[{"data":1,"prerenderedAt":471},["ShallowReactive",2],{"blog-list-zh-HK-featured-1":3},{"list":4,"total":468,"page":469,"page_size":470},[5,26,41,51,66,76,101,123,145,167,189,200,210,220,257,298,335,353,384,415,439,449,458],{"id":6,"slug":7,"title":8,"seo_title":9,"seo_description":10,"summary":11,"cover_alt":12,"author":13,"category":14,"tags":15,"cover_url":19,"cover_width":20,"cover_height":21,"is_pinned":22,"is_featured":23,"published_at":24,"modified_at":24,"content":25},"1791417600000-musework-tablebench-table-analysis-ranking","musework-tablebench-table-analysis-ranking","MuseWork 表格分析登上 TableBench 方法榜首","MuseWork 表格分析登上 TableBench 方法榜首｜成績如何解讀？","MuseWork 使用的 MUSE PULSE 在 TableBench 方法榜排名第一，總分 80.64。了解評測內容，以及如何用手上的 Excel 數據準備匯報。","TableBench 的成績，對平時要處理 Excel 報表及向團隊交代數字的人有甚麼意義？","MUSE PULSE 位列 TableBench 方法榜第一，總分 80.64，封面展示事實核查、數值推理、數據分析和視覺化四項成績。","MuseWork 內容團隊","產品",[16,17,18],"TableBench","MUSE PULSE","MuseWork","/images/musework-tablebench-complete-cover.webp",2048,1152,false,true,1791417600,"分店每星期都交報表，但到了開會，大家問的是：「營業額為甚麼變了？哪間分店影響最大？數字怎樣計出來？」要在 Excel 找到數字不難，難的是用相同口徑比較，再向團隊講清楚。TableBench 評測的，就是 AI 回答這類表格問題的能力。\n\n在 **2026 年 10 月 8 日**的 [TableBench 官方榜單](https://tablebench.github.io/)上，MuseWork 目前使用的表格分析能力 **MUSE PULSE** 位列 **Methodology（方法）榜第一**，總分 **80.64**。這個成績對經常做數據匯報的人有甚麼意義？先看評測怎樣出題。\n\n![2026 年 10 月 8 日 TableBench 方法榜前十名：MUSE PULSE 以總分 80.64 排名第一，圖中列出四項分類得分及人類表現參考分。](/images/musework-tablebench-methodology-top-10.webp)\n\n## 一張表，可以問四種不同的問題\n\nTableBench 有 **886 道測試題、18 種問題類別**，涵蓋事實核查、數值推理、數據分析和視覺化。論文統計指出，解題平均需要 **6.26 個推理步驟**，不少題目都要把幾個線索串起來。\n\n研究團隊希望評測更貼近日常數據工作：同一個問題，可能要先核對幾筆記錄、計出中間數字，才可以寫出結論。官網提供論文、測試資料和評分程式，另設**方法榜（Methodology）**及**大型語言模型榜**；MUSE PULSE 的成績列於方法榜。TableBench 在 **2025 年 4 月**更新過測試資料與部分評分方法，想核對目前排名，可直接查看官網現行榜單。\n\n以分店營業報表為例：「每間分店都增長」是否與原表一致，是核查；選對星期及分店，算出升跌額和比例，是數值推理；找出值得跟進的變化，是數據分析；把差異畫成同事看得明白的圖表，則是視覺化。官方按題型採用不同評分方法：核查與計算要求精確比對；分析按影響因素、趨勢預測或文字解釋等題型評分；圖表則看首次產出是否正確。所以，分項成績比只看總分更有參考價值。\n\n## 成績怎樣讀\n\n| 評測方向 | MUSE PULSE 得分 | 對應的匯報問題 |\n| --- | ---: | --- |\n| 事實核查 | **91.67** | 匯報所寫的趨勢，原表是否支持？ |\n| 數值推理 | **93.70** | 同一口徑下，升跌幅是多少？ |\n| 數據分析 | **74.04** | 哪間分店需要再跟進？ |\n| 視覺化 | **88.0** | 圖表能否清楚呈現差異？ |\n| **總分** | **80.64** | **Methodology 榜單公布的整體成績** |\n\n核查和計算分數較高，對要向團隊交代數字的人尤其重要：先把數字計準，討論才有基礎。數據分析的分數比另外三項低，也指出需要繼續打磨的地方。榜單另列出 **85.91** 的人類表現參考分；這次榜首指的是 TableBench 方法榜上的表格問答成績。\n\n## 用分店報表試一個完整任務\n\n如果你手上有分店、星期、銷售額和退款額的明細，可以這樣開始：\n\n> 「比較最近兩個完整星期各分店的淨銷售額，找出對整體變化影響最大的分店。請列出所用數字、退款怎樣計，以及計算過程；再整理三個適合在區域會議匯報的重點。如果畫圖會更清楚，也請建議一種做法。」\n\n把**比較期間、指標、計算方式和匯報對象**講清楚，拿到的結果就更容易核對。對照原始檔案檢查數字後，還可以請 MuseWork 整理會議要點，或按同事的提問繼續跟進。\n\nMuseWork 作為 **AI 工作夥伴**，希望幫你把手上的資料變成能交代的成果，下一步工作亦可以接着做。\n\n**下次開會要交代一份報表？[註冊 MuseWork，試着從一個問題開始](https://museai.im/zh-HK/chat?scene=musework-tablebench-table-analysis-ranking)。**先問你最想釐清的那組數字。\n\n## 從電腦上的檔案開始\n\n如果報表存在電腦，可以到 [MuseWork 桌面版下載頁](https://museai.im/zh-HK/download)選擇 macOS、Windows 或 Linux 版本。授權後，便可把所選檔案用於任務；習慣用瀏覽器，也可以先從網頁版開始。\n\n### 參考資料\n\n- [TableBench 官方榜單及介紹](https://tablebench.github.io/)\n- [TableBench 論文](https://arxiv.org/abs/2408.09174)\n- [TableBench 官方評估方法](https://github.com/TableBench/TableBench#-evaluation-metrics)",{"id":27,"slug":28,"title":29,"seo_title":30,"seo_description":31,"summary":31,"cover_alt":32,"author":33,"category":34,"tags":35,"cover_url":37,"cover_width":20,"cover_height":38,"is_pinned":22,"is_featured":23,"published_at":39,"modified_at":39,"content":40},"1790726400000-openai-dots-work-guide","openai-dots-work-guide","OpenAI Dots 是甚麼？怎樣交託工作，才有可審閱的結果","OpenAI Dots 是甚麼？工作交託與成果審閱指南 | MuseWork","了解 OpenAI Dots 如何持續跟進項目、建立第一個 Dot，以及怎樣把產品發佈工作交託得清楚可檢查。","粉色 Dot 角色与 OpenAI dots 标题并排的编辑式封面。","MuseWork Content Team","AI News",[36],"OpenAI Dots","/images/openai-dots-blog-cover.webp",1238,1790726400,"OpenAI 的 Dots 引人注目，不只是因為它有一部獨立的雲端電腦，而是你可以給它一項持續的責任：在已授權的資料有變動時繼續跟進，再把需要決定的事情交回給你。OpenAI 於 2026 年 9 月 29 日公佈的例子包括：產品發佈範圍改變後，準備相應的宣傳材料修訂稿。\n\n要用好這類工具，與其一開始就交代「跟進整個項目」，不如先界定它該留意的變動，以及交回來時要讓你看見甚麼證據。\n\n## Dots 與一般 ChatGPT 對話有何不同？\n\n一般對話通常處理一個即時問題。Dot 則被設計成持續工作的 AI 代理：它由 GPT-6 Astra 驅動，有自己的雲端電腦和瀏覽器，可使用你選擇連接的應用程式，並根據回饋繼續處理手頭的項目。OpenAI 提到的工作情境還包括分析新證據、準備更新建議，以及在開發團隊檢視後提交程式修訂。這些是官方描述的例子，不代表每個應用程式都支援相同操作。\n\n現階段是先建立一個個人用 Dot。多個 Dot 組隊協作仍是未來構想；企業專用、擁有獨立身份的 specialist dots 正進行限定試點，並非一般帳戶已能自行建立的功能。\n\n## 哪些帳戶符合條件？從哪裏建立？\n\nOpenAI 正分批向 **Pro 和 Business Premium** 用戶提供 Dots；Enterprise 須由工作區管理員啟用測試版。Pro 或 Business Premium 方案包含第一個 Dot，毋須另付該 Dot 的費用，較深入的工作則有用量額度。若帳戶暫時沒有入口，請以方案與帳戶內的功能說明為準。\n\n第一次建立 Dot 要用 ChatGPT 桌面應用程式或電腦瀏覽器。設定時替它命名、挑選工作需要的應用程式，並檢查存取權限。完成後，若手機 App 的功能已向帳戶開放，便可在手機上與它溝通；手機網頁不支援，亦不能在手機建立第一個 Dot。\n\n## 在背景留意資料，不等於可自行寄信\n\nOpenAI 把沒有新指令時的背景資料查找稱為 **proactive research**。這個模式只使用已連接應用程式的唯讀工具，不能直接傳訊給其他人或修改內容。若另外交託一項需操作工具的工作，便按應用程式權限及自訂規則決定哪些行動要先問你。\n\n試想你正籌備新服務推出。Dot 發現客戶常問的功能與最新產品說明不一致，可以先整理差異及相關來源；但對外回覆、改動網站內容或作出承諾，應在負責人核對後才處理。看見一份寫得流暢的草稿，不等於其中每項說法都已獲確認。\n\n## 如何把一項工作交代得可檢查？\n\n與其說「幫我跟進整個發佈」，不如先定好資料範圍和回報條件。以下是一個交託工作的示例：\n\n> 只查閱我授權的產品說明與客戶回饋。若已確認的功能變更會影響發佈內容，請列出原本說法、新證據、受影響的材料、建議修訂和未確認事項，並附來源。先給我審閱，不要自行向客戶發訊息或發佈修改。\n\n收到變更紀錄後，發佈團隊仍要核對定稿的產品說明、確認客戶回饋是否反覆出現，並找出哪些對外說法須重新審閱。單知道「有變動」並不足夠；負責人需要看見每項判斷的根據，以及仍未查清的問題。\n\n如果資料分散在幾份文件，可把這段整理工作另外交給 MuseWork。提供獲准使用的產品說明、客戶回饋和相關公開資料，講清楚報告要協助誰作決定。[MuseWork 深度研究](https://museai.im/zh-HK/features/deep-research)可整理來源、比較證據和標示資料缺口，形成方便審閱的報告。例如請它檢查發佈賣點的依據，分清已確認的修改與待查事項，列出需要產品和市場負責人審閱的材料。核對來源後，團隊再決定如何修改；需要時可[開始這項研究任務](https://museai.im/zh-HK/chat?scene=deep-research)。\n\n交託工作的重點，不是把審批也交出去，而是讓來源、待決問題和成品標準清晰可見。這樣即使工具的開放範圍變動，你也知道一項工作如何才算真正完成。\n\n## 參考資料\n\n1. [OpenAI：Dots 產品介紹](https://openai.com/index/introducing-dots/)\n2. [OpenAI 說明中心：Dots 入門指南](https://help.openai.com/en/articles/20001530-getting-started-with-your-dot)\n3. [OpenAI 說明中心：Dots 私隱及安全常見問題](https://help.openai.com/en/articles/20001529-dots-privacy-security-and-safety-faqs)",{"id":42,"slug":43,"title":44,"seo_title":44,"seo_description":45,"summary":45,"cover_alt":46,"author":33,"category":34,"tags":47,"cover_url":49,"cover_width":20,"cover_height":38,"is_pinned":22,"is_featured":23,"published_at":39,"modified_at":39,"content":50},"1790726400000-claude-sonnet-5-5-whats-new-work","claude-sonnet-5-5-whats-new-work","Claude Sonnet 5.5 有甚麼新功能？工作用法與實例","Sonnet 5.5 更新了甚麼？了解官方公布的速度、文件及簡報用途，再以採購報價為例，看看怎樣整理資料和核對結論。","Claude 橙色星芒标志与 Sonnet 5.5 标注居中的编辑式封面。",[48],"Claude Sonnet 5.5","/images/claude-sonnet-5-5-centered-cover.webp","Anthropic 於 2026 年 9 月 28 日推出 [Claude Sonnet 5.5](https://www.anthropic.com/claude-sonnet-5-5)。這是 Sonnet 5 的升級版本，主打更快的輸出和更有效率地處理目標清楚的工作，例如編程、文件、簡報和試算表。若想知道它是否適合自己的工作，先看官方說了甚麼，再用一個熟悉的任務試試。\n\n## 新模型，對這類工作有甚麼幫助？\n\nAnthropic 指 Sonnet 5.5 的輸出生成速度比 Sonnet 5 快逾 30%。API 每百萬輸入／輸出 token 的基本價格仍為 2／10 美元；在官方測試中，由於完成任務通常需要較少 token，每項任務成本最多降低 30%。這些數字說明模型生成和 API 用量的變化，並非採購報告所需時間的測量結果。\n\n官方展示過一個文件到簡報的例子：把上市公司的季度財報、業績電話會議逐字稿和簡報範本交給模型，製作十頁營運回顧；兩名專家認為初稿可以寄出。Anthropic 亦提到文字表達、圖表理解及沿用簡報範本的進步。這是一項內部測試，適合用作參考，不能當成所有成果都毋須覆核的保證。\n\nSonnet 5.5 可在 Claude 網頁和手機應用使用；至於範圍未定、需要持續比較證據的複雜工作，Anthropic 仍認為 Opus 5.5 更強。\n\n## 用採購報價試試：先找出可比較的地方\n\n假設手上有兩份報價，A 列明運費，B 沒有：\n\n| 項目 | 供應商 A | 供應商 B |\n|---|---:|---:|\n| 單價 | US$12 | US$11 |\n| 數量 | 1,000 件 | 1,000 件 |\n| 貨品小計 | US$12,000 | US$11,000 |\n| 運費 | US$600 | 尚未提供 |\n| 交貨期 | 4 星期 | 6 星期 |\n\nA 目前已知的貨品及運費合計為 US$12,600；B 只有貨品小計 US$11,000。不能因此寫成「B 便宜 US$1,600」，因為比較的範圍不同。若要求五星期內到貨，還要問清楚報價上的交貨期是出貨日期，還是實際到貨日期。\n\n附件最好包括報價單、補充電郵和內部採購要求。若一封新電郵改了運費或條款，標明日期和版本；關鍵英文條款保留原文，不要只留翻譯後的摘要。\n\n> 請用這兩份報價、補充電郵及內部要求，寫一頁給主管看的採購比較。保留原幣別、報價有效期、數量和交貨條款。把已知成本與未提供的費用分開；英文關鍵條款附原文。最後列出目前可以比較的差異、要問供應商的問題，以及會影響選擇的條件。不要自行補上運費或匯率。\n\n初稿完成後，回到原文件核對單價、數量、運費、有效期和交貨起算點。這些條件比結論寫得是否漂亮更重要。\n\n## 做簡報時，別把缺口藏起來\n\n主管要討論的是如何選擇，不只是看一張整齊的價目表。報告核對後，可以整理六頁簡報：採購需要、已知成本、交貨期、重要條款、待確認問題、決策選項。每頁以一句結論作標題，例如「B 單價較低，但運費及到貨時間仍未確認」。\n\n日後要更新比較表，可以把原始條款、計算及摘要分開保存。A 的已知費用可列作 `12 × 1,000 + 600 = US$12,600`；B 的完整到貨成本先留空，收到運費再更新。交付前，確認所用 Claude 產品的匯出選項，並開啟檔案檢查計算和版型。\n\n## 甚麼時候用 Sonnet 5.5，甚麼時候要更仔細研究？\n\n已有兩份報價、比較條件清楚，是 Anthropic 所說「範圍明確的日常工作」。若問題擴展成整體供應鏈策略，涉及互相衝突的證據及長期取捨，Anthropic 仍認為 Opus 5.5 在這類複雜、開放式問題較強。\n\n要補充近期運費、匯率或供應商資料，請提供當期來源。[官方規格](https://platform.claude.com/docs/en/models/overview)列明 Sonnet 5.5 的可靠知識截止為 2026 年 6 月。\n\n若難處在於報價和補充電郵散落不同地方，可以在 MuseWork 說明比較條件和收件人。授權連接相關工作來源後，它可從允許存取的資料找背景，先整理採購報告；您核對後，再接著做[簡報](https://museai.im/zh-HK/usecase/research-to-presentation)。市場行情需要另外查證時，可用 [Deep Research](https://museai.im/zh-HK/features/deep-research) 補充來源。\n\n[在 MuseWork 整理採購報告](https://museai.im/zh-HK/chat) · [了解 MuseWork 應用程式](https://museai.im/zh-HK/download)\n\n**資料來源：**[Anthropic 發布公告](https://www.anthropic.com/claude-sonnet-5-5)、[Sonnet 使用方式](https://www.anthropic.com/claude/sonnet)、[模型規格](https://platform.claude.com/docs/en/models/overview)、[API 定價](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing)。",{"id":52,"slug":53,"title":54,"seo_title":55,"seo_description":56,"summary":56,"cover_alt":57,"author":33,"category":58,"tags":59,"content":61,"cover_url":62,"cover_width":63,"cover_height":64,"is_pinned":22,"is_featured":23,"published_at":65,"modified_at":65},"1790640000000-pdf-report-to-presentation-guide","pdf-report-to-presentation-guide","PDF 報告怎樣做成 PPT 匯報，而不是一頁頁貼上去？","PDF 報告怎樣做成 PPT 匯報？先找重點，再整理簡報 | MuseWork","手上有一份長篇 PDF，開會卻只有十多分鐘？按匯報目的挑選發現和數據，做成可修改的 PowerPoint 簡報。","極簡封面以 PDF 與 PRESENTATION 字樣，呈現將報告重組成簡報。","Guides",[60,18],"Presentations","下午，產品負責人轉來一份數十頁的客戶訪談 PDF：「明天產品檢討會，能否做幾頁簡報講重點？」報告已寫好，但與會者未必有時間逐頁讀。今晚要整理的，是幫大家作決定的內容，而不是把 PDF 一頁頁搬進 PowerPoint。\n\n假設會議要決定是否試行較短的新客戶啟用流程。簡報要講清楚受訪者在哪一步停下、報告真正支持哪些判斷，以及團隊建議先試甚麼。研究方法和額外圖表留在附錄，有人追問時再打開。\n\n## 先定下開會要處理的問題\n\n把目的寫成一句話，例如「要不要試行新的啟用流程」。再從 PDF 挑出與此直接有關的發現、數據和不同意見。訪談細節和更多圖表可放在最後，留待有人想追問時再看。\n\n簡報可以按這個次序走：要討論的事、主要發現、關鍵證據、建議做法、尚未釐清的問題。沒看過報告的人也較容易跟上。\n\n## 一頁只說清一件事\n\n「客戶研究」只是章節名；「新客戶未完成第一項任務便離開」才告訴大家這頁的重點。下面選一張圖或一段訪談原話支持它。引用百分比時，要一併核對統計期間、對象和原本的圖表說明。\n\n排版前，不妨只讀各頁標題。聽起來還像目錄，就先改內容；若已能串成一段完整的匯報，再選字體和顏色。\n\n## 從報告段落整理出一頁匯報\n\n假設 PDF 提到有受訪者在啟用流程中途停下，但原因尚未查清。不要將標題寫成「啟用流程已證實有問題」。可改為「先小規模試行較短的啟用流程」，下面列出報告記錄的卡點，並保留樣本及日期。訪談方法和其他可能解釋放在附錄，讓會議能討論下一步，而非把推測當結論。\n\n## 讓 MuseWork 幫手起稿\n\n到 [PDF 轉簡報](https://museai.im/zh-HK/usecase/pdf-to-presentation) 提供文件，或授權從已連接的 Google Drive、OneDrive 等服務讀取報告。若同時授權使用相關的項目筆記或討論，便可連同報告背後的工作背景一起參考，省卻重複交代的時間；但仍要說明聽眾和會議目的。MuseWork 的官方簡報技能 **Create Slides** 可選範本，亦有三種輸出方式：要繼續修改內容，可選 **PowerPoint**；想在網頁展示及分享，可選**網頁簡報**；較重視逐頁視覺效果，可選**圖片簡報**。三種方式用途不同，圖片簡報不等於可編輯的 PowerPoint 檔案。頁數按**範圍**選擇，目前有 4–8、8–12、12–16、16–20、20–24 頁，並非指定準確張數。\n\n例如輸入：\n\n> 用這份 PDF 草擬一份產品會議簡報。這次要討論是否改善新客戶啟用流程。先講主要發現，再放兩三項關鍵證據，最後提出小規模試行方法。詳細訪談方法放最後，選 8–12 頁範圍；需要核對的數字請提醒我。\n\n完成後對照原報告檢查數字、引文及圖表意思。特別留意：個別客戶的意見，有沒有被寫成所有客戶的看法？最後一頁有沒有清楚提出希望會議決定的事？\n\n簡報的好處不是文件變短，而是大家聽得明白，亦能接着討論。想用其他材料做簡報，可看看 [Muse Slides](https://museai.im/zh-HK/features/ai-slides)。\n\n其他以證據支持決策的簡報，可參考 [SentinelOne 投資委員會審視案例](https://museai.im/zh-HK/showcase/1789465940583a6f6d331)；其資料和待決事項與上述假設情境不同。\n\n**用手上的報告試試。** [提供 PDF，開始製作匯報簡報](https://museai.im/zh-HK/usecase/pdf-to-presentation)。首次使用時按頁面指示註冊，即可繼續。習慣在電腦處理檔案？亦可 [下載 MuseWork 電腦版](https://museai.im/zh-HK/download)。","/images/pdf-report-to-presentation-flat.webp",3600,2176,1790640000,{"id":67,"slug":68,"title":69,"seo_title":70,"seo_description":71,"summary":71,"cover_alt":72,"author":33,"category":58,"tags":73,"content":74,"cover_url":75,"cover_width":63,"cover_height":64,"is_pinned":22,"is_featured":23,"published_at":65,"modified_at":65},"1790640000000-research-notes-to-executive-presentation","research-notes-to-executive-presentation","研究資料散在幾個地方，怎樣整理成高層匯報？","研究資料怎樣整理成高層匯報？先講建議與根據 | MuseWork","訪談筆記、競品網頁和市場數據分散各處？先講清楚建議與待決定事項，再整理成可修改的 PowerPoint 簡報。","三條代表分散研究筆記的線段，配上 EXECUTIVE DECK 字樣的極簡封面。",[60,18],"星期五有產品規劃會，主管請你準備幾頁簡報：「新客群值不值得試？先給我一個建議。」手上沒有完整報告：訪談記錄在共用文件裏，競品收費在試算表，團隊討論的風險則散在 Slack 訊息中。要交的是讓高層可以討論的建議，不是把資料逐項貼上去。\n\n假設兩位受訪者提到現有審批流程難以配合產品，競品收費與行業文章亦提供了一些線索，仍不足以證明新客群一定有商機。簡報應分清已觀察到的事、仍待驗證的判斷，以及是否值得先找少量客戶試行。\n\n## 先定下想請高層決定的事\n\n可先寫：「是否同意找一小批客戶試行？」然後將資料分為已看到的事實、我們的判斷、仍未查清的問題。重要說法旁留原始連結；如不同資料得出不同結論，也應列出來。\n\n簡報可按「建議—客戶困難—關鍵證據—小規模試行—風險—待批准事項」編排。逐字訪談和額外圖表留在後面，讓高層需要時再看。\n\n## 一頁講一個清楚的意思\n\n「競品分析」只是分類標題。「先試行，暫不全面推出」才是這頁希望大家討論的建議。下面放一條證據。如果只有兩位客戶提到問題，就寫明人數；引用競品價格時，亦要記低查閱日期。\n\n最後說明誰負責試行、會測試甚麼，以及甚麼結果會令團隊繼續或停下來。這比「謝謝」更方便會議作決定。\n\n## 把分散的線索變成可討論的建議\n\n舉個假設例子：兩位受訪者提到現有審批流程難以配合產品；競品價格只在某日核對過；行業文章提出市場變化，但還未確定是否適用於這個客群。簡報可寫「先找少量客戶試行，再決定是否拓展」，並分開列出訪談觀察、待查證的市場與價格資料，以及團隊建議。最後請高層批准試行，而不是直接批准全面推出。\n\n## 在 MuseWork 做一版初稿\n\n到 [研究資料轉簡報](https://museai.im/zh-HK/usecase/research-to-presentation) 加入筆記、檔案或連結，也可在授權後連接 Notion、GitHub、Slack、Google Drive、OneDrive 等服務，讓 MuseWork 參考你允許存取的項目筆記、討論、檔案或程式碼相關資料。資料已在工作流程中，就不用每次重講整個項目的來龍去脈；但仍須說清楚這次匯報的對象、要決定的事，以及哪些內容有待查證。MuseWork 的官方簡報技能 **Create Slides** 可選範本及三種輸出方式：**PowerPoint** 方便之後修改；**網頁簡報** 可在線上觀看和分享；**圖片簡報** 偏重逐頁的視覺效果。如要繼續編輯投影片內容，宜選 PowerPoint。頁數按**範圍**選擇，目前有 4–8、8–12、12–16、16–20、20–24 頁，並非保證準確張數。\n\n例如可以輸入：\n\n> 請把訪談記錄、競品連結及市場資料整理成給高層看的簡報。這次要決定是否先找一小批客戶試行。開頭先寫暫定建議，分開已知事實與推測，說明最大風險，最後列出試行方式及判斷標準。選 8–12 頁範圍；要我回原文核對的內容請標示。\n\n初稿完成後，仍要查核引文、數字和日期。沒交給 MuseWork 的資料，不應當成已經核實。一份好的匯報，既要講清下一步怎樣做，也要說明哪些問題仍未有答案。手上只有一份完整報告？可用 [PDF 轉簡報](https://museai.im/zh-HK/usecase/pdf-to-presentation)。\n\n想看訪談與其他資料如何支持產品決策，可參考 [將用戶研究轉化為產品商業論證](https://museai.im/zh-HK/showcase/17894669049326ce48089)；若要討論市場切入點，可再看 [競品分析簡報](https://museai.im/zh-HK/showcase/17894667406798b7280eb)。\n\n**用手上的資料試試。** [開始製作高層匯報簡報](https://museai.im/zh-HK/usecase/research-to-presentation)。首次使用時，按頁面指示註冊即可繼續。習慣在電腦整理資料？可 [下載 MuseWork 電腦版](https://museai.im/zh-HK/download)。","/images/research-notes-to-executive-deck-flat.webp",{"id":77,"slug":78,"title":79,"seo_title":80,"seo_description":81,"summary":81,"seo_keywords":82,"cover_alt":84,"author":33,"category":85,"tags":86,"content":88,"faq":89,"cover_url":99,"cover_width":20,"cover_height":21,"is_pinned":22,"is_featured":23,"published_at":100,"modified_at":100},"1790553600000-meta-muse-iphone-android-app","meta-muse-iphone-android-app","Meta Muse 手機 App 可用嗎？先看帳戶資格","Meta Muse 手機 App 可用嗎？先看帳戶資格 | MuseWork","說明 Meta Muse iPhone、Android 應用程式與帳戶使用資格，並介紹 MuseWork 手機及桌面下載選擇。",[83],"Meta Muse 手機 App 下載","Meta Muse 手機 App 可用嗎？先看帳戶資格 — MuseWork editorial illustration","AI Tools",[87,18],"Meta Muse","Meta Muse 有 iPhone 和 Android App。即使在商店找到應用程式，能否交辦任務仍要看登入後的帳戶畫面。\n\n## 手機上能交辦甚麼\n\nMuse from Meta 可接收任務、顯示進度，並在需要時請用戶確認操作。若登入後仍有地區提示，海外商店頁或非官方安裝檔也無法令帳戶取得服務資格。\n\n## 手機 App 能跟進甚麼？別只看能否安裝\n\n交辦較長的任務後，即使關閉 App，Muse 也可繼續處理；寄電郵或付款等行動需要確認時，才會返回請示。代理主要在專屬雲端環境使用瀏覽器，手機更像是交辦、查看進度與批准下一步的入口。回來可從 Activity log 核對做過的事與權限；生成文件留在 Library，分享給別人前須核對對象及已授予的權限。先前曾授予甚麼權限，會影響往後何時再問你。\n\n若帳戶尚未取得使用資格，上述是 Meta 對產品能力的描述，並非本地可用清單。日後可用不含客戶資料的內部會議紀錄測試：要求列出已確認決定、仍待同事回覆的問題，先不要自動寄出。\n\n## 手機上還有工作要繼續\n\n開完客戶會議，在手機記下改動；回到辦公室對照項目文件、整理數據，交出一份能審閱的方案。這條流程不止於下載 App。**MuseWork 與 Meta Muse 由不同公司提供，彼此沒有關聯。** MuseWork 有 iPhone、Android 應用程式，也提供 Mac、Windows、Linux 桌面版，方便在手機跟進工作，回到電腦處理本機檔案。\n\n## 由手機開始，但交付物要講得清楚\n\n見完客戶離開會議室，先在 MuseWork 手機版記下今次要交的項目摘要、給哪位同事審、哪些承諾尚未確認，以及星期五的交付時間。返到電腦，再補上正式會議紀錄和最新報價，要求分開列出已定事項、客戶要求和團隊待覆問題。最後要有一份可改的摘要，而非只得到「已整理」通知。手機入口讓項目摘要先有進度，之後再由團隊檢查成果。\n\n**[下載 MuseWork iPhone 或 Android 版](/zh-HK/download)**\n\n[想先用網頁整理？在 MuseWork 製作會議摘要](/zh-HK/chat?scene=meta-muse-iphone-android-app)\n\n## 資料來源\n\n- [Meta 官方公告：Muse 首發及支援平台](https://about.fb.com/news/2026/09/introducing-muse-personal-ai-agent/)\n- [Meta 說明中心：操作紀錄與批准設定](https://www.meta.com/help/artificial-intelligence/1385290430137537/)\n- [Meta 說明中心：文件及其他成果](https://www.meta.com/help/artificial-intelligence/2074655449783957/)",[90,93,96],{"question":91,"answer":92},"關閉 Meta Muse App，工作會立即停下嗎？","部分較長的任務可繼續處理，遇到需要批准的步驟再提示；帳戶能否使用要另行確認。",{"question":94,"answer":95},"海外商店頁出現 App，帳戶就能交辦？","未必。商店、安裝與登入後服務資格各有條件，不能單憑搜尋結果判斷。",{"question":97,"answer":98},"MuseWork 手機版可以怎樣開始？","先將會議要點整理成待決清單，註明交件日；若要查電腦上的報價與文件，再在桌面覆核。","/images/meta-muse-iphone-android-app.webp",1790553600,{"id":102,"slug":103,"title":104,"seo_title":105,"seo_description":106,"summary":106,"seo_keywords":107,"cover_alt":109,"author":33,"category":85,"tags":110,"content":111,"faq":112,"cover_url":122,"cover_width":20,"cover_height":21,"is_pinned":22,"is_featured":23,"published_at":100,"modified_at":100},"1790553600000-meta-muse-windows-pc","meta-muse-windows-pc","Meta Muse 有 Windows 版嗎？網頁版不等於安裝程式","Meta Muse 有 Windows 版嗎？電腦版與網頁版分別 | MuseWork","釐清 Meta Muse Windows 原生版和網頁版的差異，及 MuseWork Windows 桌面版的工作用途。",[108],"Meta Muse Windows 版","Meta Muse 有 Windows 版嗎？網頁版不等於安裝程式 — MuseWork editorial illustration",[87,18],"Meta Muse 可以在 Windows 瀏覽器使用，但 Meta 的一般用戶下載頁目前只有 Mac 和手機版本，沒有 Windows 原生安裝程式。若要在電腦上交辦網頁工作，先看帳戶能否使用網頁版。\n\n## 搜到 Windows 安裝檔時\n\n有些工具只是把 Muse 網頁包進電腦視窗；Muse Code 則是面向開發者的編碼產品。若工作要處理 Windows 本機檔案，先看工具能否讀取指定資料，不必只憑程式名稱判斷。\n\n## 在瀏覽器裏查看代理做過甚麼\n\n符合資格的帳戶可以從 Muse 對話開啟代理瀏覽器，查看它讀了哪些頁面，需要時接管或停止任務。若要比對三家供應商的公開報價，這樣能回頭核對來源。\n\n代理瀏覽器在雲端運作；電腦裏的報價表和舊提案，仍要透過可使用本機檔案的工具處理。\n## 當檔案已經在 Windows 電腦裏\n\n手頭有幾份市場資料、數據表和客戶意見，需要核對數字、寫出結論，再整理成可修改的簡報。這就是另一類工作需求。**MuseWork 是獨立的 AI 工作夥伴，不是 Meta Muse 的 Windows 版本。** MuseWork Windows 桌面版可在獲授權後使用本機檔案和瀏覽器資料，讓您審閱每一步的成果。\n\n## 在 Windows 電腦上實際要完成甚麼\n\n團隊資料夾有三家供應商報價、一張採購數據表及上一版提案。若選 MuseWork Windows 端，可指定預算、交貨期與不可更改的合約要求，請它列出資料相互矛盾之處，然後起草一頁供主管決定的比較摘要。覆核時逐條檢查金額與來源，沒有證據的評語應標示待查。這種本機檔案工作，不能因為 Meta 網頁可在 Windows 開啟便推斷同樣能做。\n\n**[下載 MuseWork Windows 桌面版](/desktop)**\n\n[想先用網頁開始？在 MuseWork 擬定比較摘要](/zh-HK/chat?scene=meta-muse-windows-pc)\n\n## 資料來源\n\n- [Meta 官方公告：Muse 首發及支援平台](https://about.fb.com/news/2026/09/introducing-muse-personal-ai-agent/)\n- [Meta 官方：Muse 消費者下載頁](https://ai.meta.com/muse/download/)\n- [Meta 說明中心：代理瀏覽器與接管](https://www.meta.com/help/artificial-intelligence/2124746764949121/)\n- [Meta 開發者文件：Muse Code](https://developer.meta.com/ai/products/muse-code/)",[113,116,119],{"question":114,"answer":115},"Windows 能開 Muse 網頁，是否代表有官方安裝檔？","不是。符合資格的網頁使用和原生 Windows 程式不同。",{"question":117,"answer":118},"Muse Code 的 Windows 支援算不算？","不算，這是另一款面向開發者的產品。",{"question":120,"answer":121},"項目檔案在電腦裏，應留意甚麼？","核對工具怎樣取得檔案及要求哪些授權，並讓最後簡報列出資料來源和待核數字。","/images/meta-muse-windows-pc.webp",{"id":124,"slug":125,"title":126,"seo_title":127,"seo_description":128,"summary":128,"seo_keywords":129,"cover_alt":131,"author":33,"category":85,"tags":132,"content":133,"faq":134,"cover_url":144,"cover_width":20,"cover_height":21,"is_pinned":22,"is_featured":23,"published_at":100,"modified_at":100},"1790553600000-meta-muse-region-availability","meta-muse-region-availability","Meta Muse 顯示地區未開放？帳戶資格和網頁並非一回事","Meta Muse 顯示地區未開放？帳戶與使用限制說明 | MuseWork","解釋 Meta Muse 的地區提示、帳戶資格和商店下載，以及 MuseWork 的獨立工作入口。",[130],"Meta Muse 地區未開放","Meta Muse 顯示地區未開放？帳戶資格和網頁並非一回事 — MuseWork editorial illustration",[87,18],"登入 Meta Muse 後若看到地區未開放的提示，能讀到繁體中文介紹也無法讓帳戶開始任務。Muse 最初推出後，具體開放範圍以帳戶畫面為準。\n\n## App 裝好了，卻無法開始任務\n\n登入後若仍有地區提示，換安裝來源也不會改變帳戶狀態。若對話可以開始，但日曆或檔案服務接不上，便要看該服務的授權與可用範圍。\n\n## 日曆或檔案服務連不上時\n\n能開始對話，卻無法使用某個日曆或檔案服務，就要看該服務的連接權限。Muse 的 Connectors 各有條款，自訂連接器也不由 Meta 逐一審查；工作帳戶要接入哪個服務，值得先看清資料流向。別人的訂票畫面，不能說明自己的帳戶也能完成同一步。\n\n## 今週要交提案時\n\n手上已有訪談摘要、研究連結和銷售數字，接下來要把資料整理成團隊可審閱的提案。**MuseWork 是獨立於 Meta Muse 的產品。** 在 MuseWork 說明讀者、要處理的材料和交件日期，先看一版草稿；檔案在電腦裏時可用桌面版。\n\n## 先整理手上的訪談與成本資料\n\n若今週五要交市場進入方案，已有調研連結、客戶訪談和成本表，可先在 MuseWork 交代團隊的受眾、決策題目及優先使用哪份數據，請它整理兩個方案與未知風險，再由負責人檢查結論。手機可跟進，檔案在電腦裏便用桌面版。這份方案仍要由團隊覆核材料與風險，才可交付。\n\n**[在 MuseWork 開始市場進入提案](/zh-HK/chat?scene=meta-muse-region-availability)**\n\n[需要手機或桌面版？查看 MuseWork 下載版本](/zh-HK/download)\n\n## 資料來源\n\n- [Meta 官方公告：Muse 首發及支援平台](https://about.fb.com/news/2026/09/introducing-muse-personal-ai-agent/)\n- [Meta 說明中心：連接服務及權限](https://www.meta.com/help/artificial-intelligence/1687253048996149/)",[135,138,141],{"question":136,"answer":137},"網站打得開就算正式開通？","不算。帳戶能否建立任務，還須看 實際帳戶畫面。",{"question":139,"answer":140},"其他 Meta 產品推出，能證明 Muse 可用？","不能，不同產品的發布與個人代理的服務資格不是同一回事。",{"question":142,"answer":143},"需要今週交提案怎樣辦？","可另用 MuseWork 整理訪談、數據和待決事項；它不是 Meta 的產品。","/images/meta-muse-region-availability.webp",{"id":146,"slug":147,"title":148,"seo_title":149,"seo_description":150,"summary":150,"seo_keywords":151,"cover_alt":153,"author":33,"category":85,"tags":154,"content":155,"faq":156,"cover_url":166,"cover_width":20,"cover_height":21,"is_pinned":22,"is_featured":23,"published_at":100,"modified_at":100},"1790553600000-meta-muse-mac-files-permissions","meta-muse-mac-files-permissions","Meta Muse Mac 版可讀取哪些檔案？先看權限範圍","Meta Muse Mac 版可讀取哪些檔案？權限與實際用途 | MuseWork","了解 Meta Muse Mac 檔案與應用程式權限，並看看 MuseWork 如何處理本機項目資料。",[152],"Meta Muse Mac 版權限","Meta Muse Mac 版可讀取哪些檔案？先看權限範圍 — MuseWork editorial illustration",[87,18],"在 Mac 上使用 AI 代理，真正需要弄清的是它能讀甚麼、能改甚麼。Meta 的 Mac 說明提到，檔案存取、Automation 和通知須透過 macOS 權限管理；使用某項功能，不等於自動授予所有資料的存取權。\n\n## 權限跟着任務走\n\n在 Mac 上整理檔案、填寫表格，或使用 Messages、Calendar、Notes 的資訊，牽涉的權限不一樣。相關權限可在 Mac 的私隱與保安設定中調整；與應用程式互動可能涉及畫面截圖和服務資料，資料控制則是另一項選擇。Mac 版目前涉及的是檔案與應用程式的授權範圍。\n\n## 「完整磁碟存取權限」的範圍比單個檔案大\n\n要留意的是：這項 macOS 權限涵蓋電腦上的所有檔案；Meta 指代理只用你要求處理的檔案及 App 資料，但系統授權本身不是只開一個項目資料夾。自動化權限可用於本機 App 的行動，例如發送訊息或刪除備忘錄；通知則用於完成任務提醒。三者可分開在「系統設定 > 私隱與保安」撤銷。\n\n互動資料也可能包含畫面截圖，而第三方 App 另有自身私隱條款。要不要把對話資料用於改進模型，是服務設定裏另一道選擇，跟 Mac 的權限不能互相取代。\n\n## 把檔案變成真正可用的成果\n\n若項目資料夾有 PDF、數據表和同事的修改意見，目標通常是核對證據，做出團隊可審閱的簡報，而不是單純讓工具讀取檔案。**MuseWork 是與 Meta 無關的獨立產品。** 在 MuseWork Mac 桌面版，可經授權使用本機檔案和瀏覽器脈絡，再檢查結論、修改內容。\n\n## 一個先試權限、再評估成品的方法\n\n準備不含真實客戶資料的訪談摘要、測試用銷售表與舊簡報，要求先列出不同文件互相衝突的數字，再草擬供團隊覆核的五頁結構。留意系統要求甚麼存取權、可否看見來源檔名、會否在未批准前改動原件或發訊息。結束後到 macOS 設定檢查不再需要的授權。用 MuseWork Mac 桌面版處理同類任務時，也應由「資料能否變成可靠成果」去評估，不是只比下載頁上的功能清單。\n\n**[下載 MuseWork Mac 桌面版](/desktop)**\n\n[想先用網頁開始？在 MuseWork 整理項目大綱](/zh-HK/chat?scene=meta-muse-mac-files-permissions)\n\n## 資料來源\n\n- [Meta 說明中心：Mac 檔案與 App 存取權](https://www.meta.com/help/artificial-intelligence/1126304576638594/)\n- [Meta 說明中心：Muse 資料設定](https://www.meta.com/help/artificial-intelligence/2225571704857152/)",[157,160,163],{"question":158,"answer":159},"完整磁碟存取只限某個項目資料夾？","不是。這項 macOS 權限覆蓋整部 Mac 的檔案；任務指示與系統授權要分清。",{"question":161,"answer":162},"權限可以分開撤銷嗎？","可以，到「系統設定 > 私隱與保安」查看磁碟、自動化與通知。",{"question":164,"answer":165},"取消系統權限是否已處理服務的資料設定？","未必，對話和畫面資料如何使用須看服務內另設的選擇。","/images/meta-muse-mac-files-permissions.webp",{"id":168,"slug":169,"title":170,"seo_title":171,"seo_description":172,"summary":172,"seo_keywords":173,"cover_alt":175,"author":33,"category":85,"tags":176,"content":177,"faq":178,"cover_url":188,"cover_width":20,"cover_height":21,"is_pinned":22,"is_featured":23,"published_at":100,"modified_at":100},"1790553600000-meta-muse-app-vs-web","meta-muse-app-vs-web","Meta Muse 手機 App 與網頁版有甚麼分別？","Meta Muse 手機 App 與網頁版有甚麼分別？ | MuseWork","比較 Meta Muse 手機與網頁版的使用情境，以及 MuseWork 如何接續跨裝置工作。",[174],"Meta Muse App 網頁版分別","Meta Muse 手機 App 與網頁版有甚麼分別？ — MuseWork editorial illustration",[87,18],"乘車時交代一個待辦，手機方便；要核對多份資料和仔細看報告，電腦瀏覽器通常更順手。Meta 最初推出 Muse 手機與網頁體驗，後來加入 Mac 版本。但從 App 換到網頁，不會自動解決帳戶的地區資格問題。\n\n## 不同畫面，處理工作的位置不同\n\n手機適合追蹤進度和回覆確認，較長的材料則宜在大屏幕逐項查看。Mac 版的本機檔案與應用程式權限，又有別於一般網頁版。本機權限要看 macOS 授權；商店顯示與帳戶資格也要分開核對。\n\n## 收到「已完成」提示，不等於可以交客戶\n\nApp 關閉後，Muse 仍可繼續處理部分工作；代理使用網頁時，用戶可在對話中開視窗查看、接管或停止它的瀏覽器操作。回頭看 Activity log，可以核對之前的操作與批准；文件存在 Library，對外分享前須核對對象及已授予的權限。這些細節令手機適合跟進進度，但長篇提案的資料來源、價格與收件對象，還是要坐回電腦逐項核對。\n\n## 一項工作跨越手機與電腦\n\n客戶在外出時傳來補充要求，先在手機記下重點；返到辦公室，連同項目文件和數據表整理成提案，再根據同事意見修改。**MuseWork 並非 Meta Muse，也不屬於 Meta。** 它提供手機 App、網頁工作空間，以及 Mac、Windows、Linux 桌面版，讓工作沿着同一目標繼續。\n\n## 真正有用的跨裝置交接\n\n在港鐵上收到「下週要更新報價」的訊息，先留下交件日期、應以哪份報價作準、客戶最關心的兩項條款。返到辦公室，再打開數據表和舊提案，請 MuseWork 整理修改清單和一份給銷售主管審的解釋稿。發給客戶之前，逐項核對數字與收件人。手機適合把要求記下來，大屏幕適合對證據；只在兩個裝置都有 App，並不代表工作的背景已經交代完整。\n\n**[在 MuseWork 開始報價修改提案](/zh-HK/chat?scene=meta-muse-app-vs-web)**\n\n[需要跨裝置使用？查看 MuseWork 下載版本](/zh-HK/download)\n\n## 資料來源\n\n- [Meta 官方公告：Muse 首發及支援平台](https://about.fb.com/news/2026/09/introducing-muse-personal-ai-agent/)\n- [Meta 說明中心：Mac 檔案與 App 存取權](https://www.meta.com/help/artificial-intelligence/1126304576638594/)\n- [Meta 說明中心：代理瀏覽器與接管](https://www.meta.com/help/artificial-intelligence/2124746764949121/)\n- [Meta 說明中心：操作紀錄與批准設定](https://www.meta.com/help/artificial-intelligence/1385290430137537/)\n- [Meta 說明中心：文件及其他成果](https://www.meta.com/help/artificial-intelligence/2074655449783957/)",[179,182,185],{"question":180,"answer":181},"轉用網頁版能避開地區提示？","不能，帳戶資格不因畫面變大而改變。",{"question":183,"answer":184},"手機提示完成，提案就可立即寄出？","先在電腦核對原始報價、未確認數字與收件人；完成通知不是內容審批。",{"question":186,"answer":187},"Mac 版只是另一個網頁視窗？","不是，本機檔案和應用程式涉及 macOS 權限。","/images/meta-muse-app-vs-web.webp",{"id":190,"slug":191,"title":192,"seo_title":193,"seo_description":194,"summary":194,"cover_url":195,"cover_alt":196,"cover_width":20,"cover_height":21,"author":33,"category":34,"tags":197,"is_pinned":22,"is_featured":23,"published_at":198,"modified_at":198,"content":199},"1790208000000-gpt-6-sol-luna-vs-claude-opus-5-5-cost-per-task","gpt-6-sol-luna-vs-claude-opus-5-5-cost-per-task","GPT-6 Sol、Luna 與 Claude Opus 5.5：平價不等於省工夫","GPT-6 Sol、Luna 與 Claude Opus 5.5 點揀？比較交付成本 | MuseWork","三款新模型同日登場。由 API 收費、獨立測試到覆核時間，了解如何以真正可交付的成果評估模型。","/images/gpt-6-sol-luna-vs-claude-opus-5-5-cost-per-task.webp","OpenAI, Claude and MuseWork marks in three equally sized square tiles for a model comparison article.",[],1790208000,"報價便宜的模型，若果交來的市場簡報漏了出處，團隊最後可能花更多時間補救。9 月 22 日三款模型同日登場，值得比較的並非哪個名稱最新，而是完成一份可用成果的總成本。\n\n## 新版本與收費，先分清口徑\n\nOpenAI 推出 GPT-6 Sol 和 Luna：Sol 偏向複雜的編程與多步驟工作，Luna 適合目標清晰、量大的任務。OpenAI 表示兩者的 API 價格較 GPT-5.6 **推廣價**低 50%；核對當日，每百萬輸入／輸出 Token，Sol 分別收 2／10 美元，Luna 為 0.10／0.50 美元。Anthropic 同日推出 Claude Opus 5.5，標價為 4／20 美元，較 Opus 5 低 20%；快取讀取價格為 0.20 美元。它估算一般工作負載可節省約 40%，那是廠商測算，不是標價再減 40%。\n\n## 用一項假設工作，計清真正花費\n\n假設一次工作輸入 10 萬 Token、輸出 1 萬 Token，不計快取及工具呼叫。按 9 月 24 日核對的標準 API 價格，單次模型費用約為 **Sol 0.30 美元、Luna 0.015 美元、Opus 5.5 0.60 美元**。這只是按假設用量計算，並非實測，更不表示三款模型會交出同樣合格的成品。若低價模型需要重跑，或較高價模型減少大量覆核工夫，總成本就不同。\n\nOpenAI 文件另有一點值得留意：Sol 和 Luna 的輸入超過 27.2 萬 Token，整個請求便按較高費率計算；快速處理及部分地區處理亦有獨立收費。Anthropic 強調 Opus 5.5 的快取讀取費下降，但實際節省多少，要看團隊會否反覆使用相同的背景資料。採購時應參考自己的請求模式，而不是只看最大內容容量。\n\n## 排行榜不是您公司的驗收報告\n\nArtificial Analysis 以最高推理設定測得 Opus 5.5 的 Intelligence Index 為 58，當時位列其榜首。這是具體測試下的獨立結果，不代表處理您的採購資料、客戶訪談或財務備忘錄必然最好。測試設定不同，分數不能直接拼在一起；大容量上下文亦不保證每個數字和引述都核對無誤。\n\n例如一份供管理層決策的競品更新，要綜合網頁、PDF 和報價表，列明變動及來源。漂亮的文字若漏掉新價格，就過不了關。找三至五個已去識別的實際任務，讓候選模型接收相同資料，事先訂明必須保留的數字、來源和格式；把重試、修改和同事覆核時間計進去，再算每份**通過驗收的成品**花費多少。\n\n## 不同工作，應分開比\n\n多來源周報要看矛盾有否標明出處；大量抽取資料欄位，要看逐筆錯誤與重跑；簡報大綱則要看建議能否由數據支持、同事能否直接修改。把輸入、驗收條件、首次合格率、覆核時間和費用放在同一張表。最終建議可以是預設選擇、複雜工作時的例外選擇，以及下次檢視的時間，不必硬選一款應付所有工作。\n\n## 由比較表走到小規模試用\n\n報告可以分清哪些高複雜度任務值得用較強模型、哪些固定流程適合以成本為先，以及哪些結果仍需實測。別只交平均分，也要保留引用錯誤、遺漏和返工例子。\n\n將官方資料、使用紀錄、獲准分享的匿名工作樣本及驗收準則交予 MuseWork，可整理證據、起草試用計劃和決策簡報；可用這句開始：「根據這些資料和三份匿名項目樣本，整理模型試用比較，列出出處準確度、返工工時及合格成品成本，標示未驗證之處。」\n\n### 把新資訊用在手頭工作\n\n將自己的報表、項目檔案與資料來源交予 MuseWork，整理成可以覆核的簡報。[開始研究任務](https://museai.im/zh-HK/chat?scene=deep-research)，或先[了解深度研究](https://museai.im/zh-HK/features/deep-research)。\n\n外出時也可用手機跟進：[下載 MuseWork iPhone 或 Android 版](https://museai.im/zh-HK/download)。若要處理電腦內的檔案，可在授權後[下載 MuseWork 桌面端](https://museai.im/desktop)。\n\n## 資料來源\n- OpenAI 模型文件：[GPT-6 Sol](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-sol) 及 [GPT-6 Luna](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-luna)，2026 年 9 月 24 日核對。\n- OpenAI 發布文章，2026 年 9 月 22 日：[GPT-6 Sol 與 Luna 發布文章](https://openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna/)\n- OpenAI API 收費頁，2026 年 9 月 24 日核對：[API 收費表](https://developers.openai.com/api/docs/pricing)\n- Anthropic 發布文章，2026 年 9 月 22 日：[Claude Opus 5.5 發布文章](https://www.anthropic.com/claude-opus-5-5)\n- Artificial Analysis 獨立評測，2026 年 9 月 22 日：[Claude Opus 5.5 獨立評測](https://artificialanalysis.ai/articles/claude-opus-5-5)",{"id":201,"slug":202,"title":203,"seo_title":204,"seo_description":205,"summary":205,"cover_url":206,"cover_alt":207,"cover_width":20,"cover_height":21,"author":33,"category":85,"tags":208,"is_pinned":22,"is_featured":23,"published_at":198,"modified_at":198,"content":209},"1790208000000-amazon-seller-assistant-claude-plugin-seller-operations","amazon-seller-assistant-claude-plugin-seller-operations","Amazon 賣家助手加入 Claude 插件，營運資料可以怎樣用？","Amazon Seller Assistant 的 Claude 插件：美國站賣家須知 | MuseWork","Amazon 新增持續工作流程和 Claude 測試版插件。釐清美國站開放範圍，並用已有庫存、廣告與供應商資料做營運檢視。","/images/amazon-seller-assistant-claude-plugin-seller-operations.webp","Amazon, Claude and MuseWork marks in three equally sized square tiles on a light background.",[],"一款貨品快要賣斷，另一款的廣告開支卻持續上升。Amazon 在 9 月 23 日更新 Seller Assistant，讓賣家可把持續監察、建議和批准動作接起來。即使團隊沒有使用新插件，也值得趁機把手上的庫存、廣告與供應商資料整理成一次營運檢視。\n\n## Amazon 宣布了哪些改動\n\nAmazon 表示 Seller Assistant 現在可記住賣家的業務背景，為庫存、定價等日常工作建立持續流程，並設賣家自訂規則、批准及審計紀錄。新的 Selling Partner 插件將賣家資料及相關能力帶到 Amazon Quick，亦在 Anthropic Claude 推出**測試版**。這些都是 Amazon 的功能；帳戶操作仍須遵守其授權機制。\n\n地區範圍尤其要分清：插件測試版目前供 Amazon **美國站賣家**使用，國際擴展仍是計劃。全球主帳戶持有人可申請的 Amazon Quick Plus 一年優惠，屬另一項安排，並不等於香港站已開放 Claude 插件。正式使用前應核對 Amazon 最新條款。\n\n判斷自己是否可以使用時，有兩件事容易混淆。Amazon 稱美國站賣家可在 Claude 測試版約一分鐘接入插件，毋須編程；這是 Amazon 的官方接入流程。另一項 Quick Plus 一年優惠面向合資格的全球主帳戶持有人，申請至 2026 年 12 月 31 日，主帳戶亦可指定兩名同事。優惠涵蓋地區較廣，不等於插件 beta 已在香港開放。\n\n## 從單次提問變成持續跟進\n\nAmazon 的公告舉了清楚例子：以往賣家可要求 Seller Assistant 起草補貨方案或調整某款貨品價格；新工作流程則可持續檢查存貨門檻、競品價格及帳戶健康提醒，在賣家自訂規則下準備下一步。批准機制和審計紀錄，讓營運團隊能追溯建議的來源。及早發現問題，不等於立即批准改價或落單。\n\n新 Canvas 讓賣家利用即時帳戶資料比較定價方案及廣告表現。Selling Partner 插件可把貨品資料、存貨、銷售及表現指標帶到 Amazon Quick；Claude 版本仍屬測試。重要帳戶動作有人工批准；插件 beta 面向 Amazon 美國站賣家，不可與全球主帳戶的 Quick Plus 優惠混為一談。\n\n## 從已有報表找出要處理的問題\n\n若需查看即時帳戶或修改價格，應使用 Amazon 的相關功能及審批流程；月度營運檢視則可從團隊有權分享的銷售與存貨匯出、廣告報表、供應商交貨時間和毛利要求入手。哪些 SKU 可能在下批貨送到前缺貨？哪些廣告支出增長沒有帶來相應利潤？哪些估計要向供應商再問清楚？\n\n## 一頁營運簡報值得寫甚麼\n\n假設一款貨品按現時銷量只夠 18 天，供應商交貨要 25 天，仍須檢查有沒有在途貨、下星期會否促銷，以及交期是否經常延誤。廣告開支上升，亦要與銷售、毛利及近期改價一同看，而不是只憑單一報表作決定。\n\n簡報可分為：**SKU 與報表時段、觀察到的風險、相關計算或原始資料行、負責人及待確認問題**。主管覆核每個假設後，才決定是否採取行動。MuseWork 可根據團隊提供的銷售匯出、廣告報表及供應商條款整理這份簡報；即時帳戶數據仍在 Seller Central 確認。\n\n## 做一份可以回查的營運簡報\n\n列清報表時段、SKU、促銷安排及毛利底線。MuseWork 可根據團隊提供而獲准使用的檔案，整理斷貨風險、廣告與毛利的關係、資料缺口，以及一頁決策建議。實際對帳和帳戶變更仍須由賣家在 Seller Central 確認。\n\n例如：「根據過去 30 天的銷售及存貨匯出、廣告報表和供應商交期，找出最可能缺貨的 SKU，列出資料行、毛利影響和待確認問題，起草一頁營運建議。」\n\n下次會議前可這樣交代：「根據過去 30 天的銷售及存貨匯出、按 SKU 統計的廣告開支、供應商交期與毛利底線，列出可能缺貨的貨品；標明數據行、尚欠資料，完成一頁營運會議簡報。」\n\n### 為下次營運會議備好資料\n\n將自己的報表、項目檔案與資料來源交予 MuseWork，整理成可以覆核的簡報。[開始研究任務](https://museai.im/zh-HK/chat?scene=deep-research)，或先[了解深度研究](https://museai.im/zh-HK/features/deep-research)。\n\n外出時也可用手機跟進：[下載 MuseWork iPhone 或 Android 版](https://museai.im/zh-HK/download)。若要處理電腦內的檔案，可在授權後[下載 MuseWork 桌面端](https://museai.im/desktop)。\n\n## 資料來源\n\n- Amazon 官方公布，2026 年 9 月 23 日：[Amazon 賣家助手及 Selling Partner 插件公告](https://www.aboutamazon.com/news/innovation-at-amazon/seller-assistant-plugin-amazon-quick-claude)\n- GeekWire 同日報道，2026 年 9 月 23 日：[GeekWire 有關外部 AI 工具接入賣家能力的報道](https://www.geekwire.com/2026/amazon-opens-its-seller-tools-to-outside-ai-agents-starting-with-anthropics-claude/)",{"id":211,"slug":212,"title":213,"seo_title":214,"seo_description":215,"summary":215,"cover_url":216,"cover_alt":217,"cover_width":20,"cover_height":21,"author":33,"category":34,"tags":218,"is_pinned":22,"is_featured":23,"published_at":198,"modified_at":198,"content":219},"1790208000000-grok-4-7-knowledge-work-evaluation","grok-4-7-knowledge-work-evaluation","Grok 4.7 評測進步，能否幫團隊看懂一份採購資料？","Grok 4.7 做知識工作有幾可靠？實際文件測試 | MuseWork","Grok 4.7 在長流程知識工作測試有進步。用報價、交期與原始資料，判斷結果能否真正用於團隊決策。","/images/grok-4-7-knowledge-work-evaluation.webp","SpaceXAI, Grok and MuseWork marks in three equally sized square tiles for a knowledge-work evaluation article.",[],"模型分數上升，並不代表它一定會發現報價附件裡的退貨條款。SpaceXAI 在 9 月 21 日發布 Grok 4.7，強調持續處理困難工作和自行檢查結果；企業真正需要知道的，是它會否遺漏影響決策的細節。\n\n## 官方公告與第三方測試\n\nSpaceXAI 把新模型定位於編程及知識工作，稱它更善於處理長時間任務及較長內容。這是廠商說法，不是對任何採購或法律文件的品質保證。\n\n## 哪些分數值得辦公團隊留意\n\nSpaceXAI 的官方表格包括編程、電氣工程、多小時辦公工作、法律及臨床推理。這些測試各有範圍，編程得分不能推論採購條款一定看得準。AA Briefcase v1.1 列出 Grok 4.7 的 1,657，上一代為 1,546，同表亦有另一款模型達到 1,678。專業工作指標 GDPval 中，Grok 4.7 為 1,695 Elo、Grok 4.6 為 1,605。Artificial Analysis 的獨立測試亦看到長流程知識工作進展，但其他項目升幅較細；比較時須留意推理設定。\n\n分數更適合用來決定先測哪類任務，而非直接用來決定採購。內部試驗最好固定同一份資料、同一組問題和同一套評分準則，並同時計算覆核輸出所需時間。若一項附件條款足以令方案由可行變成不可行，漏讀該條款就應列作關鍵錯誤，而不是被整體文字質素掩蓋。\n\n## 不如看一份真實的報價包\n\n採購負責人收到三份報價：一家單價低但交貨遲，一家運費優惠有最低落單量，另一家的退貨條款藏在附錄。真正要交付的是一頁建議，列明哪個選擇符合期限與毛利要求、每項依據在哪裡、還有甚麼要向供應商確認。\n\n找一組已獲批准用於測試、答案已知的項目檔案；先訂好驗收條件，包括貨幣與單位、交期、運費門檻、來源頁碼和待核實問題。讓現有流程和 Grok 4.7 處理相同資料，保留漏項及人手修正時間。敏感資料應先去識別，並遵守公司的資料分享規則。輸入容量大，不表示每條數據一定讀得對。\n\n若新流程減少關鍵遺漏，可再測另一組工作；若文字更流暢但忽略運費規則，就不宜直接取代審批流程。\n\n進一步測試時，不妨要求每份輸出都按「建議、對應條款、尚待確認」三部分呈現，再逐項對照報價原文。這樣團隊能清楚看到價格、運費及交貨條件有否被混為一談，也能知道哪些問題要在落單前由人手確認。\n\n例如 A 公司的單價最低，但未有最終運費；此時「總價最低」仍未成立。B 公司的優惠若只適用於某一落單量，應把實際訂購數量代入重算。還要核對報價有效期、幣別及交貨地點，否則比較的未必是同一種成本。測試紀錄可列出漏項、錯誤引用、待確認問題，以及負責人修改所花時間，往後才有基準判斷新流程是否真的節省工作。\n\n## 讓採購建議逐項可查\n\n把單價、幣別、最低落單量、運費、交貨期和退貨條款列在同一張表。若運費未定，就不宜先說某方案「最便宜」。主管能從結論返回報價頁碼和資料行，也能看見下單前仍未解答的問題。\n\nSpaceXAI 列出的渠道包括 Cursor、Grok Build 和 API，GitHub 亦宣布 Copilot 可用。官方 API 起步價是每百萬輸入／輸出 Token 2／6 美元，快速版本另有收費；真正費用要視乎所用渠道及設定。\n\n## 整理成能覆核的結論\n\n將公開公告、獨立測試及獲准分享的報價交予 MuseWork，可整理測試計劃、出處對照與決策簡報。例如：「比較三家供應商是否滿足 11 月交期及至少 25% 毛利，逐項引用報價，分開事實、假設與未答問題，起草一頁建議。」\n\n### 由報價走到採購建議\n\n將自己的報表、項目檔案與資料來源交予 MuseWork，整理成可以覆核的簡報。[開始研究任務](https://museai.im/zh-HK/chat?scene=deep-research)，或先[了解深度研究](https://museai.im/zh-HK/features/deep-research)。\n\n外出時也可用手機跟進：[下載 MuseWork iPhone 或 Android 版](https://museai.im/zh-HK/download)。若要處理電腦內的檔案，可在授權後[下載 MuseWork 桌面端](https://museai.im/desktop)。\n\n## 資料來源\n\n- SpaceXAI 官方公告，2026 年 9 月 21 日：[Grok 4.7 發布文章](https://x.ai/news/grok-4-7)\n- Artificial Analysis 獨立測試，2026 年 9 月 21 日：[Grok 4.7 獨立評測](https://artificialanalysis.ai/articles/benchmarking-grok-4-7)\n- GitHub 上線公告，2026 年 9 月 21 日：[GitHub Copilot 上線公告](https://github.blog/changelog/2026-09-21-grok-4-7-is-now-available-in-github-copilot/)",{"id":221,"title":222,"seo_title":223,"seo_keywords":224,"slug":231,"summary":232,"cover_url":233,"cover_alt":234,"author":13,"category":235,"tags":236,"is_pinned":22,"is_featured":23,"published_at":239,"modified_at":239,"content":240,"faq":241},"1790092800000-gpt-6-astra-ai-agent-capabilities","GPT-6 Astra 發布：AI Agent 的複雜工作執行能力進一步升級","GPT-6 Astra 是甚麼？發布日期、核心能力與使用方法 | MuseWork",[225,226,227,228,229,230],"GPT-6 Astra","GPT-6 發布","GPT-6 發布日期","GPT-6 點用","GPT-6 能力","GPT-6 AI Agent","gpt-6-astra-ai-agent-capabilities","了解 GPT-6 Astra 的發布日期、核心能力、使用方式，以及成為 MuseWork 主要底層模型後如何提升複雜工作執行。","/images/gpt-6-astra-ai-agent-capabilities-v2.webp","GPT-6 Astra 提升 AI Agent 的複雜任務理解、工具呼叫與長週期執行能力","AI 新聞",[225,237,238,18],"GPT-6","AI Agent",1790092800,"OpenAI 於 2026 年 9 月 3 日發布 GPT-6 Astra。這次升級不是讓 AI 第一次具備工作能力，而是進一步提升電腦操作、工具呼叫、軟件工程與長週期複雜任務的可靠執行。\n\n**MuseWork 已將 GPT-6 Astra 作為 Agent 的主要底層模型。** 用戶無需設定 API、模型或執行環境，即可提交研究、資料分析、演示文稿、網頁或程式碼工作。\n\n## 重點速覽\n\n- **是甚麼？** OpenAI 面向電腦操作、工具呼叫、專業知識工作與長週期任務的新一代模型。\n- **何時發布？** 2026 年 9 月 3 日。\n- **提升在哪裡？** 更穩定地理解複雜目標、推進多步驟流程、使用工具並產生可檢查成果。\n- **如何使用？** 透過 OpenAI 公布的管道，或直接在 MuseWork 中執行真實工作。\n- **MuseWork 有什麼變化？** Astra 成為 Agent 主要底層模型，並與上下文管理、工具協調、權限和驗證共同運作。\n\n## GPT-6 Astra 是甚麼？\n\nGPT-6 Astra 是 OpenAI 面向複雜工具型工作的前沿模型。官方重點包括電腦操作、瀏覽、軟件工程、專業知識工作與多步驟流程。先前模型已能完成工作；Astra 的變化是進一步提升 Agent 在長流程中保持目標、正確使用工具、回應回饋與交付成果的能力。\n\nArtificial Analysis 顯示 Astra 在部分長週期知識工作與自動化評測中明顯進步，但並非所有指標同步提升，因此仍應以實際任務成果評估。\n\n## GPT-6 Astra 何時發布？\n\nOpenAI 將發布日期標為 **2026 年 9 月 3 日**。模型先向少量組織開放，再逐步進入 ChatGPT 付費方案、OpenAI API、Microsoft Azure 與 AWS；實際可用時間依產品、地區和帳戶而異。\n\n## GPT-6 Astra 的核心能力\n\n1. 理解目標、資料範圍、限制與完成標準。\n2. 在研究、分析、製作、驗證和修改之間維持任務主線。\n3. 協同瀏覽器、程式碼環境、文件系統和專業工具。\n4. 交付可編輯、可檢查的報告、試算表、演示文稿、網頁或程式碼。\n5. 在授權範圍內整合多份文件與來源。\n\n## GPT-6 Astra 如何使用？\n\n開發者可關注 OpenAI API、ChatGPT 付費方案與雲端平台。若要直接完成工作，可在 MuseWork 中說明目標、提供資料、設定權限邊界和完成標準，再依中間成果繼續修改。\n\n使用 [MuseWork 深度研究](/zh-HK/features/deep-research)建立有來源的報告，再透過 [AI 演示文稿](/zh-HK/features/ai-slides)或[從研究到演示文稿](/zh-HK/usecase/research-to-presentation)製作可編輯材料。\n\n> **[立即在 MuseWork 體驗 GPT-6 Astra](/zh-HK/chat?scene=gpt-6-astra-complex-task&article_slug=gpt-6-astra-ai-agent-capabilities&locale=zh-HK&cta_position=mid_how_to_use&cta_copy_id=try_gpt6_astra&cta_destination=chat&task_scene=gpt-6-astra-complex-task)**\n\n## GPT-6 Astra 與 GPT-5.6 Sol 的差異\n\n兩者都支援 Agent 執行。Astra 的增量重點是長週期工作、電腦操作、軟件工程與複雜工具協作，而不是第一次讓模型能完成工作。公開評測也不代表所有任務全面領先。\n\n## GPT-6 如何提升 MuseWork？\n\nMuseWork 將 Astra 作為主要底層模型。研究可以持續搜尋和交叉驗證；表格與演示文稿可以延續資料、結論和格式；開發工作可以讀取專案、修改程式碼、執行測試並回報證據。[MuseWork 桌面版](/zh-HK/download)也能在授權範圍內使用本機文件和工具。\n\n## 為什麼 Agent 不只取決於模型？\n\nARC Prize 報告 Astra 在標準環境得分 62.7%，在保留推理狀態並壓縮長對話的 Provider Adapter 環境達到 99.9%。模型決定能力上限，系統則透過上下文、任務拆分、工具、權限、恢復與驗證把能力轉化為結果。\n\n## 安全、權限與驗證\n\nOpenAI 將 Astra 列為首個達到其「關鍵級」網路安全能力門檻的模型。能力越強，越需要最小授權、敏感資料保護、不可逆操作確認、活動記錄與獨立驗證。\n\n## 從能夠執行到更可靠地完成\n\n真正的衡量標準，是工作能否以更少中斷、更清楚的控制完成，並留下可檢查和繼續使用的成果。\n\n## 現在即可在 MuseWork 體驗 GPT-6\n\nGPT-6 Astra 已成為 MuseWork Agent 的主要底層模型。可從一項真實工作開始：核驗研究、資料分析與演示文稿，或程式碼修改與測試。\n\n> **[把真實工作交給搭載 GPT-6 Astra 的 MuseWork](/zh-HK/chat?scene=gpt-6-astra-real-task&article_slug=gpt-6-astra-ai-agent-capabilities&locale=zh-HK&cta_position=final&cta_copy_id=start_real_task&cta_destination=chat&task_scene=gpt-6-astra-real-task)**\n\n## 常見問題\n\n### GPT-6 Astra 是甚麼？\nOpenAI 於 2026 年 9 月發布的前沿模型，重點提升電腦操作、工具呼叫、軟件工程與長週期任務。\n\n### 何時發布？\n2026 年 9 月 3 日。\n\n### 怎麼使用？\n可透過 OpenAI 和雲端平台，或直接作為 MuseWork 的主要 Agent 模型使用。\n\n### 與 GPT-5.6 Sol 有何不同？\n兩者都能執行工作；Astra 進一步提升長週期任務、電腦操作和工具協作。\n\n### MuseWork 已接入嗎？\n是，Astra 已成為 MuseWork Agent 的主要底層模型。\n\n## 資訊來源\n\n- OpenAI, [GPT-6 Astra: A New Generation of Intelligence](https://openai.com/index/gpt-6-astra), September 3, 2026.\n- OpenAI, [GPT-6 Astra System Card](https://deploymentsafety.openai.com/gpt-6-astra), September 3, updated September 9, 2026.\n- ARC Prize, [OpenAI's GPT-6 Astra on ARC-AGI-3](https://arcprize.org/blog/astra), September 2026.\n- Artificial Analysis, [Benchmarking GPT-6 Astra](https://artificialanalysis.ai/articles/benchmarking-gpt-6-astra), September 9, 2026.\n- CNBC, [OpenAI announces rollout of GPT-6 Astra model](https://www.cnbc.com/2026/09/03/open-ai-astra-gpt-6-cyber.html), September 3, 2026.",[242,245,248,251,254],{"question":243,"answer":244},"GPT-6 Astra 是甚麼？","OpenAI 於 2026 年 9 月發布的前沿模型，重點提升電腦操作、工具調用、軟件工程與長週期工作。",{"question":246,"answer":247},"GPT-6 Astra 何時發布？","2026 年 9 月 3 日。",{"question":249,"answer":250},"GPT-6 Astra 如何使用？","可透過 OpenAI 和雲端平台，或直接作為 MuseWork 的主要 Agent 模型使用。",{"question":252,"answer":253},"GPT-6 Astra 與 GPT-5.6 Sol 有何不同？","兩者都能執行工作；Astra 進一步提升長週期工作、電腦操作和工具協作。",{"question":255,"answer":256},"MuseWork 已接入 GPT-6 Astra 嗎？","是，Astra 已成為 MuseWork Agent 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查看進度、確認操作 | 管理雲端或連線電腦工作 |\n\n## Web：隨時開始與延續\n\n瀏覽器即可提出要求、上傳資料、查看進度與取得成果，並延續手機或桌面版的同一目標。\n\n## 桌面版如何使用本機文件與工具\n\n[下載 MuseWork 桌面版（Windows、macOS 與 Linux）](/zh-HK/download)後，Muse 可在授權範圍使用本機專案、文件與工具。你可說「只讀取這個文件夾」或「在雲端執行，不要存取本機文件」。\n\n## 雲端沙盒與本機環境的差異\n\n| 情況 | 適合環境 |\n|---|---|\n| 不依賴本機資料、快速開始 | 雲端沙盒 |\n| 需要本機專案、文件或工具 | 桌面版本機環境 |\n\n## 用手機查看並繼續工作\n\n[下載 MuseWork 手機版（iOS 與 Android）](/zh-HK/download)後，可查看進度、補充要求、確認操作與取得結果。需要本機資源時，請讓桌面版保持執行。\n\n## 跨裝置範例：季度回顧\n\n1. Web 上傳會議記錄與資料摘要。 2. 桌面版讀取授權的試算表與演示文稿範本。 3. 手機確認異常並補充要求。 4. 回桌面版審閱。 5. 從任何裝置延續修改。\n\n## 從「在哪個 App」轉向「工作如何完成」\n\n先說明成果，再指定環境、資料與邊界，讓同一項工作跨裝置推進。\n\n> **[繼續使用 MuseWork Web 版](/zh-HK/chat?scene=cross-device-workflow&article_slug=musework-across-every-screen&locale=zh-HK&cta_position=final&cta_copy_id=continue_web&cta_destination=chat&task_scene=cross-device-workflow)**\n\n### 三步開始跨裝置協作\n\n1. 使用 Web 或[前往 MuseWork 下載頁](/zh-HK/download)。 2. 說明工作與執行環境。 3. 從任何裝置延續。\n\n## 常見問題\n\n### 支援哪些電腦與手機系統？\n\n支援 Windows、macOS、Linux、iOS、Android 與 Web。\n\n### Web 版需要安裝嗎？\n\n不需要，瀏覽器即可使用。\n\n### 手機可延續電腦工作嗎？\n\n可以；若仍需本機資源，請保持桌面版執行。\n\n### 不同裝置共享同一工作嗎？\n\n會，共用對話、進度、成果與偏好。\n\n### 可以選擇雲端或本機嗎？\n\n可以，並可限制文件夾、工具與操作。\n\n### 會存取整台電腦嗎？\n\n不會，僅限你授權與指定的範圍。",[280,283,286,289,292,295],{"question":281,"answer":282},"支援哪些電腦與手機系統？","支援 Windows、macOS、Linux、iOS、Android 與 Web。",{"question":284,"answer":285},"Web 版需要安裝嗎？","不需要，瀏覽器即可使用。",{"question":287,"answer":288},"手機可延續電腦工作嗎？","可以；若仍需本機資源，請保持桌面版執行。",{"question":290,"answer":291},"不同裝置共享同一工作嗎？","會，共用對話、進度、成果與偏好。",{"question":293,"answer":294},"可以選擇雲端或本機嗎？","可以，並可限制資料夾、工具與操作。",{"question":296,"answer":297},"會存取整台電腦嗎？","不會，僅限你授權與指定的範圍。",{"id":299,"title":300,"seo_title":301,"seo_keywords":302,"slug":308,"summary":309,"cover_url":310,"cover_alt":311,"cover_width":20,"cover_height":21,"author":13,"category":312,"tags":313,"is_pinned":22,"is_featured":23,"published_at":314,"modified_at":314,"content":315,"faq":316},"1790035200000-meta-muse-for-work","Meta Muse 適合工作嗎？能力、場景與選擇指南","Meta Muse 適合工作嗎？2026 能力與場景指南 | MuseWork",[303,304,305,306,307],"Meta Muse 工作","Meta Muse 辦公","Meta Muse 商務場景","工作用 AI 代理","AI 工作夥伴","meta-muse-for-work","Meta Muse 可以處理哪些工作？了解文件、表格、簡報、連接器、審批及背景工作，並以真實流程判斷何時適合使用 MuseWork。","/images/meta-muse-for-work.webp","MuseWork 編輯封面，介紹 Meta Muse 與工作型 AI 工具。","AI 工具",[303,304,305],1790035200,"## 簡短答案\n\n可以。Meta 官方資料顯示，Muse 能瀏覽網頁、連接服務、處理文件、建立文件和表格、跟進目標，並在部分工作中持續運行。它適合資料查找、日曆、電郵、表單、提醒和目標明確的交付。\n\n真正需要判斷的不是“Meta Muse 能不能工作”，而是這項工作到哪裏才算完成。如果工作還要跨越資料、分析、決策、成品、覆核和後續推進，那麼一次工作完成並不等於整段工作已經辦妥。\n\n\n\n## Meta Muse 可以處理哪些工作\n\nMeta Muse 的核心定位是個人 AI 代理。它尤其適合從個人目標出發、橫跨日常服務的工作，例如整理電郵、安排行程、監測價格或填寫網頁表單。官方幫助中心也確認，它可以讀取、建立、編輯和總結文件、表格、PDF、圖片、代碼與網頁應用。\n\n- 網頁資料搜集\n- 電郵與日曆整理\n- 文件摘要與成果製作\n- 提醒與目標追蹤\n\n## 個人 AI 代理最適合甚麼\n\n如果重點是個人事務、提醒、預訂和跨日常服務行動，可以優先考慮 Meta Muse；如果重點是把多個工作來源整理成可驗收成果，並繼續推進同一項目，則更適合評估 MuseWork 這類 AI 工作夥伴。\n\n## 工作何時變成持續流程\n\n季度產品回顧並不是一句“做一份 PPT”。這項工作需要整合多個表格，結合客戶意見與路線圖，找出變化與風險，整理成管理層簡報，再明確負責人和下一步。簡報只是其中一種交付形式，真正的價值是讓證據、決策和後續工作保持連接。\n\n> **根據我的資料製作簡報**\n>\n> 請根據這些研究筆記、客戶訪談和項目文件，製作一份產品機會簡報。區分已核實事實與假設，列出關鍵依據，並以三個待決策問題結尾。不要發佈或發送任何內容。  \n> **[用這份資料開始製作簡報](/zh-HK/chat?scene=meta-muse-work-brief&article_slug=meta-muse-for-work&locale=zh-HK&cta_position=mid_workflow&cta_copy_id=workflow_task&cta_destination=chat&task_scene=meta-muse-work-brief)**\n\n## MuseWork 如何貫穿研究、表格、簡報和視覺製作\n\n以市場進入方案為例，它通常不會停留在一種文件內：\n\n1. **先完成深度研究。** 使用 [MuseWork 深度研究](/zh-HK/features/deep-research) 拆解問題、搜尋可靠來源、結合已有資料，並整理成附有依據和待確認問題的結構化報告。\n2. **再處理資料和表格。** 讓 MuseWork 整理調查結果、定價、推廣表現或預測資料，比較不同方案、找出異常，並清楚列出主要假設。\n3. **把結論製作成簡報。** 使用 [MuseWork Slides](/zh-HK/features/ai-slides) 或[由研究資料製作簡報](/zh-HK/usecase/research-to-presentation)，將報告整理成配合受眾和決策需要的可編輯簡報。\n4. **補充所需視覺素材。** 使用 [MuseWork 圖片生成器](/zh-HK/features/ai-image-generator) 製作概念圖、推廣視覺、產品情境圖或輔助圖片，再按照同一份工作要求繼續調整。\n\n價值不在於並列使用四個生成工具，而在於研究問題、證據、計算過程、簡報邏輯、視覺方向和反饋都屬於同一項工作。\n\n> **[由研究資料開始製作簡報](/zh-HK/usecase/research-to-presentation)**\n\n## Meta Muse 如何處理文件、連接服務和外部操作\n\nMeta 幫助中心進一步說明了 Muse 處理文件和連接服務的方式。Muse 可以讀取、建立、編輯和總結文檔、表格、PDF、圖片、代碼與網頁應用，完成的文件會出現在對話中，並保存到 Library。一次請求也可以包含多個步驟，例如先讀取一份文檔，再建立一份獨立的摘要文件。\n\n連接服務後，Muse 可以根據任務調用相關資料。Meta 表示，連接器可以只讀取資料，也可以在支持的情況下執行操作；具體範圍取決於連接器和權限設置。以郵件為例，它可以查找相關郵件，但不會默認下載整個電郵，除非用戶明確提出要求。日曆連接器也可能在日程變化時主動更新資料。\n\n因此，在工作場景中，不能只問“能不能連接電郵”。更重要的是確認三件事：它能讀取哪些帳戶和文件、可以執行哪些外部操作，以及哪些動作必須先經過人工確認。\n\n## Meta Muse 能否完成一整項工作\n\n個人事務、提醒、預訂和跨日常服務行動更貼近 Meta Muse 的設計重心。需要把多個工作來源整理成可覆核成果，並繼續推進同一項目時，獨立產品 MuseWork 更貼近這類工作結構。兩者的能力有所重疊，真正差異在於工作如何開始、交付和延續；更具體的產品差異可查看 [MuseWork 與 Meta Muse 比較](/zh-HK/compare/musework-vs-meta-muse)。\n\n## Muse 執行任務時，用戶可以控制甚麼\n\nMeta 公開的控制機制包括：\n\n- **審批範圍：**根據動作和設置不同，可以單次允許，也可以為某個網站或連接器設置更長期的權限。\n- **任務詳情：**批准前可以查看這一步準備執行甚麼。\n- **活動記錄：**Activity log 會按時間記錄執行過的動作和授予的權限。\n- **待執行任務：**Upcoming 頁面可以查看計劃任務與提醒。\n- **連接器管理：**用戶可以重新檢查默認權限，也可以隨時斷開連接。\n- **不可逆操作：**發送郵件、付款或向外部系統提交內容後，未必能夠撤回，批准前應核對收件人、金額、內容和目標位置。\n\nMeta 表示，重要權限檢查並不只依賴模型自身判斷，登錄憑證也會單獨存儲。這些設計可以降低風險，但不能代替用戶對關鍵動作和重要資料的審核。\n\n## MuseWork 的四種常見工作場景\n\n以下場景描述的都是 MuseWork 工作流程：以項目資料、工作要求和覆核標準作為共同背景，把工作推進至可檢查、可繼續使用的成果。\n\n### 1. 會前準備\n\n提供會議議程、近期郵件、上次會議記錄、日曆資料和相關文件，要求整理成一頁簡報：已經確認的決定、仍待解決的問題、當前風險和建議討論順序。審核時重點核對姓名、日期、承諾事項和引用來源。\n\n### 2. 市場與競品研究\n\n提供需要回答的商業問題、目標市場、已知競品、內部資料和來源要求，要求形成一份區分事實、判斷、未知資料與建議行動的報告。可以使用 [MuseWork 深度研究](/zh-HK/features/deep-research)繼續查找證據和補足資料缺口。\n\n### 3. 表格分析與經營覆盤\n\n提供預算與實際資料、銷售明細、投放結果或運營指標，並說明指標口徑。要求整理資料、計算變化、比較不同分組、識別異常，並輸出圖表和簡短解釋。審核時應檢查公式、單位、日期範圍、缺失值和預測假設。\n\n### 4. 從研究資料到簡報\n\n提供研究報告、原始資料、受眾、需要推動的決策、篇幅和現有模板，要求製作一份邏輯清楚、可編輯的簡報。可透過[從研究資料建立簡報](/zh-HK/usecase/research-to-presentation)繼續完成；需要封面、概念圖或市場推廣視覺時，再使用 [MuseWork 圖片生成器](/zh-HK/features/ai-image-generator)補齊。分享前仍要核對數字、引用和圖像表達。\n\n## 結論\n\nMeta Muse 可以用於工作；若工作重點是跨多個來源形成可審核成果，並在之後繼續推進，則應把持續上下文和協作成本一併納入選擇。MuseWork 的設計重點正是把工作推進到可檢查、可修改、可使用的狀態。\n\n> **[開始完成這項工作](/zh-HK/chat?scene=meta-muse-for-work-final&article_slug=meta-muse-for-work&locale=zh-HK&cta_position=final&cta_copy_id=final_real_task&cta_destination=chat&task_scene=meta-muse-for-work-final)**\n\n## 常見問題\n\n### Meta Muse 可以建立文件和表格嗎？\n\n可以。Meta 官方幫助中心確認 Muse 可以讀取、建立、編輯和總結多種成果文件；具體格式和可用性可能因平台及帳戶而異。\n\n### Meta Muse 只能處理生活事務嗎？\n\n不是。它的能力與工作場景有交集，但官方主定位仍是個人 AI 代理。選擇時應看上下文、審批方式和後續工作是否匹配。\n\n### Meta Muse 可以處理表格和簡報嗎？\n\nMeta 官方說明 Muse 可以讀取、建立、編輯和總結表格等多種文件。具體格式和編輯體驗可能因平台及帳戶而異。如果任務從多份資料開始、最後要形成可編輯 PPT，應該檢查完整流程，包括資料清理、公式、圖表、敍事、修改與導出，而不只是看它能否生成一個文件。\n\n### Meta Muse 可以使用工作電郵和日曆嗎？\n\n可以使用已主動啟用的受支持連接器。連接器能夠讀取哪些資料、是否可以執行寫入操作，以及每一步是否需要批准，取決於連接器、帳戶和權限設置。\n\n### Meta Muse 能在關閉應用後繼續運行嗎？\n\nMeta 表示，Muse 可以繼續部分目標和後台任務，並在 Upcoming 中展示計劃任務。具體可用性仍可能受帳戶、平台和任務類型影響。\n\n### 是否應該一次開放所有工作權限？\n\n不建議。先用一個可撤回的任務測試，只連接必要來源，把發送、發佈、付款和修改關鍵記錄保留為人工審核；確認結果和活動記錄符合預期後，再逐步擴大範圍。\n\n## 延伸閱讀\n\n- [What Is Meta Muse?](/zh-HK/blog/what-is-meta-muse)\n- [Meta Muse alternatives](/zh-HK/blog/best-meta-muse-alternatives)\n- [Meta Muse vs ChatGPT Work vs Claude Cowork](/zh-HK/blog/meta-muse-vs-chatgpt-work-vs-claude-cowork)\n\n## 官方資料來源\n\n- Meta：[Muse 產品頁](https://ai.meta.com/muse/)及[Muse 發佈公告](https://about.fb.com/news/2026/09/introducing-muse-personal-ai-agent/)。\n- Meta 幫助中心：[Muse 入門指南](https://www.meta.com/help/artificial-intelligence/1331373868832401/)、[在 Muse 使用成果檔案](https://www.meta.com/help/artificial-intelligence/2074655449783957/)、[Muse 如何使用連接器](https://www.meta.com/help/artificial-intelligence/1687253048996149/)、[Muse 的指引與審批機制](https://www.meta.com/help/artificial-intelligence/1385290430137537/)。\n- MuseWork：[官方網站](https://museai.im/en-US/home)及[桌面版](https://museai.im/desktop)。\n",[317,320,323,326,329,332],{"question":318,"answer":319},"Meta Muse 可以建立文件和表格嗎？","可以。Meta 官方幫助中心確認 Muse 可以讀取、建立、編輯和總結多種成果文件；具體格式和可用性可能因平台及帳戶而異。",{"question":321,"answer":322},"Meta Muse 只能處理生活事務嗎？","不是。它的能力與工作場景有交集，但官方主定位仍是個人 AI 代理。選擇時應看上下文、審批方式和後續工作是否匹配。",{"question":324,"answer":325},"Meta Muse 可以處理表格和簡報嗎？","Meta 官方說明 Muse 可以讀取、建立、編輯和總結表格等多種文件。具體格式和編輯體驗可能因平台及帳戶而異。如果任務從多份資料開始、最後要形成可編輯 PPT，應該檢查完整流程，包括資料清理、公式、圖表、敍事、修改與導出，而不只是看它能否生成一個文件。",{"question":327,"answer":328},"Meta Muse 可以使用工作電郵和日曆嗎？","可以使用已主動啟用的受支持連接器。連接器能夠讀取哪些資料、是否可以執行寫入操作，以及每一步是否需要批准，取決於連接器、帳戶和權限設置。",{"question":330,"answer":331},"Meta Muse 能在關閉應用後繼續運行嗎？","Meta 表示，Muse 可以繼續部分目標和後台任務，並在 Upcoming 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代理為中心，可以連接服務、處理文件和跟進日常目標，適合不少個人工作。不過，有些工作從一開始就需要另一種工作環境。\n\n例如，每週經營回顧通常要讀取團隊項目資料，並持續沿用相同的指標定義；設計師或分析師可能需要直接處理本地文件；工作資料集中在 Google Workspace 的團隊，更重視 Gmail、Drive、Docs 和 Sheets 之間的銜接；技術團隊則可能希望自行部署和配置。\n\n交付形式也會影響選擇。預訂行程與製作附有來源的市場報告、可核對的表格或可編輯簡報，並不是同一種工作。下文會圍繞這些實際差異介紹替代選擇：工作從哪裏開始、最後要交付甚麼、重要操作如何確認，以及第一份成果之後是否仍要繼續推進。\n## 以 Meta Muse 為基準的 7 個替代選擇\n\n### 1. MuseWork\n\n適合需要從資料、分析走到可驗收成果，並繼續推進項目的職場人。它既可以協助處理日常生活需要，也更強調在複雜工作中理解目標、完成交付、吸收反饋並承接下一步。\n\n### 2. ChatGPT Work\n\n適合已經使用 ChatGPT Projects、連接應用和團隊上下文，希望在通用工作環境中完成研究、分析和多種交付的人。具體能力受方案、平台和管理員設置影響。\n\n### 3. Claude Cowork\n\n適合工作主要位於指定本地文件夾、桌面工具和瀏覽器中的知識工作者。Anthropic 官方強調完整工作委派、可見步驟和文件夾範圍權限。\n\n### Meta Muse（參考基準）\n\n仍是個人事務委派的重要基準。若工作是日曆、旅行、購物、提醒、電郵或跨日常服務行動，並且當前地區可用，它本身可能就是最直接的選擇。\n\n### 4. Manus\n\n適合把明確目標交給雲端執行引擎，完成研究、瀏覽器操作、分析或內容製作等一次性複雜工作。適合先完成範圍清晰的大型單次工作，再按實際結果決定是否用於長期流程。\n\n### 5. Gemini for Workspace\n\n適合電郵、文件、表格、會議和文件主要集中在 Google Workspace 的組織。優勢來自生態內上下文，跨生態工作需要另行評估。\n\n### 6. Genspark\n\n適合希望在同一個雲端工作空間完成研究、內容、資料分析、文件製作及可重用流程的用戶。Genspark 官方把 Super Agent 描述為可由一個指令開始執行多步驟工作，並支援即時瀏覽、程式執行、大型文件及可儲存的 Skills。\n\n### 7. OpenClaw\n\n適合希望自行部署、配置和維護AI 代理的技術用戶。它帶來更多控制，也把安裝、安全、維護和可靠性責任交給用戶。\n\n## 把差異落到實際使用過程\n\n| 產品 | 常見起點 | 主要結果 | 選擇前需要確認 |\n|---|---|---|---|\n| MuseWork | 目標，加上文件、筆記、資料或授權的工作上下文 | 研究報告、表格分析、可編輯 PPT、視覺素材、計劃與後續行動 | 是否希望同一項目的背景和標準繼續用於下一項任務 |\n| ChatGPT Work | ChatGPT 中的任務，通常結合 Project 或連接應用 | 文檔、表格、簡報、報告、Sites 與受支持操作 | Project 來源、模板、計劃任務、方案與管理員設置 |\n| Claude Cowork | 目標，加上指定文件夾、桌面工具、瀏覽器或連接器 | 可審核的文件處理與知識工作成果 | 文件夾權限模式、執行過程、計劃任務與組織設置 |\n| Meta Muse | 個人目標、上傳文件、連接服務或網頁任務 | 外部操作、提醒、研究、文件成果與持續目標 | 連接器範圍、默認審批、活動記錄、地區和平台可用性 |\n| Manus | 雲端執行環境中的明確目標 | 研究、分析、創意或技術類一次性複雜成果 | Credits、導出、資料處理方式，以及是否需要長期延續 |\n| Gemini for Workspace | 已經位於 Google Workspace 的郵件、文檔、表格與會議 | Google 生態內的內容和協作成果 | Workspace 版本、管理員設置與跨生態需求 |\n| Genspark | 一體化雲端工作空間中的任務 | 研究、文件、Slides、Sheets、媒體與可複用流程 | Credits 消耗、功能廣度與當前任務是否匹配 |\n| OpenClaw | 自行管理的智能體環境 | 透過自選模型和工具執行高度可配置的任務 | 安裝、安全、維護、監控與故障處理由誰負責 |\n\n## 按工作需要選擇\n\n如果工作主要發生在 Meta 已連接的日常服務中，可以重點了解 Meta Muse；需要同時處理日常需要與複雜工作，並將背景資料持續推進至成果及下一步時，可以重點評估 MuseWork；廣泛的項目與團隊環境可考慮 ChatGPT Work；指定本地文件與桌面工作可考慮 Claude Cowork。\n\n> **[在 MuseWork 中運行這套工作流](/zh-HK/chat?scene=meta-muse-alternatives-growth-brief&article_slug=best-meta-muse-alternatives&locale=zh-HK&cta_position=mid_workflow&cta_copy_id=workflow_task&cta_destination=chat&task_scene=meta-muse-alternatives-growth-brief)**\n\n## 從研究到簡報：一項工作能否跨格式完成\n\n與其分別測試幾個孤立 Prompt，不如完成一項連續工作：用[MuseWork 深度研究](/zh-HK/features/deep-research)建立有依據的報告，在表格內整理主要資料，再把結論製作成可編輯的[MuseWork 簡報工具](/zh-HK/features/ai-slides)，並補充所需的[MuseWork 視覺工具](/zh-HK/features/ai-image-generator)。這樣更容易看出產品能否在整段工作中保持一致的受眾、證據、假設和反饋。\n\n## 第一份成果之後，工作如何繼續\n\n工作很少在文件製作完成時結束。報告會帶來匯報和決策，決策又會產生負責人、跟進事項和下一輪資料。MuseWork 把完成任務、真實背景資料與持續協作放在同一條鏈路中。它也可以處理個人生活需要，而在需要跨資料、分析、成果、覆核和後續推進的複雜工作中，這種差異會更明顯。\n\n## 常見問題\n\n### 哪個 Meta Muse 替代選擇最適合工作？\n\n要視乎工作在哪裏進行，以及甚麼才算完成。可以用同一份資料、限制和交付要求測試候選產品，再比較實際結果。\n\n## 由一項工作開始\n\n先選一項可以撤回、完成條件清晰的真實工作，以最少權限測試，再決定是否擴大使用。\n\n> **[交給 MuseWork 一項工作](/zh-HK/chat?scene=meta-muse-alternatives-final&article_slug=best-meta-muse-alternatives&locale=zh-HK&cta_position=final&cta_copy_id=final_real_task&cta_destination=chat&task_scene=meta-muse-alternatives-final)**\n\n### 哪個替代方案更適合研究和 PPT？\n\n要比較完整流程。MuseWork 可以把研究問題和已有文件整理成結構化報告、表格分析、可編輯 PPT 與配套視覺；ChatGPT Work 和 Claude Cowork 也公開提供研究與簡報工作流。真正影響選擇的是資料入口、編輯要求、審核方式和項目是否需要繼續。\n\n### 哪個產品更適合重複工作？\n\n重點查看項目上下文、模板、計劃任務、連接來源和審核流程。支持後台運行並不等於會自動保留所有業務標準，仍應透過第二次任務實際驗證。\n\n### 哪個方案更適合本地文件？\n\nClaude Cowork 公開說明了指定文件夾和不同訪問模式；OpenClaw 適合願意自行運行系統的技術用戶；MuseWork Desktop 也可以使用經授權的本地上下文。選擇前應核對操作系統、權限範圍和輸出格式。\n\n## 延伸閱讀\n\n- [What Is Meta Muse?](/zh-HK/blog/what-is-meta-muse)\n- [Meta Muse for Work](/zh-HK/blog/meta-muse-for-work)\n- [Three-way comparison](/zh-HK/blog/meta-muse-vs-chatgpt-work-vs-claude-cowork)\n\n## 官方資料來源\n\n- Meta：[Muse 產品頁](https://ai.meta.com/muse/)及[Muse 發佈公告](https://about.fb.com/news/2026/09/introducing-muse-personal-ai-agent/)。\n- Meta 幫助中心：[Muse 入門指南](https://www.meta.com/help/artificial-intelligence/1331373868832401/)、[在 Muse 使用成果檔案](https://www.meta.com/help/artificial-intelligence/2074655449783957/)、[Muse 如何使用連接器](https://www.meta.com/help/artificial-intelligence/1687253048996149/)、[Muse 的指引與審批機制](https://www.meta.com/help/artificial-intelligence/1385290430137537/)。\n- OpenAI：[ChatGPT Work 產品頁](https://openai.com/chatgpt-work/)及[ChatGPT Work 與 Codex 幫助文件](https://help.openai.com/en/articles/20001275-chatgpt-work-and-codex)。\n- Anthropic：[Claude Cowork 產品頁](https://www.anthropic.com/product/claude-cowork)及[Claude 工作場景指南](https://www.anthropic.com/learn/claude-for-work)。\n- MuseWork：[官方網站](https://museai.im/en-US/home)及[桌面版](https://museai.im/desktop)。\n- Genspark：[Super Agent 官方說明](https://www.genspark.ai/helpcenter/super-agent)。\n- Manus：[AI Agent 工具組](https://manus.im/tools)。\n- Google Workspace：[企業 AI 工具](https://workspace.google.com/solutions/ai/)。\n- OpenClaw：[官方程式碼儲存庫](https://github.com/openclaw/openclaw)。\n",[350],{"question":351,"answer":352},"哪個 Meta Muse 替代選擇最適合工作？","要視乎工作在哪裏進行，以及甚麼才算完成。可以用同一份資料、限制和交付要求測試候選產品，再比較實際結果。",{"id":354,"title":355,"seo_title":356,"seo_keywords":357,"slug":362,"summary":363,"cover_url":364,"cover_alt":311,"cover_width":20,"cover_height":21,"author":13,"category":312,"tags":365,"is_pinned":22,"is_featured":23,"published_at":366,"modified_at":314,"content":367,"faq":368},"1790035200002-meta-muse-vs-chatgpt-work-vs-claude-cowork","Meta Muse、ChatGPT Work 與 Claude Cowork：誰更適合把工作做完？","Meta Muse vs ChatGPT Work vs Claude Cowork：2026 對比",[358,359,360,361],"Meta Muse vs ChatGPT Work","Meta Muse vs Claude Cowork","AI 代理比較","工作用 AI 選擇","meta-muse-vs-chatgpt-work-vs-claude-cowork","比較 Meta Muse、ChatGPT Work 及 Claude Cowork 的文件、連接應用、表格、簡報、審批、排程及持續工作方式。","/images/meta-muse-vs-chatgpt-work-vs-claude-cowork.webp",[358,359,360],1790035198,"三款產品都已經超出普通聊天工具：它們能執行多個步驟、使用外部上下文併產生實際成果。真正的區別不是誰能被稱為“AI 代理”，而是每個產品圍繞哪一種工作方式組織。\n\n## 快速比較\n\n- **Meta Muse:** 以個人目標和日常服務中的行動為中心。適合電郵整理、行程、購物、提醒、監測和需要審批的個人工作；官方也確認它可以建立和編輯多種成果文件。\n- **ChatGPT Work:** 以項目、連接應用和完成專業交付為中心。它能夠研究和分析資料，並製作文件、表格、演示、報告和 Sites；實際可用性受方案與工作區設置影響。\n- **Claude Cowork:** 以指定文件夾、桌面工具和瀏覽器中的多步驟知識工作為中心。用戶提供目標並授權範圍，Claude 完成工作後交付覆核。\n\n## Meta Muse：由個人目標開始\n\n以個人目標和日常服務中的行動為中心。適合電郵整理、行程、購物、提醒、監測和需要審批的個人工作；官方也確認它可以建立和編輯多種成果文件。\n\n## ChatGPT Work：廣泛的項目工作環境\n\n以項目、連接應用和完成專業交付為中心。它能夠研究和分析資料，並製作文件、表格、演示、報告和 Sites；實際可用性受方案與工作區設置影響。\n\n## Claude Cowork：桌面文件中的知識工作\n\n以指定文件夾、桌面工具和瀏覽器中的多步驟知識工作為中心。用戶提供目標並授權範圍，Claude 完成工作後交付覆核。\n\n## 文件、上下文和審批方式有甚麼不同\n\n| 問題 | Meta Muse | ChatGPT Work | Claude Cowork |\n|---|---|---|---|\n| 上下文從哪裏來 | 上傳文件、網頁瀏覽和受支持連接器 | 對話、Projects、上傳文件、連接應用，以及受支持的桌面上下文 | 指定文件夾、連接工具、瀏覽器和受支持的雲端來源 |\n| 可以產生甚麼 | 文檔、表格、PDF、圖片、代碼、網頁應用和受支持服務中的操作 | 文檔、表格、簡報、報告、Sites 和受支持的應用操作 | 文檔、表格、簡報、文件整理、研究成果和工具操作 |\n| 工作如何延續 | 後台目標、提醒、計劃任務和個人上下文 | Projects、保存的來源、複用模板，以及受支持的計劃或事件觸發任務 | 計劃任務、跨設備繼續、文件夾、連接器和重複流程 |\n| 用戶可以審核甚麼 | 任務詳情、審批提示、Activity log、Upcoming 和成果文件 | 執行進度、澄清問題、重要操作審批、文件和最終成果 | 計劃、可見步驟、使用的文件與工具、文件夾權限和完成結果 |\n| 哪些條件會變化 | 地區、帳戶、平台、連接器、操作和權限設置 | 方案、平台、工作區、管理員設置、應用和操作 | 方案、組織設置、平台、連接器、文件夾模式和雲端或本地執行 |\n\n同樣稱為「表格」、「排程工作」或「連接應用」，背後的工作方式可以很不一樣。選擇時更值得留意資料存放位置、授權方式、可覆核步驟，以及修改意見能否延續至下一版本。\n\n## 同一工作，三個不同起點\n\n假設工作是根據業績表、客戶意見、路線圖變更和上次管理會議準備季度產品回顧。Meta Muse 的合適程度取決於相關來源是否能透過當前文件、瀏覽器或連接服務取得；ChatGPT Work 可以從 Project 與連接應用上下文開始；Claude Cowork 可以從已授權的項目文件夾和桌面工具開始。實際效果還要視乎可連接的資料、權限範圍和具體工作，最好用同一份資料和交付要求測試。\n\n## 用同一份季度覆盤理解三種工作方式\n\n### 使用 Meta Muse\n\n先說明季度覆盤的目標，上傳相關文件，並連接當前帳戶支持的資料來源。Muse 可以研究、處理文檔和表格並建立成果。開始前應確認工作帳戶和必要來源是否可用，設置好審批偏好，並在任務執行過程中查看 Activity log。\n\n### 使用 ChatGPT Work\n\n可以從一個已有 Project 開始，其中保存上一期覆盤、指標口徑、源文件和固定要求。Work 可以從受支持的應用收集資料、分析表格，並生成報告或簡報。複用模板適合保持週報、經營覆盤或財務模型的格式一致；實際操作仍受方案和管理員設置影響。\n\n### 使用 Claude Cowork\n\n可以選擇包含資料導出、現有 PPT 與會議記錄的本地文件夾，再授權研究所需的瀏覽器或連接工具。Cowork 會顯示執行步驟，並交付文檔、表格或簡報供審核。若只做分析可使用只讀範圍；需要直接修改工作簿或 PPT，則需要相應的寫入權限。\n\n這些設定方式決定工作從哪裏開始、需要開放哪些權限，以及用戶可以覆核哪些過程。\n\n## 當工作需要繼續推進：MuseWork\n\nMuseWork 是另一款獨立的 AI 工作產品，面向需要持續推進工作的職場人士：它理解目標和邊界，完成研究、分析與製作，交付可檢查結果，並讓項目背景、反饋與工作標準繼續作用於下一步。重點不只是建立一份文件，而是讓整段工作繼續向前推進。\n\n> **[製作我的季度回顧](/zh-HK/chat?scene=meta-muse-comparison-quarterly-review&article_slug=meta-muse-vs-chatgpt-work-vs-claude-cowork&locale=zh-HK&cta_position=mid_quarterly_review&cta_copy_id=quarterly_review&cta_destination=chat&task_scene=meta-muse-comparison-quarterly-review)**\n\n### 在 MuseWork 中，這份季度回顧可以這樣完成\n\n- **深度研究：**核實市場和競爭對手變化，保留來源，並區分已確認事實與假設。\n- **表格處理：**整合業績資料、計算變化、比較不同分組，並標出異常值或缺失資料。\n- **簡報製作：**把結論整理成可編輯的管理層簡報，圍繞需要作出的決策組織內容。\n- **視覺製作：**補充符合受眾和工作要求的圖表、概念圖或推廣視覺方向。\n- **後續推進：**把覆核意見帶入修改後的簡報，再將確認的決策整理成負責人和下一步行動。\n\n可以進一步查看 [MuseWork 深度研究](/zh-HK/features/deep-research)、[MuseWork Slides](/zh-HK/features/ai-slides)、[由研究資料製作簡報](/zh-HK/usecase/research-to-presentation)和[MuseWork 圖片生成器](/zh-HK/features/ai-image-generator)。\n\n## 如何選擇\n\n- 發生在 Meta 已連接日常服務中的個人工作：Meta Muse 圍繞這類體驗設計；如果生活需要還會延伸至規劃、資料整理或內容製作，也可以評估 MuseWork。\n- 廣泛的項目與連接應用：ChatGPT Work。\n- 指定本地文件及桌面工具：Claude Cowork。\n- 同一工作夥伴持續完成、覆核並承接下一步：MuseWork。\n\n## 常見問題\n\n### 三款產品都可以建立文件嗎？\n\n官方資料顯示三者都能建立或處理多種文件與成果；具體格式和編輯流程因產品、方案與平台而異。\n\n### 哪款產品最適合重複出現的專業工作？\n\n應比較項目上下文、排程或背景執行、連接來源、覆核方式與指示重用，而不是只看一次示範。\n\n> **[交給 MuseWork 一項真實工作](/zh-HK/chat?scene=meta-muse-comparison-final&article_slug=meta-muse-vs-chatgpt-work-vs-claude-cowork&locale=zh-HK&cta_position=final&cta_copy_id=final_real_task&cta_destination=chat&task_scene=meta-muse-comparison-final)**\n\n### 哪個產品更方便查看執行過程？\n\nMeta Muse 提供任務詳情、審批提示、Activity log 與 Upcoming；ChatGPT Work 允許用戶查看進度、回答問題、調整方向並批准重要操作；Claude Cowork 會顯示使用的文件、工具和步驟，並將本地訪問限制在用戶選擇的文件夾。實際差異仍取決於具體任務和當前方案。\n\n### 三款產品都能執行重複任務嗎？\n\n三者都公開描述了持續或計劃執行能力。Meta Muse 支持持續目標、提醒和計劃任務；ChatGPT Work 在受支持條件下可以按時間或事件觸發；Claude Cowork 支持重複計劃和跨設備繼續。選擇前應確認任務是否依賴本地電腦、連接應用、管理員設置或特定方案。\n\n### 哪個產品更適合表格？\n\nMeta Muse 可以建立和編輯表格成果；ChatGPT Work 可以處理表格文件，並在受支持條件下編輯 Google Sheets；Claude Cowork 可以在授權文件夾或連接工具中處理表格。應重點比較公式是否可核對、原始資料能否訪問、輸出格式，以及修改要求是否能順利進入下一版。\n\n## 延伸閱讀\n\n- [What Is Meta Muse?](/zh-HK/blog/what-is-meta-muse)\n- [Meta Muse for Work](/zh-HK/blog/meta-muse-for-work)\n- [Meta Muse alternatives](/zh-HK/blog/best-meta-muse-alternatives)\n- [MuseWork 與 Meta Muse 比較](/zh-HK/compare/musework-vs-meta-muse)\n\n## 官方資料來源\n\n- Meta：[Muse 產品頁](https://ai.meta.com/muse/)及[Muse 發佈公告](https://about.fb.com/news/2026/09/introducing-muse-personal-ai-agent/)。\n- Meta 幫助中心：[Muse 入門指南](https://www.meta.com/help/artificial-intelligence/1331373868832401/)、[在 Muse 使用成果檔案](https://www.meta.com/help/artificial-intelligence/2074655449783957/)、[Muse 如何使用連接器](https://www.meta.com/help/artificial-intelligence/1687253048996149/)、[Muse 的指引與審批機制](https://www.meta.com/help/artificial-intelligence/1385290430137537/)。\n- OpenAI：[ChatGPT Work 產品頁](https://openai.com/chatgpt-work/)及[ChatGPT Work 與 Codex 幫助文件](https://help.openai.com/en/articles/20001275-chatgpt-work-and-codex)。\n- Anthropic：[Claude Cowork 產品頁](https://www.anthropic.com/product/claude-cowork)及[Claude 工作場景指南](https://www.anthropic.com/learn/claude-for-work)。\n- MuseWork：[官方網站](https://museai.im/en-US/home)及[桌面版](https://museai.im/desktop)。\n",[369,372,375,378,381],{"question":370,"answer":371},"三款產品都可以建立文件嗎？","官方資料顯示三者都能建立或處理多種文件與成果；具體格式和編輯流程因產品、方案與平台而異。",{"question":373,"answer":374},"哪款產品最適合重複出現的專業工作？","應比較項目上下文、排程或背景執行、連接來源、覆核方式與指示重用，而不是只看一次示範。",{"question":376,"answer":377},"哪個產品更方便查看執行過程？","Meta Muse 提供任務詳情、審批提示、Activity log 與 Upcoming；ChatGPT Work 允許用戶查看進度、回答問題、調整方向並批准重要操作；Claude Cowork 會顯示使用的文件、工具和步驟，並將本地訪問限制在用戶選擇的文件夾。實際差異仍取決於具體任務和當前方案。",{"question":379,"answer":380},"三款產品都能執行重複任務嗎？","三者都公開描述了持續或計劃執行能力。Meta Muse 支持持續目標、提醒和計劃任務；ChatGPT Work 在受支持條件下可以按時間或事件觸發；Claude Cowork 支持重複計劃和跨設備繼續。選擇前應確認任務是否依賴本地電腦、連接應用、管理員設置或特定方案。",{"question":382,"answer":383},"哪個產品更適合表格？","Meta Muse 可以建立和編輯表格成果；ChatGPT Work 可以處理表格文件，並在受支持條件下編輯 Google Sheets；Claude Cowork 可以在授權文件夾或連接工具中處理表格。應重點比較公式是否可核對、原始資料能否訪問、輸出格式，以及修改要求是否能順利進入下一版。",{"id":385,"title":386,"seo_title":387,"og_title":388,"seo_keywords":389,"slug":396,"summary":397,"cover_url":398,"cover_alt":399,"cover_width":400,"cover_height":401,"author":13,"category":235,"tags":402,"is_pinned":22,"is_featured":23,"published_at":403,"modified_at":403,"faq":404,"content":414},"1789862400000-jev-ai","Jev 是甚麼？這個不聊天的 AI，為何突然成為熱話？","Jev 是甚麼？不聊天、只作判斷的 System One 模型 | MuseWork","Jev 是甚麼？不聊天、只作判斷的 System One 模型",[390,391,392,393,394,395],"Jev","Jev AI","TypeSafe AI","System One Model","Jev vs ChatGPT","Jev use cases","what-is-jev-ai","Jev 不寫文章亦不聊天，而是快速回傳選擇、評分及機率。了解 TypeSafe AI 新模型的用途、限制，以及「快 200 倍」應如何理解。","/images/jev-musework-final-cover.webp","MuseWork 編輯封面，介紹用於類型化決策的 System One 模型 Jev。",1136,640,[390,392,393],1789862400,[405,408,411],{"question":406,"answer":407},"Jev 可以取代 ChatGPT 嗎？","不能。Jev 負責在限定範圍內作判斷，聊天型語言模型則生成解釋和內容；兩者更可能互相配合。",{"question":409,"answer":410},"Jev 會判斷錯誤嗎？","會。它的輸出可以符合指定類型，但實際判斷仍可能錯誤。",{"question":412,"answer":413},"任何人都可以使用 Jev 嗎？","Jev 目前主要透過 API 面向開發者和軟件團隊，並仍處於 early access。","Jev 最近在 AI 新聞和開發者社群迅速走紅。「最高快 200 倍」、「成本低 400 倍」，甚至「不會產生幻覺」——這些說法很吸引，但亦很容易令人誤會它是另一個 ChatGPT。\n\n其實，Jev 的工作完全不同：\n\n> **它不負責寫答案，而是在預先限定的選項中快速作判斷。**\n\n如果你不想讀完新聞後再由空白對話開始，可直接帶同 Jev 評估任務進入 MuseWork；若想先了解資料搜集和報告交付方式，可先查看 Deep Research。\n\n**[帶同這項任務進入 MuseWork](https://museai.im/zh-HK/chat?scene=blog-jev-deep-research)** · [了解 Muse Deep Research](https://museai.im/zh-HK/features/deep-research?utm_source=blog&utm_medium=organic&utm_campaign=jev_explainer&utm_content=top_research)\n\nTypeSafe AI 於 2026 年 9 月 15 日推出 Jev，稱它為首個公開的 System One Model。截至 9 月 20 日，Jev 仍處於 early access。\n\n## 一個客服例子就能看懂\n\n假設客戶寫道：「我的信用卡被扣款兩次，請盡快處理。」\n\n聊天模型可能寫一段解釋；Jev 更像分流櫃台，直接回傳負責部門、緊急程度、客戶情緒，以及是否需要人工覆核的機率。\n\n所有答案範圍都由軟件預先定義，因此程式可以直接決定下一步。TypeSafe 將回答分成選擇、評分和是非機率三類。普通讀者只需記住：**Jev 適合界線清楚的判斷題，不適合開放式創作。**\n\n## Jev 是更快的 ChatGPT 嗎？\n\n不是。大型語言模型適合撰寫電郵、報告、程式碼和完整解釋；Jev 適合把查詢分配到固定部門、評估風險或判斷優先次序。要由研究一路做到可交付成果，仍需要完整的 AI 工作產品或 Agent。\n\n大型語言模型像一位會閱讀、思考和寫作的同事；Jev 則像反應很快的調度員，負責判斷下一步應走哪條既定路線。\n\n## Jev 可以用在哪裏？\n\n- 客戶查詢分流\n- 內容審核和風險評分\n- 任務優先次序判斷\n- 選擇由快速模型、推理模型或真人處理\n- 檢查另一個 AI 的輸出是否需要覆核\n\n這些細小判斷在真實軟件中可能每天發生數百萬次。若每次都使用大型推理模型，延遲和成本會迅速累積。\n\n## 它不能做甚麼？\n\nJev 不會寫文章、程式碼或完整解釋，亦不是能獨立完成複雜工作的 Agent。官方文件指出，目前版本在精確點算、數學、日期比較和多層推理方面仍有限制，並主要處理文字資訊。\n\n更重要的是：**格式正確，不等於判斷正確。**\n\n若選項只有銷售、客服和帳務，Jev 不會自行創造「法務」；但它仍可能選錯部門。高風險操作仍需業務規則、後備流程和人工確認。\n\n## 「快 200 倍、便宜 400 倍」是真的嗎？\n\nTypeSafe 公布的測試顯示，Jev 回應時間約為 70–500 毫秒；在特定工作流程評測中，最高約快 193.6 倍、成本低 444.6 倍。公開價格為每百萬輸入 token 0.042 美元，輸出不另收費。\n\n但這些是廠商自行進行、針對判斷型任務的測試，不能理解為 Jev 做任何工作都比所有大型模型快 200 倍。只回傳一個選項，本來就比生成完整內容更窄。\n\n合理結論是：Jev 在答案範圍明確的判斷工作上展現速度和成本潛力，但實際成效仍要以自己的資料測試。\n\n## 「不會幻覺」並非「永遠正確」\n\n這裏主要指 Jev 不會輸出預設格式以外的內容。要求它從 A、B、C 選擇，它不會突然創造 D，但仍可能在 A、B、C 中選錯。\n\n類型安全解決的是輸出介面問題，不是所有事實和判斷問題。\n\n## 為何普通用戶也值得留意？\n\n大部分人不會直接使用 Jev。它更可能藏在客服系統、自動化工具或 AI Agent 背後。\n\n它帶出的重要趨勢是：未來的 AI 產品未必由一個大型模型包辦所有工作。生成模型可負責研究和創作，判斷模型負責分流和評分，程式執行精確規則，人類則審批重要行動。\n\n## 把 Jev 新聞整理成團隊可用的簡報\n\n可把以下任務交給 [Muse Deep Research](https://museai.im/zh-HK/features/deep-research)：\n\n> 使用官方資料及可靠第三方來源研究 TypeSafe AI 的 Jev，分開整理已核實事實與廠商主張，說明適用情境、限制及風險，最後按我們的業務輸出一頁決策簡報和小型測試清單。\n\n**[帶同這項任務進入 MuseWork](https://museai.im/zh-HK/chat?scene=blog-jev-deep-research)** · [了解 Muse Deep Research](https://museai.im/zh-HK/features/deep-research?utm_source=blog&utm_medium=organic&utm_campaign=jev_explainer&utm_content=bottom_research)\n\n## 資料來源\n\n[TypeSafe 發布文章](https://typesafe.ai/blog/introducing-system-one-models-and-jev) · [官方概念文件](https://docs.typesafe.ai/concepts/system-one) · [官方已知限制](https://docs.typesafe.ai/model-jaggedness/jev-1.13) · [官方評測](https://evals.typesafe.ai/) · [LangChain 指南](https://www.langchain.com/blog/building-a-harness-with-jev) · [heise 報道](https://www.heise.de/en/news/AI-model-Jev-to-make-machines-decide-faster-11457071.html)\n\n*更新日期：2026 年 9 月 20 日。Jev 仍處早期階段，狀態、價格及公開數據可能改變。*\n",{"id":416,"title":417,"seo_title":417,"seo_keywords":418,"slug":420,"summary":421,"cover_url":422,"author":13,"category":235,"tags":423,"is_pinned":23,"is_featured":23,"published_at":424,"modified_at":403,"faq":425,"content":438},"1789036800000-meta-muse","Meta Muse 是甚麼？功能、收費、私隱與供應地區",[419],"Meta Muse 是甚麼","what-is-meta-muse","Meta Muse 是甚麼？了解這款 Meta AI Agent 的功能、收費資訊、私隱設定、供應地區，以及它與 MuseWork 的分別。","/images/what-is-meta-muse-v2.webp",[87,238],1788969600,[426,429,432,435],{"question":427,"answer":428},"Meta Muse 免費嗎？","Meta 表示大部分需要可免費使用，更多用量可訂閱。媒體報道每月 20 美元和 100 美元的首發方案，實際條款仍應以官方產品內資訊為準。",{"question":430,"answer":431},"Meta Muse 在香港可以使用嗎？","Meta 已確認在美國逐步推出，但未公布逐地區時間表；香港暫未有已確認的全面推出日期。",{"question":433,"answer":434},"Meta Muse 可以寄電郵或購物嗎？","Meta 表示，在所需服務和權限可用時可以；按預設機制，難以撤銷的操作前會先停下來確認。",{"question":436,"answer":437},"Meta Muse 與 MuseWork 有關嗎？","沒有。兩者由不同公司和團隊推出，MuseWork 與 Meta 沒有隸屬、背書或贊助關係。","Meta Muse 是 Meta 在 2026 年 9 月 8 日公布的個人 AI Agent。你交代一個目標，在取得所需權限後，它可以操作瀏覽器和已連接的服務，繼續推進任務，而不只是提供下一步建議。\n\n先看幾個關鍵答案：\n\n- Meta 表示 Muse 可瀏覽網站、使用已連接服務，並在 App 關閉後繼續部分任務。\n- 按 Meta 描述的預設機制，寄出電郵、完成購買等難以撤銷的操作前，Muse 會先停下來確認。\n- Meta 表示大部分需要可免費使用，更多用量則設有訂閱，但暫未公布完整公開價目表。\n- Secure VM 把憑證與權限控制跟主要 Agent 分開；但在營運、保安或支援需要時，技術上並不能阻止 Meta 存取資料。\n- Meta 表示互動「軌跡」預設可能用於模型訓練，用戶可在設定中退出。\n- Meta Muse 與 MuseWork 分屬不同公司和團隊，兩者沒有關聯。\n\n現有資料主要來自 Meta 的發布和技術文件，而非長期獨立測試。下文提及的功能，除非另有註明，都應理解為 Meta 公開描述的產品能力。\n\n> **你想找的是哪一個 Muse？** Meta Muse 主要處理跨消費服務的日常任務；**MuseWork** 則面向專業工作。你可以由目標、brief、筆記、研究或檔案開始，製作可檢視、可修改的簡報、文件、試算表、圖片或程式成果。**[看看 MuseWork 可以完成甚麼工作](https://museai.im/zh-HK/home)**。兩款產品沒有隸屬或合作關係。\n\n## Meta Muse 是甚麼？\n\nMeta Muse 是面向消費者的個人 AI Agent，由 Muse Spark 模型系列驅動，可經 Muse App、網頁或 WhatsApp 使用。它的目標是規劃步驟、使用工具，並在授權範圍內代表用戶採取行動。\n\n每位用戶的 Muse 都在 Muse Secure VM 中運作，配有瀏覽器、檔案系統、儲存空間和任務工具。Meta 表示，憑證和權限判斷會與主要 Agent 的執行環境分開。\n\nMuse 是消費者產品，Muse Spark 是背後的模型系列；模型評測和 API 價格並不等同 Muse App 的訂閱條款。\n\n## Meta Muse 可以做甚麼？\n\nMeta 表示 Muse 可以搜尋網頁、瀏覽網站、填寫表格和完成交易。首發例子包括預訂旅程、購物、出售汽車、商議帳單和寄出電郵。用戶可觀看瀏覽器操作，亦可在需要時接手。\n\n官方應用程式說明亦列出電郵、日曆、Instagram、Facebook、健康與健身資料及財務資訊。實際連接能力可能因服務、平台、地區和帳戶而異，應以產品內顯示為準。\n\nMuse 可以管理多項任務，在 App 關閉後繼續部分工作，並在情況有變或需要輸入時通知用戶。Goals、記憶檔案和活動紀錄會顯示目標、內容和執行進度。重要任務仍應主動核對紀錄。\n\n按 Meta 描述的預設設定，Muse 會在寄電郵或付款等重要操作前停下來。獨立 Sentinel 系統會評估連接器操作與對外要求。Meta 亦表示 Muse 可以編寫程式和建立任務所需工具，但公開資料未完整交代審核流程、權限和限制。\n\n## Meta Muse 收費\n\nMeta 表示大部分需要可免費使用，需要更多用量時可訂閱。官方資料暫未提供完整公開的用量、收費和取消條款。\n\nTechCrunch 報道首發方案包括每月 **20 美元的 Power** 和每月 **100 美元的 Maximum**，並指開始使用需要綁定付款卡。這是媒體報道，不是 Meta 公開價格頁上的已核實定價；訂閱前應以官方產品內顯示為準。\n\n## App 與供應地區\n\nMeta Muse 可經 iOS、Android、`muse.ai` 網頁版和 WhatsApp 使用。官方 App 商店頁面把開發者列為 **Meta Platforms, Inc.**，下載前應核對開發者名稱。\n\n截至本次核實，Meta 明確公布的是在**美國逐步推出**，並未提供逐個國家或地區的時間表。香港目前未有獲確認的全面推出日期。Meta 表示日後會支援旗下 AI 眼鏡，但未公布確實時間。\n\n## 私隱與安全取捨\n\nMeta 表示，Muse Secure VM 會把憑證和驗證 Token 存於隔離元件，主要 Agent 在執行已授權操作時使用替代憑證。Sentinel 則另行執行連接器和網絡權限。這可降低風險，但不能完全消除風險；Meta 亦承認 prompt injection 仍是未解決問題，Muse 仍可能出錯。\n\n現行 Secure VM 並未從技術上令 Meta 無法存取用戶資料。Meta 表示員工存取受政策限制，但在支援、保安或營運需要時仍可存取。計劃於 2026 年稍後推出的 Muse Confidential VM 目前仍屬未來功能。\n\nMeta 亦表示，對話、工具調用及相關互動軌跡，預設可能在清理部分個人識別資料後用於訓練未來模型；用戶可以退出。連接敏感帳戶前，應同時檢查訓練設定和服務權限。\n\n### 想直接用 MuseWork 開始工作？\n\n如果你已有明確目標或檔案，希望直接推進成可檢視的成果，**[登入 MuseWork，開啟工作空間](https://museai.im/zh-HK/login?returnTo=%2Fchat)**。\n\n## Meta Muse 與 MuseWork 的分別\n\n- **Meta Muse：**面向個人日常事務，重點是跨網站和消費服務採取行動。\n- **MuseWork：**面向專業工作，重點是把目標和素材推進成可檢視、可修改的成果。\n\n如果你要處理個人服務中的日常事項，Meta Muse 會是較相關的評估對象。如果你有 brief、筆記、研究、PDF 或項目檔案，希望完成簡報、文件、試算表、圖片或程式，可直接 **[由 MuseWork 開始](https://museai.im/zh-HK/home)**。\n\nMuseWork 和 Meta Muse 分屬不同公司與團隊，不存在公司隸屬、共同產品團隊、背書或贊助。更多選擇依據可參考 **[Meta Muse 與 MuseWork 比較](https://museai.im/zh-HK/compare/musework-vs-meta-muse)**。\n\n## 常見問題\n\n### Meta Muse 免費嗎？\nMeta 表示大部分需要可免費使用，更多用量可訂閱。媒體報道每月 20 美元和 100 美元的首發方案，實際條款仍應以官方產品內資訊為準。\n\n### Meta Muse 在香港可以使用嗎？\nMeta 已確認在美國逐步推出，但未公布逐地區時間表；香港暫未有已確認的全面推出日期。\n\n### Meta Muse 可以寄電郵或購物嗎？\nMeta 表示，在所需服務和權限可用時可以；按預設機制，難以撤銷的操作前會先停下來確認。\n\n### Meta Muse 與 MuseWork 有關嗎？\n沒有。兩者由不同公司和團隊推出，MuseWork 與 Meta 沒有隸屬、背書或贊助關係。\n\n## 總結\n\nMeta Muse 把 AI 助手由「告訴我怎樣做」推進至「幫我繼續完成」。瀏覽器、記憶、背景任務和連接服務令這個方向更具體；真正要觀察的是，它能否穩定完成任務，同時令權限和核准流程保持清晰。\n\n如要試用，建議由有限權限和可撤銷任務開始，並主動檢查活動紀錄與設定。完整價格、連接服務範圍、國際供應進度和長期穩定性的獨立證據仍有限。\n\n如果你下一步要完成的是專業工作，可以跳過名稱上的混淆，直接 **[把目標或檔案交給 MuseWork](https://museai.im/zh-HK/home)**，由一份可檢視、可修改的成果開始。\n\n## 資料來源\n\n- Meta, [Muse: Meta's personal AI agent, features & capabilities](https://ai.meta.com/muse/), originally accessed September 10, 2026.\n- Meta, [Introducing Muse: The World's First Personal AI Agent Built for Everyone](https://about.fb.com/news/2026/09/introducing-muse-personal-ai-agent/), September 8, 2026.\n- Meta, [How We Designed Muse](https://introducing.muse.ai/), September 8, 2026.\n- Meta AI Research, [How We Built Safety Into Muse](https://research.meta.ai/blog/security-and-safety-for-ai-agents-our-approach-with-muse), September 8, 2026.\n- Meta AI Research, [Introducing Muse Spark 1.3](https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-spark-1-3), September 2026.\n- TechCrunch, [Meta debuts its Muse AI agent. Will consumers trust it?](https://techcrunch.com/2026/09/08/meta-debuts-its-muse-ai-agent-will-consumers-trust-it/), September 8, 2026.\n- Apple App Store, [Muse from Meta](https://apps.apple.com/us/app/muse-from-meta/id6760173601), originally accessed September 10, 2026.\n- Google Play, [Muse from Meta](https://play.google.com/store/apps/details?id=com.facebook.aura), originally accessed September 10, 2026.\n",{"id":440,"title":441,"slug":442,"summary":443,"cover_url":444,"author":445,"category":14,"tags":446,"is_pinned":22,"is_featured":23,"published_at":447,"content":448},"17882451495516e68e572","為甚麼 MuseWork 將專業執行放在首位？","why-musework-is-putting-professional-execution-first","AI 助理正朝專業執行與日常協助兩個方向演進。MuseWork 選擇先把嚴肅工作做好，同時將記憶與自然協作融入體驗。","/images/muse-to-musework-1920x1080-optimized.webp","MuseWork 團隊",[],1788245511,"過去幾個月，我們注意到 AI 助理市場正分化為兩個截然不同的方向。\n\nManus、Codex 和 Genspark 等產品專注於專業任務的執行。它們的價值非常明確：交給它們一項複雜任務，它們就能協助你完成真正重要的工作。\n\n另一類產品則著重日常協助，例如管理日曆與電郵、處理即時溝通，以及代辦個人事務。這些產品更接近私人助理，但通常不會把複雜的專業任務列為重點。\n\n開始打造 MuseWork 時，我們希望兼顧這兩者。\n\n我們既希望它能處理嚴肅的工作，也希望它能在長期相處中逐漸理解你。為此，我們建立了長期記憶、持續對話，甚至一種「僱用」關係。你不必為每項任務建立新對話，而是可以持續與同一位助理合作，就像與同一個人共事一樣。\n\n最困難的問題，是如何整理長期語境，又不讓模型承受過多資料。如今，我們已經在系統層面解決了其中大部分問題。\n\n但我們也逐漸理解，這兩個方向所對應的產品需求截然不同。\n\n使用 AI 完成專業工作的人，自然更重視速度、並行執行、項目組織能力，以及對多項任務的清楚掌控。使用 AI 管理日曆、電郵或日常溝通的人，通常需要的則是更輕量、更簡單的體驗，無須承擔深度專業工作所需的成本與複雜度。\n\n同時強調兩個方向，反而讓 MuseWork 的定位更難理解。\n\n使用者最容易感受到的價值依然很直接：協助我完成有意義的工作。\n\n記憶、對個人的理解和自然合作都非常重要，但只有當助理先證明自己能夠穩定交付成果時，這些能力的價值才會真正顯現。\n\n使用者知道自己是在與軟體合作。僅憑刻意塑造的人格，並不能帶來真正的合作感。對我們而言，最有意義的「人情味」，來自記住重要資料、理解一個人的工作方式、尊重其界限，並在長期合作中變得越來越有默契。\n\nTown Assistant 等產品也帶給我們啟發；它們同樣在探索專業執行與更具個人感的助理體驗之間的平衡。\n\n這些體會塑造了最新版 MuseWork：優先強化專業執行能力，同時將記憶與自然合作融入整體體驗。\n\n新版本已在 [https://museai.im](https://museai.im/) 上線。\n\n下週還會推出更多免費積分獎勵。歡迎用一項真實任務體驗 MuseWork，也請坦率告訴我們還有哪些地方做得不夠好。\n",{"id":450,"title":451,"slug":452,"summary":453,"cover_url":454,"author":445,"category":14,"tags":455,"is_pinned":22,"is_featured":23,"published_at":456,"content":457},"1781764665539b403647f","MuseWork：探索與 AI 協作最自然的方式","musework-exploring-the-most-natural-way-to-work-with-ai","當 AI 成為長期協作者時，人類與 AI 最自然的合作方式是甚麼？這正是 MuseWork 正在探索的問題。","/images/musework-exploring-the-most-natural-way-to-work-with-ai-v2.webp",[],1782126991,"如今，越來越多 AI Agent 產品開始代替使用者執行複雜任務。\n\n它們可以瀏覽網頁、調用工具、產生檔案並完成工作流程，能力與日俱增。但其中許多產品仍沿用「任務機器」的互動模式：使用者建立任務、補充語境、等待結果，再自行檢查、整理與歸檔。\n\n這當然比簡單的聊天機器人更進一步，但仍未回答一個更根本的問題：\n\n> **當 AI 真正成為長期合作夥伴時，人類與 AI 最自然的合作方式是甚麼？**\n\n這正是 MuseWork 正在探索的問題。\n\n我們不認為答案是更複雜的任務系統，也不認為使用者應該學習一套新的 Agent 操作。最自然的合作方式，其實早已存在於人類的遙距工作之中：\n\n> **它應該像一位從未見過面的真正遙距助理。**\n\n當你有一位遙距同事、助理或合作夥伴時，通常不會先想：\n\n- 我應該開始新的對話嗎？\n- 我應該建立一項新任務嗎？\n- 這段語境屬於哪個項目？\n- 我需要重新解釋背景嗎？\n- 這份交付成果應該放在哪裡？\n\n你只會像與真人合作一樣，直接對他說：\n\n- 我們繼續推進吧。\n- 上一個版本不太對，換個方向試試。\n- 可以整理所有相關資料嗎？\n- 文字不容易說清楚，我們直接通話吧。\n\n**這正是 MuseWork 設計的起點。**\n\n過去二十年，即時通訊、電郵、視像通話和協作文件，早已教會使用者如何與他人遙距合作：有事情就傳訊息，複雜問題來回討論，文字說不清時便直接通話；對方則理解語境、整理資料，並持續推進工作。\n\n**MuseWork 不應要求使用者學習一套新的 AI 工作流程。**\n\n使用者不應為了配合系統結構而手動建立對話、任務或項目。語境管理、任務拆分與檔案歸檔，本應由助理處理，不應成為使用者的負擔。\n\n許多 Agent 產品的「新任務」和 AI 產品的「新對話」，本質上都是管理成本。它們看似協助使用者整理工作，實際上往往只是把系統無法自動理解的部分交回使用者處理。\n\n如果你真的有一位出色的助理，項目不應主要由使用者建立，而應由助理主動整理。\n\n它會識別哪些對話、檔案、交付成果和決策屬於同一個項目，並按照真實的工作脈絡定期整理資料庫；它會保留版本、累積語境、歸檔成果，並在使用者下次提起相關事項時，自動接續上次的進度。\n\n> **MuseWork 相信，使用者最自然的表達方式，就是最好的互動模式。**\n\n你不需要寫出完美的提示詞、設計任務結構或管理語境視窗。只要像與真正的助理合作一樣，直接說出想法。\n\n- 有事情就直接說。\n- 文字不夠時便通話。\n- 會議結束後，由 MuseWork 整理筆記。\n- 你確認後，MuseWork 便開始工作。\n\n**這正是 MuseWork 探索的方向：**\n不是教使用者如何命令 Agent，而是教 AI 如何像遙距助理一樣合作。\n\nMuseWork 的目標不是讓任務執行變得更複雜，而是讓合作更自然。\n\n**一起成就卓越工作。**\n\n---\n",{"id":459,"title":460,"slug":461,"summary":462,"cover_url":463,"author":445,"category":464,"tags":465,"is_pinned":22,"is_featured":23,"published_at":466,"content":467},"17817651363264a431c85","從 Agent 能力到人人可用：MuseWork 背後的設計原則","from-agent-capability-to-everyday-usability-the-design-principles-behind-musework","MuseWork 的目標不是展示 Agent 技術有多複雜，而是讓每個人都能自然地使用 AI。","/images/from-agent-capability-to-everyday-usability-the-design-principles-behind-musework-v2.webp","技術",[],1782126989,"**MuseWork 的目標不是展示Agent 技術有多複雜，而是讓人工智慧自然地可供每個人使用。 **\n\n過去的一年，OpenClaw、Hermes Agent等產品已經證明，Agent可以透過長期協作編寫程式碼、操作瀏覽器、呼叫工具、管理文件，並累積技能和記憶。這些探索意義重大——它們極大地拓展了能力的界限。\n\n但對於一般使用者來說，第一次開啟Agent產品時，看到的往往不是能力，而是障礙：API金鑰、模型選擇、權限配置、插件安裝、工作流程、令牌、虛擬機器。\n\n> **用戶在開始使用前就被人工智慧阻止了。 **\n\nMuseWork 想要回答的問題是：一個不知道如何部署服務、寫提示、理解模型或研究 Agent 的人還能擁有一個真正有用的 AI 助手嗎？\n\n我們相信答案是肯定的。你是否知道如何使用人工智慧並不應該決定你是否能從中受益。\n\n## 一、零設定：會話是入口\n\nMuseWork 不會將配置放在使用者面前。第一次開啟 MuseWork 時，您只需說明您需要什麼。\n\n在幕後，系統處理Agent 初始化、工作空間分配、技能載入、長期記憶準備和會話路由。使用者不需要建立 Agent、選擇模型、安裝插件或了解上下文視窗。\n\n> **在用戶發送第一條訊息之前，不應要求他們了解任何系統概念。 **\n\n對話本身就是切入點。您發送一條訊息——這就是開始。你繼續說話——這就是增加背景。您切換主題 - 系統決定是否開啟新上下文。您回到上一個任務 - MuseWork 選擇現有上下文。\n\n這背後是會話解析和多渠道協調，但這種複雜性不應該暴露給使用者。用戶不應該思考“我處於正確的會話中嗎？” — 他們應該只思考“我想要 MuseWork 做什麼？”\n\n## 二.自然互動：允許中斷、增加和跳轉\n\n真正的對話並不遵循嚴格的隊列。使用者可能會在任務中添加“包含圖表”，說“停止”，或突然問一個不相關的問題。\n\nMuseWork 決定訊息是取消目前任務、補充目前請求、對新任務進行排隊或獨立會話。狀態管理是一個系統問題——它不應該成為使用者的負擔。\n\n同樣，用戶不應該因為更換頻道而重新解釋自己。 Web、Telegram、微信只是不同的說話方式——它們背後應該是相同的 Agent、相同的技能、相同的記憶體。\n\n> **頻道不應該成為不同的「人」。 MuseWork 仍然是 MuseWork。 **\n\n## 三.成本：讓使用者暢所欲言\n\n如果用戶每一則訊息都要計算成本，那麼人工智慧很難成為日常工具。一個好的助手應該讓使用者可以隨意迭代、修改、提問。\n\n因此，成本優化不僅是一個業務問題，更是一個體驗問題。\n\nMuseWork 專注於三件事：\n\n- **快取穩定內容。 ** 系統提示、工具定義和技能描述保持穩定的順序，因此模型不會重複處理已讀取的內容。\n- **分層壓縮上下文。 ** 圖像、工具回傳、Web 內容、日誌和長對話被提煉為持續協作實際需要的內容。\n- **按需喚醒執行環境。 ** 常規對話保持輕量級；只有在需要執行程式碼、需要處理文件或需要產生可交付成果時，才會啟動較重的執行環境。\n\n**不要讓使用者為系統的多餘工作買單。 **\n\n## 四.隱私：您不能只依賴承諾\n\n當用戶將文件、帳戶、日曆、電郵和長期偏好交給人工智慧時，隱私擔憂是合理的。真正可靠的隱私設計並不要求用戶相信承諾——它使不應該訪問的內容在系統層級難以存取。\n\nMuseWork 預設隔離：每個使用者都有獨立的工作區；檔案儲存在使用者自己的雲端儲存路徑下；執行環境僅存取授權目錄；長期記憶由伺服器按需注入，而不是分散在執行環境中。\n\n第三方授權 Token已加密。存取路徑包括身份驗證、所有權驗證、過期控制、速率限制和審核日誌。臨時文件連結在發布前需要所有權確認，並自動過期。\n\n> **隱私保護不是行銷標籤－它是系統設計的預設姿態。 **\n\n## 五、記憶：一個好的助手不應該每次都重新學習你\n\n許多人工智慧產品最讓人筋疲力盡的方面之一是用戶每次都必須重新介紹自己：他們是誰，他們正在做什麼，他們喜歡什麼格式，他們離開了哪裡。\n\nMuseWork 在對話過程中觀察長期有用的資訊：項目背景、表達偏好、關鍵限制、里程碑計畫、使用者回饋。這些並不是簡單地填充到聊天歷史記錄中——它們被記錄為具有可信度評分的不同類型的訊號。\n\n記憶也不只是搜尋聊天記錄。 MuseWork 在對話開始之前註入穩定的認知，因此協作不會每次都從零開始。\n\n非同步記憶引擎處理最近的訊號：哪些更確定，哪些已經過時，哪些需要合併，哪些應該被忘記。在內部，我們將此過程稱為**“Dreamweaving。”**\n\n> **每一次合作都應該讓下一次合作變得更容易。 **\n\n## 結論\n\nMuseWork 的原則很簡單：**保持系統的複雜性，保持使用者的簡單性。 **\n\n零配置，因為設定不應成為篩選使用者的門檻。隱式會話，因為使用者不應該管理上下文。統一多管道，因為無論使用者在哪裡說話，他們都應該與同一個助手交談。快取、壓縮和按需執行，讓使用者可以隨意暢所欲言。隔離和加密，以最大程度地減少用戶必須「相信我們的話」的情況。記憶與Dreamweaving，讓長期合作持續下去。\n\n**人工智慧的未來不應該只屬於那些最擅長使用人工智慧的人。 **\n\n它也應該屬於那些只想把一件事做好、清楚地表達一個想法或讓某一天變得更輕鬆的人。這就是 MuseWork 的方向。\n",23,1,24,1792589010449]