Claude 同事对决 Kuse：文件范围与上下文控制

AI 工具越来越多地承诺“处理您的文件”。但随着 AI 系统从被动助理转向主动执行者，一个更重要的问题出现了：AI 实际上应该被允许看到多少信息？谁来控制这个边界？

行业研究使这种担忧变得具体。根据最近的企业 AI 报告，文档密集型工作流程占日常知识工作的 60% 以上，但同时也是 AI 驱动的错误、幻觉和意外修改最常发生的地方。随着组织采用代理型 AI 功能——自动化规划、文件编辑和任务执行——上下文控制成为幕后最关键的设计决策之一。

这就是 Claude Cowork 和 Kuse 在根本上的分歧之处。

这两种工具都能够将混乱的输入转化为可用的输出。但它们在文件范围和上下文边界方面做出了截然不同的架构选择——这些选择直接影响精度、安全性、合规性和用户信任。

为什么文件范围和上下文控制是一项关键功能

理论上，更多的上下文听起来更好。但在实践中，往往并非如此。

现代 AI 系统不再局限于总结文档或回答问题。它们可以计划多步骤操作，生成新文件，覆盖现有文件，并将操作链接在一起。在这个层面上，上下文不仅仅是信息，更是一种权限。

当 AI 被赋予过于广泛的访问权限时，在现实世界的商业环境中会出现以下几种风险：

• 当模型试图推断不相关文件之间的相关性时，注意力和推理能力可能会被稀释
• 小的指令错误可能会在多个文档中传播
• 敏感或不相关的材料可能会被无意中纳入输出中
• 审查和验证 AI 生成工作的成本会急剧增加

与此同时，过于狭窄的上下文会降低实用性，迫使用户手动重新组合 AI 本可以帮助合成的信息。

这种自主性与控制之间的紧张关系现在是 AI 产品设计的核心。文件范围不再是一个技术实现细节；它是一个核心工作流程决策，决定了 AI 在专业环境中是否感觉值得信赖、可预测和安全。

深入了解该功能背后的平台

什么是 Claude Cowork？

Claude Cowork 代表了 Anthropic 向代理型执行的推进。它旨在将 Claude 从一个对话式助手转变为一个能够代表用户执行复杂任务的真正“同事”。

为了实现这一点，Claude Cowork 作为一个基于 macOS 的桌面系统运行，可以访问用户授权的本地文件夹。在该范围内，Claude 可以读取现有文件、修改它们、创建新的工件，并将结果直接写回磁盘。这种设计允许 Claude 计划任务、将其分解为子任务，并按顺序或并行执行它们——通常是在扩展的会话中进行。

这种方法的优势是显而易见的：Claude Cowork 可以在大量相互关联的文件中运行，并执行原本需要手动协调的工作。缺点是上下文默认情况下很广泛，系统依赖于用户的判断、清晰的指令和仔细的监督来防止错误蔓延。

什么是 Kuse？

Kuse 从不同的角度处理相同的问题。Kuse 不是授予 AI 对文件系统的环境访问权限，而是围绕浏览器内工作区中的有意的输入选择而构建的。

用户显式上传或引用他们希望 AI 处理的材料。AI 的上下文仅限于这些输入——不多也不少。从那里，Kuse 专注于将精心策划的上下文转化为结构化的、专业的交付物，例如 Excel 文件、文档、PDF 或 HTML 输出。

这种设计反映了一种信念，即上下文应该由人类定义，而不是由 AI 推断。Kuse 优先考虑可预测性、可审查性和协作性，从而更容易与团队成员或客户共享输出，而无需暴露本地文件系统或不相关的材料。

功能内部：如何在实践中确定上下文范围

Claude Cowork：文件夹级别的感知

在 Claude Cowork 中，上下文从一个文件夹开始。一旦用户授予访问权限，Claude 就可以推理该目录中的所有内容，形成自己对哪些文件对给定任务重要的理解。当信息分散在许多文档中，并且文件之间的关系对于结果至关重要时，这尤其有效。

然而，这种能力伴随着复杂性。AI 必须推断相关性，这意味着上下文可能会变得嘈杂。模糊的指令可能会导致意外的编辑，并且错误可能会在多个文件中蔓延，然后才被注意到。Claude 通过呈现其计划并在采取重大行动之前征求意见来减轻这些风险，但范围本身仍然有意广泛。

Kuse：显式的文件级别上下文

Kuse 有意缩小了范围。上下文是在文件或输入集级别定义的，并且 AI 永远不会看到用户没有明确提供的任何内容。这使得输出更可预测且更易于验证，尤其是在精度很重要时。

通过优化与单个文档或数据集的深度交互，Kuse 强调结构和清晰度，而不是探索。AI 不会尝试在文件系统中漫游或猜测可能相关的内容。相反，它专注于从明确界定的输入中生成高质量的输出——这种权衡有利于控制和可靠性。

功能比较：文件范围和上下文控制

哪种方法效果更好？

答案取决于你希望 AI 拥有多少自主权——以及你愿意与它分担多少责任。

如果你的工作需要 AI 代理跨多个本地文件进行推理、采取主动，并以最少的人工干预执行长时间运行的任务，那么 Claude Cowork 更广泛的范围是一个强大的优势。

如果你的首要任务是可预测性、安全性和明确的界限——尤其是在协作的、受监管的或面向客户的工作流程中——那么 Kuse 的显式上下文控制通常更适合。

最终看法

Claude Cowork 将上下文视为 AI 可以探索的东西。

Kuse 将上下文视为人类应该定义的东西。

没有哪种理念是普遍更好的。它们针对不同类型的工作、不同的风险承受能力以及对 AI 自主性的不同期望进行了优化。

随着 AI 继续更接近执行而不是辅助，了解工具如何确定范围和控制上下文可能比驱动它的模型更重要。

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