Claude 是什麼？老師怎麼用？三大模式、5個脈絡解鎖 AI 高效工作流

2026 年的 AI 工具市場，早已是 ChatGPT、Gemini、Copilot、Perplexity 等平台的天下，然而 Claude 近期在 AI 社群的討論聲量急速上升，也逐漸進入教育工作者的視野。本文將說明 Claude 為何成為話題焦點，以及為何它是筆者目前工作的主力 AI 工具之一。

一、Claude 是什麼？最近為什麼這麼紅？

Claude 是由美國 AI 公司 Anthropic 開發的 AI 助理，秉持「負責任的 AI」的核心理念，從一開始便在「不亂說話、有邊界感」這件事上投入比競爭對手更多的資源，因此在業界（特別是資訊工程領域）建立了極高的信任度。

那為什麼 2026 年特別紅？因為這一年發生了幾件大事：

• 2026 年 1 月：Claude Cowork 正式推出，被稱為「給不會寫程式的人用的 Claude Code」，能操作電腦、讀取檔案，讓老師們看到了 AI 下一步的雛形。
• 2026 年 4 月：Opus 4.7 登場，在業界編程測試（SWE-bench）達到 87.6% 頂尖成績；同月 Claude Design 發布，設計界為之震動（Figma 股價單日跌了 7.28%）
• Claude Managed Agents 企業級代理架構同步推出，代表 Anthropic 正式宣告：AI 不只是聊天機器人的時代到了

這些事件傳遞出一個核心訊號：

此外，筆者也特別看重 Claude 在 AI 技術框架協議上的引領地位——模型上下文協議（Model Context Protocol, MCP）、技能組（Skills）等，已成為業界其他平台爭相跟進的基準。

二、Claude 三種模式：Chat、Cowork、Code 怎麼用？ 找到適合您的工作模式

Claude 最容易讓人霧煞煞、難以理解之處，莫過於三種使用模式的使用時機、使用方法，三種模式代表 AI 「主動程度」由低到高的排列，同時也是 Anthropic 官方所定義的 Agentic AI（代理 AI）核心概念的具體展現：AI 不只是「回答問題」，而是能夠「主動完成多步驟任務」。選擇哪一種模式，同時也代表你願意授予 AI 多少自主權限。

1. Claude Chat：就是大家最熟悉的使用模式， claude.ai 網頁呈現文字輸入框，你問一句，它回一句，它不會主動去碰你電腦裡的任何檔案，也不會記得你上次說了什麼（除非你開啟 Memory 功能），也是多數老師現在用的版本。

   

   Claude Chat 是大家最熟悉的使用模式，呈現文字輸入框，你問一句，它回一句。

2. Claude Cowork：是需安裝桌面應用程式才能使用的模式。使用前需先授予權限（例如指定它可存取的資料夾），接著只需告訴它一個目標，它就會自行規劃步驟、讀取授權資料夾、完成任務並回報結果。比如你說「把這學期 35 個學生的作文回饋整理成 Excel 報表」，Cowork 就真的去讀那些文件、分析、整理、輸出，不需要你每一步都下指令，這就是 Agent 概念的直觀展現。

   

   Claude Cowork—在指定資料夾、工作區當中工作，自動化產出進度儀表板。吳奇老師提供。吳奇老師提供
   
   

3. Claude Code：在網頁版、命令列工具（Command-Line Interface, CLI）、桌面應用程式可以使用，讓開發者在終端機環境直接讓 Claude 讀取程式碼庫、修改檔案、執行指令，這是賦予 AI 最高權限的模式，能夠執行複雜指令、多 Agent 協作完成任務。

   

   Claude Code CLI—能直接控制電腦工作，使用上也要特別小心。吳奇老師提供

Claude 三種模式，哪個使用模式的討論度最高？

目前討論度最好的無疑是 Cowork，因為可以不用寫程式、不用學終端機，就能讓 AI 自動完成複雜的行政任務，這句話直接打中了每天被行政文書淹沒的老師痛點。不過需要注意，Cowork 目前為付費功能（需 Pro 或 Max 方案）。對於已能輕鬆與 AI 協作的老師，不妨進一步嘗試 Cowork，甚至直接使用 Code 模式，解鎖 Claude 最完整的能力。

三、老師怎麼開始用 Claude？給教育工作者的 5 個 Claude 上手脈絡

1. 重新建構 Prompt 提示詞習慣

對剛上手 Claude 的教育工作者來說，第一個需要改變的習慣，不是「學會下 Prompt」，而是重新組織 Prompt。很多老師其實早就會用提示詞讓 AI 完成任務，使用 Claude 不要再用太粗糙、太即興的方式把問題丟給 AI，因為 Claude 非常擅長詳細任務推理，但如果提示詞不夠嚴謹，就會消耗大量 token 補脈絡、猜測意圖，造成不必要的用量虛耗。

正確的做法是把 Prompt 改寫成任務指派說明：先交代角色與場景，再說明任務目標、資料來源、限制條件、輸出格式與驗收標準。例如，不要只說「幫我做一份作文教案」，而是改成：「請以國中國文教師的角度，根據八年級學生程度，設計一份 50 分鐘作文課教案，主題為『從生活經驗寫出具體細節』，需要包含引起動機、示範文本、學生練習、課堂提問與評量規準，輸出成表格。」這樣的 Prompt 能讓 Claude 少猜一點、多做一點。

2. 善用 Connectors 應用工具

Connectors 讓 Claude 從單純對話工具，變成了「能讀取工作現場資料」的協作工具，教育工作者的工作其實很少是從 0 開始，更多時候是面對一堆既有資料：課程計畫、會議紀錄、學生作品、簡報、講義、表單回覆、校務文件、研究資料，而 Connectors 就是賦予 Claude 連接外部應用程式與資料來源，協助使用者更自然地把資料帶入任務脈絡。

例如老師們可以把 Google Drive、GitHub 或其他支援的資料來源與 Claude 串接，讓 Claude 協助整理檔案內容、比較版本差異、萃取重點、生成會議摘要，甚至根據既有資料改寫成教學簡報或活動企劃，這時候的 Claude 不只是「我問它答」，而是能進入老師原本的資料環境，協助把零散資訊轉化成可以行動的材料， Claude 也因此從「外部顧問」變成「能讀懂你工作脈絡的助理」。

Connctors—可以從左側 Customize 設定 Connectors 讓 Claude 能操控其他外部平台完成任務。吳奇老師提供

3. 標準化流程打包為 Skills

這一步的複雜度稍微高一些，多數教育工作者不具備「把流程反覆檢討、優化的習慣」，很多老師使用 AI 重複做類似任務，例如：出閱讀理解題、改寫學習單、生成課堂提問、整理研習講義、把文章轉成簡報大綱、把學生回饋歸納成分析報告。這些任務每次重寫 Prompt 其實很浪費，因為真正有價值的不是那一段文字指令，而是指令背後的流程、判準與專業經驗。

Skills （譯為「技能包」）就是把這些可以重複使用的任務流程打包起來，讓 Claude 下次遇到同類任務時，可以直接依照既定方法執行。

skills—將指令任務的執行順序，記錄下來加以打包，然後在任務中呼叫使用。吳奇老師提供

建立 Skills 可以有兩種路徑：

• 第一種是直接編寫，把任務目標、操作步驟、輸出格式、注意事項整理成一套清楚規格；
• 第二種是逆向工程，也就是先把自己過去做得好的 Prompt、成功案例與成品拿出來，請 Claude 分析其中的流程邏輯，再反推成一份可重複使用的 Skill（或者是在任務指令完畢之後，請Claude進行流程打包）。

對教育工作者來說，Skills 的價值不只是省時間，而是把個人的教學經驗轉化為可穩定復用的標準工作流程。

一個指令裡面呼叫多個 skills 完成多項任務。吳奇老師提供

搭配 skills 的生成結果。吳奇老師提供

4. 知識庫總管：Cowork（付費功能）

很多老師或行政人員的工作痛點，不是沒有資料，而是資料太多、格式太亂、散落在不同檔案裡，如，一個研習活動可能同時有企劃書、報名表、講師簡介、簡報檔、會議紀錄與回饋表；一門課程可能有教材、測驗、學生作品、評量規準與歷年教案。

Claude Cowork 能協助使用者從本地資料夾中提取重點、建立摘要、分類文件、比較差異，甚至把不同檔案的資訊重新組織成一份可用的檔案資料，如「請幫我從這些文件中整理出本次研習的課程目標、適合對象、流程安排與可產出的成果」，最後再請它轉成簡報大綱、報名頁文案或成果報告，老師就此不必再從零開始手動整理資料，而是讓 AI 先完成第一輪提取與重組，我們再對結果進行判斷、修正與潤飾。這個功能更是讓老師們感受到 AI 從「空口白話聊天」走向「文件處理實務」的差異。

5. 試著玩玩看 Code（付費、進階功能）

因為 Vibe Coding 概念的提出，讓很多非資訊工程背景的老師，有機會透過 AI 做出自己的小型程式專案，如「成語互動練習頁」、「作文引導工具」、「閱讀理解小測驗」、「課堂抽籤器」、「學生自主學習任務產生器」。

多數時候老師們都是在 Artifacts、Canvas 這樣的原型渲染環境完成，但是 Claude Code 能為使用者進行專案規劃（plan），建立專案檔案、產生 HTML、CSS、JavaScript 或前端框架的基本結構；再把專案推送（push）到 GitHub（需要設定），讓程式碼可以被版本管理；最後串接 Vercel 進行部署，讓網站有一個可以分享給學生或同事使用的網址。這讓老師們切身體會到：AI 可以怎麼把一個教學想法，一步步推進成可操作的數位產品。

以前 AI 可能主要幫我們提出方向，現在 Claude Code 則可以協助把方向變成作品。對教育工作者而言，這代表 AI 不只是輔助備課，也能成為教學工具開發、課程創新實作夥伴。

Claude Code CLI—簡易網頁程式開發（指令）。吳奇老師提供

Claude Code CLI—簡易網頁程式開發（過程）。吳奇老師提供

四、使用 Claude 之後，我的習慣改變

每次面對新 AI 工具，我都會提醒自己一件事：先認識這個工具的技術本質、理解它的邏輯定位，再從實際應用中不斷調整。使用 Claude 之後，我發現自己不只工作上更有效率，也更擅長省思日常教育工作流程中哪些可以被標準化、哪些需要專案管理。

是否使用 Claude 並不是重點，重點是跟 AI 協作的新模式，無論是 Chat 的對話、Cowork 的自動化、還是未來更強的 Agent 系統，它們的終極意義是「幫你把時間從行政庶務裡解放出來，還給真正的教育工作」，教育工作者必然從改變和 AI 的互動模式，進而提升日常備課文書工作效率，才有更多精力在課堂上真正觀察學生、和學生互動；評語有了草稿，你才能把心思放在那個需要多一句話的孩子身上。

以前我們用 AI 追求的是「更快、更有效率」，現在更值得思考的，是跟 AI 協作是否讓我們在教育的路上走得更遠，不僅是為自己，也為學生。你的 AI 使用方式是否也改變了？是否也從「問答」走向了「協作」？