动态工作流：Claude 把「一个 AI」变成了「一支 AI 团队」

💡 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。

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。

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。"

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

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：

bash 复制代码

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。

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：

bash 复制代码

/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"。

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

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。

bash 复制代码

/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

复制代码

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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