一条指令，让 Claude Code 每天定时帮你追热点：动态工作流Workflows从 0 到 1 全流程

一句话结论：Claude Code 的动态工作流（Dynamic Workflows）让你把「编排多个 AI 子代理」这件事从「逐句对话」变成「一段可复用的脚本」。脚本在后台跑，几十个 agent 并行干活，最后只把结论吐回给你。本文讲清它是什么、怎么装、怎么写、怎么定时跑，并用一个「每日热点雷达」实战把它串起来。

本文依据 ：官方文档 code.claude.com/docs/en/workflows 与 scheduled-tasks（2026-09 快照）。该功能高频迭代，具体版本号请以官方 changelog 为准。

0. 先看结果：你要的东西长什么样

不铺垫，直接上目标。搭好之后，每天一条指令（或干脆定时），Claude 在后台并行扫一圈信息源，回来给你这么一份清单：

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今日热点（2026-09-08）
1. [某开源库发布 2.0 大版本](https://github.com/...) ------ 社区 700+ star，重构了核心 API
2. [某框架的并发模型深度解析](https://...) ------ 讲清了事件循环与协程的关系
3. [某工具架构演进笔记](https://...) ------ 作者拆解了它的模块划分与取舍
...

每一条都是简要信息 + 原始链接，等你自己点进去查阅。没有冗长的正文，没有自动替你产出内容------采集、去重、排序这堆脏活交给脚本，决策权留在你手里。

这就是「动态工作流」能干的事。下面拆开讲。

1. 什么是动态工作流，为什么值得学

Claude Code 里做「多步任务」有四种工具，官方文档给了张对比表，我提炼成一句话：

工具	谁来决定下一步	中间结果放哪	能扩展多大
子代理 Subagent	Claude 逐轮决定	Claude 上下文窗口	每轮几个
Skills	Claude 按提示词走	上下文窗口	同子代理
Agent Teams	领队 agent 逐轮决定	共享任务列表	几个长期 peer
Workflows	脚本代码	脚本变量	几十到几百个 agent/轮

核心区别在于**「谁持有计划」。前三者都是 Claude 边想边干，每个结果都塞进上下文窗口，任务一大上下文就爆。而 Workflows 把循环、分支、中间结果**全部下沉到一段 JavaScript 脚本里，Claude 的上下文里只装最终答案。

两个直接好处：

规模：一个 agent 装不下的任务（全库 bug 扫描、几百个文件迁移、多源交叉核验），workflow 能并行铺开。
可复现 + 可上质量模式：脚本里可以写「对抗验证」------让独立 agent 互相审查对方的发现，投票过滤后再上报，比单次跑一遍更可信。

什么时候用：任务大到单个 agent 塞不下、或同一个步骤要在很多条目上重复执行。反之，一次性小活就别上 workflow，杀鸡用牛刀。

2. 安装与开启

动态工作流不是独立安装的包，它内置于 Claude Code，但要满足两个前置条件。

2.1 版本与计划

引入版本：v2.1.154（2026-05-28），后续功能持续迭代。
计划要求 ：所有付费计划 + Anthropic API + Amazon Bedrock / Google Cloud / Microsoft Foundry 都可用。Pro 用户需要在 /config 里手动开启（Dynamic workflows 那一行）。

2.2 开启与关闭开关

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# 开启（Pro 用户）
/config   →  找到 "Dynamic workflows" 打开

# 关闭（个人）
/config   → 关闭
# 或写入 ~/.claude/settings.json
"disableWorkflows": true
# 或环境变量（启动时读取）
CLAUDE_CODE_DISABLE_WORKFLOWS=1

团队管理员可用 managed settings 全局关闭，此处不展开。

2.3 触发关键词

在提示词里加 ultracode 关键词，Claude 就会为这个任务写一个 workflow，而不是逐轮干：

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ultracode: 扫描 src/routes/ 下所有 API 端点，检查有没有缺失鉴权

v2.1.160 之前，字面关键词是 workflow；之后改成 ultracode。自然语言说「use a workflow」「run a workflow」两种版本都认。
想取消这次触发：macOS 按 Option+W，Windows/Linux 按 Alt+W。
想彻底关掉关键词触发：/config 里关掉 "Ultracode keyword trigger"。

注意关键词的生效范围：只在你自己手动输入 的提示词里触发。claude -p 传参、Agent SDK 非 human 来源、定时任务 prompt、webhook 转发的内容都不会触发工作流（v2.1.210 之前会）。

3. 脚本核心 API 速查

保存下来的 workflow 就是一段普通 JS。官方文档给的骨架长这样：

javascript 复制代码

export const meta = {
  name: 'audit-routes',
  description: 'Audit every route handler for missing auth checks',
}

const found = await agent('List every .ts file under src/routes/.', {
  schema: { type: 'object', required: ['files'], properties: { files: { type: 'array', items: { type: 'string' } } } } },
})

const audits = await pipeline(found.files, file =>
  agent(`Audit ${file} for missing authentication checks.`, { label: file }),
)

return audits.filter(Boolean)

一个 workflow 脚本 = meta 块 + 一段顶层 await 的 JS 正文。运行时注入的原语：

API	作用
`agent(prompt, opts)`	派一个子代理。`opts` 可带 `phase` / `label` / `schema` / `agentType` / `model`
`parallel(thunks)`	并行跑一组 agent 任务，等全部结束（屏障）
`pipeline(items, stage1, stage2, ...)`	每个 item 独立走完所有阶段，item 之间没有屏障（默认首选，更省墙钟时间）
`phase(title)`	在 `/workflows` UI 里给后面的 agent 分组打标题
`log(msg)`	在进度树上方打一条信息
`args`	运行时的入参（全局变量）
`budget`	token 预算：`total` / `spent()` / `remaining()`
`workflow(nameOrRef)`	内联调用另一个工作流（只支持一层嵌套）

agent() 的 schema 参数 是重点：传一个 JSON Schema，运行时就会强制该子代理调用结构化输出工具，返回的是校验过的对象，不是要你手动 parse 的文本。校验失败会自动带纠正提示重试。

3.1 确定性约束（踩坑重灾区）

脚本必须「纯净」，否则没法安全 resume：

❌ Date.now()、Math.random()、无参 new Date() ------ 直接抛错（时间戳通过 args 传进来）
❌ import() / require / fs / process / 网络 ------ 脚本正文没有这些。要文件或网络，让 agent 去干
❌ 运行中用户输入（除了权限提示）
⚠️ 单次 parallel()/pipeline() 最多 4096 个 item，超了直接报错（不静默截断）
⚠️ 并发 agent 上限 min(16, cpu核数-2)，超出排队
⚠️ 单次运行 agent 总数上限 1000（防失控死循环）

3.2 `agent()` 返回 `null` 的含义

中途 stop、或遇到不可恢复的 API 错误时，agent() 解析为 null。所以拿到结果后记得 .filter(Boolean)，否则后面处理会踩空。

4. 从 0 创建一条工作流

4.1 三种创建方式

让 Claude 现写 ：提示词加 ultracode（或说「use a workflow」），Claude 为当前任务写一个临时脚本跑掉。
让 Claude 决定 ：/effort ultracode，让 Claude 对会话里每个实质任务自动规划 workflow（token 消耗更大，慎用）。
跑现成命令 ：内置的 /deep-research <问题>，或你自己保存过的 /<name>。

4.2 运行前的确认

CLI 下每次跑会弹一个确认，几个选项：

Yes, run it ------ 开始
Yes, and don't ask again ------ 以后这个 workflow 在此项目里不再问（只对按名字跑的内置/已保存 workflow 出现）
View raw script ------ 先看脚本再决定（Ctrl+G 直接在编辑器打开）
No ------ 取消

确认与否取决于权限模式：Auto 模式只问第一次（记录同意）；Bypass / claude -p / Agent SDK 不弹。

4.3 保存为可复用命令

跑完满意后，在 /workflows 里选中该 run，按 s 保存。对话框里 Tab 切换两个位置：

项目级 .claude/workflows/ ------ 随仓库共享
个人级 ~/.claude/workflows/ ------ 每个项目都可用，仅自己可见

保存后变成 /<name> 命令，出现在 / 自动补全里。

4.4 传参

保存的 workflow 可以通过 args 接参数（脚本里读全局 args）：

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Run /triage-issues on issues 1024, 1025, 1030

args 以结构化数据 传入，脚本里能直接 .filter / .map，不用手动 parse。

5. 实战：每日热点雷达

现在把前面的串起来，写一个真正能跑的 workflow。需求一句话：

每天扫几个信息源，抓技术相关的热点，去重排序后，把每条热点的简要信息 + 原始链接列给我，等我自己查阅。

注意：这里只做采集、去重、排序，不接着往下产出内容。机器干脏活，最终看什么、追什么由你拍板------这是控制工作流复杂度的关键，也是「简单性优先」的落地。

5.1 完整脚本

javascript 复制代码

export const meta = {
  name: 'hot-radar',
  description: '扫多个信息源抓当日技术热点，去重排序后返回简要信息与原文链接',
  phases: [
    { title: 'Sweep', detail: '并行扫描各信息源' },
    { title: 'Rank', detail: '去重、按相关度与热度排序' },
  ],
}

// 入参：args = { date: 'YYYY-MM-DD' }（脚本内禁 Date，日期由调用方传入）
const input = typeof args === 'string' ? JSON.parse(args) : args
const date = input?.date || '今天'

// 采集阶段的结构化输出契约
const SWEEP_SCHEMA = {
  type: 'object',
  properties: {
    ok: { type: 'boolean', description: '该源是否成功抓到' },
    items: {
      type: 'array',
      items: {
        type: 'object',
        properties: {
          title: { type: 'string' },
          url: { type: 'string' },
          heat: { type: 'string', description: '热度信号：排名/分数/星数等' },
          summary: { type: 'string', description: '一句话摘要' },
        },
        required: ['title', 'url', 'summary'],
      },
    },
  },
  required: ['ok', 'items'],
}

const SOURCES = [
  { key: 'zhihu', name: '知乎热榜', hint: 'WebSearch「知乎热榜 今天」；或 curl https://api.zhihu.com/topstory/hot-list?limit=50' },
  { key: 'hn', name: 'Hacker News', hint: 'curl "https://hn.algolia.com/api/v1/search?tags=front_page&hitsPerPage=50"' },
  { key: 'github', name: 'GitHub Trending', hint: 'https://github.com/trending?since=daily，筛技术相关仓库' },
]

phase('Sweep')
const sweeps = await parallel(
  SOURCES.map((s) => () =>
    agent(
      `你是热点采集单元，抓取「${s.name}」当前技术相关的热点。\n` +
        `入口提示：${s.hint}\n` +
        `要求：每条必须带真实可访问的 URL，禁止编造标题或链接；抓到多少给多少，不硬凑。`,
      { label: 'sweep:' + s.key, phase: 'Sweep', schema: SWEEP_SCHEMA }
    )
  )
)

// 合并所有源的结果（注意 agent 可能返回 null）
const allItems = sweeps.filter(Boolean).flatMap((s, i) =>
  (s.items || []).map((it) => ({ ...it, source: SOURCES[i].name }))
)

if (allItems.length === 0) {
  return { ok: false, reason: '所有源都没抓到数据', topics: [] }
}

phase('Rank')
const RANK_SCHEMA = {
  type: 'object',
  properties: {
    topics: {
      type: 'array',
      items: {
        type: 'object',
        properties: {
          rank: { type: 'number' },
          title: { type: 'string' },
          url: { type: 'string' },
          heat: { type: 'string' },
          why: { type: 'string', description: '为什么值得关注，一句话' },
        },
        required: ['rank', 'title', 'url'],
      },
    },
  },
  required: ['topics'],
}

const ranked = await agent(
  `你是热点主编。对下面的原始候选跨源去重合并（同一话题多个源报道时并成一条，url 取最权威的），\n` +
    `按「相关度 × 热度」综合排序，取前 10 条。\n` +
    `日期：${date}\n` +
    `原始候选 JSON：\n${JSON.stringify(allItems, null, 1)}`,
  { label: 'rank', phase: 'Rank', schema: RANK_SCHEMA }
)

// 直接返回排序后的列表，由主会话把每条格式化列给用户
return { ok: true, date, topics: ranked?.topics || [] }

5.2 逐段拆解

① meta 块 ：name 是保存后的命令名（/hot-radar），description 出现在 / 自动补全里，phases 里的标题必须和正文 phase('...') 的字符串完全一致，否则会各分各的组。

② 日期从 args 传 ：脚本里禁用 Date.now()，所以日期由调用方（比如定时任务）传进来，脚本只负责读。这是「确定性约束」的直接体现------同一脚本、同一入参，重跑能得到同样结果，resume 才能靠缓存重放。

③ 采集用 parallel + schema ：三个源并行扫，各自返回结构化 的 items，不用我 JSON.parse 文本。schema 里的 required: ['title','url','summary'] 保证每个 agent 要么给全字段、要么被运行时强制重试。

④ 合并时 .filter(Boolean) ：挡住返回 null 的 agent，避免 .flatMap 踩空。

⑤ Rank 单 agent 汇总：把去重、排序、打分这步交给一个「主编」agent，输入是所有原始候选，输出是排序后的 top 10。这一步是串行瓶颈，但因为只跑一次，不影响整体。

⑥ return 直接回列表 ：workflow 的最后返回值会回到主会话，Claude 把它格式化成开头那张「排名 + 链接」清单给你。没有写文件------你要的就是「列给我等查阅」。

5.3 如何跑起来

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# 方式一：临时跑（不保存）
ultracode: 扫知乎热榜、Hacker News、GitHub Trending 的技术热点，去重排序后列前10条给我，附原文链接

# 方式二：保存后复用（推荐）
# 先让 Claude 写并跑一次，满意后在 /workflows 里按 s 保存为 /hot-radar
# 以后直接：
/hot-radar 今天

6. 定时调度：让它「每天」自己跑

workflow 本身不内置定时，但 Claude Code 有三种调度方式，官方文档给了对比：

方案	跑在哪	需要本机开机	需要会话开着	跨重启持久	最小间隔
Cloud（Routines）	云端，Anthropic 托管	否	否	是	1 小时
Desktop 定时任务	你的机器	是	否	是	1 分钟
`/loop`	你的机器	是	是	`--resume` 恢复	1 分钟

6.1 最省事：`/loop`

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/loop 1d /hot-radar 今天

/loop 把间隔转成 cron 表达式，每天到点自动跑一次 /hot-radar。支持 s/m/h/d 单位；不整除的间隔（如 7m）会取最近可整除值并告诉你。

6.2 精确到分钟：cron 工具

要「每天 9:03 跑」这种精确时刻，直接用 cron 工具（5 字段 cron，本地时区）：

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# 每天 9:03 跑一次
cron: "3 9 * * *"   →   每天追一次热点

提示：别用 0 9 * * * 这种整点------全球用户都爱用整点，会让请求扎堆。错开几分钟体验更好。

6.3 关键限制

/loop 和 cron 任务都是会话级 ：关掉 Claude Code 就停。--resume / --continue 能带回来未过期的任务。
7 天过期：循环任务 7 天后自动终止（会再跑最后一次然后删除）。要长期跑，得续期。
要跨重启真正持久：用 Desktop 定时任务或云 Routines------但云方案拿不到本机文件、最小间隔 1 小时。

如果你的「每日追热点」需要本机文件、又不想每天手动续期，最稳的组合是：Desktop 定时任务 （本机、持久、1 分钟粒度）驱动 /hot-radar。

7. 运行监控与成本控制

7.1 看进度

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/workflows

进度视图按 phase 显示 agent 数、token 总数、耗时。按键：↑↓ 选、Enter/→ 钻入单个 agent 看它的 prompt 和结果、p 暂停/恢复、x 停止、r 重启、s 保存、f 按状态过滤。

7.2 成本：workflow 烧 token 很快

一次 run 会派一堆 agent，token 消耗显著高于普通对话，会计入你的计划用量。几个控制手段：

小切片试水：先跑一个目录而不是整个仓库，先跑窄问题而不是宽问题。
/workflows 实时看每个 agent 的 token，随时停（停掉通常不丢已完成的结果）。
规模档位 ：/config workflowSizeGuideline=small（<5 agent）/ medium（<15，默认）/ large（<50）。这是给 Claude 的建议值不是硬上限，prompt 明确要更大规模会覆盖它。
给阶段指定小模型：低风险阶段（采集）用小模型，验证/排序用强模型。
Large workflow 警告 ：单次调度超过 25 个 agent、或预估 token 超 150 万，进度条会提示，可去 /workflows 停掉。

7.3 失败恢复

同一会话内 resume ：/workflows 选 run 按 p，已完成 agent 返回缓存结果，只重跑失败及之后的。
跨会话 ：退出后新会话从头开始；--resume 的会话能靠 ~/.claude/projects/ 下的缓存重放。
改了脚本再跑：从「第一个 prompt 不同的 agent」开始，连同它之后的全重跑。

8. 踩坑清单（都是实测血泪）

Date.now() / Math.random() 会直接抛错 ------脚本里想用时间/随机，一律通过 args 传时间戳进去，随机就用「在 agent prompt 里做随机」绕。
meta.phases 标题要和 phase() 严格一致------对不上会各开各的分组，进度视图乱。
agent() 可能返回 null ------stop 或 API 错误都返回 null，.filter(Boolean) 是标配。
meta 必须是纯字面量 ------里面有变量/函数调用/展开，命令会从 / 自动补全里消失。
旧闻重炒陷阱（本实战直接相关）：知乎热榜这类源，「如何评价 X」式的问题可能是几个月前的旧闻被重新顶起。采集 agent 容易把「正在被热议」当成「事件是新的」。实战脚本里要么在采集阶段标注发布时间，要么在 Rank 阶段做「新鲜度硬过滤」，否则你每天看到的第一条可能是三个月前的旧新闻。
改了脚本要 /reload-skills------否则当前会话读的还是旧版本。
并发上限是 cpu核数-2------在 CPU 受限的容器里会更少，别指望 always 16 路并发。

9. 总结

动态工作流的本质一句话：把「编排」从 Claude 的脑子搬进代码。换来的是规模（几十到几百 agent）、可复现（脚本可保存、可 resume）、可上质量模式（对抗验证）。

对「每日追热点」这类每天重复、多源采集、可去重排序的任务，它是天然适配的：

parallel 并行扫多源 → 2. schema 强制结构化输出 → 3. 单 agent 去重排序 → 4. return 列表回主会话，简要信息 + 原链接列给你查阅。

采集、去重、排序交给脚本，看什么由你拍板。这就是「机器干脏活，人做决策」的边界，也是让自动化真正可长期跑下去的关键。

附：参考资料

官方文档 · Dynamic Workflows：code.claude.com/docs/en/wor...
官方文档 · Scheduled Tasks（/loop、cron、Routines、Desktop 对比）：code.claude.com/docs/en/sch...
官方博客 · Introducing dynamic workflows：claude.com/blog/introd...
完整文档索引（发现更多页面）：code.claude.com/docs/llms.t...

一条指令，让 Claude Code 每天定时帮你追热点：动态工作流Workflows从 0 到 1 全流程

0. 先看结果：你要的东西长什么样

1. 什么是动态工作流，为什么值得学

2. 安装与开启

2.1 版本与计划

2.2 开启与关闭开关

2.3 触发关键词

3. 脚本核心 API 速查

3.1 确定性约束（踩坑重灾区）

3.2 agent() 返回 null 的含义

4. 从 0 创建一条工作流

4.1 三种创建方式

4.2 运行前的确认

4.3 保存为可复用命令

4.4 传参

5. 实战：每日热点雷达

5.1 完整脚本

5.2 逐段拆解

5.3 如何跑起来

6. 定时调度：让它「每天」自己跑

6.1 最省事：/loop

6.2 精确到分钟：cron 工具

6.3 关键限制

7. 运行监控与成本控制

7.1 看进度

7.2 成本：workflow 烧 token 很快

7.3 失败恢复

8. 踩坑清单（都是实测血泪）

9. 总结

附：参考资料

3.2 `agent()` 返回 `null` 的含义

6.1 最省事：`/loop`