當大家都在瘋 OpenClaw 的時候，我默默組了一支 AI 小團隊

當大家都在瘋 OpenClaw 的時候，我默默組了一支 AI 小團隊。

最近 AI 圈充斥著各種 AI Agent 平台的討論，尤其是 OpenClaw 這類開源框架，看起來很酷、很強大，也很有未來。

但說實話，對大部分不是全職工程師的人來說，光是搞懂架構跟 deploy，大概就先陣亡一半了。

而我最近每天很愛用的，反而是一個相對討論少一點的東西：Claude Cowork。

1. 什麼是 Claude Cowork

簡單說，它讓 Claude 不只是一個聊天機器人，而是一整個 agentic system。

它可以操控瀏覽器、讀寫檔案、跑自動化流程，甚至串各種 plugin 來處理不同類型的工作。乍看之下，好像跟其他 AI Agent 差不多。

但我自己覺得它比較特別的地方，是設定門檻低到有點意外，而且整合度很高。不是那種「理論上很強」，而是裝好之後真的很快就能開始用。

2. 我現在怎麼用它

目前我的 Cowork 環境裝了幾個核心 plugin：

• Productivity：任務管理、規劃、排程
• Marketing：內容撰寫、多平台改寫
• Data：報表分析、dashboard 整理

如果硬要說，差不多就是一個很小型的 AI 團隊。

重點是，這些不是 demo 看起來很酷的功能，而是我每天真的在跑的 workflow。這點我自己很在意，因為很多工具都很會 demo，但不一定能活在日常裡。

3. Context 就是一切

真正讓 Cowork 從「有趣的玩具」變成「工作夥伴」的關鍵，我覺得不是某個單一 plugin，而是 context 的設計。

透過 Productivity plugin 的機制，你可以慢慢建自己的個人記憶庫：你是誰、你的寫作風格、你正在進行的專案、你的工作偏好，甚至你團隊裡每個人的角色和溝通方式。

當這些 context 到位之後，每次對話就不是從零開始。它帶著背景知識進來，你不用一直重複解釋。

這個設計思路，其實跟我們以前在 dentall.ai 做 domain-specific AI 的邏輯很像。AI 的價值不只是通用能力有多強，而是你給它的 context 有多準。

The prompting game is over. The context game is everything.

4. 一個人的小團隊，到底能幹嘛

讓我講幾個我現在真的在跑的東西。

每天它會幫我整理社群上的關注內容，從技術趨勢到產業動態，省掉很多資訊篩選時間。針對我正在推的工作項目，它也會幫我做整理、規劃和排程。

甚至，它也讓我開始比較有系統地記錄自己怎麼用 AI 工具，再把這些心得整理成一系列文章，也就是你現在看到的這篇。

這些事情放在以前，大概需要一個助理，或者半個小編加半個 PM 才比較順。現在一個人就能先跑起來。

5. 為什麼我現在更常用 Cowork，而不是 OpenClaw

回到開頭的比較。

OpenClaw 那類工具當然更有彈性，也更 programmable，很適合想深度客製化的工程師。這點我完全同意。

但我自己的考量一直都比較偏實際一點：

• 我對安全性本來就看得比較重
• 我不想每次都先搞 deployment
• 我也不想把太多時間花在理解複雜 agent 架構上

Cowork 的設計，對我來說更適合一般工作者。裝好 plugin 之後，很快就能開始進入 workflow，而不是先花一大段時間把環境搭完。

如果你的需求是「讓 AI 真正融入每天工作，幫你把產出往前推」，而不只是偶爾拿來秀一下，我目前用過的工具裡，Claude Cowork 的完成度跟易用性真的很高。

後記

這篇算是我接下來「AI 工具實戰系列」的第一篇。後面如果有空，我會再把其他工具的使用心得和踩過的坑慢慢整理出來。

如果你也在想，怎麼把 AI 真正用在工作上，而不只是 demo，歡迎交流。

PS

這篇文章本身，就是用 Cowork 的 Marketing plugin 協助起草的。

身為技術人的最後尊嚴：至少觀點跟吐槽還是我自己的。