每次都是默默的看着各位佬分享探讨，奈何自己写了一遍一遍又一遍的小作文，奈何总是过不了，今天刚刚在抱着试着态度竟然不需要小作文了！ 希望在这里与大家分享学习！ 佬们新来需要注意什么？ 甚是珍惜 13 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
还是建议始皇上调 10 年 5 年太常见了 12 个帖子 - 7 位参与者 阅读完整话题
和前女友谈谈了八年，因为家庭原因分手一个多星期了。本来所有联系方式都删除了，今天突然用小号加我说想我了，还一直问我为什么。我怎么回答？？ 家里不愿意是她家不愿意 4 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
佬友们，给些建议，毕业七八年了，准备入坑，位置广东佛山，房价大概1.5到2w一方左右，能够接受总价200w左右，最近房价一直下行，这个时候是否应该入手呢？ 50 个帖子 - 38 位参与者 阅读完整话题
团队里有一位工作了七八年的急躁姐，和她配合任务感觉比较内耗，我感觉她有点倚老卖老把自己当领导了。搞不清自己的定位，也可能是看自己上升没有希望，开始无差别攻击所有人。本来不急的东西，到她这里急起来了，喜欢卷别人，但是毫无意义，她再卷也就这样了。我要怎么和她沟通咩。跟她合作感觉好累哦。 19 个帖子 - 12 位参与者 阅读完整话题
「经之以天，纬之以地。」—— 《左传·昭公二十八年》 两千年前，织工以经线为骨、纬线为肉，一梭一梭织就锦缎。经，是结构——纵贯始终、张紧不移；纬，是功能——穿梭其间、变化万千。 今天，编排 AI Agent 亦复如是：meta 与 phase 是「经」——确定性的结构骨架，预先张紧、不可动摇； agent()、parallel()、pipeline() 是「纬」——在骨架中穿梭执行的智能单元。经线决定流水线的形状，纬线填入真正的工作。 本书因此得名 —— 织经。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 一、CLAUDE_CODE_WORKFLOWS 是什么 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Claude Code 新增了一个实验性特性：Workflows 。需要在 claude code v2.1.148+ 的版本中通过 ultrawork 命令调用。 Claude Code Workflows 的核心思路很简单 —— 用户通过一段纯 JavaScript 脚本，用 agent() / parallel() / pipeline() / phase() 这几个原语，确定性地编排多个 subagent 。能 git 管理、能分享、能断点续传。 这和我们以往在 claude code 中用 Subagents / Agent Teams / Skills / MCP 都不一样。之前的多 agent 方案，要么靠提示词去「请求」模型调度（模型会跳步、会忘、会跑偏），要么社区自己造轮子模拟控制流。Claude 官方的 Workflows 直接把编排逻辑从提示词里拿出来，放进了「确定性代码」。 关键问题是：这个功能在全网几乎没有详细的文档介绍。所以我专门对这个 feature 进行了深度解析，附上了相关的实战示例、最佳实践、踩坑指南。 我使用 claude code 将相关内容系统性地写出来 —— 共涵盖了 29 章 + 6 篇附录，近 15w 字的深度解析做成了专门的 cookbook ，其中每个 recipe 都在 Claude Code v2.1.150 上实际全面测试过，每个案例都附上了 Run ID 方便溯源。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 二、这本书覆盖了什么？ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 全书共六个部分，能够让你从最初的「这是啥」到能够实现「自己写一个生产级 Workflow 」： ◆ 第一部 · 认知篇 —— Workflows 在 Claude Code 里的定位 Workflow 和 Subagents / Agent Teams / Skills / MCP 各自解决什么问题？通过相关的定位矩阵把五种机制分成编排层、认知层、连接层： · 编排层：Subagents / Workflow / Agent Teams —— 回答「谁、按什么顺序执行」 · 认知层：Skills —— 回答「 Agent 怎么想」 · 连接层：MCP —— 回答「 Agent 能够使用什么」 我们能通过一句话描述其边界：「先做什么 → 再做什么 → 哪些能够并行」的流程图 → 形成 Workflow 。 ◆ 第二部 · 基础篇 —— API 完全指南 meta 、agent()、schema 、parallel() vs pipeline()、phase()、budget 、resume —— 每个参数都配上了真实运行数据。 其中有个容易踩坑的地方：parallel() 和 pipeline() 的区别。前者是「屏障」（需要等待全部完成才返回），后者是「流水线」（无屏障，各 item 独立流过各 stage ）。以下是其中一个案例的实测数据： · parallel 3 并发：Run wf_52957913-6d2 ，3 agents ，78,844 tokens ，墙钟 8.4s · pipeline 3×2 阶段：Run wf_bf086b98-6ec ，6 agents ，158,982 tokens ，墙钟 26.7s 编排本身零 token （ Run wf_59bf3654-183：0 token / 4ms ）—— 成本全在 agent() 节点上。 ◆ 第三部 · 实战 recipe —— 七个真实测试过的 recipe · 分片代码审查：Scan → Review → Verify → Synthesize ，pipeline 逐片流过 · PR 多维 Review：多维度 pipeline + 对抗验证，26 条 → 16 条（干掉 10 条误报） · 生成-批评-修复：生成 → 批评 → 修复循环，揪出 10 个缺陷（ 2 CRITICAL ） · 深度研究：多角度检索 + 交叉核实，抓到一条死链（ HTTP 410 ） · 评委面板：3 个独立评委打分，3:0 一致 · Bug 猎手：猎手找 bug → 独立证伪者逐条验证，5/5 全部命中 · 大扫除：批量扫描 + 逐文件改写，report-only 先看再改 每个配方都配备了对应的 Run ID 、agent_count 、total_tokens 、duration_ms ，相关真实数据可以溯源。 ◆ 第四部 · 进阶模式 包含了以下内容：对抗验证、循环到干与完整性批判、worktree 隔离写入、嵌套工作流、动态预算、断点续传。 这部分讲的是怎么让 Workflow 的「结果可信」—— 不是进行编排然后跑出来就完事，而是需要相关过程以及最终的结果经得起质疑。 ◆ 第五部 · 生态横评 这一部分拆解了四个我认为做得很优秀的 workflows （ ccg-workflow / superpowers / oh-my-claudecode / oh-my-openagent ），看它们怎么在没有原生 Workflow 的时代是怎么做的，以及其中哪些设计可以采纳吸收，用于编写属于最合适你自己的 workflow 。 原生 Workflow 给了确定性骨架，相关优秀的开源项目能够铸成其血肉 —— 磁盘状态续命、Hook 注入面包屑、工具层护栏。吸纳以上这些社区工作的优秀设计特性与官方 workflows 相结合，能够真正生成属于你自己的 workflow 。 ◆ 第六部 · 创作篇 从零实现一个 Workflow 的全流程：意图 → meta → 原语选择 → schema → 校验 → 真实运行 → 迭代。提供了用户可以直接 copy 的脚手架。 ◆ 附录 附上相关的 API 完整参考、陷阱与排除、最佳实践清单、术语表、信源索引、模式目录与场景速查。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 书里所有技术论断分三级： · 官方：来自 Claude Code 的 sdk-tools.d.ts 类型定义 · 实测：本机跑出来的，带 Run ID · 第三方：社区资料，对其内容进行了「核实」 全书 23 个测试对应的 Run ID ，其原始运行记录保存在 assets/transcripts/，使得该 cookbook 中的内容均可溯源。 全书耗费两天时间进行认真的编写，将近 15w 字，对 Claude Code Workflows 该官方特性进行深度解读。从官方的 workflows 学习其真实实现，吸纳其精华。 直接点击下方链接进行观看 👇 觉得有用的去 github 点个 star 就是最大的支持。如果有任何问题，欢迎提 issues 和 pr 。 在线阅读： https://agi-is-going-to-arrive.github.io/workflow-cookbook/ GitHub： https://github.com/AGI-is-going-to-arrive/workflow-cookbook
「经之以天，纬之以地。」—— 《左传·昭公二十八年》 两千年前，织工以经线为骨、纬线为肉，一梭一梭织就锦缎。经，是结构——纵贯始终、张紧不移；纬，是功能——穿梭其间、变化万千。 今天，编排 AI Agent 亦复如是：meta 与 phase 是「经」——确定性的结构骨架，预先张紧、不可动摇； agent()、parallel()、pipeline() 是「纬」——在骨架中穿梭执行的智能单元。经线决定流水线的形状，纬线填入真正的工作。 本书因此得名 —— 织经。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 一、CLAUDE_CODE_WORKFLOWS 是什么 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Claude Code 新增了一个实验性特性：Workflows 。需要在 claude code v2.1.148+ 的版本中通过 ultrawork 命令调用。 Claude Code Workflows 的核心思路很简单 —— 用户通过一段纯 JavaScript 脚本，用 agent() / parallel() / pipeline() / phase() 这几个原语，确定性地编排多个 subagent 。能 git 管理、能分享、能断点续传。 这和我们以往在 claude code 中用 Subagents / Agent Teams / Skills / MCP 都不一样。之前的多 agent 方案，要么靠提示词去「请求」模型调度（模型会跳步、会忘、会跑偏），要么社区自己造轮子模拟控制流。Claude 官方的 Workflows 直接把编排逻辑从提示词里拿出来，放进了「确定性代码」。 关键问题是：这个功能在全网几乎没有详细的文档介绍。所以我专门对这个 feature 进行了深度解析，附上了相关的实战示例、最佳实践、踩坑指南。 我使用 claude code 将相关内容系统性地写出来 —— 共涵盖了 29 章 + 6 篇附录，近 15w 字的深度解析做成了专门的 cookbook ，其中每个 recipe 都在 Claude Code v2.1.150 上实际全面测试过，每个案例都附上了 Run ID 方便溯源。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 二、这本书覆盖了什么？ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 全书共六个部分，能够让你从最初的「这是啥」到能够实现「自己写一个生产级 Workflow 」： ◆ 第一部 · 认知篇 —— Workflows 在 Claude Code 里的定位 Workflow 和 Subagents / Agent Teams / Skills / MCP 各自解决什么问题？通过相关的定位矩阵把五种机制分成编排层、认知层、连接层： · 编排层：Subagents / Workflow / Agent Teams —— 回答「谁、按什么顺序执行」 · 认知层：Skills —— 回答「 Agent 怎么想」 · 连接层：MCP —— 回答「 Agent 能够使用什么」 我们能通过一句话描述其边界：「先做什么 → 再做什么 → 哪些能够并行」的流程图 → 形成 Workflow 。 ◆ 第二部 · 基础篇 —— API 完全指南 meta 、agent()、schema 、parallel() vs pipeline()、phase()、budget 、resume —— 每个参数都配上了真实运行数据。 其中有个容易踩坑的地方：parallel() 和 pipeline() 的区别。前者是「屏障」（需要等待全部完成才返回），后者是「流水线」（无屏障，各 item 独立流过各 stage ）。以下是其中一个案例的实测数据： · parallel 3 并发：Run wf_52957913-6d2 ，3 agents ，78,844 tokens ，墙钟 8.4s · pipeline 3×2 阶段：Run wf_bf086b98-6ec ，6 agents ，158,982 tokens ，墙钟 26.7s 编排本身零 token （ Run wf_59bf3654-183：0 token / 4ms ）—— 成本全在 agent() 节点上。 ◆ 第三部 · 实战 recipe —— 七个真实测试过的 recipe · 分片代码审查：Scan → Review → Verify → Synthesize ，pipeline 逐片流过 · PR 多维 Review：多维度 pipeline + 对抗验证，26 条 → 16 条（干掉 10 条误报） · 生成-批评-修复：生成 → 批评 → 修复循环，揪出 10 个缺陷（ 2 CRITICAL ） · 深度研究：多角度检索 + 交叉核实，抓到一条死链（ HTTP 410 ） · 评委面板：3 个独立评委打分，3:0 一致 · Bug 猎手：猎手找 bug → 独立证伪者逐条验证，5/5 全部命中 · 大扫除：批量扫描 + 逐文件改写，report-only 先看再改 每个配方都配备了对应的 Run ID 、agent_count 、total_tokens 、duration_ms ，相关真实数据可以溯源。 ◆ 第四部 · 进阶模式 包含了以下内容：对抗验证、循环到干与完整性批判、worktree 隔离写入、嵌套工作流、动态预算、断点续传。 这部分讲的是怎么让 Workflow 的「结果可信」—— 不是进行编排然后跑出来就完事，而是需要相关过程以及最终的结果经得起质疑。 ◆ 第五部 · 生态横评 这一部分拆解了四个我认为做得很优秀的 workflows （ ccg-workflow / superpowers / oh-my-claudecode / oh-my-openagent ），看它们怎么在没有原生 Workflow 的时代是怎么做的，以及其中哪些设计可以采纳吸收，用于编写属于最合适你自己的 workflow 。 原生 Workflow 给了确定性骨架，相关优秀的开源项目能够铸成其血肉 —— 磁盘状态续命、Hook 注入面包屑、工具层护栏。吸纳以上这些社区工作的优秀设计特性与官方 workflows 相结合，能够真正生成属于你自己的 workflow 。 ◆ 第六部 · 创作篇 从零实现一个 Workflow 的全流程：意图 → meta → 原语选择 → schema → 校验 → 真实运行 → 迭代。提供了用户可以直接 copy 的脚手架。 ◆ 附录 附上相关的 API 完整参考、陷阱与排除、最佳实践清单、术语表、信源索引、模式目录与场景速查。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 书里所有技术论断分三级： · 官方：来自 Claude Code 的 sdk-tools.d.ts 类型定义 · 实测：本机跑出来的，带 Run ID · 第三方：社区资料，对其内容进行了「核实」 全书 23 个测试对应的 Run ID ，其原始运行记录保存在 assets/transcripts/，使得该 cookbook 中的内容均可溯源。 全书耗费两天时间进行认真的编写，将近 15w 字，对 Claude Code Workflows 该官方特性进行深度解读。从官方的 workflows 学习其真实实现，吸纳其精华。 直接点击下方链接进行观看 👇 觉得有用的去 github 点个 star 就是最大的支持。如果有任何问题，欢迎提 issues 和 pr 。 在线阅读： https://agi-is-going-to-arrive.github.io/workflow-cookbook/ GitHub： https://github.com/AGI-is-going-to-arrive/workflow-cookbook
「经之以天，纬之以地。」—— 《左传·昭公二十八年》 两千年前，织工以经线为骨、纬线为肉，一梭一梭织就锦缎。经，是结构——纵贯始终、张紧不移；纬，是功能——穿梭其间、变化万千。 今天，编排 AI Agent 亦复如是：meta 与 phase 是「经」——确定性的结构骨架，预先张紧、不可动摇； agent()、parallel()、pipeline() 是「纬」——在骨架中穿梭执行的智能单元。经线决定流水线的形状，纬线填入真正的工作。 本书因此得名 —— 织经。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 一、CLAUDE_CODE_WORKFLOWS 是什么 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Claude Code 新增了一个实验性特性：Workflows 。需要在 claude code v2.1.148+ 的版本中通过 ultrawork 命令调用。 Claude Code Workflows 的核心思路很简单 —— 用户通过一段纯 JavaScript 脚本，用 agent() / parallel() / pipeline() / phase() 这几个原语，确定性地编排多个 subagent 。能 git 管理、能分享、能断点续传。 这和我们以往在 claude code 中用 Subagents / Agent Teams / Skills / MCP 都不一样。之前的多 agent 方案，要么靠提示词去「请求」模型调度（模型会跳步、会忘、会跑偏），要么社区自己造轮子模拟控制流。Claude 官方的 Workflows 直接把编排逻辑从提示词里拿出来，放进了「确定性代码」。 关键问题是：这个功能在全网几乎没有详细的文档介绍。所以我专门对这个 feature 进行了深度解析，附上了相关的实战示例、最佳实践、踩坑指南。 我使用 claude code 将相关内容系统性地写出来 —— 共涵盖了 29 章 + 6 篇附录，近 15w 字的深度解析做成了专门的 cookbook ，其中每个 recipe 都在 Claude Code v2.1.150 上实际全面测试过，每个案例都附上了 Run ID 方便溯源。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 二、这本书覆盖了什么？ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 全书共六个部分，能够让你从最初的「这是啥」到能够实现「自己写一个生产级 Workflow 」： ◆ 第一部 · 认知篇 —— Workflows 在 Claude Code 里的定位 Workflow 和 Subagents / Agent Teams / Skills / MCP 各自解决什么问题？通过相关的定位矩阵把五种机制分成编排层、认知层、连接层： · 编排层：Subagents / Workflow / Agent Teams —— 回答「谁、按什么顺序执行」 · 认知层：Skills —— 回答「 Agent 怎么想」 · 连接层：MCP —— 回答「 Agent 能够使用什么」 我们能通过一句话描述其边界：「先做什么 → 再做什么 → 哪些能够并行」的流程图 → 形成 Workflow 。 ◆ 第二部 · 基础篇 —— API 完全指南 meta 、agent()、schema 、parallel() vs pipeline()、phase()、budget 、resume —— 每个参数都配上了真实运行数据。 其中有个容易踩坑的地方：parallel() 和 pipeline() 的区别。前者是「屏障」（需要等待全部完成才返回），后者是「流水线」（无屏障，各 item 独立流过各 stage ）。以下是其中一个案例的实测数据： · parallel 3 并发：Run wf_52957913-6d2 ，3 agents ，78,844 tokens ，墙钟 8.4s · pipeline 3×2 阶段：Run wf_bf086b98-6ec ，6 agents ，158,982 tokens ，墙钟 26.7s 编排本身零 token （ Run wf_59bf3654-183：0 token / 4ms ）—— 成本全在 agent() 节点上。 ◆ 第三部 · 实战 recipe —— 七个真实测试过的 recipe · 分片代码审查：Scan → Review → Verify → Synthesize ，pipeline 逐片流过 · PR 多维 Review：多维度 pipeline + 对抗验证，26 条 → 16 条（干掉 10 条误报） · 生成-批评-修复：生成 → 批评 → 修复循环，揪出 10 个缺陷（ 2 CRITICAL ） · 深度研究：多角度检索 + 交叉核实，抓到一条死链（ HTTP 410 ） · 评委面板：3 个独立评委打分，3:0 一致 · Bug 猎手：猎手找 bug → 独立证伪者逐条验证，5/5 全部命中 · 大扫除：批量扫描 + 逐文件改写，report-only 先看再改 每个配方都配备了对应的 Run ID 、agent_count 、total_tokens 、duration_ms ，相关真实数据可以溯源。 ◆ 第四部 · 进阶模式 包含了以下内容：对抗验证、循环到干与完整性批判、worktree 隔离写入、嵌套工作流、动态预算、断点续传。 这部分讲的是怎么让 Workflow 的「结果可信」—— 不是进行编排然后跑出来就完事，而是需要相关过程以及最终的结果经得起质疑。 ◆ 第五部 · 生态横评 这一部分拆解了四个我认为做得很优秀的 workflows （ ccg-workflow / superpowers / oh-my-claudecode / oh-my-openagent ），看它们怎么在没有原生 Workflow 的时代是怎么做的，以及其中哪些设计可以采纳吸收，用于编写属于最合适你自己的 workflow 。 原生 Workflow 给了确定性骨架，相关优秀的开源项目能够铸成其血肉 —— 磁盘状态续命、Hook 注入面包屑、工具层护栏。吸纳以上这些社区工作的优秀设计特性与官方 workflows 相结合，能够真正生成属于你自己的 workflow 。 ◆ 第六部 · 创作篇 从零实现一个 Workflow 的全流程：意图 → meta → 原语选择 → schema → 校验 → 真实运行 → 迭代。提供了用户可以直接 copy 的脚手架。 ◆ 附录 附上相关的 API 完整参考、陷阱与排除、最佳实践清单、术语表、信源索引、模式目录与场景速查。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 书里所有技术论断分三级： · 官方：来自 Claude Code 的 sdk-tools.d.ts 类型定义 · 实测：本机跑出来的，带 Run ID · 第三方：社区资料，对其内容进行了「核实」 全书 23 个测试对应的 Run ID ，其原始运行记录保存在 assets/transcripts/，使得该 cookbook 中的内容均可溯源。 全书耗费两天时间进行认真的编写，将近 15w 字，对 Claude Code Workflows 该官方特性进行深度解读。从官方的 workflows 学习其真实实现，吸纳其精华。 直接点击下方链接进行观看 👇 觉得有用的去 github 点个 star 就是最大的支持。如果有任何问题，欢迎提 issues 和 pr 。 在线阅读： https://agi-is-going-to-arrive.github.io/workflow-cookbook/ GitHub： https://github.com/AGI-is-going-to-arrive/workflow-cookbook
「经之以天，纬之以地。」—— 《左传·昭公二十八年》 两千年前，织工以经线为骨、纬线为肉，一梭一梭织就锦缎。经，是结构——纵贯始终、张紧不移；纬，是功能——穿梭其间、变化万千。 今天，编排 AI Agent 亦复如是：meta 与 phase 是「经」——确定性的结构骨架，预先张紧、不可动摇； agent()、parallel()、pipeline() 是「纬」——在骨架中穿梭执行的智能单元。经线决定流水线的形状，纬线填入真正的工作。 本书因此得名 —— 织经。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 一、CLAUDE_CODE_WORKFLOWS 是什么 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Claude Code 新增了一个实验性特性：Workflows 。需要在 claude code v2.1.148+ 的版本中通过 ultrawork 命令调用。 Claude Code Workflows 的核心思路很简单 —— 用户通过一段纯 JavaScript 脚本，用 agent() / parallel() / pipeline() / phase() 这几个原语，确定性地编排多个 subagent 。能 git 管理、能分享、能断点续传。 这和我们以往在 claude code 中用 Subagents / Agent Teams / Skills / MCP 都不一样。之前的多 agent 方案，要么靠提示词去「请求」模型调度（模型会跳步、会忘、会跑偏），要么社区自己造轮子模拟控制流。Claude 官方的 Workflows 直接把编排逻辑从提示词里拿出来，放进了「确定性代码」。 关键问题是：这个功能在全网几乎没有详细的文档介绍。所以我专门对这个 feature 进行了深度解析，附上了相关的实战示例、最佳实践、踩坑指南。 我使用 claude code 将相关内容系统性地写出来 —— 共涵盖了 29 章 + 6 篇附录，近 15w 字的深度解析做成了专门的 cookbook ，其中每个 recipe 都在 Claude Code v2.1.150 上实际全面测试过，每个案例都附上了 Run ID 方便溯源。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 二、这本书覆盖了什么？ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 全书共六个部分，能够让你从最初的「这是啥」到能够实现「自己写一个生产级 Workflow 」： ◆ 第一部 · 认知篇 —— Workflows 在 Claude Code 里的定位 Workflow 和 Subagents / Agent Teams / Skills / MCP 各自解决什么问题？通过相关的定位矩阵把五种机制分成编排层、认知层、连接层： · 编排层：Subagents / Workflow / Agent Teams —— 回答「谁、按什么顺序执行」 · 认知层：Skills —— 回答「 Agent 怎么想」 · 连接层：MCP —— 回答「 Agent 能够使用什么」 我们能通过一句话描述其边界：「先做什么 → 再做什么 → 哪些能够并行」的流程图 → 形成 Workflow 。 ◆ 第二部 · 基础篇 —— API 完全指南 meta 、agent()、schema 、parallel() vs pipeline()、phase()、budget 、resume —— 每个参数都配上了真实运行数据。 其中有个容易踩坑的地方：parallel() 和 pipeline() 的区别。前者是「屏障」（需要等待全部完成才返回），后者是「流水线」（无屏障，各 item 独立流过各 stage ）。以下是其中一个案例的实测数据： · parallel 3 并发：Run wf_52957913-6d2 ，3 agents ，78,844 tokens ，墙钟 8.4s · pipeline 3×2 阶段：Run wf_bf086b98-6ec ，6 agents ，158,982 tokens ，墙钟 26.7s 编排本身零 token （ Run wf_59bf3654-183：0 token / 4ms ）—— 成本全在 agent() 节点上。 ◆ 第三部 · 实战 recipe —— 七个真实测试过的 recipe · 分片代码审查：Scan → Review → Verify → Synthesize ，pipeline 逐片流过 · PR 多维 Review：多维度 pipeline + 对抗验证，26 条 → 16 条（干掉 10 条误报） · 生成-批评-修复：生成 → 批评 → 修复循环，揪出 10 个缺陷（ 2 CRITICAL ） · 深度研究：多角度检索 + 交叉核实，抓到一条死链（ HTTP 410 ） · 评委面板：3 个独立评委打分，3:0 一致 · Bug 猎手：猎手找 bug → 独立证伪者逐条验证，5/5 全部命中 · 大扫除：批量扫描 + 逐文件改写，report-only 先看再改 每个配方都配备了对应的 Run ID 、agent_count 、total_tokens 、duration_ms ，相关真实数据可以溯源。 ◆ 第四部 · 进阶模式 包含了以下内容：对抗验证、循环到干与完整性批判、worktree 隔离写入、嵌套工作流、动态预算、断点续传。 这部分讲的是怎么让 Workflow 的「结果可信」—— 不是进行编排然后跑出来就完事，而是需要相关过程以及最终的结果经得起质疑。 ◆ 第五部 · 生态横评 这一部分拆解了四个我认为做得很优秀的 workflows （ ccg-workflow / superpowers / oh-my-claudecode / oh-my-openagent ），看它们怎么在没有原生 Workflow 的时代是怎么做的，以及其中哪些设计可以采纳吸收，用于编写属于最合适你自己的 workflow 。 原生 Workflow 给了确定性骨架，相关优秀的开源项目能够铸成其血肉 —— 磁盘状态续命、Hook 注入面包屑、工具层护栏。吸纳以上这些社区工作的优秀设计特性与官方 workflows 相结合，能够真正生成属于你自己的 workflow 。 ◆ 第六部 · 创作篇 从零实现一个 Workflow 的全流程：意图 → meta → 原语选择 → schema → 校验 → 真实运行 → 迭代。提供了用户可以直接 copy 的脚手架。 ◆ 附录 附上相关的 API 完整参考、陷阱与排除、最佳实践清单、术语表、信源索引、模式目录与场景速查。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 书里所有技术论断分三级： · 官方：来自 Claude Code 的 sdk-tools.d.ts 类型定义 · 实测：本机跑出来的，带 Run ID · 第三方：社区资料，对其内容进行了「核实」 全书 23 个测试对应的 Run ID ，其原始运行记录保存在 assets/transcripts/，使得该 cookbook 中的内容均可溯源。 全书耗费两天时间进行认真的编写，将近 15w 字，对 Claude Code Workflows 该官方特性进行深度解读。从官方的 workflows 学习其真实实现，吸纳其精华。 直接点击下方链接进行观看 👇 觉得有用的去 github 点个 star 就是最大的支持。如果有任何问题，欢迎提 issues 和 pr 。 在线阅读： https://agi-is-going-to-arrive.github.io/workflow-cookbook/ GitHub： https://github.com/AGI-is-going-to-arrive/workflow-cookbook
工作上： 1.过去七八年工作，是独立自主的工作路线，和团队一起合作不如独自承担效率高，因此可以坚持独立于部门整体的思路。 案例：技术、文档、流程、业务一把抓，不会堆积问题，轻装前行。 2.考虑融入群体，主要目前公司也好，家庭也好，都是群体性思维，大部分时候都会被部分绑架。 案例：邮件反馈问题没有回复、历史的问题再次发生，之前解决方案对方回复忘记了，部门内数年没解决问题依然存在。 如果是你们怎么选择的？
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工作上： 1.过去七八年工作，是独立自主的工作路线，和团队一起合作不如独自承担效率高，因此可以坚持独立于部门整体的思路。 案例：技术、文档、流程、业务一把抓，不会堆积问题，轻装前行。 2.考虑融入群体，主要目前公司也好，家庭也好，都是群体性思维，大部分时候都会被部分绑架。 案例：邮件反馈问题没有回复、历史的问题再次发生，之前解决方案对方回复忘记了，部门内数年没解决问题依然存在。 如果是你们怎么选择的？
工作上： 1.过去七八年工作，是独立自主的工作路线，和团队一起合作不如独自承担效率高，因此可以坚持独立于部门整体的思路。 案例：技术、文档、流程、业务一把抓，不会堆积问题，轻装前行。 2.考虑融入群体，主要目前公司也好，家庭也好，都是群体性思维，大部分时候都会被部分绑架。 案例：邮件反馈问题没有回复、历史的问题再次发生，之前解决方案对方回复忘记了，部门内数年没解决问题依然存在。 如果是你们怎么选择的？
工作上： 1.过去七八年工作，是独立自主的工作路线，和团队一起合作不如独自承担效率高，因此可以坚持独立于部门整体的思路。 案例：技术、文档、流程、业务一把抓，不会堆积问题，轻装前行。 2.考虑融入群体，主要目前公司也好，家庭也好，都是群体性思维，大部分时候都会被部分绑架。 案例：邮件反馈问题没有回复、历史的问题再次发生，之前解决方案对方回复忘记了，部门内数年没解决问题依然存在。 如果是你们怎么选择的？
工作上： 1.过去七八年工作，是独立自主的工作路线，和团队一起合作不如独自承担效率高，因此可以坚持独立于部门整体的思路。 案例：技术、文档、流程、业务一把抓，不会堆积问题，轻装前行。 2.考虑融入群体，主要目前公司也好，家庭也好，都是群体性思维，大部分时候都会被部分绑架。 案例：邮件反馈问题没有回复、历史的问题再次发生，之前解决方案对方回复忘记了，部门内数年没解决问题依然存在。 如果是你们怎么选择的？
自我故事介绍 有兴趣听我讲故事吗哈哈 其实故事也没有什么起伏，倒不如说我的前18年就只有一个转折 前16年基本上浑浑噩噩的 我就是喜欢听故事和讲故事，瘾大，而且能让我感觉这个世界比较真实，每个人都是一个真实的人 当时的我也就基本上从小胖到大，也没有想过去改变，觉得这样也行，然后也就是沉浸在游戏和视频中，唯独不变的就是还是个社恐了哈哈 然后转折点就在十六岁的一个下午，可能是爬楼梯比较累导致的思考，我决定减肥了 说来也奇怪，我高一被别人起过侮辱性外号，但是当时我也就没啥感觉，甚至有时候还会为了合群自己玩自己的梗，虽然也小小的爆发过几次，但是也并没有啥用，而且这一切已经随着高二选专业分班就消失了 但是我就是在高二的某一次爬楼梯的时候，下定决定要减肥，其实当时也没有人在外部督促我，甚至我之前从未刷过减肥视频 然后就开始行动，约朋友跑步，跑了几次被我们班上的运动高手注意到了 然后他人也很好，主动晚自习给我递了一个纸条说可以带我跑步 就这样前期一直单纯靠跑步减肥，从几圈，到3公里，5公里，十公里 人也在半年内瘦下来了50斤左右，现在想想都神奇，一次性就成功了，明明听网上说很容易失败的 不过其实由于不会查询方法，还是有点不好的，就是因为只跑步不做力量训练导致肌肉有点退化，而且掉的50斤基本都是水分，大基数减肥快就是这个道理 后面高二下的时候，又被另外一个之前高一就认识的体育大佬给推荐去健身房了 由于前期的减肥方法不怎么恰当，所以健身对我来说还是挺艰难的，大重量我都上不去，只能慢慢练回肌肉 并且前期一直跑步让我的膝盖可能也有点不好了…不过后面高二下就是健身了，跑步频率减少，膝盖也恢复了一些 就这样也成功健身了半年，虽然完全看不出练了半年的样子，但是确实练了半年，并且减肥下去的体重也控制住了 然后后面也这样坚持运动，并且开始看一些科学运动的视频，一直到高三上首考考完后 首考是浙江的一种特殊的高考，会提前靠你的选三和英语，当时考完这个后我们还有两周的课上语文和数学好像 当时在首考完后，也比较清闲，就萌发了想要尝试学习做游戏的想法，并且这一次我说服了自己去尝试 我其实做游戏的想法很早就有了，大概可以追溯到小学的样子 那个时候看了一个视频，讲undertale的，这是一个独立开发者做的，所有内容都是他一个人写的(虽然其实是营销号宣传，作者本人背后还是有团队的，只不过他也确实是核心，负责了很多的开发) 可能当时的我就种下了想做游戏的萌芽，但是可惜我一直没有毅力去浇灌它让它成长 后面初中我就一直沉迷于看这个游戏的二创同人，并且自己也尝试参与其中，虽然做的也就是拿个本子在上面写写设定，现在看来应该叫oc的东西了 连发布到网上都不敢 然后高三那一次，我成功用完坚持下了运动和健身来说服了我自己，终于对这个早就种下的种子浇下了第一桶水 然后我在这期间去图书馆借书学python和用本子写设定去了 然后高三的那个十几天的寒假里面，就去B站搜教程视频看 一开始看那种单纯的教程视频，讲各种概念，我就没啥兴趣了，不过经过我的查找 找到了一个跟随制作的1h教程，是一个国外很有名的游戏制作博主做的萌新跟练教程 然后我就发现我在这种实操下面学的就很快，也很享受，能够做出自己的第一个小成品 跟完那个后我就果断放弃了一开始我看的那个教程的很多理论部分，直接跳到实操 跟完这个实操后，我就直接去跟随了一个比较出名的进阶实操，那个可以说是新手蜕变节点了 会讲解很多高级概念和系统的搭建，什么有限状态机，序列化和反序列化，瓦片地图和地形等等 我就直接硬刚了上去，把后面几天寒假都用在了这个上面 最后也是跟随教程做完了，不过对于概念啥的还是有点不清楚，但是也没关系 后面开学后每个周末也都保持者去搜索新的教程来跟随训练 并且做多了就会发现很多教你做不同种类游戏的教程底层都有很多通用的开发思想 这些高级概念也就在实操中慢慢掌握了，同时也接触了更多其他的概念，什么设计模式还有组件化开发和面向对象编程等等 然后也就这样一直到高考后的暑假，终于有了一堆自由时间和自己的电脑 刚拿到电脑的第一天就直接去搜怎么配置开发环境然后配置了3天 因为之前一直在我妈的电脑上开发，除了引擎其他的开发环境都配不了，馋死我了 然后拿到电脑后就兴奋的去探索互联网，同时也注册github还有其他的东西，找了一堆资源等等，学习一些电脑端基础操作，安装一些好用软件 当时AI还不特别发达，全是靠B站看视频跟着配置的哈哈，印象很深刻 然后就一口气跟随了好几个教程，但是怎么说呢，感觉目前教程已经对我没啥帮助了，当然其实也可能和我看的基本都是2D类型的教程有关 因为我想做一个2D游戏所以基本都把目标放在2D游戏上，然后那个时候我已经做了很多不同类型的教程了，感觉再这么做教程对我成长好像帮助不大 就去开发的社区里问怎么继续成长，除了得到继续跟教程之外，看到了一个可以打比赛的回答 然后就去搜了搜gamejam，正好当时社区也在办，我就尝试参与了 然后第一次参加gamejam，主题是wake，就是要根据这个主题去做一个游戏 时间我记得给的挺多的，有一个半月，后面还延长了半个月，可能是为了吸引更多的人参与吧 我反正是一开始主题就开始制作了，第一次自己从头构思一个游戏，自己找素材和写自己游戏的脚本 这个游戏可以说把我未来能踩的坑都踩的差不多了哈哈，对我特别有启发和纪念意义 首先就是做好版本控制，也就是在开发中对于项目进度存档，这个就会用到一个叫git的工具，可以本地存档，而github则是云端存档，也就比较方便 当时我曾经在项目前期用过还不成熟的AI开发游戏 结果前几次的成功让我尝到了甜头，开始了好几天的纯AI编写 结果越搞越乱，脚本也出现了很多没想到的问题，逻辑也错误 只能忍痛回到前几天的存档，连一开始AI改的挺好的几个也没有留下来 这个其实在现在也是用AI开发的一个大忌了，用AI必须要做好存档啥的 后面那个项目就变成我的纯人工代码了，也是我唯一一个纯人工代码项目了哈哈 再后面AI也聪明了，而且也有免费的AI工具，能提升效率该用还是用的，只不过谨慎使用，提示词约束啥的 然后第二个点就是能用成熟的插件还是就用成熟的插件好了，没必要造轮子 一开始我那个项目的对话系统和任务系统还是我看教程跟随了三天写出来的 但是毕竟是教程的系统，虽然基础功能有但是还是缺少很多高级功能，我用了一段时间后感觉还是太难受了 然后就尝试了更好用的已经成熟的别人做的对话系统插件 一下午上手就能用，还集成了很多好用的功能，并且也有对外开放的自定义接口 甚至如果你愿意你也可以直接自己改插件源码来适配你自己的开发工作流 插件本身也是开源的 直到现在我的项目中的对话系统都是用这个插件的 并且我也自定义了很多其他的高级设置，用的更顺手了同时也更懂这个插件，而且这个插件的作者也还在更新 然后还有就是不要手贱去点一些不知道的东西，否则真的很有可能会造成不好的后果 项目开发后期，当时先赶了几天赶出来了一个原型全流程，然后还没有git提交成功 结果我第一次尝试用图形化提交，看到了很多有趣的按钮，尝试点击了一个拉取看看是什么意思 我之前都是用命令行提交的，然后当时应该是刷视频的时候看到了能用图形化提交就尝试配置了一下 结果那个拉取是把远程的进度覆盖到本地，把我本地领先了远程三天的进度给覆盖了！ 当时差点道心崩溃不想做了，但是天无绝人之路 我在覆盖前的那个晚上导出过一个版本让我自己玩玩 然后我想到了解包来还原开发进度 怎么说呢，我用的是一个开源引擎，导致这个解包还挺容易的，源码都在github上 并且别人也做好了一个解包工具，能够一键解包，然后我再把我手机上的apk发回电脑用解包工具还原了项目进度 虽然浪费了一天但是找回来三天的进度，还是让我感到庆幸的 踩完了三个大坑后，也是终于磕磕畔畔的做完了第一个游戏，其实第一个版本也就花了14天，然后后面又优化了8天加了一些新内容和设定，中间还间隔了一周左右 最后八月一号开放提交的时候就直接提交了初步版本 然后休息了一周后又继续开发了一周，其实是感觉那一周过的太放肆了，所以又去逼自己继续更新了一周多 然后在原定的8月15号前后提交了，虽然在提交之前就穿出来要延期半个月 第一次做完这个后，也是让我收货了整个从零开始的流程，自己找素材找音效写剧情写脚本啥的，真的太让我兴奋了 做完后，我发现我虽然能够开发一个全流程，但是对于很多具体的细节不是很会制作，也就是粒子，UI，动效等等细节还不是很会，并且代码的编排在后期也比较混乱(虽然现在基本上用AI能够辅助编排的很好了) 然后后面的一个月就用来补充这些了，跟随了一个动效和jam体验的专项教程和另外一个教学用C# 来开发的教程了，中间还想到初音生日是8月31号，临时抽了几天做了一个初音小游戏，B站也有嘿嘿 然后先讲到这里了，前18岁大学前嘿嘿 3 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题