# Paca：一款适用于人机协作的轻量级 Jira 替代方案

- 来源：Hacker News 热门（buzzing.cc 中文翻译）
- 作者：pikann22
- 发布时间：2026-06-14 01:50
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- AIHOT 链接：https://aihot.virxact.com/items/cmqcoq94v00fxsltty2h9ohuh
- 原文链接：https://github.com/Paca-AI/paca

## 精选理由

Paca 的理念值得关注——让 AI 代理以正式成员身份加入 Scrum，而非作为外部自动化，但产品成熟度有限，适合早期尝鲜者。

## AI 摘要

Paca 是一款面向人类与 AI 智能体协作场景的轻量级项目管理工具，旨在替代 Jira。项目已开源并托管于 GitHub，支持团队通过直观界面协同管理任务，特别针对 AI 参与工作流进行了优化。

## 正文

AI 原生。免费。轻量。开源。Jira、Trello、ClickUp 和 Monday 的完全可定制替代方案。

什么是 Paca？

Paca 是一个自托管项目管理平台，AI 智能体与人类在 Scrum 团队中作为平等的队友协作——而不是作为附带的聊天机器人。

Jira 给你一个待办列表。ClickUp 给你自动化功能。Monday 给你仪表盘。Paca 给你的 AI 智能体一个席位。它们参与冲刺规划、从看板领取任务、编写 BDD 规范，并与人类实时同步调整。

Paca 的一切——其工作流、数据模型、用户界面——都可通过插件进行配置和扩展。

为什么选择 Paca？

Jira / Trello / ClickUp / Monday Paca

AI 集成 聊天机器人插件、外围自动化 AI 智能体作为一等公民的 Scrum 队友

协作模式 默认仅限人类 人类 + AI，在同一看板上并肩协作

托管方式 供应商云（你的数据，他们的服务器） 自托管，你拥有全部所有权

成本 每席位每月 8–20+ 美元 永久免费

定制化 有限；受限于企业版 完全开放：配置 + 插件

重量 臃肿的功能堆砌 轻量核心；仅扩展你所需

源代码 闭源 / 专有 100% 开源（Apache 2.0）

核心理念：人类与 AI 智能体，同一个 Scrum 团队

Paca 背后的核心见解是，AI 智能体应该参与 Scrum 流程，而不仅仅是孤立地生成输出。

在 Paca 中，AI 智能体：

被分配到冲刺中，并与人类队友一起出现在 Scrumban 看板上

从待办列表中领取任务，并实时更新其状态

协作编写 BDD 规范——帮助产品负责人和业务分析师编写 Gherkin 场景

为系统设计文档做出贡献——让整个团队都能看到架构

探测、感知并响应涌现的复杂性，就像人类一样

这不是自动化。这是真正的协作——根植于 Cynefin / Stacey 框架的认知，即复杂领域需要团队，而非流水线。

完全可定制——配置与插件

Paca 以一个小巧、专注的核心发布。其他一切均为可选。

配置驱动：工作流、状态、字段定义、看板布局、冲刺规则以及智能体行为，全部由项目级别的配置文件驱动。无需编写代码即可让 Paca 适应你团队的流程。

插件系统：通过插件扩展或替换 Paca 的任何部分。插件后端编译为 WebAssembly (WASM)（使用 Go、Rust、AssemblyScript 编写——任何支持 WASM 目标的语言均可），前端则使用标准模块包。插件在基于能力权限模型的沙盒环境中运行；它们精确声明所需的主机函数，不多不少。

plugins/ ├── backend/ # WASM modules — add custom routes, logic, data models └── frontend/ # UI modules — add custom pages, board views, widgets

直接在 Paca 界面内的插件市场中浏览和安装社区插件——无需命令行。前往设置 → 插件 → 市场，找到插件，然后点击安装。

对于本地开发或自定义插件，你也可以从文件系统安装：

./scripts/install-local-plugin.sh ./my-plugin --api-key <your-api-key>

P-A-C-A 循环

Paca 围绕四个阶段组织团队协作，这四个阶段同时映射了 Scrum 和科学方法：

Plan → Act → Check → Adapt ↑ | └─────────────────────────────┘

阶段 发生什么

计划 产品负责人、业务分析师和 AI 智能体协作优化待办事项列表。行为驱动开发场景和结构化领域驱动设计文档共同编写。

行动 冲刺进行中。人类和 AI 智能体从看板中拉取任务，执行并发布更新。

检查 质量保证智能体运行自动化验证。人类审查 AI 输出。看板反映真实情况。

适应 来自冲刺的数据为下一个循环提供信息。团队——包括人类和 AI——共同进行回顾。

v0.10.0 版本新特性

ACP 智能体支持——连接任何遵循智能体客户端协议的编码命令行界面作为 Paca AI 智能体：Claude Code、Codex、Gemini CLI 或自定义 ACP 服务器。一个轻量级的本地桥接器（paca-acp-bridge）从你的项目源代码目录运行，并通过经过身份验证的 WebSocket 将会话流式传回 Paca——代码不会被克隆到云端沙盒中，智能体使用你本地的认证信息、git/gh 凭证以及你已为该命令行界面设置好的任何 MCP 服务器或技能。设置方法请参见 apps/acp-bridge/README.md。

v0.9.0 版本新特性

自动化工作流——在画布上构建可视化、状态驱动的自动化：定义节点和边，使任务在状态流转时自动分配或重新分配，并支持与门（AND-join）来设置等待多个前置任务完成的关卡。AI 智能体也可以通过专用的 MCP 工具创建和编辑工作流。

v0.4.0 版本新特性

应用内 AI 聊天——在项目层面与 AI 智能体聊天，以规划工作、创建或更新史诗、故事、任务和文档——全程使用自然语言，无需离开 Paca

活动差异对比与回滚——活动面板中的每个字段变更现在都会显示变更前后的差异；一键即可将变更回滚到之前的值

核心功能

统一看板（Scrumban Board）——人类和 AI 智能体共享同一个实时看板；无需单独的“AI 工作区”

应用内 AI 聊天——在项目层面与 AI 智能体聊天，使用自然语言规划工作、创建或更新史诗、故事、任务和文档

活动差异对比与回滚——在活动面板中查看每个字段变更的可视化差异，并一键回滚任何变更

BDD 协作——由产品负责人、业务分析师和 AI 智能体共同编写的 Gherkin 场景编辑器

系统设计文档（SDD）——持续更新的架构文档，让 AI 智能体始终掌握上下文信息

MCP 服务器——将 Claude、自定义智能体或任何兼容 MCP 的工具直接连接到 Paca 的数据层

Claude Code 技能——为 Claude Code 提供的 `/paca` 斜杠命令；无需离开编辑器即可使用自然语言管理任务、文档和冲刺

实时更新——通过 Socket.IO 交付；每个人都能即时看到变更

基于 OpenHands 的智能体——AI 智能体在 OpenHands SDK 上运行；每个智能体在其独立的隔离沙箱容器中执行，因此永远不会触及宿主环境

WASM 插件沙箱——安全地扩展 Paca；插件无法超出其声明的权限范围

自托管——通过一条 Docker Compose 命令即可运行；你的数据永远不会离开你的基础设施

默认轻量——核心功能精简，无功能臃肿；只添加你的团队实际需要的功能

快速开始

选项一——交互式安装脚本（推荐用于生产环境）

可在任何安装了 Docker 的 Linux 服务器上运行。无需克隆仓库。

curl -fsSL https://github.com/Paca-AI/paca/releases/latest/download/install.sh | bash

该脚本会以交互方式引导您完成配置，并启动完整堆栈。完成后，打开 http://your-server-ip 即可访问。

选项 2 — Docker Compose（手动）

1. 创建一个目录并下载 Compose 文件

mkdir paca && cd paca curl -fsSL https://github.com/Paca-AI/paca/releases/latest/download/docker-compose.yml -o docker-compose.yml mkdir -p caddy curl -fsSL https://github.com/Paca-AI/paca/releases/latest/download/Caddyfile -o caddy/Caddyfile

2. 下载环境模板

curl -fsSL https://github.com/Paca-AI/paca/releases/latest/download/.env.production.example -o .env

3. 生成安全密码和密钥

POSTGRES_PASSWORD=$(openssl rand -hex 32) ADMIN_PASSWORD=$(openssl rand -hex 16) JWT_SECRET=$(openssl rand -hex 32) ENCRYPTION_KEY=$(openssl rand -hex 32)

可选：如果您将使用 AI 智能体或外部集成，请生成 API 密钥：

AGENT_API_KEY=$(openssl rand -hex 32) INTERNAL_API_KEY=$(openssl rand -hex 32)

可选：生成 MinIO 凭证或使用您自己的凭证：

STORAGE_ACCESS_KEY_ID=$(openssl rand -hex 16) STORAGE_SECRET_ACCESS_KEY=$(openssl rand -hex 32)

4. 使用您的值更新 .env 文件

编辑 .env 文件，将占位符值替换为您上面生成的值。以下是必填字段：

PUBLIC_URL=http://localhost POSTGRES_PASSWORD=<use the value from step 3> ADMIN_USERNAME=admin ADMIN_PASSWORD=<use the value from step 3> JWT_SECRET=<use the value from step 3> ENCRYPTION_KEY=<use the value from step 3> STORAGE_ACCESS_KEY_ID=<use the value from step 3 or your own> STORAGE_SECRET_ACCESS_KEY=<use the value from step 3 or your own>

5. 启动堆栈

docker compose --env-file .env up -d

⚠️ 重要提示：请安全保存您生成的密码和密钥。您将需要 ADMIN_USERNAME 和 ADMIN_PASSWORD 来登录。

登录：打开 http://localhost 并使用您上面设置的管理员凭证。

自定义堆栈：缩减您不需要的服务规模。

# External PostgreSQL (supply DATABASE_URL in .env) docker compose --env-file .env up -d --scale postgres=0

# AWS S3 instead of MinIO (set STORAGE_PROVIDER=s3 in .env) docker compose --env-file .env up -d --scale minio=0

# Without the AI agent (reduces resource usage) docker compose --env-file .env up -d --scale ai-agent=0

升级到新版本

在存放 docker-compose.yml 和 .env 文件的目录中，运行每个版本发布的升级脚本——它会刷新 docker-compose.yml 和 Caddyfile（含备份）并重启堆栈：

curl -fsSL https://github.com/Paca-AI/paca/releases/latest/download/upgrade.sh -o upgrade.sh bash upgrade.sh

数据库迁移会在 API 启动时自动运行。请参阅 deploy/README.md 了解如何固定特定版本或传递 --scale 标志。

选项 3 — 本地开发

# Clone the repository git clone https://github.com/Paca-AI/paca.git && cd paca

# Start infrastructure dependencies (PostgreSQL + Valkey) docker compose -f deploy/docker-compose.dev.yml up -d postgres valkey

# Or start the full dev stack in containers docker compose -f deploy/docker-compose.dev.yml up -d

请参阅 docs/guides/local-development.md，了解如何在主机上运行服务以进行活跃开发。

MCP 服务器 — 将任意 AI 智能体连接到 Paca

Paca 附带一个 MCP（模型上下文协议）服务器，可为任何兼容的 AI 智能体提供对您工作区的直接、结构化访问——包括项目、任务、冲刺、文档、成员等。无需抓取，无需连接自定义 API。

该服务器以 @paca-ai/paca-mcp 的形式发布在 npm 上。您使用 npx 运行它；其余工作由您的 MCP 客户端处理。

Claude Desktop

打开（或创建）Claude Desktop 配置文件：

macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

添加 paca 条目：

{ "mcpServers": { "paca": { "command": "npx", "args": ["-y", "@paca-ai/paca-mcp"], "env": { "PACA_API_KEY": "your-api-key-here", "PACA_API_URL": "http://localhost:8080" } } } }

Restart Claude Desktop. Claude now has access to all Paca tools and can answer requests like:

"列出项目 X 中所有活跃的冲刺"

"创建一个实现 OAuth 的任务并将其分配给冲刺 3"

"向任务 #42 添加一条评论，说明我的进度更新"

其他 MCP 兼容客户端

任何支持 MCP 的客户端均可使用。典型配置如下：

{ "name": "paca", "command": "npx", "args": ["-y", "@paca-ai/paca-mcp"], "env": { "PACA_API_KEY": "your-api-key-here", "PACA_API_URL": "http://your-paca-instance:8080" } }

环境变量

变量 是否必需 默认值 描述

PACA_API_KEY 是 — 来自你的 Paca 实例的 API 密钥（设置 → API 密钥）

PACA_API_URL 否 http://localhost:8080 你的 Paca API 的 URL

可用工具

该服务器提供以下类别的工具：

类别 工具

项目 list_projects、get_project、create_project、update_project、delete_project

任务 list_tasks、get_task、create_task、update_task、delete_task，以及更多

冲刺 list_sprints、create_sprint、update_sprint、complete_sprint，以及更多

文档 list_documents、get_document、create_document、update_document、delete_document

成员与角色 list_project_members、add_project_member、list_project_roles，以及更多

任务类型与状态 list_task_types、create_task_type、list_task_statuses，以及更多

视图与自定义字段 list_views、create_view、list_custom_fields、create_custom_field，以及更多

附件 list_task_attachments、get_attachment_download_url、delete_task_attachment

活动与评论 list_task_activities、add_task_comment、update_task_comment、delete_task_comment

插件工具 已安装的插件可以在运行时注册额外的工具

如需完整的参考文档和高级配置（智能体模式、插件工具、编程式使用），请参阅 docs/guides/mcp-server-setup.md。

Claude Code — /paca 技能

如果你使用 Claude Code，可以安装 Paca 技能包，并通过自然语言的斜杠命令管理整个 Paca 工作区——无需离开编辑器，也无需创建本地文件。每条命令在执行前都会先读取你的 Paca 文档以了解项目背景。

技能定义在 skills/ 目录中，采用智能体技能格式——每个技能一个子目录，每个子目录内有一个 SKILL.md 文件，包含 YAML 前置元数据和指令。安装脚本会去除前置元数据，并将正文写入 ~/.claude/commands/，供 Claude Code 作为斜杠命令使用。

安装

在终端中运行一次以下命令，即可全局安装所有技能：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Paca-AI/paca/master/scripts/install-claude-skill.sh | bash

然后将 Paca MCP 服务器连接到 Claude Code：

claude mcp add paca \ --env PACA_API_KEY=<your-api-key> \ --env PACA_API_URL=<your-paca-url> \ -- npx -y @paca-ai/paca-mcp

你也可以在 Claude Code 会话中运行 /paca-setup，以获取引导式的交互教程。

可用命令

命令 功能说明

/paca <请求> 用通俗英语执行常规的任务、文档和冲刺操作

/paca-epic <需求> 将需求转化为一个史诗级任务，包含子故事和一份规格说明文档

/paca-clarify <任务或文档> 识别歧义，提出问题，并在 Paca 中更新规格说明

/paca-breakdown <任务> 将一个任务分解为独立、可估算的子任务

/paca-sprint 根据待办事项列表的容量和目标规划冲刺

/paca-estimate <任务> 估算故事点并将其写回任务中

/paca-prioritize 对整个待办事项列表进行评分并设定优先级

/paca-do <任务> 执行任务，更新其状态，并保持文档为最新

/paca-test <任务> 推导测试用例，运行它们，并将结果记录为评论

/paca-doc <任务或主题> 在 Paca Docs 中编写或更新文档

/paca-setup 交互式 MCP 连接向导

有关完整的设置选项和命令参考，请参阅 docs/guides/claude-code-skill.md。

架构

apps/web React + TanStack Start + shadcn/ui — user interface apps/mcp @paca-ai/paca-mcp — MCP server for AI agent integration services/api Go + Gin — core business logic and REST API services/realtime Node.js + Socket.IO — real-time event fan-out services/ai-agent Python + FastAPI + OpenHands SDK — AI agent orchestration apps/e2e Playwright — end-to-end test suite

skills/ Agent Skills — /paca slash commands for Claude Code

PostgreSQL Persistent store Valkey Cache + async event streams between services

详情请参阅 docs/architecture/overview.md。

“Paca”的故事

这个名字是对日语单词“Baka”（ばか）——“傻瓜”——的一个小小的双关。

在早期，当我们的 AI 助手产生模型幻觉时，我们会开玩笑地称它们为“傻瓜”。而将一个严肃的项目管理平台构建为价值数十亿美元工具的免费、开源替代品，这件事本身可能也显得有些傻。

但 Paca 是出于信念而构建的：在真实的 Scrum 团队中，人机协作应该对每个地方的每个团队都触手可及——而不是被锁定在某个供应商的定价模式之后。我们认为，为此而显得有点傻是值得的。🦙✨

文档

文档 描述

docs/architecture/overview.md 高层系统架构

docs/guides/getting-started.md 快速入门（安装、Docker、本地开发）

docs/guides/local-development.md 贡献者开发环境设置

docs/guides/mcp-server-setup.md 通过 MCP 连接 AI 智能体

docs/guides/claude-code-skill.md 用于 Claude Code 的 /paca 技能——从你的编辑器中管理 Paca

docs/plugins/ 插件系统：后端（WASM）和前端

deploy/README.md 完整部署参考

CONTRIBUTING.md 如何贡献

SECURITY.md 安全策略

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