@trq212：為每個任務打造專屬 harness：Claude Code 中的動態工作流程 (Dynamic Workflows) 上週，我們在 Claude Code…

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為每個任務打造專屬 harness：Claude Code 中的動態工作流程 (Dynamic Workflows) 上週，我們在 Claude Code 中發布了動態工作流程。現在，Claude 可以即時編寫專屬於當前任務的 harness。 雖然預設的 Claude Code harness 是為程式開發而建，但它對許多其他類型的任務也很有用，因為事實證明，許多任務本質上都與程式開發任務相似。然而，對於某些特定類型的任務，我們必須在 Claude Code 之上構建自訂 harness 才能達到最佳效能，例如研究、安全性分析、Agent 團隊協作或程式碼審查 (Code Review)。 工作流程讓你能夠動態建立 harness，讓 Claude 能夠在 Claude Code 內部原生解決上述所有問題，甚至更多。你也可以與他人分享並重複使用這些工作流程。 在這篇文章中，我將分享我初步使用工作流程的經驗與心得，讓你能夠充分發揮其優勢。 話雖如此，最佳實踐仍在發展中！動態工作流程通常會消耗更多 token，因此請謹慎思考何時以及如何使用它們。 註：本文同步發布於 Claude Blog 範例 Prompt 在深入探討技術細節之前，我想先提供一些範例 Prompt，讓你思考工作流程能帶來的各種可能性： 「這個測試每執行 50 次大約會失敗 1 次。請建立一個工作流程來重現它，提出假設並在 worktrees 中進行對抗性測試，/goal 在理論驗證成功前不要停止。」 「使用工作流程，檢查我過去 50 次的 session，挖掘出我持續在犯的錯誤，並將重複出現的錯誤轉化為 CLAUDE.md 規則。」 「使用工作流程搜尋 Slack 中過去六個月的 #incidents，找出沒有人提交過 ticket 的重複性根本原因。」 「拿我的商業計畫書來執行一個工作流程，讓不同的 Agent 分別從投資人、客戶和競爭對手的角度進行嚴格檢視。」 「這裡有一個包含 80 份履歷的資料夾，使用工作流程為後端職位進行排名，並對前十名進行複查。使用 AskUserQuestion 工具針對評分標準對我進行面試。」 「我需要為這個 CLI 工具取個名字。使用工作流程進行腦力激盪，列出一堆選項，並舉辦一場錦標賽來選出前 3 名。」 「使用工作流程將我們所有的 User 模型重新命名為 Account。」 「檢查我的部落格草稿，並使用工作流程對照程式庫驗證每一項技術主張，我不希望發布任何錯誤的內容。」 動態工作流程的運作方式 動態工作流程會執行一個 JavaScript 檔案，其中包含一些有助於生成並協調子 Agent 的特殊函式： 動態工作流程也包含標準的 JavaScript 函式（如 JSON、Math 和 Array），以協助處理資料。 特別值得一提的是，動態工作流程可以決定 Agent 使用哪些模型，以及子 Agent 是否在各自的 worktree 中執行，這讓 Claude 可以根據需求選擇所需的智慧程度與隔離性。 如果工作流程中斷（例如因為使用者的操作或關閉終端機），恢復 session 後，工作流程將能從中斷的地方繼續執行。 為什麼需要動態工作流程 當你要求預設的 Claude Code harness 執行任務時，它需要在同一個 context window 中同時進行規劃與執行。對於許多程式開發任務來說，這非常有效，但對於長期執行、大規模平行處理或高度結構化的對抗性任務，有時可能會失效。 這是因為 Claude 在單一 context window 中處理複雜任務的時間越長，就越容易出現幾種特定的失敗模式： Agentic 懶惰：指 Claude 在完成特別複雜、多部分的任務時，在取得部分進展後就宣告任務完成（例如在安全性審查中只處理了 50 個項目中的 20 個）。 自我偏好偏差：指 Claude 傾向於偏好自己的結果或發現，特別是在被要求根據評分標準來驗證或評判這些結果時。 目標漂移：指在多次對話後，對原始目標的忠實度逐漸喪失，特別是在壓縮（compaction）之後。每個摘要步驟都會造成資訊流失，像邊緣案例需求或「不要做 X」這類限制條件可能會因此遺失。 建立工作流程有助於透過協調多個擁有各自 context window、目標明確且隔離的 Claude 來克服這些問題。 動態 vs. 靜態工作流程 你可能之前已經使用 Claude Agent SDK 或 claude -p 建立過靜態工作流程，用來協調多個 Claude Code 實例。 但由於靜態工作流程需要處理所有邊緣案例，它們通常比較通用。有了 Claude Opus 4.8 和動態工作流程，Claude 現在已經足夠聰明，可以為你的使用情境量身打造一個自訂的 harness。 使用動態工作流程時的實用模式 你可以直接要求 Claude 製作一個工作流程，或者使用觸發詞「ultracode」來確保 Claude Code 建立一個工作流程，從而開始使用動態工作流程。 但建立關於動態工作流程如何運作的心智模型，將有助於你理解何時該使用它們，以及如何透過 Prompt 引導 Claude。 Claude 在構建工作流程時，可能會使用並組合以下幾種常見模式： 分類與執行 (Classify-and-act) 使用一個分類器 Agent 來決定任務類型，然後根據任務路由到不同的 Agent 或行為。或者，在最後使用分類器來決定輸出結果。 分發與合成 (Fan-out-and-synthesize) 將任務拆解為許多較小的步驟，在每個步驟上執行一個 Agent，然後合成這些結果。這對於有大量較小步驟，或者每個步驟都能從乾淨的 context window 中受益（避免干擾或交叉污染）的情況特別有用。合成步驟是一個屏障——它會等待所有分發的 Agent 完成，然後將它們的結構化輸出合併為一個結果。 對抗性驗證 (Adversarial verification) 為每個生成的 Agent 執行一個獨立的子 Agent，根據評分標準或準則對其輸出進行對抗性驗證。 生成與過濾 (Generate-and-filter) 針對某個主題生成多個想法，然後根據評分標準或驗證進行過濾，去除重複項目，只回傳最高品質、經過測試的想法。 錦標賽 (Tournament) 與其分配工作，不如讓 Agent 進行競爭。生成 N 個 Agent，每個 Agent 使用不同的方法嘗試相同的任務。接著由 Prompt 或模型使用評審 Agent 以兩兩配對的方式評判結果，直到選出優勝者。 循環直到完成 (Loop until done) 對於工作量未知的任務，循環生成 Agent 直到滿足停止條件（沒有新的發現，或日誌中不再有錯誤），而不是執行固定的次數。 使用情境 請發揮創意，思考何時以及如何要求 Claude Code 製作動態工作流程。我發現工作流程在非技術性工作中甚至更有用。 遷移與重構 Bun 是透過工作流程從 Zig 重寫為 Rust 的。你可以在 Jarred 的 X 串文中閱讀更多關於它是如何完成的。 關鍵在於將任務拆解為一系列需要處理的步驟，例如呼叫點 (callsites)、失敗的測試、模組等。在 worktree 中為每個修復生成一個子 Agent 來進行修改，然後讓另一個 Agent 進行對抗性審查並合併它們。考慮告訴 Agent 不要使用資源密集型指令，這樣你就可以在不耗盡機器資源的情況下實現最大程度的平行處理。 深度研究 我們在 Claude Code 中發布了一個深度研究 skill (/deep-research)，它使用了動態工作流程。具體來說，它會分發網路搜尋、獲取來源、對抗性驗證其主張，並合成一份引用報告。 但你可能不只為了網路搜尋而進行這類研究。例如，要求 Claude 從 Slack 的內容中編寫狀態報告，或是透過深入探索程式庫來研究某個功能是如何運作的。 深度驗證 另一方面，如果你有一份報告，想要檢查並追溯其中引用的每一項事實主張，你可能會想要產生一個工作流程，讓一個 Agent 識別出所有的事實主張，然後生成子 Agent 來詳細檢查每一項。你也可以讓驗證 Agent 檢查來源子 Agent，以確保其來源具有高品質。 排序 你可能有一份清單，想要根據你認為 Claude Code 擅長評估的某種定性指標進行排序，例如：根據 Bug 的嚴重程度對支援 ticket 進行排序。但如果你試圖在一個 Prompt 中對 1000 多行進行排序，品質會下降且無法放入 context。建議改為執行錦標賽、兩兩比較 Agent 的管道（比較判斷比絕對評分更可靠），或是進行平行分桶排名後再合併。每次比較都是一個獨立的 Agent，因此確定性循環會保留括號，只有執行順序會保留在 context 中。 記憶與規則遵循 如果你有一組特定的規則，發現 Claude 即使在 CLAUDE.md 中設定了還是會忽略或難以遵循，請建立一個工作流程，列出必須由驗證 Agent 檢查的規則——每個規則…