刚刚，Anthropic发布Cowork。

让Claude Code走进了数字办公自动化。

比如简单的桌面整理：

革了程序员再革打工人：Anthropic发布Cowork，Claude Code走进数字办公自动

让人震惊的是，Claude之父爆料Cowork的代码，100%是Claude Code写的。

瞬间有种科幻照进现实的感觉，AI革了程序员，下一步要革打工人了吗？是不是下一步工作100%由AI完成了？

Claude Code发布之初，原本是为开发者打造的编程利器。

开发者们很快发现它的潜力远不止于写代码。他们开始用它处理各种杂务，从整理文档到分析数据，几乎无所不能。

这种用户行为的自发涌现，直接促成了Cowork的诞生。Cowork是Claude Code理念的自然延伸，它以一种更简单、更普适的方式，让所有人都能体验到这种高效的工作流。

目前Cowork作为研究预览版。这仅仅是一个开始，产品迭代的速度或将超乎想象。

让代码工具进化为通用助手

原本旨在辅助编程的工具，被用户挖掘出了通用办公的潜质。这种现象揭示了数字工作的本质。无论是编写复杂的代码，还是整理繁琐的办公文档，其底层逻辑都是对信息的结构化处理。

开发者在使用Claude Code时，实际上是在调用一个具备高阶逻辑能力的智能体。这个智能体能够理解指令、规划步骤并执行操作。这种能力并不应该被局限在编程领域。

Cowork将这种能力从代码编辑器释放到了更广阔的桌面环境。

它不再要求用户具备编程知识，而是通过直观的交互方式，让普通用户也能驾驭强大的代理能力。

过去只有精通命令行的极客才能实现的高效自动化操作，现在通过Cowork变成了每个人触手可及的日常功能。它保留了Claude Code的核心架构，但穿上了更加亲和的外衣。

我们开始要求AI具备解决各种实际问题的能力。

对于非技术背景的用户而言，这打开了一扇通往高效工作的大门。以前需要手动复制粘贴、反复核对的数据处理工作，现在可以交给Cowork去完成。

它能够理解模糊的自然语言指令，并将其转化为精确的操作步骤。这填补了专业自动化工具与普通用户之间的鸿沟。

用户不再需要学习复杂的脚本语言，只需用日常语言描述需求，Cowork就能像一个懂技术的同事一样去执行。

这种转变标志着AI从单一的对话框走向了操作系统。它开始尝试理解文件、文件夹以及它们之间的关系。这是从处理纯文本信息到处理结构化系统信息的跨越。

大模型在经过适当的引导和封装后，完全有能力胜任更广泛的桌面级任务。

赋予智能体真实环境行动力

Cowork与传统对话式AI最大的区别在于对环境的感知与操控能力。

在普通的对话界面中，AI是被隔离在聊天窗口里的。它无法看到你的桌面，也无法触碰你的文件。

但在Cowork中，用户可以赋予Claude访问特定文件夹的权限。这相当于给AI装上了双手，让它能够直接介入到用户的工作流中。它不仅能看，还能读、能写、能改。

这种能力的提升带来了工作方式的质变。

想象一下处理下载文件夹这个场景。过去你需要一个个打开文件，查看内容，然后重命名并移动到相应的分类文件夹。

现在你可以直接授权Cowork访问下载目录，让它自动识别每个文件，按照内容属性进行整理和归档。它能够读取截图中的文字信息，将其转化为结构化的电子表格。

它也能从散落在不同文档中的笔记里提取关键信息，草拟出一份连贯的报告初稿。

这背后的核心机制是代理能力的增强。

Cowork中的Claude不再是一个只会回答问题的被动角色。当你下达一个任务时，它会展现出前所未有的自主性。

它会先制定一个详细的行动计划，然后一步步去实施。在这个过程中，它会像一个认真负责的员工一样，随时向你汇报进度。

这种自主性是建立在严格的权限控制之上的。

虽然Claude获得了行动力，但它的活动范围完全取决于用户的授权。它只能看到用户明确指定的文件夹，只能修改用户允许修改的文件。

这是一种有边界的自主。它既保证了AI能够高效地完成任务，又避免了它在无意中侵犯用户的隐私或破坏重要数据。

随着用户对基础功能的熟练掌握，Cowork还能展现出更强大的潜力。

它可以利用现有的连接器与外部信息源进行交互。这意味着它的工作素材不再局限于本地文件，还可以延伸到互联网和企业数据库。

通过与谷歌浏览器中的Claude配合，它甚至可以完成需要浏览器访问的任务。这种跨应用、跨平台的协作能力，让Cowork真正成为了一个全能型的数字助手。

在这个过程中，AI的角色发生了根本性的转变。它不再是一个单纯的信息检索工具，而是一个能够创造价值的生产力工具。

它能够理解上下文，能够处理多模态信息，能够进行逻辑推理。这些能力在文件系统的支持下，转化为了实实在在的工作成果。

重塑人机并行的协作模式

Cowork最大程度降低了新工具的学习成本。

用户不需要为了适应AI而改变自己的工作习惯。不需要痛苦地手动提供上下文背景，也不需要费力地将AI输出的内容转换格式。

这一切繁琐的衔接工作，Cowork都默默地在后台处理好了。它追求的是一种自然流畅的交互体验，就像是与一位默契的同事配合工作。

最令人兴奋的变化在于并行处理能力的引入。在传统的对话式交互中，用户必须等待AI生成完所有内容，才能进行下一步操作。

在Cowork中，你可以将任务加入队列，然后让Claude在后台并行处理。你不需要盯着屏幕等待光标停止闪烁，你可以利用这段时间去思考下一个创意，或者处理其他事务。

这种体验更像是给同事留言，你把需求描述清楚，扔给Cowork，然后就可以转身去忙别的事了。当你回来时，任务可能已经完成了。

这种异步的工作方式极大地释放了用户的注意力资源。它让人与AI的关系变得更加松耦合，减少了人被机器牵制的焦虑感。你可以随时查看进度，随时插入新的指令，或者调整优先级。

这种协作模式的改变，带来的是效率的指数级提升。特别是对于那些耗时较长、重复性较高的任务，并行处理的优势尤为明显。

你可以一次性布置多个整理文档的任务，让Cowork同时开工。

这种“留言式”的交互，也改变了反馈的机制。用户不需要等到任务彻底结束后才介入。在Claude执行计划的过程中，用户可以随时进行干预。

它不是把任务扔进黑盒，而是一个透明、可控的协作过程。

构建开放环境下的安全防线

在享受Cowork带来的便利时，必须保持清醒的风险意识。

赋予AI文件系统的读写权限，本质上是一把双刃剑。

在Cowork中，用户拥有最终的控制权。Claude无法读取或编辑任何未被明确授权的文件夹。

这是一个硬性的物理隔离。每一次重大的操作，Claude都会主动征求用户的许可。

默认情况下，Claude具备执行破坏性操作的能力，例如删除本地文件。

虽然这是为了方便用户清理垃圾文件而设计的功能，但也埋下了误操作的隐患。AI可能会误解用户的指令，将重要的工作文件当成临时文件删除。

因此，在使用Cowork时，清晰明确的指令至关重要。用户需要像指导新员工一样，给出具体的界限和规则。

另一个需要警惕的风险是“提示注入”。

这是当前AI安全领域面临的一个普遍挑战。攻击者可能会在互联网内容或下载的文件中隐藏恶意的指令，试图误导AI改变既定的计划。

当Claude读取这些文件时，可能会无意中执行这些隐藏的命令。虽然研发团队已经构建了复杂的防御体系来抵御这种攻击，但在开放的互联网环境中，攻防的博弈是永恒的主题。

智能体安全，即确保AI在物理世界或数字系统中的行为安全，是整个行业都在积极探索的前沿领域。

Cowork作为一个具备行动力的工具，自然也置身于这个探索的最前线。

这些风险并非Cowork独有，但由于它直接接触用户的本地文件，风险的后果可能会更加直接。用户在初次使用时，应当保持谨慎，从非关键任务开始尝试，逐步建立对工具的信任。

对于可能存在的隐患，官方提供了详尽的帮助中心文档。想要深入使用前仔细阅读，了解潜在的边界情况。

官方表示，Cowork目前仍处于早期阶段。之所以选择尽早发布，是因为真实世界的使用场景远比实验室的模拟要复杂丰富。

研发团队渴望了解用户到底会用它来做什么，以及它在哪些方面还可以改进。

参考资料：

https://claude.com/blog/cowork-research-preview