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卧槽 牛P了 Anthropic 推出 Claude Cowork 大众版 Claude Code 为了让普通用户(不仅是开发者)也能像使用 Claude Code 那样,操控电脑里的文件进行工作和执行任务。 他们基于 Claude Code 的底层能力,重新设计了一个更直观、更简单易用的版本:Cowork Cowork 的核心机制:Claude 拿到“动手权” 你可以让 Claude 访问你电脑中的一个文件夹。 一旦你授权,它就可以在那个范围内: 读取文件:看懂里面的内容; 编辑文件:修改或补充; 创建文件:从零生成新的文档; 整理文件:例如自动分类、重命名、清理下载文件夹。 举个例子: 你有几十张发票截图散落在下载文件夹里, Cowork 可以识别这些截图中的文字,提取出金额和日期, 再帮你生成一份 Excel 表格列出所有支出。 和普通 Claude 聊天有何不同? 普通 Claude 是“对话式”的,它只会输出文本回答。 Cowork 则是“执行式”的:它会真正动手完成任务。 比如你说: “请帮我整理这个资料夹,把文档按年份和主题分类。” Claude 会: 制定一份行动计划; 通知你它将要执行的步骤;...

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Claude Code 的创建者Boris 教你如何用好Claude Code 和 Claude CoWork Claude Code的创造者Boris最近上播客分享了他自己的工作流。 看完之后我觉得,比起官方文档,他嘴里漏出来的实操经验有意思太多了。 1、Cowork底层就是Claude Code 很多人以为Cowork是个新产品。 其实它跑的是Claude Code同一套Agent SDK,同一个大脑,只是换了个图形界面。 你之前觉得Claude Code太技术了?现在直接试Cowork,能力一样,门槛低很多。 2、别一个个串行,要并行 Boris同时开5-10个Claude跑不同任务,在它们之间来回切换。 第一个Tab给任务出计划,不等做完就跳第二个开新的,一圈转回来第一个计划已经出了。 有人说"Claude好慢我自己更快"。单个确实,但你同时跑五个试试? 3先出计划,再让它动手 Boris几乎每个session都从Plan Mode开始。 先让Claude出计划 → 你审一遍 → 满意了再切自动执行。 他说了句很精辟的话:"计划对了,代码就对了。" 花两分钟审计划,能省二十分钟返工。Cowork同理,它提方案你再确认。 4、给Claude"眼睛" Boris说提升效果三板斧:最强模型 + CLAUDE.md + 让Claude验证自己的输出。 第三个最容易被忽略。 他的比方:蒙着眼睛画画,画得再好也有限。让Claude看到自己的输出(跑代码、看渲染、检查表格),质量直接上一个档。 5、用最贵的模型反而省钱 Opus虽然单价最贵,但一次搞定不用来回纠正,实际token消耗更少。 用小模型看着便宜,花在引导和修正上的时间算下来可能更贵。 直接上最强的,省的是你的时间。 6、现在就值得上手 Boris说Cowork现在像一年前Claude Code刚出来,"还早期但已经每天在用了"。 他的起步建议:别折腾配置。装好桌面端 + Chrome插件,挂个文件夹,从简单任务开始玩。 "没有正确的使用方式,找到适合你的路就行。"

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别再复制粘贴了,我让 Apodex直接读完一份 641 页文件 最近试了一种更实际的 AI 使用方式: 不再复制粘贴一段内容,而是直接上传一份真实文件,看它怎么把任务做完。 我把之前参与编写的《最优化:建模、算法与理论》上传到了 Apodex。整份文件有 641 页,覆盖优化建模、最优性理论,以及无约束、约束和复合优化算法等内容。 我先问了它一个基础问题: “请帮我分析一下,这份内容由哪些部分组成?” 它需要先真正读取文件,再从大量章节中梳理整体框架,而不是只根据标题生成一段泛泛的摘要。 接着我继续追问: “如果想基于这份内容做一些调整,可以从哪些方面修改?” 这一步更接近真实工作:不只是理解现有材料,还要结合原文件继续分析,找到可以调整的方向。 整个过程里,我比较在意的不是它最后写了多少字,而是任务过程本身:它如何理解文件、拆解问题、推进分析,并基于同一份材料继续完成下一步。 这也是我觉得 Apodex 1.1 和普通问答工具不同的地方——推理不只停留在一份回答里,而是进入真实文件,沿着任务继续执行。 如果你手上也有论文、报告、数据表或代码,可以自己上传一份真实文件试试: Web 在线体验: API 平台: 开源的 FrontierAgent 也可以在 GitHub 上找到,支持单 Agent 和多 Agent 协作,感兴趣可以顺手点个 Star: Apodex 1.1 mini(35B)模型权重已经开放,可本地部署,并能搭配 FrontierAgent 使用: 核心感受就一句: 别只问 AI 一个问题。上传一份真实文件,看看它能不能接着把事情做完。

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前阵子 Claude Cowork 发布,开始进入严肃办公场景,让白领都能把 Claude 的各种能力用起来。 不过这个产品限定 Claude 订阅用户使用,且对国内非常不友好,至少我身边几乎没有人能真正用进日常工作流。 这个价值很高的赛道,国产软件自然不会落后。 今天天工就推出了一个对标 Claude Cowork 的 Skywork 桌面版,看到这个我的第一反应是:这个桌面级AI Agent赛道,国产团队终于认真入场了。 Skywork 桌面版不是个 chatbot,而是可以进驻你工作场景的私人秘书,功能极其强大: - 文件批量处理,秒速自动整理电脑上的各种文件,总结、分类、排序、批量重命名等,非常方便 - 多模态输出,基于系统内各种不同格式的文件,一键生成直接可用的文档、PPT、Excel、图片、音乐、播客、视频等内容 - Skills 支持,内置 100+ 精选 Skills,从 Office 三件套到图片生成、视频生成都包括 - 多模型支持,同时支持 Claude Opus 4.5 和 Gemini 3 Pro 等顶级模型 - 优先支持 Windows 系统,不用羡慕 Mac 用户,Win 用户可以用起来了 还有很重要的一点是,相比 OpenClaw 这样的安全杀手,Skywork 这个把所有操作都放到了虚拟机隔离环境中完成,避免误删,损坏这样的问题。 价格方面,$16.99 的会员就能使用Skywork桌面版,Windows 用户可以冲。 Claude Cowork 负责打开想象空间,Skywork 负责落地办公。 桌面级 Agent 超越了聊天,它将在你的电脑里真的帮你做事。

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好不容易翻墙出来不要只看片,多看英推优质信息源,看不大懂阿绎给你翻译拆解系列04(中英字幕): damn,51分钟,老哥把Claude Cowork讲的太细太透了, 都给我收藏起来!靠这套设置Claude Cowork从聊天机器人秒变你的AI参谋长! 很多人打开Claude Cowork,敲完问题只得到一堆泛泛的回复,总觉得是AI不够好用,却从来没怀疑过是自己的打开方式从根上就错了😅 这条视频把Claude Cowork的正确用法,拆得明明白白。 Cowork从来不是一个更高级的聊天框,你只给它一个问题,它就只能给你通用的答案。 它需要先完整认识你,才能真正帮到你。 你是谁,你的工作模式,正在推进的项目,团队的状况,当前的优先级,这些信息给足了,它才能从一个通用工具,变成和你无缝衔接的AI参谋长。 这套能落地的系统,核心分为三个层面。 第一层是全局指令:写清楚你的身份、工作方式,还有你给Claude划定的边界。 第二层是连接器:打通Slack、Gmail、谷歌日历、Notion这些你日常在用的工具,让它能接入你的真实工作流。 第三层是电脑里的文件夹体系:这是Claude的长期记忆库,三者结合,它才能真正成为你的私人工作伙伴。 真正能拉开差距的,是技能模块的搭建。 每个技能都是一个markdown文件,精准告诉Claude该怎么做好一件具体的事,写工作简报,做决策指导,做项目复盘,都能做成独立的技能。每个技能都有专属的文件夹,放好相关的背景资料、案例范本和成功标准,它就能一次做对,不用你反复教。 视频里现场搭建了三个核心技能,每一个都能直接照搬。 第一个是CEO决策教练, 输入你的业务背景、领导风格和公司目标,再抛出具体的决策问题,它就能给出完整的利弊分析、衍生影响和风险评估,帮你把决策想的更周全。 第二个是多方智囊团系统, 设置好执行者、质疑者、客户代言人、财务伙伴、法务风控顾问五个角色,输入待决议题,每个角色会独立给出评估,再由主智能体整合反馈,等于随时能开一场专属董事会。 第三个是思想领导力内容生产线, 从选题评分、创意捕捉、发布节奏到语气校准,全基于你的专业领域和受众特征搭建,从灵感到成稿,全程不用你反复打磨细节。 整套系统的核心纽带,是工作区导航图。 这份顶层文件会告诉Claude, 你的整个设置体系是什么样的,文件夹怎么分布, 技能在哪里,该怎么调用。没有它, Claude要到处搜寻信息, 有了它,就能直击目标,精准完成任务。 更难得的是,这套配置是完全可移植的。 整个文件夹体系,在Cowork、Claude Code和Codex里都能用,推送到私人GitHub仓库后,手机端的Claude Code能随时访问,也能通过Claude Dispatch直接调用。 它还能无限复制,你只要选一个自己的高频任务,创建文件夹,搭建技能模块,添加正反案例,测试优化,就能完成一个技能的搭建,每做好一个,就等于招了一个过目不忘、不用重复培训的专属员工。 AI工具的进化速度越来越快, 现在花时间搭建好这套系统的人, 未来会拿到十倍的优势。 我给这条视频做了完整的中文字幕版, 从零到一的搭建过程全拆解,看完就能直接上手。 链接放在评论区,收藏起来, 别再把Cowork当成普通聊天框用了!

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我看到有人在让“Claude Code”自己开新进程 `claude -p `实现多任务,其实没必要,有更简单的办法。这个简单办法就是让它自己开子 Agent。Claude Code 现在有 18 个工具,最特殊的一个工具叫 Task,它本质就是一个 Claude Code 的克隆工具,只不过是作为 Claude Code 的一个工具。 如果你懂递归的话就很好理解。如果你不懂递归,可以这么理解:Claude Code 是个 AI 程序员,它可以用一堆工具,其中最神奇的一个工具叫 Task,就是克隆一个自己的分身去干活! 这样做有什么好处呢?就是可以并行多任务,还可以控制上下文,让子任务更专注。 举例来说,你粘贴一段错误代码让 Claude Code 去 Debug,并且还让它写测试代码覆盖这个错误。Claude Code 会先调用 TodoWrite 这个工具写一个 TODO List。把任务分成 3 步: - [ ] 根据错误信息收集相关代码 - [ ] 根据错误信息和相关代码解决 Bug - [ ] 写新的测试覆盖 这一步完了后它会起一个 Task,这个 Task 就是专门根据错误信息去找到相关代码的位置,那么这个子任务只需要接受错误信息找上下文,它不管怎么解决 Bug,也不管怎么写测试覆盖。 主任务就会等这个子任务完成,子任务完成后,主任务就调用 TODO Write 更新 TODO List。 - [x] 根据错误信息收集相关代码 - [ ] 根据错误信息和相关代码解决 Bug - [ ] 写新的测试覆盖 然后调用 TodoRead 工具看下一步要干嘛,现在有充足上下文了,它可以再起一个子任务去根据错误信息和代码修复 Bug,等修复 Bug 的子任务完成了,再回到主任务,继续更新 TODO List,继续读取下一个 Item 最后再启动一个子任务去写测试,测试子任务也完成了,返回结果到主任务,这时候调用 TodoRead 一看任务都处理完了,最后根据前面的任务情况给你一个总结摘要,表示任务都完成了。 Claude Code 真的没有做什么工程上的优化,什么上下文压缩、临时存储,都没有的!就是简单粗暴: 1. 把用户问题、系统提示词、能用到的工具一股脑发给 Claude,问下一步该干嘛 2. Claude 就返回说现在你要到 TodoWriter 工具 3. Claude Code 就去调用 TodoWriter 工具,本质上也是一个 AI 请求,最后返回生成的 Todo List 4. 然后 Claude Code 把工具返回结果和前面的所有消息继续发给 Claude,Claude 返回说你现在要去起一个新的 Task 去收集代码了 5. 然后 Claude Code 就起一个新的 Task,把错误信息和要求收集相关代码的任务说明、系统提示词、环境说明、能用到的工具一股脑发给 Claude,问下一步该干嘛 - 在新的 Task 里面,就是不停的问 Claude 该用啥工具,然后发送工具结果和前面所有历史消息 - 任务完成后,返回任务结果 6. 然后 Claude Code 把子 Task 的结果和前面历史信息一起发给 Claude 问下一步干嘛 7. 就这样循环直到 Claude 认为任务完成了 所以你经常看到 Claude Code 在那几十分钟上下文也没爆掉,因为它会启动子任务,这样上下文就分摊到子任务中了,主任务中只是保留子任务完成后的内容。

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来自 Claude Code 团队成员 Thariq 分享的用好 Fable 5模型的秘诀。 以下内容整理自 Thariq 的视频: 过去,我们需要时刻检查 Claude 是否在正确地做事。比如,把任务拆分成小块交给它、反复检查它的输出,并在它过早停下时发现问题。但有了 Claude Fable 5,我反而发现自己越来越多地是在检查 Claude 是否在做正确的工作。 Fable 可以一次运行几个小时,它会测试自己的工作,老实说,我经常发现它写出的代码比我的还要好。我的工作变得越来越侧重于指引方向和前期设置,而不是监督。因此,以下是我在使用 Fable 时,工作方式发生的三个改变。 首先,我把 Claude 当作一个思维伙伴。我给它提供所需的上下文。其次,我给 Claude 设定目标并提供验证这些目标的方法。最后,我试着变得更有野心,让 Claude 去做我以前从未尝试过的事情。 第一点,你要越来越多地把 Claude 视为一个思维伙伴。 我在使用 Fable 时发现的一个失败模式是,我可能实际上并不知道自己想要什么,或者我可能不知道什么是可行的。但是,在我的思考过程中尽早让 Claude 参与进来,我就可以在实施之前发现这些问题。 举个例子,我会先从一个小的需求规范(spec)开始,在编写最终的规范文件之前,我会要求 Claude 就实施方案对我进行“面试提问”。这有助于我建立信心,确信自己知道想要什么。或者,我也可能抛出一个想法,让它想出几个可以发展的方向,并制作一些 HTML 页面原型供我审查。 当我准备好进行实施时,我会尽量给它提供上下文,而不仅仅是约束条件,这样 Claude 就能真正帮助我达成目标。 例如,我不会说“保持简单,不要过度设计”,而是会说:“嘿,这个功能是个实验。我们很有可能在一个月后删掉它。所以不要构建任何丢弃起来会很心疼的东西。”给它这样的上下文,能让它发现你可能都没想到的事情。 一旦你知道自己想要什么了,特别是面对一个雄心勃勃的难题时,考虑给 Claude 设定目标以及验证目标的方法。 为此,我们推出了两个很好用的新功能,我也鼓励大家试一试:/goal(目标指令)和 workflows(工作流)。目标功能帮助 Claude 持续工作直至完成,而工作流则帮助 Claude 验证其工作。 因此,在我写完规范文档后,我可能会告诉 Claude:“设定一个目标,以完整实现该规范。然后使用工作流来验证计划的每个部分,并准备一份报告,说明已实现了哪些内容以及是否有任何差异。”这让 Claude 能够尽可能以富有创意和周到的方式发挥其能力,同时又能确保它正在构建你想要的东西。 最后,试着更有野心一些。 Fable 真的是一个令人难以置信的模型,它促使我在工作中打破常规去思考。例如,我正在用 Fable 剪辑这个视频。如果有什么事情是你以为大语言模型做不到的,给它个机会试试。我们由衷地认为,Fable 提高了“一切皆有可能”的上限。

宝玉

143,397 просмотров • 1 месяц назад