动态工作流:Claude 把「一个 AI」变成了「一支 AI 团队」

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💡 大家好,我是可夫小子,一名独立开发者,也是内容创作者,关注AI编程、自动化和自媒体。

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Anthropic 发布了一个超强的 Claude 功能,但 99% 的人都被 Opus 4.8 的喧嚣带跑了,完全没注意到它。

这个功能叫 动态工作流(Dynamic Workflows),如果说 Claude Skills 是增强包,那它就是增强包里的氮气加速。

只要你用 Claude Code 处理复杂任务,这玩意儿会彻底改变你的工作方式。

这篇文章,我会把所有关于动态工作流你需要知道的东西全部讲清楚。读完之后,我保证你的 Claude 工作效率会一飞冲天。

目录

I:什么是动态工作流? II:如何使用 III:真实案例 IV:进阶技巧

一、什么是动态工作流?

Anthropic 官方定义:

"动态工作流是一段 JavaScript 脚本,它能大规模地编排 subagent。Claude 根据你描述的任务编写脚本,由运行时在后台执行,你的会话始终保持响应。"

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用人话来说——

现在,Claude 可以在单次对话中一步一步解决复杂问题。它先把计划写成脚本,然后同时启动数十个甚至数百个并行 agent 来同步执行计划中的不同部分,最后让这些 agent 互相检验彼此的工作成果。

动态工作流在实践中能做到的三件事——这是 Claude Code 里其他任何功能都无法同时以同等规模做到的。

1. 跨并行 Agent 扇出扩展

不再按顺序一个任务一个任务地处理,动态工作流把任务拆分成多个子任务,同时运行它们。

2. Agent 自我检验

工作流可以安排独立的 agent 以对抗性视角互相审查彼此的发现结果,或者从多个角度起草方案并相互比较权衡。

3. 支持断点恢复

动态工作流可以暂停后恢复(对长时间任务非常友好)。

4. 编排逻辑可保存复用

一旦工作流完成你想要的效果,你就把它保存下来——它会变成你项目或个人库里的一个斜杠命令。以后每次运行都复用同一套编排逻辑,你不需要再重新描述一遍。

你可能在想:

"那 Skills、Plugins 等功能有什么区别?"

最简单的方式来理解它们之间的差异:

  • Skills:告诉 Claude 如何做一件它已经知道的事
  • Plugins:给 Claude 提供它本来没有的工具
  • Dynamic Workflows:赋予 Claude 协调整个工作团队的能力,去搞定大到单次对话根本装不下的任务

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其他 Claude 工具的区别

举个例子,一个 skill 可以撰写研究简报,一个 plugin 可以把实时数据拉进简报里,而动态工作流可以同时扇出查询数百个来源,让 agent 互相交叉核对,过滤掉站不住脚的内容,最后递给你一份经过验证的报告。

二、如何使用动态工作流

好在创建和使用动态工作流其实非常容易。

开始使用有三种主要方法:

1. 创建你自己的工作流

直接在 Claude 提示词里输入 "workflow" 就行了。

示例:

运行一个工作流,审计 src/routes/ 下的所有 API 端点,检查是否存在缺失的身份验证检查。

创建一个工作流,调研 TVL 排名前十的 DeFi 协议,交叉核对它们近期的安全审计报告,生成一份按风险等级排序的摘要。

构建一个工作流,审查仓库中所有过期依赖,生成一份优先级排序的升级清单。

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创建自定义工作流

当 Claude 在你的提示词中看到 "workflow" 这个词时,它会切换到编排模式——写脚本、向你展示计划阶段、请求确认,然后扇出并行 agent 开始执行。

进阶技巧: 如果 Claude Code 在你没有意图时高亮了 workflow 这个词,按 Alt + W 可以忽略它对当次提示词的触发。如果想彻底关闭这个关键词触发,在 /config 里关闭 Workflow keyword trigger 即可。

2. 内置工作流(Bundled Workflows)

最快看到工作流实际效果的方法是运行 /deep-research——这是 Claude Code 内置的调研工作流,可以跨多个来源研究一个问题。

示例:

/deep-research Node.js 在 v20 和 v22 之间的权限模型有哪些变化?

3. UltraCode

好了,这里才是真正的重头戏。

Ultracode 是 Claude Code 里一个将 xhigh 推理投入与自动工作流编排结合在一起的设置。开启后,Claude 会在每个实质性任务上自动规划工作流,而不再等你开口。

不过这样确实会消耗大量 token,这也是事实。

开启方法:在 Claude Code CLI 中运行 "/effort ultracode"

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动态工作流

观看运行中的工作流

工作流启动后,你可以实时监控它。

/workflows

输入这个命令会打开一个进度视图,每个阶段会显示 agent 数量、token 总计和已用时间。

进度视图里的关键控制:

  • p — 暂停或继续运行
  • x — 停止选中的 agent 或整个工作流
  • r — 重启选中的运行中 agent
  • s — 将该次运行的脚本保存为可复用命令
  • Enter — 钻入某个阶段或 agent,查看其提示词、工具调用和结果

保存工作流以复用

运行 /workflows,选中你想保留的那次运行,按 s。在保存对话框中,Tab 键可以在两个保存位置之间切换。

三、真实案例

好了,现在你已经对动态工作流有了足够的了解,来看看一些真实的例子吧。

我最近用 Claude 创建的一个工作流,是 AI Edge 内容管线工作流

它调动了 AI Edge 我所有的 skill,并映射出这个品牌的整个内容生态。

步骤一:内容角度 步骤二:渠道分发 步骤三:润色 步骤四:视觉素材 步骤五:导出

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AI Edge 内容管线动态工作流

有了这个动态工作流,我只需要告诉 Claude 把一条推文变成一封 newsletter,或者给它一个粗略的想法,让它跑完整条管线来完成整个流程。

深度调研工作流(Deep Research Workflow)

正如前面提到的,/deep-research 是一个内置工作流,现在就可以用。

/deep-research 驱动 2026 年 6 月加密货币市场的主要叙事是什么?哪些板块显示出最强的链上活跃度?

执行过程:

Claude 同时扇出查询数十个网络来源,跨来源交叉核对各项声明,过滤掉不实信息,几分钟内就交付一份带引用的调研报告。同样的研究手动做要好几个小时。

保存这个工作流,每天运行,就能获得一份自动更新的个性化市场情报简报。

内容调研与生产管线

运行一个工作流,找出过去七天内讨论度最高的十个 AI 发展动态。
对每一条:总结发生了什么、为什么重要、找到三个可信来源,
并评估它对加密货币和 AI 受众的相关性。
生成一份排序简报,其中潜力最高的三个候选主题放在最前面。

执行过程:

多个 agent 同时扫描新闻来源、社交平台和研究出版物,跨来源交叉核对报道,过滤噪音,交付一份排序的编辑简报。

一个内容团队需要花好几个小时完成的调研,被压缩成了一次工作流运行。

希望这些示例提示词和工作流能让你了解这个新功能的可能性。本质上,你可以用多个 agent 实现任何重复性任务的端到端自动化。

四、进阶技巧

快速过一遍让动态工作流效率最大化的进阶技巧。

  • 大规模运行前,先检查 /model

工作流中的每个 agent 都使用你当前会话中激活的模型(用 Opus 4.8 跑 100 个 agent 的成本,远高于用 Sonnet)。

  • 触发调研工作流前,先接好你的 MCP

举例来说,用 CoinGecko、DeFiLlama 和 Nansen 做一次 /deep-research,能产出比单纯靠网页搜索丰富得多的加密货币研究。

  • 与已有的 Claude Skills 结合使用

如前所述,用你的 skills 来构建工作流。比如你有一堆内容 skill(钩子撰写人、文章撰写人等),把它们打包成一个工作流。

  • CLI 和桌面应用都能用工作流!

  • 让 Claude 给你建议

如果你不确定如何利用工作流,直接问 Claude:

"根据你对我所有的了解,我们应该构建哪些工作流?"

结语

希望这篇终极指南对你有帮助。

过去一周我一直在测试动态工作流,它们真正改变了我使用 Claude 的方式——去试试吧,有什么想法欢迎告诉我!


原文链接: x.com/aiedge_/sta… 作者: (翻译:可夫小子)


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