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Claude Code 的/workflows功能,让你轻松搞定那些需要大量人力或复杂编排的任务,让AI的“体力”不再成为瓶颈。 核心内容: 1. /workflows如何高效找出并修复“陈年老bug” 2. 结合/deep-research解决难题,打破信息茧房 3. /workflows的核心价值:将串行任务并行化,突破AI体力限制
上周,Claude Code新版本,伴随着Opus 4.8发布的,还有一个好玩的新功能: /workflows
前几天我发公众号文章征询大家对 /workflows 使用场景的建议 Opus 4.8编程能力不如GPT-5.5,刘润老师就微信私聊我了一些截图。
我发现,润总用 Claude Code /deep-research (背后其实也是 /workflows)做调研报告,效果真的很不错,同时开启了一百多个Agent,分工明确,各司其职,井然有序。
这给了我一些启发 :是否存在这样一些场景,以前AI Agent完成得比较勉强,现在有了 /workflows 理论上可以提升完成质量呢?
我想,如果存在这样的场景,它们应该符合这些条件:
做了两天的实验,两天就消耗完了 Claude Code 20x Max 的周限额(是的, /workflows 烧 Token 的确挺狠,还好今天凌晨 Claude Code也重置周限额了)。
是时候和大家分享了。
好,那这两天我到底试了什么?
先说个让我最爽的。
我让它去扫 Raphael 的代码库,找那种“低风险、能放心修”的陈年老 bug。
你知道那种 bug 吧——不致命,不紧急,但你心里清楚它在那。
每次路过那段代码都心虚,但永远不会专门花一下午去修。因为你也怕:万一改了一个,崩了三个呢?
于是它就那么"陈"着。一年,两年。
我以前也这么放着。但这次,一个 /workflows 扔进去,它自己把代码库切成 12 个区,31 个 agent 同时扫,一批找、一批挑刺,置信度不够的直接扔。
两个小时后,甩给我一份清单。
我看了一遍——嘿,是我要的!真是那种“明显该修但一直没人修”的陈年老bug集群。
那一刻的感觉是“握草,这些破玩意儿,终于有人替我翻出来了。"
然后我又试了个完全不一样的活:「我这个难题,别人一般如何解决」。
这个就是得到润总的启发。
如果只用/workflows: 可能信息茧房了。
如果只有/deep-research(以前Claude的网页版已经有/deep-research): 无法阅读我当前代码库
因此,我的方案是:遇到难题,同时用 /workflows 和 /deep-research
如下图所示,一句话打开了105个Agent。
最终效果是非常非常棒的!强烈推荐你也试试看!
试玩之后,我继续思考, /workflows 到底带来了什么?
想来想去,就一句话——
很多时候,AI的智力水平早就超配了,瓶颈是体力不足。
一个再聪明的人,也读不完整个代码库——不是脑子不行,是装不下。
一个再能干的人,也没法同时改五十个文件——不是手不快,是只有一双。
/workflows 不让 Claude 变得更聪明,它让 Claude 变得更"多"。
所以,判断一件活适不适合/workflows,其实就问自己一句:这是个“智力问题”,还是个“体力问题”?
需要灵光一闪、需要连贯品味的——那是智力问题。
但凡“一个聪明人嫌烦,五十个普通人分头干就能干完”的——那是体力问题,这种情况下,放 /workflows出去,甚至叠加 /deep-research,双重buff,又快又好。
这可能就是AI Agent工具一个新的变化趋势。
它不是单纯让已经很天才的AI变得更加天才,而是AI更适合做苦活累活。
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