Claude Cowork、Kuse 與 NotebookLM：2026 年真實工作流程深度比較

AI 工具正迅速地超越聊天功能。在 2026 年，真正的問題不再是「哪個模型最聰明？」，而是「哪個工作流程真正能幫助我完成工作？」

Claude Cowork、Kuse 和 NotebookLM 代表了三種截然不同的 AI 知識工作方法：

• Claude Cowork 致力於在您的本機電腦上進行代理式執行
• Kuse 專注於基於網路、以可交付成果為先的工作流程，並具備分享和協作功能
• NotebookLM 強調研究、理解您的來源並從中領會意義

它們之間的重疊性足以引發比較，但在哲學、執行和理想的使用案例方面卻存在深刻的差異。本指南將分解這些差異，以便您可以選擇適合您實際工作方式的工具。

TL;DR：快速決策指南

如果您想要一個 AI 代理，可以直接在本機檔案上規劃和執行複雜的任務，並且您對 macOS 桌面工作流程感到滿意，請選擇 Claude Cowork。

如果您想要一個基於網路的替代方案，可以產生結構化的、可共享的可交付成果（Excel、Doc、PDF、HTML），而無需授予 AI 直接存取您本機檔案系統的權限，請選擇 Kuse。

如果您的首要任務是理解、綜合和探索資訊，尤其是在研究的早期階段，請選擇 NotebookLM。

從高層次理解這三種產品

在比較功能之前，了解每種產品從根本上旨在優化什麼會有所幫助。

1. Claude Cowork

Claude Cowork 是 Anthropic 嘗試將 Claude 從對話助理轉變為更接近真正的數位同事的產品。Cowork 基於與 Claude Code 相同的代理架構，允許 Claude 規劃、分解和執行多步驟任務，並可直接存取使用者選擇的本機資料夾。

Claude Cowork 不會一次回應一個提示，而是將工作視為一個不斷發展的任務。它可以分析您的請求、創建計畫、將該計畫分解為子任務，並在較長的時間內執行這些子任務，同時讓您隨時了解情況，並在需要時允許介入。

Claude Cowork 的設計意圖是：

• 代理式和以執行為導向
• 基於桌面（macOS 版 Claude Desktop）
• 針對長時間執行的任務和實際檔案操作進行了優化

它的優勢在於自主性和深度，但也存在一些限制：它僅適用於 macOS，需要桌面應用程式保持開啟，並且目前在跨會話的共享、記憶體和跨裝置工作流程方面受到限制。

2. Kuse

Kuse 從不同的角度處理相同的問題：AI 輔助工作。Kuse 並未給予 AI 代理環境存取您檔案系統的權限，而是提供了一個基於網路的工作區，旨在將明確上傳或引用的材料轉換為結構化的專業輸出。

Kuse 背後的核心思想是，大多數使用者並不需要 AI 在他們的資料夾中漫遊，他們需要的是可靠、格式良好的可交付成果，可以審閱、分享和迭代。Kuse 強調範本、輸出格式和清晰度，而不是自主執行。

Kuse 的設計意圖是：

• 以網路為先和跨裝置（Windows 和 macOS）
• 以可交付成果為導向，提供常用輸出的範本
• 專為分享和協作而設計
• 跨模型（Claude、GPT、Gemini）的靈活性

Kuse 並非要取代本機工作流程，而是位於它們之上，使其更適合團隊工作流程、面向客戶的工作，以及輸出品質和可共享性比原始代理自主性更重要的情況。

3. NotebookLM

NotebookLM 是 Google 的 AI 驅動的研究和學習工作區。它的目標不是執行任務或產生最終的可交付成果，而是幫助使用者更有效地理解和探索他們自己的來源材料。

NotebookLM 將所有回應都建立在使用者提供的來源之上。它擅長摘要、問答、視覺化地圖和結構化筆記，使其特別適用於學生、研究人員和任何處理複雜材料的人。

NotebookLM 的設計意圖是：

• 以來源為基礎且具有引用意識
• 探索性而非以執行為中心
• 專為生產前的理解而設計

它在工作流程的早期階段表現出色，但刻意停止於完整的文件創建、自動化或任務執行。

核心工作流程哲學比較

工作如何在每個工具中實際發生

1. Claude Cowork：在本機檔案上執行代理式任務

Claude Cowork 將您的輸入視為任務，而不是訊息。當您描述一個結果時（組織資料夾、產生試算表、起草報告），Claude 首先分析請求，然後創建計畫。

對於複雜的工作，它將該計畫分解為子任務，協調它們（有時是並行的），並在您電腦上執行的虛擬機器 (VM) 內執行它們。由於 Cowork 可以存取您明確授予的本機資料夾，因此它可以讀取現有檔案、編輯它們，並將完成的輸出直接寫回您的檔案系統。

這使得 Cowork 特別適用於：

• 長時間運行的多步驟工作流程
• 涉及許多本機檔案的工作
• 輸出必須直接位於您電腦上的任務

同時，此模型需要謹慎。如果指示，Claude 可以採取潛在的破壞性操作（例如刪除檔案），並且如果桌面應用程式關閉，則會話結束。Cowork 是一個研究預覽版，在共享、記憶體和跨裝置同步方面存在限制。

2. Kuse：基於網路、以可交付成果為先的工作流程

Kuse 從一個不同的假設開始：大多數人實際上不想要一個 AI 代理在他們的檔案系統中漫遊。他們想要的是乾淨、結構化的輸出，可以審閱、分享和迭代。

在 Kuse 中，工作通常按如下方式進行：

1. 在基於瀏覽器的工作區中上傳或參考您的材料

2. 選擇您要創建的輸出類型

3. 使用範本生成結構化的可交付成果

4. 匯出或分享結果

由於 Kuse 是基於網路的，因此它可以在 Windows 和 macOS 上運行，而無需安裝。檔案會被有意地引入到工作區中，這降低了意外的本機檔案更改的風險。輸出旨在可共享，這使得 Kuse 更適合協作或面向客戶的工作流程。

Kuse 並不旨在複製 Cowork 的本機代理執行。相反，它針對以下方面進行了優化：

• 輸出清晰度和格式
• 協作和分享
• 跨模型和裝置的靈活性

3. NotebookLM：以來源為基礎的探索和理解

NotebookLM 並不試圖執行任務或產生最終的可交付成果。它的優勢在於幫助使用者理解他們上傳的內容。

您可以匯入 PDF、文件或其他來源，NotebookLM 通過以下方式提供幫助：

• 生成摘要
• 回答嚴格基於您的來源的問題
• 創建視覺化思維導圖和結構化筆記
• 產生音訊風格的概述

這使得 NotebookLM 非常適合早期研究、學習或綜合想法，但它刻意停止於完整的文件生產或任務執行。

工作流程演練：相同的目標，三種方法

範例 1：分散的筆記 → 初稿報告

使用 Claude Cowork，您可以授予對包含筆記的資料夾的存取權限。Claude 分析檔案、規劃綜合策略，並將草稿報告直接生成到您的本機檔案系統中。輸出感覺是自動化和自主的，但需要仔細的指示。

使用 Kuse，您可以上傳或參考筆記，選擇報告範本，並生成結構化的草稿（Doc 或 PDF）。結果可以立即分享，並且更容易協作修改。

使用 NotebookLM，您可以探索筆記中的摘要、主題和聯繫，但您需要另一個工具將這種理解轉化為正式報告。

範例 2：收據 → 費用試算表

使用 Claude Cowork，收據會被放置在本機資料夾中。Claude 提取資料、應用公式，並生成格式化的試算表，直接儲存到您的電腦上。

使用 Kuse，收據會上傳到工作區，選擇 Excel 可交付成果，並生成乾淨、結構化的試算表以供匯出或分享。

使用 NotebookLM，可以摘要或探索收據，但該工具並非設計用於產生結構化的財務輸出。

範例 3：研究來源 → 簡報投影片組

使用 Claude Cowork，Claude 規劃轉換並從筆記或文字記錄生成投影片組檔案，並在本機儲存。

使用 Kuse，您可以選擇簡報可交付成果，並生成專為分享、審閱和迭代而設計的結構化投影片組。

使用 NotebookLM，您可以識別關鍵主題和結構，但簡報創建會在其他地方發生。

您應該選擇哪個工具？

1. 如果您符合以下條件，請選擇 Claude Cowork：

您想要一個 AI 代理在本機檔案上執行複雜的任務

您使用的是 macOS，並且對僅限桌面的工作流程感到滿意

您重視代理式規劃和長時間運行的執行

2. 如果您符合以下條件，請選擇 Kuse：

您想要一個基於網路的 Claude Cowork 替代方案

您需要結構化的可交付成果和範本

協作和分享很重要

您更喜歡將 AI 工作流程與您的本機檔案系統分離

3. 如果您符合以下條件，請選擇 NotebookLM：

您的主要目標是理解和綜合資訊

您處於早期研究或學習階段

您還不需要最終輸出

最終總結

Claude Cowork、Kuse 和 NotebookLM 並非可以互換，它們代表了三種不同的 AI 輔助工作哲學。

Cowork 提出：如果 AI 真的可以為您完成工作呢？

Kuse 提出：如果 AI 幫助您可靠地生產和分享真實的輸出呢？

NotebookLM 提出：如果 AI 幫助您真正理解您正在閱讀的內容呢？

選擇正確的工具並不是關於哪個工具是「最好的」，而是關於哪個工作流程與您今天的工作方式相符。

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