昨天把流水扫描件处理成表格其实是家属的事情,我尝试着用 AI 帮忙完成了。她也有在我的推荐下用 Claude 辅助一些数据分析的工作,因为几个头部 AI 里 Claude 最早推出用沙盒运行代码来分析数据的功能,我对它的信任度最高。实际上现在各大模型厂商的 2C 产品已经没有纯粹只接一个 LLM 的 chat UI 了,大家都或多或少的应用了 agent 技术,只不过可操作的工具数量有差异,最强的无疑是 Manus 这种可以完整操作虚拟机桌面的,最弱的可能只有个网页搜索工具。

可这些 agent 都运行在云端,想要处理本地数据时只能简单地上传,文件一多,或者需要联动时,就会很不方便;也无法直接使用本地的软件。也就是说为了得到 AI 的智能,拿自己电脑里配套的生产力做了交换。最后的结果是只能有少部分工作可以交给 AI,要上传数据的预处理、对生成结果的使用都还是要由人自己来做。我觉得这就是为何对大部分人来说使用 AI 的成本仍然很高、提升仍然有限的原因之一。

但对于开发者来说又完全是另一个层面的体验了。Claude Code, Codex, Opencode 这些运行在本地的 coding agent 天然就有整个电脑所有的能力的使用权,通过终端这一最古老但也是最强大的用户操作接口,开发者得到的是无损的生产力的革命。

所以我就在想,对于普通的电脑使用者,还是需要一个真正好用的 agent,能够像 Claude Code 那样读写文件系统、执行命令,甚至于更进一步,操作 GUI 软件。原本 ChatGPT 和 Claude 的 app 是想要往这个方向发展的,但实际效果却是不尽如人意,只停留在半成品阶段,不能胜任严肃专业的工作,完全被 CC 的使用体验吊打,甚至 MCP 也多次被喷不如最简单的 bash 命令好用。

现阶段我在想可以试着教家属使用 GUI 版的 Claude Code, 比如 https://opcode.sh/, 然后写几个能真正干活的 skill, 把 Claude 网页版的数据分析和可视化能力搬下来。相信能解决她目前遇到的一些 Claude 网页版的 bug 和体验问题。

神奇的是就在我写这篇短文的时候,在 HN 首页发现 Claude 发布了 Cowork, 这似乎就是我所设想的那个用于一般人日常电脑工作的 Claude Code。感觉非常开心,我所期待的发展与 AI 公司的努力方向是一致的。不过产品究竟怎么样,就还是让我们拭目以待吧。

https://claude.com/blog/cowork-research-preview opcode - The Elegant Desktop Companion for Claude Code
告别 2025
我们需要维持的,哪怕仅是勉力维持的,是那些不应被意义化、系统化,不应被「优化」的时刻。随机性是美丽的,千变万化才更符合这世间的规律。那些随意浏览、无目的漫游,可能恰恰是我们还没有被自己的认知模式完全捕获的证据。

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