Claude Code 动态工作流（Dynamic Workflows）：六大模式 + ultracode 实战指南

Claude Code 动态工作流（Dynamic Workflows）是 Anthropic 于 2026 年 5 月 28 日发布的一项能力——Claude 不再一个窗口从头干到尾，而是自动把大任务拆成几十甚至上百个小任务，派出一群独立的「小 Claude」同时干活，干完互相检查，最终只把验证过的结论交还给你。这篇文章从「为什么需要」讲到「怎么选模式」，帮你判断什么时候该开、怎么用、怎么控制成本。

要点速览

• 动态工作流解决的不是「Claude 不够聪明」，而是单窗口长对话必然出现的三种结构性失效。
• Anthropic 定义了六大编排模式，覆盖从代码迁移到深度调研的几乎所有多代理场景。
• ultracode 模式功能强大但费用不低——有用户反馈一次运行在几分钟内花掉相当于数十美元的额度（来源：Reddit r/ClaudeAI）。
• 不是所有任务都需要工作流，简单任务用了反而更慢更贵。

什么是 Claude Code 动态工作流

动态工作流是 Claude Code 在对话之上新增的一层编排能力。Claude 接到你的任务后，不再逐轮问你「下一步做什么」，而是自动规划出一套分工方案，在后台同时执行。方案里定义了谁做什么、按什么顺序、怎么汇总——你的对话窗口保持响应，后台工作流在跑。

💡 通俗讲：想象你以前是一个人加班干所有事，现在你变成了项目经理——写一份任务清单，组一个临时团队，把活分出去，等所有人做完了汇总验收。动态工作流做的就是这件事，只不过「项目经理」和「团队成员」都是 Claude。

核心机制拆开看就三个东西：

• 分工方案：Claude 读懂你的需求后，自动生成一套完整的分工计划——哪些子任务可以同时做、哪些要先后做、最后怎么汇总。你不需要自己规划，描述目标就行。
• 子代理（Subagent）：被脚本派出去干活的独立 Claude 实例，每个都有自己的上下文窗口（Context Window），互不干扰。你可以理解为「临时雇来的专项员工」，做完就走。
• 后台执行：工作流不占用你的对话窗口，在后台独立运行——即使你关掉了窗口，工作流也会继续跑完。

和你已经熟悉的子代理（Subagent）相比，区别不在于「能不能并行」，而在于谁持有计划。子代理的计划存在 Claude 的对话记忆里，聊得越长记忆越模糊；动态工作流的计划写在独立的方案里，不管对话多长都不会走样。

为什么需要动态工作流：单窗口的三种失效

动态工作流不是为了让 Claude 更聪明。问题出在对话本身——当任务足够复杂、对话足够长时，单窗口代理有三种结构性的失效方式，靠提示词优化只能缓解、无法根治。

代理惰性

代理惰性（Agentic Laziness）是这样一种现象：Claude 完成了任务的一部分，就宣布「已完成」——但实际上只做了一小部分。

你让它审计 200 个文件的安全漏洞，它认真检查了前 30 个，然后告诉你「审计完成，发现 5 个问题」。不是它偷懒——是对话窗口里堆积了太多中间结果，Claude 对「做完了」和「还没做完」的判断开始模糊。

动态工作流的解法是循环驱动：脚本里写了明确的停止条件（比如「所有 200 个文件都跑过且无新发现」），条件不满足就继续派代理，不存在「提前下班」的可能。

自我偏好偏差

自我偏好偏差（Self-Preferential Bias）指 Claude 倾向于认为自己的产出是正确的。

💡 通俗讲：你让它写一段代码再自己检查，它大概率会说「代码没问题」。这就好比让一个学生批改自己的试卷——同一个大脑出的题，同一个大脑验收，很难发现自己的盲区。

不是它敷衍——同一个对话里，出题和判卷是同一个 Claude，天然看不到自己的盲区。

动态工作流的解法是角色分离：生产者和验证者是不同的子代理，拥有独立的上下文，验证者的唯一目标就是找出生产者的问题。这是架构层面的解决方案，不是靠提示词「请仔细检查」能替代的。

目标漂移

目标漂移（Goal Drift）发生在长对话中。你最开始的需求可能有 20 个细节，经过 30 轮对话后，上下文窗口压缩了早期信息，Claude 只记得最近几轮提到的重点，悄悄偏离了原始目标。

💡 通俗讲：你跟朋友打了一小时电话，开头说的那件事到最后早被岔开了。Claude 的「记忆」也是有限的，聊得越长、早期指令丢失越多。

你让它重构一个模块，中间讨论了几轮设计方案，等它动手改代码的时候，已经忘了最初那三条不能动的约束。

动态工作流的解法是计划固化：需求写死在脚本变量里，不随对话压缩丢失。每个子代理拿到的是完整的、不变形的指令。

🔍 深入一步：这三种失效不是 Claude 的 bug，而是长上下文窗口的必然结果。任何大模型在对话轮次足够多时都会出现类似问题。动态工作流的本质是把「边聊边做」的松散方式，升级为「先定计划再分头执行」的严格方式——牺牲一些灵活性，换来更高的可靠性。

动态工作流 vs 静态编排：什么时候该用哪个

动态工作流的「动态」是相对于静态编排而言的。静态编排是你提前设计好一套固定流程（比如用 n8n 或 Make 搭一条自动化流水线），每次按同样的步骤跑；动态工作流是 Claude 根据任务临场生成编排逻辑，你只需要描述目标。

选择标准很简单：

• 任务做过三次以上、流程已经固定——用静态编排。
• 任务第一次做、不确定怎么拆——用动态工作流。
• 任务需要 Claude 的判断力（比如「审计这个代码库的安全问题」）——用动态工作流。
• 任务是纯机械操作（比如「把这 100 个文件的编码从 GBK 转成 UTF-8」）——用静态编排。

⚠️ 常见踩坑：不是所有任务都需要工作流。一个能在单轮对话里解决的问题，开工作流反而更慢、更贵。判断标准是：这个任务是否需要多个独立视角或并行处理大量子任务？如果两者都不需要，直接在对话里做就好。

🔍 深入一步：我自己在知识库里运行了数十个 Agent 工作流之后的一个体会——动态工作流最大的价值不在于「并行加速」，而在于「角色隔离」。单窗口里让 Claude 先写再审，它审不出自己的问题；拆成两个独立子代理（一个写、一个审），找出的问题数量翻了几倍。如果你只打算记住一件事，记住这个：生产和验证分开做，比一个人从头做到尾靠谱得多。

六大编排模式详解

Anthropic 在官方博文「A Harness for Every Task」中定义了六种可组合的编排模式。这不是随意分类——每种模式解决的问题不一样，选错模式不如不选。

分类路由——先分类、再派活

分类路由（Classify-and-Act）是最简单的模式：一个分类器代理读取任务，判定类型，把不同类型路由到对应的专家代理。

典型场景：客户工单进来了，先判断是技术问题、账单问题还是功能建议，然后分发给不同的处理流程。代码场景里，先判断一个 bug 报告是前端问题、后端问题还是数据库问题，再分配给对应的修复代理。

这个模式的关键在于分类器的准确性。分类错了，后面所有工作都白做。实操建议：在提示词里穷举所有可能的类别并附带一两个示例，让分类器的判断边界尽可能清晰。

扇出合成——拆任务、并行跑、最后合

扇出合成（Fan-Out-and-Synthesize）是使用最广泛的模式：把大任务拆成多个互不依赖的小任务，每个分配一个独立代理并行执行，全部完成后统一合并结果。

典型场景：审计 200 个文件的安全漏洞——每个文件分配一个代理，200 个代理同时跑，跑完后汇总所有发现。大规模代码迁移——每个模块分配一个代理独立迁移，最后合并。

这个模式的效率优势是并行带来的时间压缩。200 个文件串行审计可能要几个小时，并行只需要最慢那一个文件的时间加上结果合并的开销。实操要点：子任务之间必须完全独立——如果 A 文件的审计结果依赖 B 文件的结构，就不能用纯扇出，要先做依赖分析再决定分组。

对抗验证——专人挑刺，不自己给自己打分

对抗验证（Adversarial Verification）是动态工作流最有特色的模式：为每个生产代理配一个验证代理，验证者的唯一目标是按预设标准反驳生产者的结论。只有验证者无法推翻的结论才进入最终报告。

这个模式直接解决自我偏好偏差的问题。生产者和验证者拥有独立上下文，验证者看不到生产者的推理过程，只看到结果——相当于给每一份产出安排了一个专职的「挑刺者」。

典型场景：深度调研中验证一条论断是否有可靠来源支撑，代码审计中确认一个安全发现是否是真实漏洞而非误报。

生成筛选——批量出方案、客观标准淘汰

生成筛选（Generate-and-Filter）适合「先发散后收敛」的场景：批量生成候选方案，再用明确的标准或测试逻辑筛选，去重后保留最优候选。

典型场景：为一个函数生成 10 种不同实现，然后跑测试看哪种性能最好。为一篇文章生成 20 个标题候选，再按点击率预测模型筛选。

和锦标赛模式的区别在于：生成筛选用客观标准筛（测试通过率、性能指标、代码行数），锦标赛用主观比较选（可读性、设计美感、用户体验）。如果筛选标准能量化（比如测试通过率、响应速度），用生成筛选；如果必须凭判断力（比如哪个设计更好看），用锦标赛。

锦标赛——两两对比、淘汰赛制选最优

锦标赛（Tournament）模式让 N 个代理用不同方法解决同一个问题，然后由评判代理进行两两对比，淘汰到最后一个胜出。

两两比较（「A 比 B 好在哪」）比绝对打分（「给 A 打个分」）更可靠——这一点在大模型评估领域已经被反复验证。锦标赛模式把这个认知内化到了工作流编排中。

典型场景：多种重构方案的最终选择、文案风格的 A/B 测试、设计方案的评审。凡是需要主观判断优劣的场景，锦标赛比直接让 Claude 打分更稳。

循环收敛——一直修、一直找，直到达标

循环收敛（Loop-Until-Done）是一个开放式的发现模式：持续派代理探索，直到满足停止条件（连续两轮无新发现、剩余错误归零、覆盖率达标等）。

典型场景：代码库里的编译错误修复——修一个可能暴露两个新的，一直修到全部通过。开放式搜索——不断扩展搜索角度，直到搜不出新东西为止。

这个模式的风险是失控：如果停止条件设得不好，它会一直跑下去烧 token。设计停止条件是用好循环收敛的关键——推荐至少设两道保险：一个业务条件（如「连续两轮无新发现」）加一个硬上限（如「最多迭代 10 轮」）。

🔍 深入一步：真实工作流往往不是单一模式，而是多模式叠加。Bun 重写案例就同时用了分类路由（做生命周期映射）、扇出合成加对抗验证（做并行移植）、循环收敛（做修复迭代）。选模式不是单选题，是组合拳。

模式选择决策表

知道了六种模式，下一个问题是：我手上的任务该用哪种？

一个简单的判断公式：任务需要 ≥ 3 个独立子任务并行处理，或者产出需要独立验证 → 用工作流。否则直接对话解决。

实操诀窍：拿到一个任务后先自问三个问题——① 这个任务能拆成互不依赖的子任务吗？② 产出是否需要交叉验证或多角度对比？③ 做完预计超过 15 轮对话吗？三个问题里有两个答「是」，就值得开工作流。

可复制的提示词范例

知道了六种模式和决策方法，下一步是动手。以下提示词可以直接复制到 Claude Code 中使用——在 ultracode 模式下效果最佳：

深度调研

使用工作流，对「{你的主题}」做深度调研。从至少 5 个独立来源采集信息，交叉验证每条关键论断，最后汇总成一份带来源引用的报告。

全库安全审计

使用工作流，扫描整个项目的安全漏洞。每个文件独立检查，对每个发现都做对抗验证，确认是真实问题后再进入报告。

商业计划压力测试

读我的商业计划书，然后用工作流从投资人视角、客户视角和竞争对手视角分别拆解它。每个视角独立分析，最终汇总出三个视角的核心质疑。

简历筛选

这个文件夹有 50 份简历。使用工作流，按以下标准排序：{你的标准}。先做初筛，对 Top 10 做交叉验证，最终给出排名和理由。

CLAUDE.md 规则挖掘

使用工作流，翻阅我最近 30 个对话记录，找出我反复纠正 Claude 的地方，把重复出现的纠正归类，转化成 CLAUDE.md 规则。

这些提示词的共同特点：描述目标和约束，不指定实现方式。Claude 会自行判断用哪种编排模式、派多少子代理、怎么验证结果。你控制的是「做什么」和「做到什么标准」，不是「怎么做」。

十个实战场景

动态工作流的能力边界比你想的宽。以下十个场景按 Anthropic 官方文档和早期用户反馈整理（来源：Anthropic 官方博客），覆盖代码和非代码两大类。

深度调研

你想搞清楚一个话题但信息分散在几十个网页里——让 Claude 分头搜索、交叉验证、汇总成一份报告。

需要从大量来源中提取、交叉验证、汇总信息的调研任务。Claude Code 内置的 /deep-research 命令就是这个场景的标准实现。

适用模式：扇出合成 + 对抗验证 + 循环收敛。

试试这样说：对「{话题}」做深度调研，从中英文至少 8 个独立来源采集，交叉验证每条论断，汇总成一份 3000 字的带引用报告。

事实核验

你写了一篇文章或报告，想确认里面的每个数字和引用都是对的——让 Claude 逐条查证。

验证一篇报告、一份文档中的所有事实性声明。每条声明分配一个代理去查证，查不到来源的标记为存疑。

适用模式：扇出合成 + 对抗验证。

试试这样说：使用工作流，验证这份文档中的每一条事实性声明。每条声明独立查证，找不到一手来源的标记为存疑。

批量分类处理

你面前有一堆待处理的东西（邮件、工单、文件），想按类型分类后分别处理。

一次性处理大量待处理项（工单、告警、代码审查请求），先分类，再按类型走不同处理流程。

适用模式：分类路由 + 扇出合成。

试试这样说：使用工作流，处理这批 200 个待办项。先按类型分类，再按优先级排序，对高优先级项尝试直接解决，解决不了的整理好上下文交给我。

方案探索与比选

你不确定哪种方案最好，想先广泛探索几种再选——比如文章标题怎么起、产品命名怎么选。

你不确定最优方案是什么，需要先广泛探索再收敛。比如为一个新功能设计多种 UX 方案，或者探索一个问题的多种解法。

适用模式：生成筛选 / 锦标赛。

试试这样说：使用工作流，为这个功能探索 5 种不同的实现方案，每种方案独立开发，然后做两两对比选出最优方案。

排序与锦标赛

你有一批候选方案需要排个优劣，但标准比较主观——让多个 Claude 两两对比投票选出最优。

需要对一组方案、候选人或产出进行排序，但排序标准是主观的。让评判代理两两对比，比绝对打分更可靠。

适用模式：锦标赛。

试试这样说：使用工作流，对这 10 个方案做锦标赛评选。每两个方案对比一次，最终选出 Top 3 并说明理由。

根因分析

出了问题但不知道根本原因在哪——让多个 Claude 分别从不同角度调查，然后交叉比对。

面对一个复杂的 bug 或系统故障，让多个代理从不同角度分析根因——有的看日志，有的看代码变更，有的看性能指标——然后汇总交叉比对。

适用模式：扇出合成 + 对抗验证。

试试这样说：使用工作流，分析这个 bug 的根本原因。分别从日志、代码变更历史和性能指标三个角度独立调查，最后交叉比对三方结论。

规则检查与习惯挖掘

你有一套标准想确认是否被遵守——或者想从历史对话中挖出自己反复纠正的模式。

检查代码库是否遵守特定的规则集（安全策略、编码规范、合规要求）。每条规则分配一个代理全库扫描。

适用模式：扇出合成。

试试这样说：使用工作流，检查这个项目是否遵守 CLAUDE.md 中的所有规则。每条规则独立扫描全库，违反的给出具体位置和修复建议。

评估与优化

你想对一个系统或项目做全面体检，发现问题后立即修，修完再检查，循环到全部通过。

对已有系统做性能评估、安全审计或质量审核，发现问题后立即修复，修完再验证，直到通过所有检查。

适用模式：扇出合成 + 循环收敛。

试试这样说：使用工作流，对这个项目做全面质量审计。发现问题后立即修复，修完再验证，循环直到所有检查通过。

大规模迁移与重构

你需要对大量文件做同一类修改——比如统一格式、替换写法、升级框架。

把整个代码库从一个框架迁移到另一个框架——每个文件或模块分配一个代理独立迁移，同时配验证代理确保行为一致。Bun 从 Zig 迁到 Rust 的案例就是这个场景的极端版本。

适用模式：扇出合成 + 对抗验证。

试试这样说：使用工作流，把项目中所有 CommonJS 的 require 改成 ESM 的 import。每个文件独立处理，改完跑一遍测试确认没坏。

模型路由

工作流中有的子任务简单有的复杂——让 Claude 自动给简单任务用快模型、复杂任务用强模型，省钱不降质。

工作流中不是每个子任务都需要最强的模型。简单分类用快模型，复杂推理用强模型——脚本可以为每个子代理指定不同的模型，在质量和成本之间做动态平衡。

适用模式：分类路由（按复杂度路由到不同模型）。

试试这样说：使用工作流处理这批任务。简单的分类和格式化用快模型，需要深度推理的用强模型，帮我在质量和成本之间找到平衡。

⚠️ 实操提醒：以上十个场景都可以用一句自然语言触发。你不需要告诉 Claude 用哪种模式——只需要在 ultracode 模式下描述你的任务，Claude 会自行选择合适的编排方式。模式名称是帮你理解和调试用的，不是你必须手动指定的参数。

ultracode 模式：开启与配额管理

ultracode 是动态工作流的最高档位。它做了两件事：把 Claude 的思考深度调到最高，同时启用自动工作流编排——Claude 自主判断每个任务是否需要启动工作流。

开启方式

三种触发方式，按使用频率排：

1. 执行斜杠命令：在 Claude Code 中输入 /effort ultracode，当前会话进入 ultracode 模式。
2. 提示词关键词：在任意提示中包含 ultracode 这个词，或自然语言请求如「use a workflow」「run a workflow」。
3. 内置命令：直接运行 /deep-research <你的问题>，这会触发预定义的深度调研工作流。

ultracode 仅在当前会话生效，新会话自动重置。回到日常工作用 /effort high 切回。

第一次尝试的推荐路径：如果你从未用过动态工作流，建议按这个顺序体验——先跑一次 /deep-research "你感兴趣的技术话题"，感受工作流自动编排的过程；然后在一个小项目上试 /effort ultracode + 一句自然语言指令（比如「审计 src/ 目录下所有文件的错误处理」）；最后再尝试在提示词里指定具体模式（比如「用扇出合成模式并行审计」）。

token 预算与成本控制

这是进阶用户最关心的问题。没有内置的消费上限——一个复杂任务在 ultracode 模式下可能消耗的 token 远超你的预期。

实用的成本控制手段：

• 先小后大：在一个目录上试跑，别一上来就扔整个仓库。观察 token 消耗量级，再决定是否扩大范围。
• 显式设定预算：在提示词中写「use 10k tokens」，限制单次运行的 token 消耗。
• 运行中监控：通过 /workflows 视图实时查看每个代理的 token 消耗，发现跑偏随时停止。
• 检查模型：大运行前用 /model 确认当前使用的模型，考虑把不需要最强模型的子任务路由到更便宜的模型。
• 不滥用 ultracode：日常编码用 /effort high 就够了，只在需要多代理深度编排的高价值任务上开 ultracode。
• 回看历史消耗：跑完一次工作流后执行 /cost，记录实际 token 消耗和耗时，为下次同类任务提供预算参考。

运行时硬限制

动态工作流有几个内置的安全限制：一次运行最多调度 1,000 个子代理，同时跑的不超过 16 个（来源：Claude Code 官方文档）。运行期间你不能追加指令，只能在需要确认权限时暂停。这些限制是为了防止任务失控——你不需要记住这些数字，Claude 会自动遵守。

⚠️ 常见踩坑：ultracode 不等于一定更好。如果你的任务不需要并行处理或交叉验证，ultracode 只会增加 token 消耗而不提升结果质量。一个判断标准：如果 /effort high 已经能给出满意结果，就没必要升级到 ultracode。

工作流的保存、分享与复用

当一个工作流跑出了满意的结果，你不需要每次重新触发。Claude Code 提供了保存和复用机制。

保存：运行 /workflows，在工作流列表中选中目标运行，按 s 键保存。你可以选择两个保存位置：

• .claude/workflows/：项目级，任何克隆这个项目的人都能用。
• ~/.claude/workflows/：个人级，你的所有项目都能用。

保存后的工作流以 /<名称> 形式出现在斜杠命令的自动补全中，像内置命令一样使用。

分享：保存到 .claude/workflows/ 并提交到 Git，团队成员克隆仓库后就自动拥有了这个工作流。不需要额外配置。

配合 /loop 和 /goal 做持续任务：/loop 让 Claude 自动循环执行直到达标，/goal 设定明确的验收目标。三者配合使用的场景：用 /goal 定义「所有测试通过」，用 ultracode 启用工作流编排，用 /loop 让它持续修复直到目标达成。这套组合拳在大规模代码重构中效果尤其明显——人类定义目标和边界，Claude 自己想办法达标。

🔍 深入一步：保存后的工作流可以接受不同的输入参数。比如你保存了一个「审计安全漏洞」的工作流，下次可以对不同的项目直接复用，不需要重新描述任务。

真实案例：从 10 分钟调研到 75 万行迁移

日常场景：10 分钟完成一次深度调研

假设你想搞清楚「2026 年有哪些值得关注的 AI 编程工具」这个话题。不用动态工作流，你大概需要：自己搜索 → 逐个打开链接 → 读文章 → 做笔记 → 交叉验证 → 整理报告，全程至少一两个小时。

用动态工作流，你只需要说一句话：

使用工作流，对「2026 年值得关注的 AI 编程工具」做深度调研。从至少 8 个独立来源采集信息，交叉验证每条关键论断，最后汇总成一份带来源引用的报告。

Claude 会自动拆任务：几个子代理分头去不同渠道搜索，另外几个专门验证前一批找到的信息是否可靠，最后一个负责把所有发现整理成一份有来源、有引用、经过交叉验证的报告。整个过程大约 10 分钟。

这就是动态工作流最直接的价值：你描述你要什么，Claude 自己想怎么组织团队去做。

极端场景：Bun 的 75 万行语言迁移

动态工作流的天花板有多高？Bun（一个 JavaScript 运行时工具）的创始人 Jarred Sumner 用动态工作流把 Bun 的核心引擎从一种编程语言迁移到另一种，产出约 75 万行代码，从开始到合并只用了 11 天（引述自 Anthropic 官方博文，该项目尚未投入生产）。

这个案例的意义不在数字本身，而在于验证了一种新的工作模式：人定目标和边界，AI 编排团队并行执行，人做最终审查。Jarred 白天审查前一晚工作流的产出，晚上启动下一批工作流。

不过需要注意：Jarred 本人有深厚的编译器开发经验，这个速度不代表一般用户的预期。把它当作「动态工作流能做到多大规模」的参考就好。

常见问题

动态工作流和子代理有什么区别？

子代理是被派出去执行具体任务的独立 Claude 实例，由 Claude 在对话中逐轮判断是否需要派生。动态工作流是一段 JavaScript 编排脚本，由独立运行时执行，可一次调度数十到上千个子代理并行工作。区别在于谁持有计划：子代理的计划在上下文窗口里，工作流的计划在脚本里。

Pro 计划能用动态工作流吗？

能用。Pro 计划默认关闭，需要在 /config 中手动开启 Dynamic workflows。Max 和 Team 计划默认开启。Enterprise 计划需管理员在 Claude Code 管理后台 启用。版本要求 Claude Code v2.1.154 或更高。

ultracode 会消耗多少 token？

取决于任务复杂度和代理数量。社区有用户反馈在几分钟内消耗超过 170 万 token（来源：Reddit r/ClaudeAI）。建议先在小范围试跑，用提示词显式设定 token 预算，避免失控。

工作流中断了怎么办？

动态工作流支持中断恢复。运行进度保存到磁盘，下次启动时自动从断点续跑，已完成的子代理结果不会丢失（来源：Claude Code 文档）。

一个工作流最多能跑多少个子代理？

单次运行最多 1,000 个子代理，并发上限 16 个（CPU 核心数较少的机器会相应减少）。这两个限制由运行时强制执行，防止脚本失控。

动态工作流能用在非代码任务上吗？

完全可以。深度调研、事实核验、投资分析、简历筛选、商业计划压力测试都是典型的非代码场景。核心判断标准：任务能否被拆解为多个可并行的子任务，以及产出是否需要独立验证。

六大编排模式能混合使用吗？

可以，而且真实工作流往往是多模式叠加。Bun 重写案例就同时用了分类路由、扇出合成加对抗验证、循环收敛三种模式。选模式不是单选题，是看任务的不同阶段需要什么能力。

怎么把跑好的工作流保存下来复用？

运行 /workflows，选中目标运行后按 s 键保存。可以选择保存到 .claude/workflows/（项目级，团队共享）或 ~/.claude/workflows/（个人级，跨项目可用）。保存后以斜杠命令形式出现在自动补全中。

怎么关闭动态工作流？

个人用户在 /config 中关闭 Dynamic workflows，或在 ~/.claude/settings.json 中设置 "disableWorkflows": true。也可以用环境变量 CLAUDE_CODE_DISABLE_WORKFLOWS=1。组织级在托管设置或管理后台关闭。

API 和云端部署（Bedrock / Vertex AI）支持动态工作流吗？

支持。API、Amazon Bedrock、Google Vertex AI、Foundry 上的动态工作流默认开启，直接使用即可。

动态工作流是我用过的 Claude Code 功能里，设计理念最清晰的一个——不是在已有能力上堆参数，而是从架构层面解决了一个用提示词补不了的问题：单窗口代理在复杂任务上的结构性失效。

我的判断是：动态工作流改变的不是 Claude 的智力水平，而是协作结构。我在自己的知识库项目中实际体验过——同一个任务，单窗口跑到第 20 轮开始丢细节，拆成工作流后 50 个子代理各管各的、互相审查，产出质量明显不同。但它不是万能方案。简单任务不需要它，成本敏感的场景需要谨慎控制 token 消耗，Bun 级别的大规模案例目前还缺少生产环境的完整验证。

如果你已经在用 Claude Code，我建议从 /deep-research 开始感受工作流的运作方式，再在一个你自己的调研或审计任务上试 ultracode 模式。把上面的提示词范例复制过去，亲手体验一次「描述目标 → Claude 自动编排 → 多代理并行 → 汇总验证」的完整过程，比读十篇文章都管用。

系统学习 AI 编程实战

动态工作流是 Claude Code 最新的编排能力。如果你想从基础开始系统学习 Claude Code 的全部功能——从安装配置到提示词工程，从 Skill 开发到多代理协作——翔宇的 AI 编程实操课从入门到进阶都有覆盖。

• 📚 国内版（FlowUS）：https://flowus.cn/xiangyugongzuoliu/share/d392dcad-b537-44ee-a3e2-56ff5af02bce
• 🌏 国际版（Buy Me a Coffee）：https://buymeacoffee.com/xiangyu

相关教程

• Claude Code 完全指南：从安装到高级用法
• Claude Code 驾驭工程指南
• Claude Code Skill 工作流开发教程
• Claude Code 提示词工程指南

参考来源

• Introducing Dynamic Workflows in Claude Code — Anthropic 官方博客
• A Harness for Every Task: Dynamic Workflows in Claude Code — Anthropic 官方博客
• Claude Code 动态工作流官方文档
• Jarred Sumner 关于 Bun Rust 重写的 X 帖文