Claude Code ने Dynamic Workflow फीचर पेश किया

• Claude Code अब बड़े और जटिल engineering tasks को, जिन्हें एक single agent से संभालना मुश्किल होता है, दर्जनों से लेकर सैकड़ों parallel sub-agents में बांटकर प्रोसेस कर सकता है
• एक ही session में orchestration script को dynamically लिखकर parallel sub-agents चलाता है, और परिणाम उपयोगकर्ता तक पहुँचाने से पहले खुद verify करता है
• Jarred Sumner द्वारा Bun को Zig से Rust में port करने के मामले में, लगभग 7.5 लाख lines of Rust code 11 दिनों में लिखी और merge की गईं, और मौजूदा test suite का 99.8% pass हुआ
• Max·Team प्लान और API users के लिए यह default रूप से enabled है, जबकि Enterprise में admin को अलग से enable करना होगा; और Claude Code CLI, Desktop, VS Code extension सभी में supported है
• सामान्य Claude Code sessions की तुलना में token consumption काफी बढ़ जाता है, इसलिए सलाह है कि पहले स्पष्ट दायरे वाले tasks से शुरुआत करें

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Dynamic Workflow क्या है

• यह फीचर उन tasks के लिए है जिन्हें single agent की single-pass processing से संभालना कठिन होता है—खासकर complex और legacy codebases में bug hunting, सैकड़ों files को छूने वाले migrations, और multi-angle stress testing
• Claude prompt के आधार पर dynamically plan बनाता है, task को subtasks में तोड़ता है, और उन्हें parallel sub-agents में बांट देता है
• हर agent समस्या को स्वतंत्र दृष्टिकोण से देखता है, दूसरे agents उसके परिणामों को खारिज करने की कोशिश करते हैं, और यह प्रक्रिया उत्तर converged होने तक दोहराई जाती है
• प्रगति real time में save होती रहती है, इसलिए काम रुक जाने पर शुरुआत से दोबारा शुरू करने की बजाय वहीं से resume किया जा सकता है
• coordination conversation के बाहर होती है, इसलिए task का आकार बढ़ने पर भी plan पटरी से नहीं उतरता

सपोर्टेड प्लेटफ़ॉर्म और उपयोग का तरीका

• यह research preview के रूप में Claude Code CLI, Desktop, और VS Code extension में उपलब्ध है
• समर्थित प्लेटफ़ॉर्म: Claude API, Amazon Bedrock, Vertex AI, Microsoft Foundry
• लागू प्लान: Max, Team, Enterprise (admin enable करने पर)
• शुरू करने के दो तरीके:
  • Claude से सीधे workflow बनाने के लिए कहना (उदाहरण: "Create a workflow")
  • Claude Code की dedicated setting ultracode enable करना — यह effort menu में उपलब्ध है; effort level को xhigh पर सेट करने के बाद Claude खुद तय करता है कि workflow इस्तेमाल करना है या नहीं
• बेहतर अनुभव के लिए auto mode enable करने की सलाह दी गई है
• पहली बार workflow चलाने पर Claude Code execution details दिखाता है और user confirmation मांगता है
• organization admin managed settings में workflows को disable कर सकते हैं
• Enterprise plan में launch default disabled है, और admin इसे Claude Code settings में बदल सकते हैं

मुख्य उपयोग के मामले

• पूरे codebase में bug hunting, profiler-based optimization audit, और security audit: services और repos को parallel में scan करना, फिर हर finding की स्वतंत्र verification करना; authentication checks, input validation, और unsafe patterns की व्यापक जाँच
• large-scale migration और modernization work: हजारों files में फैले framework replacement, API deprecation handling, और language porting को end-to-end संभालना
• ऐसे critical tasks जिनमें double verification जरूरी हो: जब गलत उत्तर की कीमत बहुत अधिक हो, तो independent attempts और जानबूझकर परिणाम तोड़ने की कोशिश करने वाले adversarial agents के जरिए verification

Bun rewrite का उदाहरण

• Jarred Sumner ने Dynamic Workflow का उपयोग करके Bun को Zig से Rust में port किया
• लगभग 7.5 लाख lines of Rust code लिखी गईं, मौजूदा test suite का 99.8% pass हुआ, और first commit से merge तक 11 दिन लगे
• हर workflow में भूमिकाएँ इस तरह बाँटी गईं:
  • पहला workflow: Zig codebase के सभी struct fields के लिए उपयुक्त Rust lifetime mapping
  • दूसरा workflow: सभी .rs files को संबंधित .zig files के समान behavior वाले ports के रूप में लिखना; सैकड़ों agents ने parallel काम किया और हर file पर 2 reviewers लगाए गए
  • fix loop: build और test suite दोनों pass होने तक दोहराया गया
  • porting पूरी होने के बाद overnight workflow ने अनावश्यक data copies को संभाला और final review के लिए PR बनाया
• यह अभी production deployment से पहले के चरण में है, और Jarred Sumner बाद में अलग से विस्तृत जानकारी साझा करेंगे

उपयोग करते समय सावधानियाँ

• सामान्य Claude Code sessions की तुलना में token consumption काफी बढ़ जाता है
• सलाह है कि पहले स्पष्ट दायरे वाले tasks से शुरुआत करें, usage का अंदाज़ा लें, और फिर विस्तार करें

[zero0000]

यह अपने-आप model चुन लेता है, इसलिए token की खपत उम्मीद से ज़्यादा नहीं बढ़ती।