如何正確設定Cowork?專家「上手30分鐘」教學:懂得跟Cowork協作,才是真正掌握AI的人!
如何正確設定Cowork?專家「上手30分鐘」教學:懂得跟Cowork協作,才是真正掌握AI的人!

2026 年是 AI 代理爆發元年,工作者及企業關注的問題已轉向「AI 如何代理我們完成工作」。

時常在 X 上分享最新 AI 工具指南的 Nav Toor 近期於 X 上發表《如何正確設定 Claude Cowork(儘管你不在,它也能幫你完成工作)》(暫譯,原文為 How to set up Claude Cowork the right way(so it actually does your work while you step away))。他在文中開宗明義點出:「2026 年真正掌握 AI 的人,並非寫出最巧妙提示詞的人,而是那些懂得如何與 Cowork 協作的人。」這表明:AI 不再只是對話框裡的聊天機器人,而應成為能「代理」重複性工作的數位同事。

Claude Cowork 是什麼?它與其他 AI 工具有什麼不同?

與大眾慣用的網頁版 Claude.ai 不同,Claude Cowork 是 Anthropic 將其專業開發工具(Claude Code)重新構建後的用戶端版本。核心價值在於,即使是不具備軟體工程背景的一般商務人士,也能透過簡單介面驅動 AI 代理。

市面上主流的 AI 工具(如 ChatGPT、Gemini)目前仍以「對話框」為核心,需要使用者來回與其互動才可完成任務;然而,Claude Cowork 則展現了強大的「代理執行力」,除了回答使用者問題外,更能跨出對話框,在獲得授權後主動操作你的電腦環境,讓 AI 接手代理你的工作。

Claude Cowork 五大核心特色一次看

Nav Toor 將 Claude Cowork 的高效表現歸功於以下五項核心能力,這也是它領先其他工具的技術門檻:

1.檔案系統存取(File System Access): 具備讀取與寫入電腦本機內容的權限。這意味著它能直接處理你桌面上的文件(如請它整理桌面上凌亂的資料夾),而非僅限於手動上傳至雲端的資料。

2.確認機制(AskUserQuestion): 為了避免 AI 盲目執行造成錯誤,當指令不明確或涉及不可逆的執行操作時(如刪除資料),它會主動提問,而非依賴「猜測」來工作,大幅提升準確度。

3.擴充功能(Plugins): 提供針對特定職位(如銷售、財務、法律)量身定制的專業工具包,讓 Claude 瞬間具備該領域的專家知識與技能。

4.全域指示(Instructions): 建立「永久記憶」。透過設定,Claude 在每次對話開啟時都會自動載入你的身份背景與偏好,無需重複解釋。

5.即時工具串接(Connectors): 實現與 Slack、Google Drive、Notion 等超過 50 個主流工具的即時連動,讓數據可跨平台使用,無需手動複製貼上。

簡單來說,Claude Cowork 在運作時遵循 「擬定計劃 ➔ 使用者確認 ➔ 自動執行」 的邏輯。它會在背景完成如自動讀取、修改或建立檔案等複雜任務,最後直接將成果呈現在你的電腦中。

目前,此功能主要支援 macOS 桌面版應用程式,且需訂閱 Claude Pro(月付 USD$20,約 NTD$600)以上方案方可啟動。

延伸閱讀:Claude Cowork是什麼?Cowork教學:簡報、報帳、整理雲端硬碟5個超實用場景

Claude Cowork 安裝指南:30 分鐘、5 步驟即可搞定!

要將 Claude Cowork 轉化為你工作中不可或缺的高產出數位夥伴,並非難事。以下是 Nav Toor 分享的系統化設定流程教學:

0-5 分鐘:基礎安裝與環境準備

首先,前往 claude.com/download 下載適合個人作業系統(macOS 或 Windows)的桌面應用程式。安裝後,在應用程式頂端切換至「Cowork」模式,這將開啟其檔案存取與擴充功能的權限。

前往桌面版 Claude 下載連結:請點我

5-10 分鐘:建立「上下文資料夾」

在電腦中建立一個名為「Claude Context」的資料夾,同時開啟文字編輯器存入以下三個 .md (Markdown) 格式檔案,以便未來 Claude 執行任務時讀取。

1. about-me.md: 輸入你的背景介紹,如身分、職責、專案背景與過往成功案例等。

2. brand-voice.md: 描述你的溝通習慣,如語調、常用辭彙、避諱語句,並可直接提供範例。

3. working-style.md: 規範協作邏輯。例如:輸出前是否需先提問?輸出格式偏好(長篇幅或精簡)?

(延伸閱讀|AI 代理會做事卻不懂為什麼!上下文圖譜是什麼?它為何讓「決策軌跡」成企業資產?

10-15 分鐘:設定全域指示

在桌面版應用程式中,前往「設定」>「協作」>「全域指示-編輯」。將上述三個 .md 格式檔案內容貼入。這麼做,將可確保每一次與 Claude 對話時,它已預先掌握「你是誰」、「你怎麼做事」與「你偏好的產出」的永久記憶,而無需重複解釋。

15-20 分鐘:執行第一個協作任務

選擇「Claude Context」資料夾,啟動對話並輸入:

閱讀此資料夾中的所有文件。然後幫我執行[輸入具體任務]。在開始前,請向我提出問題,以確保你能正確執行任務。

這種雙向確認機制是減少 AI 幻覺的最佳手段。Nav Toor 也建議使用者可以從自身熟悉的任務著手,如此將能更好地判斷任務執行結果是否正確。

20-25 分鐘:安裝擴充功能

擴充功能可以理解為預先設定好給 Claude Cowork 使用的專業工具包,為技能、斜線命令和子代理的集合,可讓其瞬間成為某個領域的專家。

點擊聊天列的「+」號進入擴充功能庫,使用者可以根據自身職位選擇對應工具。安裝後,在對話框輸入「/」即可查看專屬斜槓指令。

以下為 Anthropic 於 2026 年 1 月發布的 11 款官方擴充功能。

類別 功能
生產力 管理任務、行事曆、日常工作流程和個人背景
企業搜尋 在組織內的工具和文件中查詢資訊
銷售 研究潛在客戶、準備交易、遵循預設銷售流程
財務 分析財務、構建模型、追蹤關鍵指標
資料 查詢、視覺化與解釋資料集
法律 審查檔案、標記風險、追蹤合規性
營銷 起草內容、計劃活動、管理發布
客戶支援 對問題、響應草案和表面解決方案的分級處理
產品管理 編寫規格、確定優先次序和跟蹤進度
生物學研究 搜尋文獻、分析結果和計劃實驗
擴充建立/自定義 從頭開始建立和自定義新擴充功能

25-30 分鐘:連結雲端協作工具

最後,前往「設定」>「連接器」,連結外部工具如:Slack、Google Drive 或 Notion 等。你可以試著詢問:「搜尋我過去 7 天的 Slack 訊息,摘要需跟進的事項。」你會發現 AI 能直接跨平台提取即時數據,而你不會被要求複製或貼上任何內容。

花 30 分鐘,開始打造你的數位助理吧

「我只關心在 2026 年,什麼才能真正讓知識更快、更好地發揮作用。」Nav Toor 指出,在講求工作效率、生產力的時代,工作者不應再將時間浪費在格式整理、資料比對等重複性行政庶務上。

如果你想開始加速效率及生產力,現在就參考上述 5 個步驟,下載桌面版程式,從建立三個基礎 Markdown 檔案開始吧。30 分鐘後,你將獲得一位 24 小時待命,並且深諳你工作邏輯的專業數位夥伴,而你也將可以從每日重複性庶務中解放。

原文請見:How to set up Claude Cowork the right way(so it actually does your work while you step away)

延伸閱讀:Claude桌面版三大功能模式:Chat、Cowork、Code差在哪?一次搞懂最適合你的AI工作流

2026有哪些免費線上課程?Claude、Gemini、微軟⋯各大平台AI課程一次收

參考資料:Claude cowork-plugins

(本文初稿為 AI 編撰)

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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