上周，我们在Claude Code中发布了动态工作流。现在，Claude可以即时编写自己的专用工具，针对当前任务量身定制。
虽然默认的Claude Code工具主要面向编码任务，但它同样适用于许多其他类型的工作，因为很多任务本质上类似于编码。然而，对于某些特定任务类别，比如研究、安全分析、代理团队或代码审查，我们需要在Claude Code基础上构建定制工具以达到最佳性能。
动态工作流允许你基于Claude Code动态创建工具，使Claude能够更自然地解决这些问题。你还可以与他人共享和复用这些工作流。
本文将分享我对动态工作流的初步体验和心得，帮助你充分利用这一功能。请注意，最佳实践仍在不断发展中：动态工作流通常消耗更多token，适合复杂且高价值的任务。
示例提示
在深入技术细节之前，先通过几个示例提示激发你对工作流可能性的思考：
- “这个测试大约每50次运行失败1次。创建一个工作流来复现它。形成多个竞品理论，直到有一个理论经得起证据考验。”
- “使用工作流，分析我最近50个会话，挖掘我反复犯的错误，并将常见错误转化为
CLAUDE.md规则。” - “用工作流挖掘过去六个月Slack中的#incidents，找出反复出现但没人提交工单的根本原因。”
- “拿我的商业计划，运行一个工作流，让不同代理从投资者、客户和竞争对手的角度进行批判。”
- “这里有80份简历，使用工作流为后端岗位排名，并复核前十名。用AskUserQuestion工具进行面试评分。”
- “我需要给这个CLI工具起个名字。用工作流头脑风暴多个选项，并通过锦标赛选出前三名。”
- “用工作流将我们的User模型重命名为Account。”
- “用工作流检查我的博客草稿，核实每个技术声明是否与代码库一致，我不想发布错误内容。”
动态工作流如何运作
动态工作流执行一个JavaScript文件，包含一些特殊函数，帮助生成和协调subagents：
动态工作流还支持标准JavaScript函数，如JSON、Math和Array，方便数据处理。
特别值得一提的是，动态工作流可以决定代理使用哪个模型，以及子代理是否在独立的工作树中运行，从而让Claude选择所需的智能水平和隔离度。
如果工作流被中断（例如用户操作或终端退出），恢复会话时可以从中断处继续执行。
为什么选择动态工作流
默认的Claude Code工具在同一个上下文窗口中既要规划又要执行任务。对于许多编码任务，这种方式非常有效，但在长时间运行、大规模并行、高度结构化或对抗性强的任务中可能会失效。
原因在于，Claude在单一上下文窗口中处理复杂任务时间越长，越容易出现以下几种失败模式：
- 代理懒惰：Claude在完成复杂多步骤任务前就停止，宣称任务完成，例如只处理了安全审查中的35项而非全部50项。
- 自我偏好偏差：Claude倾向于偏爱自己的结果，尤其是在需要根据评分标准验证或评判时。
- 目标漂移：随着多轮交互，逐渐偏离最初目标，尤其是在摘要压缩后，边缘需求或“不要做X”的限制可能丢失。
创建工作流可以通过协调独立上下文窗口和专注目标的子代理，有效避免这些问题。
动态工作流与静态工作流
你可能之前用Claude Agent SDK或claude -p创建过静态工作流，协调多个Claude Code实例。
但静态工作流为了兼顾所有边缘情况，通常较为通用。借助Claude Opus 4.8和动态工作流，Claude现在足够智能，可以为你的用例编写定制化工具。
使用动态工作流的常见模式
你可以直接让Claude创建工作流，或者使用触发词ultracode确保Claude Code生成工作流。
理解动态工作流的工作原理，有助于你判断何时使用以及如何通过提示引导Claude。
常见模式包括：
分类并执行
使用分类代理决定任务类型，然后根据任务路由到不同代理或行为。或者在最后用分类器确定输出。
分解并综合
将任务拆分成多个小步骤，为每步运行一个代理，最后综合结果。适合步骤多或每步需要独立上下文避免干扰的场景。综合步骤等待所有分解代理完成，再合并结构化输出。
对抗性验证
为每个生成的代理，运行另一个代理根据评分标准对其输出进行对抗性验证。
生成并筛选
生成多个想法，再根据评分标准或验证筛选，去重后只返回最高质量的想法。
锦标赛
让多个代理竞争完成同一任务，使用评判代理两两比较结果，直到选出优胜者。
循环直到完成
对于工作量未知的任务，循环生成代理直到满足停止条件（无新发现或日志无错误），而非固定次数。
典型应用场景
发挥创造力，思考何时何地让Claude Code生成动态工作流。我发现工作流在非技术工作中有时更有用。
迁移与重构
Bun从Zig重写为Rust时使用了工作流。详情见Jarred的X推文。
关键是将任务拆解为多个步骤，如调用点、失败测试、模块等。为每个修复点生成子代理进行修复，再由另一个代理对其进行对抗性审查并合并。建议告诉代理避免使用资源密集型命令，以便最大化并行而不耗尽机器资源。
深度研究
我们在Claude Code中发布了一个深度研究技能(/deep-research)，利用动态工作流实现。它分散进行网页搜索、获取来源、对抗性验证声明，并综合成带引用的报告。
你也可以用类似方法做其他研究，比如从Slack上下文编写状态报告，或深入探索代码库研究功能实现。
深度验证
如果你有报告需要核实每个事实声明，可以生成一个工作流，让一个代理识别所有事实声明，再为每条声明生成子代理详细核查。还可以让验证代理检查子代理的来源质量。
排序
你可能有一长串项目需要按某种定性标准排序，比如按缺陷严重程度排序的支持工单。但一次性在一个提示中排序1000+条目会导致质量下降且超出上下文限制。可以用锦标赛、成对比较流水线（相对判断比绝对评分更可靠）或并行分桶排序后合并。每次比较由独立代理完成，确定性循环维护排序结构。
记忆与规则遵守
如果Claude经常忽略某些规则，即使放入CLAUDE.md也难以遵守，可以创建一个工作流，列出必须由验证代理检查的规则——每条规则一个验证代理。创建怀疑者角色的子代理审查规则，有助于减少误报。
反向操作也有效：挖掘你最近的会话和代码审查评论，找出反复出现的修正，使用并行代理聚类，对每个候选规则进行对抗性验证（该规则是否能防止真实错误？），然后将通过验证的规则提炼回CLAUDE.md。
根因调查
调试时最好提出多个独立假设并测试，但单一上下文窗口容易导致自我偏好偏差。
工作流可以结构化地避免这一点，生成多个代理分别从不同证据（日志、文件、数据）提出假设，再由验证和反驳代理组成评审小组。
这不仅适用于代码，也适合销售（例如“3月销售为何下降？”）、数据工程（“流水线为何失败？”）或任何事后分析。
大规模分诊
每个团队都有无法完全由人工处理的支持队列、缺陷报告或待办事项。
分诊工作流会分类每个条目，去重已有跟踪项，并采取行动，比如尝试修复或升级给人工处理。
一个有用的分诊模式是隔离，禁止读取不可信公共内容的代理执行高权限操作，这些操作由负责执行的代理完成。
配合/loop命令，Claude可以持续执行分诊工作流。
探索与品味
工作流适合探索多种解决方案，尤其是基于品味的设计或命名任务，配合评分标准更佳。
尝试让Claude探索多个方案，给评审代理一个评分标准，任务完成于评审代理认为标准达成时。方案也可通过锦标赛根据评分标准排序或选出。
评估
你可以通过生成独立代理执行轻量级评估，再生成比较代理根据评分标准对结果进行比较和评分。例如，评估并优化你创建的技能。
模型与智能路由
创建针对任务调优的分类代理，决定使用哪个模型。对于涉及大量工具调用的任务，先调研再执行有助于选出最佳模型。
例如，任务“解释认证模块如何工作”的最佳模型取决于认证模块的文件数量和代码库结构。分类代理可以先调研，再根据任务复杂度路由到Sonnet或Opus。
何时不使用动态工作流
工作流功能尚新，虽然在许多场景下效果显著，但并非每个任务都需要，且可能显著增加token消耗。
建议创造性地使用工作流，推动Claude Code完成以往难以实现的任务。对于常规编码任务，问问自己是否真的需要更多计算资源，比如大多数传统编码任务不需要5个评审者的面板。
构建动态工作流的建议
提示设计
详细提示，结合上述技巧，能产生最佳效果。
工作流不仅适合大型任务，也可用于“快速工作流”，例如快速对某个假设进行对抗性审查。
结合/goal和/loop
对于可重复执行的工作流，如分诊、研究或验证，配合/loop定期运行，使用/goal设置硬性完成条件。
Token使用预算
你可以为动态工作流设置明确的token使用上限，比如提示“使用1万token”，以控制消耗。
保存与共享动态工作流
在工作流菜单按“s”保存。你可以将其存入~/.claude/workflows，或通过技能分发。
通过技能共享时，将JavaScript工作流文件放入技能文件夹，并在SKILL.MD中引用。为增加灵活性，可以提示Claude将技能中的工作流视为模板，而非必须逐字执行的脚本。
探索的新起点
工作流是扩展Claude Code的有力新工具。我鼓励你将其视为探索新用法的起点，帮助完成更多任务。关于最佳使用方式还有很多待发现，欢迎分享你的发现。
本文作者为Anthropic技术团队成员Thariq Shihipar和Sid Bidasaria，专注于Claude Code的研发。
