Kerja Selari dengan Claude Code: worktree, Agen dan Workflows

Bahan praktikal tentang kerja dengan agen secara selari: dokumentasi Ailoot.

Panduan ini menghimpunkan pengalaman praktikal dan peta penggunaan alat. Kandungannya merangkumi empat primitif rasmi Claude Code, peta kegunaannya, serta rangka kerja anti-gembar-gembur tentang bilangan agen selari yang benar-benar diperlukan oleh vibe coder. Semua angka dan petikan memaut kepada sumber primer daripada Anthropic.

Apakah multi-agent dalam Claude Code, dan mengapa ia bukan “1000 agen”#

Persediaan multi-agent ialah persediaan yang membahagikan tugasan kepada beberapa aliran kerja bebas, setiap satunya mengendalikan bahagiannya sendiri dan memulangkan hasil. Contoh paling mudah: anda menulis frontend dalam satu tetingkap Claude Code dan backend dalam tetingkap lain pada mesin yang sama, dengan repositori git dikongsi antara kedua-duanya. Itu sudah dikira multi-agent, walaupun perkataan “orkestrasi” tidak perlu digunakan.

Persediaan yang lebih rumit: dalam satu sesi Claude Code, anda melancarkan lima subagen dengan peranan berbeza (pembangun frontend, pembangun backend, penyemak keselamatan, penguji, penulis dokumentasi), dan setiap seorang memulangkan bahagiannya kepada perbualan yang dikongsi. Pendekatannya tetap multi-agent, cuma dengan satu titik kawalan.

Lebih rumit lagi: anda memberitahu Claude, “jalankan audit keselamatan mingguan terhadap semua 500 fail dalam projek saya,” lalu Claude menulis skrip orkestrator JavaScript. Runtime melancarkan beberapa dozen agen di latar belakang, setiap seorang mengaudit bahagiannya sendiri, kemudian agen bebas menyemak dapatan satu sama lain, dan anda menerima satu laporan. Itulah Dynamic Workflows, yang dikeluarkan oleh Anthropic pada 28 Mei 2026. Pecahan ciri yang terperinci terdapat dalam panduan Dynamic Workflows yang berasingan.

Perbezaan antara tiga senario ini bukan bilangan agen. Perbezaannya ialah siapa yang menentukan perkara yang akan dilakukan oleh agen seterusnya. Dalam senario pertama, anda yang menentukan. Dalam senario kedua, Claude menentukan semasa perbualan berlangsung. Dalam senario ketiga, skrip JavaScript yang ditulis oleh Claude menentukan.

“1000 agen” memang angka sebenar. Itulah had tertinggi bagi satu Dynamic Workflow dalam Claude Code. Dokumentasi rasmi Anthropic menyatakan:

Dengan kata lain, ini ialah perlindungan teknikal daripada tingkah laku yang tidak terkawal, bukannya beban kerja yang disyorkan. Dalam amalan, 95% tugasan boleh dikendalikan oleh 2–8 aliran kerja selari. Jika anda merancang lebih banyak, tanya diri anda dahulu apa yang akan dilakukan oleh agen itu.

4 primitif Claude Code: subagen, skills, agent teams dan workflows#

Claude Code mempunyai empat primitif rasmi untuk membahagikan satu tugasan antara beberapa agen. Anthropic menghimpunkannya dalam jadual perbandingan dalam dokumentasi Dynamic Workflows. Berikut perbandingan dalam bahasa mudah:

Setiap primitif ini menyelesaikan masalah yang berbeza. Subagen digunakan untuk menyerahkan 2–3 semakan dalam satu tugasan. Skills sesuai apabila anda mempunyai arahan sedia guna yang perlu diikuti oleh Claude (seperti “buat semakan PR menggunakan senarai semak ini”). Agent teams sesuai apabila beberapa bahagian produk berada dalam tetingkap berbeza dan anda memerlukan seorang penyelaras. Workflows sesuai apabila tugasan terlalu besar untuk satu tetingkap konteks.

Subagen diterangkan secara terperinci dalam panduan Claude Code Subagents 2026. Pepohon keputusan untuk “apa yang perlu digunakan bagi tugasan tertentu” terdapat dalam panduan Skills, Subagents, MCP, Plugins. Panduan ini menerangkan cara menggabungkannya menjadi persediaan multi-agent berasaskan git worktree.

Tahap 1: subagen dalam satu sesi—cara paling mudah untuk bermula#

Subagen ialah cara paling mudah untuk membahagikan tugasan. Perbualan utama bertindak sebagai penyelaras. Subagen ialah pekerja sementara yang dilancarkan oleh agen utama semasa kerja berlangsung.

Contoh khusus daripada projek yang diceritakan. Selepas draf pertama panduan disediakan, semakan dibuat begini: Claude menerima permintaan, “lancarkan enam subagen secara selari—seorang menyemak penanda AI, yang kedua kosa kata undang-undang, yang ketiga suara dan nada, yang keempat menyemak fakta dengan WebFetch, yang kelima menyemak struktur SEO, dan yang keenam menyemak ketepatan pautan silang.” Setiap seorang memulangkan laporan, kemudian suntingan dibuat.

Dari segi teknikal, ini dilakukan dengan fail dalam .claude/agents/[subagent-name].md yang menerangkan peranan dan alat. Panggilan dibuat melalui alat Agent dalam perbualan utama. Claude menentukan masa untuk menghantar permintaan kepada subagen.

Di mana ia berkesan. Tugasan yang melibatkan 3–7 semakan selari bagi satu artifak (kod, teks, reka bentuk). Setiap semakan bebas. Hasilnya muat dalam tetingkap konteks utama.

Di mana ia tidak lagi sesuai. Jika anda mempunyai lebih daripada 50 fail atau setiap semakan memerlukan konteks 50K token sendiri, tetingkap utama akan penuh. Anda memerlukan workflows atau agent teams.

Risiko utama. Setiap subagen menggunakan token secara berasingan. Jika anda melancarkan enam subagen pada projek dengan 200 fail dan setiap satu membaca semula kesemua 200 fail, anda membayar 6×. Jadi anda MESTI menyatakan dengan tepat fail yang perlu diperiksa oleh subagen. Lihat panduan Ke Mana Token Digunakan dalam Claude Code untuk butiran lanjut.

Tahap 2: git worktree—mengasingkan fail antara sesi selari#

Apabila subagen tidak mencukupi dan anda memerlukan dua instans Claude Code penuh dalam terminal berbeza untuk bekerja pada repositori yang sama, masalah klasik timbul. Kedua-duanya mula mengedit fail yang sama; satu menyimpan dahulu dan yang kedua menindih hasilnya. Seorang pelanggan bertanya kepada pasukan sokongan minggu lepas, “5 sedang menindih satu sama lain pada masa yang sama.”

Penyelesaiannya ialah git worktree. Ini ciri terbina dalam git yang membolehkan anda mempunyai beberapa salinan kerja bagi repositori yang sama, setiap satunya pada branch sendiri dan berkongsi repositori .git. Satu asal, direktori berbeza pada cakera, tanpa pertindihan fail. Mekanismenya diterangkan secara terperinci dalam panduan Git worktree dalam Claude Code.

Perintah untuk persediaan lima minit:

# Dari direktori projek utama
cd ~/projects/my-app

# Cipta worktree untuk feature/auth
git worktree add ../my-app-auth feature/auth

# Cipta worktree untuk feature/billing
git worktree add ../my-app-billing feature/billing

# Buka dua tetingkap terminal
cd ~/projects/my-app-auth && claude   # Claude Code pertama
cd ~/projects/my-app-billing && claude # Claude Code kedua

Setiap salinan berada pada branch sendiri. Setiap instans Claude Code menulis dalam direktorinya sendiri. Apabila tugasan selesai, jalankan git push dari branch tersebut, kemudian git worktree remove ../my-app-auth.

Perkara yang perlu diketahui. Worktree tidak menggandakan node_modules, .venv atau fail lain dalam .gitignore. Jika anda memerlukan kebergantungan yang berasingan (versi pustaka yang berlainan pada setiap branch), jalankan npm install secara berasingan dalam direktori baharu selepas worktree add.

Bilangan worktree bagi setiap orang. Berdasarkan tinjauan pasukan dari 2026, had praktikal ialah 4–8 worktree selari bagi setiap pembangun. Faktor pembatasnya bukan Claude, tetapi keupayaan seseorang menyemak dan menerima hasilnya. Jika anda mempunyai 10 worktree, semuanya sedang menunggu untuk disemak.

Dalam amalan yang diceritakan, orang biasanya menggunakan 2–3 worktree selari. Satu worktree utama untuk kerja aktif, satu sebagai sandaran bagi pembaikan segera, dan satu untuk eksperimen (ciri baharu yang anda belum pasti). Lebih daripada itu tidak diperlukan.

Tahap 3: agent teams—beberapa tetingkap, seorang agen ketua#

Agent teams ialah primitif yang agak baharu. Ideanya: seorang agen ketua menyimpan pelan bersama sebagai senarai tugasan, manakala beberapa sesi rakan setara dalam tetingkap berasingan mengambil tugasan yang diberikan oleh ketua. Mereka semua bekerja pada sistem fail yang sama dan boleh melihat artifak perantaraan satu sama lain.

Ini berguna apabila tugasan terbahagi kepada 3–5 aliran kerja besar yang masing-masing mengambil masa berjam-jam (memindahkan modul besar, menulis semula subsistem, menjalankan audit keselamatan penuh). Dalam keadaan itu, agen ketua menyimpan pelan dalam satu fail tugasan bersama pada laluan mutlak di luar worktree. Pekerja membaca laluan itu dan melaporkan hasil; ketua sahaja mengemas kini status bagi mengelakkan penulisan bersaing pada fail penyelarasan.

Dari segi teknikal, agent teams ialah beberapa tetingkap yang berjalan menggunakan git worktree dengan satu titik perancangan bersama. Dalam amalan, 80% orang mengurus agent teams secara manual (seperti diterangkan di atas dengan worktree) dan tidak menggunakan “rangka kerja pasukan” khusus. Itu tidak mengapa.

Jika anda tidak pasti sama ada anda memerlukan rangka kerja, hampir pasti anda tidak memerlukannya. Gunakan worktree secara manual dan seorang agen ketua dalam direktori utama.

Tahap 4: Dynamic Workflows—Claude menulis skrip orkestrasi JS#

Ketiga-tiga tahap di atas menyimpan pelan dalam perbualan: dalam fikiran agen utama atau dalam senarai tugasan agen ketua. Dynamic Workflows memindahkan pelan ke dalam kod. Claude menyatakan tugasan sebagai skrip JavaScript, runtime menjalankannya dalam persekitaran terpencil, hasil perantaraan disimpan dalam pemboleh ubah skrip dan bukannya konteks anda, dan sesi kekal responsif semasa agen bekerja di latar belakang.

Contoh khusus daripada dokumentasi rasmi. Anda berkata:

ultracode: audit every API endpoint under src/routes/ for missing auth checks

Claude menulis skrip JavaScript dengan logik lebih kurang begini: “ambil semua fail daripada src/routes/, bahagikannya kepada kumpulan 30 endpoint, jalankan satu agen bagi setiap kumpulan dengan semakan yang sama, kemudian jalankan dua agen penilai bebas terhadap dapatan mereka dan satukan laporan akhir.” Skrip itu berjalan. Anda menerima jadual hasil dan senarai endpoint yang sememangnya perlu disemak.

Di mana ia berkesan.

• Mengaudit seluruh projek untuk satu isu (keselamatan, penaipan, API lapuk).
• Migrasi besar (500+ fail yang tertakluk kepada peraturan yang sama).
• Soalan penyelidikan yang perlu disemak daripada beberapa sudut bebas (Anthropic melakukannya dalam perintah terbina dalam /deep-research).

Pecahan terperinci Dynamic Workflows, hadnya dan cara ultracode berfungsi terdapat dalam panduan berasingan tentang Dynamic Workflows dalam Claude Code.

Bila TIDAK patut menggunakannya. Apabila tugasan bersifat linear dan jelas. Workflow tidak diperlukan untuk tugasan seperti “siapkan komponen ini”. Workflow sesuai apabila tugasan terbahagi kepada 10+ subtugasan bebas dan anda memerlukan semakan silang antara tugasan tersebut.

Had utama. Workflow menggunakan jauh lebih banyak token berbanding sesi biasa. Anthropic mengesyorkan dalam dokumentasinya:

Dengan kata lain, jalankan workflow pertama pada satu direktori, bukan seluruh projek. Lihat kosnya, kemudian tentukan sama ada ia berbaloi untuk diperluas.

Outcomes: rubrik kriteria dan penyemak bebas#

Perkara paling berbahaya dalam kerja multi-agent ialah mempercayai hasil agen. Setiap agen memulangkan teks yang kelihatan seperti kerja yang sudah selesai. Petikan kelihatan benar, laporan kelihatan lengkap, migrasi kelihatan siap. Dengan seorang agen, anda boleh menyemaknya sendiri. Dengan 10 agen, anda tidak boleh—anda tidak akan mempunyai masa.

Anthropic menangani masalah ini dengan Outcomes, ciri Managed Agents yang dilancarkan pada 6 Mei 2026. Ideanya mudah: sesi itu mendapat agen KEDUA (penilai) yang tugas tunggalnya menyemak kerja agen pertama berdasarkan rubrik yang ketat.

Cara ia berfungsi dari segi teknikal. Anda menulis rubrik—dokumen markdown yang menyenaraikan secara terperinci maksud “selesai”, sumber yang perlu disemak dan label yang perlu digunakan. Platform secara automatik mencipta agen penilai dalam tetingkap konteks baharu. Agen itu hanya menerima rubrik dan hasil, tiada yang lain. Selepas setiap percubaan agen utama (penulis), penilai membaca semula hasil tersebut dan sama ada meluluskannya atau memulangkan senarai terperinci perkara yang masih belum lengkap.

Petikan daripada Anthropic Cookbook:

Angka impak sebenar: selepas Outcomes disepadukan ke dalam Claude Managed Agents, kadar penyelesaian tugasan syarikat AI Harvey meningkat kira-kira 6×. Di Wisedocs (dokumentasi perubatan), masa yang digunakan untuk menyemak dokumen berkurang sebanyak 50%. Angka ini daripada pengumuman rasmi ciri tersebut.

Perkara yang penting untuk vibe coder, bukannya perusahaan. Outcomes ialah satu corak, bukan sekadar ciri tertentu. Anda boleh mencipta agen penilai sendiri dengan menerangkan kriteria yang sama dalam .claude/agents/grader.md dan meminta agen utama menjalankannya selepas setiap percubaan. Cara ini berfungsi dengan apa-apa persediaan multi-agent, bukan Managed Agents sahaja.

Peraturan utama penulisan rubrik daripada cookbook ialah menyatakan sesuatu yang boleh disahkan, bukannya sesuatu yang umum. Bukan “semak sama ada taklimat merangkumi pengebilan,” tetapi “buka taklimat, cari bahagian tentang pengebilan dan sahkan bahawa bahagian itu menyatakan amaun dalam $ atau peratus hasil.” Arahan pertama membolehkan penilai membaca sepintas lalu dan menandakan kotak. Arahan kedua memaksanya membuka dokumen dan mencari nombor tertentu.

Antipola: “50 agen melakukan perkara mengarut”#

Inilah antipola utama multi-agent. Seseorang mengetahui bahawa Claude Code boleh menjalankan 16 agen serentak dan Dynamic Workflows boleh menjalankan 1000 bagi setiap larian, lalu dia duduk dan melancarkan kesemuanya. Kesannya: sifar. Penggunaan token: 10× sesi biasa.

Ujian mudah. Ambil sehelai kertas dan lukis satu kotak bagi setiap agen anda. Dalam setiap kotak, tulis:

1. Perkara yang dilakukannya dengan tepat (satu ayat).
2. Fail yang disentuhnya.
3. Perkara yang dipulangkannya.
4. Orang yang menyemaknya.

Jika anda tidak dapat menjawab walau satu pun soalan ini dalam 30 saat, anda tidak patut mempunyai agen itu. Peraturan ini terpakai pada setiap tahap: subagen, agent teams dan Dynamic Workflows.

Antipola kedua ialah menjalankan kerja secara selari sedangkan ia sepatutnya berurutan. Jika frontend memerlukan backend terlebih dahulu kerana ia membaca skema API, jangan jalankan kedua-duanya secara selari. Siapkan backend dahulu, kemudian frontend. Tugasan hanya patut dijalankan secara selari jika bebas antara satu sama lain.

Antipola ketiga ialah menggunakan multi-agent untuk meningkatkan kelajuan. Cara ini hanya berkesan setakat tertentu. Jika anda membahagikan tugasan kepada empat aliran kerja bebas, semuanya akan selesai dalam lebih kurang tempoh yang diperlukan oleh satu aliran kerja (ditambah sedikit masa penyelarasan). Tetapi jika terdapat 50 aliran pada satu mesin, setiap satunya berjalan lebih perlahan kerana berkongsi CPU. Had praktikal pada komputer riba ialah 4–6 instans Claude Code serentak; selepas itu, pendikitan prestasi bermula.

Berapakah kosnya, dan bagaimana mengelakkan had penggunaan cepat habis?#

Pada Mei–Jun 2026, industri berdepan kenyataan bahawa pengekodan AI lebih mahal daripada jangkaan.

Satu sesi sembang Claude Code biasa berharga pada kadar yang agak munasabah. Hidupkan Dynamic Workflows untuk seluruh repositori, dan anda akan menerima bil 20× lebih tinggi. Daripada dokumentasi rasmi Anthropic:

Perkara yang perlu dilakukan dalam amalan. Peraturan penjimatan daripada amalan yang diceritakan.

1. Nyatakan fail bagi setiap agen dengan tepat. Bukan “semak projek dan cari masalah,” tetapi “semak src/auth/*.ts dan pastikan setiap fungsi mengesahkan userId.” Prompt kedua memberikan kerja yang tepat seperti yang anda bayar.

2. Sentiasa cuba workflow pada satu direktori dahulu. Bukan keseluruhan src/. Mulakan dengan src/auth/. Jika anda suka hasilnya dan memahami kosnya, barulah gunakan pada skop yang lebih luas.

3. Gunakan /effort high secara lalai dan ultracode hanya dengan sengaja. /effort ultracode bermaksud xhigh serta orkestrasi automatik. Kosnya sangat tinggi. Gunakannya apabila tugasan benar-benar memerlukan beberapa aliran kerja selari.

4. Tukar subagen kepada model lebih kecil jika boleh. Jika enam subagen menyemak satu panduan, agen QA yang mencari AI dan penyemak pautan silang tidak memerlukan Opus. Sonnet sudah memadai. Ini mengurangkan penggunaan sebanyak 3–5×.

Panduan terperinci tentang penjimatan token terdapat dalam panduan Ke Mana Token Digunakan dalam Claude Code dan Cara Mengelakkan Had Claude Code Daripada Cepat Habis.

Tempat untuk bermula hari ini: senarai semak 30 minit#

1. Kemas kini Claude Code kepada v2.1.154+

   Ini ialah versi minimum yang menyokong Dynamic Workflows. Jalankan claude update dalam terminal.

2. Dayakan Dynamic Workflows dalam /config

   Ciri ini dilumpuhkan secara lalai pada pelan Pro. Buka /config, cari baris “Dynamic workflows” dan hidupkannya. Ciri ini sudah didayakan pada Max, Team dan Enterprise.

3. Cipta worktree pertama anda

   Dalam direktori projek utama, jalankan git worktree add ../<project>-experiment <branch>. Buka tetingkap terminal kedua dalam direktori itu. Jalankan claude.

4. Tambahkan senarai tugasan yang dikongsi

   Gunakan satu laluan mutlak di luar semua worktree. tasks.md dalam setiap worktree ialah fail berasingan dan tidak disegerakkan secara automatik. Jadikan sesi ketua satu-satunya penulis; pekerja membaca senarai bersama dan melaporkan hasil kepada ketua.

   Cipta direktori penyelarasan dan senarai tugasan sekali:

   mkdir -p "$HOME/projects/my-app-coordination"
   printf '%s\n' '# Tasks' '- Auth: assigned to the auth worktree' '- Billing: assigned to the billing worktree' > "$HOME/projects/my-app-coordination/tasks.md"
   

   Dalam terminal pertama:

   cd "$HOME/projects/my-app-auth"
   printf 'Shared task list: %s\n' "$HOME/projects/my-app-coordination/tasks.md"
   claude
   

   Dalam terminal kedua:

   cd "$HOME/projects/my-app-billing"
   printf 'Shared task list: %s\n' "$HOME/projects/my-app-coordination/tasks.md"
   claude
   

   Dalam kedua-dua sesi, berikan ejen laluan mutlak dikembangkan sama yang dicetak di atas: “Baca senarai tugasan bersama ini. Kerjakan tugasan dan fail diberikan sahaja. Jangan sunting senarai; laporkan siap dan halangan kepada ketua, yang memiliki kemas kini.” Sahkan kedua-dua ejen boleh membaca fail tepat itu sebelum bermula; permintaan kebenaran perlu diselesaikan untuk laluan itu. Senarai menyelaraskan status, sementara perubahan kod kekal dalam worktree berasingan.

5. Bekerja begini selama seminggu

   Jangan pasang pembalut GUI serta-merta. Luangkan seminggu bekerja secara manual dengan dua worktree. Anda akan nampak apa yang kurang; kemudian pilih alat untuk menangani masalah tertentu.

6. Hanya selepas itu dayakan `/effort ultracode`

   Pilih satu tugasan, seperti “cari semua endpoint API tanpa semakan auth dalam src/routes/.” Dayakan /effort ultracode. Lihat workflow yang ditulis oleh Claude, kosnya dan hasil yang dihasilkannya. Itulah Dynamic Workflow pertama anda.

Langkah seterusnya: memori antara sesi, Code Review, Multi-Agent v2#

Perkara yang muncul pada Mei–Jun 2026 dan hala tuju multi-agent dalam Claude Code.

Managed Agents dengan Dreaming. Dilancarkan pada 6 Mei 2026 di Code with Claude. Proses berjadual yang membaca transkrip terdahulu agen antara sesi, mengenal pasti corak berulang dan mengemas kini memorinya. Penyelesaian tugasan syarikat AI perundangan Harvey meningkat enam kali ganda secara khusus selepas Dreaming. Masih dalam pratonton penyelidikan.

Outcomes sebagai ciri Managed Agents. Diterangkan di atas. Ciri ini tersedia melalui Claude Agent SDK, bukan secara langsung dalam CLI Claude Code. Anda boleh menggunakan corak yang sama secara manual dengan subagen penilai sekarang.

Multi-Agent Orchestration v2 dalam Claude Agent SDK. Seorang agen ketua sendiri menyerahkan tugasan kepada subagen dengan menggunakan sistem fail yang dikongsi. Ini satu langkah daripada “lancarkan N subagen secara manual” kepada “huraikan tugasan, dan ketua menentukan sendiri kepada siapa dan bagaimana tugasan patut diserahkan.” Jika anda baru belajar tentang subagen, jangan risau tentang v2 dahulu. Pelajari corak klasik—“satu agen utama + 3–5 subagen dengan peranan”—dan beralih kepada v2 secara semula jadi dalam 3–6 bulan.

Code Review oleh sekumpulan agen. Anthropic mengumumkan ciri semakan kod automatik apabila PR dibuka di Code with Claude. Sekumpulan agen AI menyemak diff secara selari, mencari pepijat, mengesahkan dapatan sesama sendiri dan menyusunnya mengikut tahap keseriusan. Tersedia pada Team dan Enterprise, belum tersedia pada Pro.

Plugin Marketplace. Dilancarkan pada 23 Mei 2026 dalam v2.1.128-136. Sesetengah plugin marketplace ialah persediaan multi-agent siap guna (parallel-review, security-audit, migration-helper). Anda boleh memasangnya dengan /plugin install <name>@claude-plugins-official dan melihat cara ia disusun—cara yang baik untuk belajar menulis sendiri.

Multi-agent dalam Claude Code masih berupa himpunan primitif pada tahap kematangan yang berbeza. Subagen dan git worktree stabil, terbukti dan berfungsi di mana-mana. Agent teams separuh automatik dan separuh manual. Dynamic Workflows masih dalam pratonton penyelidikan dan berubah dengan pantas. Managed Agents v2 hanya untuk perusahaan. Ini bermakna dalam tempoh setahun akan datang, persediaan optimum untuk vibe coder bukan keluaran terkini, tetapi persediaan minimum yang diperlukan untuk tugasan tertentu. Dua worktree dan satu subagen penilai mencukupi untuk sebulan kerja aktif. Tambahkan kerumitan hanya apabila anda mula berasa terbatas.

Persediaan yang berfungsi untuk vibe coding#

Bahan praktikal: dokumentasi Ailoot.

Lebih banyak bahan dan alat: Ailoot.