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打工人的「工作文件夾」,終于要被AI接管了?

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過去半年,Claude Code 可以稱得上異軍突起,Claude 模型本身就很突出的代碼能力,加上智能體設(shè)計思路的特點,已經(jīng)讓它成了開發(fā)者群體里評價極高的一款 AI 工具,關(guān)鍵是真的能把復(fù)雜的代碼任務(wù)拆解、執(zhí)行,并持續(xù)推進。

而就在北京時間的今天(1 月 13 日),Anthropic 推出了 Claude Cowork,直接稱其為:「用于其他工作的 Claude Code!



圖片來源:Anthropic

Anthropic 并不打算把 Cowork 包裝成一個全新的「桌面 AI 助手」,而是試圖把 Claude Code 已經(jīng)被驗證過的那套智能體 AI 能力(基于 Claude Agent SDK 構(gòu)建),遷移到更廣泛的 PC 工作場景中:文件整理、資料處理、內(nèi)容生成、項目維護等。這些場景說起來可能并不性感,卻構(gòu)成了絕大多數(shù)知識工作的日常。

從行業(yè)角度來看,這也是一個明顯的分水嶺。過去一年,PC 智能體的討論始終圍繞著「能力上限」展開:一種是側(cè)重云端,在相對簡單的云端環(huán)境充分發(fā)揮智能體 AI 的能力,一種則是基于現(xiàn)實的 PC 操作系統(tǒng)環(huán)境,充分模擬人類來使用電腦進行一步一步的操作。

隱私、效率、體驗……坦白講,這兩種路線或多或少都存在明顯的問題,今天普通消費者更多還是在 AI 對話、Ctrl+C、Ctrl+V 中進行所謂的「AI 辦公」。

Claude Cowork 的選擇則是不追求系統(tǒng)級接管,而是在指定文件夾中,以日常辦公最核心的文件「代理一切」,包括創(chuàng)建、讀取、編輯修改文件、批量更改文件名、整理文件等等。除此之外,Claude Cowork 更多就是「用于其他工作的 Claude Code」。

看起來,這并不像一次野心勃勃的「革命」,但或許這才是 AI 徹底改變打工人辦公體驗的開始。

從文件到文件,Claude Cowork 到底能做什么?

理解 Claude Cowork,最簡單的方式不是看功能說明,而是看它在真實文件里是怎么被用起來的。

在 Simon Willison 的博客中,他分享了一個非常有代表性的例子:把本地存放文章的文件夾交給 Claude Cowork,讓它梳理過去幾個月未發(fā)布的文章草稿,再推薦下最接近發(fā)布狀態(tài)的稿子。



圖片來源:Simon Willison's Weblog

這個任務(wù)真正麻煩的地方在于,光靠文件名和修改時間并不能給出準確答案。Claude Cowork 的做法是,主動搜索他的網(wǎng)站,逐篇核對文章是否已經(jīng)上線,再回到本地文件夾中給出最終判斷。最后交付的,并不是一段解釋過程的文字,而是一份基于真實文件狀態(tài)整理好的結(jié)果。

這個例子之所以重要,是因為它非常清楚地展示了 Claude Cowork 的工作方式:它的處理方式不只是聯(lián)網(wǎng)搜資料,更重要的是,它能從處理辦公最核心的「媒介」——本地文件,可以是.md、.txt、.docx、.html、.pdf 等各種文件。

某種程度上,這些本地文件也是 AI 最好的上下文。尤其作為媒體編輯,大量稿件、資料都是以文件形式保存在本地,利用 Claude Cowork 完全可以盤活這些「故紙堆」。類似的,各個行業(yè)打工人在日常辦公中也往往以「文件」作為核心結(jié)果,不管是項目總結(jié)還是后續(xù)的工作,都是 AI 最好的「參考資料」。

本地和云端也不是非此即彼,Claude Cowork 保留了「連接器」功能,可以直接連接 Google Drive、Notion 等平臺和服務(wù),將分散在不同平臺的內(nèi)容和本地文件作為 AI 隨時可調(diào)用的「關(guān)鍵上下文」。

當(dāng)然不只是讀取,更重要的是,Claude Cowork 能夠直接創(chuàng)建和修改文件,比如通過云端會議平臺(連接器)或本地會議紀要讓 AI 總結(jié)本周會議并找出待辦事項,甚至基于此詢問如何提升工作效率。文件的修改也不需要人工進行手動操作,而是 AI 基于本地或云端文件(如 Google Drive)進行編輯。

這恰恰是 Claude Cowork 與我們熟悉的 AI 辦公體驗之間最本質(zhì)的區(qū)別。過去一段時間里,大多數(shù)所謂的 AI 辦公,仍然停留在對話層:你把文件上傳給 AI,告訴它你想做什么,它給你一段結(jié)果,然后你再把這段結(jié)果搬回自己的工作目錄,繼續(xù)整理、修改、保存。AI 負責(zé)「想」,人負責(zé)「落地」。

有意思的是,Claude Cowork 也支持平時不太起眼但很重要的「文件管理」。官方演示中就展示了一個例子,比如將「桌面」設(shè)為指定文件夾后,直接可以讓 AI 梳理桌面凌亂的文件。



圖片來源:Anthropic

值得一說的是,Claude Cowork 并非基于 GUI 圖形用戶界面繼續(xù)一步步的操作,本質(zhì)上還會借助操作系統(tǒng)的軟件接口進行基礎(chǔ)操作,還做了沙盒化的處理,一方面避免了 GUI 方式的隱私泄露、攻擊等問題,另一方面也避免了全局操作占用用戶界面的問題。

說實話,很多開發(fā)者對此并不陌生。去年發(fā)布的 Claude Code 之所以在開發(fā)者群體中引發(fā)強烈反響,并不只是因為 Claude 模型在代碼能力上公認更強,也是它讓 AI 圍繞一個真實的工程目錄持續(xù)工作:理解目標、拆解步驟、修改代碼、反復(fù)推進。

Claude Cowork 所做的,是把這套已經(jīng)在代碼世界里被驗證過的執(zhí)行范式,遷移到更廣泛的 PC 工作場景中。區(qū)別只在于對象發(fā)生了變化。Claude Code 面對的是代碼倉庫,而 Claude Cowork 面對的,則是文檔、表格、素材和項目文件夾。但兩者共享的,是同一種 Agentic AI 的核心邏輯:

圍繞一個受控的工作空間,把「目標」轉(zhuǎn)化為一系列可以被執(zhí)行、也可以被檢查的結(jié)果。

放到真實辦公環(huán)境中,Claude Cowork 的價值也變得更加具體,核心是壓縮大量長期存在、卻很少被認真對待的中間成本:項目資料在數(shù)周甚至數(shù)月后的回顧與整理,零散素材向可用文稿的轉(zhuǎn)化過程,圖片、截圖、票據(jù)向結(jié)構(gòu)化文檔的整理,以及一個長期項目在不同階段反復(fù)積累的維護工作。

這些任務(wù)并不復(fù)雜,卻持續(xù)消耗注意力,也極難通過傳統(tǒng)的自動化流程徹底解決。Claude Cowork 的意義正在于,讓 AI 可以安全地接手這些高頻、低風(fēng)險、但極其耗時的工作。

智能體 AI 也要「混合」,Claude Cowork 值得被學(xué)習(xí)

不過目前體驗 Claude Cowork 的門檻還是太高了,僅限訂閱 Claude Max(100 美元起/月)的 macOS 用戶,Windows 端正在開發(fā),但并未透露未來會否下放到 Claude Pro(17 美元/月)。

從經(jīng)驗來看,大概率是會的。而且比起 Claude Cowork 本身就是受 Claude Code 程序員用戶各種五花八門的用例啟發(fā)打造出來的,面向更多元的大眾用戶。唯一的問題是,Cowork 不是唯一在桌面端嘗試的通用智能體 AI。

以 OpenAI 的 ChatGPT agent 為代表,部分廠商選擇把執(zhí)行過程幾乎完全放在云端。用戶輸入任務(wù)后,可以合上電腦去做別的事,回來拿到一份已經(jīng)跑完的結(jié)果。它解決的是「時間占用」問題,但代價也很明確:執(zhí)行發(fā)生在云端,與本地文件和權(quán)限始終隔著一層。



ChatGPT agent 主打云端路線,圖片來源:OpenAI

另一方面,以 Gemini Computer Use 為代表,更強調(diào)通過圖形用戶界面進行操作,在可控環(huán)境中模擬「像人一樣使用電腦」。這種方式直觀、通用,但復(fù)雜度與風(fēng)險也隨之上升,一旦進入更開放的桌面環(huán)境,穩(wěn)定性和安全成本都會被迅速放大。

在國內(nèi),AI 辦公走的則是完全不同的方向。無論是阿里的釘釘,還是字節(jié)的飛書,智能體都沒有試圖接管 PC,而是直接嵌入企業(yè)協(xié)同平臺。對普通員工來說,AI 出現(xiàn)的方式更具體:會議紀要、待辦事項、文檔生成、流程自動流轉(zhuǎn)。執(zhí)行權(quán)被嚴格限制在平臺內(nèi)部,換來的是權(quán)限清晰、風(fēng)險可控,以及真正能落地的效率提升。

如果再把豆包手機助手的后臺運行模式放進來對比,會更有意思。豆包證明了一件事:用戶確實愿意把任務(wù)交出去,讓 AI 在前臺和后臺持續(xù)跑。但它同樣提前暴露了另一面——當(dāng)智能體 AI 開始接管系統(tǒng)層,風(fēng)控、隱私和越權(quán)問題都會迅速浮出水面。

對照之下,Claude Cowork 沒有走云端全托管,也沒有走本地全局代理,而是把執(zhí)行權(quán)嚴格限定在「你授權(quán)的文件夾」之內(nèi),再通過云端模型和連接器補齊能力。這種方式不追求極限效率,卻最大程度降低了心理負擔(dān)和使用風(fēng)險。

相比更激進的方案,Claude Cowork 提供了一種更容易被接受的中間形態(tài),但已經(jīng)足夠改變?nèi)粘5霓k公體驗。這或許不是 PC 智能體的終點,卻很可能是它真正走向大眾之前的開始。

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