Clears运营中

Clears 介绍

Clears定位为面向工程团队的自主软件交付平台，核心链路从需求故事一路延伸到可供审查的Pull Request。团队可以在Clears中创建Story，也可接入Jira待办；系统会分析问题背景、相关代码库、风险与复杂度，并通过澄清问题补全需求，再形成详细规格和完成标准。随后，Clears把故事拆成可执行子任务，由AI Agent实施代码修改、创建分支与提交，并打开PR供人工审查。每个任务都绑定持续的Agent会话，Board会同步显示状态、分支、提交和PR进展，关键节点可审批规格、检查子任务、提出修正或重新介入。Clears的Context Layer还会整理组织、仓库和执行会话中的模式、决策、接口契约与注意事项，形成可检索且可编辑的共享记忆；通过MCP，这些上下文还能带入Claude、Cursor等终端或IDE工作流，用同一套执行上下文衔接待办筛选、需求澄清、代码实现与审查。

Clears 需求人群

研发团队：处理持续积压的Story、Task和Bug，先筛选适合AI执行的工作，再并行推进开发。
技术负责人：在Sprint规划前查看需求风险、复杂度和Agent置信度，判断哪些任务交给AI、哪些保留人工处理。
软件工程师：把明确的开发需求交给Agent执行，在规格、代码提交和PR阶段查看进度并介入修正。
使用AI编程工具的开发者：在Claude、Cursor或终端环境中调用Clears上下文，并直接发起、查询或管理开发任务。

Clears 主要功能

待办智能分流：连接Jira后，Clears可分析进入范围的Story、Task或Bug，给出风险、复杂度、Agent置信度及相关仓库，帮助团队判断哪些任务适合进入AI执行流程。
自主Story执行：创建开发Story后，Agent会探索代码库、提出澄清问题、生成详细规格与完成标准，再拆成子任务，实施代码修改、提交分支并创建PR供审查。
Agent工作流编排：分析、规格审批、任务拆解、代码实现、PR分析和结果验证可以按开发生命周期衔接执行，让不同Agent接续处理同一项工作。
任务看板与持续会话：每个工单绑定独立Agent会话，可查看实时执行事件、文件修改、分支、提交和PR状态，并在关键节点审批、提问或要求修正。
Context Layer记忆：Clears会整理组织级、仓库级和会话级知识，将执行中的模式、决策与注意事项沉淀为可检索、可查看和可编辑的上下文，供后续Agent继续使用。
MCP开发入口：通过MCP可从Claude、Cursor及终端或IDE环境调用Clears，发起任务、查询运行状态、审批规格、请求修正，并获取已有项目上下文。

Clears 产品特色

先判断任务是否适合AI：Clears在真正执行代码前就评估风险、复杂度与Agent置信度，并识别相关代码仓库，把“是否交给AI”提前变成可判断的步骤。
关注完整软件交付链路：相比只在编辑器中补代码，Clears从需求Story开始持续处理规格、拆解、实现与PR，把Agent能力延伸到开发流程上下游。
跨任务积累工程上下文：组织、仓库和单次执行中的经验会进入分层记忆，后续Agent可继续沿用已有架构习惯、项目决策和已知注意事项。
并行执行仍可随时介入：每个工单都有持续Agent会话和可观察的执行过程，多个任务可以并行推进，同时保留人工审批、审查与修正节点。
终端也能成为调度入口：借助MCP，不必只在Clears界面操作，可直接从Claude、Cursor或终端工作流调度任务、查询状态和处理PR。