Un harnais pour chaque tâche : des flux de travail dynamiques dans Claude Code

Auteur original : @trq212

Compilation : Peggy

Éditeur : Claude Code évolue d’un assistant de code vers une plateforme d’agents ordonnançables.

Les workflows présentés dans cet article ont pour valeur fondamentale de permettre à Claude de ne plus se limiter à « réfléchir puis agir » dans une même fenêtre de contexte, mais de générer dynamiquement un cadre d'exécution : décomposer la tâche, attribuer des sous-Agents, traiter en parallèle, effectuer des validations croisées, itérer en boucle, et même faire concurrencer différents Agents avant de synthétiser les résultats.

Cela signifie que les scénarios d'utilisation de Claude Code s'étendent clairement au-delà du cadre technique. Il ne s'applique pas seulement à la migration, la refactorisation, la reproductibilité des tests et la revue de code, mais peut également être utilisé pour des tâches non techniques telles que la recherche approfondie, la vérification des faits, le filtrage de CV, l'analyse d'incidents, la formalisation de règles, l'évaluation de plans commerciaux et le brainstorming de noms. De nombreux travaux complexes sont fondamentalement similaires à la programmation : ils nécessitent de décomposer les problèmes, d'isoler les contextes, de valider les hypothèses, de gérer un grand nombre de détails et de choisir parmi plusieurs pistes possibles.

Les workflows dynamiques visent à résoudre plusieurs problèmes courants des grands modèles lors de tâches longues : l'« inertie des agents » qui consiste à déclarer la tâche terminée à mi-chemin, le « biais de préférence propre » qui pousse à valider ses propres conclusions, ainsi que la « dérive d'objectif » qui se produit après plusieurs itérations. En confiant la tâche à plusieurs Claude disposant de contextes indépendants, il transforme les tâches complexes d'un « marathon à un seul agent » en une « collaboration entre plusieurs agents ».

Bien sûr, les workflows ne sont pas une solution universelle. Ils consomment généralement plus de tokens et ne sont pas toujours adaptés à chaque tâche de codage courante. Mais ils offrent une direction importante : la concurrence future entre les outils IA ne reposera peut-être plus seulement sur la performance individuelle des modèles, mais sur leur capacité à organiser des processus d'exécution fiables, réutilisables et auditables autour d'objectifs complexes.

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Bien que le cadre d'exécution par défaut de Claude Code soit conçu pour la programmation, il s'applique également à de nombreuses autres types de tâches. Il s'est avéré que beaucoup de tâches ont une structure similaire à celle des tâches de programmation. Toutefois, pour obtenir les meilleures performances sur certains types de tâches spécifiques, nous devons toujours construire des cadres d'exécution personnalisés au-dessus de Claude Code, par exemple pour la recherche, l'analyse de sécurité, la collaboration d'équipes d'agents ou la revue de code.

Les workflows permettent de créer dynamiquement un cadre d'exécution, permettant à Claude de résoudre de manière plus native les problèmes mentionnés ci-dessus, ainsi que d'autres types de problèmes au sein de Claude Code. Vous pouvez également partager et réutiliser ces workflows avec d'autres.

Dans cet article, je partagerai mon expérience et mes retours d'usage initiaux des workflows pour vous aider à exploiter pleinement leurs capacités.

Cependant, il convient de noter que les meilleures pratiques associées sont encore en cours de définition. Les flux de travail dynamiques consomment généralement plus de tokens, il vous faut donc réfléchir attentivement à quand et comment les utiliser.

Remarque : Cet article est également publié sur le blog de Claude.

Exemple de prompt

Avant d’entrer dans les détails techniques, je souhaite d’abord présenter quelques exemples de prompt pour vous aider à comprendre les possibilités des workflows :

Ce test échoue environ une fois toutes les 50 exécutions. Mettez en place un workflow pour le reproduire, formulez des hypothèses, et effectuez des tests adverses dans différents worktrees. /goal Ne vous arrêtez pas tant qu'une hypothèse n'a pas été vérifiée.

Utilisez le workflow pour revoir mes 50 dernières sessions, extrayez les corrections que j'ai répétées et transformez ces problèmes récurrents en règles pour CLAUDE.md.

Utilisez le workflow pour consulter le canal #incidents de Slack des six derniers mois et identifier les causes racines récurrentes qui n'ont pas fait l'objet de tickets.

Utilisez mon plan d'affaires pour exécuter un workflow, en faisant analyser par différents agents depuis les perspectives des investisseurs, des clients et des concurrents.

Il y a un dossier contenant 80 CV. Utilisez le workflow pour les trier selon les exigences du poste backend, puis vérifiez les dix meilleurs. Posez-moi des questions à l’aide de l’outil AskUserQuestion pour établir vos critères d’évaluation.

Je dois donner un nom à cet outil CLI. Utilisez le brainstorming par workflow pour générer une liste d'options, puis sélectionnez les trois meilleures via un mécanisme de tournoi.

Utilisez le workflow pour renommer notre modèle User en Account partout.

Lisez mon brouillon de blog et vérifiez chaque jugement technique à l’aide du workflow par rapport au dépôt de code. Je ne veux pas publier de contenu erroné.

Comment fonctionne le flux de travail dynamique ?

Le flux de travail dynamique exécute un fichier JavaScript contenant plusieurs fonctions spéciales pour générer et coordonner les sous-agents.

Le flux de travail dynamique inclut également des fonctions JavaScript standard, telles que JSON, Math et Array, pour traiter les données.

Il convient particulièrement de noter que le flux de travail dynamique peut déterminer quel modèle un agent utilise, ainsi que si les sous-agents s'exécutent dans leur propre worktree. Cela permet à Claude de choisir automatiquement le niveau d'intelligence et le degré d'isolation requis en fonction des besoins de la tâche.

Si un workflow est interrompu, par exemple par une action manuelle de l'utilisateur ou une déconnexion du terminal, après la reprise de la session, ce workflow peut reprendre à partir de l'endroit où il a été interrompu.

Lorsque vous faites exécuter une tâche par le cadre par défaut de Claude Code, celui-ci doit accomplir à la fois la planification et l'exécution dans la même fenêtre de contexte. Pour de nombreuses tâches de programmation, cette approche est très efficace, mais elle peut parfois échouer dans le cas de tâches à exécution prolongée, fortement parallélisées ou hautement structurées et antagonistes.

La raison en est que plus Claude traite des tâches complexes sur une fenêtre de contexte unique, plus il est susceptible de présenter certains types de défaillances spécifiques :

L'agentivité paresseuse désigne le fait que Claude interrompe prématurément un task particulièrement complexe et composé de plusieurs parties, avant d'avoir réellement terminé, et déclare avoir achevé la tâche après n'avoir accompli qu'une partie des progrès. Par exemple, lors d'un examen de sécurité, n'avoir traité que 20 des 50 éléments et déclarer le travail terminé.

Le biais auto-préférentiel désigne la tendance de Claude à privilégier ses propres résultats ou découvertes, notamment lorsqu'on lui demande de vérifier ou d'évaluer son propre contenu selon un ensemble de critères d'évaluation.

Le drift d'objectif désigne la diminution progressive de la fidélité de Claude envers l'objectif initial au cours de plusieurs exécutions, particulièrement après compression du contexte. Chaque résumé entraîne une perte d'information, et certaines exigences détaillées, comme les cas limites ou les contraintes du type « ne pas faire X », peuvent être perdues.

Créer un workflow aide à atténuer ces problèmes, car il permet d'orchestrer plusieurs Claude indépendants, chacun disposant de sa propre fenêtre de contexte et se concentrant sur des tâches ciblées et isolées les unes des autres.

Vous avez peut-être déjà créé des flux de travail statiques via le Claude Agent SDK ou claude -p pour coordonner plusieurs instances de Claude Code.

Cependant, en raison du besoin de couvrir diverses situations limites, les flux de travail statiques sont généralement plus universels. Avec l'apparition de Claude Opus 4.8 et des flux de travail dynamiques, Claude est désormais suffisamment intelligent pour créer un cadre d'exécution sur mesure adapté à votre cas d'utilisation spécifique.

Modèles pratiques lors de l'utilisation de flux de travail dynamiques

Vous pouvez directement demander à Claude de créer un flux de travail dynamique, ou utiliser le mot-clé « ultracode » pour garantir que Claude Code crée le workflow.

Cependant, si vous parvenez à établir un modèle mental du fonctionnement des flux de travail dynamiques, il sera plus facile de déterminer quand les utiliser et de guider Claude via des invites.

Claude utilise et combine fréquemment les modèles suivants lors de la création de workflows :

Classer et exécuter : utiliser un agent de classification pour déterminer le type de tâche, puis acheminer en fonction du type de tâche vers un agent ou un comportement différent. Un classificateur peut également être utilisé à la fin du processus pour évaluer le résultat de sortie.

Décomposition et synthèse : divisez une tâche en plusieurs étapes plus petites, chaque étape étant traitée par un agent, puis combinez les résultats finaux. Cette approche est particulièrement adaptée aux tâches comportant de nombreuses étapes mineures, ou lorsque chaque étape nécessite une fenêtre de contexte propre pour éviter les interférences ou la contamination croisée. L'étape de synthèse agit comme un « point de synchronisation » : elle attend que tous les agents décomposés aient terminé, puis fusionne leurs sorties structurées en un seul résultat.

Vérification adversariale : pour chaque agent généré, exécutez un agent indépendant qui valide de manière adversariale sa sortie selon un ensemble de critères ou de normes établis.

Générer et filtrer : produire un grand nombre d'idées autour d'un thème, puis les filtrer selon des critères d'évaluation ou un processus de validation, en éliminant les doublons et en ne conservant que les idées les plus qualitatives et testées.

Tournoi : ne pas décomposer le travail, mais faire concurrencer les agents entre eux. Générez N agents, laissez-les tenter de accomplir la même tâche avec des méthodes différentes. Ensuite, utilisez un prompt ou un modèle pour évaluer les résultats des agents par comparaison par paires, jusqu'à désigner le gagnant.

Boucle jusqu'à achèvement : pour les tâches dont l'ampleur est inconnue, ne fixez pas un nombre de tours déterminé, mais générez des agents en boucle jusqu'à ce qu'une condition d'arrêt soit remplie, par exemple lorsqu'aucune nouvelle découverte n'apparaît plus ou qu'aucune erreur ne figure plus dans les journaux.

Scénarios d'utilisation

Vous pouvez réfléchir de manière plus créative à quand et comment faire en sorte que Claude Code crée des flux de travail dynamiques. J'ai constaté que les workflows sont parfois encore plus utiles dans des tâches non techniques.

Bun a été réécrit de Zig à Rust à l'aide de workflows. Vous pouvez lire le post de Jarred sur X pour en savoir plus.

L'essentiel consiste à décomposer la tâche en une série d'étapes à traiter, telles que les points d'appel, les tests d'échec, les modules, etc. Démarrez un sous-agent dans le worktree pour chaque tâche de correction afin qu'il la réalise ; puis faites effectuer une revue antagoniste par un autre agent, avant de fusionner les résultats. Vous pouvez explicitement indiquer aux agents de ne pas utiliser de commandes gourmandes en ressources, afin de maximiser le parallélisme sans épuiser les ressources de la machine locale.

Nous avons publié une compétence de recherche approfondie (/deep-research) dans Claude Code, qui utilise un flux de travail dynamique. Plus précisément, elle décompose les tâches en effectuant des recherches web, en extrayant les sources, en vérifiant de manière antagoniste les affirmations pertinentes, puis en synthétisant un rapport complet avec des citations.

Mais ce type d'étude ne s'applique pas uniquement à la recherche sur le web. Par exemple, vous pouvez également demander à Claude de générer un rapport d'état à partir du contexte Slack, ou d'explorer en profondeur une base de code pour comprendre comment une fonctionnalité fonctionne.

D'autre part, si vous disposez d'un rapport et souhaitez vérifier chaque affirmation factuelle et chaque source citée, vous pouvez créer un workflow : un agent identifie d'abord toutes les affirmations factuelles, puis déclenche un sous-agent pour chaque affirmation afin d'effectuer une vérification détaillée. Vous pouvez également faire intervenir un agent de validation pour examiner les sous-agents chargés de la traçabilité, afin de garantir que leurs sources soient de qualité suffisante.

Vous pouvez avoir un ensemble de projets que vous souhaitez trier selon un indicateur qualitatif, et vous estimez que Claude Code est à même d'évaluer ce type d'indicateur. Par exemple, trier les tickets de support selon la gravité des bogues.

Mais si vous essayez de trier plus de 1000 lignes dans un seul prompt, la qualité diminue et la fenêtre de contexte ne peut pas les contenir. Une meilleure approche consiste à exécuter un mécanisme de tournoi, en établissant une chaîne de agents qui effectuent des comparaisons deux à deux, car les jugements comparatifs sont généralement plus fiables que les notes absolues ; ou bien effectuer d’abord un tri par compartiments en parallèle, puis fusionner les résultats. Chaque comparaison est effectuée par un agent indépendant, ce qui permet de maintenir la structure du tournoi grâce à une boucle déterministe, ne nécessitant de conserver dans le contexte que l’ordre d’exécution actuel.

Si vous avez un ensemble de règles spécifiques et que Claude omet ou applique mal ces règles, même lorsqu'elles sont mentionnées dans CLAUDE.md, vous pouvez créer un workflow qui liste ces règles et fait vérifier chaque règle par un agent de validation dédié. Créer un sous-agent avec une personnalité de « sceptique » pour examiner la pertinence de ces règles aide également à éviter les faux positifs excessifs.

On peut également procéder dans l'autre sens : analyser vos dernières conversations et commentaires de revue de code pour identifier les corrections que vous répétez fréquemment ; faire regrouper ces problèmes par un agent parallèle ; puis vérifier de manière adversariale chaque règle candidate pour déterminer si elle empêche réellement une erreur réelle ; enfin, intégrer les règles ayant passé le filtre de retour dans CLAUDE.md.

La manière la plus efficace de déboguer consiste à formuler plusieurs hypothèses indépendantes et à les tester une par une. Toutefois, si vous n'utilisez qu'une seule fenêtre de contexte, Claude pourrait tomber dans un biais de préférence personnelle.

Le workflow peut prévenir ce scénario sur le plan structurel : il peut lancer plusieurs agents pour qu'ils génèrent des hypothèses basées sur des preuves non chevauchantes. Par exemple, permettre à différents agents d'examiner respectivement les journaux, les fichiers et les données. Ensuite, chaque hypothèse peut être examinée par un ensemble de validateurs et de réfuteurs.

Cela ne s'applique pas uniquement au code. Les workflows peuvent également être utilisés pour l'analyse des ventes, par exemple « Pourquoi les ventes ont-elles diminué en mars ? » ; pour l'ingénierie des données, par exemple « Pourquoi ce pipeline a-t-il échoué ? » ; ou pour toute rétrospective postérieure.

Chaque équipe dispose de files d'attente de support, de rapports de bugs ou d'autres tâches en retard que les humains ne peuvent pas gérer entièrement. Un workflow de tri permet de classer chaque élément, d'éliminer les doublons avec les problèmes déjà suivis, et de prendre des mesures. Cela peut signifier tenter de corriger le problème ou le transférer à un utilisateur humain.

Pour le workflow de triage, un modèle utile est la mise en quarantaine. Cela signifie interdire aux agents qui lisent des contenus publics non fiables d'effectuer des opérations à haut privilège ; ces opérations à haut privilège doivent être effectuées par des agents dédiés à l'action.

Vous pouvez associer les workflows de triage à /loop pour permettre à Claude d'exécuter continuellement ces tâches.

Les workflows sont utiles lorsque vous devez explorer différentes voies de solution, notamment pour des tâches impliquant un jugement esthétique comme la conception ou la dénomination, et qui peuvent bénéficier d'une série de critères d'évaluation.

Vous pouvez permettre à Claude d'explorer de nombreuses solutions et de fournir à l'agent de révision un ensemble de critères d'évaluation pour déterminer ce qu'est une « bonne solution ». Lorsque l'agent de révision estime que les résultats répondent aux critères, la tâche est terminée. Les différentes solutions peuvent également être classées ou filtrées selon ces critères d'évaluation par un mécanisme de tournoi.

Vous pouvez exécuter des évaluations légères pour une tâche spécifique en démarrant un agent indépendant dans le worktree, puis en lançant un agent de comparaison pour évaluer et noter la sortie selon des critères définis. Par exemple, vous pouvez évaluer et améliorer un skill que vous avez créé vous-même pour vérifier s’il répond à certaines normes spécifiques.

Modèles et routage intelligent : vous pouvez créer un agent de classification optimisé pour votre tâche, qui déterminera quel modèle utiliser. Cette approche est utile lorsque la tâche implique de nombreux appels d'outils et que mener des recherches avant l'exécution permet d'identifier le modèle le plus adapté.

Par exemple, pour la tâche « expliquer comment fonctionne le module auth », le modèle le plus approprié dépend du nombre de fichiers dans le module auth et de la structure du dépôt de code. L'agent de classification peut d'abord effectuer cette étude, puis acheminer la tâche vers Sonnet ou Opus en fonction de la complexité prévue.

Les workflows restent une nouveauté. Bien qu'ils puissent offrir des résultats bien supérieurs aux méthodes traditionnelles dans de nombreux scénarios d'utilisation, tous les travaux n'en ont pas besoin, et ils peuvent considérablement augmenter la consommation de tokens.

Utilisez les workflows pour des tâches qui permettent d'étendre les limites des capacités de Claude Code de nouvelles manières. Pour les tâches de programmation courantes, posez-vous d'abord cette question : cette tâche nécessite-t-elle vraiment plus de ressources de calcul ? Par exemple, la plupart des tâches de programmation traditionnelles n'ont pas besoin d'un groupe de cinq relecteurs.

Conseils pour construire des flux de travail dynamiques

Lors de la rédaction d'un prompt pour un flux de travail dynamique, plus les détails sont complets, meilleur est généralement le résultat, en particulier lors de l'utilisation des techniques spécifiques mentionnées ci-dessus.

Les workflows ne s'appliquent pas uniquement aux grandes tâches. Vous pouvez également demander au modèle d'utiliser un « quick workflow ». Par exemple, vous pouvez créer un processus rapide d'examen adversarial pour vérifier une hypothèse.

Lorsque vous utilisez des workflows exécutables en boucle, tels que des workflows de triage, de recherche ou de vérification, vous pouvez les combiner avec /loop pour les faire s'exécuter à intervalles réguliers, tout en définissant des exigences de terminaison strictes avec /goal.

Vous pouvez définir un budget de jetons explicite pour les flux de travail dynamiques afin de limiter la quantité de jetons consommés par une tâche. Vous pouvez inclure une exigence de budget dans votre prompt, par exemple « use 10k tokens », ce qui fixera la limite à 10 000 jetons.

Vous pouvez appuyer sur « s » dans le menu workflow pour enregistrer les workflows. Vous pouvez les soumettre à ~/.claude/workflows ou les distribuer via des compétences.

Pour les partager via skill, placez les fichiers de workflow JavaScript dans le dossier skill et référenciez-les dans SKILL.md. Pour plus de flexibilité, vous pouvez également demander à Claude de considérer les workflows du skill comme des modèles, et non comme des scripts à exécuter mot pour mot.

Un tout nouveau monde

Les workflows sont un nouvel outil utile pour étendre Claude Code. Nous vous encourageons à les considérer comme un point de départ. Il reste beaucoup à explorer sur la meilleure façon de les utiliser. N'hésitez pas à nous faire part de vos découvertes.

Thariq Shihipar et Sid Bidasaria (@sidbid) sont membres de l'équipe technique d'Anthropic, chargés des travaux liés à Claude Code.

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