Linear Alternatives: Local-First Issue Tracking आपकी सोच से तेज़ क्यों है

Linear fast है। Credit जहाँ due है। उन्होंने perceived performance में heavy investment किया है, और ज़्यादातर teams के लिए यह best available SaaS issue tracker है। पर "best SaaS" कुछ constraints के साथ आता है जो कुछ developers accept नहीं कर सकते: data किसी और के servers पर रहता है, workflow उनकी opinions के हिसाब से बदलना पड़ता है, और हर interaction network round-trip tax pay करती है।

यह post उन developers के लिए है जो इन दीवारों से टकरा चुके हैं। शायद AI agent fleets manage कर रहे हैं जो per hour 50 issues file करते हैं। शायद air-gapped या offline-first काम करते हैं। शायद बस login screen नहीं चाहते अपने issues और अपने बीच। यहाँ बताता हूँ क्या सीखा Beadbox बनाते हुए, एक native desktop issue tracker जो सब कुछ local रखता है।

जो section चाहिए उस पर जाएँ:

• Local-first speed -- CLI और UI-level timings real datasets पर
• Git-native history -- issue database को branch, diff, और merge करें
• Offline / air-gapped -- no network, no daemon, no problem
• Scripting और agents -- तीन copy-paste करने योग्य workflows
• Tradeoffs -- time invest करने से पहले honest limitations
• Team decision matrix -- कौन सा tool किस team shape में fit
• Linear से migration -- क्या exist करता है और क्या नहीं

Developers Linear alternatives क्यों ढूँढते हैं

Usual answer है "Linear बहुत opinionated है।" सच है पर imprecise। Linear cycles, team structures, और workflow states enforce करता है जो assume करते हैं कि आप product team हैं जो two-week cadences पर ship करती है। अगर आप वही हैं, Linear great है। अगर solo developer हैं AI agents coordinate कर रहे, या research team हैं non-standard iteration patterns के साथ, या DevOps group जिसे issues git commits से tied चाहिए Slack threads से नहीं, Linear की opinions friction बन जाती हैं।

Deeper problem architectural है। Linear cloud-first SaaS product है। हर mutation उनके servers पर जाता है और वापस आता है। हर query उनके uptime पर depend करती है। Issue data उनके database में exist करता है, उनकी API से queryable, उनकी terms पर। ज़्यादातर teams के लिए fine trade-off है। Data sovereignty, offline access, या large datasets पर raw query speed care करने वाले developers के लिए dealbreaker है।

Beadbox क्या नहीं करता

इससे पहले कि Beadbox किसमें अच्छा है बताएँ, यह रहा जहाँ सही choice नहीं है। यह section skip करने से मदद नहीं मिलेगी; tool adopt करने के बाद इन walls से टकराना और बुरा होगा।

Multi-user permissions या access control नहीं। कोई user accounts नहीं, roles नहीं, per-issue visibility restrictions नहीं। .beads/ directory (या Dolt server) को filesystem access वाला कोई भी सब कुछ read और write कर सकता है। अगर restrict करना है कौन क्या देखे, Beadbox आज आपके लिए नहीं।

Limited real-time collaboration। दो लोग same issue set पर काम कर सकते हैं, पर collaboration model push/pull है (Git जैसा), live cursors और presence indicators नहीं। Server mode में Beadbox हर 3-5 seconds changes poll करता है। Embedded mode में filesystem watches changes faster detect करती हैं (sub-second), पर दो processes से same Dolt database में concurrent writes crash कर सकते हैं। Safe pattern: एक समय पर एक writer, या server mode use करें जहाँ Dolt concurrency handle करता है।

Slack, GitHub, Figma, या दूसरे SaaS tools से integrations नहीं। Extension point bd CLI और shell scripts हैं। अगर workflow depend करता है "issue close होने पर Slack message trigger हो," वह glue खुद build करना होगा।

Scale ceiling real है पर दूर। हम 10K और 20K issue datasets पर test करते हैं (benchmarks नीचे)। वे अच्छे handle होते हैं। 100K+ issues पर stress-test नहीं किया। अगर large organization हैं जो per year hundreds of thousands issues generate करती है, यह proven territory नहीं।

Non-technical stakeholder access नहीं। कोई web portal नहीं, guest viewer नहीं, shareable dashboard URL नहीं। Beadbox desktop app है जो local database read करता है। PM को progress दिखाने के लिए जो आपकी machine use नहीं करता, screen share या bd script चाहिए जो report generate करे।

Beadbox कैसे काम करता है (30-second version)

Benchmarks समझ आएँ, पहले architecture:

Embedded mode: Dolt database filesystem पर .beads/ में रहता है। कोई server process नहीं, daemon नहीं। bd CLI directly read और write करती है। Beadbox 250ms debounce के साथ fs.watch() से changes detect करता है और WebSocket से UI में broadcast करता है। यह zero-setup path है।

Server mode: dolt sql-server process separately run होता है (local या LAN)। bd CLI MySQL protocol से connect करती है। Beadbox filesystem watch की जगह हर 3-5 seconds server poll करता है। यह mode multiple concurrent writers support करता है।

GUI जो भी operation perform करता है, bd CLI से route होता है। Beadbox कभी directly database touch नहीं करता। अगर bd show और Beadbox disagree करें, वह Beadbox में bug है।

Performance: 10K-issue dataset पर real benchmarks

beads CLI benchmarks publish करता है जो अपने hardware पर reproduce कर सकते हैं। M2 Pro पर 10,000-issue Dolt database के against Go benchmark suite से real numbers:

ये CLI-level benchmarks हैं: bd को local Dolt database से read/write करने में लगने वाला time। Beadbox UI ऊपर rendering overhead add करता है। Full stack (CLI call + React render + WebSocket propagation) के design targets:

Linear या दूसरे trackers के against benchmarks publish नहीं करते क्योंकि controlled comparisons नहीं चलाए, और cherry-picked numbers honest नहीं होते। जो कह सकते हैं: पूरा data path local है। Filter click करने और results देखने के बीच कोई network hop नहीं। यह matter करता है या नहीं, आपकी baseline पर depend करता है। अगर Linear आपके dataset size और location पर enough fast feel होता है, शायद है। अगर conference hotel Wi-Fi से 500-issue backlog पर lag feel किया है, पता है इन numbers से कौन सा pain address होता है।

Reproduce करने के लिए: beads clone करें, go test -tags=bench -bench=. -benchmem ./internal/storage/dolt/... run करें, अपने hardware से compare करें।

Git integration depth: commits को issues से link करने से आगे

ज़्यादातर issue trackers Git integration को feature checkbox मानते हैं: commit message में issue ID mention करो, issue पर link दिख जाता है। Useful है पर shallow।

Beadbox beads पर बना है, एक issue tracker जहाँ Git semantics storage layer हैं, bolted-on integration नहीं। Dolt, नीचे का database, structured data के लिए Git का merkle tree data model implement करता है। हर issue change एक commit है। हर commit का parent है। Issue history पर dolt diff, dolt log, और dolt merge मिलता है उन्हीं semantics से जो code पर use करते हैं।

Practically इसका मतलब:

Issue history auditable है। Database खुद commit graph है। किन्हीं दो points diff करके exactly देख सकते हैं कौन से fields किन issues पर बदले। यह ऊपर bolt किया गया "audit log feature" नहीं। Storage format ही audit trail है।

Branching issues पर काम करती है, सिर्फ code पर नहीं। Dolt natively branches support करता है। Issue database branch करके reorganization experiment कर सकते हैं, फिर merge back या throw away।

Sync push/pull है, API calls नहीं। Multi-machine collaboration git push और git pull जैसे काम करता है। कोई API tokens नहीं, webhooks नहीं, OAuth flows नहीं। Dolt remote server (या DoltHub) पर point करें और push करें। दूसरी machine pull करे।

Conflicts पर note: Dolt three-way merge use करता है, Git जैसा। अगर दो लोग same issue पर different fields edit करें, merge automatically resolve होता है। अगर दो लोग same issue पर same field edit करें, conflict आता है जो Dolt CLI (dolt conflicts resolve) से manual resolution माँगता है। Beadbox में conflict resolution UI अभी नहीं है; conflicts dolt level पर handle होते हैं। Practice में, conflicts rare हैं जब हर person (या agent) distinct issues पर काम करता है, जो typical pattern है। पर अगर team frequently same issues concurrently edit करती है, यह friction point जानने योग्य है।

Native rendering: Node.js Tauri के अंदर क्यों bundle करते हैं

Linear browser tab में run होता है। Jira, Asana, और बाकी सब SaaS trackers भी। Browser tabs memory compete करते हैं, OS suspend करता है, और compositor से render होते हैं जो frames of latency add करता है।

Beadbox Tauri पर बना native desktop application है। Tauri apps typically tiny होते हैं (Tauri runtime single-digit megabytes) क्योंकि Chromium bundle करने की जगह OS native WebView use करते हैं। हमारा bundle typical Tauri apps से बड़ा ~160MB है, और यह deliberate tradeoff है।

उसमें 84MB embedded Node.js runtime है। Sidecar architecture use करते हैं: Tauri Next.js server को child process के रूप में spawn करता है, जो server-side rendering, server actions, और real-time updates के लिए WebSocket layer handle करता है। Tauri WebView इस local server पर point करता है। Pure Rust backend की जगह यह इसलिए choose किया क्योंकि Next.js ecosystem React Server Components, server actions, और UI layer पर rapid iteration speed देता है। Cost bundle size है। Equivalent Electron app 400MB+ होता। Pure Rust + Tauri app 10MB से कम होता पर build करने में 3x ज़्यादा लगता और React ecosystem खो जाता।

Browser tab से practical difference: Beadbox dedicated WebView process में render होता है जो बाकी 47 browser tabs से memory share नहीं करता। 100+ nested issues वाला epic tree expand करना, full backlog पर filters apply करना, workspaces switch करना: ये operations qualitatively different feel होते हैं जब renderer resources compete नहीं कर रहा।

CLI से extend करें, REST API से नहीं

Linear का GraphQL API है। Well-designed है। पर Linear extend करने का मतलब code लिखना जो उनके servers से बात करे, उनके tokens से authenticate करे, और उनकी rate limits handle करे।

Beadbox different approach लेता है: bd CLI ही API है। GUI जो भी operation perform करता है, bd से जाता है, वही command-line tool जो terminal में use करते।

तीन workflows जो आज copy-paste कर सकते हैं:

Triage sweep के लिए bulk-update priorities:

# सभी open bugs को priority 1 (critical) set करें
bd list --status=open --type=bug --json | \
  jq -r '.[].id' | \
  xargs -I{} bd update {} --priority=1

Daily status summary generate करें:

# पिछले 24 घंटों में क्या बदला?
echo "=== Closed today ==="
bd list --status=closed --json | \
  jq -r '.[] | select(.updated > (now - 86400 | todate)) | "\(.id) \(.title)"'

echo "=== Currently blocked ==="
bd blocked --json | \
  jq -r '.[] | "\(.id) \(.title) (blocked by: \(.blocked_by | join(", ")))"'

echo "=== Ready to work ==="
bd ready --json | jq -r '.[] | "\(.id) [P\(.priority)] \(.title)"'

AI agent काम बनाता और claim करता है:

# Agent bug discover करता है, file करता है, और claim करता है
ISSUE_ID=$(bd create \
  --title "Fix race condition in auth middleware" \
  --type bug \
  --priority 1 \
  --json | jq -r '.id')

bd update "$ISSUE_ID" --status=in_progress --assignee=agent-3

# ... agent काम करता है ...

bd update "$ISSUE_ID" --status=closed
bd comments add "$ISSUE_ID" --author agent-3 \
  "Fixed in commit abc1234. Root cause: mutex not held during token refresh."

अगर AI coding agents (Claude Code, Cursor, Copilot Workspace) run कर रहे हैं, वे पहले से CLI commands run करना जानते हैं। कोई API client library नहीं, authentication dance नहीं। बस Unix pipes और shell scripts।

Beadbox try करें ये workflows real time में visualized देखने के लिए जैसे agents execute करते हैं।

Offline-first feature नहीं, architecture है

कुछ cloud trackers "offline mode" offer करते हैं जो recent data cache करता है और reconnect पर sync करता है। यह fundamentally online architecture पर bolt किया feature है। Failure modes predictable हैं: stale cache, sync conflicts, operations जो silently queue होकर बाद में fail होते हैं।

Beadbox offline काम करता है क्योंकि शुरू से online नहीं था। Embedded mode में, पूरी issue database filesystem पर एक directory है। कोई server process नहीं। Daemon नहीं। Network socket नहीं। bd CLI उस directory read और write करती है। Beadbox fs.watch() से watch करता है और जो मिलता है render करता है।

Sync करने को कुछ नहीं क्योंकि remote कुछ नहीं। अगर बाद में collaborate करना चाहें, Dolt का push/pull explicit, visible synchronization देता है। पर default local है। Default आपका है।

Security के बारे में? अगर air-gapped या sensitive environments के लिए Beadbox evaluate कर रहे हैं, concrete posture:

• Encryption at rest: Beadbox .beads/ directory खुद encrypt नहीं करता। OS-level disk encryption पर rely करता है (macOS पर FileVault, Linux पर LUKS, Windows पर BitLocker)। अगर threat model per-database encryption demand करता है, यह gap है।
• Backups: .beads/ directory regular directory है। cp -r, rsync, Time Machine, या dolt push to remote सब काम करते हैं। Dolt की commit history का मतलब accidental changes dolt reset से rollback हो सकते हैं।
• Machine से क्या बाहर जाता है: Embedded mode में, कुछ नहीं। Zero network calls। Desktop app में, दो optional outbound connections: Beadbox updates check करने के लिए GitHub API (settings में disable हो सकता), और PostHog analytics अगर opt in करें (default off, कोई PII collect नहीं)। दोनों में से कोई issue data transmit नहीं करता।

Air-gapped environments, classified projects, या planes और trains में काम करने वाले developers के लिए, यह nice-to-have नहीं। यही एक architecture है जो काम करता है।

अपनी team के लिए सही tool choose करना

कोई tool universally सही नहीं। Honest breakdown:

Linear choose करें अगर:

• Team 10+ लोग है और centralized project management चाहिए
• Slack/GitHub/Figma integrations पर rely करते हैं
• Non-technical stakeholders को issue tracker access चाहिए
• Zero operational overhead वाला managed infrastructure चाहिए
• Product team हैं regular cycles पर shipping

Beadbox choose करें अगर:

• Data sovereignty value करते हैं (issues कभी machine नहीं छोड़ते)
• Regularly offline या restricted network environments में काम करते हैं
• AI agents manage करते हैं जिन्हें programmatically issues read और write करने हैं
• Git-native issue history चाहिए (issues branch, diff, merge करें)
• CLI-first workflows prefer करते हैं visual companion के साथ जब ज़रूरत हो
• Solo developer या small team (1-10) हैं जिन्हें enterprise features नहीं चाहिए

Current tool use करते रहें अगर:

• Switching cost experience कर रहे friction से ज़्यादा है
• Team ने current tracker की API पर depend करने वाले integrations में invest किया है
• Workflow पहले से tool की opinions में fit करता है

Linear (या दूसरे trackers) से Migration

Direct रहते हैं: आज Linear-to-Beadbox automated migration tool नहीं है। CSV import wizard नहीं, API bridge नहीं, status mapping UI नहीं।

Fresh start कर रहे हैं तो fine। bd init, issues create करना शुरू करें, Beadbox immediately देखता है। Zero friction।

Existing Linear project लाना हो तो workable path अभी scripted है: Linear की API से export (CSV और API export support करते हैं), data transform करें, loop में bd create use करके issues recreate करें। Linear-specific metadata (cycles, project views, SLA timers) lose होगा पर titles, descriptions, priorities, और status preserve होंगे। Migration script weekend project है, quarter-long integration नहीं।

हम जानते हैं thousands issues और years history वाली teams के लिए यह enough नहीं। Proper import pipeline roadmap पर है पर ship नहीं हुआ। अगर migration friction primary concern है, wait करें जब तक बना लें, या evaluate करें कि fresh start acceptable है।

शुरू करें

Beadbox beta में free है। Homebrew से install करें:

brew tap beadbox/cask && brew install --cask beadbox

अगर पहले से beads use करते हैं, Beadbox existing .beads/ workspaces automatically detect करता है। App खोलें, issues वहीं हैं। कोई import step नहीं। Account creation नहीं।

beads में नए हैं तो Beadbox first workspace initialize करने में guide करता है। 60 seconds से कम में issues देख रहे होंगे।

Beadbox download करें या beads check करें कि local-first issue tracking आपके workflow में fit करती है।