Claude 同事 對決 Kuse：檔案範圍與上下文控制

人工智慧工具越來越承諾「處理你的檔案」。但隨著人工智慧系統從被動的助理轉變為積極的執行者，一個更重要的問題浮出水面：應該允許人工智慧實際看到多少內容？誰來控制這個界線？

行業研究使這種擔憂變得具體。根據最近的企業人工智慧報告，文件密集型工作流程佔每日知識工作的 60% 以上，但它們也是人工智慧驅動的錯誤、幻覺和意外修改最常發生的領域。隨著組織採用代理式人工智慧功能——自動化規劃、文件編輯和任務執行——情境控制成為幕後最重要的設計決策之一。

這就是 Claude Cowork 和 Kuse 在根本上產生分歧的地方。

這兩種工具都能夠將混亂的輸入轉換為可用的輸出。但它們在檔案範圍和情境邊界方面做出了非常不同的架構選擇——這些選擇直接影響精度、安全性、合規性和使用者信任。

為什麼檔案範圍和情境控制是一項關鍵功能

理論上，更多的情境聽起來更好。但實際上，通常並非如此。

現代人工智慧系統不再僅限於總結文件或回答問題。它們可以規劃多步驟操作、生成新檔案、覆蓋現有檔案以及將操作連結在一起。在這個層面上，情境不僅僅是資訊——它是一種權威。

當人工智慧被賦予過於廣泛的存取權限時，在現實世界的商業環境中會出現以下幾種風險：

• 當模型試圖推斷不相關檔案的相關性時，注意力和推理能力可能會被稀釋
• 小的指令錯誤可能會在多個文件中傳播
• 敏感或不相關的材料可能會被無意中納入輸出中
• 審查和驗證人工智慧生成的工作的成本會急劇增加

同時，過於狹窄的情境可能會降低實用性，迫使用戶手動重新組裝人工智慧本可以幫助合成的資訊。

這種自主性與控制之間的緊張關係現在是人工智慧產品設計的核心。檔案範圍不再是技術實施細節；它是一項核心工作流程決策，它決定了人工智慧在專業環境中是否感覺值得信賴、可預測和安全。

更仔細地了解該功能背後的平台

什麼是 Claude Cowork？

Claude Cowork 代表 Anthropic 對於代理式執行的推動。它旨在將 Claude 從對話助理轉變為真正的「同事」，能夠代表使用者執行複雜的任務。

為了實現這一點，Claude Cowork 作為基於 macOS 的桌面系統運行，可以存取使用者授權的本機資料夾。在這個範圍內，Claude 可以讀取現有檔案、修改它們、建立新的檔案，並將結果直接寫回磁碟。這種設計允許 Claude 規劃任務、將它們分解為子任務，並按順序或並行執行它們——通常是在長時間的會話中。

這種方法的優勢是顯而易見的：Claude Cowork 可以在大量相互關聯的檔案中運作，並執行原本需要手動協調的工作。其缺點是情境預設為廣泛，並且系統依賴使用者的判斷、明確的指令和仔細的監督來防止錯誤蔓延。

什麼是 Kuse？

Kuse 從不同的角度看待同樣的問題。Kuse 並未授予人工智慧對檔案系統的環境存取權限，而是圍繞基於瀏覽器的工作區內的有意輸入選擇而構建。

使用者明確上傳或引用他們希望人工智慧處理的材料。人工智慧的情境僅限於這些輸入——不多也不少。從那裡，Kuse 專注於將經過整理的情境轉換為結構化的專業交付成果，例如 Excel 檔案、文件、PDF 或 HTML 輸出。

這種設計反映了一種信念，即情境應該由人來定義，而不是由人工智慧來推斷。Kuse 優先考慮可預測性、可審查性和協作性，從而更容易與團隊成員或客戶共享輸出，而無需暴露本機檔案系統或不相關的材料。

功能內部：情境在實踐中如何確定範圍

Claude Cowork：資料夾層級感知

在 Claude Cowork 中，情境從資料夾開始。一旦使用者授予存取權限，Claude 就可以推斷該目錄中的所有內容，形成自己對哪些檔案對於給定任務重要的理解。當資訊分散在許多文件中並且檔案之間的關係對於結果至關重要時，這尤其有效。

然而，這種力量伴隨著複雜性。人工智慧必須推斷相關性，這意味著情境可能會變得嘈雜。模糊的指令可能會導致意外的編輯，並且錯誤可能會在被注意到之前波及多個檔案。Claude 透過顯示其計畫並在採取重大行動之前詢問來降低這些風險，但範圍本身仍然有意廣泛。

Kuse：明確的檔案層級情境

Kuse 有意縮小範圍。情境是在檔案或輸入集層級定義的，並且人工智慧永遠看不到使用者未明確提供的任何內容。這使得輸出更可預測且更容易驗證，尤其是在精度很重要時。

透過優化與單個文件或資料集的一次深度互動，Kuse 強調結構和清晰度，而不是探索。人工智慧不會嘗試在檔案系統中漫遊或猜測哪些內容可能相關。相反，它專注於從明確界定的輸入中產生高品質的輸出——這種權衡有利於控制和可靠性。

功能比較：檔案範圍和情境控制

哪種方法效果更好？

答案取決於您希望人工智慧擁有多少自主權——以及您願意與其分擔多少責任。

如果您的工作需要人工智慧代理來推斷許多本機檔案、採取主動，並以最少的人工干預執行長時間運行的任務，那麼 Claude Cowork 更廣泛的範圍是一個強大的優勢。

如果您的首要任務是可預測性、安全性和明確的界線——尤其是在協作、受監管或面向客戶的工作流程中——Kuse 的明確情境控制通常是更合適的選擇。

最終結論

Claude Cowork 將情境視為人工智慧可以探索的東西。

Kuse 將情境視為人類應該定義的東西。

沒有哪種理念是普遍更好的。它們針對不同類型的工作、不同的風險承受能力和對人工智慧自主性的不同期望進行了優化。

隨著人工智慧繼續更接近執行而不是協助，了解工具如何確定範圍和控制情境可能比為其提供支援的模型更重要。

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