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详细内容见: https://github.com/TokenRollAI/claude-code-workflow-research
Claude Code Workflow 省流版
一句话：Claude Code workflow 不是模型自己在一次请求里并发工作，而是主模型先写一段 JavaScript 编排脚本，Claude Code 本地 runtime 执行这段脚本，按脚本启动多个子代理，再把子代理的结构化 JSON 结果串起来。
核心流程
用户显式触发 workflow
-> 主模型看到 Workflow 本地工具
-> 主模型生成一段 JS workflow script
-> Claude Code 本地 runtime 执行 JS
-> JS 里的 agent() 启动多个普通子代理请求
-> 子代理通过 StructuredOutput 返回 JSON
-> runtime 把 JSON 当作 agent() 的返回值传给后续 JS
-> JS 最终 return 一个对象
-> Claude Code 用 <task-notification> 把结果回灌主会话
最重要的几个点
Workflow是本地工具，不是 Anthropic API 的一个特殊 endpoint 。- 主模型负责“写编排脚本”，本地 runtime 负责“执行脚本”。
- workflow 脚本是受限 JavaScript DSL ，不是完整 Node.js 。
agent(prompt, { schema })会启动一个子代理，并强制它调用StructuredOutput。- 子代理返回的是 schema 校验后的 JSON ，不是父流程从自然语言里硬解析。
- agent 之间不直接聊天；交接由 JS 完成：上一个 agent 的 JSON ->
JSON.stringify(...)-> 下一个 agent 的 prompt 。 pipeline()默认没有阶段 barrier ，某个 item 完成一阶段就能进入下一阶段。parallel()是 barrier ，只适合确实需要等全部结果时使用。- workflow 完成后，最终结果通过
<task-notification>注入回主会话。 - 支持 resume ，因为脚本要求确定性，已完成且未变更的 agent 调用可以命中缓存。
Prompt 是怎么拼的
一次 workflow 子代理请求不是一个巨大的纯文本 prompt ，而是多个槽位组合：
| 槽位 | 放什么 |
|---|---|
messages[0].content |
子代理本轮 user 输入，包含系统提醒和 JS 生成的任务 prompt 。 |
system[] |
Claude Code 身份、workflow subagent 规则、环境信息。 |
tools[] |
Bash/Read/Skill 等工具，以及动态生成的 StructuredOutput。 |
StructuredOutput.input_schema |
JS 里传给 agent(..., { schema }) 的 schema 。 |
本次例子里，judge prompt 是这样来的：
agent(
`你是桌游评委，专门从这个维度评审：「${j.desc}」。\n` +
`待评概念：\n${JSON.stringify(concept, null, 2)}\n` +
`请给出 1-10 分并简述理由。用中文作答。`,
{ schema: JUDGE_SCHEMA }
)
这里的 concept 是 invent agent 通过 StructuredOutput 返回的 JSON 。也就是说，下游 prompt 看到什么，完全取决于 JS 作者显式拼进去什么。
本次抓包里的例子
这次 workflow 是一个“桌游设计锦标赛”：
- 5 个 invent agent：分别从 5 个设计方向发明桌游。
- 15 个 judge agent：每个概念由 3 个评委维度打分。
- 1 个 synthesize agent：取冠军并嫁接落选概念优点，生成最终设计稿。
- 合计 21 个逻辑 agent 。
最终通知里也记录了：
<agent_count>21</agent_count>
<subagent_tokens>232900</subagent_tokens>
<duration_ms>257654</duration_ms>
Claude Code workflow 把“多代理协作”从自然语言群聊变成了可执行的数据流程序：agent() 像异步函数，prompt 是输入，StructuredOutput JSON 是返回值，pipeline() 和 parallel() 是调度结构，最终 return 是结果。
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