Agira — Wieder Projektmanagement-Tool

Agira — Schon wieder ein Projektmanagement-Tool

Ja. Aber diesmal eines das ich selbst benutzen will.

Jira ist mächtig. Azure DevOps ist mächtig. GitHub Projects ist mächtig.

Alle sind zu mächtig.

Oder genauer: zu komplex, zu prozesslastig, zu sehr darauf ausgelegt, dass jemand drei Tage Konfigurationsarbeit investiert bevor das erste Ticket angelegt werden kann. Für große Organisationen mit dedizierten Scrum-Masters und Projektmanagern mag das funktionieren. Für ein kleines Entwicklerteam das pragmatisch arbeiten will, ist es Overhead.

Also habe ich Agira gebaut. Und heute nutzen meine Kollegen es täglich.

Was Agira ist — und was es bewusst nicht ist

Agira ist ein Projekt-, Change- und Arbeitsmanagement-System für Softwareentwicklung mit starkem Fokus auf Nachvollziehbarkeit, Integration und KI-Unterstützung.

Was es nicht ist: ein weiterer Jira-Klon. Kein Methodenzwang, keine Rollenmatrix, keine erzwungenen Prozesse. Das Manifest hinter Agira bringt es auf den Punkt:

Agira soll nicht vorschreiben, wie gearbeitet wird — sondern sichtbar machen, was gemacht wurde, warum, wann und von wem.

Das ist der entscheidende Unterschied. Die meisten Tools definieren einen Prozess und zwingen Teams dazu, sich anzupassen. Agira passt sich dem Team an.

Die Kernprinzipien

Agira folgt dem KIGIL-Prinzip: Der Weg von Idee → Umsetzung → Deployment soll so kurz, klar und transparent wie möglich sein.

Dafür gibt es ein paar bewusste Designentscheidungen:

Projekt = Repo = logische Einheit. Kein komplexes Mapping zwischen Projekten, Repositories und Teams. Ein Projekt, ein Repository, eine klare Verantwortung.

Items sind universell. Bug, Feature, Task, Idee, Spike — alles ist ein Item. Keine künstliche Hierarchie aus Epic, Story, Task und Sub-Task die niemand wirklich durchhält. Stattdessen: frei verschachtelbare Parent-Child-Beziehungen und explizite Abhängigkeiten.

Change = konkretes Deployment. Jeder Deployment-Vorgang hat genau einen Change. Mit Risikobewertung, Rollback-Plan, Kommunikationsplan und Approval-Prozess. Auditfähig ohne Bürokratie.

KI als Assistenz, nicht als Zwang. KI kann Fragen beantworten, Kontext aus der Wissensbasis liefern, Texte zusammenfassen — aber sie entscheidet nicht. Entscheidungen bleiben nachvollziehbar und menschlich.

Der Technologiestack

Agira ist bewusst auf bewährten Technologien aufgebaut:

Backend: Python, Django
Frontend: Django Admin + HTMX + Bootstrap
Datenbank: PostgreSQL
Vektordatenbank: Weaviate für semantische Suche
KI: Agentenbasierte Architektur über KIGate
Integrationen: GitHub (Issues & PRs), Sentry, E-Mail (ein- und ausgehend)

Kein Cloud-Zwang, kein Vendor-Lock-in. Agira läuft auf einem eigenen Server, die Daten bleiben wo sie hingehören.

Die UI-Anforderung war klar: Sie muss mindestens die Qualität eines Premium-Tools wie Jira oder JetBrains erreichen — bei gleichzeitig einfacher, pragmatischer Struktur. Benutzerfreundlichkeit ist keine optionale Eigenschaft.

Die zentralen Domänen

Items

Das Herzstück. Ein Item kann alles sein — Bug, Feature, Task, Idee. Items sind verschachtelbar, haben Abhängigkeiten, können GitHub Issues und Pull Requests zugeordnet werden, haben Kommentare, Kommunikation und Anhänge.

Keine künstliche Trennung zwischen "Bug-Tracker" und "Feature-Management". Alles an einem Ort, mit vollem Kontext.

Changes

Hier unterscheidet sich Agira am stärksten von klassischen Tools. Ein Change repräsentiert ein konkretes Deployment — mit allem was dazugehört:

Welche Items werden deployed?
Was ist das Risiko?
Wie sieht der Rollback aus?
Wer muss approven?
Wie wird kommuniziert?

Change Approvals sind minimalistisch aber revisionssicher. Wer muss zustimmen, wer hat zugestimmt, wann — das reicht für einen Audit-Trail. Keine komplexe Rollenmatrix, keine Prozesslogik im Datenmodell.

Releases

Eine ausgelieferte Version. Items können als "ausgeliefert in Release X" markiert werden. Grundlage für Changelog und Produkthistorie.

Kommunikation & Nachvollziehbarkeit

Kommentare sind nicht nur Notizen — sie sind auch E-Mails, eingehend und ausgehend, mit Threading. Jede Kommunikation rund um ein Item bleibt im Kontext des Items.

Der Activity Stream macht sichtbar was wann passiert ist: Statuswechsel, GitHub-Syncs, Approvals, Code-Änderungen. Nichts verschwindet, alles ist nachvollziehbar.

KI-Integration in der Praxis

Agira war von Anfang an KI-ready — aber die Integration ist bewusst gestaltet.

First AID (First AI Documentation und Diagnosis) ist der eingebaute KI-Assistent. Er beantwortet projektbezogene Fragen auf Basis der Wissensbasis, generiert technische Dokumentation, erstellt Knowledge-Base-Artikel und Lernkarten — alles im Kontext des jeweiligen Projekts.

Der AI Log Analyzer überwacht Logs, erkennt Fehler, bewertet Dringlichkeit und erstellt automatisch Tasks. Keine manuelle Log-Analyse mehr, kein "Das steht irgendwo in Sentry und ich schaue es mir später an."

Mail-Pipeline mit KI: Eingehende E-Mails werden analysiert, dem richtigen Projekt zugeordnet und als strukturierte Tasks angelegt. Die KI entwirft sogar eine Antwort — der Entwickler entscheidet ob er sie abschickt.

In allen Fällen gilt: Die KI schlägt vor, der Mensch entscheidet.

Was Agira alles kann — ein Überblick

Agira ist in den letzten Monaten deutlich gewachsen. Hier ein Überblick der wichtigsten Features, zu denen in den nächsten Wochen eigene Artikel folgen:

First AID (First AI Documentation und Diagnosis) — Ein eingebauter KI-Assistent direkt in Agira. Drei-Spalten-Interface: links die Projektquellen (Items, GitHub Issues, Attachments), mitte ein Chat der auf Basis der Wissensbasis antwortet, rechts Tools die automatisch Dokumentation, Knowledge-Base-Artikel und Lernkarten generieren.

Meeting Transkript Upload — DOCX-Datei hochladen, KI analysiert das Meeting, extrahiert eine Zusammenfassung und erstellt automatisch Task-Items. Ein Meeting wird damit in unter einer Minute zu einem strukturierten Backlog.

Extended RAG Pipeline — Zwei parallele Suchpfade (semantisch + Keyword) mit automatischer Fragenoptimierung durch einen KI-Agenten. Ergebnisse werden fusioniert, bewertet und in A/B/C-Tiers aufgeteilt bevor sie an die KI gehen. Mehr Kontext, bessere Antworten.

Issue Blueprints — Wiederverwendbare Vorlagen für wiederkehrende Issue-Typen. Blueprint aus einem bestehenden Issue erstellen, auf neue Issues anwenden. Konsequente Struktur ohne manuelle Wiederholung.

Offene Fragen — KI erkennt beim Optimieren einer Issue-Beschreibung offene Fragen und speichert sie separat. Entwickler beantworten sie, KI verwendet die Antworten als Kontext beim nächsten Schritt.

GitHub Markdown Sync — Markdown-Dateien aus dem verknüpften GitHub-Repository werden automatisch als Projekt-Attachments synchronisiert und in Weaviate indiziert. Dokumentation ist damit durchsuchbar ohne sie manuell zu importieren.

Customer Portal Embed — Ein einbettbares Portal für externe Kunden: Issues einsehen, Status verfolgen, KPIs auf einen Blick. Interne Items bleiben unsichtbar, Datentrennung ist garantiert.

Recents & Pinned — Sidebar mit zuletzt geöffneten Items und gepinnten Favoriten. Klingt klein, spart im Alltag erstaunlich viel Zeit.

Was es bedeutet, wenn Kollegen es nutzen

Der härteste Test für jedes Tool ist nicht die Demo — es ist der Alltag.

Meine Kollegen nutzen Agira täglich. Nicht weil sie müssen, sondern weil es funktioniert. Weil es schneller ist als das was vorher da war. Weil die Oberfläche nicht im Weg steht. Weil man nach drei Monaten noch weiß warum eine Entscheidung so getroffen wurde.

Das ist der Maßstab der zählt.

Was als nächstes kommt

Agira wächst iterativ. Auf der Roadmap stehen:

Erweiterung der KI-Agenten für automatische Backlog-Analyse
Tiefere GitHub-Integration mit automatischem PR-Tracking
Reporting und Metriken — Cycle Time, Defect Rate, Knowledge Reuse
Und einige Dinge die ich noch nicht nennen kann 😄

Agira ist kein Produkt das ich verkaufen will. Es ist ein Werkzeug das ich selbst brauche — und das beweist täglich, dass pragmatische Softwareentwicklung und echte Qualität kein Widerspruch sind.

Weitere Artikel zu einzelnen Features folgen — angefangen mit First AID und dem Meeting Transkript Feature.