export const meta = {
name: ‘review-changes’,
description: ‘Review changed files across dimensions, verify each finding’,
phases: [{ title: ‘Review’ }, { title: ‘Verify’ }],
}

// Pipeline: items 流经 Review → Verify 两阶段，无 barrier
const DIMENSIONS = [
{key: ‘bugs’, prompt: ‘Find security and correctness bugs’},
{key: ‘perf’, prompt: ‘Find performance issues’},
]
const results = await pipeline(
DIMENSIONS,
d => agent(d.prompt, {
phase: ‘Review’,
schema: FINDINGS_SCHEMA,
}),
review => parallel(review.findings.map(f => () =>
agent(Verify: ${f.title}, {
phase: ‘Verify’,
schema: VERDICT_SCHEMA,
}).then(v => ({…f, verdict: v}))
))
)
const confirmed = results.flat().filter(Boolean)
.filter(f => f.verdict?.isReal)
核心特点：

编排逻辑是可执行的 JavaScript 代码
agent() — 生成一个子 Agent 执行特定任务
pipeline() — 流式多阶段处理，无同步屏障
parallel() — 并行执行多个任务，有同步屏障
phase() — 进度分组显示
log() — 实时日志输出
budget — Token 预算感知
支持 isolation: ‘worktree’ 隔离并行修改
OpenClaw.NET MetaSKILL：YAML 声明式 DAG
name: review-changes
kind: meta
composition:
steps:
- id: review_all
kind: fan_out
iterable: “[‘bugs’, ‘perf’, ‘security’]”
fan_out_max_concurrency: 3
fan_out_template:
kind: llm_chat
with:
instruction: “Review {{ item }} issues”
- id: verify_all
kind: fan_out
iterable: “{{ outputs.review_all | from_json }}”
fan_out_max_concurrency: 3
depends_on: [review_all]
fan_out_template:
kind: llm_chat
with:
instruction: “Verify finding: {{ item }}”
核心特点：

编排逻辑是声明式的 YAML
7 种步骤类型覆盖不同执行需求
depends_on 声明 DAG 依赖
fan_out 动态展开并行子步骤
routes 条件路由分支
on_failure 失败替换步骤
user_input 人机交互暂停点
二、核心差异矩阵
维度 Claude Code Workflows OpenClaw.NET MetaSKILL
编排语言 JavaScript（图灵完备） YAML（声明式，非图灵完备）
学习曲线 需要 JS 编程能力 需要理解 YAML 结构和运行时语义
表达力 极高：循环、条件、动态计算、try-catch 中等：DAG + 条件路由 + fan_out 覆盖主流场景
安全性 运行时沙箱约束（无文件系统/网络） 三步门禁：tool_allowlist + capabilities + MetaSkill.Enabled
状态恢复 会话级 checkpoint + resume SessionMetaRunRecord + CLI replay/reconstruct
审计能力 会话内追踪 持久化审计记录，CLI 可查询
超时保护 Agent 级超时 4 层保护：step / retry / session contract / agent loop
输出校验 JSON Schema（schema option） output_contract 每步 JSON Schema
并行策略 parallel() barrier, pipeline() streaming Wave-based 调度，同 wave 内并行
三、编排原语对比
Claude Code Workflows MetaSKILL 说明
agent(prompt, {schema}) kind: agent / kind: llm_chat 单次 LLM 调用或子 Agent
pipeline(items, stage1, stage2, …) depends_on 链 流式多阶段，无 barrier
parallel(thunks) fan_out + wave 调度 并行执行
while (condition) { agent() } 无原生循环 Workflows 支持图灵完备循环
if (result.foo) { … } routes / when 条件分支
phase(‘Verify’) 步骤分组（隐式） 进度组织
budget.remaining() timeout_seconds / contract 资源边界
— user_input 人机交互暂停
— on_failure 声明式失败替换
— skill_exec (子进程) 确定性脚本执行
四、设计哲学对比
Claude Code Workflows：程序员友好，最大化灵活
“编排就是代码” — 开发者用熟悉的 JavaScript 表达编排逻辑。循环、条件、递归、try-catch 全都可以。适合需要动态决策的复杂场景。

优势：

图灵完备，没有表达能力上限
开发者零学习成本（就是写 JS）
Token 预算感知，可动态调整策略
pipeline() 流式处理避免不必要的 barrier
代价：

脚本中的 bug 可能导致非预期行为
缺少声明式约束的编译期安全性
没有 user_input 暂停点
不持久化审计记录
OpenClaw.NET MetaSKILL：安全第一，声明即约束
“声明就是约束” — 用 YAML 描述 DAG 结构，运行时保证执行正确性。适合需要长期维护、多人协作的生产工作流。

优势：

解析时 DAG 验证（环路检测、5 条 on_failure 约束）
三步安全门禁保证工具访问范围
7 种步骤类型精细控制执行成本
4 层超时保护
完整审计追踪 + CLI replay/reconstruct
双运行时（AgentRuntime + MafAgentRuntime）
代价：

表达能力限于 DAG（无循环，元技能不能调用元技能）
学习 YAML 结构和 7 种步骤类型
需要 OpenClaw.NET Gateway 运行时
五、适用场景
场景 推荐
快速审查 PR、寻找 bug Claude Code Workflows（灵活的 ad-hoc 脚本）
多维度研究分析 Claude Code Workflows（循环探索、动态调整）
生产环境 CI/CD 工作流 MetaSKILL（审计、CLI、持久化）
需要人机交互暂停审批 MetaSKILL（user_input 检查点）
多人长期维护的重复任务 MetaSKILL（声明式修改边界清晰）
需要跨运行时一致执行 MetaSKILL（双运行时 parity 保证）
一次性探索性分析 Claude Code Workflows
确定性脚本 + LLM 混合编排 MetaSKILL（skill_exec + llm_chat 混合）
六、互补关系
两者不是竞争，而是覆盖编排光谱的两端：

Claude Code Workflows 覆盖会话内动态编排 — 开发者用 JS 快速表达意图，适合探索性工作
MetaSKILL 覆盖持久化生产编排 — 声明式定义，运行时保证审计、安全、可恢复
理想的组合：用 Claude Code Workflows 做原型和探索，模式稳定后用 MetaSKILL 模板固化成可审计、可回放的生产级工作流。

总结
Claude Code Workflows MetaSKILL
编排形式 JavaScript 可执行脚本 YAML 声明式 DAG
图灵完备 是 否（DAG，无循环）
声明期验证 运行时 解析时 + 运行时
安全门禁 沙箱 三步 tool_allowlist + capabilities + policy
审计持久化 会话内 持久化 + CLI 查询
人机交互 无原生暂停点 user_input 检查点
Token 预算感知 budget 全局变量 4 层超时保护
部署方式 Claude Code CLI 会话 .NET Gateway 服务器
最适合 探索性、一次性、程序员驱动 生产级、可审计、长期维护