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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代理式商務來襲:萬事達卡與NCCC攜手產業打造信任新基礎
代理式商務來襲:萬事達卡與NCCC攜手產業打造信任新基礎

隨著代理式 AI(AI Agent)的快速普及,其在商務交易中的應用也從智慧搜尋、商品比價一路延伸至自主下單,逐步形塑出全新的代理式商務(Agentic Commerce)模式。為因應此一趨勢,萬事達卡攜手聯合信用卡處理中心(NCCC)於 15 日舉辦「 AI 時代支付安全與數據信任高峰會」,匯聚產官學界專家共同交流,深入探討代理式商務下的支付授權與驗證機制,以及 AI 時代金融監理的演進與詐欺防治重點。

萬事達卡台灣區董事總經理陳懿文表示,無論交易是由人或代理式 AI 發起,都應該在安全可信的環境中完成,萬事達卡將持續強化支付安全的把關能力,不僅著眼於風險控管,更期望將「信任」轉化為未來創新的基礎與成長動能。聯合信用卡處理中心董事長桂先農則認為,面對 AI 浪潮,支付安全已不再只是技術問題,更要在消費體驗、數據運用與隱私保護之間取得動態平衡。金融監督管理委員會主任委員彭金隆表示,金管會未來將持續秉持安全與發展並進的原則,致力於打造可信賴、穩健且具有包容性的環境,加速金融 AI 應用的發展。

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金融監督管理委員會主任委員彭金隆特別出席,表示金管會核心理念為「負責任創新」,並於2025 年成立『金融科技產業聯盟』,期待結合金融周邊單位與金融機構的力量,打造可信任及穩健的AI 金融應用環境。
圖/ 數位時代
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萬事達卡台灣區董事總經理陳懿文(左)攜手聯合信用卡處理中心董事長桂先農(右)致詞不約而同提到:面對 AI 浪潮,支付安全將會是如何在消費體驗、數據運用與隱私保護之間取得動態平衡的治理課題。
圖/ 數位時代

AI Agent 重新定義消費旅程,萬事達卡提 4 大要素保障支付安全

Google Cloud 台灣技術總經理林書平認為,代理式商務正在重新定義消費旅程,而 Universal Commerce Protocol(UCP)則是支撐這場變革的關鍵。他表示,UCP 就好像電商界的 Type-C 接口,可以串聯不同代理式 AI 與電商平台後台系統,讓代理式 AI 可以根據消費者需求,自主完成商品搜尋與推薦、比價到下單的交易流程,打造更即時、更個人化的消費體驗。

在此情況下,支付不再只是交易流程中的最後一步,而是串聯個人化服務、授權機制、風險控管與信任的核心環節。萬事達卡數據與顧問服務部資深副總裁戴輝瑾指出,要確保代理式商務下的交易安全,必須具備 4 個關鍵要素,包括可驗證代理式 AI 身份、明確的使用者授權、確保代理式 AI 執行的任務沒有超出授權範圍,以及在發生爭議時,能透過公開透明且可追溯的機制進行處理,確保各方權益。

此外,他也強調,風險管理不應侷限於付款當下,需從交易前、交易中、交易後到持續性的監控,建立端到端的治理架構。為此,萬事達卡推出多元解決方案強化整體防護能力,包括以 Identity Solution 強化數位身分驗證、以 Decision Intelligence Pro 提升即時風險判斷能力、透過 Ethoca 優化爭議處理流程,以及藉由 Recorded Future 提供即時網路威脅情報,全面覆蓋交易生命週期,打造更完整的支付安全生態系。

AI 監理邁入新階段,以信任為核心的監管新框架

從監理角度來看,AI 所帶來的變革也同步改寫治理思維。金管會銀行局局長童政彰指出,監理機關不僅要加強國際合作,更應深化與金融業及科技業的對話,建立更開放且具前瞻性的監理模式。進一步針對代理式商務來看,政大金融AI創新中心主任王儷玲認為,金融監理重心應由模型與資料管理,轉向代理式 AI 安全,尤其當 AI 可以代理消費者進行支付時,如何確保代理式 AI 在授權範圍內執行交易,將成為未來的監理重點。

在國際監理趨勢方面,萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong 分析亞太與全球支付生態並指出,AI 時代的監管核心已轉向「以信任為基礎」,金融業在應用 AI 時,必須具備可解釋性、可問責性與可稽核性,確保決策透明且可追溯。同時,隨著詐騙與洗錢行為跨境化,監理機制也應向外延伸,確保跨境一致性,並透過如 ISO 20022 等標準強化資料透明與治理能力。

回到金融機構實務面,國泰世華銀行數據長梁明喬表示,代理式 AI 將對既有支付與風控機制帶來結構性改變,以信用卡支付為例,過往的驗證重點在於是否為本人,但在代理式 AI 情境下,則轉變為驗證 AI 的身份、授權來源與行為意圖。未來,隨著代理式 AI 的普及發展,授權與權限管理將變得更加重要。

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關鍵對談以「AI 時代的資安監管趨勢與企業應對策略 」為題,左起邀請:數位時代總編輯 王志仁主持及重磅與談人國立政治大學金融 AI 創新中心主任 王儷玲、國泰世華銀行數據長 梁明喬及萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong與會。
圖/ 數位時代

AI 詐騙升級,聯防機制成新關鍵

最後,本場研討會亦聚焦討論 AI 造成詐欺風險升級的議題。台灣大哥大資訊長蔡祈岩觀察,詐騙已從單一管道演變為跨平台、跨場景的複合型攻擊,尤其是假冒「代理式 AI 」的詐騙手法,透過對話引導消費者提供個資與支付資訊,正成為新興且高風險的威脅來源。

萬事達卡 Franchise Innovation 副總裁Dennis Koh 進一步歸納出 3 大詐欺發展趨勢。第一,Deepfake 服務化使詐騙門檻與成本大幅降低。第二,詐欺行為跨境化與遠端化,已經突破地理限制、走向全球攻擊。第三,社交工程從大量投放釣魚信件,轉為高度個人化、難以辨識的精準攻擊。

面對詐欺手法持續演進,聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理李錦堯表示,聯卡中心正透過區塊鏈與FIDO生物識別技術,打造無密碼的數位身分認證系統,並結合AI數據模型提升TRACE風險預警系統的效能。未來,聯卡中心將持續優化模型,並建立跨機構資料共享的聯防機制,整合發卡機構與國際組織資源,以提升整體防詐能力,對抗日益複雜的詐欺攻擊。

代理式商務將為消費者帶來更好的消費與支付體驗,但同時也對安全、治理與信任造成更大的影響,促使產業必須從單點防護走向跨機構、跨生態系的整體治理思維。在此趨勢下,萬事達卡將持續扮演關鍵推動者角色,攜手監理機關與產業夥伴,強化支付安全標準,推動台灣支付產業的監管框架與創新發展,打造兼顧效率與信任的數位商務環境。

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回應AI 代理經濟下的詐欺防制與個資挑戰,本論壇特別邀請台灣大哥大資訊長 蔡祈岩、聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理 李錦堯、萬事達卡Franchise Innovation副總裁 Dennis Koh交流趨勢觀點。
圖/ 數位時代

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