Anthropic 執行長呼籲放慢前沿模型發展，馬斯克與 OpenAI 表支持，主張透過第三方評估強化 AI 安全。但美政界對 AI 安全監管與國家競爭力平衡仍存分歧。
Anthropic 執行長 Dario Amodei 近日發表文章，主張 AI 產業應「放慢前沿模型（frontier AI）的發展速度」，讓安全研究、模型評估與監管機制有足夠時間跟上 AI 能力成長。他強調，所謂「放慢」並不是停止訓練或技術進步，而是讓 AI 能力提升與安全防護維持更平衡的速度。
Amodei 提出相關主張後，獲得 OpenAI 執行長 Sam Altman、Google DeepMind 執行長 Demis Hassabis 及 Elon Musk 等 AI 產業人士回應，但美國政府與部分政治人物則對 AI 產業主動要求監管抱持不同態度。
Anthropic 主張「放慢」，不是停止 AI 發展
Anthropic 執行長 Dario Amodei 近日發表文章，主張 AI 產業應放慢前沿模型的發展速度，但強調這並不代表停止模型訓練或技術進步，而是讓 AI 能力成長與安全防護保持更平衡的速度。
Amodei 認為，近幾個月 AI 發展速度明顯加快，尤其 AI 開始協助開發下一代 AI，可能讓模型能力進步速度超過人類理解與控制的能力。他也以近期 OpenAI 與 Hugging Face 相關事件為例，認為 AI 代理出現未預期的網路攻擊行為，顯示模型能力提升的同時，安全風險也需要受到重視。
因此，Amodei 提出「Pacing the Frontier」計畫，主要包括建立長期駐點的第三方評估機制、推動民主國家的 AI 企業建立共同安全標準，以及進一步尋求全球協調。其中，Anthropic 已率先承諾讓第三方評估人員取得接近公司內部員工的權限，檢查 AI 訓練與安全措施。
Amodei 認為，若能放慢發展速度，就能爭取更多時間投入 AI 對齊、可解釋性、測試與安全評估等工作，在 AI 能力持續進步的同時降低潛在風險。
Sam Altman：同意放慢，也將採用第三方評估
OpenAI 執行長 Sam Altman 對 Amodei 的主張表示認同。
Altman 在 X 上表示，他同意需要讓前沿 AI 的發展「保持適當節奏」，而這也是 OpenAI 近幾週討論的主要議題之一。對於 Amodei 提出的第三方評估機制，Altman 也表示這是「很好的想法」，OpenAI 將採取相同做法，讓獨立評估人員取得類似公司員工的權限，並表示未來會公布更多細節。
換言之，OpenAI 目前支持的並不是全面暫停 AI 發展，而是透過獨立評估等方式，增加前沿模型安全措施的可驗證性。
Google DeepMind：方向正確，但細節仍需討論
Google DeepMind 執行長 Demis Hassabis 也對 Amodei 的文章表示正面看法。
Hassabis 認為，Amodei 提出的方向是面對目前關鍵時刻「正確的前進道路」，但具體執行方式仍需要進一步討論。他也提到，這也是 Google DeepMind 近期提出建立前沿 AI 產業標準機構（industry-wide standards body）的原因，希望透過產業共同制定標準，處理前沿 AI 發展所帶來的問題。
Elon Musk：一句「Dario is right」
Tesla 與 xAI 執行長 Elon Musk 的回應則相當簡短。Musk 轉發 Amodei的文章並寫下：「Dario is right」，直接表達對 Amodei 主張的支持。
川普：AI 需要的是「強而聰明的總統」，不是放慢發展
相較於 AI 產業人士，川普對相關主張的態度明顯不同。
川普在 Truth Social 發文表示，AI 真正需要的「控制或護欄」是一名「強而聰明」的總統，並表示川普政府已經擁有足夠的刑事與監管權力，可以處理 AI 企業可能造成的問題。他同時強調美國目前仍領先中國，並以「誰贏得 AI，誰就贏得一切」形容 AI 競爭的重要性。
川普也批評 Amodei 目前的立場，認為 Anthropic 執行長是在把自己塑造成「完美的小天使」，並警告外界不要因為 AI 與資料中心議題而形成他所稱的陰謀。
回顧生成式 AI 狂飆的這三年，從 GPT-3.5、GPT-4 到各家競品，所有劃時代的前沿模型無一不是將「對話框」作為首發降臨的第一現場。但這一次 GPT-6 Astra 的落地路徑，卻徹底扭轉了這條鐵律。Astra 真正展現壓倒性實力的戰場，全數聚焦於非對話場景——它具備在真實軟體環境中執行金融建模與工程設計的「電腦操作（Computer Use）」能力，耗時比 Sol 大幅減少 47%；同時還支援能跨越不同上下文視窗自動整理筆記的長任務機制，甚至能直接被 Gmail 新郵件、Slack 訊息或 GitHub PR 活動無縫喚醒。這些尖端技術刀法，無一不是為了交差辦工而量身打造，根本不是為了一問一答的閒聊所設計。
這種分發順序的逆向重整，是 OpenAI 對 ChatGPT 產品定位最深遠的一次典範轉移。曾經作為 AI 象徵的聊天框並未消失，但它已經從頂級模型的「首發第一線」退化成了「最後一站」。對所有使用者而言，這場變革敲響了一記清晰的訊號：未來的頂尖 AI 不再是一個無所不知的聊天伴侶，而是一台為生產力產出而運轉的精密工作機器。
核心升級依然是 Apple Intelligence，除了大幅提升 App 的開啟速度、讓跨裝置訊息同步變得更順暢之外，Siri 終於迎來真正的全面進化，導入 AI 架構的 Siri，能更精準地理解前後文與複雜指令，對話過程自然流暢，接下來就一起來看看有哪些升級重點吧！
註：本篇專題測試系統為 iOS 27 Beta 3，不同版本之間可能存在部分介面差異。
Siri AI 迎來真正完全體
iOS 27 的升級重點，毫無疑問集中在全面進化的 Apple Intelligence 與換上全新大腦的 Siri AI 上，這次蘋果採用了全新的 AI 底層架構，不僅在隱私保護上維持一貫的高標準，更讓 AI 的運算力深入到系統每個角落。
其中最大的變革莫過於 Siri AI，現在的 Siri 不再只是簡單的問答工具，而是能真正理解你當前情境的智慧助理，具備「螢幕感知」與「個人情境理解」能力，例如在檢視一張河粉照片時，開口問 Siri，它就能直接分析餐點資訊與營養成分；甚至能根據使用者在訊息或郵件中的對話紀錄，幫你規劃紐約一日遊行程，或是精準搜尋前個週末照片裡特定人物的身影。
此外，Siri AI 能跨不同 App 執行複雜動作，並首次擁有了專屬的 App，讓你可以在同一處回顧過往對話或展開新討論，對話記錄也會透過 iCloud 在各個 Apple 裝置間同步，除了 Siri，Apple Intelligence 也為系統 App 帶來許多驚喜，像是在照片 App 中新增的「空間重構」功能，讓你在拍完照後還能彈性調整照片構圖；Safari、訊息與郵件等日常工具也都變得更加智慧。
● iPhone 13 系列：iPhone 13 Pro Max、iPhone 13 Pro、iPhone 13、iPhone 13 mini
● iPhone 12 系列：iPhone 12 Pro Max、iPhone 12 Pro、iPhone 12、iPhone 12 mini
● iPhone 11 系列：iPhone 11 Pro Max、iPhone 11 Pro、iPhone 11
● iPhone SE（第二代與後續機型）
升級方式相當簡單，只要進到「設定」選單，點選「一般」裡面的「軟體更新」即可下載並安裝，升級前建議預留 20% 以上的儲存空間，並務必事先完成手機備份，確保檔案資料安全無虞；Apple Intelligence 支援 iPhone 15 Pro 以及 iPhone 16 機型或後續機型，裝置語言和 Siri 語言需設為相同的支援語言。
Siri AI：從單向語音指令走向生成式對話
過去提及 Siri，多數人的印象或許還停留在設定鬧鐘、查詢天氣或播放音樂等基礎指令，但在 iOS 27 中，蘋果將 Siri 正式升級為 Siri AI，互動方式跟以前大為不同，換上由 Apple Intelligence 驅動的大型語言模型架構後，Siri AI 的對話體驗升級，操作體感更貼近 ChatGPT 或 Gemini 這類現代生成式 AI 助理。
最明顯的差異在於 Siri AI 具備了更好的前後文理解能力，現在使用者可以提出開放式的問題，甚至在對話過程中隨時改變想法或補充細節，Siri AI 都能準確接話並提供靈感，不論是想為下個月的企劃案動腦發想主題，或是討論旅行行程安排，它都能像個隨身腦力激盪夥伴一樣，進行流暢自然且具連續性的多輪對話。
更自然的喚醒互動
為了打破過去 Siri 只能隨問隨答、關閉視窗後記錄就消失的限制，iOS 27 這次特別推出了全新的專屬 Siri App，雖然現階段台灣尚未正式推出，需將國家切換到美國且系統語言為英文才能使用，但切換後還是可以使用中文和 Siri 對話。
Siri App 會將你過往所有的 AI 對話記錄完整記錄在一處，可以隨時回顧過去討論的點子，或是將精采的問答內容釘選在最頂端，方便日後查閱，更方便的是，這些對話記錄會透過 iCloud 在 iPhone、iPad 與 Mac 等裝置間自動同步，讓你在外面用手機詢問的事項，回家開啟 iPad 即可順暢接續討論。
喚醒與輸入的方式也變得更加靈活多樣，除了傳統的語音喚醒與長按側邊按鈕之外，使用者現在只要在螢幕中央輕輕向下滑動，就能快速喚醒文字輸入介面；在不方便發聲的公共場所，也能用打字方式與 Siri AI 溝通，使用者甚至能依照個人喜好自訂 Siri 的聲音風格、說話語速與對話生動程度，打造出專屬於自己的數位助理。
個人情境理解：穿透裝置資料，搜尋隱藏細節
與市面上一般泛用型聊天機器人最大不同之處，在於 Siri AI 擁有強大的「個人情境理解能力」，在獲得使用者授權的前提下，Siri AI 能夠安全地讀取與分析儲存在裝置內部的郵件、訊息、照片、聯絡人、檔案與備忘錄等資訊，將散落各處的個人資料串聯起來。
舉例來說，當你突然記不起朋友上個月在訊息裡提及的聚會地點，或是找不到數年前某次旅行時拍下的餐廳菜單照片，過去可能需要手動翻查多個 App，現在只需要直接開口問 Siri AI，它就能在不同資料來源中，幫你找出答案並回覆。
螢幕情境感知，執行跨 App 指令
Siri AI 的另一大進化，在於它不再只是一個單純回答問題的語音助理，而是具備深度系統控制與跨 App 操作能力，例如在聽音樂時，可以直接告訴 Siri AI：「把這首歌加入我今晚的健身播放清單」，它就會自動幫使用者在 Apple Music 裡面找到歌曲，並加入指定清單中；或者在剛發送訊息給朋友後，叫 Siri AI 幫你補充文字或調整語氣，減少使用者在不同 App 之間頻繁切換的操作成本，現階段並不是所有 App 都能受 Siri AI 控制，主要可以操控的以原生的功能和 App 為主。
Siri AI 變身全方位隨身寫作助理
除了操控 App 外，Siri AI 也扮演了全系統寫作助理的角色，不論是在訊息、郵件還是備忘錄中，只要有文字輸入的地方，都能隨時呼叫 Siri AI 協助，不僅能從零開始根據你的需求撰寫信件或文章草稿，也能針對你已經寫好的段落給予修飾意見。
此外，Siri AI 具備個人寫作風格學習能力，在修飾或撰寫內容時，它會參考你平常的用語習慣、標點符號偏好以及常見的對話語氣進行調整，讓生成出來的信件或訊息不僅文法通順，讀起來更保有使用者個人的獨特語感，減少傳統 AI 生成文字的生硬或不自然的感覺。
相機 Siri 模式與視覺智慧
Siri AI 整合了相機以及視覺智慧功能，推出全新的相機 Siri 模式，開啟相機並切換至 Siri 模式時，只要將鏡頭對準眼前的物體，點擊一下，Siri AI 就能結合畫面資訊與網路資料庫，即時提供詳盡的解說，例如對著一道餐點拍照並提問，Siri AI 不僅能辨識出餐點名稱，還能進一步分析其可能包含的食材成分與營養標示。
又或者在下廚時詢問：「冰箱只剩雞蛋、番茄和義大利麵，能做什麼 15 分鐘快速料理？」，Siri AI 不僅能快速提供食譜步驟，還能估算熱量與營養比例。
智慧照片編輯進階升級，新增空間重構
在 iOS 27 中，照片編輯也跟著新 AI 一起升級，現在使用者在完成拍攝後，可以使用空間重構功能重新定義畫面構圖，透過演算法補全遺漏的視野或調整視角主體，如果原先拍照時取景範圍過窄，新的延伸工具能自動計算並拓展背景畫面，讓相片擁有更遼闊的空間感，整個生成過程只要幾秒鐘就能完成。過去一直讓人覺得還有進步空間的清除工具在 iOS 27 中終於更新，過去僅能去除比較小的細節，現在則能更精準辨識並移除畫面中較大的干擾物件，並透過 AI 補全後方的背景細節，讓照片恢復乾淨，新生成的內容也比以前自然多了。
自馬斯克收購 Twitter 並更名為 X 以來，其手握演算法推薦權限的爭議從未停歇。他不只多次利用個人帳號直接介入國際地緣政治，例如高調評論英國移民政策與國內治安騷亂，近期更公開對德國極右翼「德國另類選擇黨」（AfD）在地方選戰的斬獲表示讚許。當一個人的發言足以牽動跨國政局、股市行情甚至左右戰爭通訊時，他已經不再只是一位單純的民營企業家，而是一位擁有主權級影響力的科技寡頭。
Googlebook 15 另一項特殊設計，是在鍵盤底部加入代表 Google 的「G」按鍵，位置介於Fn與Alt鍵之間。從硬體配置來看，這個按鍵有點類似 Windows 筆電上的 Windows 鍵，或 Mac 上的 Command 鍵，但目前Lenovo 提供的資料並沒有進一步說明按下 Google 鍵後會啟動哪些功能，因此現階段還無法確認它是否會直接呼叫 Gemini、Google搜尋或其他Googlebook 專屬功能。
Google 正式推出 Windows 原生版 Gemini，引進全域熱鍵與螢幕辨識功能，大幅優化跨軟體協作流程。這款 Windows 專屬的 Gemini 應用程式不僅支援檔案拖曳，...
過去幾年，在 Windows 筆電或桌機上使用 Google Gemini 的體驗始終像是隔靴搔癢。你必須先點開 Chrome 或 Edge，在幾十個雜亂的分頁中翻找那個熟悉的 AI 圖示；一旦需要跨軟體參照報表或除錯程式碼，滑鼠反覆點擊切換視窗的割裂感，更往往讓工作思緒頻繁被打斷。
這種長年被困在瀏覽器分頁裡的被動局面，隨著 Google 正式推出適用於 Windows 10 與 Windows 11 的官方原生桌面應用程式，終於迎來關鍵轉折。
使用者如今能直接從微軟應用程式商店（Microsoft Store）或 Google 官網免費下載安裝獨立客戶端。這不僅意味著使用者不必再將 Gemini 當成網頁外掛看待，更代表 Google 決定放下過去對 Web 生態的執念，以系統底層常駐的姿態，直接踩進微軟統治數十年的 PC 桌面主場，打響新一輪終端 AI 入口與工作流霸權的爭奪戰。
全域熱鍵、本機檔案拖曳與 Gemini Live 雙向插話
Windows 原生版 Gemini 最立竿見影的進化，在於它將 AI 徹底縫合進作業系統的日常操作流中。安裝完成後，使用者可自由設定專屬的全域快捷鍵（Global Shortcuts），無論當下正在全螢幕撰寫 Word 企劃書、在 VS Code 中逐行審查程式碼，或是瀏覽外電資料，只要按下一組熱鍵，輕量化的懸浮對話視窗便會瞬間彈出在畫面中。
它既不會強制覆蓋或中斷手頭上的主工作區，也不需要額外開啟佔空間的瀏覽器視窗。更具殺傷力的是對本機檔案的無縫支援——使用者可以直接從檔案總管中，將數百頁的 PDF 技術白皮書、複雜的 CSV 數據報表或高解析度設計圖檔拖曳丟入對話框，交由背景模型進行即時的重點整理與邏輯分析。
除了鍵盤輸入與滑鼠拖曳，Google 更將旗艦級的「Gemini Live」語音即時雙向對話技術移植至 Windows 桌面環境。與過去語音助理常見的生硬機械問答截然不同，Gemini Live 具備極低延遲的口語交互邏輯。當你在進行程式邏輯排錯或企劃腦力激盪時，完全能像與身旁的資深工程師交談一般，在 AI 說話的途中隨時開口打斷、即時補充新的邊界條件或修正提問角度。雙手完全不必離開鍵盤與滑鼠，就能維持緊湊的思維節奏。
不再需要忍受等 AI 念完一長串制式回覆才能修正問題的折磨，這種行雲流水的雙向對話，正是過去網頁分頁完全無法提供的流暢體驗。
更實用的是，產出的所有修復程式碼或結構化表格，均支援一鍵快速流轉至 Windows 記事本、微軟 Office 或第三方開發環境（IDE），消除了跨軟體複製貼上的操作摩擦力。
許多 Windows 老用戶對於「常駐桌面軟體」往往懷抱極高戒心——深怕這又是另一個打著 AI 旗號，背地裡卻瘋狂侵吞 CPU 算力與記憶體的肥大程式。
對此，Google 工程團隊在底層架構上進行了專屬的最佳化工程。該客戶端並非草率地拿 Chrome 核心套皮打包，而是針對主流 x86 架構（Intel 與 AMD）處理器，以及微軟極力推廣的高通 Snapdragon X 系列 ARM 架構晶片，實施了深度的渲染調校與動態記憶體回收機制。在背景待命狀態下，應用程式僅佔用極微量的記憶體與運算資源，即便在全天候依賴電池供電的輕薄筆電上常駐執行，也不至於引發風扇狂轉或續航力大打折扣的問題。
把常駐應用的系統負擔降到近乎隱形，是用戶願意將快捷鍵交給 Gemini 的最根本前提；Google 顯然精準避開了過去 Electron 應用肥大慢的致命雷區。
長久以來，微軟憑藉 Windows 作業系統的先天主場優勢，傾盡全力將 Copilot 鍵刻進新世代筆電鍵盤，並試圖將自家的 AI 服務收攏為所有 PC 使用者不可或缺的唯一智慧中樞；與此同時，OpenAI 的 ChatGPT 桌面版也早已率先插旗 Windows，在上班族與開發者之間迅速建立起極高的操作黏著度。
倘若 Google 依然固守於 Chrome 瀏覽器的「分頁圍牆」之內，勢必眼睜睜看著廣大桌面使用者的操作習慣被對手蠶食鯨吞。把應用圖示釘上億萬台電腦的工作列，正是 Google 破除微軟與 OpenAI 桌面合圍最立竿見影的解法。
對廣大 Windows 使用者來說，這場巨頭肉搏戰無疑帶來了立即可見的紅利。一般用戶透過微軟商店即可免費取得輕量客戶端，而訂閱 Gemini Advanced 的進階用戶，更能在原生視窗中直接調用 Google 最強大的前沿模型算力，不必再冒著外洩風險去尋找非官方第三方針對 API 封裝的替代工具。
Google 透過 Windows 原生桌面版補齊了智慧型手機、網頁端與 PC 終端之間的跨裝置拼圖，無論使用者是在 Android 行動裝置上隨手筆記，還是回到筆電前處理高強度專案，整體模型脈絡都能實現無縫串接。微軟固然擁有系統底層的主場裁判權，但當 Google 拿出體驗更敏捷、多模態更流暢的獨立桌面武器時，這場橫跨 PC 桌面的 AI 霸權角力，顯然才剛剛進入真刀真槍的交鋒時刻。
本次賽事獎品相當豐富，三個組別共計頒發 18 個獎項。在 Z 組方面，金獎可獲得 EOS R8 單機身與 Sandisk 1TB 行動固態硬碟，銀獎為 EOS R10 搭配 RF-S 18-45mm 鏡頭套組與 256GB 記憶卡，銅獎則為 EOS R50 搭配 RF-S 18-45mm 鏡頭套組。Y 組金獎提供 EOS R5 Mark II 單機身、ViewSonic 27 吋專業顯示器與 1TB 行動固態硬碟，銀獎為 EOS R6 Mark III 單機身與 256GB 記憶卡，銅獎為 EOS R6 Mark II 單機身。X 組金獎則頒發 EOS R6 Mark III 單機身與 1TB 行動固態硬碟，銀獎為 EOS R6 Mark II 單機身與 256GB 記憶卡，銅獎為 EOS R8 單機身。各獎項不僅包含多款熱門 RF 接環無反光鏡相機，亦涵蓋專業修圖顯示器與高速儲存設備。
出席的兩位受訪者分別掌管遊戲設計與劇情。遊戲總監 Joe Shely 在暴雪娛樂有超過二十年資歷，2014 年加入《暗黑破壞神》團隊後，協助塑造了現代《暗黑破壞神》的戰鬥與角色成長系統。劇情設計總監 Jennifer Hepler 則是 2025 年才加入暴雪，此前在 BioWare 參與過《闇龍紀元》系列與《Star Wars: The Old Republic》，帶著另一套敘事訓練進入這個三十年的系列。
當日本傳奇遊戲製作人小島秀夫（Hideo Kojima）在今年稍早宣布，旗下籌備中的全新諜報動作大作《Physint》將改由微軟 Xbox 攜手出資發行時，全球主機社群與業界無不感到錯愕。畢竟從小島自老東家科樂美（Konami）獨立以來，索尼 PlayStation 一直是他最堅定且高調的後盾，雙方合作淵源更可追溯近三十載。
小島工作室（Kojima Productions）獨立後推出的兩部《死亡擱淺》（Death Stranding）系列作品，雖然在業界收穫了極高的話題熱度與電影級評價，但在商業獲利表現上，卻始終未能觸及 PlayStation 內部設定的營收預期門檻。更讓發行團隊感到焦慮的是，《Physint》目前的研發節奏已經數度錯過預定的開發節點，距離正式上市至少還有數年時間，但專案預算卻已展現出大幅超支的強烈跡象。
《死亡擱淺》兩代作品雖在 PlayStation 首發，但小島工作室堅持牢牢掌握 IP 的所有權，兩部作品隨後皆以限時獨佔的形式走向 PC 甚至其他平台。對面臨嚴峻利潤考驗的索尼而言，如果投入數億美元的巨額資金，換來的卻是一款既無法長期綁定自家主機硬體、且版權不在手中的作品，這樣的商業風險在當前的緊縮週期中已形同冒險。
微軟 Xbox 算盤裡的跨平台生機
索尼決定放手的痛點，卻恰好踩中了微軟 Xbox 戰略轉型的甜蜜點。
在新任執行長阿莎·夏爾馬（Asha Sharma）的領導下，微軟遊戲部門不再將硬體裝機量視為唯一指標，而是全力將重心轉向橫跨 PC、主機與雲端的龐大生態系。知情人士透露，索尼今年稍早調整了全球策略，傾向不再主動將第一方單人劇情遊戲移植至 PC 平台；這意味著，一旦小島工作室日後自行或委託第三方推出《Physint》的 PC 版本，索尼將無法從中抽成分潤，形同替他人作嫁。
微軟的算盤則截然不同。Xbox 當前的全線策略即是「首發同步登陸 PC」，這讓《Physint》兼顧 PC 與 Xbox 的開發計畫能無縫嵌入微軟的戰略版圖，藉由全球數千萬 PC 核心玩家分攤沉重的研發成本。
Claude Cowork 不再只是對話工具，而是能真正「動手」的 AI Agent。透過 Claude Cowork，AI Agent 能讀取檔案、串接外部工具，實現任務自動化，大幅減輕工作負擔。
現在許多人的工作桌面上至少都開著一個 AI 工具，但實際操作往往仍停留在同一個流程：把問題貼進對話框，再將生成的答案手動搬運、排版與存檔。AI 雖然提供了建議，但真正的執行還是得靠人力完成，整體工作負擔並沒有明顯減輕。也因此，「AI Agent」的概念近來逐漸受到關注，Anthropic 推出的桌面應用 Claude Cowork 正是為了解決這個問題而生，它能直接讀取授權資料夾、串連外部工具並設定自動化排程，讓 AI 不再只是停留在對話框中，而是能真正「動手」替你把事情一件件完成。
Claude Cowork 是 Anthropic 在年初以研究預覽版形式推出的桌面應用程式，與網頁版最大的不同在於，它能夠取得電腦上的資源、串連外部服務，並在授權範圍內自行規劃步驟與執行任務。雖然觸及自動化工作流程，但過程中不需要撰寫、甚至不必理解任何程式碼，因此即使沒有技術背景也能上手。
AI Agent 讓指令變成行動
一般 AI 工具在收到指令後，多半只會提供答案或草稿，後續如何運用仍需由使用者自行處理。不過 Cowork 從根本上改變了這件事，它以 AI Agent（AI 代理人）的方式運作，收到指令後，會先將任務拆解成多個步驟，再依序執行；過程中若遇到需要判斷的情況，會先暫停並詢問使用者確認，再繼續執行後續步驟，直到任務完成為止。例如在 Cowork 中輸入「整理上個月的報告並產出摘要」，它可以自行找到對應檔案、讀取內容、彙整重點，最後輸出一份新文件，不需要使用者在中間手動傳遞資料。
也因為 Claude Cowork 會先將任務拆解為多個步驟逐步執行，並在過程中透過檔案與任務狀態作為外部記憶來保存中間結果，而不是單純依賴像 ChatGPT 或 Claude 網頁版的對話上下文，相較於將所有資訊堆疊在同一段長對話中，較不容易因任務過長而出現記憶混亂的情況。
Cowork 提供三種建立 Project 的方式：「Start from scratch」是從空白狀態開始，自行定義所有設定；「Import a project」適合已在網頁版建立過 Project 的使用者，可直接匯入既有的 Instructions 與檔案，省去重新設定的時間；「Use an existing folder」則適合本機已有整理好的資料夾，選取後可將其中內容作為 Project 的初始 Context 基礎，讓 AI 能直接讀取並延伸應用。以下將以「Start from scratch」為示範，逐步說明如何從零開始建立一個 Project。
進一步結合多個 Connectors，還能建立跨工具的自動化流程。例如先查詢 Google 日曆確認行程安排，再依據內容撰寫郵件草稿，最後透過 Gmai l發送通知；或是在完成資料整理後，自動產出文件並同步寄出。透過這類整合應用，AI 不再只是單點執行任務，而是能串聯多個步驟，貼近實際工作流程，讓原本分散在不同工具中的操作逐步整合為一套自動化機制。
不過也需要特別留意，當 Connectors 涉及信件、文件或資料庫等服務時，代表 AI 需取得一定程度的存取權限，因此在使用前應審慎評估授權範圍，避免涉及敏感資訊或隱私資料，並依照實際需求開啟必要權限即可，以確保使用上的安全性。
進階應用：從技能擴充到跨裝置自動執行
在掌握前面介紹的資料夾操作、自動化排程與 Connectors 串接後，Cowork 的應用其實還能再往上延伸。透過 Skill 與 Computer Use 等進階功能，不僅可以進一步優化既有流程，也能讓 AI 從「輔助工具」轉變為更接近實際執行者的角色，甚至實現跨裝置的任務運作模式。
Skill：建立可重複使用的工作流程
Skill 可視為一種可重複使用的任務模組，使用者能將常用流程（如報告產出、資料整理或內容生成）整理成固定指令與輸出格式，讓 AI 在後續任務中直接套用；也就是將任務執行方式標準化，使其在執行時能搭配 Project 中的資料與 Connectors 所提供的外部資訊共同運作。相較於每次都重新下指令，透過 Skill 可大幅降低操作成本，同時確保產出品質與格式的一致性。
目前 Claude 官方也有提供部分範例供使用者直接套用，例如設計相關的 /canvas-design、網站建置的 /web-artifacts-builder，以及品牌風格管理的 /brandguidelines等。若有固定的工作需求，使用者也可以進一步建立專屬 Skill——可以在對話中直接下指令，請 Claude 將目前的工作流打包成 Skill；也可以透過官方提供的 /skill-creator 模組，逐步建立並調整。
讓 AI 直接操控電腦，還可遠端派工
另外，近期新增的 Computer Use 讓 Claude 能直接操作電腦畫面，透過模擬滑鼠與鍵盤行為，自行點擊、捲動並執行任務，例如開啟檔案、操作瀏覽器或完成特定流程。再搭配 Dispatch 功能，使用者還可透過手機遠端指派任務，例如在通勤途中用手機下達指令，Claude 便會在電腦端自動執行，回到電腦前即可查看完成結果。
外媒《Windows Latest》引述知情人士報導指出，微軟的長期規劃仍是將控制台剩餘的所有功能遷移至現代化設定中，但絕不會採取粗暴的直接重定向，而是透過逐步重構舊功能，讓傳統介面的使用需求自然遞減。微軟設計部門負責人 March Rogers 此前便公開說明：「我們正在逐步把控制台中的所有舊控制項目遷移到現代化的設定應用中。我們會非常謹慎地推進，因為背後涉及大量不同的網路設備、印表機及驅動程式，我們必須確保在遷移過程中絕不會破壞現有設備與系統的相容性。」
現代版「執行」對話框實測更快：打破 WinUI 效能刻板印象
在 Windows 11 測試人員計畫（Windows Insider）的預覽版本中，多項現代化介面改造已展現實質成果，預計將於 2026 年內陸續向全球正式版使用者推送。
日前，來自印度資訊科技大學（Indian Institute of Information Technology）的研究團隊成員 Chetan Mudlapur 與 Om Prakash Singh 聯合發表了一篇題為「Critical yet Committed: Analyzing Player Sentiment Paradox in User Generated Game Reviews（批判卻執著：分析使用者生成遊戲評論中的玩家情緒悖論）」的學術研究論文，從情緒分析與資料探勘的角度，深入探討 Steam 遊戲消極評價背後的可信度與行為模式。
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