Die meisten, die mit Cursor, Codex oder Claude Code arbeiten, stoßen an dieselbe Wand: Die Agents können viel, aber nichts koordiniert sie. Aufgaben kollidieren. Kontext geht verloren. Du wirst selbst zum Orchestrator – verteilst Arbeit von Hand, löst Abhängigkeiten auf, verfolgst den Fortschritt über Chatfenster hinweg. Wie es jemand aus der Praxis formuliert hat: Mehrere Agents gleichzeitig laufen zu lassen ist wie mehrere Hunde auf einmal Gassi zu führen – wenn du nicht weißt, wohin du willst, verhedderst du dich. Das ist keine Orchestrierung. Das ist Overhead.

Tekk.coach verteilt keine Arbeit für dich zwischen Agents. Es gibt ihnen ein Board, auf dem sie sich koordinieren: Sechzehn Loops finden die Arbeit in deinem Code und bringen Proposals, freigegebene Proposals werden zu Specs mit Dateien und Abhängigkeiten, und über den Tekk-MCP-Server planen deine eigenen Agents kollisionsfreie Batches und lassen sie als parallele Sessions laufen.

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Die wichtigsten Vorteile

Deine Agents bekommen Specs, keine Absätze. Jeder Coding-Agent liefert besseren Output, wenn er präzise, in der Codebase verankerte Inputs bekommt. Tekks Specs – von seinen Loops aus dem geschrieben, was sich in deinem Code geändert hat, oder von dir – machen deine Agents wirksam. Die Qualität der Orchestrierung ist durch die Qualität der Inputs begrenzt.

Reihenfolge nach Abhängigkeiten, eingebaut. Ein Feature wird zur Parent-Spec mit einem Sub-task pro baubarem Teil, und dependsOn ist eine harte Sperre: Eine Spec, die auf eine Voraussetzung wartet, kommt erst in einen Batch, wenn diese Voraussetzung wirklich fertig ist. Der API-Vertrag landet vor der Frontend-Komponente, die Migration vor dem Service-Layer. Diese strukturelle Disziplin verhindert kaskadierende Fehler zwischen Agents – ein Problem, das ein umfassender arXiv-Survey zur Multi-Agent-Orchestrierung als wichtigsten Fehlermodus unkoordinierter Multi-Agent-Systeme nennt.

Scope-Grenzen von Haus aus. Jede Spec sagt, was sie baut und was nicht, und touches legt fest, welche Dateien sie ändern wird – so landen zwei Specs, die denselben Code bearbeiten würden, nie im selben Batch. Scope Creep wird strukturell verhindert, nicht bloß weggehofft.

Ein Board zum Finden und Tracken. Goals richten die Loops aus; Proposals warten auf deine Entscheidung; Specs wandern durch To Do / In Progress / Done, und ein gemergter schließender PR verschiebt sie für dich. Keine verstreuten Markdown-Dateien mehr über Chatfenster hinweg.

Eigene Agents mitbringen. Kein Lock-in. Claude Code, Codex, Cursor – jeder MCP-fähige Client verbindet sich mit dem Tekk-MCP-Server. Du behältst deine bestehenden Agent-Abos, und deine Agents übernehmen das Bauen. Plattformen wie Cursor skalieren die autonome Ausführung von Agents, und Codex unterstützt jetzt parallele Subagents – Tekks Board funktioniert mit allen.

So funktioniert’s

Schritt 1: Verbinde deine Codebase. Verknüpfe dein GitHub-Repository und schalte die Loops ein, die du willst. Sie fangen bei deiner nächsten Änderung an zu lesen – die geänderten Dateien und das, worauf sich diese Dateien auswirken.

Schritt 2: Lass die Loops die Arbeit finden – oder beschreib sie selbst. Sechzehn Loops – Security, Payments, Reliability, AI engineering und mehr – wachen auf, wenn sich dein Code ändert oder Sentry anschlägt, und jeder Lauf bringt höchstens ein Proposal. Du kannst eine Spec auch weiterhin von Hand schreiben, in einfacher Sprache: „Füg Magic-Link-Authentifizierung hinzu.“

Schritt 3: Mit Greenlight freigeben oder ablehnen. Nimmst du ein Proposal an, wird es zur Spec auf deinem Board – was sich ändert, welche Dateien, Akzeptanzkriterien. Lehnst du es mit Begründung ab, lernen die Loops, was für dein Projekt nur Rauschen ist.

Schritt 4: Struktur für parallele Arbeit. Teil ein Feature in Sub-tasks auf, jeder mit eigenem touches (den Dateien, die er ändern wird) und dependsOn (was vorher fertig sein muss). Dein Agent kann das über MCP erledigen, wenn er die Spec anlegt.

Schritt 5: Steuere die Flotte aus deinem Agent heraus. In Claude Code liest blitz deine offenen Specs, ermittelt den größten kollisionssicheren Batch und öffnet pro Spec eine Coding-Session; fleet_status zeigt, was jeder Agent gerade tut. Jeder Sub-task bekommt seinen eigenen PR. Ein PR mit Closes TEK-123 schließt seine Spec beim Merge ab, sobald die Checkliste erledigt ist, und die Parent-Spec schließt sich, wenn alle ihre Sub-tasks fertig sind.

Für wen das ist

Founder und Solo Builder, die mit KI-Coding-Agents ausliefern. Du nutzt Cursor oder Claude Code, steuerst aber von Hand, was wann gebaut wird. Das ist Koordinations-Overhead, den du nicht tragen solltest. Leg ihn auf ein Board, das deine Agents lesen und abarbeiten.

Kleine Engineering-Teams (1–10 Leute) ohne feste Architekturverantwortung. Ihr fasst Bereiche an – Auth, Payments, KI-Pipelines –, in denen euch tiefe Expertise fehlt. Tekks spezialisierte Loops – Security, Payments, AI engineering – lesen jede Änderung und bringen euch, was Fachleute bemerkt hätten. Diese Funde und der parallele Lauf liegen auf demselben Board.

Devs, die Nacharbeit satthaben. Das dritte Mal, dass du dasselbe Feature neu baust, weil die Spec vage war, ist das letzte. Tekks Specs sind in deiner tatsächlichen Codebase verankert, und sie schließen sich erst, wenn ihre Checkliste erledigt ist.

Nichts für Enterprise-Teams, die Workflow-Governance im Jira-Stil, eigene Freigabeketten oder 47 Einträge in der Sidebar brauchen. Tekk ist bewusst meinungsstark und schlank.

Was ist AI Agent Orchestration?

AI Agent Orchestration ist die Koordination mehrerer AI-Agents – jeder mit eigenen Fähigkeiten und eigenem Tool-Zugriff –, um komplexe Aufgaben zu erledigen, die kein einzelner Agent allein schafft. Ein Orchestrator zerlegt ein komplexes Ziel in Teilaufgaben, weist sie passenden Worker-Agents zu, steuert die Abhängigkeiten in der Ausführung und führt die Ergebnisse zusammen.

In der Softwareentwicklung ist dieses Muster unverzichtbar geworden, weil moderne Codebases für die Loops eines einzelnen Agents zu groß und zu komplex sind. Gartner sagt voraus, dass bis Ende 2026 40 % der Enterprise-Anwendungen aufgabenspezifische AI-Agents integrieren werden, nach weniger als 5 % im Jahr 2025. Ein Feature kann ein Security-Review, API-Design, Frontend-Umsetzung, eine Datenbankmigration und Testgenerierung erfordern – und jedes davon passt zu einem anderen spezialisierten Agent.

Das Feld hat zwei klar getrennte Ebenen. Die Ausführungsebene besteht aus den Coding-Agents selbst: Cursor, Codex, Claude Code, Gemini. Die Orchestrierungsebene liegt darüber – sie zerlegt Aufgaben, verteilt Arbeit, steuert Abhängigkeiten und verfolgt den Fortschritt. Der AI Agent Workflow, der diese beiden Ebenen verbindet, entscheidet darüber, ob Agents präzise ausführen oder teure Nacharbeit produzieren. Wie Addy Osmani in The Code Agent Orchestra schreibt, ist das schwierige Problem nicht, Agents klüger zu machen – sondern sie zusammenarbeiten zu lassen. Die meisten Devs haben Agents für die Ausführung. Wenige haben eine Orchestrierungsebene. In dieser Lücke stecken Nacharbeit, Konflikte und der Overhead manueller Koordination.