Agenten ohne Overhead: Wie herdr-linear den Workflow beschleunigt

Es gibt zwei Arten, Softwareprojekte zu bauen: Mit einer IDE als Kommandobrücke, oder mit Agenten, die parallel an mehreren Tasks arbeiten — während man selbst den Überblick behält. Ich arbeite seit längerer Zeit mit der zweiten Methode. Und das sieht so aus:

Der Status Quo: IDE ist ein Bottleneck

Die klassische Entwicklung mit VS Code, JetBrains oder ähnlichen IDEs skaliert bei einem bestimmten Problem nicht mehr: Agenten. Wenn du mehrere KI-Agenten parallel laufen lässt — jeder an einem anderen Projekt oder Task — wirst du schnell von zwei Problemen gebremst:

1. Context Switching: IDE ist für einen Fokus ausgerichtet. Mehrere Agenten, mehrere Projekte? Du brauchst mehrere Fenster, Workspaces, mentale Modelle.
2. Monitoring Overhead: Wie weisst du, was deine Agenten gerade tun? Ein Terminal-Fenster pro Agent ist keine Skalierung.

Die Lösung: herdr + Moshi + Linear

Mein Setup sieht so aus:

• herdr: Ein moderner Agent-Runner, der sich vom klassischen Terminal unterscheidet. Statt Code in einer IDE zu bearbeiten, definierst du Agenten-Panels — jeder Agent läuft unabhängig, die Outputs sind organisiert und einsehbar.
• Moshi: Ein Überwachungs- und Intervention-Tool. Damit siehst du deine Agenten von überall, und kannst reaktiv auf ihre Anfragen reagieren, ohne zurück in die IDE zu müssen.
• Linear: Deine Quelle der Wahrheit für Tasks, Issues und Roadmap.

Die Kombination ist mächtig: Deine Agenten arbeiten, du schaust über Moshi zu, und wenn eine Entscheidung nötig ist, schaust du in Linear — direkt aus herdr.

Nur: Das war ein Kontext-Wechsel. Der Browser geht auf, Linear lädt, du liest die Issue, entscheidest, gehst zurück zu herdr. Das kann schneller gehen.

Das Problem gelöst: herdr-linear Plugin

Das ist der Grund, warum ich ein Rust-Plugin für herdr gebaut habe: herdr-linear.

Das Plugin macht eines sehr gut: Es bringt deine Linear-Issues direkt in deine herdr-Panels. Du siehst:

• View: Linear Issues im Panel, ohne den Browser zu öffnen.
• Execute: Eine oder mehrere Issues mit <Enter> auswählen und in dedizierten Agenten-Panels ausführen.
• No Context Switch: Alles bleibt im herdr-Workflow.

Das klingt nach einem kleinen Feature. Ist aber ein grosser Produktivitäts-Sprung, wenn du mit mehreren Agenten arbeitest.

Der Use-Case: ExamCraftAI

Im Moment setzen wir das aktiv bei ExamCraftAI um. Das ist ein Projekt, das automatisch Lernfragen und Prüfungen aus Trainingsmaterialien generiert — mit Fokus auf komplexe visuelle Inhalte (technische Zeichnungen, Floorplans, Diagramme).

Der Workflow sieht so aus:

1. Planning in Linear: Wir legen fest: Agent A generiert Fragen aus Material X, Agent B validiert visuelle Inhalte, Agent C optimiert Schwierigkeit.
2. View in herdr: Alle Issues sind in herdr sichtbar — im Linear-Panel.
3. Execute in parallel: Wir wählen drei Issues aus, starten drei Agenten. Jeder Agent hat sein Panel.
4. Monitor via Moshi: Während sie arbeiten, schauen wir auf Moshi. Wenn ein Agent Input braucht, reagieren wir sofort.

Das spart nicht nur Zeit — es spart auch mentale Energie. Keine IDE-Fenster zu jonglieren, kein ständiges Tab-Wechseln.

Warum Open Source?

Das Plugin ist Open Source (MIT-Lizenz), weil der Workflow selbst der Punkt ist. Es ist nicht proprietary Knowledge, sondern eine praktische Antwort auf ein Problem, das viele Developer mit Agenten haben werden.

Wenn du mit herdr arbeitest und Linear nutzt, kannst du das Plugin direkt in deine Umgebung integrieren. Code liegt auf GitHub. Mehr Details zu Installation und Features findest du im Repository.

Was kommt als nächstes?

Für ExamCraftAI experimentieren wir gerade mit noch mehr Integrationen: Trigger-basierte Agenten-Starts, automatische Issue-Updates basierend auf Agent-Output, Feedback-Loops direkt aus Moshi.

Aber das Plugin ist fertig und funktioniert. Es zeigt, wie der Workflow aussieht, wenn man Agenten ernst nimmt und die Toolchain danach ausrichtet.

Wenn du mit mehreren Agenten parallel arbeitest und Linear nutzt: Probier es aus. Und wenn du andere Integrationen brauchst — das Rust-Plugin ist ein guter Ausgangspunkt zum Weiterbauen.