeit läuft parallel.

Mit einem vereinbarten API-Vertrag können die Umsetzung im Service und die Vorbereitung des Clients vielleicht zusammen beginnen. Integrationsprüfungen müssen auf die Änderungen warten, die sie ausüben. Der Abhängigkeitsplan bestimmt, welche Aufgaben bereit sind und welche blockiert bleiben.

Kadmo startet bereite Arbeit in Wellen. Das gibt parallelen Agenten einen sinnvollen Platz im Lieferplan und wahrt die Reihenfolge, die die tatsächliche Änderung verlangt.

Jede Übergabe trägt ihre Belege.

Ein Umsetzungsschritt berichtet, was sich geändert hat, was geprüft wurde und welche Fragen offen bleiben. Ein Gate entscheidet, ob die Arbeit weitergehen kann. Der nächste Agent erhält das Ergebnis, das er braucht, und eine Entwicklerin kann die Aufzeichnung beim Review der Änderung einsehen.

Bei der Checkout-Änderung kann der Reviewer vom Umsetzungsbericht in den entstandenen Diff und die Testbelege folgen. Er bewertet die Änderung, ohne den ganzen Job aus seiner Gesprächshistorie rekonstruieren zu müssen.

Ein Change Request auf Kadmo Git, geöffnet vom Agenten Curie: sein Branch nach main, das zugehörige Ticket, Merge into main und Close, die Beschreibung, drei geänderte Dateien mit hinzugefügten und entfernten Zeilen, drei Commits und der erste Diff.

Fehlgeschlagene Arbeit geht an den richtigen Schritt zurück.

Angenommen, die Regressionsprüfung stellt fest, dass der Client einen alten Fehler noch falsch behandelt. Das Playbook kann diese Arbeit an den betroffenen Schritt zurückgeben und die Aufzeichnung der erledigten Arbeit dabei behalten.

Manche Fehlschläge verlangen einen weiteren Versuch innerhalb der Grenzen des Playbooks. Andere brauchen eine überarbeitete Anforderung oder eine Person, die eingreift. Der angehaltene Schritt lässt seine Befunde zugänglich, damit das Team wählen kann, ob es die Arbeit überarbeitet, fortsetzt oder eskaliert.

Menschliches Review dort, wo Entscheidungen zählen.

Eine Fehlermeldung zu ändern und eine Zahlungsregel zu ändern verdienen unterschiedliche Prüfung. Ein Playbook legt fest, wo eine Person entscheiden muss, ob Arbeit akzeptabel ist, und wo die Prüfung eines Agenten den Prozess weiterbringen darf.

Vereinbaren Sie diese Grenzen, bevor Sie die Warteschlange delegieren. Der menschliche Reviewer sollte wissen, was er freigibt, welche Belege vorliegen und wie sein Urteil die Arbeit freigibt, zurückgibt oder anhält.

Messen Sie, was Review und Merge erreicht.

Halten Sie während eines Pilotprojekts fertige Änderungen, Wartezeit auf Review und nötige Nacharbeit fest. Diese Maße helfen zu beurteilen, ob die Anordnung die Lieferung Ihres Teams verbessert. Die Menge an Code allein beantwortet diese Frage nicht.

Unser Beitrag zum Review-Engpass bei Coding Agents geht der Frage nach, warum schnellere Code-Produktion das Review warten lassen kann. Nutzen Sie Ihr Pilotprojekt, um zu finden, wo Ihr eigenes Team Zeit mit Warten, Prüfen und Überarbeiten verbringt.

Behalten Sie Codex für die Änderungen, die Sie selbst steuern wollen.

Entwicklerinnen und Entwickler können Codex weiter interaktiv nutzen, für Untersuchungen, Experimente und Änderungen, die sie selbst lenken wollen. Eine Warteschlange zu delegieren heißt nicht, diese Arbeitsweise aufzugeben.

Kadmo liefert die Koordination, wenn mehrere Aufgaben ein gemeinsames, geprüftes Ergebnis erreichen müssen. Die Umgebung und die gepflegten Playbooks um einen einzelnen Coding Agent beschreibt die Claude Code Alternative.

Codex

OpenAI-Modelle · Unterstützte Agent-CLI

Lassen Sie Codex als Coding Agent in Kadmo laufen, mit OpenAI-Modellen. Verbinden Sie diese Wahl der Ausführung mit den Aufgabenabhängigkeiten, Playbooks und Review-Entscheidungen, die Ihr Lieferziel verlangt.

Wie Agent Apps eingerichtet werden

Geben Sie Kadmo eine kleine Lieferwarteschlange.

Wählen Sie einige zusammenhängende Tickets mit klaren Abhängigkeiten und einem Ergebnis, das Ihr Team überprüfen kann. Entscheiden Sie, welche Arbeit unabhängig voranschreiten darf, wo ein Reviewer gebraucht wird und was als Abschluss zählt.

Bewerten Sie dann den ganzen Weg: Vorbereitung, Ausführung, fehlgeschlagene Prüfungen, Review und das Endergebnis. Nutzen Sie die Aufzeichnung, um zu entscheiden, wo delegierte Lieferung hilft und welche Verantwortung Ihr Team behalten sollte.

Fragen.

Müssen wir unser ganzes Backlog umziehen?

Nein. Wählen Sie eine begrenzte Menge geeigneter Tickets. Ihr Team kann delegierte Lieferung bewerten und andere Arbeit weiter über seinen bestehenden Prozess erledigen.

Können wir ein Ticket mit unklaren Akzeptanzkriterien delegieren?

Klären Sie die wesentliche Unsicherheit, bevor Sie eine fertige Änderung erwarten. Agenten brauchen weiterhin eine brauchbare Definition von Erfolg. Eine fehlende Produktentscheidung sollte zur Frage an die verantwortliche Person werden.

Muss jeder Schritt dasselbe Modell nutzen?

Nein. Unterstützte Modellzuweisungen können sich von Schritt zu Schritt unterscheiden. Die Seite zur OpenAI Alternative zeigt, wie Sie diese Wahl an Qualitätsanforderungen und Modellkosten messen.

Definieren Sie das Ergebnis. Geben Sie der Warteschlange einen Prozess.

Bringen Sie ein kleines Engineering-Ziel mit und sehen Sie, wie Kadmo die Arbeit koordiniert, die zu seinem Abschluss nötig ist.

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