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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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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