2026 年实际工作流程深度对比：Claude Cowork 对比 Kuse 对比 NotebookLM

AI 工具正在迅速超越聊天功能。在 2026 年，真正的问题不再是“哪个模型最聪明？”，而是“哪个工作流程真正能帮助我完成工作？”

Claude Cowork、Kuse 和 NotebookLM 代表了三种不同的人工智能驱动的知识工作方法：

• Claude Cowork 致力于在本地机器上进行代理执行
• Kuse 专注于基于 Web 的、以可交付成果为先的工作流程，具有共享和协作功能
• NotebookLM 强调研究意义构建和理解您的来源

它们有足够的重叠之处以进行比较，但在理念、执行和理想的用例方面存在深刻的差异。本指南将分解这些差异，以便您可以选择适合您实际工作方式的工具。

TL;DR：快速决策指南

如果您想要一个可以直接在本地文件上规划和执行复杂任务的 AI 代理，并且您对 macOS 桌面工作流程感到满意，请选择 Claude Cowork。

如果您想要一个基于 Web 的替代方案，该方案可以生成结构化的、可共享的可交付成果（Excel、Doc、PDF、HTML），而无需授予 AI 直接访问本地文件系统的权限，请选择 Kuse。

如果您的首要任务是理解、综合和探索信息，尤其是在研究的早期阶段，请选择 NotebookLM。

从高层次理解这三种产品

在比较功能之前，了解每种产品从根本上旨在优化什么会有所帮助。

1. Claude Cowork

Claude Cowork 是 Anthropic 试图将 Claude 从一个会话助手转变为更接近真正的数字同事的尝试。Cowork 建立在与 Claude Code 相同的代理架构之上，允许 Claude 规划、分解和执行多步骤任务，并可以直接访问用户选择的本地文件夹。

Claude Cowork 不再一次性地响应提示，而是将工作视为一项不断发展的任务。它可以分析您的请求，创建一个计划，将该计划分解为子任务，并在较长时间内执行这些子任务，同时让您随时了解情况并在需要时进行干预。

Claude Cowork 的目标是：

• 面向代理和执行
• 基于桌面（macOS 版 Claude Desktop）
• 针对长时间运行的任务和实际文件操作进行了优化

它的优势在于自主性和深度，但它也存在一些限制：它仅适用于 macOS，需要保持桌面应用程序打开，并且目前在跨会话共享、记忆和跨设备工作流程方面受到限制。

2. Kuse

Kuse 从不同的角度解决了同样的问题——人工智能辅助工作。Kuse 没有让 AI 代理随意访问您的文件系统，而是提供了一个基于 Web 的工作空间，旨在将明确上传或引用的材料转化为结构化的、专业的输出。

Kuse 背后的核心思想是，大多数用户不需要 AI 在他们的文件夹中漫游——他们需要可靠的、格式良好的可交付成果，以便他们可以审查、共享和迭代。Kuse 强调模板、输出格式和清晰度，而不是自主执行。

Kuse 的目标是：

• Web 优先和跨设备（Windows 和 macOS）
• 以可交付成果为导向，具有通用输出的模板
• 专为共享和协作而设计
• 在模型之间具有灵活性（Claude、GPT、Gemini）

Kuse 没有取代本地工作流程，而是位于它们的顶层，使其更适合团队工作流程、面向客户的工作，以及输出质量和可共享性比原始代理自主性更重要的情况。

3. NotebookLM

NotebookLM 是 Google 的 AI 驱动的研究和学习工作空间。它的目标不是执行任务或生成最终的可交付成果，而是帮助用户更有效地理解和探索他们自己的源材料。

NotebookLM 将所有响应都基于用户提供的来源。它擅长摘要、问答、可视化映射和结构化笔记，使其特别适用于学生、研究人员和任何处理复杂材料的人。

NotebookLM 的目标是：

• 基于来源并且了解引用
• 探索性而非以执行为中心
• 专为生产前的理解而设计

它在工作流程的早期阶段表现出色，但特意避免了完整的文档创建、自动化或任务执行。

核心工作流程理念比较

每个工具中实际发生的工作方式

1. Claude Cowork：在本地文件上进行代理任务执行

Claude Cowork 将您的输入视为任务，而不是消息。当您描述一个结果时——组织一个文件夹、生成一个电子表格、起草一份报告——Claude 首先分析该请求，然后创建一个计划。

对于复杂的工作，它将该计划分解为子任务，协调它们（有时是并行的），并在运行在您计算机上的虚拟机 (VM) 中执行它们。因为 Cowork 可以访问您明确授予的本地文件夹，所以它可以读取现有文件、编辑它们，并将完成的输出直接写回您的文件系统。

这使得 Cowork 在以下方面尤其强大：

• 长时间运行的、多步骤的工作流程
• 涉及许多本地文件的作业
• 输出必须直接位于您的计算机上的任务

同时，这种模式需要谨慎。如果指示，Claude 可能会采取潜在的破坏性操作（例如删除文件），并且如果桌面应用程序关闭，会话将结束。Cowork 是一个研究预览版，在共享、内存和跨设备同步方面存在限制。

2. Kuse：基于 Web 的、以可交付成果为先的工作流程

Kuse 从不同的假设开始：大多数人实际上不希望 AI 代理在他们的文件系统中漫游。他们想要干净的、结构化的输出，以便他们可以审查、共享和迭代。

在 Kuse 中，工作通常按如下方式流动：

1. 在基于浏览器的工​​作空间中上传或引用您的材料

2. 选择您要创建的输出类型

3. 使用模板生成结构化的可交付成果

4. 导出或共享结果

由于 Kuse 是基于 Web 的，因此它可以在 Windows 和 macOS 上运行，而无需安装。文件会被特意导入到工作空间中，这降低了意外更改本地文件的风险。输出旨在可共享，使 Kuse 更适合协作或面向客户的工作流程。

Kuse 并不旨在复制 Cowork 的本地代理执行。相反，它针对以下方面进行了优化：

• 输出清晰度和格式
• 协作和共享
• 跨模型和设备的灵活性

3. NotebookLM：基于来源的探索和意义构建

NotebookLM 并不试图执行任务或生成最终的可交付成果。它的优势在于帮助用户理解他们上传的内容。

您可以导入 PDF、文档或其他来源，NotebookLM 可以通过以下方式提供帮助：

• 生成摘要
• 回答严格基于您的来源的问题
• 创建可视化思维导图和结构化笔记
• 制作音频风格的概述

这使得 NotebookLM 非常适合早期研究、学习或综合想法——但它特意避免了完整的文档制作或任务执行。

工作流程演练：相同目标，三种方法

示例 1：分散的笔记 → 初稿报告

使用 Claude Cowork，您可以授予对包含笔记的文件夹的访问权限。Claude 分析文件，计划综合策略，并将报告草稿直接生成到您的本地文件系统中。输出感觉是自动化的和自主的，但需要仔细的指导。

使用 Kuse，您可以上传或引用笔记，选择报告模板，并生成结构化的草稿（Doc 或 PDF）。结果可以立即共享，并且更易于协同改进。

使用 NotebookLM，您可以探索笔记中的摘要、主题和联系——但您需要另一个工具将这种理解转化为正式报告。

示例 2：收据 → 费用电子表格

使用 Claude Cowork，将收据放置在本地文件夹中。Claude 提取数据，应用公式，并生成格式化的电子表格，直接保存到您的计算机上。

使用 Kuse，将收据上传到工作空间，选择 Excel 可交付成果，并生成干净的、结构化的电子表格以供导出或共享。

使用 NotebookLM，可以对收据进行摘要或探索，但该工具并非旨在生成结构化的财务输出。

示例 3：研究来源 → 演示文稿

使用 Claude Cowork，Claude 计划转换，并从笔记或成绩单生成幻灯片演示文稿文件，并将其本地保存。

使用 Kuse，您可以选择演示文稿可交付成果，并生成专为共享、审查和迭代而设计的结构化演示文稿。

使用 NotebookLM，您可以识别关键主题和结构——但演示文稿的创建发生在其他地方。

您应该选择哪个工具？

1. 如果您符合以下条件，请选择 Claude Cowork：

您希望 AI 代理在本地文件上执行复杂任务

您使用的是 macOS 并且对仅限桌面的工作流程感到满意

您重视代理规划和长时间运行的执行

2. 如果您符合以下条件，请选择 Kuse：

您想要一个基于 Web 的 Claude Cowork 替代方案

您需要结构化的可交付成果和模板

协作和共享很重要

您更喜欢将 AI 工作流程与本地文件系统分离

3. 如果您符合以下条件，请选择 NotebookLM：

您的主要目标是理解和综合信息

您处于早期研究或学习阶段

您还不需要最终输出

最终总结

Claude Cowork、Kuse 和 NotebookLM 不是可以互换的——它们代表了三种不同的人工智能辅助工作理念。

Cowork 问道：如果 AI 实际上可以为您完成工作会怎样？

Kuse 问道：如果 AI 帮助您可靠地生产和共享实际输出会怎样？

NotebookLM 问道：如果 AI 帮助您真正理解您正在阅读的内容会怎样？

选择合适的工具不是关于哪个工具“最好”——而是关于哪个工作流程与您今天的工作方式相匹配。

‍