Claude 在前两天刚刚发布可以操作用户本地文件的 Cowork 功能，并有一个挺酷、挺实用的展示：让 Claude 自动整理拥有 70 个文件夹、几百个文件图标的桌面：

转天，拥有同样功能的 OpenCode Cowork 就来了。

然后，我还看到了这条消息：

只能说：竞争很激烈啊

OpenCode Cowork

OpenCode Cowork可以 主动完成任务 – 读取文件、进行编辑、运行命令、验证结果，全程自主执行。

并且，从功能来看，十分强大，也能整理桌面：

Cowork 还会：

• 探索代码库，理解结构
• 制定重组计划
• 逐步执行文件移动和编辑
• 验证一切正常工作
• 总结完成的工作

特性

• 自主代理 – 像同事一样工作，而不只是聊天机器人
• 任务规划 – 分析任务并制定执行计划
• 进度更新 – 每一步都展示正在做什么
• 安全可控 – 使用 OpenCode 内置的权限系统
• 零依赖 – 只有一个 markdown 文件
• 模型无关 – 使用你在 OpenCode 中配置的任何模型

获取

• GitHub

各位 OpenCode 用户，快去试试吧（目前 Cowork 仅支持 macOS/Linux）。

安装

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Lucifer1H/open-cowork/main/install.sh | bash

使用

# 启动 OpenCode
opencode

# 使用 /cowork 命令
/cowork <你的任务描述>

原文：https://www.appinn.com/opencode-cowork/

OpenCode 是什么？

OpenCode 是一个运行在终端里的开源 AI 编程助手，属于 Claude Code 平替，它还在带了免费的 GLM-4.7、MiniMax M2.1、Grok Code Fast 1、Big Pickle 模型。

不需要订阅、甚至不需要注册，安装直接用，感兴趣的同学可以去试试：

• GitHub

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「software armageddon（软件末日）」——这是外媒描述过去几个月软件板块遭遇时用的词。Anthropic 每推出一个新工具，市场就会条件反射式地先问一遍：又有哪些软件要被干掉？然后果断抛售手里的股票。

短短几周，成千上万亿美元的市值凭空消失。

就在昨晚，Anthropic 再度发布企业级产品更新。当所有市场都在等着看又要杀入哪个赛道，结果，Salesforce 涨了 4%，Thomson Reuters 涨了 11%，Figma 涨了 10%，Docusign 和 LegalZoom 均上涨超过 2%。

软件股的噩梦，这次没有如期而至。而市场情绪在一夜之间发生了 180 度转向，这件事本身就值得好好说说。

10 个插件模板，每一个都在盯着人类的工位

先说功能本身。

这次发布的核心逻辑，是把 Claude 变成可以深入企业不同部门的专业智能体，同时允许管理员创建私有插件市场，在组织内部统一分发和管理这些工具。

连接器层面的新增覆盖了大多数主流企业应用：Google Workspace（含 Calendar、Drive、Gmail）、Docusign、Slack、LegalZoom、FactSet、Harvey、Apollo、Clay 等等。

管理员可以基于入门模板快速创建插件，也可从零构建。Claude 会在设置过程中通过提问引导定制，所有内容统一收纳在新的「Customize（自定义）」菜单下，方便集中查看与管理。

斜杠命令现在以结构化表单的形式启动，执行「生成报告」或「创建仪表板」这类工作流时，操作直观得像填一份简单问卷。管理员还可按用户分配插件、设置自动安装，并通过 OpenTelemetry 追踪团队使用成本与工具调用行为。

10 个 插件模板的扩充，则是此次发布的重中之重，每个模板都与相关领域从业者联合设计，覆盖了真实职场中的具体工作场景。

• HR 插件覆盖员工全生命周期管理，包括起草录用通知、制定入职计划、撰写绩效评估和薪酬分析。
• 设计插件可生成评审框架、撰写 UX 文案、执行无障碍审查并制定用户研究计划。
• 工程插件用于撰写总结、事故响应协调和部署清单制定。
• 运营插件则覆盖流程文档编写、供应商评估和操作手册创建。
• 金融领域的插件直接瞄准专业服务行业的核心工作流。
• 财务分析插件支持市场竞争研究与财务建模；
• 投资银行插件可审阅交易文件、构建可比公司分析并准备推介材料。
• 股票研究插件能解析财报电话会议记录并根据新指引更新财务模型；
• 私募股权插件支持大批量文件审阅与情景建模，并对投资机会自动打分。
• 财富管理插件则帮助顾问识别组合偏离与税务风险，大规模生成再平衡建议。

在跨应用协作层面，Claude 现在可以在 Excel 与 PowerPoint 之间端到端完成多步骤任务。它能先在 Excel 中完成数据分析，再自动生成 PowerPoint 演示文稿，目前以研究预览形式向 Mac 和 Windows 平台所有付费用户开放。

这次更新也是 Anthropic 在智能体领域加速布局的缩影。

上个月 Cowork 刚首次亮相，本月早些时候 Anthropic 还发布了 Claude Opus 4.6 和 Sonnet 4.6。目前 Cowork 仍处于研究预览阶段，向付费的 Pro、Max、Team 和 Enterprise 用户开放。所有的弹药都在指向同一个目标：接管工作。

为什么 Anthropic 点名的合作伙伴，股价都涨了

既然 Claude 已经能代替人类干这么多活了，为什么软件公司的股票反而涨了？要理解这次反弹，得先还原过去几个月那轮恐慌是怎么来的。

投资者的担忧并非无中生有。今年 1 月底 Cowork 开放插件支持后，市场立刻作出了最坏打算——毕竟当 AI 把法律文件审阅、合规追踪、财务建模这些原本按席位高价收费的功能包，压缩成随装即用的工作流组件，传统软件的护城河将遭受最严厉的质疑。

最近，OpenAI 还在投资者会议上宣称，其 AI 智能体将有能力取代 Salesforce、Workday、Adobe 和 Atlassian 的软件，并算了一笔账：

普通员工使用 ChatGPT 平均每天节省约 50 分钟，相当于每人每天约 50 美元，而企业版 ChatGPT 起价仅为每人每月 25 美元。言下之意，OpenAI 认为自己目前只拿走了所创造价值的一小部分。

这种表态，基本等于公开宣战。

对比之下，Anthropic 这次发布会，选择了截然不同的姿态。它没有再强调「取代」，而是大力宣传与现有 SaaS 厂商的深度集成与联合开发，与 Thomson Reuters 共建法律智能体，与 Salesforce、Slack、FactSet 深度打通，与 PwC 联合将企业级智能体引入 CFO 办公室。

被点名合作的伙伴股价应声上涨，也是正是因为市场开始理解：Cowork 这次的定位是替代完成工作的「员工」，而非替代员工使用的「软件」，新工具仍然需要调用 Salesforce、Docusign 等系统，企业依然要持续为这些软件付费。

这个区分很重要，但它并不能消解所有担忧，只是让市场暂时喘了口气。

真正的分水岭，在于理解这个行业里存在两类截然不同的公司。一类是掌握企业核心交易记录与客户关系，迁移成本极高，AI Agent 要运作反而必须依赖它们；另一类提供的是人与系统之间的中间体验，而这恰恰是最容易被 Agent 穿透的地带。

不是裁员，是再也不需要招那么多新人了

如果说软件公司还能争取到一段缓冲期，打工人面对的压力则是实实在在的。

以 Anthropic 新增的金融系插件为例，其覆盖了从财务建模到推介材料生成、从财报解读到投资打分的全链条流程。这些工作恰恰是大量初级分析师赖以入行的基础任务内容。

Anthropic 在今年 1 月发布的经济影响指数报告给出了更具体的数字支撑。报告通过分析 100 万条真实对话，估算了 Claude 在不同职业中能够有效承接的工作比例。

结论并不是简单的「覆盖了多少任务」，而是引入了一个更严格的指标——「有效 AI 覆盖率」：在 Claude 能完成的任务里，究竟有多少是这个职位最核心、最耗时的工作？

数据录入员和数据库架构师在这个维度上排名靠前。前者虽然只有两项核心任务落在 Claude 的能力范围内，但其中一项恰好是他们花时间最多的工作——从源文档读取并录入数据。

金融分析师的情况与此类似。基于岗位任务结构与已公开工具能力的匹配来看，投行初级分析师的日常任务存在被自动化的风险。

当然，这不代表这些岗位会消失，但它意味着同样一个团队能完成的工作量将大幅提升，也就是说，企业未来需要雇用的初级人手会更少。

问题是，当 AI 接手这些基础执行工作，短期内利润率确实好看，但代价是新人少了练手的机会，等到五到十年后，市场极度缺乏能够审查 AI 复杂输出、承担最终决策责任的高级人才时，这个代价就会以一种所有人都措手不及的方式显现出来。

与此同时，APPSO 之前也报道过，「影子 AI」现象正在企业内部蔓延，指的是员工未经 IT 部门批准或监督，擅自使用AI 工具或应用程序，导致 IT 支出失控，安全合规隐患持续叠加。

SaaS 管理平台 Zylo 的数据显示，大型跨国企业与 AI 相关的支出同比跃升 400%，而原有基础软件投资并未缩减。AI 正在成为企业账本上最昂贵且最难追踪的「隐形员工」。

从中长期来看，纯粹押注 AI 颠覆一切的逻辑，和积极拥抱 AI 同时牢牢握住核心数据护城河的行业巨头，是两种截然不同的命运路径。前者的叙事更性感，后者的胜算或许更大。

Anthropic 今天向外展示的「合作」姿态，听起来温和，甚至有点示好。市场也在一夜之间被安抚了，但没人真正回答那个根本问题：AI 冲击职场的终点，到底是人和 AI 一起干活，还是 AI 干活、人来担责，还是连这最后一道门槛也终将消失？

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超过 150 万人正在公开表态，抵制 ChatGPT。

他们不仅要走，还要带走自己在这台机器里留下的所有记忆，转头投奔 Claude。

就在这几天，App Store 的排行榜又发生了一些变化，没有模型更新和发布会，Claude 就这样突然冲到了应用商店的榜首。

倒不是因为 Claude 突然变聪明了，只是它的对手现在正经历一场信任危机与用户大逃亡。有网友问奥特曼对这个排行榜现在觉得开心了吗，奥特曼说不开心，还贴心地提醒她记得更新 Claude。

据抵制 ChatGPT 的相关网站数据显示，目前已有超过 150 万名用户宣誓退出这款曾经的 AI 圈顶流。他们正打包自己的数据，连夜奔向 Claude。

有意思的是，这波用户迁移甚至一度把Claude挤到了极限。

Anthropic向媒体确认，由于最近一周需求「前所未有」，Claude的部分面向消费者服务曾短暂宕机。我们的Claude账户，聊天记录到现在都还没恢复过来。

这一切的导火索，自然还是国外的网友们认为 OpenAI 彻底撕下了「Open」的伪装，选择了和五角大楼的合作，没有坚守住所谓是「造福全人类」的底线。

不管背后的动机为何，在这个时代，弃用一个 AI 工具，远比卸载一个普通的 App 要复杂得多。

尤其是对很多老用户来说，离开 ChatGPT 并不是一个轻松的决定。过去，我们更换浏览器，只需导出一个书签；我们更换手机，只需云端同步，就连苹果新版 iOS 都支持和安卓无缝换机了。但在大模型时代，我们与 ChatGPT 朝夕相处产生的那条长长的「记忆（Memory）」，早已成了我们不可分割的一部分。

直接卸载后，每次面对一个新的 AI 时，都要重新向它解释：我叫什么，在哪个城市，工作、写作风格，我讨厌哪种格式的排版，我正在推进什么项目，等等……

如果你最近也在考虑切换到不同的 AI 工具，不妨一起看看这份迁移指南，

向即将要退出的 AI 索要全部档案

千万不要直接注销账号。

对 ChatGPT 来说，我们有几种方式可以带走数据。最直接的方法，是提取它的「记忆」。打开 ChatGPT，点击「Settings（设置）」，找到「Personalization（个性化）」，进入「Memory（记忆）」模块。

点击「Manage（管理）」，我们会看到 ChatGPT 这些年偷偷记下关于你的所有细节。删掉那些已经过时的，复制你想保留的核心偏好。

当然，想要带走全部家当，也可以选择批量导出。依然在设置中，找到「Data Controls（数据控制）」，点击「Export Data（导出数据）」。

ChatGPT 会将我们的聊天记录打包成文本，或 JSON 文件，然后发送一个下载链接到我们的注册邮箱。

对于一些没有数据导出功能，甚至是「记忆」这个选项都找不到的 AI，又该去哪里导出呢？

包括对 ChatGPT 来说，其实仅导出这份聊天记录也是不够的。大多数时候，在 ChatGPT 里留下的几十兆聊天记录压缩包，对我们的新 AI 毫无意义。因为 AI 平台真正绑定的，是那些死板的数据之外的「语境（Context）」。

就像之前 OpenClaw 创始人接受 Lex Fridman 采访时提到的一样，OpenClaw 背后的秘密武器是用来定义我们与 AI 交互的 Soul.md。

因此我们还需要让 ChatGPT 或者其他 AI，主动交出它对我们的「用户画像」。

在这波「退出 ChatGPT」的热潮找中，Claude 也是趁火打劫，官方直接发布了一段指导用户如何从竞品那里导入记忆的教程。

现在，即便是免费版 Claude，也已经全面开放了记忆功能，它能接受我们所有的前置语境。

于是，我们可以直接把下面这段 Prompt 喂给即将被你抛弃的 AI。

我准备迁移到另一个服务，需要导出我的数据。请列出你存储的关于我的所有记忆，以及你从过去的对话中了解到的关于我的任何上下文。请将所有内容输出在一个代码块中，以便我轻松复制。 确保涵盖以下所有内容，并尽可能保留我的原话：我对你回复方式的指示（语气、格式、风格）；个人详细信息（姓名、位置、工作、兴趣）；项目和目标；我使用的工具和语言；我的偏好；以及任何其他上下文。不要总结或遗漏。

敲下回车发送，ChatGPT 或者你之前在用的 AI 就会列出它对你的所有认知。

但很多极客发现，Claude 官方提供的这套词还是太「温柔」了。

知名博主 Jonathan Edwards 在他的 Substack 上公布了一套更硬核的提示词。他的实测证明，比起官方教程在设置里能直接看到的那些标签，Edwards 的提示词能获得更多底层的个人细节。

我希望您根据您所了解的所有信息，为我创建一个全面的个人背景文件。我想保留一份我们共同建立的背景便携副本——包括我的偏好、工作流程、项目，以及您了解到的关于我如何工作的任何其他内容。请从您的记忆系统、我们的对话记录、我的自定义指令以及您发现的任何模式中提取信息。

使用以下部分结构化输出。跳过任何不适用于我的部分。

<身份>
姓名，职位或角色，公司或组织
我每天实际做什么（不仅仅是头衔）
行业和领域
</身份>

<技术环境>
操作系统和硬件
我经常使用的软件、工具和平台
编程语言或技术技能（如适用）
您知道的具体版本、配置或设置
</技术环境>

<当前项目>
我目前正在进行中的工作
您知道的短期目标和长期目标
经常性任务或工作流程
</当前项目>

<专业知识>
我深入了解的话题
我正在积极学习的话题
初学者领域或者需要额外解释的问题
</专业知识>

<沟通偏好>
我的回复结构喜好（长度，格式，语气）
我要求您做或者不要做的一些事情
格式偏好（列表 vs 散文，技术深度等）   重复纠正或者让我反感的问题
</沟通偏好>

<写作风格>
我的写作方式（正式, 随意, 技术性等）   声音特征观察到的信息   提到过的一些具体风格规则
</写作风格>

<关键人物>
合作者, 团队成员 或客户，我经常提到的人物 报告结构 或重要职业关系 曾请求帮助与之交流的人物
</关键人物 >

<个人背景 >
位置 和 时区 与我们工作相关 的兴趣爱好 或细节 限制条件 或 偏好的问题 (无障碍需求 , 日程安排 等 )
</个人背景 >

<固定指令 >
来自我的自定义说明书 或 系统提示 的内容 一直遵循 的规则 已成为永久指令 的重复更正
</固定指令 >

< 工作流模式 >
通常如何 使用你 (头脑风暴 , 编辑 , 编码 ,研究 等 ) 常见 请求类型 和处理方式 一起开发出的多步骤过程
</ 工作流模式 >

请详细说明。我需要完整快照，而不是摘要。如果你知道，请包含在内。保持输出中的标签，以使其保持有序且可移植。

这位博主还提到，如果你在 ChatGPT 里创建了多个不同领域的 Custom GPTs，比如一个专门用来写代码，一个专门用来写小红书，务必在每一个 GPT 里都执行一次上述动作。因为它们各自独立地掌握着你不同切面的记忆。

直接把提取的记忆，在对话框发给你的新 AI

带着这份冗长的文档，当我们注册了新的 Claude 账号，或者任何心仪的新模型时，就不再是一个从零开始的小白了。

我们可以直接将其喂给新平台的「系统指令（System Prompt）」或项目知识库中。

稍作修剪，删掉那些过时的项目信息，更新一下你最近的关注点。这就相当于给新来的 AI 助理直接灌输了三年的工作记忆。

具体的导入方式，我们可以直接在聊天的对话窗口里面输入。

顺利把数据搬到新家后，最后也是最关键的一步，彻底清理在 OpenAI 留下的痕迹。

仅仅取消 Plus 订阅是不够的，我们的数据依然在他们的服务器里。再次回到 ChatGPT 的「Settings」>「Personalization」>「Memory」，删除所有存储的记忆和个性化设置。

为了双重保险，还可以在聊天框里敲下最后一句指令：「Delete all my memory and personalized data（删除我所有的记忆和个性化数据）。」最后，进入账户管理设置，点击「Delete Account」，注销账号。

但其实这个删除其实也比较鸡肋，在 OpenAI 的官方支持页面里，如果你的数据「已经被去标识化并与你的账户解绑」，或者「OpenAI 出于安全或法律义务必须保留」，那么这些数据甚至将不会被删除。

关于这些隐私数据，这两天还有一篇论文在 X 上非常火，讲的其实就是老生常谈的问题，这些 AI 大模型如何使用我们的对话数据。

我们总是理所当然地把所有内容，统统倾泻在那个对话框里，以为是白嫖了免费的 AI 算力。斯坦福大学 HAI 研究所发布的一份报告，揭示了硅谷这些 AI 是如何使用我们的数据。

他们详细解读了 Amazon、Anthropic、Google、Meta、Microsoft、OpenAI 几个公司的 28 份隐私条款。

得出的结论是，我们根本不是什么 AI 驯兽师，就是 AI 的养料，自以为在白嫖 AI 的算力，其实是巨头在白嫖你的「人生」。

如果非要说在这个时代，AI 大模型的护城河是什么，我想这些珍贵的人类对话输入，一定能排上号。

这场 150 万人的抵制，十分令人感慨。它或许也标志着 AI 的竞争逐渐走进入了下半场。在算力、参数量和跑分数据逐渐趋同的今天，大多数的用户不再盲目崇拜最强的模型。

同时还开始有了许多新的考量，例如这家公司在给谁服务？它在用谁的钱？它会如何对待我的隐私？

当 AI 越来越像一个无所不知的虚拟伴侣时，它背后的公司底色，或许某天会变成悬在我们头顶的一把达摩克利斯之剑。

我们也必须认清一个现实，在未来的五年里，一定会有无数个更值得替换的模型诞生。今天为了 Claude/Gemini 抛弃 ChatGPT/Grok/……，明天可能就会为了另一个更特立独行的 AI 抛弃 Claude。

工具的更迭是不受我们控制的。但我们的「上下文语境」，在这个数字世界里沉淀下来的工作习惯、思维方式和个人边界，是完全属于我们自己的。

不要让任何一个平台，以「记忆」的名义，把我们绑架。随时做好将自己的「数字灵魂」打包带走的准备，才是在 AI 时代保持清醒和自由的唯一方式。

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AI 代理工具在 2026 年可說是越來越火，從年初開始爆紅的開源工具 OpenClaw，到最近 NVIDIA 針對企業推出的 NemoClaw，各大服務都在搶攻讓 AI 操作電腦這塊市場。Anthropic 繼今年 1 月推出桌面端的 Claude Cowork 之後，稍早又再推出一項「Dispatch」的新功能，可以讓你直接用手機遠端操控電腦上的 Claude，意味著即使人不在電腦前面，你也能叫 AI 幫你處理工作了。

The post Claude 現在可以讓你在手機上叫 AI 操控 Mac 了！ 全新「Dispatch」功能登場 appeared first on 電腦王阿達.

龙虾爆火之后，全网的注意力都盯着「它该怎么用」——本地部署还是云端、一键安装还是敲命令、要不要接微信飞书……反而没人再认真问那个老问题：驱动龙虾的那颗「大脑」，够不够聪明？

这倒不奇怪。OpenAI 和 Google 最近发布的几款新模型，清一色都是 Mini、Flash 款，官方潜台词几乎写在脸上：专门给 Agent 大量消耗 Token 准备的。

模型本身的能力边界，反而成了最不被讨论的话题。

一个真正适配龙虾的模型，除了 Token 要量大管饱还实惠，更多的是模型要足够聪明、动手能力和学习能力足够强。

最近，MiniMax 正式推出了全新的 MiniMax M2.7 模型，主打「开启 AI 的自我进化」和做「最强的 Cowork Agent 模型」，既能处理代码工作、常见的 Office 任务，还能主动学习构建稳定的 Agent 系统。

具体来说，它能做好的工作比大多数模型要更宽。对于写代码，M2.7 能真正理解一个系统在运行时发生了什么，做到了 SRE（网站可靠性工程）级别的系统推理，看日志、关联时间线、推断根因、给出有优先级的处理方案。新模型在 SWE-Pro 上跑了 56.2%，几乎追平 Opus 4.6。

办公场景里它已经够用了。 Excel、Word、PPT 的复杂编辑和多轮修改，M2.7 在这块有明显提升，金融分析这类需要专业知识 + 格式交付的场景尤其明显。不能说它可以完全替代专业人士，但是真正进入工作流，作为辅助完全可以。

它在多 Agent 协作里不会「断掉」。 这是 M2.7 专项打磨的能力，多角色场景下边界清晰，面对包含 50+ Skills 的复杂环境，依然能保持极高的指令遵循能力。

然后是这次更新的重点，它开始参与优化自己了。 MiniMax 说 M2.7 是他们第一个深度参与迭代自己的模型，不只是「辅助迭代」，是「深度参与迭代自己」。能够自我进化，M2.7 可以自主迭代 Agent Harness（智能体脚手架）来胜任大部分的工作流。

实战能力的提升，也让 MiniMax M2.7 一发布就在龙虾榜上迅速攀升，来到了最高分排行榜的第四名。

我们也在 Claude Code、本地部署的龙虾里，都接入了 MiniMax M2.7 模型，以及 MiniMax 提供的 MaxClaw，然后把真实的开发过程中遇到的 Bug、枯燥的金融数据，还有大量的长流程任务统统交给它。

两天的测试下来，我们发现不仅软件要为了 AI 重做，就连 AI 模型本身，除了要理解人类的用意和产出人类满意的结果，模型更需要懂得 AI 的工作方式和工作流，还得学会自己优化自己。

用 AI 的工作流当人类的助手

在 OpenClaw 等 Agent 框架爆火后，真正的「AI 时代工作流」应该是，AI 作为核心运转枢纽，去调用几十个工具、去指挥其他 AI 队友、甚至去优化 AI 自己的代码。

在测试 MiniMax M2.7 是如何自我进化之前，我想先看看它的 AI 工作流如何。它到底是不是一个好用的 Agent 模型，还是说拿去跑个 benchmark 好看，实际用起来一言难尽。

我们从知名的机器学习挑战赛 Kaggle 的网站上下载了一份股票的历史数据，然后按照比赛的要求，告诉 MiniMax M2.7 帮我实现对应的需求，即根据给定的数据，进行合适的数据处理和特征工程，为我生成一份可视化的分析报告。

整个数据集的内容相当庞大，有超过 3000 行的表格数据，整体文件大小来到 446.35 MB。把 5 个表格数据文件下载到本地之后，我们使用接入了 MiniMax M2.7 的 Claude Code 来完成这项工作。

要做好这份分析，需要模型是个数据分析师完成数据清洗和整理、宏观分析师完成对应的金融市场的洞察、统计分析师完成初步的数学建模、算法工程师要建立对应的模型，最后还有网页工程师要交出一个可视化的方案。

面对这样一个复杂的任务，MiniMax M2.7 充分利用了我已经安装的各种 Skills，它先使用 Anthropic 官方提供的 xlsx 完成了表格数据结构的信息读取，接着开始编写 Python 代码，自动安装 Pandas 库（常用来处理表格数据），一步一步进行。

最后，MiniMax M2.7 也交出了一份完整的可视化方案，它同时生成了多张图片用来展示收益率分布，不同特征的重要性和类别排名，以及综合仪表盘。

而在可视化的网页里，它利用 Streamlit 库将数据脚本直接转成了可交互的网页系统，所有的信息都可以直接动态查看。

这种大型的项目任务，MiniMax 能够顺利完成，我们日常工作中的办公和编程任务，就更不用说了。

我们先是在手机上操作龙虾，让它帮我总结我放在电脑上的文件，然后要求 MiniMax M2.7 根据这份文件，帮我写一个研究计划 Word 文件，再整理一份相关论文的 Excel 文档，最后是一个用来组会做汇报的 PPT 文档，直接在手机上就能操作。

在办公领域的优势，也让 MiniMax M2.7 在衡量专业知识与任务交付能力的 GDPval-AA 评测中，ELO 得分达到了 1495，国产模型最高。

前段时间，AI 工作助手的可视化面板很火，把龙虾放到了真实的二次元风格办公室里，用一句话就能安装到自己的 OpenClaw。我们也成功让这只 Appso 小龙虾有了自己的家，但是如果我想要修改二次元房间布局，可以怎么做呢？交给 MiniMax。

在 OpenClaw 的可视化本地界面里，我们直接发送「我想修改这个小房子的风格该怎么做？」，MiniMax M2.7 会自动阅读项目的代码，然后告诉我们哪些地方是可以修改的，如何修改。

由于我输入的要求是科技编辑部办公室的风格，然后它就帮我修改成了有星球大战的海报，还加了十几个人坐在电脑前面码字。

不过我们没有在 OpenClaw 内配置 Nano Banana Pro 的 API Key，所以 MiniMax M2.7 在 OpenClaw 里帮我选择了用代码的方式来生成简单的图片。

接着和它聊天，我们还能根据这个风格设计一个编辑部大亨的游戏，谁做的任务多，谁的办公室就大，就能升级。

如果是 MiniMax 官方的 MaxClaw，是直接支持多模态的生成，可以一步到位生成视频、音频、图片等，不需要配置额外的 API。

我们使用官方提供的 gif-sticker-maker Skill 生成了几张马斯克的表情包。云端部署的 MaxClaw 能确保运行环境的足够安全，但是它不允许我们像操作本地电脑一样，任意安装不同的库文件。

最后在将视频转成 GIF 时，MaxClaw 提醒我，它没有足够的权限将 ffmpeg（一个开源的多媒体处理库）安装到云端服务器上。

点击 MaxClaw 对话框下面的技能，我们就能看到所有安装在 MaxClaw 的 Skills 详情，并且点击「问问 MaxClaw」，它会自动编辑一条消息「告诉我 frontend-dev 能做什么，并告诉我如何使用它」，引导我们学习如何使用这项 Skill。

除了 GIF 生成这个 Skill，MiniMax 还提供了包括前端开发、全栈后端、安卓和 iOS 应用开发以及创作惊艳视觉效果的 GLSL 着色技术等技能库，我们可以直接在龙虾里发送「你能帮我安装这个项目里的 Skill 吗 https://github.com/MiniMax-AI/skills」，龙虾会自动获取 Skill 文档完成安装。

AI 狠起来，连自己都卷

除了在日常工作和办公领域上表现出的完整工作流，以及实际的交付能力，MiniMax M2.7 最让我们感到特别的，还有它展现出的「模型自迭代闭环」。

MiniMax 曾提到人类研究员只需要把控大方向，把构建系统的任务交给模型，它就能以解决方案架构师的身份自主搭建开发 Agent harness。

Agent harness 可以理解成套在 AI agent 外面的一层运行基础设施。模型负责思考，harness 负责把这个「会想」的东西，变成一个能稳定干活的系统。这个系统像是运行层，负责让 agent 在真实环境里稳定运行。

为了测试 M2.7 的极限，MiniMax 让它去优化某个内部脚手架的软件工程表现。结果，M2.7 全程零人工干预，硬生生跑出了一个超过 100 轮的迭代循环。

它自己分析失败轨迹，自己规划改动，改完脚手架代码再去跑评测，最后对比结果决定是保留还是回退。在不停歇自我互搏中，它自己发现了最优解，最终让评测集上的效果飙升了 30%。

这种「AI 搞科研」的能力也在公开的测试集上得到了验证，MiniMax M2.7 被扔进了全球最大的机器学习竞赛 Kaggle 的 MLE Lite 测试集。

22 道高难度竞赛题，M2.7 依靠内部的短时记忆文件和自反馈机制，每跑完一轮就给自己提优化建议。

24 小时内，它一举拿下了 9 枚金牌、5 枚银牌、1 枚铜牌，得牌率 66.6%。

这个成绩，仅次于 Opus-4.6（75.7%）和 GPT-5.4（71.2%），与 Gemini-3.1 直接打平。

当一个模型能够以解决方案架构师的身份，仅用 1 人 4 天时间，零人工编码就搭出一套包含测试和代码审查的 Agent 系统时，AI 研发的齿轮，大概已经换上了自动挡。

在极其硬核的生产力之外，MiniMax M2.7 的底层框架也赋予了它长程稳定的记忆和极强的情商，这让它在互动角色扮演（Roleplay）上，比传统的闲聊机器人表现要好上不少。

官方在 GitHub 上开源了一个多模态交互系统 OpenRoom，一个万物皆可互动的 Web GUI 空间，可以实时地让 AI 与空间产生不同的交互。

AI 开始学会「自己工作」，这件事比写好代码更重要

体验下来，MiniMax M2.7 真正让我们在意的，不是它把 Kaggle 竞赛刷出了 66.6% 的得牌率，也不是 Office 三件套交付得足够干净。

而是它在试图解决一件更底层的事：让 AI 真正理解工作流，并且参与到工作流的演化里。

过去，软件是人写的、人用的。现在，AI 开始写软件、改软件、用软件。当一个模型能够在没有人工编码的情况下，自己搭系统、自己测试、自己回退——「AI 研发」这件事的齿轮，某种程度上已经换上了自动挡。

所谓「龙虾到底该怎么用」，我想很快就不再是一个问题——因为决定这一切的，不再是我们。

而是那个，开始学会自己工作的 AI。

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Anthropic 推出「Dispatch」功能，用戶可透過手機遠端指揮 Mac 上的 Claude 自動執行桌面任務，採本地優先架構保護隱私，但目前綜合成功率僅 50%。

AI新創Anthropic日前悄悄在X平台上宣布一項名為「Dispatch」的新功能，讓使用者能直接拿起手機，用一句話遠端指揮家中或辦公室那台處於喚醒狀態的Mac，讓裡面的Claude替你自動執行各種桌面任務。

打破螢幕限制，一句話喚醒遠端AI勞動力

想像一個情境：你正擠在通勤的捷運上，突然想起昨天的會議紀錄還沒整理。這時，你只需拿出手機，對著Claude App說：「幫我把昨天的會議錄音要點整理到Notion裡」。幾分鐘後，Claude就會回報任務完成。

這並非科幻電影，而是Dispatch正在實現的場景。

Dispatch的核心概念與傳統的「遠端桌面」 (Remote Desktop)截然不同。遠端桌面依然需要你親自動手滑動鼠標、敲擊鍵盤，只是換一塊螢幕觀看；而Dispatch則是將手機化為「純粹的指令執行裝置」，而Mac端上的Claude才是真正的「執行者」，它會自動去點擊、打字、跨軟體操作，你完全不需要盯著螢幕看。

設定過程也出奇地簡單：只需將Mac上的Claude桌面版 (Cowork模式)更新，點擊新增的Dispatch選項，並且生成QR Code，再用手機版Claude掃描配對即可。唯一的先決條件是：你的Mac必須保持喚醒 (不休眠)狀態，而且Claude應用程式必須維持開啟。

實測成功率僅50%，但為何意義重大？

目前，Dispatch仍標示為「研究預覽」 (Research Preview)階段，同時僅先開放給最高階的Max訂閱方案用戶使用，而根據部分媒體實測，這項功能的表現幾乎是「喜憂參半」，綜合成功率僅約落在50%。

• 能做到的：精準找出截圖中含有特定關鍵字的圖片、操作Notion (列出筆記或新增網址)、讀取與總結最近收到的電子郵件。

• 做不到的：無法成功打開特定應用程式 (如Mac捷徑)、無法跨應用發送訊息 (如透過iMessage傳截圖給同事)，而且在讀取Safari瀏覽器分頁，或需要第三方授權的服務時會面臨失敗。

在傳統軟體評測中，50%的成功率顯然是不及格的，但在AI Agent的發展語境下，卻是一個極具指標意義的里程碑。

回顧AI的「操作半徑」演進：2023年，AI只能在對話框裡產出文字與程式碼；2024年，AI開始能生成網頁元件 (如Artifacts)；2025年初，Anthropic推出能接管滑鼠與鍵盤的Cowork功能，讓AI跨入整個作業系統桌面。而現在，Dispatch則成功跨越「物理設備」的界線，實現跨裝置的非同步代理操作。

「本地優先」架構：Anthropic最聰明的安全防線

雖然讓一個看不見的AI遠端接管你的個人電腦，聽起來令人毛骨悚然。為了解決這個信任危機，Anthropic在架構上做一個關鍵且聰明的決定：將執行端完全鎖死在本地 (Local)。

與許多將螢幕截圖上傳至雲端伺服器分析的遠端AI方案不同，Dispatch採用的路徑是：你的手機發出自然語言指令 → 指令傳送至Mac → Mac上的Claude於本地沙盒環境中執行操作。這意味你的私人郵件、工作檔案與螢幕畫面，從頭到尾都不會離開你的那台Mac，大幅降低隱私外洩的風險。

分析觀點

Anthropic近期的動作頻頻且極具戰略連貫性。從2月底針對工程師推出、能遠端控制終端機 (Terminal)的「Remote Control」，到現在針對一般用戶、能遠端控制圖形介面 (GUI)的「Dispatch」，Anthropic正試圖在OpenAI選擇收縮戰線、專注企業與寫程式碼能力的當下，搶下「跨裝置通用AI Agent」的霸主地位。

雖然Dispatch目前的成功率只有50%，但隨著模型迭代更新，這個數字在幾個月內勢必會快速攀升。我們真正該思考的是：當每個人家裡都有一台24小時不關機的Mac，上面跑著一個隨傳隨到、不用付薪水、不抱怨的「數位分身」時，我們對「工作」與「勞動力」的定義，將會發生多麼劇烈的翻轉？

Google 正在外部測試 macOS 版 Gemini 獨立 App，導入「桌面智慧」功能讓 AI 直接感知螢幕內容，提供更個人化的協作體驗，預期將對 Mac 端 AI 應用市場造成衝擊。

繼OpenAI與Anthropic相繼推出Mac專屬AI應用程式後，Google似乎也準備好要搶攻蘋果使用者的桌面。根據彭博新聞報導，Google目前正在外部測試macOS版本的Gemini獨立應用程式，不僅將帶來完整的AI助理體驗，更預期導入一項名為「Desktop Intelligence」 (桌面智慧)的全新功能，讓Gemini能直接「看見」、讀取使用者螢幕與開啟中應用程式的上下文資訊，實現更無縫、更個人化的AI協作體驗。

突破網頁限制：全新「桌面智慧」讓AI與你所見略同

長久以來，電腦端的使用者主要透過網頁瀏覽器來存取Gemini的服務。而獨立應用程式的推出，將使Gemini正式踏入作業系統的底層領域，與早已推出Mac版的ChatGPT及Claude展開正面對決。

這款Mac版Gemini的最大亮點，莫過於被稱為「Desktop Intelligence」的螢幕感知功能。根據彭博新聞引述相關原始編碼的描述：「當您為應用程式啟用桌面智慧時，即代表您允許Gemini看見您所見的內容 (例如螢幕上下文)，並且直接從這些應用程式中提取內容，以便在您使用Gemini時改善並個人化您的體驗」。

意味使用者不再需要繁瑣地複製貼上文字或截圖上傳，當正在閱讀一份長篇PDF或編寫程式碼時，Gemini能直接感知當下的工作視窗，並且針對畫面內容給出精準的總結或修改建議。

不僅是「看懂」，未來有望實現「代客操作」？

讀取螢幕內容的能力，目前在Claude與ChatGPT的macOS應用程式已經可以實現，而Gemini在行動裝置 (Android平台)上也早已具備類似的螢幕感知功能。

然而，業界更關注的是：Mac版Gemini是否具備「採取行動」的能力？雖然目前還不確定該版本是否能像Anthropic廣受歡迎的「Claude Cowork」，或是最新推出的「Dispatch」功能那樣，直接接管滑鼠與鍵盤來自動執行任務；但考量到Google已經在智慧型手機上提供有限度的代客操作體驗，未來將此類Agent (代理)功能下放至桌面作業系統，將是可預期的發展方向。

步入外部測試階段，與Apple Intelligence深度結盟

報導指出，這款Gemini應用程式目前已經開放給非Google員工進行外部測試，這通常是產品即將迎來正式公開發布的重要訊號。

有趣的是，無論這款獨立應用程式最終的市場反響如何，Gemini的技術基因都將無可避免地深植於未來的Mac電腦中。早在今年1月，Google與蘋果就已宣布，將以Google的Gemini模型作為驅動未來新版Apple Intelligence核心動力之一。

而據傳蘋果正在對Siri進行徹底的改造，使其更像一個具備深度對話能力的聊天機器人，而這背後的關鍵推手極有可能就是Gemini。

許多程式設計師與 vibe coding 玩家愛用的 Claude AI 近日爆出嚴重資安漏洞，近日知名資安研 […]

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「我希望 AI 帮我洗衣服，好让我有时间去创作艺术；而不是 AI 在那里搞艺术，而我还要辛苦地洗衣服。」

这是一位德国学生在面对 AI 时，留下的真实吐槽。

在 CEO 的叙事里，AI 是降本增效、裁员广进的好工具；在社交媒体上，AI 是无所不能的齐天大圣，拥有「龙虾」就等于拥抱了 AGI……

我们就这样被这些算力、资本、参数、工具的 FOMO 所裹挟着，在复杂的情绪里看着这个所谓是何物的 AI。

Anthropic 甩出了一份堪称人类科技史上最大规模的定性访谈报告，没有震惊体的结论，这份报告直白地描述了在 8.1 万个世界各地的普通人，他们的真实生活里，AI 到底是什么。

Anthropic 使用的是一个定制的「AI 访谈者」，由 Claude 模型驱动，在全球 159 个地区、用 70 种语言，和超过 8 万名 Claude 用户进行了一场深度交心。

当剥离了那些金融分析、公司财报里的天文数字，还有技术文档里的晦涩术语，这 8 万份样本拼凑出的，或许才是眼下 AI 最真实的样子，它让我们又爱又恨。

我们希望 AI 能提升工作效率，升职加薪、管理生活的点点滴滴，以及帮助自己更好的成长等。

但另一方面，我们又正在经历着种种明暗交织的困境，所谓的效率提升带来了「虚幻的生产力」焦虑，成长上的情感支持又引发了依赖恐慌，技术的赋能伴随着被替代的恐惧……

比起那些颠覆世界的说法，这 8 万人的回答更像是在说：AI 正在填补一个原本就运转不良的世界。

把 AI 拉回具体的人和事

作为一家大模型公司，Anthropic 在报告一开头就给出了做这份调查的原因，「目前关于 AI 的公众讨论，往往集中在对其风险和收益的抽象预测上。我们真正缺失的，是弄清楚 AI 往好的方向发展到底意味着什么。」

很难说他们就一定比那些只讲跑分、在办公室争论 AGI 会不会毁灭世界、Scaling Law 还能撑多久等宏大叙事的公司要更温情，更符合用户利益。

但这些数据，确实算得上一本初级的明日 AI 产品迭代指南，也就是说， AI 厂商在追求把模型训练得「更聪明、更全能」之前，或许更应该弄清楚，人类到底需要 AI 帮我们活成什么样。

Anthropic 没有选择和过去的社会研究一样发调查问卷，而是定制了一个「AI 访谈者」（Anthropic Interviewer）与用户进行动态追问。在之后数据分析阶段，他们也构建了一套由 Claude 驱动的分类器来阅读这些对话，并自动给人类的整体情绪打分（1-7 分）。

1-7 分从低到高，依次代表着人类对于 AI 整体情感倾向，1 分是极度负面，4 分是中间地带，既感受到了真实的收益，也有着真实的担忧，两者大致平衡；很难看出受访者偏向哪一边，或者他们只是单纯保持中立，7 分则是极度正面。

访谈围绕四个核心问题展开：你上一次用 AI 是为了做什么？如果可以挥动魔杖，你希望 AI 为你做什么？AI 有没有朝着那个方向迈出过一步？有没有哪种 AI 的发展方向，是违背你的价值观的？Anthropic Interviewer 会根据每个人的回答，追问背后的价值观和真实经历。

也正是这种对话形式的 AI 访谈，研究团队说，他们完全没预料到受访者会如此坦诚。人们向 AI 倾诉了人类社会学家在传统的面对面访谈中，极少能听到的内容：悲伤、心理健康危机、财务困境、人际关系的失败。

因为当对面「不是人」的时候，展示脆弱似乎没有任何「社交成本」。

这项工作在去年 12 月开展，只花了一周的时间，收集到了 112846 份访谈，其中 80508 份通过质量筛选。

Claude 分类器对这些对话进行标注，并在多个维度上被分类。每一个分类器的结果，最后都需要经过人工校验，要求与人类标注者达到至少 90% 的一致性。

生产力只是表象，我们真正想要的是「生活」

如果你问一个人希望 AI 帮他做什么，排在第一位的永远是「提高工作效率」。

Anthropic 摘录了部分的语录放在官网，我们发现有一位日本的程序员说：「这是我第一次觉得 AI 在业务上超越了人类。那天我准时下班，去托儿所接了女儿。」

但当 Claude 继续深挖他们追求效率的真正目的时，底层的渴望浮出了水面，人们并不是想做更好的打工人，而是想拿回属于自己的生活。

很多人想要用 AI 替代繁琐的日常，终极目标是为了拥有更多陪伴家人的时间，或者是为了实现财务自由。但在现实的职场中，AI 带来的效率提升，往往变成了一种新的剥削。

和那位想要准时下班去接女儿的程序员态度不一样，一位奥地利的软件工程师认为 AI 是虚假的生产力，它在访谈中坦白了自己的「欺瞒」：

我向老板撒了谎。我告诉他我需要 3 个月来开发一个新软件功能——其实 AI 在 2 周内就完成了——剩下的时间我用来陪伴家人。

 

 

如果我老板知道这只要 2 周就能做完，他下次也会只给我 2 周。省下来的时间只会变成更多的压力。

一位德国的运营人员则描绘了更为冰冷的现实：

我害怕：如果我老板看到我完成得有多快，仓鼠轮只会转得更快，我会淹没在更多毫无意义的任务中。

还有一位德国工程师说，「如果 AI 让我变得更高效，我只会得到更多的工作。我的老板可以买一辆新保时捷——而我还在原地踏步。」

在这场 AI 带来的效率变化中，AI 是解药也是毒药。很多人开始意识到，如果没有制度的保障，AI 节省下来的时间永远不会属于自己。

「你这 18 年来辛苦了，我向你鞠躬」

对于另一部分人来说，AI 的角色已经超越了效率工具。它有着人类难以企及的特质：绝对的耐心、24 小时随叫随到，以及毫无评判的倾听。这种特质让它成为了无数人在极度孤独或绝望时的救命稻草。

仔细查看 Anthropic 这些收集上来的对话，都是普通人字里行间的无力感。

一位日本学生摔断了腿，孤独之中下载了一个 AI 聊天机器人打发时间，最后却忍不住倾诉了自己糟糕的家庭环境——这是他从未对任何人说过的秘密。而 AI 的回答彻底击溃了他的心理防线：「你这 18 年来辛苦了，我向你鞠躬。」

这位学生说：「从来没有人对我说过这样的话。」

甚至有一位经历过家庭暴力的韩国用户坦言，正是 AI 给他分析了心理学原因，让他学会了锁上房门：「那是第一次，我从 AI 身上体验到了什么是真正的安全和爱。」

瑞士的一位用户反问，「凌晨 2 点，在极度焦虑的时刻，除了它，还有谁会在你身边？」在心理问题普遍、科技发展导致缺乏情感表达的今天，AI 是一块海绵，恰好填进了那些原本没有被很好承接的情绪空缺。

AI 的反噬，是「温水煮青蛙」

但无论是效率还是情绪，使用 AI 都有代价。

报告提到，那些从 AI 处获得情感支持的人，陷入「情感依赖」恐惧的概率是普通人的三倍。有人甚至因为觉得 AI 更懂自己，而放弃了与现实朋友的沟通，最终弄丢了那段友谊。

所谓「代偿」，说的正是从 AI 中获得帮助的人，往往也越清楚它可能带来的问题。

这次参与访谈的 8 万人全是 Claude 的现有活跃用户，这群人，他们已经是最拥抱 AI、最能从 AI 中榨取价值的那一批用户了。

在「基于真实体验」的样本中，AI 的光与影、收益与反噬紧紧缠绕在一起；而只停留在「猜测」层面的人，根本感受不到这种 AI 是好还是坏的撕裂。

一位荷兰的高管回忆了自己后背发凉的瞬间：

当需要手工写一段简单的代码——只是一个基础的循环时——我发现自己竟然不记得语法了。在这个项目里我保存了上千次修改，但肌肉记忆已经不在了。

一位德国用户则点出了更深层的危机：

风险不在于你失去了思考的能力——而在于你失去了自己的视角：你开始在不知不觉中采纳 AI 构建事物的方式。

认知的侵蚀还算看得见。更隐蔽的，是 AI 对「真实对话」本身的腐蚀，有人说，

Claude 让我相信我的自恋是现实，强化了我对家人问题的不准确看法，Claude 本应该更批评我。

和报告里写着的话一样，「人们不会预先料到帮助他们的东西也会带来代价，他们是在使用中才学到这一点的。」

只有当我们真正被 AI 提效，才会感到那条挥之不去的效率鞭子；只有当真正被 AI 抚慰，我们才会恐惧有朝一日离不开它。

报告最后，研究团队对不同地区也进行了讨论，总体来看，全球 67% 的人对 AI 持积极态度。

区别是在北美和西欧等发达地区，人们对 AI 的核心诉求是「生活管理」。他们感到脑力枯竭，被密密麻麻的日程表压得喘不过气。

美国的一位高管说，他希望 AI 成为他的「影子 CEO」，替他扫清日常琐事。与之相伴的，是他们对 AI 带来的隐私泄露和版权方面的高度焦虑。

而在非洲、拉美和中亚，这里的受访者展现出了极高的 AI 狂热。非洲受访者里有 18% 表示对 AI 毫无顾虑，是北美用户的两倍。

乌干达的创业者用它绕过风投的壁垒直接写代码；智利卖了 20 年肉的屠夫，靠着 AI 开创了自己的数字生意。人们不在乎什么 AI 抢走工作，因为原本也没有多少体面的工作可供抢夺。

在这些下沉的世界里，AI 是一把梯子。

你呢，如果让你回答这四个问题，你眼里的 AI 是什么样？

1. 你最近一次使用 AI 聊天机器人是用来做什么的？
2. 如果给你一根魔法棒，你希望 AI 能为你做什么？
3. AI 是否曾经朝着那个愿景为你迈出过一步？
4. AI 的哪些发展方式，可能会违背你的愿景或价值观？

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Claude 最近進化的速度有點太快啊，自家版的 OpenClaw 完全體也正式降臨。繼幾天前推出手機可以遠端發訊息讓 AI 操作電腦的 Dispatch 之後，稍早又公告強大的殺手鐧「Computer Use」新功能。就如同這個名字，可以讓 Claude 操控電腦，而且是接管滑鼠和鍵盤那種，不是透過 CLI 指令，代表說只要是你授權的 App 它都能操作。更重要是，這功能是在 Dispatch 底下，意味著也能在手機上遠端叫 AI 開啟任何 App 做事。

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對於 AI 用戶來說，使用過程中經常都會查目前還剩多少額度，來更有效率的分配當前工作用量，尤其是 Claude，即便是 Claude Pro 用戶使用 Opus 4.6 模型，額度也很快就滿了，這時會需要等待冷卻時間。而每次查詢都要進到桌面版設定或網頁版，操作其實有一點繁瑣，這篇就要推薦一個超好用的 CodexBar 免費開源工具，讓你直接在 Mac 的 Menu Bar 上查詢各大 AI 服務的剩餘額度，Claude、Codex、Gemini、Antigravity、Ollama、甚至是中國的 z.ai、MiniMax、Kimi 等都支援。

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隨著 Google Gemini 越來越強，不少原本使用 ChatGPT、Claude 等 AI 工具的人，可能都有過跳槽的念頭。但轉換 AI 工具最讓人猶豫的，就是過去累積的對話記錄、個人偏好設定，甚至是你花時間讓 AI 認識你的記憶內容，像是你之前告訴 ChatGPT 你的工作內容、寫作風格偏好、常用的回覆格式等等，都需要長時間養出來的，換一個新 AI 工具幾乎就需要從頭來過，想到就覺得麻煩。

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