ทางเลือกแทน Linear สำหรับ AI agent: Weft สำหรับ ChatGPT และ Claude

ถ้าตอนนี้ AI agent อย่าง Claude Code, Codex, Cursor หรือ ChatGPT ทำงานส่วนหนึ่งแทนคุณแล้ว ทางเลือกแทน Linear ที่ดีคือบอร์ดที่สร้างรอบ loop การทำงานของ agent: agent รับ task พร้อม lease ถามคำถามคุณเมื่อต้องการการตัดสินใจ และปิดงานพร้อมหลักฐานที่คุณตรวจสอบได้ Weft คือบอร์ดแบบนั้น เชื่อมต่อผ่าน MCP และมีคู่มือตั้งค่าสำหรับ AI client 33 ตัว แต่ถ้าคุณเป็นทีมวิศวกรที่ทำงานด้วย cycle, triage และ pull request เป็นหลัก Linear ยอดเยี่ยมอยู่แล้ว และคุณน่าจะใช้ต่อไป

เราเป็นผู้สร้าง Weft ข้อมูลเกี่ยวกับ Linear มาจากหน้าทางการของ Linear ตรวจสอบเมื่อวันที่ 3 พฤศจิกายน 2026 ข้อมูลของเครื่องมืออื่นในตารางที่สองมาจากหน้าทางการของแต่ละเครื่องมือ ตรวจสอบเมื่อวันที่ 27 ตุลาคม 2026

ทำไมคนจึงมองหาทางเลือกแทน Linear?

คนส่วนใหญ่ไม่ได้เลิกใช้ Linear เพราะมันช้าหรือทำมาไม่ดี มันเร็ว และเก่งมากในสิ่งที่ถูกสร้างมาให้ทำ: ทีมซอฟต์แวร์ที่วางแผนงานเป็น cycle คัดแยกคำขอที่เข้ามาใน triage และเชื่อม issue เข้ากับ pull request บน GitHub

เหตุผลที่มองหาเครื่องมืออื่นแคบกว่านั้น และแบ่งได้เป็นสองกลุ่ม

• agent กลายเป็นคนทำงาน ไม่ใช่แค่ผู้ช่วย เมื่อ Claude Code หรือ Codex รับ task ไปทำยี่สิบนาทีแล้วกลับมาพร้อม pull request บอร์ดต้องรู้ว่าตอนนี้ใครถือ task อยู่ จะเกิดอะไรขึ้นถ้า agent ตายกลางทาง และได้หลักฐานอะไรกลับมา issue tracker บันทึก issue ได้ แต่ไม่ได้ออกแบบมารอบ loop นี้
• tracker หนักกว่างานที่ทำ solo founder หรือทีมสามคนที่มีโปรเจกต์เดียว มักไม่ต้องการ team, cycle, กฎ triage และเวิร์กโฟลว์แบบวิศวกรรม สิ่งที่ต้องการคือสี่คอลัมน์และ AI ที่อ่านและอัปเดตคอลัมน์เหล่านั้นได้

ถ้าทั้งสองข้อไม่ใช่คุณ บทความนี้ส่วนใหญ่จะยืนยันว่า Linear คือเครื่องมือที่ถูกต้องแล้ว

Linear ใช้กับ ChatGPT, Claude, Cursor และ Codex ได้ไหม?

ได้ หลายทาง และควรพูดให้แม่นยำ

• MCP server แบบโฮสต์ Linear ให้บริการที่ https://mcp.linear.app/mcp ผ่าน Streamable HTTP และมีแบบอ่านอย่างเดียวที่ /mcp/readonly การ sign-in ใช้ OAuth 2.1 พร้อม dynamic client registration หรือ bearer OAuth token หรือ Linear API key เอกสารระบุ Claude (claude.ai, Desktop, Claude Code), Codex, Cursor, VS Code, Windsurf, Zed และอื่น ๆ และบอกว่า server ค้นหา สร้าง และอัปเดต issue, project และ comment ได้ (เอกสาร MCP ของ Linear)
• Claude Linear อยู่ใน connector directory ของ Claude สร้างโดย Linear และได้รับเครื่องหมาย Anthropic verified (claude.com/connectors/linear)
• ChatGPT หน้า ChatGPT ของ Linear อธิบายถึง connector สำหรับ deep research ที่ช่วยให้คุณ "สำรวจและอ้างอิงงานของทีม" สำหรับผู้ใช้ Plus และ Pro (ยกเว้น EEA, สวิตเซอร์แลนด์ และสหราชอาณาจักร) และสำหรับ Team, Enterprise และ Edu (linear.app/integrations/chatgpt) หน้านี้ไม่ได้บอกว่าเขียนข้อมูลได้ และเอกสาร MCP ไม่ได้กล่าวถึง ChatGPT
• มอบงานให้ agent ภายใน Linear คุณ assign issue ให้ agent ได้ และ agent "ไม่นับเป็นที่นั่งที่ต้องเสียเงิน" (Agents in Linear) directory ของ agent มี Codex, Cursor, GitHub Copilot, Devin และอีกมากมาย (linear.app/integrations/agents)

ดังนั้นถ้า agent ของคุณเป็น coding agent และทีมใช้ Linear อยู่แล้ว การเชื่อมต่อมีอยู่และรองรับดี คำถามไม่ใช่ว่า agent เข้าถึง Linear ได้หรือไม่ แต่เป็นว่าบอร์ดทำอะไรระหว่างที่ agent กำลังทำงาน

agent ต้องการอะไรจากบอร์ดที่ issue tracker ไม่ได้ให้?

ในมุมของเรามีสามอย่าง ณ วันนี้ เอกสาร MCP และ agent ของ Linear ไม่ได้อธิบายสิ่งใดในสามอย่างนี้เป็น operation ของ MCP นั่นไม่ได้แปลว่าทำ Linear ให้ทำงานคล้ายกันด้วยข้อตกลงไม่ได้ แต่แปลว่าบอร์ดไม่ได้บังคับให้เป็นแบบนั้น

• การรับงานพร้อม lease agent สองตัว หรือ agent ตัวเดียวกันในสองหน้าต่าง ไม่ควรเริ่ม task เดียวกัน และถ้า agent crash task ก็ไม่ควรค้างอยู่ใน "In Progress" ตลอดไป หน้า MCP ของ Linear ไม่ได้อธิบายการรับงานหรือ lease
• คำถามถึงคน จากภายในการทำงาน เมื่อ agent เจอเรื่องที่มีแต่คุณตัดสินใจได้ มันควรถามได้ ถือ task ไว้ต่อ และได้คำตอบทีหลัง หน้า Agents in Linear ไม่ได้บอกว่า agent ถามคำถามคนได้หรือไม่ แต่อธิบายการที่คน @mention agent
• หลักฐานเมื่อปิดงาน คำว่า "Done" จาก agent เป็นแค่คำกล่าวอ้าง การปิดงานที่มีประโยชน์ต้องบอกว่าทำอะไรไป อะไรไม่ได้ทำ อะไรยังไม่รู้ และลิงก์สิ่งที่คุณตรวจสอบได้ GitHub integration ของ Linear ย้าย issue ที่เชื่อมไว้ไป Done เมื่อ PR ถูก merge (เอกสาร GitHub ของ Linear) ซึ่งเป็นหลักฐานจริงสำหรับโค้ด แต่สำหรับงานที่ไม่ใช่ pull request ไม่มีฟิลด์ที่เทียบเท่ากัน

Weft จัดการ loop ของ agent อย่างไร?

Weft คือบอร์ด Scrumban (ค่าเริ่มต้นคือ Backlog, Todo, Doing, Done พร้อม sprint และโปรเจกต์ที่เลือกใช้ได้) เปิดให้ใช้ผ่านเครื่องมือ MCP 32 ตัวที่ https://letsweft.com/api/mcp AI client ของคุณ sign in ด้วย OAuth จึงไม่มีคีย์ให้คัดลอก ส่วน personal access token มีไว้สำหรับ client ที่ไม่รองรับ OAuth Weft ออก refresh token ให้ client ต่ออายุการ sign-in เองได้

loop นี้มีสี่การเรียก:

start_task({ id })
  → runId, leaseToken          // lease 20 นาที; agent ตัวที่สองได้ already_claimed

report_progress({ runId, leaseToken })
  → ต่ออายุ lease               // ถ้าเงียบ lease จะหมดอายุและ task ว่างอีกครั้ง

request_input({ id, runId, leaseToken, question, options })
  → คำถามเข้า Inbox ของคุณ        // ยังถือ task ไว้; ส่ง push ไปมือถือ

complete_task({ id, runId, leaseToken, outcome,
                artifacts, notDone, unknowns, nextStep })

• รับงาน start_task ให้ lease 20 นาที report_progress ต่ออายุให้ ถ้า agent เงียบไป lease จะหมดอายุและ task ว่างให้คนอื่นรับ agent ตัวที่สองที่พยายามรับ task เดียวกันจะได้ already_claimed
• ถาม request_input ส่งคำถามพร้อมตัวเลือกเข้า Inbox ของคนนั้น และส่ง push ไปที่แอปมือถือ agent ยังถือ task ไว้ และรับคำตอบในการเรียกครั้งถัดไป
• ปิดงานพร้อมหลักฐาน complete_task บันทึก outcome, artifacts (URL, commit, file hash) สิ่งที่ไม่ได้ทำ สิ่งที่ยังไม่รู้ และขั้นถัดไป โดยค่าเริ่มต้น task จะไปที่ Done ทันที มันจะหยุดรอใน Inbox ให้คุณเลือก ยอมรับ / แก้ไขใหม่ / ไว้ทีหลัง / ทิ้ง เฉพาะเมื่อ task ต้อง review หรือการตรวจสอบไม่ผ่าน
• ขีดจำกัดอยู่ที่คุณ ไม่ใช่ที่ agent ถ้ามี 5 รายการรอคนคนเดียวอยู่ (10 รายการสำหรับทีม หรือ review รวม 45 นาที) start_task จะปฏิเสธด้วย attention_queue_full และบอก agent ให้ปิดงานหรือทำให้ชัดเจนแทนการเริ่มงานเพิ่ม

OAuth client แต่ละตัวและ access token แต่ละตัวเป็นผู้กระทำแยกกัน และบอร์ดแสดงชื่อที่ client ลงทะเบียนไว้ คุณจึงเห็นได้ว่า AI ตัวไหนทำอะไร แต่ละการเชื่อมต่อกำหนดสิทธิ์ได้เป็น full, write หรือ read และตัดการเชื่อมต่อได้ทุกเมื่อ อ่านเพิ่มเรื่อง loop นี้: claim loop สำหรับ task ของ AI agent และAI agent หลายตัวบนบอร์ดเดียว

Linear กับ Weft เทียบกันแบบข้อต่อข้อเป็นอย่างไร?

แหล่งข้อมูลของคอลัมน์ Linear: หน้าราคา เอกสาร MCP หน้า ChatGPT เอกสาร agent เอกสาร GitHub และหน้ามือถือ ตรวจสอบเมื่อวันที่ 3 พฤศจิกายน 2026 ตารางที่กว้างกว่าอยู่ที่หน้า MCP task managers ของเรา และฉบับย่ออยู่ที่ Weft vs Linear

issue tracker หนักเกินไปสำหรับ solo founder หรือทีมเล็กหรือเปล่า?

บางครั้งก็ใช่ แพ็กเกจฟรีของ Linear ให้มาเยอะสำหรับทีม: สมาชิกไม่จำกัด 2 team และ 250 issue แต่รูปทรงของผลิตภัณฑ์คือองค์กรวิศวกรรม: team, cycle, triage, project และ milestone ถ้าคุณทำคนเดียวและเปิด AI client ไว้ทั้งวัน โครงสร้างส่วนใหญ่นั้นคือการตั้งค่าที่คุณจะไม่ได้ใช้

Weft ตั้งใจให้มีรูปทรงเล็กกว่า: สี่คอลัมน์ sprint ที่เลือกใช้ได้ และโปรเจกต์แบบเบา ๆ ส่วนใหญ่คุณไม่ได้เปิดมันขึ้นมาเพื่อพิมพ์ แต่บอก ChatGPT หรือ Claude ว่า "ใส่ห้าอย่างนี้ลงบอร์ด" แล้วดูผลบนมือถือ ถ้าฟังดูใกล้กับวิธีทำงานของคุณ อ่านการจัดการงานด้วย AI สำหรับ solo founder

สำหรับทีมเล็ก ขีดจำกัดความสนใจสำคัญกว่าจำนวนคอลัมน์ เมื่อมีคนสามคนและ agent สี่ตัว คอขวดไม่ใช่ว่าใครเริ่มงานได้ แต่เป็นว่ามีงานที่เสร็จแล้วรอให้ใครสักคนดูอยู่เท่าไร Weft จะปฏิเสธการเริ่มงานใหม่เมื่อคิวนั้นเต็ม

มีทางเลือกแทน Linear อื่น ๆ สำหรับ AI agent อะไรบ้าง?

มีเครื่องมืออื่นอีกไม่กี่ตัวที่มี MCP server แบบโฮสต์ ข้อมูลเหล่านี้ตรวจสอบจากหน้าทางการเมื่อวันที่ 27 ตุลาคม 2026

หน้าเหล่านี้ก็ไม่ได้อธิบายการรับงานพร้อม lease หรือคำถามจาก agent ถึงคนเป็น operation ของ MCP เช่นกัน บทความในชุดเดียวกัน: ทางเลือกแทน Asana ทางเลือกแทน Todoist ทางเลือกแทน ClickUp และทางเลือกแทน Motion

เมื่อไรที่คุณควรใช้ Linear ต่อ?

• งานของคุณส่วนใหญ่เป็นโค้ดและ pull request GitHub integration ของ Linear ย้าย issue ที่เชื่อมไว้ไป In Progress เมื่อเปิด PR และไป Done เมื่อ merge Weft ไม่มี GitHub integration
• คุณใช้ cycle และ triage inbox cycle ของ Linear ยก issue ที่ยังไม่เสร็จไปรอบถัดไปให้อัตโนมัติ และ Triage คือ "inbox พิเศษสำหรับทีมของคุณ" Weft มี sprint ที่เลือกใช้ได้และไม่มี triage
• คุณต้องการ directory ของ Claude ไม่ใช่ custom connector Linear อยู่ใน directory และได้รับ Anthropic verified ส่วน Weft เพิ่มใน Claude เป็น custom connector
• คุณต้องการให้ agent ไม่นับเป็นที่นั่ง Linear บอกว่า agent ไม่นับเป็นที่นั่งที่ต้องเสียเงิน และ directory ของ agent มีขนาดใหญ่
• หลายทีม workspace เดียว แพ็กเกจ Business ของ Linear มี team ไม่จำกัด Weft มี sprint ที่ทำงานอยู่ได้หนึ่งอันต่อ workspace

Weft ไม่ได้ทำอะไรบ้าง?

เพื่อประหยัดเวลาทดลองของคุณ: Weft ไม่มี GitHub หรือ Slack integration ไม่มี REST API สาธารณะหรือ webhook ไม่มี CLI ไม่มีแอปเดสก์ท็อป ไม่มี Gantt หรือไทม์ไลน์ และไม่มีการบล็อกเวลาในปฏิทิน ไม่มี AI ของตัวเองและไม่มีเครดิต AI การคิดเกิดขึ้นใน AI client ที่คุณใช้อยู่แล้ว การกู้คืน task จากถังขยะเป็นฟีเจอร์ของ Pro

Linear กับ Weft ราคาเท่าไร?

Linear: Free ($0, 2 team, 250 issue), Basic $10 ต่อผู้ใช้ต่อเดือน ชำระรายปี, Business $16 ต่อผู้ใช้ต่อเดือน ชำระรายปี, Enterprise ราคาตามตกลง (linear.app/pricing) หน้านี้ไม่แสดงราคาแบบชำระรายเดือนของ Basic

Weft: Free ได้ 50 task และการเรียก AI 200 ครั้งต่อเดือน Pro ราคา $7 ต่อที่นั่งต่อเดือน หรือ $60 ต่อที่นั่งต่อปี รายละเอียดที่ letsweft.com/th/pricing

ย้ายจาก Linear มา Weft อย่างไร?

1. ใน Linear ให้ export issue เป็น CSV ผู้ดูแล workspace export ทุกอย่างได้จาก Settings → Administration → Import Export ส่วนทุกคน export มุมมองที่กรองแล้วได้จาก command menu (สมาชิกได้ครั้งละไม่เกิน 250 issue ผู้ดูแลได้ไม่เกิน 2,000) ดูเอกสาร export ของ Linear
2. สร้างบัญชี Weft ที่ letsweft.com บอร์ดเริ่มต้นด้วย Backlog, Todo, Doing และ Done
3. import ไฟล์ CSV ใน Weft การ import CSV จาก Linear ฟรีในทุกแพ็กเกจ คู่มือทีละขั้นอยู่ที่ letsweft.com/th/migrate-from/linear ในแพ็กเกจ Free มีขีดจำกัด 50 task จึงควร archive สิ่งที่ไม่ต้องการแล้วก่อน import
4. เชื่อมต่อ AI client ของคุณ: ChatGPT (แอป ทุกแพ็กเกจ), Claude Code (claude mcp add --transport http weft https://letsweft.com/api/mcp), Cursor (คลิกเดียว) หรือ Codex (ตั้ง config แล้วรัน codex mcp login weft) sign in ด้วย OAuth เมื่อเบราว์เซอร์เปิดขึ้นมา
5. ขอให้ agent เรียก get_my_work เลือก task แล้วทำผ่าน start_task → report_progress → complete_task จากนั้นตรวจใบสรุปผลบนการ์ด
6. ติดตั้งแอป iOS หรือ Android เพื่อให้คำถามจาก request_input มาถึงคุณเป็น push

คุณไม่จำเป็นต้องย้ายทุกอย่าง จะเก็บ issue ด้านวิศวกรรมไว้ใน Linear แล้วใส่งานที่ agent ทำทั้งด้านโค้ด การเขียน และการค้นคว้าไว้บนบอร์ด Weft ก็ได้ วิธีตั้งค่าสำหรับทุก client อยู่ในเอกสาร ส่วน MCP คืออะไรมีอธิบายไว้ที่ modelcontextprotocol.io

Linear มี MCP server อยู่แล้ว ทำไมต้องใช้อย่างอื่นอีก?

คุณอาจไม่ต้องก็ได้ MCP server ของ Linear ให้ agent ค้นหา สร้าง และอัปเดต issue, project และ comment ได้ สิ่งที่เอกสารไม่ได้อธิบายคือการรับงานพร้อม lease คำถามจาก agent ถึงคน หรือใบสรุปผลแบบมีโครงสร้างเมื่อปิดงาน ถ้า agent ของคุณทำงานนาน ทำงานคู่ขนาน หรือทำงานที่ไม่ใช่ pull request นี่คือส่วนที่ Weft เพิ่มเข้ามา

Weft อยู่ใน connector directory ของ Claude เหมือน Linear ไหม?

ไม่ ใน claude.ai และ Claude Desktop คุณเพิ่ม Weft เป็น custom connector ด้วย URL https://letsweft.com/api/mcp ใน Claude Code ใช้คำสั่งเดียว: claude mcp add --transport http weft https://letsweft.com/api/mcp ส่วน Linear อยู่ใน directory และได้รับ Anthropic verified

Weft ใช้กับ ChatGPT แพ็กเกจฟรีได้ไหม?

ได้ Weft เป็นแอปที่เผยแพร่ใน ChatGPT และใช้ได้กับทุกแพ็กเกจของ ChatGPT รวมถึง Free ดู letsweft.com/th/chatgpt

จะเกิดอะไรขึ้นถ้า agent crash กลาง task?

lease จาก start_task อยู่ได้ 20 นาที และต่ออายุด้วย report_progress ถ้า agent หยุดรายงาน lease จะหมดอายุและ task ว่างให้ agent ตัวอื่นหรือคนรับไป มันจะไม่ค้างอยู่ใน Doing ภายใต้การทำงานที่ตายไปแล้ว อ่านเพิ่มใน AI agent ของฉันทำอะไรไปบ้าง

ทุกครั้งที่ agent ปิดงาน จะเข้าคิว review ของฉันหรือเปล่า?

ไม่ โดยค่าเริ่มต้น task ที่เสร็จแล้วจะไปที่ Done ทันทีพร้อมใบสรุปผล มันจะหยุดรอใน Inbox ให้คุณเลือก ยอมรับ / แก้ไขใหม่ / ไว้ทีหลัง / ทิ้ง เฉพาะเมื่อ task ต้อง review หรือการตรวจสอบไม่ผ่าน

import จาก Linear ในแพ็กเกจฟรีได้ไหม?

ได้ การ import CSV จาก Linear ใช้ได้ในทุกแพ็กเกจของ Weft แพ็กเกจ Free เก็บได้ 50 task ดังนั้น workspace ของ Linear ที่ใหญ่จะต้องใช้ Pro หรือ archive บางส่วนก่อน คู่มือ: letsweft.com/th/migrate-from/linear