同事都在用AI做事?Claude Cowork完整教學,教你一步步打造AI Agent超強工作流
同事都在用AI做事?Claude Cowork完整教學,教你一步步打造AI Agent超強工作流

一則在 Threads 上瘋傳的回覆,讓許多對 AI 工具感到茫然的工作者看見了出路。

用戶 shenzhixiong16 在平台上問:「常聽到同事炫耀工作都用 AI 做多輕鬆,不像我常被嫌工作做太慢、報告都沒有整理好……」帳號 @edgeless.blade 的回覆只有兩句話:「辦一個 Claude 20 美元方案,下載 Claude Cowork app,把這些文字複製貼上,希望你也能開始解放大部分工作瑣事。」附上的,是一份完整的六步驟設定提示詞。

而本文除了整理 @edgeless.blade 的六步驟設定流程,也參考了 X 平台帳號 @heynavtoor 發表的「17個讓 Claude Cowork 強大100倍的最佳實踐」一文,在各步驟中補充了更進階的工作視角,讓你不只知道怎麼做,更能理解背後的原理。

大多數人怎麼用 Claude,和這套方法哪裡不同?

一般人打開 Claude,直接輸入「幫我寫一份會議紀錄。」Claude 會回答,但每次對話結束,它就忘記你是誰。下一次開啟,又要重新解釋。

本文這套方法的核心差異在於:讓 AI 在你的電腦上建立一個有記憶的工作資料夾。所有個人偏好、專案進度、輸出格式規則都存成本地檔案,每次對話開始時 Claude 自動讀取,不需要你每次重新說明。 這不是讓 AI「更聰明」,而是讓 AI「記得你」。

X 平台的 @heynavtoor 用一句話點出了更本質的差異:大多數人把時間花在優化提示詞,這套方法是在建立系統。

提示詞工程是每次對話都在教 Claude 你是誰;系統工程是花一次時間設定好,之後每次對話 Claude 都已經知道你是誰。兩者投入的時間相同,但後者的效益會隨使用頻率複利累積。

前置準備:兩件事要先做好

  1. 訂閱 Claude Pro 方案

前往 claude.ai,升級至 Pro 方案,月費為 20 美元(約台幣 650 元)。免費版不支援 Claude Cowork 所需的完整工具呼叫功能。

  1. 下載並安裝 Claude Cowork

Claude Cowork 是 Anthropic 官方推出的桌面應用程式,支援 macOS 與 Windows。前往 claude.ai/download 下載安裝後,以你的 Claude Pro 帳號登入。

六步驟完成設定

以下每一步,將指令複製貼入 Claude Cowork 之後,等 Claude 完成回報再進行下一步。

步驟一:授權工作資料夾

Claude Cowork 與一般網頁版 Claude 最大的不同,在於它可以取得你電腦上指定資料夾的讀寫權限。這個步驟就是給 AI 畫定「工作範圍」,這個範圍內的檔案,AI 可以讀寫;範圍外的,一概不會碰。

複製以下指令,貼入 Claude Cowork 送出:

請呼叫 request_cowork_directory 工具,然後用以下說明引導我選擇資料夾:

我需要一個資料夾作為我們的工作空間。之後所有 AI 幫你做的文件、你的個人設定、專案檔案都會放在這裡。

建議做法:在桌面新建一個叫 Claude-workspace 的資料夾,然後選它。

AI 只會在這個資料夾裡面工作,不會碰電腦上的其他東西。選好之後告訴我。

之後 Claude 會在桌面新建一個叫 Claude-workspace 的資料夾,完成後就進行下一步。

步驟二:建立資料夾結構

有了工作空間之後,需要建立三個子資料夾,讓東西有地方放。_context/ 存你跟 AI 相關的所有設定,projects/ 存各個專案的檔案,outputs/ 存一次性產出的成品。

指令很簡單:

請在我剛選的工作資料夾裡,建立以下三個子資料夾:

_context/
projects/
outputs/

建好後告訴我。

步驟三:建立兩個記憶檔

注意!這是整套設定最重要的一步。

about-me.md 是 AI 每次對話開始都會讀的「認識你」檔案;lessons-learned.md 則記錄 AI 協作過程中累積的教訓。這兩個檔案存在,Claude 下次開話時就不是對你一無所知的陌生助理了。

@heynavtoor 對這個步驟有個重要補充:context 檔案的價值會隨時間複利累積。你今天花五分鐘認真填寫的 about-me.md,六個月後的每一次對話都會因為這五分鐘而更準確。lessons-learned.md 也是如此,每次 Claude 幫你做錯一件事,你把這個教訓加進去,下一個月起所有對話都不會再犯同樣的錯。這個系統的回報不是線性的,是指數的。

請在 _context/ 裡建立以下兩個檔案,內容完全照抄:

檔案 1 — _context/about-me.md

# 關於我

> 這是 AI 每次對話都會讀的「認識你」檔案。
> 以下是範例內容,請把它改成你自己的資訊。
> 不確定要寫什麼的項目可以先留著,之後隨時補。

## 基本資料
- 稱呼:小明
- 慣用語言:繁體中文
- 職業 / 角色:行銷企劃

## 我目前在忙的事
- 公司的社群經營(Instagram、Threads)
- 每週要交一份市場分析報告
- 正在自學英文,每週上兩次線上課

## 我的工作偏好
- 不喜歡太長的廢話,直接給我答案和重點
- 輸出的文件一律用繁體中文
- 條列式比一大段文字好讀
- 做報告時幫我附上資料來源

## 其他備注
- 我不太懂技術,請用白話解釋,不要丟一堆專業術語
- 如果要下載或安裝什麼東西,先跟我說是什麼、安不安全

檔案 2 — _context/lessons-learned.md

# AI 學到的教訓

> 這個檔案記錄 AI 在幫你工作時犯過的錯、學到的偏好。
> 一開始是空的,之後會慢慢累積。你不用手動管理它。

## 核心通病提醒(預設)
1. 遇到不確定就問,不要猜
2. 動手之前先看清楚現場有什麼
3. 覆蓋 = 刪除,覆蓋前必須先問

## 教訓記錄
| # | 日期 | 主題 | 學到什麼 |
|---|------|------|----------|
| — | — | (目前還沒有記錄) | — |

建立完成後告訴我。

Claude 建好這兩個檔案後,用文字編輯器打開 _context/about-me.md,把範本內容改成你自己的真實資訊。

再強調一次,這是整套系統能否真正「記住你」的關鍵,填得越具體效果越好。

步驟四:設定輸出格式

Claude Cowork 預設產出的文件格式不一定符合你的喜好。這一步就是寫入一份「輸出規格說明書」,讓每次 AI 產出文件之前先讀它。

以下將輸出風格設為乾淨的 GitHub 文件閱讀器風格(白色背景、深色文字、無小紅點)。

請在 _context/ 裡建立 rules/ 子資料夾,然後在裡面建立以下檔案:

檔案 — _context/rules/html-preferences.md

# HTML 輸出偏好

Markdown 完成後,用同樣的內容產出一份 HTML 檔案,讓使用者可以在瀏覽器中舒服地閱讀。

## 風格要求:模擬 Markdown 閱讀器
- 白色背景、深色文字,沒有花俏的卡片、色塊、或彩色 UI 元件
- 標題用原生的 h1 h2 h3,不要加背景色或圖標
- 引用用左邊灰色豎線 + 淺灰底色,不要用彩色卡片
- 表格簡潔乾淨,細邊框即可
- 整體最大寬度 720px,居中,行距 1.75,字體用 Noto Sans TC 或 -apple-system
- 不需要 JavaScript

建立完成後告訴我。

步驟五:寫入 AI 工作守則

CLAUDE.md 是這套系統的核心。它放在工作空間根目錄,專門用來規定「這個工作空間裡 AI 該怎麼行動」:每次開話要先讀誰的檔案、哪些事一定要先問你、檔案該存到哪、輸出使用什麼格式。

@heynavtoor 把 CLAUDE.md 稱為你的「永久作業系統」。普通的 AI 對話是一次性的:你說一件事,Claude 做一件事,關閉對話後什麼都消失了。

CLAUDE.md 讓你把使用 AI 累積的一切認知——什麼格式最好用、Claude 最容易犯什麼錯、你的工作有什麼特殊需求,全部沉澱成文字,讓每一次對話都站在所有過去對話的肩膀上。

這是最重要的一步。請依照以下流程操作:

1. 先用 Read 工具讀取 .claude/CLAUDE.md,看看裡面目前有什麼內容
2. 如果檔案是空的,直接寫入下方內容;如果已有內容,將現有內容和下方内容合併後寫回,不要刪掉原本的東西
3. 寫入完成後,再次讀取檔案確認內容已成功寫入

要寫入的內容:

# 我的 Cowork 工作規則

## 每次對話開始時(強制執行,不可跳過)
1. 檢查是否已有掛載的工作資料夾(用 ls 查看 /mnt/ 底下有沒有使用者的資料夾)。有的話直接用,不要再呼叫 request_cowork_directory 重複掛載。只有在完全沒有掛載時才呼叫
2. 讀取 _context/about-me.md 了解我是誰、我在做什麼
3. 讀取 _context/lessons-learned.md 確認過去的教訓

## 工作方式
- 遇到不確定的地方,直接問我,不要猜
- 完成每個步驟後告訴我進度
- 如果任務太大,建議我拆成小步驟再執行
- 不輸出廢話,直接切入重點

## 安全底線(絕對不可跳過)
- 未經我確認,不刪除任何檔案
- 覆蓋已有的檔案前,必須先問我確認
- 把重要設定存到檔案之前,先讓我看內容

## 檔案存放
- 所有工作檔案一律存在我選的工作資料夾裡,不存在其他地方
- 跟某個專案相關的所有檔案(包含輸出成果)→ projects/專案名稱/ 底下
- 一次性任務、不屬於任何專案的輸出 → outputs/

## 輸出格式
- 文件輸出一律用 HTML 格式(.html),不用 Word(.docx)
- 輸出 HTML 前,先讀取 _context/rules/html-preferences.md 確認風格設定

## 語言
- 請用繁體中文和我溝通

這份守則讓 Claude 不再是每次從頭訓練的陌生助理,而是有一套穩定規範的工作夥伴。

步驟六:確認環境並設定預設工作空間

所有設定完成後,讓 Claude 協助你確認結果,並教你如何設定「預設工作空間」,這樣下次開啟就不需要重新選取資料夾。

請完成以下兩件事:

1. 列出剛才建立的所有資料夾和檔案,讓我確認都在
2. 教導我如何在 Claude Cowork 側邊欄將這個工作空間標記為預設(打上星號 default),讓每次開啟都自動掛載

Claude 列出確認清單後,下一步就可以回到 _context/about-me.md,把範本內容改成你自己的真實資訊。設定完成後,下次開話時 Claude 就會是一個已經「認識你」的 AI。

設定完成後,接下來怎麼做?

設定只是起點。這套系統真正的價值,在於日積月累的使用過程中,每次 Claude 犯錯你補進 lessons-learned.md,每次你的工作重心改變你更新 about-me.md,系統就會越來越貼近你真實的工作方式。

以下是 @heynavtoor 建議的分階段行動清單,適合剛設定完的你:

今天可以做:

  • 把 about-me.md 裡的範本內容全部改成你自己的真實資訊(職業、正在進行的專案、工作偏好)
  • 用一個你目前手上最煩的任務測試整套流程,確認 Claude 真的「記住你了」

這週可以做:

  • 把一個重複性高的工作任務(例如週報、會議紀錄)交給 Claude 做一遍,觀察輸出品質
  • 把這次對話裡 Claude 任何做得不夠好的地方記進 lessons-learned.md

這個月可以做:

  • 在 projects/ 底下開始第一個真正的專案資料夾,感受有脈絡管理的 AI 協作是什麼感覺
  • 把 CLAUDE.md 裡你認為還缺少的規則補齊(例如:你不希望 Claude 主動建議你做某件事)

這套方法最適合哪些情境?

  • 每週需要定期產出相似格式報告的工作者(會議紀錄、週報、提案文件)
  • 同時進行多個專案、需要切換脈絡的專案管理職
  • 習慣用文字整理思路、但不擅長格式排版的人
  • 需要長期追蹤某個議題或客戶的業務、研究人員

要特別注意的是,Cowork 工作環境綁定本地電腦。如果需要在多台裝置間切換,必須手動同步工作空間資料夾(例如透過 iCloud 或 Google Drive)。

同時,輸出品質仍需判斷。about-me.md 填得越模糊,Claude 的輸出就越通用、越不準確,重點是重要文件仍需人工核對!

最後要說的是,真正的差距不在於「有沒有在用 AI」,而在於有沒有花一小時把工作環境設定好——讓 AI 知道你是誰、能做什麼、不能亂動什麼。

延伸閱讀:簡報也能搞定!10大NotebookLM進階提示詞拆解:如何一步步提問,召喚超強AI研究助理?

資料來源:@edgeless.blade on Threads、@heynavtoor on X

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/李先泰

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不只給場域、更助攻海外!桃園如何助思納捷做大智慧能源管理版圖?
不只給場域、更助攻海外!桃園如何助思納捷做大智慧能源管理版圖?

隨著全球淨零轉型浪潮持續推進,企業不僅要許下減碳承諾,更得拿出可以被量測、驗證的實際成果,這也驅使企業加速導入智慧能源管理系統。早在 2017 年便投入此領域的思納捷,從桃園出發,透過工業園區與公共建築等在地場域的部署經驗,持續打磨技術與解決方案,隨後更在桃園市政府青年事務局「桃園天際線加速器」協助下,逐步將市場版圖延伸至海外。如今,思納捷全球累積超過 1,000 個應用實績,不僅成功將台灣智慧能源解方推向海外,更成為全球企業推動綠色轉型不可或缺的關鍵夥伴。

從桃園場域開始淬鍊:思納捷把「失敗經驗」變成難以複製的競爭力

思納捷總經理莊棨椉原先在資策會從事能源與物聯網相關研究,當時,他從歐美市場發展看見智慧能源管理的趨勢,於是,團隊從資策會獨立出來、成立思納捷,將過去累積的研發能量帶向市場。而技術落地第一站,就是從工業聚落密集的桃園開始,思納捷運用 IoT 技術管理工業園區的路燈、空氣品質、排水與交通等公共設施與環境,也進一步走進園區工廠,協助企業掌握與管理用電。

然而,從研究機構走向市場後,莊棨椉很快發現,「做得出來」與「真的能用」之間,還隔著一段不小的距離。許多從技術角度來看完全可行的做法,在進入真實場域後,反而出現各種從未想過的問題。

舉例來說,在幼獅工業園區部署智慧路燈時,思納捷原本採用 Mesh Wi-Fi 網狀網路,讓路燈彼此串聯、逐站傳遞訊號,沒想到實際上線後,路樹上的枝葉竟然擋住了訊號,造成通訊不穩定。為此,團隊重新調整架構,採用 NB-IoT 方式,讓每支路燈直接透過電信網路傳輸資料,降低環境遮蔽物對通訊的影響。

類似的「踩坑」經驗也發生在澎湖馬公港。思納捷與合作夥伴共同佈建智慧路燈,採用 PLC 電力線通訊技術,明明在實驗室與一般道路測試都沒有問題,到了港區卻完全無法傳輸訊號。團隊一路追查才發現,原來地下線路早已受到鹽害侵蝕,為此重新抽換線材,才讓系統得以正常運作。

串設備、整數據、AI 自主管理:思納捷打造 24 小時能源總管

「每一次踩坑,都讓團隊更清楚不同技術的適用邊界,也讓下一次部署少走一段彎路,」莊棨椉說,思納捷運用近十年來走進不同場域、解決各種意外狀況所累積的實戰經驗,形塑出 3 大產品特色。

第一,是物聯網裝置串接能力。
目前思納捷已能串接超過 1,000 種設備,涵蓋電表、水表、空調、冰水主機等不同類型,支援數量為全台最多。無論企業使用何種廠牌的設備,都能快速介接至思納捷的平台,降低設備整合門檻。

第二,是將數據與場域 Know-how 轉化為管理模組,讓企業可以「隨選即用」。
思納捷將多年累積的數據與經驗,轉化為超過 20 種應用模組,企業可以依需求持續擴充功能,一改過去可能要導入多套解決方案,才能管理不同設備的系統孤島問題。

舉例來說,某電子元件代理商在導入思納捷解決方案後,管理人員只要透過一支手機,就能掌握辦公大樓各樓層的設備運轉狀況,包括用電、用水、會議室、電動車充電樁到空調系統。不僅大幅提升管理效率,也能進一步掌握實際用電需求、降低能源耗用,並據此調降契約容量,每月節省約百萬元的電費成本。

第三,是讓能源與設備管理從人工管理走向 AI 自主管理。
思納捷以自家大數據為基礎,結合 AI 提升系統自主判斷與調控能力,持續優化能源管理的成效。「我們的目標,就是打造 24 小時雲端 AI 總管,讓系統可以自己判斷和調整,讓設備隨時維持在最佳運轉狀態,避免造成不必要的能源浪費,」莊棨椉強調。

出海前先看懂市場:桃園天際線加速器降低新創試錯成本

隨著產品逐漸成熟,思納捷也開始把目光投向海外,而進駐桃園天際線加速器,則為團隊提供一個以更低成本探索海外市場、驗證發展方向的機會。

莊棨椉表示,透過加速器安排的韓國、新加坡等國際交流,思納捷得以接觸不同市場的潛在客戶、創投與投資者,了解當地產業環境與實際需求,也能與在地新創交流創業與市場拓展經驗;國際經驗的獲取與海外拓點,都是成本極高的決策,藉由這些機會,思納捷得以用較低成本,去了解國際市場的可能性與風險。

此外,加速器也會安排專業業師分享國際市場經驗,從不同角度刺激團隊思考,重新檢視既有商業模式與海外布局策略。例如,曾經有業師與莊棨椉逐項分析海外上市必須具備的條件,讓他重新盤點公司現階段的優勢與不足,也進一步思考什麼才是最適合思納捷的成長路徑。

「加速器讓我們有機會多看、多聽、多接觸。」莊棨椉說。這些交流的價值,不只是認識多少潛在客戶,而是讓團隊在真正投入大量人力與資金以前,先釐清當地究竟有沒有市場、客戶需求是否成熟,以及既有產品與商業模式能不能直接複製。過去許多只能透過資料或想像判斷的問題,如今都能透過實際走進市場、接觸第一線業者取得更多資訊,降低走錯路的風險與試錯成本。

對思納捷而言,加速器帶來最關鍵的幫助是,透過市場探索、業師輔導與資源媒合,讓團隊在真正投入之前,有更多機會看懂市場、驗證方向,再決定下一步怎麼走。對資源有限的新創而言,這種「先驗證、再投入」的過程,反而能降低海外布局的機會成本,讓每一步走得更精準。

展望下一階段,思納捷團隊將持續聚焦校園、園區、建築與工廠四大場域,持續深化應用,讓「24 小時能源與機電設備雲端 AI 總管」的概念在更多場景落地,同時,當既有台商客戶前往海外設廠、有智慧能源管理需求時,思納捷也會跟隨客戶腳步提供服務。莊棨椉認為,唯有先把技術與服務做深,建立可複製的成熟模式,未來才有機會將台灣累積的智慧能源管理經驗帶向更大的國際市場。

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