Дата публикации
ai_products

Agent Kanban для VS Code: как приручить AI-агента и не утонуть в контексте

Что появилось / что изменилось

Британский разработчик выкатил расширение VS Code Agent Kanban — это канбан-доска прямо в редакторе, заточенная под работу с AI-ассистентами вроде GitHub Copilot Chat.

Главные изменения по сравнению с привычным «чатом с ИИ в боковой панели»:

  • Канбан-доска внутри VS Code, дружелюбная к GitOps-подходу.
  • Каждая задача — это один Markdown-файл в .agentkanban/tasks/.
  • Чёткий цикл plan → todo → implement, который запускается через специальные команды в чате (@kanban, далее plan / todo / implement).
  • Нет встроенного собственного агента: расширение опирается на уже существующий «харнесс» Copilot Chat и не дублирует его.
  • YAML-фронтматтер в каждом таске: заголовок, колонка доски (lane), таймстемпы created и updated, краткое описание.
  • В теле файла — структурированный лог диалога по задаче с метками [user] и [agent].
  • Вся папка .agentkanban/ изначально рассчитана на коммит в git и совместную работу.

Чисел производительности автор не приводит, упор идёт на структуру, историю и командную работу, а не на скорость обработки кода.

Как это работает

Базовый принцип Agent Kanban — «источник правды» лежит не в памяти чат-окна, а в Markdown-файлах в репозитории.

Каждая задача попадает в отдельный .md в .agentkanban/tasks/ и выглядит примерно так:

---
title: Implement OAuth2
lane: doing
created: 2026-03-08T10:00:00.000Z
updated: 2026-03-08T14:30:00.000Z
description: OAuth2 integration for the API
---

## Conversation

[user] Let's plan the OAuth2 implementation...
[agent] Here's my analysis...
[user] Make changes here, here and here
[agent] Here's my updated plan...

Расширение даёт визуальную доску в VS Code, которая читает эти файлы и показывает их в виде колонок. Конфиг самой доски лежит в YAML, поэтому легко диффится и мержится.

Логика с AI устроена так:

  1. Вы общаетесь с Copilot Chat по конкретной задаче.
  2. Через @kanban и команду plan просите агента сформировать план, который попадает в соответствующий Markdown-таск.
  3. При todo агент генерирует список подзадач.
  4. При implement вы явно подтверждаете, что пора вносить изменения в код, и Copilot Chat начинает работу уже с привязанным контекстом из этого файла.

Расширение не хранит магическое состояние в базе: вся «память» — это текстовые файлы, которые можно открыть любым редактором, отредактировать руками и закоммитить.

Что это значит для вас

Если вы активно используете GitHub Copilot Chat и постоянно упираетесь в «забыл, о чём мы говорили вчера», Agent Kanban решает две боли:

  • контекст не исчезает при очистке чата или закрытии VS Code;
  • история решений и обсуждений живёт рядом с кодом и попадает в git.

Кому пригодится:

  • Фулстек-разработчикам, которые ведут фичи по несколько недель и часто возвращаются к старым веткам.
  • Командам, которые хотят видеть, над чем работает ИИ-ассистент, какие решения уже приняты и какие задачи в работе.
  • Тем, кто практикует GitOps и любит, когда всё состояние проекта описано в файлах репозитория.

Где это слабо помогает:

  • Если вы запускаете Copilot Chat раз в неделю «переименовать переменную», структурированная канбан-доска будет избыточной.
  • Если команда живёт в тяжёлом корпоративном трекере задач и запрещает хранить рабочий контекст в репозитории, придётся согласовывать политику.

Agent Kanban доступен через VS Code Marketplace и GitHub. Автор не пишет о каких‑то региональных ограничениях, так что ограничения доступа к VS Code Marketplace и GitHub в России зависят от вашего провайдера и, возможно, потребуют VPN.

Практический сценарий: вы создаёте задачу «Внедрить OAuth2», обсуждаете подходы с Copilot, фиксируете решения в Markdown, потом через implement даёте зелёный свет на правки. Через месяц новый разработчик открывает файл и видит, почему выбрали именно этот флоу, а не альтернативу.

Место на рынке

Agent Kanban живёт на стыке двух привычных миров: AI-ассистентов кода и классических таск-трекеров.

С одной стороны — есть Copilot Chat, Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o и другие ассистенты кода. Они хорошо пишут и правят код, но почти не помнят прошлые сессии и не ведут формальную историю задач. Agent Kanban не конкурирует с ними, а навешивает надстройку управления задачами поверх уже существующего Copilot Chat.

С другой стороны — есть Jira, Linear, GitHub Projects и прочие трекеры. Они дают мощный бэклог и репорты, но живут вне IDE и вне контекста конкретных AI-сессий. Agent Kanban проще: один файл — одна задача, никакой тяжёлой схемы полей и экранов, зато тесная связь с реальным диалогом с ассистентом и с кодовой базой.

По сравнению с IDE-плагинами, которые пытаются встроить своего собственного бота, автор Agent Kanban сознательно уходит от идеи ещё одного агента. Он использует «родной» харнесс GitHub Copilot Chat, чтобы не резать функциональность и не плодить дублирование.

Итоговая ниша у Agent Kanban довольно конкретная: это инструмент для разработчиков и команд, которые уже живут в VS Code и Copilot Chat и хотят, чтобы все планы, обсуждения и решения по фичам были не в памяти чата, а в git-репозитории в виде понятных Markdown-файлов.


Читайте также

Agent Kanban для VS Code: как приручить AI-агента и не утонуть в контексте — VogueTech | VogueTech