如何在20分鐘內，用 Cowork 建立第一套真正能運作的工作系統

我也是 Claude Cowork 新手。

所以這篇文章不會假裝把 Cowork 每一個功能都講完，我只想回答一個更實際的問題：

如果我今天第一次打開 Cowork，怎樣在20分鐘內建立一套真正可以開始工作的環境？

剛開始使用時，我甚至以為 Claude Code 和 Cowork 差不多。既然 Claude Code 已經能寫程式、修改檔案、執行任務，為甚麼還需要另一個工具？

實際使用後，我才看到兩者最重要的差別。

Claude Code 比較像一個開發工作環境，適合在程式專案中寫 Code、修改系統及處理技術工作。Cowork 則更接近一個可以執行完整流程的 AI 工作空間。例如，你可以叫它搜尋 Email，找出重要內容，整理資料，再把結果製作成文章、報告或簡報。（Claude Code其實也做到，但體驗會較複雜）

簡單來說：Code 幫你做開發，Cowork 幫你跑流程。

而如果你是一位一人創業者，我認為 Cowork 最值得先設定的不是十個複雜自動化，而是三樣東西：

1. Global Instructions
2. 第一個 Skill
3. 第一個重複工作流程

以下是我目前會推薦新手使用的20分鐘設定方法。

第0至2分鐘：先確認你能不能使用 Cowork

開始之前，先確認自己的 Claude 帳戶已經可以使用 Cowork。

目前 Cowork 可用於 Claude 的付費方案，包括 Pro、Max、Team 和 Enterprise。Team 或 Enterprise 帳戶則有可能受到組織管理員設定影響。如果你需要讓 Claude 直接處理電腦上的檔案或操作 Desktop App，我仍然建議先從 Claude Desktop 開始。

完成這一步的標準很簡單：

你能夠打開 Cowork，並建立一個新的 Cowork session。

不要在這裡研究太多功能。先確保入口正常就可以。

第2至6分鐘：設定 Global Instructions

我認為這是最值得先做的一步。打開：

Settings > Cowork > Global instructions

Global Instructions 會套用到 Cowork 工作，所以你不需要每一次重新解釋自己是誰、怎樣工作，以及 AI 有甚麼限制。我的 Instructions 主要包含四類資訊。

1. 我是誰

例如我會寫：我正在經營 Isaac Personal Brand，日常工作包括內容創作、Podcast 整理、銷售漏斗、課程產品及 Facebook 廣告。這些資訊的作用不是讓 AI 寫一段漂亮的自我介紹，而是減少它每次收到任務時重新猜測我的工作情境。

2. 我想達成甚麼

不要只寫「協助我的工作」，應該說明你最常想取得甚麼結果，例如：

• 「協助我把長內容重新整理成社群內容。」
• 「協助我整理 Email、研究資料及商業資訊。」
• 「優先輸出可以直接執行的建議，而不是長篇概念解說。」

3. 哪些事情不能自行做

這部分對 Cowork 特別重要，例如我的原則包括：

• 不能自行捏造故事或數據
• 不能在未確認情況下刪除重要檔案
• 不能擅自發布內容
• 不能自行寄出重要 Email
• 高風險操作先取得人工確認

因為 Cowork 和一般 Chat 的最大差別之一，就是它不只是回答問題，它可以實際執行工作。能力增加之後，權限邊界反而更加重要。

4. 我喜歡怎樣輸出

例如我會要求：內容草稿使用 Markdown。數據或資料整理可以使用 CSV、試算表或 HTML。Chat 回覆則盡量精簡，優先告訴我結果和下一步。

完成標準：

新開一個 Cowork 工作時，Claude 已經知道你的基本背景、工作原則和輸出偏好。

這一步大約四分鐘就夠。第一版不用完美，之後發現 Cowork 經常犯同一個錯誤，再慢慢加入 Instructions。

第6至12分鐘：加入第一個 Skill

完成 Global Instructions 後，第二步是建立一個可以重複使用的工作能力，這就是 Skill。

你可以把 Skill 理解成：專門教 Claude 完成某一類工作的操作手冊。

最基本的 Skill 會包含一個 skill.md，告訴 Claude：

• 甚麼情況應該啟動
• 收到甚麼輸入
• 應該按照甚麼步驟處理
• 最後輸出甚麼

Custom Skill 建立完成後，可以把整個資料夾包成 ZIP，然後進入：

Customize > Skills > + > Create skill > Upload a skill

再把 Skill 上傳。我的第一個 Skill 是 Content Repurpose Skill，原因很簡單：這是我每星期都會重複做很多次的工作。

例如我完成一篇 YouTube 腳本之後，不想每一次再從零開始思考 Threads、短影片及其他內容。所以這個 Skill 會先分析原文，找出值得延伸的觀點，再把它們轉成不同內容。

例如輸入可以是：

• 15分鐘以上的 YouTube 腳本
• 一篇完整電子報
• 一篇長篇 Blog
• Podcast transcript

然後重新整理成：

• 5個短影片 angles
• 3組完整 Threads
• 1篇 LinkedIn 長文
• 1個10頁 Carousel
• 5個可以獨立使用的 quotes 或 insights

它的重點不是把2,000字文章「縮短」。真正有價值的地方是：

先找出種子內容，再把不同觀點重新包裝成能夠獨立存在的內容。

否則你只是把同一篇文章換五種格式貼出去，這並不是真正的內容再利用。

Skill 不需要塞入所有品牌資料

我自己在設計 Skill 時會使用 Progressive Disclosure，例如：

repurpose/
├── skill.md
└── references/

skill.md 只保留最重要的工作流程。如果任務涉及品牌語氣，才讀取 brand_voice.md；如果需要調整目標客戶的角度、痛點或例子，才讀取 icp.md。（想了解更多歡迎參考我的 Claude Code個人品牌OS 課程）如果這兩個檔案不存在，Skill 仍然應該正常運作。Claude 可以先根據你提供的原文保持原本語氣，而不是因為缺少一份品牌文件就停止工作。

這也是我喜歡 Skills 的原因，它不是另一份「超級 Prompt」，它比較像是一套可以慢慢增加能力的 AI 工作系統。

完成標準：

你輸入一篇長內容並要求 repurpose 時，Claude 能按照固定流程工作，而不用你每次重新貼一大段 Prompt。

第12至17分鐘：連接一個真正會使用的資料來源

很多人第一次玩 AI Agent，最容易犯的錯誤是一次連接十個工具：Gmail、Notion、Slack、Drive、Calendar、HubSpot 全部一起連，然後完全不知道真正要自動化甚麼。

我的做法相反：

先選一個每天真的會使用的資料來源。

我的例子是 Email。因為我訂閱了很多電子報，但真正值得閱讀的可能只有其中幾封，所以我讓 Cowork 先處理第一層篩選。如果需要 Connector，可以到 Claude 的 Customize > Connectors 尋找相應服務並完成授權。授權之後，先做一個非常簡單的測試：

「找出過去24小時收到的電子報。」如果 Claude 能夠正確取得資料，就已經足夠。

完成標準：

Cowork 可以取得一個你真正會使用的外部資料來源。

不要急著建立 Automation，先確認最基本的一步真的跑得通。

第17至20分鐘：跑第一次完整工作流

最後三分鐘不要再設定，直接測試。例如我會輸入：

「搜尋過去24小時收到的電子報，找出與 AI、一人創業及行銷最相關的內容。先告訴我你準備怎樣處理，等我確認後再整理成一份重點摘要並用html發送到我的個人電郵。」

如果它能做到三件事：

• 找到正確資料
• 根據你的 Instructions 工作
• 在重要步驟前保留人工確認

那麼你的第一套 Cowork 工作環境已經完成。20分鐘的目標從來不是建立一間「全自動 AI 公司」，而是建立第一條真的跑得通的 Workflow，這兩者差很多。

Human-in-the-loop 比完全自動化更重要

在我的 Cowork 設定裡，我一直保留一個原則：

先 Plan，再 Execute。

如果任務涉及修改檔案、重要內容或對外行動，Claude 先告訴我準備怎樣做，我確認之後才正式執行，這就是 Human-in-the-loop。

乍看之下好像多了一個步驟，但 AI Agent 最大的風險往往不是「它不懂做」，而是：

它做得太快，但方向錯了。

如果只是一份研究摘要，出錯後重新生成一次可能沒有太大成本；但如果是刪除檔案、修改重要資料、發送 Email 或發布內容，錯一次的成本完全不同。所以我會按照出錯成本決定 Automation 程度：

• 搜尋、分類、整理：可以高度自動化
• 產生初稿：可以自動化
• 最終發布、重要 Email、刪除檔案、關鍵修改：保留人工確認

把重複工作變成 Scheduled Tasks

當一條工作流程已經手動測試成功，我才會考慮 Scheduled Tasks，這個順序很重要：不要把一條自己都未跑通的 Workflow 自動化。

Scheduled Tasks 可以把一組工作指令儲存起來，再設定每天、每星期或其他頻率執行。目前 Scheduled Tasks 可在 Cowork 的付費方案使用，而且任務可以使用你已經設定好的 Connectors、Skills 等能力。

我的其中一個使用方式就是整理電子報，流程是：每天取得過去24小時收到的 Newsletter → 找出值得閱讀的內容 → 優先篩選 AI、一人創業及 Marketing → 整理重要觀點 → 輸出一份 Daily Brief。

這樣做不是讓 AI 代替我閱讀，剛好相反：

AI 的工作是幫我縮小閱讀範圍。

最後真正值得看的三篇內容，我仍然自己看。這對我來說才是 AI 最有價值的地方：不是幫我消耗更多資訊，而是幫我減少資訊。

Cowork 和 OpenClaw 最大差別在哪裡？

我一直也有用 OpenClaw。同樣是處理 Email Inbox 分析的 Workflow，我在 OpenClaw 上設定超過30分鐘，中間還需要不斷修改。

Cowork 在 Connector 和資料整理方面，我的實際設定時間大約五分鐘就已經跑通。例如我希望取得 Newsletter 的原始網址，OpenClaw 的 Workflow 當時仍未能穩定整理出來，Cowork 則可以直接取得資料再繼續處理。這不代表 Cowork 在所有方面都比 OpenClaw 強，OpenClaw 更自由，可以玩的東西也更多。

Cowork 的優勢反而是：你不需要一開始就成為 AI Automation 工程師。 Connector、Skill、Instructions、Scheduled Tasks 都集中在比較一致的環境裡，對剛開始建立 AI Workflow 的人來說，少一點設定本身就是優勢。

但不是所有工作都應該交給 AI

AI 最適合處理的不是「所有工作」，而是那些不需要你本人存在的工作。

例如搜尋資料、分類 Email、整理大量文件、轉換格式、建立第一版研究摘要，這些工作交給 Cowork 非常合理。

但寫作就不同。即使你加入很多品牌資料、寫作樣本和 Voice Guidelines，AI 寫出來的內容仍然需要你的經驗和判斷。如果文章沒有加入自己的經歷、例子、觀察和立場，最後很容易只是另一篇資訊搬運。重要 Email 亦一樣。如果是寄給客戶、合作夥伴、老闆或其他重要人士，我不會讓 AI 自動 Send。Cowork 可以搜尋、可以整理、可以 Draft。

但最後那一下，我仍然自己按。

如果你今天第一次使用 Cowork

不要一次建立十個 Agent，也不要一開始花三小時設計一套完美的 AI OS。我建議只做三件事：

第一，寫好 Global Instructions。 讓 Claude 知道你是誰、怎樣工作、甚麼不能做。

第二，建立一個真正會重複使用的 Skill。 例如 Content Repurpose、Research、Email Analysis、Meeting Notes。

第三，找一個每天或每星期真的重複出現的工作，跑通一次，再考慮 Scheduled Tasks。

20分鐘後，你未必已經擁有一間完全自動運作的 AI 公司，但你應該已經有第一條：

可以重複、可以改善、可以逐步自動化的 AI Workflow。

這才是開始使用 Cowork 最重要的一步。

如果你想直接看看我怎樣設計 Content Repurpose Skill，我已經把它整理成可以直接使用的版本。

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