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Cowork

PublishedMay 6, 2026FiledEntityDomainEntitiesTagsEntityProductAnthropicReading6 minSourceAI-synthesised

Anthropic 的非程式碼知識工作代理產品；Claude Code 的姊妹產品； 輸出為簡報、收件匣與客戶檔案；使用相同的 MCP／電腦操作基礎元件

Cowork 插圖

資料來源#

摘要#

Anthropic 的知識工作代理產品，是 Claude Code 的姊妹產品。Claude Code 的目標是輸出為程式碼的工作；Cowork 則針對輸出為非程式碼的工作：簡報、收件匣分流、客戶檔案、發布文件與會議準備。產品由 Cat Wu 共同領導。

定位（Cat Wu 的說法）#

  • Claude Code (CLI) — 一次性的程式設計任務；CLI 會率先取得新功能；「所有工具中最強大的工具」
  • Claude 桌面版／IDE 中的 Claude Code — 需要預覽窗格的前端工作；更適合不熟悉終端機的非技術使用者
  • Claude Code 行動版／網頁版 — AFK 時啟動任務；在推出前是「缺少的產品」——人們會在戶外把筆電繫在手機上
  • Cowork — 任何輸出不是程式碼的工作

Cat Wu 如何使用它#

連接 Google Calendar、Slack、Gmail、Google Drive——「脈絡越多越好」。一個範例工作流程是：晚上將草擬的大綱及相關 Twitter／發布頻道連結提供給 Cowork，隔天早上回來時，就能得到一份 20 頁、打磨完成的簡報，再透過一輪回饋進行迭代。系統會載入 Anthropic 的設計系統，因此簡報看起來就像由設計師製作的一樣。

人們為何使用它（根據 Cat Wu）#

「Applied AI」團隊——內部 token 使用量僅次於工程團隊、排名第二——使用 Cowork 來處理：

  • 客戶會議準備（「dossier」工作流程：整理昨天的問題、行動項目與 ETA 研究）
  • 收件匣歸零／Slack 歸零分流
  • 從 Salesforce + Gong + Slack 擷取發布計畫、內部文件與針對客戶製作的簡報

它如何連結到更大的 Anthropic 路線圖#

  • Boris Cherny 將 Cowork 稱為整合通用 MCP 與電腦操作 的場域——與 Claude AI 使用相同的 MCP 連接器，加上 Anthropic 在電腦操作方面的領先地位，能支援缺乏 MCP 的軟體（Opus 4.7 的表現「相當不錯」）。
  • 「公司裡已經沒有任何地方還在手動撰寫程式碼」——Cowork 涵蓋這項說法中的非程式碼部分（SQL、簡報與營運文件全部由模型生成）。

在創辦人手冊中（2026 年 5 月）#

The Founder's Playbook 將 Cowork 定位為 AI 原生新創在每個階段的營運層：

  • 構想階段 — 自動化客戶聯繫與排程。Cowork 使用已驗證的目標客群輪廓研究潛在客戶、撰寫個人化聯繫內容，透過 MCP 連接 Gmail／Calendar、管理對話串，並執行第 7 天的後續跟進。
  • MVP 階段 — 回饋迴路的後勤工作：聯繫早期使用者、安排回饋會議、結構化收集錯誤與功能需求，以及每週彙整。
  • 發布階段 — 在營運層取代創辦人的注意力：稽核創辦人的週期性任務，分類為自動化／委派／僅限創辦人處理，並為適合自動化的候選任務建立工作流程邏輯。PM 作業系統：衝刺排程、錯誤分流路由與每週指標彙整。
  • 擴張階段 — 企業級營運：工單路由、升級工作流程、由產品變更觸發的文件更新、續約追蹤與報告節奏管理。此外還包括 GTM 戰術執行：內容管線、對外推廣序列、分析師簡報後勤與 CRM 資料維護。

這份手冊的說法是：Cowork + Claude Code 結合後，能讓「小團隊擁有規模大得多的組織所具備的支援姿態」。手冊特別強調，Skills 是將創辦人週期性工作流程編碼化的介面。

關鍵引述#

  • (Cat Wu)「如果我正在打造某個輸出是程式碼的東西，我會使用 Claude Code、桌面版，或行動版的 Claude Code。如果輸出是任何不是程式碼的東西，我就會使用 Cowork。」
  • (Boris Cherny)「我認為 Claude design 是一個非常好的例子。它今天已經相當不錯了。未來會變得好很多。」（在他回答願景時，指的是 Cowork 類產品。）

相關連結#

  • Claude Code — 姊妹產品
  • Claude Design — 姊妹 Anthropic Labs 產品；Cowork 的輸出是簡報／文件，Claude Design 的輸出是視覺設計／原型；Boris Cherny 在此將 Claude Design 指為願景範例
  • Cat Wu — 產品主管
  • Boris Cherny — 將其列為投資領域
  • Anthropic — 供應商
  • Engineer PM Convergence — Cowork 加上 Claude Code，讓非工程職能也能實現「人人寫程式」+「人人透過代理執行營運」
  • AI Employee Framing — Cowork 的部署介面（Gmail、Slack、Calendar、Drive）正是「AI 作為員工」的框架決策形成之處；HBR 研究顯示，這些系統的框架方式會改變問責與審查品質
  • Human-AI Accountability Redesign — 非程式碼代理輸出（簡報、客戶檔案、收件匣分流）缺乏編譯器／測試驗證，因此問責重設的重要性比 Claude Code 更高，而不是更低
  • Agentic Misalignment (AM) — Cowork 類部署（長脈絡、使用工具、每個行動的監督薄弱）正是 AM eval 的設定
  • AI-Native Startup Lifecycle — Cowork 是四個創辦人階段的營運層
  • Founder as Agent Orchestrator — Cowork 加上 MCP 整合，讓單人創辦人能實際擔任協調者角色
  • Compounding Data Moat — Cowork 執行企業支援層，讓工作流程在 Scale 階段形成複利式鎖定
  • Conversation Artifacts — Cowork 的輸出（簡報、客戶檔案、收件匣分流）是 AEI Cadences 報告分類的眾多產物之一；Cowork 資料始終被納入「Claude conversations」
  • Problem-Solution Fit Discipline — Cowork 在構想階段的角色是研究、訪談框架稽核與訪談後彙整——驗證規範的營運層
  • Fiona Fung — 領導 Cowork 的工程與產品（與 Claude Code 並列）；協助小型企業客戶導入 Cowork，親身感受導入痛點（Dogfooding as Product Discipline）

開放問題#

  • Cowork 的 harness 與 Claude Code 的相比如何？兩者都提供 Skills、MCP、子代理——但非程式碼輸出的失效模式不同（沒有測試套件、沒有編譯器，也沒有可供審查的差異）。
  • Cowork 類輸出的 eval 規範是什麼？Cat Wu 表示記憶功能從 evals 中獲益良多；但目前不清楚簡報品質如何衡量。

資料來源#

§ end
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