Tutorial Lengkap Linear AI: Apabila CEO Berkata 'Penjejakan Isu Sudah Mati', Bagaimana Sebenarnya Alat Ini Digunakan

Pada Mac 2026, CEO Linear melontarkan satu ayat: penjejakan isu sudah mati.

Ayat begini sudah tentu ada unsur pemasaran. Tetapi jika anda melihat apa yang dibuatnya sepanjang setahun selepas itu — Agent boleh menulis kod menggunakan Claude Code dan Codex, Code Intelligence membolehkan AI membaca pangkalan kod anda, Linear Diffs memindahkan code review ke dalamnya — anda akan mendapati ia memang sedang meruntuhkan sesuatu.

Yang diruntuhkan bukan penjejakan isu, tetapi perkara 'manusia mengangkut benda antara sistem'.

Apa Sebenarnya yang Diubahnya

Dahulu, laluan sesuatu ciri daripada idea hingga dilancarkan kira-kira begini: berbincang di Slack → seseorang membuka tiket secara manual → jurutera membaca tiket → pergi ke GitHub membuka cabang → menulis kod → membuka PR → membuat review di GitHub → kembali ke Linear menukar status.

Setiap anak panah ialah satu kali pemindahan manual, dan setiap pemindahan akan menjatuhkan sesuatu — konteks jatuh, sebab keputusan jatuh, alasan mengapa ia dibuat begitu jatuh.

Apa yang dibuat Linear pada 2026 ialah menggantikan anak panah ini satu demi satu dengan Agent.

Langkah Satu: Kenali Dahulu Cara Asas Menggunakan Agent

Linear Agent boleh digunakan dalam aplikasi web, mudah alih atau desktop, dan juga boleh berfungsi sebagai pemalam dalam Slack, Teams dan Zendesk.

Ia mempunyai antara muka sembang. Contoh penggunaan yang diberi rasmi cukup menggambarkan kedudukannya: "Wujudkan isu berdasarkan perbincangan di sini, dan tugaskan kepada saya."

Maksud ayat ini ialah — selepas anda selesai berbincang tentang satu bug di Slack, anda tidak perlu beralih ke Linear dan membuka tiket secara manual, sebaliknya terus arahkan Agent menyusun perbincangan tadi menjadi isu. Konteks tidak akan jatuh, kerana apa yang dibacanya ialah perbincangan asal itu sendiri.

Cadangan operasi sebenar: pada mulanya jangan suruh ia buat segala-galanya. Tetapkan dahulu ia untuk membuat dua perkara, kuasai sehingga stabil barulah diperluas. Saya cadangkan bermula dengan 'menukar perbincangan menjadi isu' dan 'meringkaskan status semasa projek ini untuk saya', kerana kedua-dua perkara ini tidak akan menimbulkan kerugian besar walaupun tersilap.

Langkah Dua: Simpan Proses Berulang sebagai Skills

Skills ialah menyimpan aliran kerja untuk digunakan semula pada masa hadapan, untuk mengautomasikan tugas lazim. Automations pula ialah proses yang tercetus secara automatik apabila isu diwujudkan.

Perhatian: kedua-dua item ini memerlukan pelan Business atau Enterprise. Jika anda pada pelan yang lebih rendah, bahagian ini boleh dilangkau dahulu, tetapi ia sebenarnya garis pemisah yang mengubah Agent daripada 'menyeronokkan' kepada 'berguna'.

Perkara yang berbaloi disimpan sebagai Skill secara praktikal:

Triaj bug: apabila menerima isu bug, secara automatik menilai tahap keterukan, menugaskan kepada penanggungjawab yang sepadan, menambah label, dan jika P0 turut menghantar notifikasi Slack serentak.

Semakan spesifikasi: apabila isu ciri baharu diwujudkan, secara automatik menyemak sama ada ada syarat penerimaan ditulis, sama ada reka bentuk ditetapkan, sama ada perubahan API berkaitan ditandakan. Item yang kurang akan dibalas dengan peringatan.

Kemasan keluaran versi: menyusun isu yang siap dalam sesuatu kitaran menjadi draf release note.

Item kedua saya syorkan secara khusus. Kualiti tiket pasukan di Malaysia umumnya tidak stabil, terutamanya ketika PM tergesa-gesa membuka tiket, sering hanya menulis satu ayat 'ini kena betulkan sikit'. Menggunakan Automation untuk menyekatnya pada saat ia diwujudkan jauh lebih berkesan daripada bertanya kemudian.

Langkah Tiga: Aktifkan Code Intelligence, Biar Agent Tahu Cara Produk Anda Berfungsi

Ini keupayaan yang dilancarkan pada Mei 2026. Code Intelligence memberi Linear Agent akses terkawal kepada pangkalan kod, membolehkannya menaakul cara produk berfungsi, dan bukan sekadar melihat apa yang ditulis dalam isu, projek dan dokumen.

Apa bezanya? Ambil satu contoh sebenar. Isu menulis 'laman utama memuatkan terlalu perlahan selepas log masuk'.

AI tanpa Code Intelligence hanya boleh meneka berdasarkan ayat ini, biasanya memberi anda banyak cadangan umum 'boleh pertimbangkan menambah cache'.

Agent dengan Code Intelligence boleh melihat pertanyaan apa yang sebenarnya dijalankan oleh laman utama, API mana yang dipanggil berapa kali, sama ada ada masalah N+1. Jawapannya ialah 'di sini memanggil pertanyaan kebenaran pengguna tiga kali berturut-turut' dan bukan 'disyorkan mengoptimumkan prestasi'.

Sebelum pelaksanaan, pastikan beberapa perkara: cara skop akses ditetapkan, sama ada ia merangkumi repo peribadi, dan sama ada dasar kod sumber syarikat membenarkannya. Jika anda dalam industri kawal selia seperti kewangan atau perubatan, langkah ini mesti lulus keselamatan siber dan pematuhan dahulu, jangan biarkan jurutera membukanya sendiri baru memberitahu.

Langkah Empat: Biar Agent Benar-benar Menulis Kod

Linear Agent boleh menulis kod melalui Claude Code dan Codex, membolehkan anda menyelesaikan triaj, perancangan, semakan dan penghantaran dalam Linear. Lebih jauh lagi, Agent boleh menyediakan persekitaran sendiri, menjalankan dan menguji kod sebelum melaporkan hasilnya — bertujuan mengurangkan bilangan serahan dan menyediakan perubahan yang lebih lengkap.

Perkara 'jalankan ujian dahulu sebelum melapor' ini lebih penting daripada bunyinya. Alat AI menulis kod terdahulu akan dengan penuh yakin memberi anda sekeping kod yang langsung tidak boleh dijalankan, dan anda perlu menemuinya sendiri. Ejen yang menjalankannya sendiri sekurang-kurangnya menapis ralat yang paling jelas.

Cadangan penggunaan praktikal:

Sesuai diserahkan kepada Agent: pembetulan bug yang ditakrifkan dengan jelas, ciri berulang yang ada corak sedia ada untuk diikut (contohnya 'buat halaman B mengikut halaman A sedia ada'), penulisan tambahan ujian, naik taraf pakej kebergantungan.

Tidak sesuai: keputusan seni bina, perubahan yang melibatkan pelbagai perkhidmatan, laluan teras yang sensitif prestasi, dan apa-apa yang anda sendiri pun belum fikir dengan jelas.

Item terakhir itu ialah perkara penting. Risiko terbesar AI menulis kod bukan ia menulis salah, tetapi ia akan dengan amat cekap melaksanakan satu keperluan yang belum difikir dengan jelas — kemudian anda perlu meluangkan lebih banyak masa untuk membongkarnya semula.

Langkah Lima: Guna Linear Diffs untuk Membuat Code Review

Linear Diffs membawa code review ke dalam Linear, membolehkan anda menyemak perubahan terus daripada isu, mengubah suai secara berulang dengan Agent, dan menyegerakkan semua review kembali ke GitHub.

Ia tidak menggantikan GitHub; GitHub tetap menjadi sumber sebenar kod. Apa yang dibuatnya ialah memindahkan pintu masuk ke tempat anda memang sudah berada, menjimatkan kos beralih tetingkap dan membina semula konteks.

Aliran 'mengubah suai secara berulang dengan Agent' ini baharu: anda menunjukkan masalah dalam review, Agent terus membetulkannya, anda pula menyemaknya semula. Ini jauh lebih pantas daripada aliran tradisional 'tinggalkan komen → tunggu penulis lapang → betulkan → review semula', dengan syarat anda sanggup menjelaskan piawaian review dengan terang.

Perkara Perlu Diberi Perhatian: Tiga Perangkap yang Mudah Terpijak

Pertama, kualiti isu menjadi halangan. Dahulu tiket yang ditulis buruk hanya menjadi rungutan rakan sekerja secara peribadi; kini AI membuat benda buruk mengikut huraian buruk, dan membuatnya dengan pantas. Sebelum melaksanakan Agent, jelaskan dahulu 'cara menulis isu yang baik'; pulangan kerja ini jauh lebih tinggi daripada sebarang tetapan alat.

Kedua, had pelan perlu dilihat dahulu. Skills dan Automations memerlukan pelan Business atau Enterprise. Jika pasukan kecil hanya mahu mencuba keupayaan sembang Agent, tidak perlu tergesa naik taraf; tetapi jika matlamat anda ialah automasi, kirakan kosnya dahulu.

Ketiga, review tidak boleh diabaikan. Agent menjalankan ujian tidak bermakna perubahannya betul — ujian hanya membuktikan ia tidak merosakkan tingkah laku sedia ada, tidak membuktikan ia membuat perkara yang betul. Review manual sebelum penggabungan tidak boleh diabaikan atas apa-apa alasan.

Cadangan Praktikal untuk Pasukan di Malaysia

Pasukan perisian di Malaysia mempunyai satu masalah struktur yang lazim: sedikit orang, banyak kerja bercampur, seorang memikul tiga peranan. Jurutera pada masa yang sama menjadi PM, menjadi QA, kadangkala perlu buat khidmat pelanggan juga.

Dalam struktur begini, nilai Linear Agent sebenarnya lebih tinggi daripada di syarikat besar — kerana yang dijimatkan bukan masa satu peranan khusus, tetapi perhatian orang yang perlu buat segala-galanya itu. Dia tidak perlu lagi beralih ke sistem lain untuk membuka tiket, dan tidak perlu menyelak tiga tempat untuk menjawab 'adakah ciri ini sudah siap'.

Tetapi ada dua batasan realiti. Pertama ialah bajet: pelan Business bukan angka kecil bagi pasukan kecil di Malaysia, jadi kirakan dahulu sama ada masa yang dijimatkan berbaloi sebelum pelaksanaan. Kedua ialah dasar kod sumber: ramai syarikat di Malaysia mengambil projek daripada syarikat asing atau syarikat besar, dan kontrak mempunyai sekatan ketat tentang pengendalian kod sumber, jadi ciri seperti Code Intelligence mungkin terus melanggar kontrak, mesti disahkan dahulu.

Jika pasukan anda masih menggunakan Notion AI atau hamparan untuk menguruskan projek, cadangan saya ialah jangan tergesa melompat dahulu. Menukar alat sangat pantas, tetapi jika perkara 'cara menulis isu' tidak diselesaikan, bertukar ke mana pun tetap sama. Menggabungkan alat AI dalam editor seperti Cursor atau GitHub Copilot, ditambah automasi di sebelah isu Linear, ialah gabungan yang agak lengkap buat masa ini.

Untuk melihat lebih banyak kaedah automasi aliran pembangunan, boleh rujuk panduan tugas; jika perlukan prompt siap sedia, boleh ke templat prompt.

TheAI Academy — Ulasan

Ayat 'penjejakan isu sudah mati' sudah tentu melampau; penjejakan isu tidak mati, ia hanya tidak lagi memerlukan manusia menjadi pengangkut. Apa yang dibuat Linear setahun ini sebenarnya sangat fokus: mengekalkan konteks di tempatnya, membiarkan AI bekerja di sebelah konteks, dan bukan menyuruh manusia menyalin konteks ke tempat lain.

Saya rasa yang benar-benar patut diperhatikan ialah Code Intelligence. Apabila AI mampu memahami cara produk berfungsi, barulah cadangannya berubah daripada 'amalan terbaik umum' kepada 'masalah khusus projek anda ini'. Inilah medan pertempuran utama bagi semua alat pembangunan AI selepas ini.

Ulasan: Selepas AI menjadikan menulis kod pantas, halangan beralih ke hulu — kini yang paling mahal bukan pelaksanaan, tetapi memikirkan keperluan dengan jelas. Satu isu buruk dahulu membazir setengah hari seorang, kini boleh membuatkan AI menghasilkan setimbun kod yang perlu ditulis semula dalam setengah jam.

Cadangan khusus untuk pembaca di Malaysia: jangan tergesa membeli pelan Business dahulu. Bulan ini pilih lima isu yang paling tipikal dalam pasukan anda, bawa bertanya Agent 'adakah kamu faham apa yang perlu dibuat'. Jika ia tidak faham, maka yang patut anda selesaikan ialah piawaian penulisan, bukan bajet alat. Setelah kualiti isu stabil, barulah bincang automasi; pulangannya akan berbeza sama sekali.

Sumber Rujukan

• Linear Changelog: Code Intelligence (2026-05-14)
• Halaman kemas kini rasmi Linear Now
• Linear adopts agentic AI as CEO declares issue tracking dead (The Register, 2026-03-26)

Disusun berdasarkan maklumat awam, dengan penerangan rasmi sebagai rujukan muktamad. Kandungan pelan dan ciri mungkin berubah, dengan pengumuman rasmi Linear sebagai rujukan sebenar.