Claude Code Subagent 教學：3 種適合場景
文 / Coolkid發布：2026-07-25 · 最後更新：2026-08-16閱讀約 8 分鐘
短答給趕時間的人：Claude Code Subagent 是在獨立對話空間裡處理一項工作的 AI 分身，完成後把結果帶回主對話。像我掃專案時，分身可以翻 50 個檔案，主對話只收 10 行摘要。一般 Subagent 不會看到主對話完整歷史，所以派工要寫齊背景、任務、邊界與回報格式。簡單問題別派，開分身也會消耗額度。
我第一次被 subagent 救到是掃專案。
當時的任務，是要 AI 盤點電腦裡幾十個資料夾。
如果在主對話裡直接做，翻出來的檔案內容全堆進對話裡，正事還沒開始，context(對話記憶)就滿了。
改成派分身去掃就不一樣。
分身翻分身的，我的主對話繼續做正事，幾分鐘後只收回一份盤點清單。
這篇講 Subagent 是什麼、3 種適合場景、派工單怎麼寫，以及我一次開 30 個分身後，25 個半路停下的額度教訓。
Claude Code Subagent 是什麼？先理解獨立 context
白話版：主對話是你面前的助理，Subagent 是它為一項明確工作找來的專門幫手。
一般 Subagent 會從獨立的 context 開始，不會直接繼承你和主對話的完整聊天紀錄。它拿到派工內容與可用的專案規則，做完再把結果交回來。
所以「獨立」不等於完全空白，也不等於什麼都會自動知道。派工內容沒寫的前情，不能期待它自己猜到。
Anthropic 的Subagent 官方文件把它定位成獨立對話空間、專用指令與工具權限的工作單位。若要完整帶入目前對話，現行版本另有 fork（帶著現有對話開分支）類型，兩者不要混為一談。
為什麼這樣設計反而是優點？
因為主對話的 context 有限，大量搜尋、日誌與中間結果都留在同一處，真正需要的決策容易被埋住。
「過程很吵、結論很短」的事，最適合外包。
翻幾十個檔案的過程留在分身那邊，主對話只接收最後結果，能降低搜尋過程佔用主對話 context 的程度。
一句話判斷：工作可以獨立完成，而且你只需要最後結果，就考慮 Subagent。過程需要頻繁來回、前後步驟共用大量脈絡，就留在主對話。
3 種最划算的場景：什麼時候該派分身？
| 場景 | 為什麼適合外包 | 我的真實用法 |
|---|---|---|
| 大量翻找 | 翻幾十個檔案只為一個答案，過程最佔記憶 | 掃整台電腦的專案資料夾做盤點 |
| 平行做事 | 幾件獨立的事同時跑，不用排隊 | 分身在掃資料，主對話同時改網站 |
| 獨立審查 | 白紙視角，不被主對話的既有假設帶著走 | 程式寫完，派一個沒參與的分身來挑毛病 |
反例也講清楚。哪些不該派？三兩句能解決的小事。
Subagent 有開場成本。它要讀派工內容、重新理解必要檔案，也可能需要額外確認權限。
簡單問題派工，常常比主對話直接做更慢，也會多消耗一次 context 與額度。
跟現實一樣。交辦一件事給新同事的成本，有時候比自己動手還高。
派工單少一塊，分身就會自己猜
一般 Subagent 不會看到主對話完整歷史。它能不能做對，首先取決於你送過去的派工內容。
我現在會寫 4 塊：背景是什麼專案、任務要完成什麼、邊界有哪些不能碰、回報要用什麼格式。
少了背景會答錯題，少了邊界容易改太多，少了回報格式則可能帶回一大段你用不到的過程。
壞派工：「幫我查一下那個問題」
(分身：哪個問題？什麼專案？查到要給你什麼？)
好派工：「掃 C:\projects\my-site 這個資料夾，
這是我的部落格網站專案(背景)。
對每個子資料夾回報：名稱、用途一句話、
用到什麼工具(任務+回報格式)。
排除 node_modules(邊界)。」我踩過的坑就是壞派工那句：「幫我查一下那個問題」。
分身根本不知道「那個」是哪個。回來的答案完全不能用。
後來我把每張派工單都當作寫給「第一天上班的新同事」。
他很聰明，但他不知道你腦袋裡的任何前情提要。
另一個用錢學到的教訓：分身也燒額度。
我曾經一口氣派 30 個分身跑批次任務，跑到一半撞上週使用上限，25 個死在半路。
這是我自己的實測，不是每個方案都固定有相同數字。能確定的是分身仍會使用模型與工具，用量不會憑空消失。
大批次派工前，我現在會先縮小每批數量，要求失敗清單，並保留主對話可以接手的進度。
把常用分身寫成職位：專案用與個人用分開
每次派工都重寫一次背景很煩？
專案專用的職位放在 .claude/agents/，可以跟專案一起版本控制。每台電腦都要用的個人職位放在 ~/.claude/agents/。每個 Markdown 檔用前置設定寫名稱、用途、工具與模型，正文則是工作規則。
新版 Claude Code 不再用 /agents 開互動式建立精靈。你可以直接叫 Claude 建立職位檔，再打開檔案核對名稱、描述、工具權限與工作規則。想看獨立審查怎麼實際落地，可以接著看AI 寫完、另一個分身審查的流程。
概念跟 skills 一脈相承：skills 是把 SOP 寫成檔案，agents 是把「職位」寫成檔案。
第一次建立 agents 資料夾後，如果當前 session 找不到新職位，重開 Claude Code 再試。這比反覆改召喚句更快排除載入問題。
MCP、Skills、Hooks、Subagent 的角色不同：MCP 接外部工具，Skills 放可重用做法，Hooks 在事件發生時執行規則，Subagent 則隔離一項工作。
四樣都用不代表一定更有效。只在問題真的需要時加，否則載入成本、額度與排錯面也會一起變大。
你的角色會從只下指令，變成切工作範圍、寫派工單、驗收結果的人。分身數量不是成果，能不能把結果接回主線才是。
Claude Code Subagent 是在獨立 context 裡處理一項工作的 AI 分身，完成後把結果帶回主對話。它適合大量翻找、獨立審查與互不相依的工作，不適合需要頻繁來回或共用大量脈絡的小事。派工單要寫齊背景、任務、邊界與回報格式。分身仍會消耗額度，我曾一次派 30 個，最後 25 個因用量限制停在半路。常用職位可放在專案的 .claude/agents/ 或個人的 ~/.claude/agents/。
名詞解釋
- subagent（子代理）
- AI 派出去的分身：主對話把一件事外包給另一個獨立的 AI 執行，做完只回報結果，不佔用主對話的記憶空間。
- context（上下文視窗）
- AI 一次能「記在腦中」的內容上限，包含你說的話、它讀的檔案跟對話紀錄。塞滿了就會忘掉前面的事，這就是長對話後 AI 開始恍神的原因。
- token（字元計費單位）
- AI 讀寫文字的計量單位，一個中文字約 1-2 個 token。訂閱方案的用量限制、API 的計費都是按 token 算，所以「講重點、少貼無關內容」直接等於省錢。
- skill（技能包）
- Claude Code 的知識外掛：一個資料夾放一份說明書（SKILL.md），教 AI 特定領域的做事方法。對到相關任務時 AI 會自己翻出來照著做。
- hook（掛鉤）
- 在工具的固定時機（開始對話、寫完檔案、結束回合）自動執行你指定動作的機制。像是幫 AI 設「進門要換鞋」的家規，設一次每次都自動生效。
- MCP server（工具伺服器）
- 照 MCP 標準做好的工具接口，一個 server 提供一組能力（查資料庫、發訊息、控制瀏覽器）。裝上它，AI 就多一套能直接使用的工具。
- MCP（Model Context Protocol）
- 讓 AI 工具安全連接外部服務（瀏覽器、行事曆、資料庫）的通用接口標準，由 Anthropic 推出。
- SOP（標準作業流程）
- 把一件事該做的步驟寫成固定順序，照著跑就不會漏掉哪一步。跟「筆記」的差別是它有順序、而且每次都照同一套走。
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隨喜斗內
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常見問題FAQ
Claude Code 的 subagent 是什麼？
Subagent 是在獨立對話空間裡處理一項工作的 AI 分身，完成後把結果帶回主對話。它不會直接繼承主對話完整歷史，所以適合大量翻找、獨立審查與可單獨完成的工作。需要完整沿用目前對話脈絡時，要改用 fork，也就是帶著現有對話開分支的類型。
Subagent 跟直接在主對話做事差在哪？
差在 context 與工作邊界。Subagent 把搜尋過程與中間結果留在獨立 context，主對話只接結果。需要頻繁來回、前後步驟共用大量脈絡，留在主對話更省事。可以獨立完成、只要最後結果，才適合派分身。
Subagent 會共用我的額度嗎？
會。每個分身仍會使用模型與工具，用量不會憑空消失。我實際一次派 30 個分身，最後 25 個因撞到使用限制停在半路。這是個人實測，不代表每個方案都有相同數字。大批次要拆小、保留失敗清單與可接手進度。
怎麼讓 Claude Code 開 subagent？派工要注意什麼？
可以直接要求 Claude 使用某個 Subagent，或建立 .claude/agents/ 的專案職位。派工時寫齊背景、任務、不能碰的邊界與回報格式。一般 Subagent 不會看到主對話完整歷史，所以「幫我查剛剛那個問題」通常不夠。
看完這篇之前先確認:
- 常叫 AI 翻大量資料，主對話越聊越亂的人
- 聽過 subagent / agents 資料夾但不知道差在哪
- 想讓幾件事同時進行，不想排隊等一件做完
- 還不熟 Claude Code 基本操作 (先把基本對話用順)
- 任務都是三兩句能解決的小事 (直接問更快)
- 想找全自動不用動腦的包辦 (派工單還是要你寫清楚)