打工人的「工作文件夾」，終于要被AI接管了？

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，加上智能體設計思路的特點，已經讓它成了開發者群體里評價極高的一款 AI 工具，關鍵是真的能把復雜的代碼任務拆解、執行，并持續推進。

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 已經被驗證過的那套智能體 AI 能力（基于 Claude Agent SDK 構建），遷移到更廣泛的 PC 工作場景中：文件整理、資料處理、內容生成、項目維護等。這些場景說起來可能并不性感，卻構成了絕大多數知識工作的日常。

從行業角度來看，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：一種是側重云端，在相對簡單的云端環境充分發揮智能體 AI 的能力，一種則是基于現實的 PC 操作系統環境，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布的文章草稿，再推薦下最接近發布狀態的稿子。

圖片來源：Simon Willison's Weblog

這個任務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，主動搜索他的網站，逐篇核對文章是否已經上線，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整理好的結果。

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網搜資料，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，各個行業打工人在日常辦公中也往往以「文件」作為核心結果，不管是項目總結還是后續的工作，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，將分散在不同平臺的內容和本地文件作為 AI 隨時可調用的「關鍵上下文」。

當然不只是讀取，更重要的是，Claude Cowork 能夠直接創建和修改文件，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的區別。過去一段時間里，大多數所謂的 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，它給你一段結果，然后你再把這段結果搬回自己的工作目錄，繼續整理、修改、保存。AI 負責「想」，人負責「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 圖形用戶界面繼續一步步的操作，本質上還會借助操作系統的軟件接口進行基礎操作，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，很多開發者對此并不陌生。去年發布的 Claude Code 之所以在開發者群體中引發強烈反響，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工作：理解目標、拆解步驟、修改代碼、反復推進。

Claude Cowork 所做的，是把這套已經在代碼世界里被驗證過的執行范式，遷移到更廣泛的 PC 工作場景中。區別只在于對象發生了變化。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」轉化為一系列可以被執行、也可以被檢查的結果。

放到真實辦公環境中，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：項目資料在數周甚至數月后的回顧與整理，零散素材向可用文稿的轉化過程，圖片、截圖、票據向結構化文檔的整理，以及一個長期項目在不同階段反復積累的維護工作。

這些任務并不復雜，卻持續消耗注意力，也極難通過傳統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、低風險、但極其耗時的工作。

智能體 AI 也要「混合」，Claude Cowork 值得被學習

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，但并未透露未來會否下放到 Claude Pro（17 美元/月）。

從經驗來看，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，部分廠商選擇把執行過程幾乎完全放在云端。用戶輸入任務后，可以合上電腦去做別的事，回來拿到一份已經跑完的結果。它解決的是「時間占用」問題，但代價也很明確：執行發生在云端，與本地文件和權限始終隔著一層。

ChatGPT agent 主打云端路線，圖片來源：OpenAI

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

在國內，AI 辦公走的則是完全不同的方向。無論是阿里的釘釘，還是字節的飛書，智能體都沒有試圖接管 PC，而是直接嵌入企業協同平臺。對普通員工來說，AI 出現的方式更具體：會議紀要、待辦事項、文檔生成、流程自動流轉。執行權被嚴格限制在平臺內部，換來的是權限清晰、風險可控，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交出去，讓 AI 在前臺和后臺持續跑。但它同樣提前暴露了另一面——當智能體 AI 開始接管系統層，風控、隱私和越權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，而是把執行權嚴格限定在「你授權的文件夾」之內，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和使用風險。

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，但已經足夠改變日常的辦公體驗。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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