Claude Cowork

是 Anthropic 推出非技術人員專用代理型 AI 助理（Agentic AI for Knowledge Work）。它與專為開發者設計、在終端機（Terminal）執行的 Claude Code 不同，Claude Cowork 整合在 Claude Desktop 桌面版應用程式中，旨在將 AI 從簡單的「聊天顧問（Chat）」升級為能主動執行複雜、多步驟任務的「數位員工（Operator）」

只需要指定一個目標（ Outcome），Claude Cowork 就會在後台把工作做完（包含格式化文件、跨檔案整合、自動爬蟲、生成簡報等），體驗「任務委託，轉身離開，回來收成」的全新工作流

📌 核心功能與優勢

• 自動拆解與平行執行 (Agent Loop)：不同於傳統 Chat 需要一句句引導，Cowork 能自動將一個大任務拆解成多個子任務，並在背景同時（平行）處理多個工作流

• 本地沙盒安全機制 (VM Sandboxing)：Claude 會在電腦中的隔離虛擬機器 (VM) 內安全地執行指令與代碼，並僅在授權的特定工作資料夾中進行檔案讀寫，絕不亂翻電腦中的其他隱私

• 強大的連接器與外掛 (Connectors & Plugins)：支援連接 Google Drive、Slack、Notion，甚至整合第三方工具（例如: Apify 自動網頁爬蟲），無縫橫跨本地與雲端

• 持續記憶能力 (Project Memory)：透過在資料夾內建立 CLAUDE.md 或設定 Global Instructions，可以讓 Claude 永久記住你的語調偏好、職責背景與公司專屬的報告格式

如何開始使用 Claude Cowork

目前 Claude Cowork 以研究預覽版形式開放給 Claude Pro、Max、Team 或 Enterprise 的付費方案訂戶

1. 安裝與模式切換

• 前往官方網站下載並安裝 Claude Desktop 應用程式（支援 macOS 與 Windows）

• 登入付費帳號後，在應用程式上方找到模式選擇器（Mode Selector）

• 將模式由「Chat（對話）」切換為「Cowork（工作/任務）」

2. 安全設定四步驟

[ Step 1: 下載 Claude Desktop ]
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[ Step 2: 在電腦桌面建立專屬工作資料夾 ] ─── (例如: "2026_新產品提案工作區")
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[ Step 3: 在 Cowork 點選授權該資料夾 ] ─── (為 AI 劃定安全結界 🛡️)
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[ Step 4: 開始下達複雜任務指令 ]

實戰應用範例與自動化腳本

雖然 Claude Cowork 是為非技術知識工作者設計的，但它在後台運行任務時，會自主編寫簡單的腳本（例如:Python 或 Shell 命令）來操作檔案

• 範例情境：自動化整理「下載資料夾」並產出費用報告

假設對 Claude Cowork 下達了以下中文指令

• 輸入指令：
  「請幫我讀取資料夾內所有的電子發票與收據圖片（PNG/JPG），使用 OCR 擷取裡面的商家名稱、日期和總金額，並自動用 Python 寫一個腳本將這些數據整合輸出成一張 Excel 費用報告（expense_report.xlsx）」

• Claude Cowork 在後台沙盒自動生成並執行的 Python 腳本範例：
  （此時不需要自己寫程式碼，Claude Cowork 會自主在虛擬機中建立並執行如下腳本，並將最終的 Excel 檔案吐回資料夾中）

import os
import glob
import pandas as pd
# 提示：Claude 在虛擬機中會自動調用 OCR 庫（如 pytesseract 或內建多模態視覺能力）
# 以下為 Claude 處理資料並自動生成 Excel 的核心邏輯

def generate_expense_report(workspace_dir):
    print("🤖 Claude Cowork 正在啟動後台數據整合任務...")
    
    # 模擬從多張圖片/PDF中擷取出的結構化數據
    extracted_data = [
        {"Date": "2026-05-10", "Vendor": "Uber Taiwan", "Category": "交通費", "Amount": 350},
        {"Date": "2026-05-12", "Vendor": "AWS Cloud", "Category": "資訊服務", "Amount": 4500},
        {"Date": "2026-05-14", "Vendor": "Starbucks", "Category": "餐飲交際", "Amount": 180},
        {"Date": "2026-05-15", "Vendor": "Momo Shopping", "Category": "辦公用品", "Amount": 1200}
    ]
    
    # 轉換成 DataFrame
    df = pd.DataFrame(extracted_data)
    
    # 計算總計列
    total_row = pd.DataFrame([{"Date": "總計", "Vendor": "", "Category": "", "Amount": df["Amount"].sum()}])
    df = pd.concat([df, total_row], ignore_index=True)
    
    # 輸出至使用者授權的資料夾路徑
    output_path = os.path.join(workspace_dir, "expense_report.xlsx")
    
    # 使用 Excel 格式優化輸出
    with pd.ExcelWriter(output_path, engine='openpyxl') as writer:
        df.to_excel(writer, index=False, sheet_name='費用報銷明細')
        
    print(f"✅ 任務完成！費用報告已成功生成至：{output_path}")

# 執行腳本
if __name__ == "__main__":
    # 虛擬機中的當前授權目錄
    current_workspace = "./" 
    generate_expense_report(current_workspace)

📊 Chat vs Cowork vs Code 比較

⚙️ 進階核心：利用 CLAUDE.md 打造專屬 AI 員工
為了讓 Claude Cowork 每一次啟動都能無縫接軌工作習慣，強烈建議在授權工作資料夾根目錄建立一個名為 CLAUDE.md 的文字檔

Claude Cowork 專案工作規範

背景資訊

• 職稱：高級產品經理 (Product Manager)
• 當前專案：2026 年度智慧硬體新品市場投放計畫
• 偏好語言：繁體中文 (Traditional Chinese)，語氣需專業、簡潔、條理清晰

輸出文件格式規範

1. 簡報大綱：必須嚴格使用 Markdown 一級與二級標題，每一頁 PPT 內容不超過 4 個 bullet points
2. 數據分析：若產生 Excel 報表，最後一行必須包含「總計」，並將金額獨立一欄
3. 週報格式：頂部必須有「💡 本週三大核心決策」，接著才是細項