Claude Code Dynamic Workflows: Agenten und /deep-research starten

Weitere Materialien zur Konfiguration von Tools findest du in der Ailoot-Dokumentation.

Was sind Dynamic Workflows, und warum hat Anthropic sie am 28. Mai eingeführt?#

Bisher setzte das Format selbst der Skalierung Grenzen: ein Chat = ein Plan = ein Kontextfenster. Subagents halfen, aber die Entscheidung darüber, „was als Nächstes ausgeführt werden soll“, blieb bei Claude im Hauptgespräch, und jedes Zwischenergebnis beanspruchte dasselbe Kontextfenster. Bei einer Aufgabe mit 500 Dateien oder zehn unabhängigen Hypothesen wurde das zum Engpass.

Dynamic Workflows verlagern den Plan in den Code. Claude formuliert die Aufgabe als Orchestrierungsskript, die Laufzeit führt dieses Skript in einer isolierten Umgebung aus, und Zwischenergebnisse bleiben in den Variablen des Skripts statt in deinem Kontext. Während die Agents im Hintergrund arbeiten, bleibt die Sitzung reaktionsfähig.

Was sich gegenüber dem alten Ansatz tatsächlich ändert: Unabhängige Agents stellen die Ergebnisse der anderen infrage, und nur was der Gegenprüfung standhält, kommt am Ende bei dir an. „Dynamisch“ im Namen bezieht sich genau darauf: Jeder Durchlauf wird für die jeweilige Aufgabe geschrieben. Es gibt keine vorgefertigte Prozessliste.

Worin sich ein Workflow von einem Subagent und einem Skill unterscheidet: 3 Arten der Orchestrierung#

Ich entscheide mich zwischen Workflow, Subagent und Skill, indem ich zwei Fragen stelle: Wer hält den Plan, und wo liegen Zwischenergebnisse?

Die wichtigste Änderung ist, dass der Plan in den Code wandert. Bei Subagents und Skills ist Claude immer der Orchestrator: Es entscheidet unterwegs, was als Nächstes gestartet wird, und jede Rückmeldung landet im Kontextfenster. Ein Workflow behält Schleife, Verzweigungen und Zwischenergebnisse für sich; nur die endgültige Antwort erreicht Claude.

Du kannst denselben Plan so ausführen, dass unabhängige Agents ihn aus unterschiedlichen Blickwinkeln auseinandernehmen und das Skript zusammenführt, was Bestand hat. Bei einem normalen Durchlauf in einem Chat geht das nicht: Claude hat keinen unabhängigen Synthesepunkt.

So entscheide ich: Für eine Routineaufgabe mit mehreren Schritten verwendest du Subagents oder einen Skill. Für eine Aufgabe, die nicht in ein Gespräch passt, oder einen Prozess, den du bei Bedarf erneut ausführen möchtest, verwendest du einen Workflow. Alle vier Grundbausteine habe ich ausführlich im Leitfaden Skills, Subagents, MCP oder Plugins behandelt.

3 Möglichkeiten, einen Workflow in Claude Code zu starten#

Methode 1. Das Schlüsselwort workflow in einem Prompt. Die einfachste Option; sie ändert die Sitzungseinstellungen nicht. Füge einfach das Wort workflow in einen beliebigen Prompt ein, und Claude Code hebt es beim Tippen hervor und generiert statt eines normalen Gesprächs ein Orchestrierungsskript.

Run a workflow to audit every API endpoint under src/routes/ for missing auth checks

Wenn Claude Code das Wort hervorhebt, du aber keinen Workflow starten wolltest, deaktiviert alt+w den Auslöser für diesen Prompt.

Methode 2. Der Modus /effort ultracode. Damit wird der maximale Aufwand des Modells (xhigh) aktiviert; außerdem kann Claude selbst entscheiden, wann eine Aufgabe einen Workflow rechtfertigt.

/effort ultracode

In diesem Modus kann sich eine Anfrage in mehrere aufeinanderfolgende Workflows aufteilen: einen, um den Code zu verstehen, einen weiteren, um eine Änderung vorzunehmen, und einen dritten, um das Ergebnis zu prüfen. Jeder Durchlauf verbraucht mehr Tokens und dauert länger als ein normaler Aufwand. Der Modus gilt nur für die aktuelle Sitzung und wird zurückgesetzt, wenn du eine neue öffnest. Wenn du zur Routinearbeit zurückkehrst, schaltet /effort high ultracode aus.

Methode 3. Der integrierte Befehl /deep-research. Ein vorgefertigter Anthropic-Workflow für Webrecherchen. Im nächsten Abschnitt wird diese Methode beschrieben.

Bei allen drei Methoden bittet Claude Code beim ersten Durchlauf um Bestätigung und zeigt eine Liste der Phasen an. Die Antwortoptionen sind Yes, run it, Yes, and don't ask again for <name> (merkt sich deine Zustimmung), View raw script (öffnet den Code mit Ctrl+G) und No. Im Modus Auto ist die Bestätigung nur beim ersten Durchlauf erforderlich; spätere Durchläufe werden ohne Rückfrage ausgeführt. Bei claude -p und dem Agent SDK gibt es überhaupt keine Bestätigung: Die Berechtigungen der Subagents stammen dann aus der gemeinsamen Zulassungsliste.

Der vorgefertigte Workflow /deep-research: ein Beispiel für den ersten Durchlauf#

Am schnellsten kannst du Dynamic Workflows ausprobieren, indem du einen vorgefertigten Workflow ausführst, statt deinen eigenen zu schreiben. Anthropic hat den integrierten Workflow /deep-research in Claude Code aufgenommen. Er untersucht eine Frage aus mehreren unabhängigen Blickwinkeln, beschafft Quellen, lässt über jede Behauptung abstimmen und nimmt nur die in den Bericht auf, die der Gegenprüfung standhalten.

1. Befehl ausführen

   Gib in einer Claude-Code-Sitzung /deep-research ein und formuliere deine Frage als ausführlichen Prompt. Je präziser die Formulierung, desto weniger Zeit verschwendet das Skript damit, unnötige Phasen zu starten.

2. Workflow zulassen

   Ein Dialog mit den Phasen und den Schaltflächen Yes / View raw script / No erscheint. Wenn du eine Option mit don't ask again auswählst, wird die Zustimmung für das Projekt gespeichert.

3. Fortschritt mit /workflows beobachten

   Der Durchlauf wird in den Hintergrund verschoben, sodass die Sitzung frei bleibt. Der Befehl /workflows zeigt eine Liste laufender und abgeschlossener Durchläufe. Verwende die Pfeiltasten, um eine Phase auszuwählen, Enter, um sie aufzuklappen und ihre Agents zu sehen, j/k, um durch Details zu blättern, p, um zu pausieren, x, um den Durchlauf zu stoppen, r, um einen Agent neu zu starten, und s, um das Skript zu speichern.

4. Bericht lesen

   Wenn der Durchlauf abgeschlossen ist, erscheint der Bericht mit Links in der Sitzung. Behauptungen, die der Gegenprüfung nicht standgehalten haben, werden automatisch herausgefiltert.

Im Gegensatz zu einem normalen Chat mit einer einzelnen Websuche parallelisiert /deep-research Suchanfragen eigenständig und gleicht Widersprüche zwischen Quellen ab. Ich verwende den Befehl, um mich vor dem Schreiben eines Leitfadens mit einem Thema vertraut zu machen: So bekomme ich bequem ein Gefühl für den Tokenverbrauch, bevor ich einen Workflow skaliere.

Ultracode: Der Modus, in dem Claude entscheidet, wann ein Workflow gestartet wird#

Ultracode kombiniert zwei Dinge: maximalen Reasoning-Aufwand und die Erlaubnis für Claude, selbst Workflows zu starten. Standardmäßig führt selbst /effort xhigh zu einem normalen Gespräch: Claude denkt länger nach, behält die Schritte aber weiterhin im eigenen Kontext. Ultracode erlaubt Claude zusätzlich, eine Aufgabe selbst in einen Workflow umzuwandeln, sobald es erkennt, dass eine Sitzung nicht ausreicht.

/effort ultracode

Wenn der Modus aktiviert ist, kann eine Anfrage zwei oder drei Workflows hintereinander starten: Einer untersucht die Codebasis, ein anderer nimmt eine Änderung vor, und ein dritter versucht in einem separaten Durchlauf, sie zu widerlegen. Es ist dasselbe Muster „mehrere unabhängige Versuche ⇒ abschließende Synthese“, nur musst du die einzelnen Phasen nicht mehr manuell starten.

Der Preis liegt auf der Hand: Jede Anfrage dauert länger und kostet mehr als mit /effort high. Im Hintergrund laufen mehrere Durchläufe mit jeweils eigenen Grenzen, und Anthropic selbst empfiehlt ultracode nicht als Standardmodus. Er gilt nur für die aktuelle Sitzung und wird in der nächsten zurückgesetzt.

Wenn du zur Routinearbeit zurückkehrst, schaltet /effort high ultracode aus, und die Sitzung wird wieder zu einem normalen Chat mit Subagents. Bei Modellen, die xhigh nicht unterstützen, wird die Option ultracode unter /effort gar nicht angezeigt.

Grenzen, Tokens und Stolperfallen beim ersten Durchlauf#

Die Laufzeit setzt folgende festen technischen Grenzen:

• Bis zu 16 gleichzeitig laufende Agents. Auf Geräten mit wenigen Prozessorkernen sind es weniger. Das ist ein lokales Ressourcenlimit.
• 1.000 Agents pro Durchlauf. Eine Schutzmaßnahme gegen Endlosschleifen: Wenn ein Skript endlos Agents startet, beendet die Laufzeit es.
• Während eines Durchlaufs kannst du nicht auf Nutzereingaben warten. Nur Tool-Berechtigungen können den Ablauf pausieren. Wenn du zwischen Phasen deine Zustimmung geben musst, teile die Arbeit in separate Workflows auf.
• Das Skript selbst hat keinen direkten Zugriff auf Dateien oder die Befehlszeile. Lesen, Schreiben und Ausführen von Befehlen übernehmen die Agents, die es startet. Das Skript koordiniert sie nur.
• Claude Code v2.1.154 oder höher ist erforderlich. Verfügbar in Pro, Max, Team und Enterprise (Pro wird über /config aktiviert) sowie über Claude API, Amazon Bedrock, Vertex AI und Microsoft Foundry.

Die wichtigste Warnung betrifft die Kosten.

Jeder Agent in einem Durchlauf verwendet das Sitzungsmodell, sofern das Skript eine Phase nicht einem anderen Modell zuweist. Prüfe vor einem großen Durchlauf /model: Wenn du bei Routineaufgaben normalerweise zu einem günstigeren Modell wechselst, können ultracode und /deep-research die Rechnung hochtreiben, falls du diese Prüfung überspringst. Du kannst Claude in deinem Prompt ausdrücklich bitten, „für Phasen, die nicht die maximale Leistungsfähigkeit benötigen, ein günstigeres Modell zu verwenden“ – das ist eine sinnvolle Möglichkeit, die Kosten zu steuern.

Wenn ein Durchlauf vom Kurs abkommt, öffne /workflows, wähle den Durchlauf aus und drücke x. Agents, die bereits fertig sind, behalten ihre Ergebnisse. Du kannst einen angehaltenen Durchlauf dort mit p fortsetzen oder Claude bitten, das Skript an derselben Stelle neu zu starten: Agents mit zwischengespeicherten Ergebnissen geben diese zurück, während die anderen live weiterarbeiten. Das funktioniert innerhalb einer Sitzung: Sobald du Claude Code verlässt, startet der Workflow in der nächsten Sitzung von vorn.

Wenn du lange Durchläufe planst, beginne mit der Anleitung So verbrauchst du nicht dein Claude-Code-Limit und dem Second Brain, damit der Workflow dank der richtigen Projektstruktur nicht das gesamte Repository in jeden Agent lädt.

So speicherst du deinen Workflow in einem Projekt#

Wenn Claude einen Workflow für eine wiederkehrende Aufgabe zusammengestellt hat (zum Beispiel zur Prüfung jedes Branches oder für ein regelmäßiges Sicherheitsaudit), kannst du das Skript speichern und musst die Aufgabe nicht jedes Mal erneut in Worten beschreiben.

1. /workflows öffnen

   Der Befehl zeigt eine Liste der letzten Durchläufe. Wähle mit den Pfeiltasten den gewünschten aus.

2. s drücken

   Ein Speicherdialog erscheint. Mit Tab wechselst du den Speicherort.

3. Ordner auswählen

   .claude/workflows/ liegt im Projekt und ist für alle sichtbar, die das Repository geklont haben. ~/.claude/workflows/ liegt in deinem Home-Verzeichnis, ist projektübergreifend verfügbar und nur für dich sichtbar.

4. Als Befehl aufrufen

   /[script_name] startet den Workflow mit demselben Skript wie beim ersten Mal. Wenn Workflows mit demselben Namen im Projekt- und Home-Ordner vorhanden sind, hat der Projekt-Workflow Vorrang.

Dadurch entsteht ein interessantes Muster: Eine Person im Team bringt einen Workflow einmal zum Laufen, committet ihn nach .claude/workflows/, und alle anderen Teammitglieder führen dieselbe Orchestrierung anschließend mit einem Befehl aus. Das Skript ist lesbares JavaScript: Du kannst es prüfen, bearbeiten und eine neue Version committen.

Wenn du einen gespeicherten Workflow zum ersten Mal in einem Projekt ausführst, zeigt Claude Code weiterhin einen Berechtigungsdialog an. Das Speichern des Skripts genehmigt es also nicht automatisch. Die Zustimmung erteilst du separat mit Yes, and don't ask again.

Für welche Aufgaben lohnen sich Workflows wirklich?#

Anthropic führt ausdrücklich die Einsatzszenarien auf, für die die Laufzeit entwickelt wurde:

• Audits der gesamten Codebasis – jeden Endpunkt, jede Datei und jede Funktion anhand einer Checkliste prüfen. Zum Beispiel nach fehlenden Auth-Prüfungen und doppelter Logik suchen oder die Sicherheit anhand der OWASP-Regeln überprüfen. Für jeden Checklistenpunkt wird ein eigener Agent gestartet.
• Umfangreiche Migrationen – Frameworks wechseln, eine veraltete API ablösen oder Tausende Dateien in eine andere Sprache portieren. Der Workflow verfolgt den Fortschritt, Agents bearbeiten Dateien parallel, und Agents zur Gegenprüfung suchen nach übersehenen Stellen.
• Recherche mit Gegenprüfung – eine Frage, für die Quellen aus verschiedenen Blickwinkeln und eine Einschätzung nötig sind, welche Behauptungen der Gegenprüfung standhalten. Das ist das grundlegende Szenario, für das der integrierte Workflow /deep-research entwickelt wurde.
• Ein komplexer Plan, den du aus mehreren unabhängigen Blickwinkeln entwerfen möchtest – der Workflow erstellt mehrere unabhängige Planentwürfe, gegnerische Agents prüfen sie, und eine Synthese wird geliefert. Das eignet sich, wenn „die Kosten eines Fehlers hoch sind und ein Durchlauf nicht ausreicht“.

Bei einer Aufgabe wie „einen Fehler beheben“ oder „eine Funktion hinzufügen“ sind Dynamic Workflows einer normalen Sitzung unterlegen: Der Tokenverbrauch lohnt sich nicht. Anthropic macht diesen Punkt in der Dokumentation deutlich: „Beginne mit einer eng umrissenen Aufgabe, um den Verbrauch kennenzulernen.“ Meine Faustregel: Bei weniger als 5 unabhängigen Teilaufgaben oder weniger als 50 Dateien reicht ein normaler Chat mit ein paar Subagents günstiger aus.

Wenn du ein Team in einem Enterprise-Tarif leitest, kann ein Administrator Workflows über verwaltete Einstellungen oder den Schalter auf der Claude-Code-Adminseite deaktiviert haben. Bevor du Workflows als „Lösung für alles“ betrachtest, prüfe, ob sie überhaupt aktiviert sind: /config → der Eintrag Dynamic workflows.

Finde weitere Materialien zur Arbeit mit Tools in der Ailoot-Dokumentation.