Tiêu đề gốc: Một công cụ cho mọi nhiệm vụ: quy trình làm việc động trong Claude Code

Tác giả gốc: @trq212

Biên dịch: Peggy

Lời biên tập: Claude Code đang chuyển mình từ một trợ lý mã nguồn thành một bàn làm việc Agent có thể điều phối.

Workflows (quy trình làm việc) được giới thiệu trong bài viết này có giá trị cốt lõi là giúp Claude không còn chỉ "suy nghĩ rồi hành động" trong cùng một cửa sổ ngữ cảnh, mà có thể tự động tạo ra một khung thực thi dựa trên nhiệm vụ: chia nhỏ nhiệm vụ, phân phối Agent con, xử lý song song, xác thực chéo, lặp vòng lặp, thậm chí để các Agent khác nhau cạnh tranh với nhau, và cuối cùng tổng hợp kết quả.

Điều này có nghĩa là các kịch bản sử dụng của Claude Code đang mở rộng rõ rệt. Nó không chỉ phù hợp cho việc di chuyển mã nguồn, tái cấu trúc, tái tạo kiểm thử và đánh giá mã, mà còn có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ phi kỹ thuật như nghiên cứu chuyên sâu, xác minh sự thật, sàng lọc hồ sơ, phân tích sự cố, tổng kết quy tắc, đánh giá kế hoạch kinh doanh, động não đặt tên, v.v. Nhiều công việc phức tạp về bản chất đều giống với lập trình: cần phân tích vấn đề, cô lập ngữ cảnh, xác thực giả thuyết, xử lý nhiều chi tiết và đưa ra lựa chọn giữa nhiều hướng đi tiềm năng.

Dynamic workflows cố gắng giải quyết chính xác những vấn đề thường gặp của mô hình lớn trong các nhiệm vụ dài: "sự lười biếng của Agent" khi tuyên bố hoàn thành giữa chừng, "thiên vị tự thân" khi có xu hướng công nhận kết luận của chính mình, và "trôi mục tiêu" khi dần dần lệch khỏi mục tiêu ban đầu sau nhiều vòng thực thi. Bằng cách giao nhiệm vụ cho nhiều Claude có ngữ cảnh độc lập, nó biến các nhiệm vụ phức tạp từ "chạy đường dài đơn Agent" thành "hợp tác đa Agent".

Tất nhiên, workflows không phải là giải pháp vạn năng. Nó thường tiêu tốn nhiều token hơn và có thể không phù hợp với mọi nhiệm vụ mã hóa thông thường. Nhưng nó cung cấp một hướng đi rất quan trọng: trong tương lai, sự cạnh tranh của các công cụ AI có thể không chỉ nằm ở mức độ thông minh của từng mô hình riêng lẻ, mà còn ở khả năng tổ chức một quy trình thực thi đáng tin cậy, có thể tái sử dụng và có thể kiểm tra xung quanh các mục tiêu phức tạp.

Dưới đây là nội dung gốc:

Mặc dù khung thực thi mặc định của Claude Code được xây dựng cho lập trình, nhưng nó cũng phù hợp với nhiều loại nhiệm vụ khác. Hóa ra, nhiều nhiệm vụ về mặt cấu trúc rất giống với các nhiệm vụ lập trình. Tuy nhiên, một số loại nhiệm vụ cụ thể để đạt được hiệu suất tối ưu vẫn cần xây dựng các khung thực thi tùy chỉnh trên Claude Code, chẳng hạn như nghiên cứu, phân tích bảo mật, cộng tác nhóm Agent hoặc đánh giá mã nguồn.

Workflows cho phép bạn tạo ra các khung thực thi linh hoạt, giúp Claude giải quyết các vấn đề nêu trên và nhiều loại vấn đề khác một cách tự nhiên hơn trong Claude Code. Bạn cũng có thể chia sẻ và tái sử dụng các workflow này với người khác.

Trong bài viết này, tôi sẽ chia sẻ những kinh nghiệm và hiểu biết ban đầu của mình khi sử dụng workflows, giúp bạn khai thác tối đa tiềm năng của nó.

Tuy nhiên, cần lưu ý rằng các phương pháp thực hành tốt nhất vẫn đang được hình thành. Workflow động thường tiêu tốn nhiều token hơn, vì vậy bạn cần cân nhắc kỹ lưỡng khi nào nên sử dụng và sử dụng như thế nào.

Lưu ý: Bài viết này cũng được đăng trên Claude Blog.

Ví dụ Prompt

Trước khi đi vào chi tiết kỹ thuật, tôi muốn đưa ra một số prompt mẫu để giúp bạn hiểu khả năng của workflows:

"Bài kiểm tra này thường thất bại khoảng 1 lần sau mỗi 50 lần chạy. Hãy thiết lập một workflow để tái tạo lỗi, đưa ra giả thuyết và kiểm tra đối kháng trong các worktree khác nhau. /goal Đừng dừng lại cho đến khi một giả thuyết được xác nhận là đúng."

"Sử dụng workflow, xem lại 50 phiên làm việc gần đây nhất của tôi, tìm ra những lần sửa lỗi lặp đi lặp lại và chuyển những vấn đề tái diễn này thành các quy tắc trong CLAUDE.md."

"Sử dụng workflow, lục lại kênh #incidents trên Slack trong sáu tháng qua, tìm ra những nguyên nhân gốc rễ tái diễn nhưng không ai gửi ticket."

"Chạy một workflow với kế hoạch kinh doanh của tôi, để các agent khác nhau phân tích nó từ góc độ nhà đầu tư, khách hàng và đối thủ cạnh tranh."

"Đây là một thư mục chứa 80 CV. Sử dụng workflow, sắp xếp chúng theo yêu cầu của vị trí backend và kiểm tra lại top 10. Sử dụng công cụ AskUserQuestion để hỏi tôi, giúp bạn thiết lập tiêu chí đánh giá."

"Tôi cần đặt tên cho công cụ CLI này. Sử dụng workflow để brainstorm một loạt các lựa chọn, sau đó chọn ra top 3 thông qua cơ chế giải đấu."

"Sử dụng workflow, đổi tên mô hình User của chúng ta thành Account ở mọi nơi."

「Đọc bản nháp blog của tôi và sử dụng workflow để đối chiếu từng nhận định kỹ thuật với mã nguồn. Tôi không muốn đăng tải bất kỳ nội dung sai sót nào.」

Cách thức hoạt động của Dynamic Workflow

Dynamic Workflow thực thi một tệp JavaScript chứa một số hàm đặc biệt, dùng để tạo và điều phối các sub-agent.

Dynamic Workflow cũng bao gồm các hàm JavaScript tiêu chuẩn, chẳng hạn như JSON, Math và Array, để xử lý dữ liệu.

Đặc biệt đáng chú ý, Dynamic Workflow có thể quyết định agent nào sử dụng mô hình nào, cũng như quyết định liệu sub-agent có chạy trong worktree riêng của nó hay không. Điều này cho phép Claude tự động lựa chọn mức độ thông minh và mức độ cô lập cần thiết dựa trên yêu cầu của nhiệm vụ.

Nếu một workflow bị gián đoạn, ví dụ do thao tác thủ công của người dùng hoặc terminal thoát, thì sau khi khôi phục phiên làm việc, workflow đó có thể tiếp tục thực thi từ điểm bị gián đoạn.

Tại sao cần Dynamic Workflow

Khi bạn để framework Claude Code mặc định xử lý một tác vụ, nó cần phải thực hiện đồng thời cả việc lập kế hoạch và thực thi trong cùng một cửa sổ ngữ cảnh. Đối với nhiều tác vụ lập trình, cách này rất hiệu quả, nhưng trong các tác vụ chạy dài, song song quy mô lớn, hoặc có tính đối kháng và cấu trúc cao, nó đôi khi gặp thất bại.

Nguyên nhân là khi Claude xử lý các tác vụ phức tạp trong một cửa sổ ngữ cảnh duy nhất càng lâu, nó càng dễ gặp phải một số dạng lỗi cụ thể sau:

Agentic laziness (sự lười biếng của agent), đề cập đến việc Claude khi xử lý các tác vụ đặc biệt phức tạp, gồm nhiều phần, thường dừng lại trước khi thực sự hoàn thành và tuyên bố nhiệm vụ đã xong chỉ sau khi đạt được tiến triển một phần. Ví dụ, trong một cuộc đánh giá bảo mật, chỉ xử lý 20 trên tổng số 50 mục rồi tuyên bố kết thúc công việc.

Self-preferential bias (thiên vị bản thân), đề cập đến xu hướng Claude ưu tiên kết quả hoặc phát hiện của chính mình, đặc biệt khi được yêu cầu xác minh hoặc đánh giá nội dung do chính nó tạo ra dựa trên một bộ tiêu chí đánh giá nhất định.

Goal drift (trôi mục tiêu), đề cập đến việc trong quá trình thực thi nhiều vòng, lòng trung thành của Claude với mục tiêu ban đầu giảm dần, đặc biệt sau khi ngữ cảnh bị nén. Mỗi lần tóm tắt đều gây ra mất mát thông tin, và một số yêu cầu chi tiết, chẳng hạn như các trường hợp ngoại lệ hoặc các ràng buộc như "không làm X", đều có thể bị thất lạc.

Việc tạo workflow giúp giảm thiểu những vấn đề này, vì nó có thể điều phối nhiều Claude độc lập, cho phép chúng có cửa sổ ngữ cảnh riêng và tập trung vào các nhiệm vụ riêng biệt, có mục tiêu rõ ràng.

Workflow động và Workflow tĩnh

Trước đây, bạn có thể đã tạo workflow tĩnh thông qua Claude Agent SDK hoặc claude -p để điều phối nhiều phiên bản Claude Code.

Tuy nhiên, vì workflow tĩnh cần bao phủ nhiều trường hợp ngoại lệ, chúng thường mang tính tổng quát hơn. Với sự ra đời của Claude Opus 4.8 và workflow động, Claude hiện đã đủ thông minh để viết một khung thực thi tùy chỉnh cho trường hợp sử dụng cụ thể của bạn.

Các mẫu thực tế khi sử dụng workflow động

Bạn có thể trực tiếp yêu cầu Claude tạo một workflow động, hoặc sử dụng từ kích hoạt "ultracode" để đảm bảo Claude Code tạo workflow.

Tuy nhiên, nếu bạn xây dựng được mô hình tư duy về cách workflow động vận hành, bạn sẽ dễ dàng hơn trong việc xác định khi nào nên sử dụng nó, cũng như dễ dàng hướng dẫn Claude thông qua prompt.

Khi xây dựng workflows, Claude thường sử dụng và kết hợp các mẫu sau:

Phân loại và thực thi: Sử dụng một agent phân loại để xác định loại nhiệm vụ, sau đó định tuyến đến các agent hoặc hành vi khác nhau dựa trên loại nhiệm vụ. Cũng có thể sử dụng bộ phân loại ở cuối quy trình để đánh giá kết quả đầu ra.

Phân nhánh và tổng hợp: Chia một nhiệm vụ thành nhiều bước nhỏ hơn, để mỗi bước được xử lý bởi một agent, và cuối cùng tổng hợp các kết quả này. Cách này đặc biệt phù hợp khi nhiệm vụ chứa nhiều bước nhỏ, hoặc mỗi bước cần một cửa sổ ngữ cảnh sạch sẽ để tránh nhiễu hoặc lây nhiễm chéo. Bước tổng hợp đóng vai trò như một "rào cản": nó chờ tất cả các agent phân nhánh hoàn thành, sau đó hợp nhất các đầu ra có cấu trúc của chúng thành một kết quả duy nhất.

Xác thực đối kháng: Đối với mỗi agent được tạo ra, chạy một agent độc lập khác để xác thực đối kháng đầu ra của nó dựa trên một bộ tiêu chí hoặc quy tắc đánh giá nhất định.

Tạo và sàng lọc: Tạo ra nhiều ý tưởng xoay quanh một chủ đề, sau đó sàng lọc dựa trên tiêu chí đánh giá hoặc quy trình xác thực, loại bỏ các bản sao và chỉ trả về những ý tưởng đã được kiểm tra, có chất lượng cao nhất.

Giải đấu: Thay vì chia nhỏ công việc, hãy để các agent cạnh tranh với nhau. Tạo ra N agent, cho chúng thử hoàn thành cùng một nhiệm vụ bằng các phương pháp khác nhau. Sau đó, sử dụng prompt hoặc mô hình để đánh giá kết quả của các agent thông qua so sánh cặp, cho đến khi chọn ra người chiến thắng.

Lặp lại cho đến khi hoàn thành: Đối với các nhiệm vụ có khối lượng công việc không xác định, đừng đặt số vòng cố định, mà hãy lặp lại việc tạo agent cho đến khi đáp ứng được điều kiện dừng, chẳng hạn như không còn phát hiện mới nào xuất hiện hoặc không còn lỗi nào trong nhật ký.

Trường hợp sử dụng

Bạn có thể suy nghĩ sáng tạo hơn về thời điểm và cách thức để Claude Code tạo ra các workflow động. Tôi nhận thấy workflows đôi khi còn hữu ích hơn trong các công việc phi kỹ thuật.

Di chuyển và Tái cấu trúc

Bun đã từng sử dụng workflows để viết lại từ Zig sang Rust. Bạn có thể đọc bài đăng của Jarred trên X để biết chi tiết quy trình.

Điểm mấu chốt là chia nhiệm vụ thành một loạt các bước cần xử lý, ví dụ như điểm gọi, kiểm thử thất bại, module, v.v. Khởi chạy một sub-agent trong worktree cho mỗi nhiệm vụ sửa lỗi, để nó hoàn thành việc sửa; sau đó để một agent khác thực hiện đánh giá đối kháng, và cuối cùng hợp nhất kết quả. Bạn có thể cân nhắc nói rõ với agent không sử dụng các lệnh tiêu tốn nhiều tài nguyên, để tối đa hóa mức độ song song mà không làm cạn kiệt tài nguyên máy cục bộ.

Nghiên cứu chuyên sâu

Chúng tôi đã phát hành một skill deep research (/deep-research) trong Claude Code, sử dụng workflow động. Cụ thể, nó sẽ mở rộng để thực hiện tìm kiếm web, thu thập nguồn, xác minh đối kháng các tuyên bố liên quan, và tổng hợp thành một báo cáo có trích dẫn.

Nhưng loại nghiên cứu này không chỉ giới hạn ở tìm kiếm web. Ví dụ, bạn cũng có thể yêu cầu Claude tổng hợp một báo cáo trạng thái từ ngữ cảnh Slack, hoặc nghiên cứu cách một tính năng hoạt động bằng cách khám phá sâu vào codebase.

Xác minh chuyên sâu

Mặt khác, nếu bạn có một báo cáo và muốn kiểm tra từng nhận định thực tế và nguồn được trích dẫn trong đó, bạn có thể tạo một workflow: đầu tiên, một agent xác định tất cả các tuyên bố thực tế, sau đó khởi chạy một sub-agent cho mỗi tuyên bố để kiểm tra chi tiết. Bạn cũng có thể để một agent xác minh kiểm tra sub-agent chịu trách nhiệm truy xuất nguồn, đảm bảo chất lượng nguồn của nó đủ cao.

Sắp xếp

Bạn có thể có một tập hợp các mục và muốn sắp xếp chúng theo một chỉ số định tính nào đó mà bạn tin rằng Claude Code giỏi trong việc đánh giá. Ví dụ: sắp xếp các ticket hỗ trợ theo mức độ nghiêm trọng của lỗi.

Tuy nhiên, nếu bạn cố gắng sắp xếp hơn 1000 dòng trong một prompt, chất lượng sẽ giảm và cửa sổ ngữ cảnh cũng không đủ chứa. Cách tốt hơn là chạy cơ chế giải đấu, xây dựng một pipeline gồm các agent so sánh từng cặp, vì phán đoán so sánh thường đáng tin cậy hơn chấm điểm tuyệt đối; hoặc trước tiên phân loại song song vào các bucket, sau đó hợp nhất kết quả. Mỗi lần so sánh được thực hiện bởi một agent độc lập, do đó vòng lặp xác định có thể duy trì toàn bộ cấu trúc giải đấu, chỉ có thứ tự chạy hiện tại cần được giữ trong ngữ cảnh.

Ghi nhớ và tuân thủ quy tắc

Nếu bạn có một bộ quy tắc cụ thể mà Claude, ngay cả khi đã thấy các quy tắc này trong CLAUDE.md, vẫn thường xuyên bỏ sót hoặc thực thi kém, thì bạn có thể tạo một workflow liệt kê các quy tắc này và để agent xác thực kiểm tra từng quy tắc một—mỗi quy tắc tương ứng với một agent xác thực. Việc tạo một sub-agent có tính cách "người hoài nghi" để xem xét các quy tắc này có hợp lý hay không cũng giúp tránh quá nhiều cảnh báo sai.

Ngược lại, bạn cũng có thể: khai thác các phiên làm việc gần đây và nhận xét đánh giá code của bạn, tìm ra những chỉnh sửa lặp đi lặp lại; để các agent song song phân cụm các vấn đề này; sau đó thực hiện xác thực đối kháng cho từng quy tắc ứng viên, đánh giá xem nó có thực sự ngăn chặn được một lỗi thực tế nào không; cuối cùng, tinh chỉnh các quy tắc vượt qua sàng lọc trở lại vào CLAUDE.md.

Điều tra nguyên nhân gốc rễ

Cách hiệu quả nhất để gỡ lỗi là đưa ra một số giả thuyết độc lập và kiểm tra từng giả thuyết một. Nhưng nếu bạn chỉ sử dụng một cửa sổ ngữ cảnh, Claude có thể rơi vào thiên kiến tự ưu tiên.

Workflow có thể ngăn chặn điều này về mặt cấu trúc: nó có thể khởi chạy nhiều agent, để chúng tạo ra các giả thuyết dựa trên các bằng chứng không trùng lặp. Ví dụ: cho các agent khác nhau xem xét log, file và dữ liệu. Sau đó, mỗi giả thuyết có thể được xem xét bởi một nhóm người xác thực và người phản biện.

Điều này không chỉ áp dụng cho code. Workflows cũng có thể được sử dụng cho phân tích bán hàng, ví dụ: "Tại sao doanh số tháng Ba giảm?"; cho kỹ thuật dữ liệu, ví dụ: "Tại sao pipeline này thất bại?"; hoặc cho bất kỳ cuộc họp rút kinh nghiệm nào.

Phân luồng quy mô lớn

Mỗi nhóm đều có hàng đợi hỗ trợ, báo cáo lỗi hoặc các công việc tồn đọng khác mà con người không thể xử lý hoàn toàn. Một quy trình phân luồng (triage workflow) có thể phân loại từng hạng mục, loại bỏ trùng lặp với các vấn đề đã được theo dõi và thực hiện hành động. Điều này có thể bao gồm việc cố gắng sửa lỗi hoặc nâng cấp lên cho người dùng xử lý.

Một mô hình hữu ích cho quy trình phân luồng là cách ly (quarantine). Nghĩa là, cấm các agent đọc nội dung công khai không đáng tin cậy thực hiện các thao tác có quyền cao; các thao tác có quyền cao nên được thực hiện bởi các agent chuyên trách hành động.

Bạn có thể kết hợp quy trình phân luồng với /loop để Claude liên tục thực hiện các tác vụ như vậy.

Khám phá và đánh giá thẩm mỹ

Khi bạn cần khám phá các hướng giải pháp khác nhau, đặc biệt là các tác vụ mang tính thẩm mỹ như thiết kế, đặt tên và có thể hưởng lợi từ một bộ tiêu chí đánh giá, quy trình làm việc (workflows) rất hữu ích.

Bạn có thể yêu cầu Claude khám phá nhiều phương án và cung cấp cho agent đánh giá một bộ tiêu chí về "một giải pháp tốt trông như thế nào". Khi agent đánh giá cho rằng kết quả đã đáp ứng tiêu chí, tác vụ sẽ hoàn thành. Các phương án khác nhau cũng có thể được sắp xếp hoặc sàng lọc thông qua cơ chế giải đấu dựa trên bộ tiêu chí đánh giá này.

Evals (Đánh giá)

Bạn có thể chạy các evals nhẹ cho các tác vụ cụ thể bằng cách khởi động các agent độc lập trong worktree, sau đó khởi động agent so sánh để so sánh và chấm điểm đầu ra cụ thể dựa trên tiêu chí đánh giá. Ví dụ, bạn có thể đánh giá và cải thiện một kỹ năng (skill) mà bạn đã tạo, xem nó có đáp ứng các tiêu chuẩn nhất định hay không.

Định tuyến mô hình và mức độ thông minh: Bạn có thể tạo một agent phân loại được tinh chỉnh cho tác vụ của mình, để nó quyết định sử dụng mô hình nào. Điều này hữu ích khi tác vụ liên quan đến nhiều lệnh gọi công cụ và việc nghiên cứu trước khi thực thi có thể giúp xác định mô hình phù hợp nhất.

Ví dụ, đối với tác vụ "giải thích cách module auth hoạt động", mô hình phù hợp nhất phụ thuộc vào số lượng tệp trong module auth và cấu trúc codebase. Agent phân loại có thể thực hiện nghiên cứu này trước, sau đó định tuyến tác vụ đến Sonnet hoặc Opus dựa trên độ phức tạp dự kiến.

Khi nào không nên sử dụng quy trình làm việc động

Workflows vẫn còn là khái niệm mới. Mặc dù trong nhiều trường hợp sử dụng, chúng có thể mang lại hiệu quả vượt trội so với cách làm thông thường, nhưng không phải tác vụ nào cũng cần đến chúng, và chúng có thể làm tăng đáng kể mức tiêu thụ token.

Tốt nhất nên sử dụng workflows cho những tác vụ có thể mở rộng ranh giới khả năng của Claude Code theo những cách mới. Đối với các tác vụ lập trình thông thường, trước tiên bạn có thể tự hỏi: tác vụ này có thực sự cần thêm tài nguyên tính toán không? Ví dụ, hầu hết các tác vụ lập trình truyền thống không cần một nhóm gồm 5 người đánh giá.

Mẹo xây dựng workflow động

Thiết kế Prompt

Khi viết prompt cho workflow động, càng chi tiết thì hiệu quả thường càng tốt, đặc biệt là khi sử dụng các kỹ thuật cụ thể đã đề cập ở trên.

Workflows không chỉ dành cho các tác vụ lớn. Bạn cũng có thể yêu cầu mô hình sử dụng một "quick workflow". Ví dụ, bạn có thể tạo một quy trình đánh giá đối kháng nhanh để kiểm tra một giả thuyết nào đó.

Kết hợp với /goal và /loop

Khi bạn sử dụng các workflows có thể thực thi lặp lại, chẳng hạn như workflow phân loại, nghiên cứu hoặc xác minh, bạn có thể kết hợp chúng với /loop để chúng chạy theo một khoảng thời gian cố định; đồng thời sử dụng /goal để đặt ra các yêu cầu hoàn thành cứng nhắc.

Ngân sách sử dụng Token

Bạn có thể đặt ngân sách sử dụng token rõ ràng cho workflow động để giới hạn số lượng token mà tác vụ tiêu thụ. Bạn có thể viết yêu cầu ngân sách như "use 10k tokens" trong prompt, nó sẽ đặt giới hạn trên là 10k token.

Lưu và chia sẻ workflow động

Bạn có thể lưu workflows bằng cách nhấn "s" trong menu workflow. Bạn có thể đưa chúng vào ~/.claude/workflows, hoặc phân phối thông qua skill.

Nếu muốn chia sẻ chúng qua skill, bạn có thể đặt tệp workflow JavaScript vào thư mục skill và tham chiếu trong SKILL.md. Để có tính linh hoạt cao hơn, bạn cũng có thể yêu cầu Claude: coi các workflows trong skill như các mẫu (template), chứ không phải là các tập lệnh phải chạy nguyên văn.

Một thế giới hoàn toàn mới

Workflows là một cách mới hữu ích để mở rộng Claude Code. Tôi khuyến khích bạn coi đây là điểm khởi đầu. Còn rất nhiều điều chúng ta cần khám phá về cách sử dụng nó tốt nhất. Hãy cho chúng tôi biết những gì bạn phát hiện ra.

Thariq Shihipar và Sid Bidasaria (@sidbid) là thành viên nhóm kỹ thuật của Anthropic, phụ trách các công việc liên quan đến Claude Code.

[Liên kết gốc]

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia