Claude Code 動態工作流：讓 AI 自己寫 Harness，這事靠譜嗎
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Claude Code動態工作流：AI自己寫調度腳本，解決單Agent退化問題
呢篇文章係由Anthropic工程師Thariq Shihipar同Sid Bidasaria撰寫，再由Feisky編譯整理。文章主要講Claude Code嘅動態工作流功能，背景係單Agent喺長時間運行、大規模並行同對抗性驗證任務上，會出現偷懶、自我偏愛同目標漂移呢三種退化模式。Anthropic之前已經針對特定任務整咗定製Harness，而家佢哋將呢個能力泛化，令Claude Code可以自己寫調度邏輯。
動態工作流嘅核心係用獨立子Agent各自佔一個乾淨嘅上下文窗口，由一個確定性嘅JavaScript腳本調度佢哋嘅執行順序。文章介紹咗六種基本調度模式：分類路由、扇出合併、對抗驗證、生成過濾、錦標賽模式同循環到完成，仲可以組合使用。實際應用包括大規模遷移重構、深度驗證、排序、規則遵守、根因分析同大規模分流等。
不過動態工作流消耗token較多，適合複雜高價值任務，日常簡單編程就唔需要用。開啓方法係喺Prompt要求或使用觸發詞ultracode，仲可以保存腳本重用。總體而言，對於探索性任務，讓Claude自己決定調度方式能發現新拆法，但對於熟悉任務，靜態工作流更可控。作者亦提到呢種Harness可能只係過渡，未來模型夠強就會內化呢啲邏輯。
- 結論：動態工作流有效解決單Agent喺複雜任務嘅退化問題，尤其適合可拆分並行同需要驗證嘅場景。
- 方法：Claude Code根據任務自動生成JavaScript調度腳本，用獨立子Agent分工，支援六種調度模式。
- 差異：相比靜態工作流，動態工作流由AI自己決定拆分方式，更靈活但token消耗更大。
- 啟發：對於探索性任務，讓AI自己設計工作流可能發現更優解；對於重複任務，可將動態工作流保存為靜態。
- 可行動點：嘗試用「ultracode」觸發動態工作流，搭配具體模式名稱（如「扇出合併」「錦標賽模式」）描述需求，並用「/loop」同「/goal」控制執行。
原文：A harness for every task: dynamic workflows in Claude Code
Anthropic官方博客，詳細介紹動態工作流嘅設計同應用
動態工作流文檔
Claude Code官方文檔，包含用法同配置
前作：Bun 重寫（Jarred Sumner）
Bun從Zig重寫成Rust嘅工作流案例
單Agent有咩問題？
Claude Code默認係單Agent模式，一個上下文窗口搞定規劃同執行。對於大部分編程任務已經夠用，但喺長時間運行、大規模並行同對抗性驗證嘅場景，會出現三種退化模式。
偷懶：叫佢做一輪安全審查，50個檢查項查到20個就話完成。
自我偏愛：叫佢評判自己嘅產出，佢自然傾向俾好評，嚴格驗證場景下係致命。
目標漂移：上下文壓縮係有損，每壓縮一次，原始需求嘅邊緣條件同約束細節就丟一點。
呢三個問題唔係模型能力問題，而係單上下文窗口同時承擔規劃同執行帶來嘅架構侷限。
動態工作流點樣運作？
動態工作流嘅核心係用獨立子Agent各自佔一個乾淨嘅上下文窗口，每個子Agent只做一件事，由一個確定性嘅JavaScript腳本調度佢哋嘅執行順序同依賴關係。
文章介紹咗六種基本調度模式，可以組合使用：
- 1 分類路由：一個分類Agent判斷任務類型，分發俾唔同處理Agent。
- 2 扇出合併：將任務拆成好多小步，每個小步一個獨立Agent，最後一個合併Agent匯總結果。咁樣每個子Agent有乾淨上下文，互不污染。
- 3 對抗驗證：每個生成Agent配一個獨立驗證Agent，專門挑剔，直接針對自我偏愛問題。
- 4 生成過濾：先大量生成，再按標準篩選去重，只留通過驗證嘅。
- 5 錦標賽模式：N個Agent用唔同策略做同一件事，兩兩比較淘汰，留低贏家。
- 6 循環到完成：唔設固定輪次，一直跑到滿足停止條件為止。
例如可以先用扇出，每個分支內部做對抗驗證，合併時再跑一輪錦標賽揀最優方案。
邊啲場景最啱用？
原文列咗唔少場景，以下係幾個實用例子：
大規模遷移同重構：Bun從Zig重寫成Rust就用咗工作流，每個修改點一個獨立Agent，避免交叉污染。
深度驗證：技術文章嘅事實性聲明，每個聲明派一個子Agent去核實，仲可以驗證信息源嘅可靠性。
排序：對1000條工單按嚴重程度排序，用錦標賽模式兩兩比較，比較判斷比絕對評分可靠。
規則遵守：用工作流做驗證層，一條規則一個驗證Agent，用懷疑論者視角檢查違規。
根因分析：分別從日誌、文件變更、數據狀態生成獨立假設，每個假設面對驗證者同反駁者，避免單Agent認定假設一路追。
大規模分流：對每條工單做分類、去重、甚至自動修復，仲有「隔離區」設計模式，讀寫分離，避免prompt injection。
點樣用先有效？
開啟動態工作流有兩種方法：直接喺Prompt要求Claude創建工作流，或者用觸發詞ultracode。描述調度模式要具體，直接講「用扇出合併」或者「對抗驗證」。
原文俾咗幾個實用嘅Prompt示例，可以參考：
• 呢個測試大概50次跑掛一次。用工作流復現佢，形成競爭性假設，唔揾到經得起驗證嘅根因唔準停。
• 用工作流掃我最近50個session，揾到我反覆在糾正嘅模式，把重複出現嘅提煉成CLAUDE.md規則。
• 拎我嘅商業計劃，用工作流讓唔同Agent分別從投資人、客戶、競爭對手嘅視角撕佢。
• 呢個文件夾有80份簡歷，用工作流按後端崗位排名，前10名交叉驗證一遍。先用AskUserQuestion問我評分標準。
• 用工作流將我哋嘅User模型全局重新命名成Account。對於可重複嘅工作流，可以搭配/loop設置定期執行，/goal設置硬性完成條件。工作流好容易跑飛，喺Prompt加一句「用10k token」可以限制消耗。運行時按s可以保存腳本，存到~/.claude/workflows或者通過Skill分發俾團隊。
最後諗一諗
三個月前《點解單Agent搞唔掂複雜應用？》講嘅Generator-Evaluator模式需要人手動搭建，三個Agent跑6個鐘花200美金。而家動態工作流將「搭建Harness」呢件事都交俾Claude Code自己。
對於已經有經驗嘅任務類型，自己寫靜態工作流更可控；
對於探索性任務，讓Claude Code自己決定調度方式確實能發現你冇諗到嘅拆法。
兩者唔矛盾，動態工作流可以保存落嚟變成靜態嘅。
