# Claude Code 动态工作流：一个任务一套专属 Harness

Claude Code · 2026-06-02 · 5min · Thariq Shihipar and Sid Bidasaria

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上周，Claude Code 上线了[动态工作流（dynamic workflows）](https://code.claude.com/docs/en/workflows)。现在，Claude 可以在运行中自己写专属的 [Harness](https://code.claude.com/docs/en/glossary#agentic-harness)，根据具体任务来定制。

默认的 Claude Code Harness 是为编码场景设计的，但很多其他类型的任务也能用——事实证明，这些任务本质上和编码差不多。不过有一类特殊任务，需要在 Claude Code 之上构建自定义 Harness 才能达到最佳效果，比如[研究（Research）](https://support.claude.com/en/articles/11088861-using-research-on-claude)、[安全分析（security analysis）](https://support.claude.com/articles/11932705-automated-security-reviews-in-claude-code)、[Agent 团队（agent teams）](https://code.claude.com/docs/en/agent-teams)或[代码审查（Code Review）](https://code.claude.com/docs/en/code-review)。

Workflows 让你动态创建基于 Claude Code 构建的 Harness，Claude 就能更自然地解决这些问题。你还可以把 workflows 分享给别人复用。

下面是我第一次用动态 workflows 的经验和心得，帮你把这个能力用起来。注意，最佳实践还在摸索中：动态 workflows 通常消耗更多 tokens，最适合复杂、高价值的任务。

## 示例提示词

先看几个示例提示词，感受一下 workflows 能做些什么：

“这个测试大约每 50 次运行会失败 1 次。设置一个 workflow 来复现它。提出关于竞态条件的相互竞争的理论，不要停，直到只有一个理论能在证据中存活下来。”

“使用 workflow，检查我过去 50 个会话，挖掘出我反复犯的错误，并将那些重复出现的问题转化为 `CLAUDE.md` 规则。”

“使用 workflow，翻阅 Slack 过去六个月的 #incidents 频道，找出那些没人提过 ticket 的重复根因。”

“拿我的商业计划书，运行一个 workflow，让不同的 agent 从投资人、客户和竞争对手三个角度分别拆解它。”

“这里有一个包含 80 份简历的文件夹，使用 workflow 对它们进行排名，选出适合后端岗位的人选，并复核前十名。然后使用 AskUserQuestion 工具就评分标准对我进行面试。”

“我需要给这个 CLI 工具取个名字。使用 workflow 头脑风暴一堆候选名，然后运行一个锦标赛决出前三名。”

“使用 workflow，把我们的 User 模型在所有地方重命名为 Account。”

“使用 workflow，仔细检查我的博客草稿，对照代码库验证每一个技术论断，我可不想发布任何错误的内容。”

## 动态 workflows 的工作原理

动态 workflows 执行一个 JavaScript 文件，里面有一些特殊函数，用于派生和协调 [Subagent](https://code.claude.com/docs/en/sub-agents)：

![Subagent 派生示意图](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11088760/0322747e2eb44dbed0b72a428960eb3a.png)

动态 workflows 也能用标准的 JavaScript 函数，比如 JSON、Math 和 Array，来处理数据。

特别值得了解的是，动态 workflows 可以决定 agent 用哪些模型，以及 subagent 是否在自己的工作树（worktree）中运行——这让 Claude 能自己选需要多大智能和隔离级别。

如果 workflow 被中断（比如用户操作或退出终端），恢复会话后可以从断点继续执行。

## 为什么需要动态 workflows

当默认的 Claude Code Harness 执行任务时，它得在同一个上下文窗口里同时做规划和执行。对很多编码任务来说这很高效，但碰到长时间运行、大规模并行、高度结构化或对抗性强的任务，就容易出问题。

原因是 Claude 在单个上下文窗口里待得越久，就越容易出现几种失效模式：

- **智能体惰性（Agentic laziness）**：Claude 在完成特别复杂的多部分任务之前就停下来，做了部分就说任务完成。比如安全审查处理了 50 项里的 35 项就停了。
- **自我偏好偏差（Self-preferential bias）**：Claude 倾向于偏爱自己的结果或发现，特别是被要求按某个标准来验证或评判这些结果时。
- **目标漂移（Goal drift）**：多次交互后，对最初目标的忠实度慢慢下降，尤其是经过上下文压缩之后。每次摘要都会丢信息，边界情况需求或“不要做 X”这类约束条件就可能丢失。

创建工作流（Workflow）有助于解决这些问题——通过编排多个独立的 Claude Subagent，让它们各自有独立的上下文窗口和聚焦的目标。

## 动态工作流 vs 静态工作流

你可能之前用 Claude Agent SDK 或 `claude -p` 创建过静态工作流来协调多个 Claude Code 实例。

但静态工作流需要覆盖所有边界情况，所以通常比较通用。有了 Claude Opus 4.8 和动态工作流，Claude 现在够聪明，能给你量身定制一个专用的 Harness。

![动态工作流与静态工作流对比](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11088760/0322747e2eb44dbed0b72a428960eb3a.png)

## 使用动态工作流时的一些实用模式

你可以直接让 Claude 创建一个动态工作流来开始，或者用触发词“`ultracode`”来确保 Claude Code 创建一个工作流。

不过，了解动态工作流的运作方式，能帮你判断什么时候用，以及怎么通过提示词引导 Claude。

下面是 Claude 在构建工作流时可能用到的几种常见模式，也可以组合使用：

![常见工作流模式](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11088760/0322747e2eb44dbed0b72a428960eb3a.png)

### 分类并执行（Classify-and-act）

用一个分类器 agent 判断任务类型，然后根据类型路由到不同的 agent 或行为。也可以在结尾用分类器来决定输出。

### 扇出并综合（Fan-out-and-synthesize）

把一个大任务拆成很多小步骤，每个步骤跑一个 agent，最后把结果综合起来。当小步骤很多，或者每个步骤需要独立的上下文窗口避免相互干扰时，这种方法特别有用。综合步骤是个屏障——它等所有扇出 agent 完成，然后把它们的结构化输出合并成一个结果。

### 对抗性验证（Adversarial verification）

对每个派生的 agent，再跑一个独立的派生 agent，按评判标准对其输出做对抗性验证。

### 生成并筛选（Generate-and-filter）

针对某个主题生成一系列想法，然后通过评判标准或验证来筛选，去重后只返回最高质量的、经过验证的想法。

### 锦标赛（Tournament）

不让 agent 分工，而是让它们相互竞争。派生 N 个 agent，每个用不同方法尝试完成同一任务。然后用评判 agent 做两两比较来评估结果，直到产生胜者。

### 循环直到完成（Loop until done）

对于工作量不确定的任务，循环派生 agent 直到满足停止条件（没有新发现，或日志里没有更多错误），而不是用固定轮次。

## 使用场景

放开去想什么时候以及怎么让 Claude Code 创建动态工作流。我甚至发现工作流有时对非技术性工作更有用。

### 迁移和重构

Bun 用工作流从 Zig 重写为 Rust。具体可以看 Jarred 的 X 推文。

关键是把任务拆成一系列需要处理的步骤，比如针对调用点、失败的测试、模块等。为每个修复在工作树中派生一个 subagent 来执行修复，然后让另一个 agent 做对抗性审查，最后合并。考虑告诉 agent 别用资源密集型命令，这样不耗尽机器资源就能最大化并行度。

### 深度研究

我们在 Claude Code 里发布了深度研究技能（`/deep-research`），它用的就是动态工作流。具体来说，它会扇出网络搜索、获取来源、对抗性验证声明，最后综合成一份带引用的报告。

但你的研究目的可能不止于网络搜索。比如让 Claude 从 Slack 上下文里整理一份状态报告，或者深入探索代码库来研究某个功能的工作原理。

### 深度验证

![深度验证示意图](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11088760/0322747e2eb44dbed0b72a428960eb3a.png)

如果你有一份报告，需要核实里面引用的每一项事实主张的来源，可以创建一个工作流：由一个 agent 识别出所有事实主张，然后派生出 Subagent 逐一深入核查。也可以设一个验证 agent（Verification Agent）来检查来源 subagent，确保来源质量够高。

### 排序

![排序工作流示意图](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11088760/0322747e2eb44dbed0b72a428960eb3a.png)

你可能有一个待排序的列表，需要按某种你相信 Claude Code 擅长评估的定性指标来排列，比如按缺陷严重程度给工单排序。但如果在一个 prompt 里对 1000 多行排序，质量会下降，上下文也不够。更好的做法是用锦标赛方式——一个由两两比较 agent（pairwise-comparison agents）组成的流水线（比较判断比绝对评分更可靠），或者并行分桶排序后再合并。每次比较都是一个独立 agent，所以确定性循环（deterministic loop）只持有赛程表，上下文里只保留运行顺序。

### 记忆与规则遵循

![记忆与规则遵循示意图](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11088760/0322747e2eb44dbed0b72a428960eb3a.png)

如果你有一套特定规则，发现 Claude 即使写进 `CLAUDE.md` 也还是会遗漏或难遵守，可以创建一个包含规则列表的工作流，由验证 agent（Verifier Agents）逐条检查——每条规则对应一个验证器。同时创建一个持怀疑态度的 subagent 来审查这些规则，确保它们合理，有助于避免太多误报。

反向模式同样有效：从你最近的会话记录和代码审查评论里，挖掘那些你反复指出的修正点，用并行 agent 做聚类，然后对抗性验证每个候选规则（这条规则能不能阻止真正出现过的错误？），最后把幸存下来的规则提炼回 `CLAUDE.md`。

### 根因调查

调试时，最好的方式是提出多个独立的假设并逐一验证。但如果只用单个上下文窗口，Claude 可能会陷入自我偏好偏差。

工作流可以从互不重叠的证据中派生 agent 来生成假设，从结构上避免这个问题。比如分别为日志、文件和数据设置独立的 agent。每个假设随后可以由一组验证者和反驳者（Verifiers and Refuters）组成的评审团来检验。

这不只适用于代码。工作流同样可以用于销售（三月份销售额为什么下滑？）、数据工程（这条流水线为什么失败？）或任何事后复盘场景。

### 大规模分类筛选

![大规模分类筛选示意图](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11088760/0322747e2eb44dbed0b72a428960eb3a.png)

每个团队都有工单队列、Bug 报告或其他没法全人工处理的积压工作。

一个分类筛选工作流（Triage Workflow）会对每个条目做分类，和已有记录去重，然后采取行动。可能直接尝试修复，也可能升级给人工处理。

分类筛选工作流里一个有用的模式是“隔离”（quarantine）。禁止那些读取不受信任的公共内容的 agent 执行高权限操作，这些操作改由负责执行信息的 agent 来完成。

把分类筛选工作流和 `/loop` 配合使用，可以让 Claude 持续不断地执行这项任务。

### 探索与品味

你可以让 Claude 探索多种解决方案，同时给一个审查 agent 一套评分标准，说明什么样的方案算好方案。当审查 agent 认为所有标准都满足时，任务才算完成。你还可以基于评分标准，通过锦标赛方式对解决方案做排序或筛选。

### 评测

你可以通过在工作区里派生独立的 agent 来跑特定任务的轻量级评测，再派生出对比 agent，依据评分标准对具体输出做比较和打分。比如针对特定标准，对你创建的 skill 做评估和优化。

### 模型与智能路由

创建一个针对你任务场景调优的分类器 agent，由它决定用哪个模型。当任务涉及大量工具调用时，这特别有用——执行前先做一轮调研，能找出最适合这个任务的模型。

比如对于“解释认证模块的工作原理”这个任务，最佳模型的选择取决于认证模块的文件数量和代码库的结构。分类器 agent 可以完成调研，然后根据预期任务复杂度，把请求路由到 Sonnet 或 Opus。

## 何时不应使用动态工作流

工作流是全新功能。虽然很多场景下效果超出预期，但不是所有任务都需要它，而且它可能消耗大量 Token。

最好创造性地用工作流，把 Claude Code 推向你之前没试过的方向。对于常规编码任务，先问问自己：它真的需要更多算力吗？比如大多数传统编码任务并不需要 5 人的评审小组。

## 构建动态工作流的技巧

### 提示工程

用上文介绍的技巧，给动态工作流写详细的提示，能产出最佳效果。

工作流不只能用于大型任务。你可以提示模型用“快速工作流”，比如创建一个快速的对抗性评审来检验某个假设。

### 配合 `/goal` 和 `/loop` 使用

当用可重复的工作流时（比如分类、调研或验证），搭配 `/loop` 定期运行，用 `/goal` 设定硬性完成条件。

### Token 用量预算

你可以给动态工作流设置显式的 Token 用量预算，限制任务消耗的 Token 数量。通过类似“用 10k Token”的提示就能设上限。

### 保存与分享动态工作流

在工作流菜单里按“s”键可以保存工作流。可以检入到 `~/.claude/workflows` 目录，或者通过 skill 分发。

![保存工作流界面](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11088760/0322747e2eb44dbed0b72a428960eb3a.png)

要通过 skill 分享工作流，把 JavaScript 工作流文件放进 skill 文件夹，在 SKILL.MD 里引用它们。为了更灵活，你可以提示 Claude 把 skill 里的工作流当作模板，而不是要逐字执行的脚本。

![通过 skill 分享工作流](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11088760/0322747e2eb44dbed0b72a428960eb3a.png)

## 探索的新起点

工作流是扩展 Claude Code 的一种新方式。我建议把它们当作探索 Claude 新用法的起点，帮你完成更多任务。关于怎么用好工作流，还有很大的探索空间。欢迎告诉我你的发现。

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> 📖 更多内容请访问 [原文链接](https://mp.weixin.qq.com/s/kPjszApHPoqREHd4zCcuEA)

Claude Code · 2026-06-02 · 5min · Thariq Shihipar and Sid Bidasaria

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ClaudeCode动态工作流让AI能根据任务自动创建专属Harness，适用于研究、安全分析等复杂场景。通过JavaScript文件协调多个Subagent，解决单窗口任务中的智能体惰性、目标漂移等问题。支持分类执行、对抗验证等模式，可分享复用。适合高价值任务，但需注意Token消耗。

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