克勞德同事：8個真實用例，展示主動式AI的真正能力

Claude Cowork 不僅僅是附加到聊天介面上的另一個 AI 功能。 這是 Anthropic 迄今為止最具體的嘗試，旨在回答許多團隊在 2026 年提出的實際問題：當 AI 真正完成端到端的工作時，它實際上是什麼樣子的？

Claude Cowork 由 Anthropic 構建，超越了建議和起草。 它計劃任務、隨著時間推移執行任務，並直接在您的機器上生成完成的輸出。 以下是八個真實、可重複的使用案例，說明 Cowork 在實踐中如何運作，以及為什麼它感覺與傳統 AI 工具有根本的不同。

1. 將雜亂的下載資料夾變成結構化的檔案

Claude Cowork 最簡單也最令人大開眼界的使用方法之一，就是大規模的文件整理。

您可以授予 Claude 存取雜亂的本機資料夾（例如，您的「下載」目錄）的權限，並要求它按類型、日期或專案整理所有內容。 Claude 會掃描整個資料夾，識別檔案名稱和檔案元資料中的模式，然後建立一個乾淨的目錄結構。 檔案會被一致地重新命名，重複的檔案可以被標記，並且可以生成摘要文件來解釋所做的事情。

由於 Claude 直接在您的檔案系統上工作，因此這不是模擬預覽。 這些變更是真實、持久且可立即使用的，如果手動清理，可能需要數小時。

2. 收據和螢幕截圖 → 可用的費用試算表

Claude Cowork 擅長將非結構化輸入轉換為結構化輸出。

對於費用追蹤，您可以將螢幕截圖、PDF 或掃描的收據放入本機資料夾中，並要求 Claude 建立費用報告。 Claude 提取商家名稱、日期、金額和類別，然後生成格式化的 Excel 試算表，其中包含總計和公式。

與傳回 CSV 或文字表格的基於聊天的工具不同，Cowork 輸出一個功能齊全的試算表，該試算表直接儲存到您的機器上，可以立即開啟、編輯或提交。

3. 從本機檔案（論文、筆記、PDF）進行研究整合

Claude Cowork 對於上下文分佈在多個檔案中的研究密集型工作流程尤其有效。

如果您有一個包含學術論文、訪談記錄或內部研究筆記的資料夾，您可以要求 Claude 綜合主要主題、比較發現或生成結構化報告。 Claude 會讀取所有授權的檔案，識別關係，並組裝一個連貫的敘述。

這不僅僅是摘要。 Cowork 可以組織章節、突出矛盾，並揭示只有在同時考慮多個來源時才會出現的模式。

4. 會議記錄和謄本 → 可操作的摘要

對於在本地儲存會議記錄或謄本的團隊，Claude Cowork 可以將原始記錄轉換為可操作的內容。

您可以要求 Claude 分析會議檔案並產生：

• 高階主管摘要
• 行動項目清單
• 決策日誌
• 後續任務大綱

Claude 計劃轉換、處理每個檔案，並將結構化文件直接輸出到您的工作目錄中，從而減少了「會議已發生」和「工作繼續進行」之間的摩擦。

5. 從分散的筆記中起草第一份報告

當您的輸入不完整或雜亂無章時，Claude Cowork 會發光發熱。

如果您有分佈在文字檔案、Markdown 文件或 Word 草稿中的粗略筆記，Claude 可以將它們綜合到第一份報告中。 它會識別重疊的想法、以邏輯方式組織章節，並產生您可以進一步完善的可讀草稿。

由於 Cowork 將此視為一項任務，而不是一次性的回應，因此它可以跨檔案迭代、重新審視先前的步驟，並確保輸出從頭到尾保持一致。

6. 本機資料集的資料清理和轉換

對於使用本機資料集的分析師，Claude Cowork 可以處理繁瑣的資料準備任務。

您可以要求 Claude 清理 CSV 檔案、正規化欄、偵測離群值或產生衍生指標。 Claude 會逐步執行轉換，並輸出已清理的資料集或可供分析的試算表。

這對於探索性分析特別有用，在這種情況下，重複的手動清理會減慢進度。

7. 從筆記或謄本建立簡報投影片

Claude Cowork 也可以產生準備好用於簡報的材料。

給定本地儲存的筆記、研究摘要或謄本，Claude 可以計劃投影片結構，並生成一個具有明確定義部分簡報檔案。 結果是一個有形的投影片檔案，而不僅僅是投影片文字，您可以立即開啟和編輯。

此用例突顯了 Cowork 在端到端生產方面的優勢，而不僅僅是在構思方面。

8. 您不想照顧的長時間、多步驟任務

也許最重要的用例是最不引人注目的：讓 Claude 在您做其他事情時工作。

由於 Cowork 支援長時間運行的任務而沒有聊天超時，因此您可以分配複雜的工作，例如組織多年的檔案、綜合大型研究集合或生成多個可交付成果，然後離開。 Claude 執行計劃、顯示進度並完成工作，而無需持續互動。

在這一點上，Cowork 最像一個真正的工作夥伴，而不是助理。

這些用例揭示了關於 Claude Cowork 的什麼

在所有八個範例中，有幾個主題是一致的：

• 當輸出必須位於您的本機電腦上時，Claude Cowork 最強大
• 它擅長多步驟、多檔案工作流程
• 它優先考慮執行而不是互動
• 它需要信任、清晰度和仔細的權限範圍界定

這些是有意的權衡，而不是意外。

關於替代方案的簡短說明：Kuse 的適用之處

並非每個工作流程都受益於讓 AI 直接存取本機資料夾。 在協作、跨裝置或面向客戶的場景中，某些使用者更喜歡基於 Web 的工具，這些工具需要明確的檔案上傳並強調可共享的輸出。

這就是 Kuse 等平台發揮作用的地方。 Kuse 專注於將選定的輸入轉換為結構化的可交付成果，例如文件、Excel 檔案、PDF 或 HTML，可以在 Windows 和 macOS 上輕鬆共享和審閱，而不是代理本機執行。

對於重視控制、協作和可預測的輸出邊界的團隊，Kuse 代表了對 Cowork 更自主模型的補充替代方案。

最後的想法

Claude Cowork 的真正價值不是理論上的，而是實用的。 這八個用例展示了代理 AI 如何超越聊天並進入實際工作流程，從而在實際工作發生的地方產生有形的結果。

如果您準備好嘗試做工作而不是僅僅談論它的 AI，Claude Cowork 提供了對知識工作的未來可能樣子的最清晰的預覽之一。

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