丟掉提示詞吧!Cowork實戰技巧:建立核心資料夾、把背景知識寫成.md檔,4步驟操作一次學
丟掉提示詞吧!Cowork實戰技巧:建立核心資料夾、把背景知識寫成.md檔,4步驟操作一次學

當大家還在埋頭苦學如何寫出完美提示詞(Prompt)、努力想當個稱職的「AI 詠唱師」時,職場的遊戲規則似乎又改變風向了。

知名科技專欄作家 Ruben Hassid 近期發布了一篇引發熱議的實戰指南,直指 Anthropic 最新推出的「Claude Cowork」模式,提出了一項將 AI 變成全職助理的實用工作流。

Hassid 指出,對於非程式開發者的知識工作者來說,現在最重要的不是去撰寫越長越好的提示詞,而是將心力放在「 建置上下文環境」 ,只要給足背景資料和極短的指令,AI 就能產出極具個人風格、高品質的專業成果。

建立專屬資料夾,代替冗長提示詞

Hassid 認為,相較一般 AI 工具依賴冗長提示詞的聊天模式,Cowork 允許使用者在電腦建立專屬資料夾,並放入 Markdown (標記語言) 格式的個人背景、寫作風格規範、過往作品範本等,Claude 在每次任務前會主動讀取這些檔案,並將輸出成果直接存回指定的輸出資料夾。

整個流程不需要使用者持續在場,也不需要每次重新輸入個人背景或作業規範,與傳統聊天介面每次對話時,都要再三重複說明的模式截然不同,也能減少文字覆滿濃濃 AI 塑膠味。

怎麼在 Cowork 設定資料夾?4步驟操作一次看懂

首先,下載 Cowork 桌面應用程式(支援 macOS 與 Windows),並開通 Pro 方案,月費 20 美元(約新台幣 650 元),目前沒有開放給免費版使用。

操作:開啟後,畫面上方有三個分頁:Chat、Cowork、Code,點選 Cowork。接著選擇「模型選擇 Opus 4.6」,並開啟「Extended thinking(擴展思維)」。

設定成功後就能開始以下步驟:

Step 1:建立4大核心資料夾

要讓 Cowork 發揮全力,必須先建立一個乾淨、有邏輯的資料夾架構,並限制 AI 的讀寫權限,避免弄亂輸入的檔案。

操作:在電腦裡建立一個名為「CLAUDE COWORK」的主資料夾,裡面再細分四個子資料夾:

  • ABOUT ME(個人背景)
    存放個人背景介紹與寫作風格規範,供 Claude 建立對使用者的基本認識
  • PROJECTS(專案)
    依專案分類存放進行中的工作素材,包含簡報、參考文件、客戶需求說明等。
  • TEMPLATES(範本)
    存放過去品質較高、結構值得複用的成品。Claude 學習的是格式邏輯,不會直接複製內容。
  • CLAUDE OUTPUTS(AI 輸出區)
    Claude 所有產出的檔案都會存在這裡,是唯一可以被寫入的資料夾,其他三個為唯讀。

Step 2:建立2份最關鍵的文字檔

Hassid 特別強調2個關鍵檔案: about-me.md(個人背景、工作優先事項)與 anti-ai-writing-style.md(禁止 AI 語氣的寫作規範) 。他指出,一份優質的 .md 情境檔案,效果勝過 50 次隨機上傳。

什麼是 .md 檔?即純文字檔,只是副檔名改成 .md。用記事本或任何文字編輯器都能建立,方便 Claude 讀取。

操作:資料夾建好後,在 ABOUT ME 裡放以下2份檔案:about-me.md
與 anti-ai-writing-style.md。

檔案一:about-me.md

在檔案一寫下三項內容:

  1. 你的工作是什麼
  2. 偏好的溝通風格(正式程度、重點偏好、慣用格式等)
  3. 貼上一段你寫過、覺得不錯的文字作為範例

這份檔案讓 Claude 知道你的背景資訊,之後所有任務的語氣和方向都會以此為基礎。

檔案二:anti-ai-writing-style.md

明列不希望出現的寫作模式,例如:

  • 不要出現「值得注意的是」、「毫無疑問」等空洞的開場白
  • 不要用條列式代替思考
  • 不要用「這展示了 AI 的強大潛力」這類空話結尾

負面規範的效果往往優於正面描述,明確的禁止清單能有效收斂輸出風格。

Step 3:加入 Ruben Hassid 原創的「全域指令」

為了讓 AI 完全遵守資料夾的運作邏輯,Hassid 設計了一套專屬的全域指令(Global Instructions)。在 Cowork 的設定中貼上這段由他原創的規則後,指令會永遠生效。

這段指令會強制 Claude 在開始任何任務前,必須先讀取「ABOUT ME」,
如果有專案則讀取「PROJECTS」。輸出檔案只能放在「CLAUDE OUTPUTS」,且必須遵守特定的命名規則(例如 專案名_內容類型_v1.md)。

最關鍵的原則,如果任務不清楚,必須使用工具提問,絕對不能用空泛的廢話填補;並且只要交付工作,不要給出多餘的解釋。

操作:在 Cowork 的設定頁面,找到「Edit Global Instructions」,貼入以下指令:

工作守則

每次任務開始前

  1. 先讀取 ABOUT ME/ 資料夾,了解使用者背景與風格。
  2. 若任務涉及特定專案,讀取 PROJECTS/ 中對應的子資料夾。
  3. 若任務有對應的內容類型,讀取 TEMPLATES/ 中相關範本的結構邏輯(僅學結構,不複製內容)。

資料夾規則

  • ABOUT ME/、TEMPLATES/、PROJECTS/ → 唯讀,不可新增或修改任何檔案
  • CLAUDE OUTPUTS/ → 所有產出檔案統一存放於此,每個專案建立對應子資料夾

檔名規則

所有產出檔案命名格式:專案名_內容類型_v1.副檔名
若同名檔案已存在,版本號遞增(v2、v3…)

執行原則

  • 需求不明確時,使用 AskUserQuestion 工具向使用者確認,不自行補充假設
  • 直接交付成果,不過度說明執行過程
  • 不可刪除任何檔案

4. 使用「萬用提問提示詞」執行

Hassid 在文章中提到,改變工作模式最關鍵的一步,在於不要自己把需求寫死,讓 AI 主動來釐清你的需求。他獨創了可用於 80% 對話的萬用提示詞起手式,使用者可直接套用改寫。

操作:前3個步驟設定好後,只需要使用這個固定句型下指令:

「我想要 [執行某任務] 以達到 [某個成功標準]。
首先,請探索我的 CLAUDE COWORK 資料夾。接著,請使用 AskUserQuestion (詢問用戶) 工具來問我問題。我希望在執行之前,先與你一起完善這個方法的細節。」

這段提示詞能夠讓 Cowork 按部就班進行,生成一個互動式表單(包括按鈕、多選題、可拖曳的排序等)。它會根據你的資料夾內容,主動問你受眾是誰、目標是什麼,使用者只需要花一分鐘點擊選項,它就會擬定計畫讓你確認,確認後才開始執行。

具體的執行流程如下:

  1. Claude 讀取資料夾,建立任務背景
  2. 生成互動式表單,確認目標讀者、語氣、格式等細節
  3. 使用者透過點選回答,無需逐字輸入
  4. Claude 確認方向後開始執行
  5. 完成的檔案直接存入 CLAUDE OUTPUTS/ 資料夾

這套方法可以用在哪?寫電子報、自動化每週簡報都能用

經過一連串實測後,Hassid 整理出了4個他認為適合應用的場景:

  1. 撰寫電子報: 讓 AI 讀取過去的電子報,透過他原創的 AskUserQuestion 提示詞釐清大綱後,AI 就能模仿他的口吻寫出初稿。
  2. 顧問交付成果: 把客戶簡報丟進專案資料夾,AI 讀取後會主動提問,確認後直接在資料夾生成 Word 檔。
  3. 競品資料分析: 丟入競爭對手的文章或報告,請 AI 整理成比較表格,找出別人沒提到的切入點。
  4. 自動每週簡報: 利用排程外掛,設定每週一早上 7 點自動搜尋競品動態並存成檔案。

Cowork提升工作效率,但還有這些現實面…

雖然透過 Cowork 能夠在短時間內提升工作效率,但 Hassid 在實測過程中發現幾個現階段的現實層面考量與限制。

例如, 使用Cowork模式,額度消耗極快 。單次 Cowork 任務的用量相當於數十次一般對話。Pro 方案(月費 20 美元)若每日使用,通常一週內便會感受到上限壓力;高頻繁使用者可以考慮升級至 Max 方案(月費 100 美元)。

此外,AI 仍會出現失誤。Hassid表示,Cowork 在處理多步驟任務時會拆分為多個平行代理執行, 大約有 10% 的機率會出現偏差 ,Anthropic也表示目前 Cowork 定位為研究預覽版,因此交付成品前務必要人工審核。

在硬體方面,僅支援桌面應用程式,必須時刻開著電腦,且只能在 macOS 或 Windows 的桌面版應用程式上執行,目前也沒有網頁版或手機版。

最後,Cowork 的設計模式用於多步驟工作任務,不適合快速問答,Hassid 建議簡單查詢仍須回到 Claude Chat 處理。

資料來源:How to AI — Ruben Hassid

本文初稿為 AI 編撰,整理.編輯/ 蘇柔瑋

關鍵字: #AI工具 #Claude
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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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