Claude Code ahora puede escribir su propio harness de forma instantánea, adaptado a la tarea específica. Esta capacidad se llama flujo de trabajo dinámico: crea dinámicamente scripts de orquestación, ejecuta docenas a cientos de subagentes paralelos en una sola sesión y se verifica a sí mismo antes de presentarte cualquier resultado.
El harness predeterminado de Claude Code es excelente para escribir código, pero las tareas más especializadas, como investigación, análisis de seguridad, equipos de agentes y revisiones de código, antes requerían construir un harness personalizado sobre Claude Code para lograr un rendimiento óptimo.
Los flujos de trabajo te permiten crear dinámicamente estos harness personalizados, que son reutilizables, compartibles y permiten que Claude resuelva problemas de una manera más nativa que el enfoque predeterminado.
En este artículo, compartiré mis experiencias y perspectivas iniciales sobre el uso de flujos de trabajo. Ten en cuenta que los flujos de trabajo consumen más tokens y son más adecuados para tareas complejas y de alto valor.
0. Introducción
La sección de introducción contiene notas del Hermano Práctica.
Una lectura excelente; los flujos de trabajo podrían ser el mejor invento desde las habilidades. Son una versión mejorada de los objetivos y vale la pena aprenderlos. Este artículo explica varios escenarios de aplicación para los flujos de trabajo en términos sencillos.
El autor original es Thariq @trq212, un empleado principal de Anthropic que comparte con frecuencia consejos sobre Claude Code.
El contenido es extenso; siéntete libre de saltar a las secciones de interés. Para tener una idea directa de lo que puede hacer, consulta la Sección 1;
Para entender por qué es necesario, consulta las Secciones 3 a 5
; para copiar soluciones de implementación directamente, salta a la Sección 6.
1. Ejemplos de Prompts
Estos ejemplos demuestran lo que los flujos de trabajo pueden hacer. Puedes pedirle directamente a Claude solicitudes similares:
- Hacer que múltiples teorías en competencia intenten reproducir pruebas inestables.
- Extraer correcciones recurrentes de sesiones pasadas.
- Localizar causas raíz en canales de incidentes de Slack.
- Obtener múltiples perspectivas de crítica para un plan de negocios.
- Clasificar currículums y validarlos.
- Usar una selección estilo torneo para nombrar una herramienta de línea de comandos.
- Realizar una refactorización en toda la base de código.
- Verificar afirmaciones técnicas en un borrador de blog contra el código real.
2. Cómo Funcionan los Flujos de Trabajo
Los flujos de trabajo ejecutan archivos JavaScript que contienen funciones especiales para generar y coordinar subagentes. Se pueden usar herramientas estándar de JavaScript como JSON, Math y Array para procesar datos. Los flujos de trabajo pueden elegir qué modelo usan los subagentes y decidir si se ejecutan en un árbol de trabajo aislado. Si se interrumpen, el flujo de trabajo puede reanudarse desde donde se quedó.
3. Por Qué se Necesitan los Flujos de Trabajo
El harness predeterminado completa la planificación y ejecución dentro de una sola ventana de contexto. Esto funciona bien para tareas de codificación, pero falla para tareas de larga duración, masivamente paralelas, altamente estructuradas o adversariales. Específicamente, muestra tres modos de fallo:
- Pereza del Agente: Ante tareas complejas de múltiples partes, Claude se detiene prematuramente, completando solo una parte (por ejemplo, procesando 35 de 50 revisiones de seguridad).
- Sesgo de Autopreferencia: Cuando se le pide validar o juzgar resultados contra una rúbrica, Claude tiende a favorecer sus propias conclusiones.
- Deriva del Objetivo: La fidelidad se pierde en múltiples interacciones; cada resumen omite detalles, incluidos requisitos de casos extremos y restricciones.
Los flujos de trabajo contrarrestan esto orquestando subagentes independientes, cada uno con su propia ventana de contexto, objetivo enfocado y aislamiento.
4. Flujos de Trabajo Dinámicos vs. Estáticos
Anteriormente, los flujos de trabajo estáticos construidos con el SDK de Agente de Claude o claude -p coordinaban múltiples instancias de Claude Code de manera genérica, lo que requería que cubrieras todos los casos extremos. Con Claude Opus 4.8 y los flujos de trabajo dinámicos, Claude ahora puede escribir harness adaptados a escenarios específicos.
5. Patrones Prácticos para Usar Flujos de Trabajo
Puedes activar un flujo de trabajo solicitándolo directamente o usando ultracode en tu prompt para asegurarte de que Claude Code cree uno. Los patrones comunes incluyen:
- Clasificar y Ejecutar: Un agente clasificador determina el tipo de tarea y la dirige a diferentes agentes o comportamientos; también puede clasificar la salida al finalizar.
- Distribuir y Sintetizar: Divide una tarea en muchos pasos más pequeños, ejecuta un agente para cada uno y sintetiza los resultados. Esto es útil cuando muchos pasos se benefician de ventanas de contexto limpias y sin interferencias. La síntesis actúa como una barrera, esperando a que todos los agentes terminen antes de fusionar la salida estructurada.
- Validación Adversarial: Por cada agente generado, ejecuta un agente adversarial separado para validar la salida contra una rúbrica o criterios.
- Generar y Filtrar: Genera múltiples ideas sobre un tema, fíltralas por rúbrica o validación, y conserva solo los resultados de mayor calidad y verificados después de la deduplicación.
- Torneo: Haz que N agentes compitan en la misma tarea usando diferentes métodos. Agentes de comparación por pares determinan a los ganadores hasta que solo quede uno.
- Bucle hasta Completar: Para tareas con cargas de trabajo desconocidas, genera agentes continuamente hasta que se cumpla una condición de parada (por ejemplo, sin nuevos descubrimientos, sin más errores en los registros).
6. Escenarios de Aplicación
- Migración y Refactorización: Bun usó flujos de trabajo al reescribir Zig a Rust. Divide las tareas en pasos seriales (sitios de llamada, pruebas fallidas, módulos), genera subagentes para cada corrección en un árbol de trabajo, realiza revisiones adversariales y fusiona. Evita comandos intensivos en recursos para maximizar el paralelismo.
- Investigación Profunda: La habilidad
/deep-researchde Claude Code usa flujos de trabajo para distribuir búsquedas web, extraer fuentes, verificar afirmaciones de forma adversarial y sintetizar un informe con citas. Esto también se aplica a investigaciones no web, como compilar informes de estado de Slack o explorar características de la base de código. - Validación Profunda: Para informes que requieren citas para cada hecho, un flujo de trabajo puede identificar afirmaciones, hacer que los subagentes verifiquen cada una y usar un agente verificador para asegurar la calidad de la fuente.
- Clasificación: Para listas grandes que necesitan medición cualitativa (por ejemplo, clasificar tickets por severidad), clasificar 1000+ líneas en un prompt reduce la calidad y expande el contexto. Usa torneos, pipelines por pares o clasificación paralela por cubos; cada comparación es su propio agente.
- Memoria y Seguimiento de Reglas: Cuando Claude omite reglas incluso en
CLAUDE.md, crea un flujo de trabajo con un verificador de reglas para cada una. Usa una persona escéptica para revisar las reglas y evitar falsos positivos. Por el contrario, extrae correcciones recurrentes de sesiones recientes, agrupa con agentes paralelos y valida de forma adversarial si la regla habría prevenido el error antes de refinarCLAUDE.md.
- Triaje a Gran Escala: Un flujo de trabajo de triaje clasifica elementos, los deduplica contra registros existentes y toma medidas. Un patrón de 'cuarentena' evita que los agentes que leen contenido no confiable ejecuten acciones de alto privilegio, delegando esas a agentes de procesamiento. Úsalo con
/looppara operación continua.
- Exploración y Gusto: Útil para decisiones de diseño o nombres que dependen del 'gusto' y se benefician de rúbricas. Claude explora soluciones mientras un agente revisor las juzga contra una rúbrica. Las soluciones pueden clasificarse o seleccionarse mediante torneo.
- Evaluación: Ejecuta evaluaciones ligeras generando agentes independientes en un árbol de trabajo y un agente de comparación para puntuar las salidas contra una rúbrica.
- Modelo y Enrutamiento Inteligente: Crea un agente clasificador adaptado a la tarea para decidir qué modelo usar. Por ejemplo, explicar un módulo de autenticación depende del número de archivos; un clasificador investiga esto primero, luego enruta a Sonnet u Opus según la complejidad.
7. Cuándo No Usar Flujos de Trabajo
Los flujos de trabajo son nuevos y no son necesarios para cada tarea; consumen significativamente más tokens. Úsalos de forma creativa para tareas más allá del uso convencional. Para la codificación rutinaria, considera si el cómputo adicional es necesario; la mayoría de la codificación no necesita cinco revisores.
8. Consejos para Construir Flujos de Trabajo
- Creación de Prompts: Los prompts detallados funcionan mejor. Los flujos de trabajo no son solo para tareas grandes; puedes indicar un flujo de trabajo rápido para una revisión adversarial rápida de una hipótesis.
- Combina con /goal y /loop: Para flujos de trabajo repetibles como triaje o investigación, usa
/looppara intervalos y/goalpara requisitos de finalización estrictos. - Presupuesto de Tokens: Establece un presupuesto de tokens claro (por ejemplo, 10k tokens) en el prompt para limitar el uso.
- Guardar y Compartir: Presiona 's' en el menú del flujo de trabajo para guardar. Guárdalos en
~/.claude/workflowso distribúyelos a través de habilidades. Referencia archivos JavaScript de flujo de trabajo enSKILL.md. Para flexibilidad, indica a Claude que trate los flujos de trabajo de habilidades como plantillas en lugar de scripts literales.
9. Un Nuevo Punto de Partida
Los flujos de trabajo proporcionan una forma poderosa y nueva de extender Claude Code. Véelo como un punto de partida para explorar nuevos métodos para completar tareas con Claude. Hay mucho más por descubrir sobre cómo usarlo mejor.
