[{"data":1,"prerenderedAt":485},["ShallowReactive",2],{"blog-list-zh-TW-featured-1":3},{"list":4,"total":482,"page":483,"page_size":484},[5,26,41,52,67,77,102,124,146,168,190,201,211,221,258,299,336,354,385,416,453,463,472],{"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 的表格分析能力登上 TableBench 方法榜第一","MuseWork 表格分析登上 TableBench 方法榜第一｜成績怎麼看？","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、四項成績，以及如何用手上的資料提出好問題。","從 TableBench 的成績出發，看看怎麼把表格資料整理成可供討論的結論。","MUSE PULSE 登上 TableBench 方法榜首，總分 80.64，封面展示事實查核、數值推理、資料分析與視覺化四項成績。","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,"月報寫著訂單成長，主管接著問：「主要是哪幾個品項帶動的？退貨有算進去嗎？」答案不會只在某個儲存格裡。要能說清楚，得先確認比較期間和計算方式。TableBench 關注的，就是 AI 能不能回答這種需要查資料、算數字、再整理脈絡的問題。\n\n在 **2026 年 10 月 8 日**的 [TableBench 官方榜單](https://tablebench.github.io/)上，MuseWork 使用的表格分析能力 **MUSE PULSE** 於 **Methodology（方法）榜排名第一**，總分 **80.64**。這個名次背後考了什麼？我們從日常會遇到的表格問題看起。\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## 這項評測怎麼考？\n\nTableBench 收錄 **886 道測試題、18 類問題**，涵蓋事實查核、數值推理、資料分析與視覺化。論文統計指出，解題平均需要 **6.26 個推理步驟**，可見不少題目需要串起多個線索。\n\n研究團隊設計這項評測，是想測出較貼近實際工作的表格問題：有時得跨幾筆資料核對，再計算中間數字，才有辦法回答。官網提供論文、測試資料與評分程式，並把**方法榜（Methodology）**和**大型語言模型榜**分開列出；MUSE PULSE 的成績位於前者。TableBench 在 **2025 年 4 月**更新了測試資料與部分評分方式，查詢目前排名時，應以官網現行榜單為準。\n\n拿月度訂單來說：「所有品項都成長」得逐項查核；要算淨成長，則得把相關訂單與退貨一起看；要解釋整體變化，還得找出是否由少數品項帶動。最後做成圖表，才能讓會議上的人迅速看出重點。官方也依題型採用不同評分方式：查核與計算看答案是否精確吻合，資料分析則依影響因素、趨勢預測或文字解釋等問題採用相應指標；圖表看第一次產出的結果是否正確。因此，分項成績比單看總分更有參考價值。\n\n## MUSE PULSE 的四項成績\n\n| 評測項目 | 得分 | 工作上的對應問題 |\n| --- | ---: | --- |\n| 事實查核 | **91.67** | 月報的敘述與資料一致嗎？ |\n| 數值推理 | **93.70** | 扣除退貨後的增幅是多少？ |\n| 資料分析 | **74.04** | 哪個品項的變化最值得追問？ |\n| 視覺化 | **88.0** | 圖表能否清楚呈現比較？ |\n| **總分** | **80.64** | **Methodology 榜單公布的整體分數** |\n\n查核與計算表現較好，對需要定期交報表的人來說特別重要：數字站得住腳，討論才有基礎。資料分析得分比其他三項低，也指出需要持續改進的地方。榜單另列有 **85.91** 的人類表現參考分；這裡的第一名，指的是 TableBench 方法榜的表格問答成績。\n\n## 用自己的試算表試一個完整問題\n\n準備一份有月份、品項、訂單金額及退貨金額的資料。你可以這樣交代任務：\n\n> 「比較最近兩個完整月份的訂單淨額，找出變化最大的品項。請說明退貨怎麼計算，列出比較的數字與算法，再整理三個適合在月會報告的重點。如果畫成圖比較容易看懂，也請建議合適的圖表。」\n\n提問時只要交代清楚**比較期間、看哪些數字、怎麼計算，以及報告要給誰看**，得到的結果就更容易檢查。拿到初稿後，對照原始資料核對，再請 MuseWork 調整重點，整理成同事在會議上能接著討論的內容。\n\nMuseWork 希望成為能陪你把工作做完的 **AI 工作夥伴**：從現有資料開始，做出可以檢查的成果，再接著處理下一步。\n\n**手上剛好有份報表？[註冊 MuseWork，試著問一個具體問題](https://museai.im/zh-TW/chat?scene=musework-tablebench-table-analysis-ranking)。**就從這週需要釐清的數字開始。\n\n## 已經在電腦上整理好資料？\n\n可以到 [MuseWork 桌面版下載頁](https://museai.im/zh-TW/download)選擇 macOS、Windows 或 Linux 版本。經你授權後，就能用選定的電腦檔案開始工作；也可以先試試網頁版。\n\n### 參考資料\n\n- [TableBench 官方榜單與介紹](https://tablebench.github.io/)\n- [TableBench 論文](https://arxiv.org/abs/2408.09174)\n- [TableBench 官方評估指標](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 怎麼用在工作上？先搞懂能交辦什麼、哪些事要自己確認","OpenAI Dots 怎麼用？工作交辦、設定與成果檢查 | MuseWork","Dots 能替你持續處理哪些工作？了解如何建立 Dot、設定工作範圍，以及用產品發布任務檢查結果。","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,"每週整理客戶回饋時，最花時間的往往不是寫摘要，而是重新找上週的產品決策、核對哪份規格才是最新版。OpenAI 在 2026 年 9 月 29 日發表的 **Dots**，想把這種持續追蹤的工作交給一個有自己雲端電腦的 AI 代理：它能使用你選擇連接的應用程式，在兩次對話之間繼續推進任務，並把需要判斷的地方交回給你。\n\nDots 的價值不在於「全自動」，而是讓持續追蹤和資料整理少一些重複工夫；需要你判斷的地方仍然看得見。\n\n## Dots 和一般 ChatGPT 對話差在哪？\n\n一般對話通常回答眼前的一個問題；Dot 則可以有一項持續的責任。OpenAI 表示，它由 GPT-6 Astra 驅動，擁有自己的雲端電腦與瀏覽器，可依你的回饋調整做法。官方舉的例子包括：產品發布範圍改變後，準備行銷素材的修訂草稿；新證據出現時，更新分析並標出需要人工複查的變動。這些是產品示例，實際可用的連接工具與操作仍因帳號而異。\n\n目前是先建立一個主要 Dot。OpenAI 提到未來希望多個 Dot 協作；給企業特定職責、獨立身分的 specialist dots 仍在有限的企業試辦階段，不是一般用戶現在就能建立的團隊。\n\n## 誰可以使用？從哪裡建立？\n\n官方正陸續向 **Pro、Business Premium** 用戶提供 Dots；Enterprise 需由工作區管理員啟用測試版。是否看得到入口，以你的帳號與工作區設定為準。Pro 或 Business Premium 方案已包含第一個 Dot，較深入的工作仍有使用額度。\n\n第一個 Dot 要在 **ChatGPT 電腦版應用程式或桌面瀏覽器**建立。替它命名、連接工作需要的應用程式並檢查授權範圍。設定完成後，如果手機 App 的功能已開放到帳號，也可在手機上繼續對話；手機網頁不支援，亦不能從手機建立第一個 Dot。\n\n## 「背景主動研究」不等於能直接發信或改檔\n\nOpenAI 所說的 **proactive research**，是 Dot 在你沒有再發新訊息時，利用已連接應用程式的唯讀工具尋找有用資訊。這個模式不能直接傳訊給他人或修改應用程式內容。另行交辦的任務則依應用程式權限和你設定的規則處理；對外送出或公開的內容，仍應先確認。\n\n最容易出錯的不是「有沒有產出」，而是「草稿被當成已核准的承諾」。例如客戶反映某功能尚未上線，Dot 可以整理出說明頁和產品規格的差異；是否向客戶回覆、怎麼修改對外文案，要由負責人先核實。\n\n## 從一份產品發布變更紀錄開始交辦\n\n先挑一個資訊來源清楚、成果容易檢查的任務。假設下週要發表新功能，你可以把已授權的規格資料與客服回饋指定給 Dot，要求它只在**已確認**的變更影響到發表說法時回報。\n\n> 請查看我授權的產品規格與客戶回饋。若已確認的功能變更會影響發表文案，整理原本說法、新的依據、受影響素材、建議修改及待確認事項，並附來源。請先交草稿給我，不要自行發訊息或發布。\n\n這是**交辦方式示例，不是已測試特定帳號的操作步驟**。拿到回報後，要查證回饋是否足夠代表多數客戶、規格是否正式定案，以及誰有權核准對外說法。\n\n收到變更紀錄，還不能直接改發布文案。產品經理得回頭對照定案的規格、確認客戶回饋是不是反覆出現的問題，再找出哪些說法和素材需要審閱。團隊需要看到的不只是變更清單，還包括每項判斷的依據與尚未釐清的地方。\n\n如果資料散在不同檔案裡，可以把這段整理工作另外交給 MuseWork。提供獲准使用的規格、客戶回饋與相關公開資料，說明誰會看結果、要決定甚麼。[MuseWork 深度研究](https://museai.im/zh-TW/features/deep-research)能整理來源、比較證據並標出缺口，交出可供審閱的報告。例如請它逐項檢查發布賣點的依據，區分已確認的改動與待查問題，列出需要產品和行銷負責人審閱的素材。核對來源後，再決定怎麼修改；需要時可[開始這項研究任務](https://museai.im/zh-TW/chat?scene=deep-research)。\n\n把「持續關注哪些變化」與「這次要交出什麼結果」分開，反而更容易開始。前者要定義回報條件，後者要定義證據和完成標準；兩者都需要人來做最後判斷。\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 隱私與安全常見問題](https://help.openai.com/en/articles/20001529-dots-privacy-security-and-safety-faqs)",{"id":42,"slug":43,"title":44,"seo_title":45,"seo_description":46,"summary":46,"cover_alt":47,"author":33,"category":34,"tags":48,"cover_url":50,"cover_width":20,"cover_height":38,"is_pinned":22,"is_featured":23,"published_at":39,"modified_at":39,"content":51},"1790726400000-claude-sonnet-5-5-whats-new-work","claude-sonnet-5-5-whats-new-work","Claude Sonnet 5.5 有哪些更新？從實際工作看用法","Claude Sonnet 5.5 有哪些更新？工作用法與實例","Sonnet 5.5 比上一代有哪些改變？從速度、文件與簡報能力談起，再用營運月報示範如何整理資料、核對數字與製作簡報。","Claude 橙色星芒标志与 Sonnet 5.5 标注居中的编辑式封面。",[49],"Claude Sonnet 5.5","/images/claude-sonnet-5-5-centered-cover.webp","Anthropic 在 2026 年 9 月 28 日推出 [Claude Sonnet 5.5](https://www.anthropic.com/claude-sonnet-5-5)。這次升級主打更快的輸出和更有效率的任務處理，適合目標明確的寫作、程式開發、文件、簡報和試算表工作。對一般使用者來說，先弄清楚它進步在哪裡，再用自己熟悉的資料試一次，比只看效能數字更有幫助。\n\n## 這次更新，跟做報告有什麼關係？\n\n根據 Anthropic 的資料，Sonnet 5.5 產生內容的速度比 Sonnet 5 快 30% 以上；在官方測試中，完成同一類任務通常需要較少 token，每項任務的成本最多降低 30%。API 單價仍是每百萬輸入 token 2 美元、輸出 token 10 美元。這些是生成速度與 API 使用成本的數據，不能直接換算成一份月報省下多少時間。\n\n官方展示的一個例子是：Anthropic 提供一家上市公司的季度財報、法說會逐字稿和簡報範本，請模型做成十頁營運回顧；兩位專家認為初稿可以寄出。官方也提到文字表達、圖表理解與沿用簡報範本的進步。這是一項內部測試，不等於每份簡報都能免審，但讓人看見資料齊全時可以怎樣開始。\n\nSonnet 5.5 可在 Claude 網頁和手機應用使用。若是問題尚未定義清楚、需要長時間比較相互矛盾的證據，Anthropic 仍認為 Opus 5.5 更擅長這類工作。\n\n## 以營運月報為例：先別急著叫它「分析業績」\n\n假設這個月的數字如下：\n\n| 指標 | 上月 | 本月 |\n|---|---:|---:|\n| 營收 | NT$1,200,000 | NT$1,380,000 |\n| 訂單 | 2,000 | 2,300 |\n| 客單價 | NT$600 | NT$600 |\n| 廣告支出 | NT$200,000 | NT$250,000 |\n\n營收和訂單都增加 15%，客單價不變；廣告支出則增加了 25%。目前能說的是廣告支出成長得比營收快。要回答「值不值得」，還得看各活動的轉換、毛利和退貨資料，不能只看營收。\n\n整理資料時，把**報表期間、欄位定義、活動紀錄及簡報讀者**一起交代。如果兩份表的營收一個按下單日、一個按付款日計算，先把差異列出來，別請模型替您默默選一份。\n\n可以這樣開始：\n\n> 請用這兩個月的業績表和活動紀錄，寫一頁給主管看的營運月報。先列三個有數字支持的變化，再分開寫「資料能證實的事」和「還需要驗證的原因」。每個重要數字標出來源與期間。最後說明：若要決定是否維持廣告預算，還缺哪些資料？不要把營收成長寫成獲利成長。\n\n拿到初稿後，先回原表核對最影響決策的幾個數字，再看報告有沒有把「活動期間營收增加」寫成「活動帶來營收增加」。若缺乏歸因資料，就先把原因留作待查。\n\n## 報告確認後，再做簡報和表格\n\n報告是把依據寫完整；簡報則是幫主管快速看到結論和待決事項。兩者不必從零各做一次。\n\n> 請依照已確認的一頁月報，整理六頁主管簡報：本月結論、營收與訂單、廣告支出、已知原因與待查問題、可選方案、下一步。每頁用一句結論作標題，保留統計期間和幣別。若有公司範本請沿用；缺資料的地方不要補造。\n\n例如「營收成長 15%，客單價持平」就比「營運概況」更適合當標題。沒有毛利資料，簡報裡也不該突然出現獲利圖。\n\n如果下個月還要沿用這份報告，可以把原始資料、計算和摘要分開，月增率用公式表示；上期為零時標成「無法比較」。需要交給同事修改時，也要確認使用的 Claude 產品能否匯出可編輯檔案，並開啟成品檢查公式與版型。\n\n## 哪種工作適合先用 Sonnet 5.5？\n\n資料、讀者和產出要求都明確的月報，符合 Anthropic 對 Sonnet 5.5「範圍清楚的日常任務」的定位。如果要研究的是市場策略，問題還沒定義清楚、證據也互相矛盾，Anthropic 認為 Opus 5.5 更擅長這類需要持續判斷的工作。\n\n如果報告要用到近期消息，記得附上來源與日期。[官方模型規格](https://platform.claude.com/docs/en/models/overview)列出的可靠知識截止是 2026 年 6 月。\n\n如果難處不在初稿，而在每個月都要重新翻找活動紀錄和團隊討論，可以在 MuseWork 交代報告期間、讀者與問題。授權連接工作來源後，它可從允許存取的資料整理相關背景，先做月報；您確認重點，再接著做[簡報](https://museai.im/zh-TW/usecase/research-to-presentation)。需要外部市場資料時，可用 [Deep Research](https://museai.im/zh-TW/features/deep-research) 補充。\n\n[在 MuseWork 整理月報](https://museai.im/zh-TW/chat) · [了解 MuseWork 應用程式](https://museai.im/zh-TW/download)\n\n**資料來源：**[Anthropic 發布公告](https://www.anthropic.com/claude-sonnet-5-5)；[Claude Sonnet 使用方式](https://www.anthropic.com/claude/sonnet)；[官方模型規格](https://platform.claude.com/docs/en/models/overview)；[API 定價](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing)。",{"id":53,"slug":54,"title":55,"seo_title":56,"seo_description":57,"summary":57,"cover_alt":58,"author":33,"category":59,"tags":60,"content":62,"cover_url":63,"cover_width":64,"cover_height":65,"is_pinned":22,"is_featured":23,"published_at":66,"modified_at":66},"1790640000000-pdf-report-to-presentation-guide","pdf-report-to-presentation-guide","PDF 報告怎麼做成簡報，才不會每張都塞滿字？","PDF 報告怎麼做成簡報？別整份貼上投影片 | MuseWork","手上有長篇 PDF，報告時間卻只有十幾分鐘？找出要討論的問題、挑選關鍵數據，做出能繼續修改的 PowerPoint 簡報。","極簡封面以 PDF 與 PRESENTATION 字樣，呈現把報告重組為簡報。","Guides",[61,18],"Presentations","下午，產品主管傳來一份三十頁的使用者訪談 PDF：「明天產品會議，能整理成簡報嗎？」報告已經完成，但與會的人沒時間逐頁讀。今晚要做的不是把 PDF 轉檔，而是挑出能幫團隊做決定的內容。\n\n假設會議要決定是否測試更簡短的新手引導。簡報要讓大家看懂使用者卡在哪裡、報告有哪些依據，以及建議先試哪個改法。研究方法與補充圖表留在附錄，需要時再拿出來。\n\n## 從會議要做的決定挑內容\n\n先寫下一句：「這場會議要決定是否試行新的引導流程。」。再回頭看 PDF，把有助於做這個決定的發現、數字和不同看法留下來。詳細研究方法、更多圖表可以放到後面，討論時需要再打開。\n\n順序可以很簡單：今天要談的問題 → 最重要的發現 → 支持它的證據 → 可以怎麼試 → 還有哪些疑問。沒讀過原報告的人也比較跟得上。\n\n## 投影片標題要直接講重點\n\n「研究結果」看不出這頁要說什麼；「新使用者常在第一次完成任務前離開」就清楚多了。下面再放圖表或一段訪談原話。引用數字時，連同期間、對象和計算方式一起核對，不要只擷取一個醒目的百分比。\n\n完成初稿後，先不要看設計，只讀標題。讀得出整個故事，再調整版面；讀起來仍像報告目錄，就先改標題與順序。\n\n## 把報告的一段話改成會議簡報\n\n假設 PDF 提到受訪者在新手引導中途停下，但原因還不清楚。別直接下「新手引導失敗」的結論。可以先寫「小規模測試更精簡的引導流程」，再放上報告實際記錄的卡點、樣本與時間。研究方法和其他可能解釋放在附錄，讓大家討論下一步，同時知道哪些還只是推測。\n\n## 用 MuseWork 做出可以再改的版本\n\n開啟 [PDF 轉簡報](https://museai.im/zh-TW/usecase/pdf-to-presentation)，上傳檔案，或授權 MuseWork 從已連結的 Google Drive、OneDrive 等服務取得報告。如果也授權參考相關專案筆記或討論，就不用每次從頭交代報告的背景；但仍要說明聽眾是誰、這次要討論什麼。MuseWork 的官方簡報技能 **Create Slides** 可以選範本，也提供三種輸出方式：想繼續修改內容，選 **PowerPoint**；想在線上觀看與分享，選**網頁簡報**；較重視逐頁視覺呈現，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。頁數可選 4–8、8–12、12–16、16–20、20–24 頁的**區間**，無法保證剛好產出指定張數。\n\n可以這樣說：\n\n> 請用這份 PDF 做產品會議簡報。團隊要討論是否調整新手引導。先講主要發現，接著用兩三項關鍵資料支持，最後提出小範圍試行方式。詳細訪談方法放後面，選 8–12 頁區間；需要我回原文確認的數字請提醒我。\n\n分享前，再對照報告看一次：引言有沒有寫錯？圖表是否仍是原本的意思？少數人的意見有沒有被寫成普遍現象？最後一張是否明確說出要討論的下一步？\n\n把 PDF 做成簡報，重點不是減少頁數，而是讓大家在會議中聽懂重點，接着討論。想從其他素材開始？看看 [Muse Slides](https://museai.im/zh-TW/features/ai-slides)。\n\n想看另一種以證據支持決策的簡報，可參考 [SentinelOne 投資審查案例](https://museai.im/zh-TW/showcase/1789465940583a6f6d331)；資料與決策問題和上述假設情境不同。\n\n**拿手邊的報告試試看。** [上傳 PDF，開始做會議簡報](https://museai.im/zh-TW/usecase/pdf-to-presentation)。第一次使用時，依頁面提示註冊即可繼續。習慣在電腦上整理檔案？也可以 [下載 MuseWork 電腦版](https://museai.im/zh-TW/download)。","/images/pdf-report-to-presentation-flat.webp",3600,2176,1790640000,{"id":68,"slug":69,"title":70,"seo_title":71,"seo_description":72,"summary":72,"cover_alt":73,"author":33,"category":59,"tags":74,"content":75,"cover_url":76,"cover_width":64,"cover_height":65,"is_pinned":22,"is_featured":23,"published_at":66,"modified_at":66},"1790640000000-research-notes-to-executive-presentation","research-notes-to-executive-presentation","一堆研究筆記，怎麼做成給主管看的簡報？","研究筆記怎麼做成給主管看的簡報？先說建議，再補證據 | MuseWork","訪談、競品和市場資料散在各處？整理成主管看得懂、能討論下一步的 PowerPoint 簡報，而不是把筆記全貼上去。","三條代表零散研究筆記的線段，搭配 EXECUTIVE DECK 字樣的極簡封面。",[61,18],"週五要開產品規劃會，主管請你準備幾張投影片：「新客群要不要試？給我你的建議。」但手上還沒有完整報告：訪談紀錄在共用文件，競品價格放在試算表，團隊對風險的討論留在 Slack 訊息裡。這份簡報要幫大家做判斷，不是照收集順序列資料。\n\n假設兩位受訪者說，產品目前難以配合團隊的審核流程，競品方案和產業文章也提供了一些線索。這些還不能證明新客群一定有機會。簡報要分清觀察到的事、尚待查證的推測，以及是否值得先找少數客戶試行。\n\n## 從要做的決定開始整理\n\n先寫下：「要不要找一小批客戶試行？」再把資料分成三類：確實看到的事、我們的解讀、還需要查的事。重要結論旁留下來源。若兩份資料講法不同，也不要悄悄拿掉其中一份。\n\n簡報可以這樣排：建議怎麼做 → 客戶遇到什麼問題 → 依據是什麼 → 怎麼小規模試行 → 有哪些風險 → 希望主管決定什麼。訪談逐字稿和額外圖表放到後面，有問題時再打開。\n\n## 標題直接講這張的意思\n\n「競品分析」看不出結論；「先小規模測試，別急著全面推出」就清楚多了。下面再放短引言或數字。如果只訪問了兩個人，就寫「兩位受訪者提到」，別說成「使用者普遍認為」。競品的價格或功能也要註明查閱時間。\n\n結尾請寫清楚誰負責試行、要看哪個結果、什麼情況下會繼續或停止。一張「謝謝聆聽」幫不了主管做決定。\n\n## 把分散的資料整理成可討論的提案\n\n假設兩位受訪者說，產品目前難以配合團隊的審核流程；競品價格只在某一天確認過；產業文章提到市場變化，但還不知道是否適用於這群客戶。簡報可以寫「先找少數客戶試行，再決定要不要擴大」，下方分別標示訪談觀察、待查證的價格與市場線索，以及團隊建議。最後請主管同意小規模試行，而不是直接批准全面推出。\n\n## 用 MuseWork 整理成可再改的版本\n\n開啟 [研究資料轉簡報](https://museai.im/zh-TW/usecase/research-to-presentation)，放入筆記、檔案或連結，也能在授權後連結 Notion、GitHub、Slack、Google Drive、OneDrive 等服務，讓 MuseWork 參考你同意提供的專案筆記、討論、檔案或程式碼相關資料。這些既有資料能省下反覆交代專案背景的時間；你仍要說清楚這次是給誰看、希望討論什麼，以及哪些說法需要查證。MuseWork 官方簡報技能 **Create Slides** 可選範本與三種輸出方式：**PowerPoint** 方便後續編輯；**網頁簡報** 適合線上觀看、分享；**圖片簡報** 側重每頁的視覺呈現。如果還要修改投影片內容，選 PowerPoint。頁數以**區間**設定，目前有 4–8、8–12、12–16、16–20、20–24 頁，並非指定確切張數。\n\n可以這樣說：\n\n> 請把訪談紀錄、競品連結和市場資料整理成給主管看的簡報。我們要決定是否先找少數客戶試行。開頭先寫暫定建議，分開已看到的事實和還只是推測的部分，說明最主要的風險，最後列出試行方式與判斷標準。選 8–12 頁區間；需要我回原文確認的地方請標出來。\n\n做完初稿，記得回頭核對引言、數字和日期。沒有提供或授權的資料，也不能當作已經查過。真正好用的簡報，會讓大家知道現在能做什麼決定，還缺哪些資料。若手上只有一份完整 PDF，可從 [PDF 轉簡報](https://museai.im/zh-TW/usecase/pdf-to-presentation) 開始。\n\n想看訪談與其他資料如何幫助產品決策，可以參考 [將使用者研究轉化為產品商業論證](https://museai.im/zh-TW/showcase/17894669049326ce48089)；若要評估市場切入方向，則可看 [競品分析簡報](https://museai.im/zh-TW/showcase/17894667406798b7280eb)。\n\n**用手邊的資料試試。** [把研究筆記做成主管簡報](https://museai.im/zh-TW/usecase/research-to-presentation)。第一次使用時，依頁面提示註冊即可繼續。習慣在電腦上整理資料？也可以 [下載 MuseWork 電腦版](https://museai.im/zh-TW/download)。","/images/research-notes-to-executive-deck-flat.webp",{"id":78,"slug":79,"title":80,"seo_title":81,"seo_description":82,"summary":82,"seo_keywords":83,"cover_alt":85,"author":33,"category":86,"tags":87,"content":89,"faq":90,"cover_url":100,"cover_width":20,"cover_height":21,"is_pinned":22,"is_featured":23,"published_at":101,"modified_at":101},"1790553600000-meta-muse-iphone-android-app","meta-muse-iphone-android-app","Meta Muse App 能用嗎？先確認帳號資格","Meta Muse App 能用嗎？iPhone、Android 與帳號資格 | MuseWork","Meta Muse 的 iPhone、Android App 與帳號開放狀態，以及 MuseWork 手機版和桌面版如何承接工作。",[84],"Meta Muse 下載","Meta Muse App 能用嗎？先確認帳號資格 — MuseWork editorial illustration","AI Tools",[88,18],"Meta Muse","Meta Muse 有 iPhone 和 Android App。即使在商店找到 App，能否交辦任務仍要看登入後的帳號畫面。\n\n## 手機上能交辦什麼\n\nMuse from Meta 可接收任務、顯示進度，也會在需要時請使用者確認操作。若登入後仍有地區提示，海外商店頁面或非官方安裝檔也無法替帳號開通服務。\n\n## 安裝後，手機到底負責哪一段工作？\n\n手機上交辦一件事後，Muse 會在背後繼續處理：在自己的雲端環境使用瀏覽器，較長的工作可在 App 關閉後繼續；寄信、購買等行動視權限設定需要確認。因此手機不只是聊天視窗，也可能是查看進度和決定下一步的地方。回來查看成果時，Activity log 可以核對已做的動作和授權；文件存在 Library，對外分享前要核對對象與先前授予的權限。某項操作是否再次詢問，還要看網站、連接服務和之前選過的授權方式，不能一概而論。\n\n若日後帳號取得資格，可以先拿不含客戶個資的會議摘要試用：請代理整理三項待決事項，附上缺少的來源，暫時不要寄給任何人。這比一開始就接通所有信箱更容易看出成果與權限是否合用。若登入時已顯示地區未開放，以上功能是 Meta 對產品的說明，不等於帳號現已能操作。\n\n## 要先把手邊工作往前推\n\n開完會在手機上記下待決事項，回到電腦再對照專案檔案和試算表，最後形成一份可以給主管檢查的簡報。這類工作需要延續脈絡，不只是裝一個 App。**MuseWork 和 Meta Muse 由不同公司、不同團隊提供。** MuseWork 有 iPhone、Android App，也提供 Mac、Windows、Linux 桌面版；能在手機上追蹤進度，處理本機資料時再切回電腦。\n\n## 手機上的交辦，怎樣走到可用成果\n\n會議結束時，先在 MuseWork 手機版交代：這份整理要給專案主管、哪些決議已定案、哪些數字仍待財務核對、下週二以前要一頁摘要與待辦表。回到電腦後，把正式版會議記錄和試算表補齊，再看成果是否將「待確認」誤寫成結論。手機讓人不用回到座位才開始交辦；真正能拿去開會的東西，仍取決於材料、交付格式與最後一次人工審閱。\n\n**[下載 MuseWork iPhone 或 Android 版](/zh-TW/download)**\n\n[想先在網頁整理？用 MuseWork 製作會議摘要](/zh-TW/chat?scene=meta-muse-iphone-android-app)\n\n## 資料來源\n\n- [Meta 官方公告：Muse 首發與支援平台](https://about.fb.com/news/2026/09/introducing-muse-personal-ai-agent/)\n- [Meta 說明中心：操作紀錄與核准設定](https://www.meta.com/help/artificial-intelligence/1385290430137537/)\n- [Meta 說明中心：文件與其他成果](https://www.meta.com/help/artificial-intelligence/2074655449783957/)",[91,94,97],{"question":92,"answer":93},"關閉 Meta Muse App 後，任務還會繼續嗎？","較長的任務可以在背景進行，需要決定時再通知使用者；是否可用仍取決於帳號資格。",{"question":95,"answer":96},"App 商店找得到就代表帳號能用？","不一定。安裝、登入資格與個別連接服務可能分階段開放，應以帳號實際畫面和最新官方資訊為準。",{"question":98,"answer":99},"先用 MuseWork 手機版做甚麼？","可從一份會議記錄開始，列出決策、待補證據與交件期限，再由電腦核對成品。","/images/meta-muse-iphone-android-app.webp",1790553600,{"id":103,"slug":104,"title":105,"seo_title":106,"seo_description":107,"summary":107,"seo_keywords":108,"cover_alt":110,"author":33,"category":86,"tags":111,"content":112,"faq":113,"cover_url":123,"cover_width":20,"cover_height":21,"is_pinned":22,"is_featured":23,"published_at":101,"modified_at":101},"1790553600000-meta-muse-windows-pc","meta-muse-windows-pc","Meta Muse 有 Windows 版嗎？別把網頁版當安裝程式","Meta Muse 有 Windows 版嗎？電腦下載與網頁版差在哪 | MuseWork","說清楚 Meta Muse Windows 原生版與網頁版的差別，並介紹獨立的 MuseWork Windows 桌面版。",[109],"Meta Muse Windows 版","Meta Muse 有 Windows 版嗎？別把網頁版當安裝程式 — MuseWork editorial illustration",[88,18],"Meta Muse 可以從 Windows 瀏覽器使用，但 Meta 的一般用戶下載頁目前只有 Mac 和手機 App，沒有 Windows 原生安裝程式。要在電腦上交辦網頁任務，先看自己的帳號能否使用網頁版。\n\n## 搜到 Windows 安裝檔時\n\n有些工具只是把 Muse 網頁包成電腦視窗；Muse Code 則是面向開發者的編碼產品。若工作要用到 Windows 本機檔案，重點是工具能否讀取指定資料，而不是視窗看起來像不像 App。\n\n## 在瀏覽器裡看代理怎麼做\n\n符合資格的使用者可以從 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費用，這樣能回頭核對來源。\n\n代理瀏覽器在雲端運作；電腦裡的數據表和舊簡報，仍要透過可使用本機檔案的工具處理。\n## 如果工作真的發生在 Windows 電腦上\n\n團隊簡報要整合研究 PDF、月報試算表和會議紀錄。先找出相互矛盾的數字，再整理結論與風險，做出可修改的投影片。**MuseWork 是獨立的 AI 工作夥伴，不是 Meta Muse Windows 版。** MuseWork Windows 桌面版可在獲得授權後使用本機檔案與瀏覽器脈絡，讓資料走到能審閱的成果。\n\n## 一份從 Windows 檔案開始的報告\n\n手邊有行銷月報、上季度簡報與三封客戶回饋，要在週會解釋轉換率變化。可在 MuseWork Windows 端指定財務核定的報表為數字基準，先列與舊簡報不一致的地方，再整理成「變化—可能原因—待查證據」的六頁簡報。不要把相關性寫成因果，也別讓未確認數字出現在對外版本。是否值得下載桌面版，要看它能否讓本機材料進入這條可審閱的工作流程。\n\n**[下載 MuseWork Windows 桌面版](/desktop)**\n\n[想先在網頁開始？用 MuseWork 擬定簡報大綱](/zh-TW/chat?scene=meta-muse-windows-pc)\n\n## 資料來源\n\n- [Meta 官方公告：Muse 首發與支援平台](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/)",[114,117,120],{"question":115,"answer":116},"Meta Muse 在 Windows 完全不能用嗎？","有資格的帳號可在瀏覽器使用網頁服務；這和官方 Windows 原生程式是兩回事。",{"question":118,"answer":119},"Muse Code 的 Windows 版算不算？","不算，它是面向開發者的另一款產品。",{"question":121,"answer":122},"若工作從電腦檔案開始呢？","選擇確實能處理本機檔案的工具並確認授權；MuseWork Windows 桌面端可從試算表與簡報草稿起步，結論仍需核對。","/images/meta-muse-windows-pc.webp",{"id":125,"slug":126,"title":127,"seo_title":128,"seo_description":129,"summary":129,"seo_keywords":130,"cover_alt":132,"author":33,"category":86,"tags":133,"content":134,"faq":135,"cover_url":145,"cover_width":20,"cover_height":21,"is_pinned":22,"is_featured":23,"published_at":101,"modified_at":101},"1790553600000-meta-muse-region-availability","meta-muse-region-availability","Meta Muse 顯示「所在國家或地區尚未開放」？","Meta Muse 顯示地區未開放？先看懂原因 | MuseWork","釐清 Meta Muse 地區限制、App 商店與帳號資格，了解可使用的 MuseWork 工作入口。",[131],"Meta Muse 地區未開放","Meta Muse 顯示「所在國家或地區尚未開放」？ — MuseWork editorial illustration",[88,18],"登入 Meta Muse 後若看到地區未開放的提示，能閱讀繁體中文介紹也無法讓帳號開始任務。Muse 最初推出後，具體提供範圍仍要看帳號狀態。\n\n## App 裝好了，卻無法開始任務\n\n若登入時仍出現地區提示，換一個安裝來源也不會改變帳號狀態。能開始對話後，日曆或檔案服務能不能接上，還取決於各項連接服務的權限。\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，通常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；若要加入工作帳號，先留意資料會交給誰。別人的訂票畫面，無法回答自己的帳號能不能完成同一件事。\n\n## 明天要交產品提案時\n\n手上已有訪談摘要、產品數據和研究資料，下一步是把它們寫成主管看得懂的提案。**MuseWork 是獨立於 Meta Muse 的產品。** 在 MuseWork 中交代讀者、資料與待決事項，先整理一版可檢查的草稿；檔案在電腦裡時再用桌面版處理。\n\n## 用現有資料寫出第一版\n\n明天要給主管一份產品提案，手上有五份訪談摘要和一張定價試算表。可以在 MuseWork 指定目標受眾、要做的決定與資料來源，先產出用戶問題清單和兩種方案的比較，再要求把缺少證據的敘述標註出來。主管檢查後再決定採用哪個版本。主管確認證據後，這份提案就能按原定期限繼續推進。\n\n**[在 MuseWork 開始產品決策簡報](/zh-TW/chat?scene=meta-muse-region-availability)**\n\n[需要手機或桌面版？查看 MuseWork 下載版本](/zh-TW/download)\n\n## 資料來源\n\n- [Meta 官方公告：Muse 首發與支援平台](https://about.fb.com/news/2026/09/introducing-muse-personal-ai-agent/)\n- [Meta 說明中心：連接服務與權限](https://www.meta.com/help/artificial-intelligence/1687253048996149/)",[136,139,142],{"question":137,"answer":138},"繁體中文頁面可見，就表示 Muse 開放？","不表示。公開資訊和帳號服務資格不同。",{"question":140,"answer":141},"其他 Meta 產品或 Muse Spark 的消息能推算 Muse 開放時間嗎？","不能，它們與個人代理是不同服務或技術，正式日期仍須看 Meta 的最新公告。",{"question":143,"answer":144},"專案有期限時可以怎麼做？","在 MuseWork 指定資料、簡報受眾與待決事項，先產出供主管檢查的版本。","/images/meta-muse-region-availability.webp",{"id":147,"slug":148,"title":149,"seo_title":150,"seo_description":151,"summary":151,"seo_keywords":152,"cover_alt":154,"author":33,"category":86,"tags":155,"content":156,"faq":157,"cover_url":167,"cover_width":20,"cover_height":21,"is_pinned":22,"is_featured":23,"published_at":101,"modified_at":101},"1790553600000-meta-muse-mac-files-permissions","meta-muse-mac-files-permissions","Meta Muse Mac 版能讀哪些檔案？權限比「會操作」更重要","Meta Muse Mac 版能讀哪些檔案？權限與使用情境 | MuseWork","整理 Meta Muse Mac 版檔案與應用程式權限，並從真實專案看 MuseWork 桌面工作流程。",[153],"Meta Muse Mac 權限","Meta Muse Mac 版能讀哪些檔案？權限比「會操作」更重要 — MuseWork editorial illustration",[88,18],"Meta Muse 登上 Mac 後，問題不只是能否開啟 App，還包括它可以讀取哪些檔案、操作哪些應用程式。Meta 的說明提到，macOS 的「完整磁碟取用權限」、自動化與通知權限由使用者控制；真正的存取範圍取決於任務和授權。\n\n## 檔案與應用程式不是一鍵全開\n\n在 Mac 上整理檔案、填寫表單，或使用 Messages、Calendar、Notes 的資訊，涉及的權限不一樣。授權可在 Mac 系統設定的隱私權與安全性中調整。與 App 互動也可能涉及畫面截圖和服務資料；資料控制選項則是另一個問題。發布會預告的眼鏡與後續硬體，不屬於目前 Mac 版的檔案權限。\n\n## 三個 macOS 權限，不能當成一個開關\n\n「完整磁碟取用權限」在系統層面涵蓋 Mac 上的所有檔案，雖然 Meta 表示代理只會使用你交辦任務涉及的內容；這與「只開放某個專案資料夾」並不相同。「自動化」可用於操作本機 App，例如發送訊息或刪除筆記；「通知」則用於工作完成的提醒。這些授權都可在系統設定的「隱私權與安全性」逐項撤回。\n\n如果一份報告要用訪談檔、試算表和既有簡報，先挑沒有機密的測試素材，請它註明關鍵結論出自哪個檔案；確認系統要求了什麼權限、最後改動了什麼，再導入真實專案。Meta 也提醒互動可能包含畫面截圖；是否拿互動資料改善 AI 模型，是服務內另一項資料選擇，不等同 Mac 權限。Meta 預告的 Confidential VM 尚不是今天可依賴的 Mac 權限設定。\n\n## 從專案檔案做到可交付成果\n\n手上有訪談逐字稿、銷售試算表和主管的修改意見，真正的成果是一份能追溯來源、可以再編輯的報告，而不是「AI 已經看過檔案」。**MuseWork 是獨立於 Meta Muse 的產品。** 在 MuseWork Mac 桌面版中，可以經授權使用本機資料和瀏覽器脈絡，先整理證據，再形成供團隊審閱的簡報。\n\n## 用樣本專案檢查權限是否值得給\n\n有一份研究摘要要做成主管可審的簡報，可先準備已去識別化的訪談 PDF、測試用數據表與舊版大綱。要求工具列出資料互相矛盾之處、引用來源，以及哪五頁需要人補證據；暫不讓它修改原件或寄信。先看 macOS 究竟要求哪些權限，完成後在系統設定撤回暫時不用的項目。MuseWork Mac 版也可按相同標準檢查：能否從材料做出可改、可追溯的成果，而不是只看它能否打開檔案。\n\n**[下載 MuseWork Mac 桌面版](/desktop)**\n\n[想先在網頁開始？用 MuseWork 整理研究大綱](/zh-TW/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 權限](https://www.meta.com/help/artificial-intelligence/1126304576638594/)\n- [Meta 說明中心：Muse 資料控制](https://www.meta.com/help/artificial-intelligence/2225571704857152/)",[158,161,164],{"question":159,"answer":160},"完整磁碟取用權限只限專案資料夾？","不是，macOS 授權的系統範圍涵蓋整部 Mac；Meta 所說的任務用途並不縮小該系統範圍。",{"question":162,"answer":163},"能在何處撤回？","到「系統設定 > 隱私權與安全性」分別檢查磁碟、App 自動化與通知的授權。",{"question":165,"answer":166},"撤回權限等於停止資料用於模型改善？","不等於。服務內的資料選擇仍須獨立檢查。","/images/meta-muse-mac-files-permissions.webp",{"id":169,"slug":170,"title":171,"seo_title":172,"seo_description":173,"summary":173,"seo_keywords":174,"cover_alt":176,"author":33,"category":86,"tags":177,"content":178,"faq":179,"cover_url":189,"cover_width":20,"cover_height":21,"is_pinned":22,"is_featured":23,"published_at":101,"modified_at":101},"1790553600000-meta-muse-app-vs-web","meta-muse-app-vs-web","Meta Muse App 和網頁版差在哪？從手機交辦到電腦檢查","Meta Muse App 和網頁版差在哪？從手機交辦到電腦檢查 | MuseWork","比較 Meta Muse App 與網頁版的任務體驗，並了解 MuseWork 如何連接手機與電腦上的工作。",[175],"Meta Muse App 網頁版","Meta Muse App 和網頁版差在哪？從手機交辦到電腦檢查 — MuseWork editorial illustration",[88,18],"在通勤途中交代一件事，手機比較順手；要核對數字和閱讀長篇成果，電腦瀏覽器通常更容易看清全貌。Meta 初期提供 Muse 手機 App 與網頁體驗，後來加入 Mac 版。不論使用哪個畫面，地區和帳號資格仍須分開確認。\n\n## 使用情境比平台名稱更重要\n\n手機適合留下指令、查看工作進度與處理必要確認。桌上有多份資料時，瀏覽器較適合比對內容；Mac 原生版涉及本機檔案與應用程式的額外權限，不等於一般網頁分頁。本機權限與 App 商店、帳號資格應分開核對。\n\n## 確認點不只在手機，也在最後交付前\n\n依 Meta 的說明，Muse 的較長任務可在 App 關閉後繼續；使用者也能查看 Activity log 中的動作與許可。若代理透過內建瀏覽器辦事，對話內可開啟畫面觀察、接管或停止。文件、圖片等成果可能保存在 Library，對外分享前要核對對象與既有授權。因此手機提醒「做好了」，不代表企劃裡的資料已核對、簡報已可直接寄給客戶。\n\n## 同一份工作，可以從手機走到簡報\n\n客戶在外出時補了新需求，先用手機記下受眾與交付時間，回到電腦再對照研究資料、整理試算表，最後交出可以修改的提案。**MuseWork 與 Meta Muse 無關聯**；MuseWork 提供手機 App、網頁工作區和桌面版。手機適合追蹤，電腦則更適合處理已在本機的專案檔案。\n\n## 交辦內容最好能讓另一位同事接手\n\n假設在公車上得知客戶要修改提案，手機先留下新版報價要給誰看、週五前哪些段落必須完成、哪些數字仍未獲財務確認。回到電腦，讓 MuseWork 比對核准後的價目表與舊簡報，整理修改點和一頁給業務主管的說明。最後對照原始表格，確認新報價沒有混用兩種版本。若只有一句「幫我改簡報」，跨裝置也不會自動補上欠缺的決策背景。\n\n**[在 MuseWork 開始報價修改提案](/zh-TW/chat?scene=meta-muse-app-vs-web)**\n\n[需要跨裝置使用？查看 MuseWork 下載版本](/zh-TW/download)\n\n## 資料來源\n\n- [Meta 官方公告：Muse 首發與支援平台](https://about.fb.com/news/2026/09/introducing-muse-personal-ai-agent/)\n- [Meta 說明中心：Mac 檔案與 App 權限](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：操作紀錄與核准設定](https://www.meta.com/help/artificial-intelligence/1385290430137537/)\n- [Meta 說明中心：文件與其他成果](https://www.meta.com/help/artificial-intelligence/2074655449783957/)",[180,183,186],{"question":181,"answer":182},"轉成網頁版會解除帳號的地區限制嗎？","不會，裝置與資格是兩個問題。",{"question":184,"answer":185},"手機收到完成提醒後還要做甚麼？","回到電腦對照資料來源、待查數字與預定收件人，再決定是否交付。",{"question":187,"answer":188},"Mac 與網頁版相同嗎？","Mac 本機檔案及 App 可能涉及 macOS 系統授權，不能當成普通網頁分頁。","/images/meta-muse-app-vs-web.webp",{"id":191,"slug":192,"title":193,"seo_title":194,"seo_description":195,"summary":195,"cover_url":196,"cover_alt":197,"cover_width":20,"cover_height":21,"author":33,"category":34,"tags":198,"is_pinned":22,"is_featured":23,"published_at":199,"modified_at":199,"content":200},"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：哪個更適合您的工作？","GPT-6 Sol、Luna 與 Claude Opus 5.5 怎麼選？算交付成本 | MuseWork","比較三款同日發表的模型，不只看 Token 價格：用實際工作樣本評估正確率、修改時間與合格成果成本。","/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,"一份寫得流暢的供應商比較，如果數字來源對不上，最後還是得重做。9 月 22 日 OpenAI 與 Anthropic 同日推出新模型，價格看似一目了然；對團隊來說，更重要的是完成一份可交付成果究竟要花多少錢與時間。\n\n## 先把價格的比較基準講清楚\n\nOpenAI 推出 GPT-6 Sol 與 Luna：前者面向較複雜的程式與多步驟任務，後者適合目標明確、量大的工作。OpenAI 表示其 API 價格較 GPT-5.6 **促銷價**降低 50%。截至本文查核，每百萬輸入／輸出 Token，Sol 為 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%；快取讀取為 0.20 美元。Anthropic 提到典型工作負載成本約降 40%，這是廠商對特定使用情境的估計，不是單價再打六折。\n\n## 用一件假設工作，算出單次費用\n\n假設一次任務輸入 10 萬 Token、輸出 1 萬 Token，暫不計入快取和工具呼叫。依 9 月 24 日查核的標準 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**。這是依假設用量計算，不是實測，也不表示三款模型做出的成果品質相同。若低價模型要重跑，或較高價模型大幅減少人工複核，總成本就會不同。\n\nOpenAI 文件還有一項細節：Sol 和 Luna 的輸入超過 27.2 萬 Token 時，整個請求適用較高費率；快速處理和部分地區處理另有價格。Anthropic 強調 Opus 5.5 的快取讀取費用降低，但省下多少，取決於團隊是否重複使用相同背景資料。採購時應檢視自己的請求型態，而不是只看最大輸入容量。\n\n## 獨立分數該怎麼看\n\nArtificial Analysis 在最高推理設定下，測得 Opus 5.5 的 Intelligence Index 為 58，發表時是該指標最高分。這說明它在那套測試中表現出色，不代表您的客戶研究、採購備忘錄也一定由它完成得最好。推理設定與工具不同時，不適合直接拿分數排名；能讀進大量文字，也不保證每個表格數字都引用正確。\n\n比方說，產品團隊要根據網站、PDF 與價目表做一頁競品更新。模型如果遺漏了價格條款，即使摘要看起來完整，仍無法交件。可準備三到五個已去識別化的實際任務，讓候選模型使用相同資料與格式，事先約定正確數字、可追溯出處、必要章節與可編輯性。把重試、修訂和人工複核一併記錄，計算每份**通過驗收的成果**成本。\n\n## 用三種工作分別測\n\n多來源週報要看矛盾與引用；大量擷取固定欄位要逐筆看錯誤率與重跑次數；簡報大綱要確認建議是否有資料支撐，編輯能否直接接手。把輸入資料、驗收標準、首次通過率、人工複核時間與費用放在同一張表。結論可以是預設選擇、複雜任務的例外選擇，以及重新測試的時間，而非一個模型包辦所有工作。\n\n## 交出能採取行動的選型建議\n\n結果不一定只有一個贏家：複雜例外可能需要較強模型，大量固定格式的工作可選較省成本的方案。簡報應呈現合格率、錯誤案例、複核時間與尚待測試的問題，而不是只放一張價格表。\n\n把官方資料、核准使用的匿名工作樣本和驗收條件提供給 MuseWork，可整理證據與試辦方案，產出可審閱的選型簡報；可這樣描述：「請根據這些公告和三份匿名專案資料，規劃模型試辦，對照引用正確性、返工時間與合格成果總成本，標出沒有實測依據的推論。」\n\n想了解較早推出的旗艦模型，可閱讀 [GPT-6 Astra 文章](https://museai.im/zh-TW/blog/gpt-6-astra-ai-agent-capabilities)。\n\n### 把新消息變成可用的工作成果\n\n把自己的報表、專案檔案與來源交給 MuseWork，整理成能繼續審閱的摘要。[開始研究任務](https://museai.im/zh-TW/chat?scene=deep-research)，或先[了解深度研究](https://museai.im/zh-TW/features/deep-research)。\n\n外出時也能從手機接著看：[下載 MuseWork iPhone 或 Android 版](https://museai.im/zh-TW/download)。若需使用電腦中的檔案，可在授權後[下載 MuseWork 桌面版](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) 與 [GPT-6 Luna](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-luna)，2026 年 9 月 24 日查核。\n- OpenAI 發表文章，2026 年 9 月 22 日：[GPT-6 Sol 與 Luna 發表文章](https://openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna/)\n- OpenAI API 價格頁，2026 年 9 月 24 日查核：[API 價格表](https://developers.openai.com/api/docs/pricing)\n- Anthropic 發表文章，2026 年 9 月 22 日：[Claude Opus 5.5 發表文章](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":202,"slug":203,"title":204,"seo_title":205,"seo_description":206,"summary":206,"cover_url":207,"cover_alt":208,"cover_width":20,"cover_height":21,"author":33,"category":86,"tags":209,"is_pinned":22,"is_featured":23,"published_at":199,"modified_at":199,"content":210},"1790208000000-amazon-seller-assistant-claude-plugin-seller-operations","amazon-seller-assistant-claude-plugin-seller-operations","Amazon Seller Assistant 新增 Claude 插件，賣家該如何整理營運資料？","Amazon Seller Assistant 串接 Claude：美國站開放範圍與營運整理 | MuseWork","Amazon 更新賣家助手並推出 Claude 測試版插件。了解美國站適用範圍，以及如何用自己的庫存與廣告資料製作營運決策摘要。","/images/amazon-seller-assistant-claude-plugin-seller-operations.webp","Amazon, Claude and MuseWork marks in three equally sized square tiles on a light background.",[],"一項商品可能在補貨前賣完，另一項商品的廣告費卻愈花愈多。Amazon 在 9 月 23 日更新 Seller Assistant，把持續追蹤、建議和賣家核准放進日常流程。除了了解新功能，團隊也可以從現有報表找出下一個需要處理的營運問題。\n\n## 這次更新與適用範圍\n\nAmazon 表示 Seller Assistant 現在能保留賣家的業務背景，並為庫存、定價等工作設定持續流程，配合賣家自訂界線、核准與稽核紀錄。Selling Partner 外掛把 Amazon 賣家資料及相關能力帶進 Amazon Quick，同時在 Anthropic Claude 推出**測試版**。這是 Amazon 的產品能力，帳戶動作仍須經由其授權與控管。\n\n插件測試版目前供 Amazon **美國站賣家**使用，其他市場的開放仍屬計畫。全球主帳號可申請的 Amazon Quick Plus 一年優惠，則是另一項安排；不能因此推論台灣已可使用 Claude 插件。使用前應核對 Amazon 當前說明。\n\n判斷能否使用時，有兩項資訊別混在一起。Amazon 表示美國站賣家可在 Claude 測試版約一分鐘連接外掛，無需寫程式；這是 Amazon 的官方連接方式。另一項 Quick Plus 一年優惠開放符合資格的全球主帳號申請，期限至 2026 年 12 月 31 日，主帳號還可指定兩名同事。優惠範圍較廣，不等於外掛 beta 已在台灣開放。\n\n## 從一次提問變成持續留意\n\nAmazon 官方舉的變化很具體：過去賣家可以請 Seller Assistant 草擬補貨計畫，或調整某項商品的價格；新流程則能持續檢查庫存門檻、競品價格和帳戶健康提醒，在賣家設定的界線內準備後續動作。核准與稽核紀錄讓團隊能回頭看建議的由來。提早發現問題，不等於立刻批准下單或改價。\n\n新的 Canvas 可以用即時帳戶資料比較定價情境與廣告成效。Selling Partner 外掛能把商品、庫存、銷售及表現指標帶進 Amazon Quick；Claude 版本處於測試階段。重要動作仍要人審核；外掛 beta 限 Amazon 美國站賣家，與全球主帳號的 Quick Plus 優惠並非相同範圍。\n\n## 即使沒有即時串接，也能做營運回顧\n\n要查看即時帳戶或更改商品資訊，應使用 Amazon 提供的功能和審核流程。至於月度回顧，可先整理團隊有權使用的銷售與庫存匯出、廣告報表、供應商交期和最低毛利要求。哪些 SKU 在下一批貨到達前會缺貨？哪些廣告支出提高，卻未帶來足夠的毛利？\n\n## 一頁營運摘要該回答的事\n\n假設商品按目前銷量只夠賣 18 天，供應商交期為 25 天。還要確認是否已有在途庫存、下週是否有促銷，以及交期過去是否穩定。廣告支出增加，也該與銷售、毛利及最近的價格調整一同觀察，而不是只看單一儀表板數字。\n\n摘要可分成：**SKU 與報表期間、觀察到的風險、計算或原始資料列、負責人及待確認問題**。營運主管先核對假設，再決定後續動作。MuseWork 可依團隊提供的銷售匯出、廣告報表與供應商條件，整理這份跨資料摘要；即時帳戶數值仍須回 Seller Central 查核。\n\n## 用自有資料做一頁營運摘要\n\n說明報表區間、SKU 對應方式、促銷計畫與毛利底線，只使用獲准分享的資料。MuseWork 可依提供的檔案整理缺貨風險、廣告和毛利之間的矛盾、資料缺口及待確認問題，形成能回查來源的摘要。帳戶中的後續動作仍需由團隊在 Seller Central 核對並批准。\n\n可以這樣開始：「根據過去 30 天銷售與庫存匯出、廣告支出和供應商交期，找出缺貨風險最高的 SKU，附上原始資料列，分析毛利影響，完成一頁營運建議。」\n\n下次會議前可以這樣交代：「根據過去 30 天的銷售與庫存匯出、依 SKU 整理的廣告支出、供應商交期與毛利底線，列出可能缺貨的商品；附上原始資料列、缺少的資訊，做成一頁營運會議摘要。」\n\n### 為下一次營運會議備好摘要\n\n把自己的報表、專案檔案與來源交給 MuseWork，整理成能繼續審閱的摘要。[開始研究任務](https://museai.im/zh-TW/chat?scene=deep-research)，或先[了解深度研究](https://museai.im/zh-TW/features/deep-research)。\n\n外出時也能從手機接著看：[下載 MuseWork iPhone 或 Android 版](https://museai.im/zh-TW/download)。若需使用電腦中的檔案，可在授權後[下載 MuseWork 桌面版](https://museai.im/desktop)。\n\n## 資料來源\n\n- Amazon 官方公告，2026 年 9 月 23 日：[Amazon 賣家助手與 Selling Partner 外掛公告](https://www.aboutamazon.com/news/innovation-at-amazon/seller-assistant-plugin-amazon-quick-claude)\n- GeekWire 同日報導，2026 年 9 月 23 日：[GeekWire 對外部 AI 工具串接賣家功能的報導](https://www.geekwire.com/2026/amazon-opens-its-seller-tools-to-outside-ai-agents-starting-with-anthropics-claude/)",{"id":212,"slug":213,"title":214,"seo_title":215,"seo_description":216,"summary":216,"cover_url":217,"cover_alt":218,"cover_width":20,"cover_height":21,"author":33,"category":34,"tags":219,"is_pinned":22,"is_featured":23,"published_at":199,"modified_at":199,"content":220},"1790208000000-grok-4-7-knowledge-work-evaluation","grok-4-7-knowledge-work-evaluation","Grok 4.7 擅長知識工作嗎？用真實資料檢查","Grok 4.7 知識工作表現如何？從評測到實際文件 | MuseWork","解析 Grok 4.7 在多步驟知識工作的獨立測試，並用報價、條款與出處建立真正能驗收的任務。","/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.",[],"榜單說模型進步了，採購團隊卻更在意它會不會漏掉供應商的交期限制。SpaceXAI 於 9 月 21 日推出 Grok 4.7，主打較長時間的複雜任務與自我檢查。要把這項進展帶進工作，最好的起點是一組已知正確答案的資料。\n\n## 新版本與評測各說了什麼\n\nSpaceXAI 將 Grok 4.7 定位於程式與知識工作，表示它更能持續處理難題、檢查結果並管理較長的內容。這是廠商對模型的描述，不能直接當作採購或財務結果的保證。\n\n## 哪些測試與辦公工作有關\n\nSpaceXAI 的官方表格涵蓋程式、電機工程、多小時辦公工作、法律和臨床推理。各項測試回答不同問題，程式得分不能證明採購條款一定正確。AA Briefcase v1.1 中 Grok 4.7 為 1,657、Grok 4.6 為 1,546，同表另有模型達到 1,678。專業工作指標 GDPval 裡，新版本是 1,695 Elo，上一代為 1,605。Artificial Analysis 獨立評估也觀察到長流程知識工作進步，但其他項目變化較小；對照時仍要留意推理設定。\n\n這些分數可以幫團隊選擇優先測試的任務，卻不能替代自己的驗收標準。內部比較宜固定相同檔案、相同指令與相同評分項目，並把查找出處及修正錯誤的時間算進去。如果附件中的例外條款可能讓採購結論翻轉，是否抓到這一條就比摘要讀起來流不流暢更重要。\n\n## 拿採購備忘錄當試題\n\n某團隊有三份報價：一家單價較低但交貨較晚；一家有運費折扣，但訂購量得超過門檻；第三家的退貨規定寫在附件。需要交給主管的，是符合交期與毛利要求的一頁建議，附上來源與可能改變結論的待確認事項，而不是三份摘要。\n\n可挑一組經核准使用、已有標準答案的專案檔案，先寫驗收條件：價格及幣別、交期、運費條款、原始頁碼、明確區分事實與假設。用相同資料比較現有流程和 Grok 4.7，記下遺漏、錯誤及人工修正時間。敏感內容先去識別化，依團隊資料分享規範處理。上下文容量大，不等於每筆數據都讀對。\n\n如果關鍵條件的遺漏確實減少，再擴大到其他任務；如果文字只是更有自信卻漏了運費門檻，反而該保留原本的審核方式。\n\n進一步測試時，可要求每份成果依「建議、對應條款、待確認問題」三部分呈現，再逐項對照報價原文。這樣團隊更容易看出價格、運費與交貨條件是否被混在一起，也知道哪些問題必須在下單前由人確認。\n\n例如 A 廠單價最低，但運費尚未確認，就不能把「總成本最低」當作事實。B 廠折扣若有最低訂購量，應按本次實際數量重新計算；報價日期、有效期限與交貨地點也要放在同一套比較條件下。試驗紀錄除了答對幾題，更應留下漏讀的條款、錯引的頁碼、仍需向廠商確認的問題，以及人工修正時間。這些紀錄才能幫團隊判斷下一輪是否值得擴大使用。\n\n## 讓採購摘要能回查\n\n把單價與幣別、最低訂購量、運費、交期及退貨條件列在同一張表。若運費未定，就不應先寫某個方案「總成本最低」。主管能從每項結論返回原始頁碼或資料列，並看見下單前要問供應商的問題。\n\nSpaceXAI 公布的渠道包括 Cursor、Grok Build 和 API；GitHub 也宣布 Copilot 提供。官方 API 起始價格為每百萬輸入／輸出 Token 2／6 美元，快速版本另有計費；實際開銷依使用渠道和設定而定。\n\n## 讓測試結果成為決策依據\n\nMuseWork 可依您提供且獲准使用的報價、公開發布資訊與獨立評測，整理驗證計畫及附出處的決策簡報。可這樣開始：「對照三份報價、11 月交期與至少 25% 毛利要求，引用每項條款，區分事實與假設，列出待詢問供應商的問題並寫成一頁建議。」\n\n### 將報價整理成採購建議\n\n把自己的報表、專案檔案與來源交給 MuseWork，整理成能繼續審閱的摘要。[開始研究任務](https://museai.im/zh-TW/chat?scene=deep-research)，或先[了解深度研究](https://museai.im/zh-TW/features/deep-research)。\n\n外出時也能從手機接著看：[下載 MuseWork iPhone 或 Android 版](https://museai.im/zh-TW/download)。若需使用電腦中的檔案，可在授權後[下載 MuseWork 桌面版](https://museai.im/desktop)。\n\n## 資料來源\n\n- SpaceXAI 官方發表，2026 年 9 月 21 日：[Grok 4.7 發表文章](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":222,"title":223,"seo_title":224,"seo_keywords":225,"slug":232,"summary":233,"cover_url":234,"cover_alt":235,"author":13,"category":236,"tags":237,"is_pinned":22,"is_featured":23,"published_at":240,"modified_at":240,"content":241,"faq":242},"1790092800000-gpt-6-astra-ai-agent-capabilities","GPT-6 Astra 發布：AI Agent 的複雜任務執行能力進一步升級","GPT-6 Astra 是什麼？發布日期、核心能力與使用方法 | MuseWork",[226,227,228,229,230,231],"GPT-6 Astra","GPT-6 發布","GPT-6 發布日期","GPT-6 怎麼用","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任務執行。","/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",[226,238,239,18],"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、軟體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。** 使用者無需設定 API、模型或執行環境，即可提交研究、資料分析、簡報、網頁或程式碼工作。\n\n## 重點速覽\n\n- **是什麼？** 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- **怎麼用？** 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 是什麼？\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、軟體工程、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、檔案系統和專業工具。\n4. 交付可編輯、可檢查的報告、試算表、簡報、網頁或程式碼。\n5. 在授權範圍內整合多份檔案與來源。\n\n## GPT-6 Astra 怎麼用？\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-TW/features/deep-research)建立有來源的報告，再透過 [AI 簡報](/zh-TW/features/ai-slides)或[從研究到簡報](/zh-TW/usecase/research-to-presentation)製作可編輯材料。\n\n> **[立即在 MuseWork 體驗 GPT-6 Astra](/zh-TW/chat?scene=gpt-6-astra-complex-task&article_slug=gpt-6-astra-ai-agent-capabilities&locale=zh-TW&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、軟體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；表格與簡報可以延續資料、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-TW/download)也能在授權範圍內使用本機檔案和工具。\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、資料分析與簡報，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-TW/chat?scene=gpt-6-astra-real-task&article_slug=gpt-6-astra-ai-agent-capabilities&locale=zh-TW&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 是什麼？\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、軟體工程與長週期任務。\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.",[243,246,249,252,255],{"question":244,"answer":245},"GPT-6 Astra 是什麼？","OpenAI 於 2026 年 9 月發布的前沿模型，重點提升電腦操作、工具呼叫、軟體工程與長週期任務。",{"question":247,"answer":248},"GPT-6 Astra 何時發布？","2026 年 9 月 3 日。",{"question":250,"answer":251},"GPT-6 Astra 怎麼使用？","可透過 OpenAI 和雲端平台，或直接作為 MuseWork 的主要 Agent 模型使用。",{"question":253,"answer":254},"GPT-6 Astra 與 GPT-5.6 Sol 有何不同？","兩者都能執行工作；Astra 進一步提升長週期任務、電腦操作和工具協作。",{"question":256,"answer":257},"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：隨時開始與接續\n\n瀏覽器即可提出要求、上傳資料、查看進度與取得成果，並接續手機或桌面版的同一目標。\n\n## 桌面版如何使用本機檔案與工具\n\n[下載 MuseWork 桌面版（Windows、macOS 與 Linux）](/zh-TW/download)後，Muse 可在授權範圍使用本機專案、文件與工具。你可說「只讀取這個資料夾」或「在雲端執行，不要存取本機檔案」。\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、檔案或工具 | 桌面版本機環境 |\n\n## 用手機查看並繼續工作\n\n[下載 MuseWork 行動版（iOS 與 Android）](/zh-TW/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簡報範本。 3. 手機確認異常並補充要求。 4. 回桌面版審閱。 5. 從任何裝置接續修改。\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-TW/chat?scene=cross-device-workflow&article_slug=musework-across-every-screen&locale=zh-TW&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-TW/download)。 2. 說明工作與執行環境。 3. 從任何裝置接續。\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### 手機可接續電腦工作嗎？\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，並可限制資料夾、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。",[281,284,287,290,293,296],{"question":282,"answer":283},"支援哪些電腦與手機系統？","支援 Windows、macOS、Linux、iOS、Android 與 Web。",{"question":285,"answer":286},"Web 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能瀏覽網頁、連接服務、處理檔案、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、行事曆、電子郵件、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”，而是這項工作到哪裡才算完成。如果工作還要跨越資料、分析、決策、成品、審閱和後續推進，那麼一次工作完成並不等於整段工作已經辦妥。\n\n*資料查核日期：2026 年 9 月 22 日。功能與可用範圍可能因方案、平台、地區與帳戶而異。*\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，例如整理電子郵件、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、編輯和整理文件、表格、PDF、圖片、代碼與網頁應用。\n\n- 網頁研究\n- 電子郵件與行事曆整理\n- 檔案摘要與成果製作\n- 提醒與目標追蹤\n\n## 個人 AI 代理最適合什麼\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，並繼續推進同一專案，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”。這項任務需要彙整多份試算表，結合客戶回饋與路線圖，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、客戶訪談和專案檔案，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。不要發布或發送任何內容。  \n> **[用這份資料開始製作簡報](/zh-TW/chat?scene=meta-muse-work-brief&article_slug=meta-muse-for-work&locale=zh-TW&cta_position=mid_workflow&cta_copy_id=workflow_task&cta_destination=chat&task_scene=meta-muse-work-brief)**\n\n## MuseWork 如何串起研究、試算表、簡報與視覺製作\n\n以市場進入提案為例，它通常不會只停留在一種檔案裡：\n\n1. **先完成深度研究。** 使用 [MuseWork 深度研究](/zh-TW/features/deep-research) 拆解問題、尋找可靠來源、結合現有資料，並整理成附有依據與待確認問題的結構化報告。\n2. **再處理資料與試算表。** 讓 MuseWork 整理調查結果、定價、行銷成效或預測資料，比較不同方案、找出異常，並清楚呈現關鍵假設。\n3. **把結論製作成簡報。** 使用 [MuseWork Slides](/zh-TW/features/ai-slides) 或[從研究資料製作簡報](/zh-TW/usecase/research-to-presentation)，把報告轉成符合受眾和決策需求的可編輯簡報。\n4. **補齊需要的視覺素材。** 使用 [MuseWork 圖片生成器](/zh-TW/features/ai-image-generator) 製作概念圖、行銷視覺、產品情境圖或輔助圖片，再依照同一份任務需求繼續調整。\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、視覺方向與回饋都屬於同一項工作。\n\n> **[從研究資料開始製作簡報](/zh-TW/usecase/research-to-presentation)**\n\n## Meta Muse 如何處理檔案、連線服務和外部操作\n\nMeta 的幫助中心補充了很多釋出稿裡沒有展開的細節。Muse 可以讀取、建立、編輯和總結文件、表格、PDF、圖片、程式碼與網頁應用，完成的檔案會出現在對話中，並儲存到 Library。一次請求也可以包含多個步驟，例如先讀取一份文件，再建立一份獨立的摘要檔案。\n\n連線服務後，Muse 可以根據任務呼叫相關資訊。Meta 表示，連接器可以只讀取資料，也可以在支援的情況下執行操作；具體範圍取決於連接器和權限設定。以郵件為例，它可以查詢相關郵件，但不會預設下載整個電子郵件，除非使用者明確提出要求。行事曆連接器也可能在日程變化時主動更新資訊。\n\n因此，在工作場景中，不能只問“能不能連線電子郵件”。更重要的是確認三件事：它能讀取哪些帳戶和檔案、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檢查成果，並繼續推進同一專案時，獨立產品 MuseWork 更貼近這類任務結構。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-TW/compare/musework-vs-meta-muse)。\n\n## Muse 執行任務時，使用者可以控制什麼\n\nMeta 公開的控制機制包括：\n\n- **核准範圍：**根據動作和設定不同，可以單次允許，也可以為某個網站或連接器設定更長期的權限。\n- **任務詳情：**批准前可以檢視這一步準備執行什麼。\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 頁面可以檢視計劃任務與提醒。\n- **連接器管理：**使用者可以重新檢查預設權限，也可以隨時斷開連線。\n- **不可逆操作：**傳送郵件、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，登入憑證也會單獨儲存。這些設計可以降低風險，但不能代替使用者對關鍵動作和重要資料的稽核。\n\n## MuseWork 的四種常見工作情境\n\n以下情境描述的都是 MuseWork 工作流程：以專案資料、任務要求和檢查標準作為共同脈絡，把工作推進到可檢查、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、行事曆資訊和相關檔案，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。稽核時重點核對姓名、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、未知資訊與建議行動的報告。可以使用 [MuseWork 深度研究](/zh-TW/features/deep-research)繼續查找證據和補足資訊缺口。\n\n### 3. 試算表分析與經營回顧\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。稽核時應檢查公式、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-TW/usecase/research-to-presentation)繼續完成；需要封面、概念圖或行銷視覺時，再使用 [MuseWork 圖片生成器](/zh-TW/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-TW/chat?scene=meta-muse-for-work-final&article_slug=meta-muse-for-work&locale=zh-TW&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、編輯和整理多種成果檔案；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、核准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檔案。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、敘事、修改與匯出，而不只是看它能否生成一個檔案。\n\n### Meta Muse 可以使用工作電子郵件和行事曆嗎？\n\n可以使用已主動啟用的受支援連接器。連接器能夠讀取哪些資訊、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、帳戶和權限設定。\n\n### Meta Muse 能在關閉應用後繼續執行嗎？\n\nMeta 表示，Muse 可以繼續部分目標和後臺任務，並在 Upcoming 中展示計劃任務。具體可用性仍可能受帳戶、平台和任務型別影響。\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，只連線必要來源，把傳送、釋出、付款和修改關鍵記錄保留為人工稽核；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-TW/blog/what-is-meta-muse)\n- [Meta Muse alternatives](/zh-TW/blog/best-meta-muse-alternatives)\n- [Meta Muse vs ChatGPT Work vs Claude Cowork](/zh-TW/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/)與[Muse 發布公告](https://about.fb.com/news/2026/09/introducing-muse-personal-ai-agent/)。\n- Meta 說明中心：[Muse 入門指南](https://www.meta.com/help/artificial-intelligence/1331373868832401/)、[在 Muse 中使用成果檔案](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 的指示與核准機制](https://www.meta.com/help/artificial-intelligence/1385290430137537/)。\n- MuseWork：[官方網站](https://museai.im/en-US/home)與[桌面版](https://museai.im/desktop)。\n",[318,321,324,327,330,333],{"question":319,"answer":320},"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、編輯和整理多種成果檔案；具體格式和可用性可能因平台及帳戶而異。",{"question":322,"answer":323},"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、核准方式和後續工作是否匹配。",{"question":325,"answer":326},"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檔案。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、敘事、修改與匯出，而不只是看它能否生成一個檔案。",{"question":328,"answer":329},"Meta Muse 可以使用工作電子郵件和行事曆嗎？","可以使用已主動啟用的受支援連接器。連接器能夠讀取哪些資訊、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、帳戶和權限設定。",{"question":331,"answer":332},"Meta Muse 能在關閉應用後繼續執行嗎？","Meta 表示，Muse 可以繼續部分目標和後臺任務，並在 Upcoming 中展示計劃任務。具體可用性仍可能受帳戶、平台和任務型別影響。",{"question":334,"answer":335},"是否應該一次開放所有工作權限？","不建議。先用一個可撤回的任務測試，只連線必要來源，把傳送、釋出、付款和修改關鍵記錄保留為人工稽核；確認結果和活動記錄符合預期後，再逐步擴大範圍。",{"id":337,"title":338,"seo_title":339,"seo_keywords":340,"slug":344,"summary":345,"cover_url":346,"cover_alt":312,"cover_width":20,"cover_height":21,"author":13,"category":313,"tags":347,"is_pinned":22,"is_featured":23,"published_at":348,"modified_at":315,"content":349,"faq":350},"1790035200001-best-meta-muse-alternatives","2026 年 7 個適合工作的 Meta Muse 替代方案","2026 年 7 個 Meta Muse 替代方案：工作流程與成果交付 | MuseWork",[341,342,343,307,18],"Meta Muse 替代方案","Meta Muse alternatives","AI 代理選擇","best-meta-muse-alternatives","比較 7 個 Meta Muse 替代方案，涵蓋深度研究、試算表、簡報、本機檔案、重複任務、權限控制與完整成果交付。","/images/best-meta-muse-alternatives.webp",[341,342,343],1790035199,"Meta Muse 是一款面向個人目標與日常服務的 AI 代理。尋找替代方案的人通常有更具體的需求：專案資料分散在多個來源、工作依賴本機檔案、團隊已使用固定協作平台，或是第一份成果完成後仍要繼續修改與追蹤。以下依照這些實際工作差異介紹七個可選產品。\n\n## 哪些情況值得考慮其他工具\n\nMeta Muse 以個人 AI 代理為核心，可以連接服務、處理檔案並追蹤日常目標，適合不少個人任務。不過，有些工作從一開始就需要另一種工作環境。\n\n例如，每週營運回顧通常要讀取團隊專案資料，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機檔案；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設定。\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、可核對的試算表或可編輯簡報，並不是同一種任務。以下替代方案會圍繞這些實際差異展開：工作從哪裡開始、最後要交付什麼、重要操作如何確認，以及第一份成果之後是否還要繼續推進。\n## 以 Meta Muse 為基準的 7 個替代方案\n\n### 1. MuseWork\n\n適合需要從資料和分析走到可檢查成果，並繼續推進專案的職場工作者。MuseWork 著重理解工作目標、完成交付、吸收回饋並承接下一步。\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資料夾、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、可見步驟和資料夾範圍權限。\n\n### Meta Muse（參考基準）\n\n仍是個人事務委派的重要基準。若工作是行事曆、旅行、購物、提醒、電子郵件或跨日常服務行動，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。適合先完成範圍清楚的大型單次任務，再依實際結果決定是否用於長期流程。\n\n### 5. Gemini for Workspace\n\n適合電子郵件、文件、表格、會議和檔案主要集中在 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、檔案製作與可重複使用流程的使用者。Genspark 官方將 Super Agent 描述為可從一個指令開始執行多步驟工作，並支援即時瀏覽、程式執行、大型檔案與可儲存的 Skills。\n\n### 7. OpenClaw\n\n適合希望自行部署、配置和維護AI 代理的技術使用者。它帶來更多控制，也把安裝、安全、維護和可靠性責任交給使用者。\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，加上檔案、筆記、資料或授權的工作上下文 | 研究報告、試算表分析、可編輯 PPT、視覺素材、計劃與後續行動 | 是否希望同一專案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 | 文件、表格、簡報、報告、Sites 與受支援操作 | Project 來源、模板、計劃任務、方案與管理員設定 |\n| Claude Cowork | 目標，加上指定資料夾、桌面工具、瀏覽器或聯結器 | 可稽核的檔案處理與知識工作成果 | 資料夾權限模式、執行過程、計劃任務與組織設定 |\n| Meta Muse | 個人目標、上傳檔案、連線服務或網頁任務 | 外部操作、提醒、研究、檔案成果與持續目標 | 聯結器範圍、預設核准、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、匯出、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、文件、試算表與會議 | Google 生態內的內容和協作成果 | Workspace 版本、管理員設定與跨生態需求 |\n| Genspark | 一體化雲端工作空間中的任務 | 研究、檔案、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AI 代理環境 | 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## 依工作需求選擇\n\n如果任務主要發生在 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求與複雜工作，並把脈絡持續推進到成果與下一步時，可以重點評估 MuseWork；廣泛的專案與團隊環境可考慮 ChatGPT Work；指定本機檔案與桌面工作可考慮 Claude Cowork。\n\n> **[在 MuseWork 中運行這套工作流](/zh-TW/chat?scene=meta-muse-alternatives-growth-brief&article_slug=best-meta-muse-alternatives&locale=zh-TW&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：一項任務能否跨格式完成\n\n與其分別測試幾個孤立 Prompt，不如完成一項連續任務：用[MuseWork 深度研究](/zh-TW/features/deep-research)建立有依據的報告，在試算表中整理關鍵資料，再把結論製作成可編輯的[MuseWork 簡報工具](/zh-TW/features/ai-slides)，並補齊需要的[MuseWork 視覺工具](/zh-TW/features/ai-image-generator)。這樣更容易看出產品能否在整段工作中保留相同的受眾、證據、假設與回饋。\n\n## 第一份成果之後，工作如何繼續\n\n工作很少在檔案產出時結束。報告會帶來簡報和決策，決策又會產生負責人、後續追蹤與下一輪資料。MuseWork 把完成任務、真實脈絡與持續協作放在同一條鏈路中。它也能處理個人生活需求，而在需要跨資料、分析、成果、審閱與後續推進的複雜任務中，這項差異會更明顯。\n\n## 常見問題\n\n### 哪個 Meta Muse 替代方案最適合工作？\n\n要看任務發生在哪裡，以及什麼才算完成。可以用同一份資料、限制與交付要求測試候選產品，再比較實際結果。\n\n## 從一項工作開始\n\n先選一項可以撤回、完成條件清楚的真實工作，以最小權限測試，再決定是否擴大使用。\n\n> **[交給 MuseWork 一項工作](/zh-TW/chat?scene=meta-muse-alternatives-final&article_slug=best-meta-muse-alternatives&locale=zh-TW&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檔案整理成結構化報告、試算表分析、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、稽核方式和專案是否需要繼續。\n\n### 哪個產品更適合重複工作？\n\n重點檢視專案上下文、模板、計劃任務、連線來源和稽核流程。支援後臺執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檔案？\n\nClaude Cowork 公開說明了指定資料夾和不同訪問模式；OpenClaw 適合願意自行執行系統的技術使用者；MuseWork Desktop 也可以使用經授權的本地上下文。選擇前應核對作業系統、權限範圍和輸出格式。\n\n## 延伸閱讀\n\n- [What Is Meta Muse?](/zh-TW/blog/what-is-meta-muse)\n- [Meta Muse for Work](/zh-TW/blog/meta-muse-for-work)\n- [Three-way comparison](/zh-TW/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/)與[Muse 發布公告](https://about.fb.com/news/2026/09/introducing-muse-personal-ai-agent/)。\n- Meta 說明中心：[Muse 入門指南](https://www.meta.com/help/artificial-intelligence/1331373868832401/)、[在 Muse 中使用成果檔案](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 的指示與核准機制](https://www.meta.com/help/artificial-intelligence/1385290430137537/)。\n- OpenAI：[ChatGPT Work 產品頁](https://openai.com/chatgpt-work/)與[ChatGPT Work 和 Codex 說明文件](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)與[Claude 工作情境指南](https://www.anthropic.com/learn/claude-for-work)。\n- MuseWork：[官方網站](https://museai.im/en-US/home)與[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",[351],{"question":352,"answer":353},"哪個 Meta Muse 替代方案最適合工作？","要看任務發生在哪裡，以及什麼才算完成。可以用同一份資料、限制與交付要求測試候選產品，再比較實際結果。",{"id":355,"title":356,"seo_title":357,"seo_keywords":358,"slug":363,"summary":364,"cover_url":365,"cover_alt":312,"cover_width":20,"cover_height":21,"author":13,"category":313,"tags":366,"is_pinned":22,"is_featured":23,"published_at":367,"modified_at":315,"content":368,"faq":369},"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",[359,360,361,362],"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 與 Claude Cowork 的檔案、連接應用、試算表、簡報、核准、排程與持續工作方式。","/images/meta-muse-vs-chatgpt-work-vs-claude-cowork.webp",[359,360,361],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。適合電子郵件整理、行程、購物、提醒、監測和需要核准的個人工作；官方也確認它可以建立和編輯多種成果檔案。\n- **ChatGPT Work:** 以專案、連接應用和完成專業交付為中心。它能夠研究和分析資訊，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:** 以指定資料夾、桌面工具和瀏覽器中的多步驟知識工作為中心。使用者提供目標並授權範圍，Claude 完成工作後交付審閱。\n\n## Meta Muse：從個人目標開始\n\n以個人目標和日常服務中的行動為中心。適合電子郵件整理、行程、購物、提醒、監測和需要核准的個人工作；官方也確認它可以建立和編輯多種成果檔案。\n\n## ChatGPT Work：廣泛的專案工作環境\n\n以專案、連接應用和完成專業交付為中心。它能夠研究和分析資訊，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：桌面檔案中的知識工作\n\n以指定資料夾、桌面工具和瀏覽器中的多步驟知識工作為中心。使用者提供目標並授權範圍，Claude 完成工作後交付審閱。\n\n## 檔案、上下文和核准方式有什麼不同\n\n| 問題 | Meta Muse | ChatGPT Work | Claude Cowork |\n|---|---|---|---|\n| 上下文從哪裡來 | 上傳檔案、網頁瀏覽和受支援聯結器 | 對話、Projects、上傳檔案、連接應用，以及受支援的桌面上下文 | 指定資料夾、連線工具、瀏覽器和受支援的雲端來源 |\n| 可以產生什麼 | 文件、表格、PDF、圖片、程式碼、網頁應用和受支援服務中的操作 | 文件、表格、簡報、報告、Sites 和受支援的應用操作 | 文件、表格、簡報、檔案整理、研究成果和工具操作 |\n| 工作如何延續 | 後臺目標、提醒、計劃任務和個人上下文 | Projects、儲存的來源、複用模板，以及受支援的計劃或事件觸發任務 | 計劃任務、跨裝置繼續、資料夾、聯結器和重複流程 |\n| 使用者可以稽核什麼 | 任務詳情、核准提示、Activity log、Upcoming 和成果檔案 | 執行進度、澄清問題、重要操作核准、檔案和最終成果 | 計劃、可見步驟、使用的檔案與工具、資料夾權限和完成結果 |\n| 哪些條件會變化 | 地區、帳戶、平台、聯結器、操作和權限設定 | 方案、平台、工作區、管理員設定、應用和操作 | 方案、組織設定、平台、聯結器、資料夾模式和雲端或本地執行 |\n\n同樣稱為「試算表」、「排程任務」或「連接應用」，背後的工作方式可能很不一樣。選擇時更值得關注資料存放位置、授權方式、可檢查的步驟，以及修改意見能否延續到下一版。\n\n## 同一工作，三個不同起點\n\n假設任務是根據業績表、客戶回饋、路線圖變更和上次管理會議準備季度產品回顧。Meta Muse 的適合程度取決於相關來源是否能透過目前檔案、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 可以從已授權的專案資料夾和桌面工具開始。實際效果還取決於可連接的資料、權限範圍與具體任務，最好用同一份資料和交付要求進行測試。\n\n## 用同一份季度回顧理解三種工作方式\n\n### 使用 Meta Muse\n\n先說明季度回顧的目標，上傳相關檔案，並連線當前帳戶支援的資料來源。Muse 可以研究、處理文件和表格並建立成果。開始前應確認工作帳戶和必要來源是否可用，設定好核准偏好，並在任務執行過程中檢視 Activity log。\n\n### 使用 ChatGPT Work\n\n可以從一個已有 Project 開始，其中儲存上一期回顧、指標口徑、原始檔和固定要求。Work 可以從受支援的應用收集資訊、分析表格，並生成報告或簡報。複用模板適合保持週報、經營回顧或財務模型的格式一致；實際操作仍受方案和管理員設定影響。\n\n### 使用 Claude Cowork\n\n可以選擇包含資料匯出、現有 PPT 與會議記錄的本地資料夾，再授權研究所需的瀏覽器或連線工具。Cowork 會顯示執行步驟，並交付文件、表格或簡報供稽核。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這些設定方式決定任務從哪裡開始、需要開放哪些權限，以及使用者能夠檢查哪些過程。\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工作者：它理解目標和邊界，完成研究、分析與製作，交付可檢查結果，並讓專案背景、回饋與工作標準繼續作用於下一步。重點不只是建立一份檔案，而是讓整段工作繼續向前推進。\n\n> **[製作我的季度回顧](/zh-TW/chat?scene=meta-muse-comparison-quarterly-review&article_slug=meta-muse-vs-chatgpt-work-vs-claude-cowork&locale=zh-TW&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：**核實市場與競爭產品的變化，保留來源，並區分已確認事實與假設。\n- **試算表處理：**整合績效資料、計算變化、比較不同群組，並標示異常值或缺少的資訊。\n- **簡報製作：**把結論整理成可編輯的管理層簡報，圍繞需要做出的決策安排敘事。\n- **視覺製作：**補齊符合受眾與任務需求的圖表、概念圖或行銷視覺方向。\n- **後續推進：**把審閱意見帶入修改後的簡報，再將確認的決策整理成負責人與下一步行動。\n\n可以進一步查看 [MuseWork 深度研究](/zh-TW/features/deep-research)、[MuseWork Slides](/zh-TW/features/ai-slides)、[從研究資料製作簡報](/zh-TW/usecase/research-to-presentation)和[MuseWork 圖片生成器](/zh-TW/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任務：Meta Muse 圍繞這類體驗設計；如果生活需求還會延伸到規劃、資料整理或內容製作，也可以評估 MuseWork。\n- 廣泛的專案與連接應用：ChatGPT Work。\n- 指定本機檔案與桌面工具：Claude Cowork。\n- 同一工作夥伴持續完成、審閱並承接下一步：MuseWork。\n\n## 常見問題\n\n### 三款產品都能建立檔案嗎？\n\n官方資料顯示三者都能建立或處理多種檔案與成果；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進行的專業工作？\n\n應比較專案上下文、排程或背景執行、連接來源、審閱方式與指示重用，而不只看一次示範。\n\n> **[交給 MuseWork 一項真實工作](/zh-TW/chat?scene=meta-muse-comparison-final&article_slug=meta-muse-vs-chatgpt-work-vs-claude-cowork&locale=zh-TW&cta_position=final&cta_copy_id=final_real_task&cta_destination=chat&task_scene=meta-muse-comparison-final)**\n\n### 哪個產品更方便檢視執行過程？\n\nMeta Muse 提供任務詳情、核准提示、Activity log 與 Upcoming；ChatGPT Work 允許使用者檢視進度、回答問題、調整方向並批准重要操作；Claude Cowork 會顯示使用的檔案、工具和步驟，並將本地訪問限制在使用者選擇的資料夾。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 支援持續目標、提醒和計劃任務；ChatGPT Work 在受支援條件下可以按時間或事件觸發；Claude Cowork 支援重複計劃和跨裝置繼續。選擇前應確認任務是否依賴本地電腦、連接應用、管理員設定或特定方案。\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 可以處理表格檔案，並在受支援條件下編輯 Google Sheets；Claude Cowork 可以在授權資料夾或連線工具中處理表格。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-TW/blog/what-is-meta-muse)\n- [Meta Muse for Work](/zh-TW/blog/meta-muse-for-work)\n- [Meta Muse alternatives](/zh-TW/blog/best-meta-muse-alternatives)\n- [MuseWork 與 Meta Muse 比較](/zh-TW/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/)與[Muse 發布公告](https://about.fb.com/news/2026/09/introducing-muse-personal-ai-agent/)。\n- Meta 說明中心：[Muse 入門指南](https://www.meta.com/help/artificial-intelligence/1331373868832401/)、[在 Muse 中使用成果檔案](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 的指示與核准機制](https://www.meta.com/help/artificial-intelligence/1385290430137537/)。\n- OpenAI：[ChatGPT Work 產品頁](https://openai.com/chatgpt-work/)與[ChatGPT Work 和 Codex 說明文件](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)與[Claude 工作情境指南](https://www.anthropic.com/learn/claude-for-work)。\n- MuseWork：[官方網站](https://museai.im/en-US/home)與[桌面版](https://museai.im/desktop)。\n",[370,373,376,379,382],{"question":371,"answer":372},"三款產品都能建立檔案嗎？","官方資料顯示三者都能建立或處理多種檔案與成果；具體格式和編輯流程因產品、方案與平台而異。",{"question":374,"answer":375},"哪款產品最適合重複進行的專業工作？","應比較專案上下文、排程或背景執行、連接來源、審閱方式與指示重用，而不只看一次示範。",{"question":377,"answer":378},"哪個產品更方便檢視執行過程？","Meta Muse 提供任務詳情、核准提示、Activity log 與 Upcoming；ChatGPT Work 允許使用者檢視進度、回答問題、調整方向並批准重要操作；Claude Cowork 會顯示使用的檔案、工具和步驟，並將本地訪問限制在使用者選擇的資料夾。實際差異仍取決於具體任務和當前方案。",{"question":380,"answer":381},"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 支援持續目標、提醒和計劃任務；ChatGPT Work 在受支援條件下可以按時間或事件觸發；Claude Cowork 支援重複計劃和跨裝置繼續。選擇前應確認任務是否依賴本地電腦、連接應用、管理員設定或特定方案。",{"question":383,"answer":384},"哪個產品更適合表格？","Meta Muse 可以建立和編輯表格成果；ChatGPT Work 可以處理表格檔案，並在受支援條件下編輯 Google Sheets；Claude Cowork 可以在授權資料夾或連線工具中處理表格。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":386,"title":387,"seo_title":388,"og_title":389,"seo_keywords":390,"slug":397,"summary":398,"cover_url":399,"cover_alt":400,"cover_width":401,"cover_height":402,"author":13,"category":236,"tags":403,"is_pinned":22,"is_featured":23,"published_at":404,"modified_at":404,"faq":405,"content":415},"1789862400000-jev-ai","Jev 是什麼？這個不聊天的 AI，為什麼突然爆紅？","Jev 是什麼？不聊天、只做判斷的 System One 模型 | MuseWork","Jev 是什麼？不聊天、只做判斷的 System One 模型",[391,392,393,394,395,396],"Jev","Jev AI","TypeSafe AI","System One Model","Jev vs ChatGPT","Jev use cases","what-is-jev-ai","Jev 不寫文章也不聊天，而是快速回傳選擇、評分與機率。一次看懂 TypeSafe AI 的新模型能做什麼、不能做什麼，以及「快 200 倍」該怎麼解讀。","/images/jev-musework-final-cover.webp","MuseWork 編輯封面，介紹用於型別化決策的 System One 模型 Jev。",1136,640,[391,393,394],1789862400,[406,409,412],{"question":407,"answer":408},"Jev 可以取代 ChatGPT 嗎？","不能。Jev 負責在限定範圍內做判斷，聊天型語言模型則生成說明與內容；兩者更可能互相配合。",{"question":410,"answer":411},"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":413,"answer":414},"任何人都可以使用 Jev 嗎？","Jev 目前主要透過 API 面向開發者與軟體團隊，並仍處於 early access。","最近 Jev 成為 AI 圈的熱門話題。「最高快 200 倍」、「成本低 400 倍」，甚至「不會產生幻覺」——這些說法很吸睛，但也容易讓人誤以為它是下一個 ChatGPT。\n\n其實，Jev 做的是另一件事：\n\n> **它不負責寫答案，而是在預先限定的範圍內快速做判斷。**\n\n如果你不想看完新聞後又從空白對話開始，可以直接帶著 Jev 評估任務進入 MuseWork；如果想先了解它如何查找資料並產出報告，也可以先查看 Deep Research。\n\n**[帶著這項任務進入 MuseWork](https://museai.im/zh-TW/chat?scene=blog-jev-deep-research)** · [了解 Muse 深度研究](https://museai.im/zh-TW/features/deep-research?utm_source=blog&utm_medium=organic&utm_campaign=jev_explainer&utm_content=top_research)\n\nTypeSafe AI 在 2026 年 9 月 15 日推出 Jev，稱它為第一個公開的 System One Model。截至 9 月 20 日，產品仍在 early access 階段。\n\n## 用客服訊息理解 Jev\n\n假設顧客寫道：「我的信用卡被扣款兩次，請盡快處理。」\n\n聊天模型可能回覆一段說明；Jev 則更像分診台，直接回傳：\n\n- 負責部門：帳務\n- 緊急程度：高\n- 顧客情緒：不滿\n- 是否需要人工覆核：82%\n\n選項由系統事先定義，程式可以直接使用結果。TypeSafe 把回答分為選擇、評分和是非機率三種形式。普通讀者只要記住：**Jev 適合邊界清楚的判斷題，不適合開放式創作題。**\n\n## Jev 是更快的 ChatGPT 嗎？\n\n不是。兩者分工不同。\n\n- 寫信、寫報告、解釋問題：生成式大型語言模型較合適。\n- 將工單分到固定部門、判斷風險或優先級：Jev 這類判斷模型較合適。\n- 從研究、製作到交付完成一項工作：仍需要完整的 AI 工作產品或 Agent。\n\n大型語言模型像會閱讀、思考和寫作的同事；Jev 更像反應很快的調度員，只負責判斷下一步走哪條既定路線。\n\n## Jev 可以用在哪裡？\n\n- 客服工單分流\n- 內容審核與風險評分\n- 任務優先級判斷\n- 選擇該由快速模型、推理模型或人工處理\n- 檢查另一個 AI 的輸出是否需要覆核\n\n這些小判斷在軟體裡可能每天發生數百萬次。每次都呼叫大型推理模型，延遲和成本會快速累積。這正是 Jev 受到關注的原因。\n\n## 它不能做什麼？\n\nJev 不會寫文章、程式碼或完整解釋，也不是能獨立完成複雜工作的 Agent。官方文件指出，目前版本在精確計數、數學、日期比較及多層推理上仍有明顯限制；目前主要處理文字，其他語言也應使用自己的資料測試。\n\n最重要的是：**格式正確，不代表判斷正確。**\n\n若選項只有業務、客服和帳務，Jev 不會憑空新增法務，但仍可能選錯部門。因此，高風險操作仍需要規則、備援流程與人工確認。\n\n## 「快 200 倍、便宜 400 倍」是真的嗎？\n\nTypeSafe 公布的測試顯示，Jev 的端到端回應約為 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，輸出不另計費。\n\n但這些是廠商自己的、針對判斷型任務的測試，不代表 Jev 做任何事情都比所有大型模型快 200 倍。只回傳一個選項，本來就比撰寫完整答案更窄。\n\n比較準確的結論是：**Jev 在答案範圍明確的判斷任務上展現了速度和成本潛力，實際效果仍要用自己的資料驗證。**\n\n## 「不會幻覺」不是「永遠正確」\n\n這裡的「不會幻覺」，主要是指輸出不會跑出預設格式之外。要求它從 A、B、C 中選擇，它不會突然創造 D；但它仍可能在 A、B、C 中選錯。\n\n類型安全解決的是介面問題，不是所有事實與判斷問題。\n\n## 為什麼普通使用者也值得關注？\n\n多數人不會直接呼叫 Jev。它更可能藏在客服、工作自動化或 AI Agent 背後。\n\n它提出的真正問題是：未來是否還需要一個大型模型包辦每一步？也許生成模型負責研究與創作，判斷模型負責分流和評分，程式負責精確規則，人類負責重要核准。\n\nJev 不一定會成為每天打開的聊天工具，卻可能成為許多 AI 產品裡看不見的一塊元件。\n\n## 現在該怎麼評估 Jev？\n\n先從頻繁、可逆、答案範圍明確的任務開始，並確認：\n\n1. 在真實資料上是否夠準確；\n2. 機率能否區分確定與不確定案例；\n3. 判斷錯誤時如何回退或交給人工；\n4. 省下的速度與成本是否值得整合與維護。\n\n## 把 Jev 新聞整理成團隊可用的簡報\n\n你可以把這段任務交給 [Muse 深度研究](https://museai.im/zh-TW/features/deep-research)：\n\n> 使用官方資料與可靠第三方來源研究 TypeSafe AI 的 Jev，分開整理已驗證事實與廠商主張，說明適用情境、限制與風險，最後依照我們的業務輸出一頁決策簡報和小規模測試清單。\n\n**[帶著這項任務進入 MuseWork](https://museai.im/zh-TW/chat?scene=blog-jev-deep-research)** · [了解 Muse 深度研究](https://museai.im/zh-TW/features/deep-research?utm_source=blog&utm_medium=organic&utm_campaign=jev_explainer&utm_content=bottom_research)\n\n## 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 報導](https://www.heise.de/en/news/AI-model-Jev-to-make-machines-decide-faster-11457071.html)\n\n*更新於 2026 年 9 月 20 日。Jev 仍處早期階段，狀態、價格與公開數據可能變動。*\n",{"id":417,"title":418,"seo_title":418,"seo_keywords":419,"slug":427,"summary":428,"cover_url":429,"author":13,"category":236,"tags":430,"is_pinned":23,"is_featured":23,"published_at":432,"modified_at":404,"faq":433,"content":452},"1789036800000-meta-muse","Meta Muse 是什麼？功能、價格、隱私與開放地區",[420,421,422,423,424,425,426],"Meta Muse 是什麼","Meta Muse AI 代理","Meta Muse 價格","Meta Muse App","Meta Muse 隱私","Meta Muse 怎麼用","Meta Muse MuseWork 差別","what-is-meta-muse","Meta Muse 是什麼？一次看懂這款 Meta AI 代理的功能、價格資訊、隱私設定、開放地區，以及它和 MuseWork 的差別。","/images/what-is-meta-muse-v2.webp",[88,431],"AI 代理",1788969600,[434,437,440,443,446,449],{"question":435,"answer":436},"Meta Muse 免費嗎？","Meta 表示，多數需求可免費使用，更多用量則提供訂閱。媒體報導首發月費為 20 美元和 100 美元，但 Meta 尚未公布完整公開價目表，實際條款應以官方產品內資訊為準。",{"question":438,"answer":439},"Meta Muse 在台灣可以用嗎？","Meta 已確認在美國逐步推出，但沒有公布逐國開放時間表。截至本次查核，台灣尚無已確認的全面開放日期。",{"question":441,"answer":442},"Meta Muse 可以寄信或購物嗎？","Meta 表示，在所需服務和權限可用時可以。依照 Meta 描述的預設設定，遇到寄信或付款等難以撤銷的操作時，Muse 會先停下來確認。",{"question":444,"answer":445},"Meta Muse 看得到密碼或付款資訊嗎？","Meta 表示，主要代理不會直接看到真實憑證；資料會分開儲存，並在已授權操作中使用。這是架構上的保護，並不代表能排除所有安全風險。",{"question":447,"answer":448},"Meta 會用 Muse 的活動訓練模型嗎？","Meta 表示，清理後的互動軌跡預設可能用於模型訓練，使用者可以在 Muse 設定中退出。",{"question":450,"answer":451},"Meta Muse 和 MuseWork 有關係嗎？","沒有。兩者由不同公司、不同團隊推出；MuseWork 與 Meta 沒有隸屬關係，也未獲 Meta 背書或贊助。","Meta Muse 是 Meta 在 2026 年 9 月 8 日公布的個人 AI 代理。你交代一個目標，在取得必要權限後，它可以操作瀏覽器和已連接的服務，繼續把事情往下做，而不只告訴你下一步該怎麼做。\n\n不過，真正要不要用，通常取決於幾個更實際的問題：Meta Muse 能做什麼？是否免費？台灣能不能用？它會接觸到哪些資料？它和 MuseWork 又是不是同一個產品？\n\n先看重點：\n\n- Meta 表示，Muse 可以瀏覽網站、使用已連接的服務，並在 App 關閉後繼續部分任務。\n- 依照 Meta 描述的預設機制，遇到寄出電子郵件、完成購買等難以撤銷的操作時，Muse 會先停下來確認；實際行為仍可能因權限設定而異。\n- Meta 表示多數需求可以免費使用，更多用量可訂閱付費方案，但目前沒有完整的公開價目表。\n- 現行 Secure VM 會將憑證與權限控制和主要代理分開；但在營運、安全或客服需要時，並不能從技術上阻止 Meta 存取資料。\n- Meta 表示，互動「軌跡」預設可能用於模型訓練；使用者可以在 Muse 設定中選擇退出。\n- Meta Muse 和 MuseWork 分屬不同公司與團隊，彼此沒有關聯。\n\n目前可查到的資訊主要來自 Meta 的發布資料與技術說明，還不是長期、獨立的實際測試結果。以下提到的能力，除非另有說明，都應理解為 Meta 公開描述的產品行為。\n\n> **你其實是在找哪一個 Muse？** Meta Muse 主打跨消費服務處理日常任務；**MuseWork** 則用於專業工作。你可以帶著目標、簡報需求、筆記、研究資料或檔案開始，逐步完成可檢查、可修改的簡報、文件、試算表、圖片或程式成果。**[看看 MuseWork 能協助完成哪些工作](https://museai.im/zh-TW/home)**。兩個產品沒有隸屬或合作關係。\n\n## Meta Muse 是什麼？\n\nMeta Muse 是一款面向一般消費者的個人 AI 代理，由 Meta 的 Muse Spark 模型系列驅動。使用者可以透過 Muse App、網頁版或 WhatsApp 和它互動。它的設計目標不是只回答問題，而是規劃步驟、使用工具，並在授權範圍內代替使用者採取行動。\n\n每位使用者的 Muse 都會在 Meta 所稱的 Muse Secure VM 中運作，擁有獨立的瀏覽器、檔案系統、儲存空間與任務工具。Meta 表示，憑證和權限判斷會與主要代理的執行環境分開。\n\nMuse 和 Muse Spark 也不是同一項產品。Muse 是給消費者使用的 AI 代理，Muse Spark 則是背後的模型系列；模型評測或 API 價格，不等於 Muse App 的訂閱價格。\n\n## Meta Muse 能做什麼？\n\n### 操作網站\n\nMeta 表示，Muse 可以搜尋網路、瀏覽網站、填寫表單和完成交易。首波示例包含訂旅行、購物、賣車、協商帳單與寄送電子郵件。使用者可以查看它操作瀏覽器，必要時也能接手。\n\n這些示例說明了 Meta 希望 Muse 涵蓋的範圍，但還不能證明它在每個陌生網站或複雜流程中都能穩定完成任務。\n\n### 在授權後使用已連接的服務\n\n官方 App 商店說明提到電子郵件、行事曆、Instagram、Facebook、健康與健身資料，以及財務資訊。要連接哪些服務、開放哪些權限，由使用者決定。\n\n實際支援可能因服務、平台、地區和帳號而不同，仍應以產品內顯示的選項為準。\n\n### 持續處理較長的任務\n\nMeta 表示，Muse 可以同時管理多項任務，在 App 關閉後繼續部分工作，並在情況變化或需要使用者輸入時發出通知。Goals 檢視可追蹤較長期的目標；記憶檔案和活動紀錄則顯示它記住了什麼、做過什麼、接下來準備做什麼。\n\n如果任務重要，仍建議主動檢查記憶和活動紀錄，不要假設儲存的資訊一直正確或保持最新。\n\n### 在重要操作前停下來\n\n依照 Meta 描述的預設機制，Muse 會在寄出電子郵件、完成購買等難以撤銷的操作前停下來。獨立的 Sentinel 系統會評估連接器操作和對外請求，再依權限允許、拒絕或詢問使用者。\n\n首發時，Muse 可透過 Stripe Link 結帳。Meta 表示，Link 會建立一次性卡號，商家不會收到使用者平常使用的卡號。尚在規劃中的支援項目，不應視為現在已普遍可用。\n\n### 為任務建立工具\n\nMeta 表示，Muse 可以撰寫程式並建立任務需要的工具。公開資料尚未完整說明審查流程、權限和限制，因此較適合把它視為已公布的能力，而不是文件完整的開發平台。\n\n## Meta Muse 價格\n\nMeta 表示，Muse 對多數需求可免費使用，需要更多用量時可以訂閱。此次查核到的官方資料沒有提供完整公開的用量、計費條款或取消條件。\n\nTechCrunch 報導首發方案包含每月 **20 美元的 Power** 與每月 **100 美元的 Maximum**，並指出開始使用需要綁定付款卡。這些數字來自媒體報導，不是 Meta 公開價格頁上的已核實定價；訂閱前仍應以官方產品內顯示的金額和條款為準。\n\n## Meta Muse App 與開放地區\n\nMeta 提供 iOS、Android、`muse.ai` 網頁版和 WhatsApp 入口。官方 App 商店頁面將開發者標示為 **Meta Platforms, Inc.**。因為還有不少無關 App 也使用「Muse」這個名稱，下載前應先核對開發者。\n\n截至本次查核，Meta 明確公布的開放範圍仍是**美國逐步推出**。逐步推出不代表每個帳號或裝置都會立刻取得資格，Meta 也尚未公布逐國開放時間表。因此，台灣目前沒有已確認的全面開放日期。\n\nMeta 也表示未來會支援旗下 AI 眼鏡，但尚未公布確切日期。\n\n## Meta Muse 隱私：保護機制與取捨\n\n### 主要代理不會直接看到真實憑證\n\n在 Muse Secure VM 中，憑證和驗證 Token 會存放於隔離元件。Meta 表示，主要代理在執行已授權操作時取得的是替代憑證，而不是直接看到真實機密；Sentinel 則另外執行連接器與網路權限。\n\n這項設計能降低暴露風險，但不能完全消除風險。Meta 也承認提示詞注入仍是未解決的問題，Muse 仍可能犯錯。\n\n### 必要時，Meta 仍可能存取現行 Secure VM 資料\n\n首發版 Secure VM 並沒有在技術上讓 Meta 完全無法存取使用者資料。Meta 表示，員工存取會受到內部政策限制，但在支援、保護或營運服務需要時，目前架構仍允許存取。\n\nMeta 預計在 2026 年稍晚推出 Muse Confidential VM，並以使用者持有的金鑰防止 Meta 存取 VM 內容。在正式普遍開放前，它仍應視為未來功能。\n\n### 模型訓練採「可退出」機制\n\nMeta 表示，對話、工具呼叫及相關互動軌跡，預設可能在清理部分個人識別資訊後用於訓練未來模型。使用者可以在 Muse 設定中退出。\n\nMeta 也表示，對話和 VM 資料不會分享給廣告系統；但 Muse 在第三方網站代替使用者進行的活動，仍可能被該服務視為使用者本人的行為。\n\n在連接敏感的個人或工作帳號前，最好同時檢查模型訓練設定和該服務取得的權限。\n\n### 想直接用 MuseWork 開始工作？\n\n如果你已經有明確目標或檔案，希望直接推進成可檢查的成果，**[登入 MuseWork，開啟工作空間](https://museai.im/zh-TW/login?returnTo=%2Fchat)**。\n\n## Meta Muse 和 MuseWork 有什麼不同？\n\n名稱相近，但兩者解決的問題不同：\n\n- **Meta Muse：**個人 AI 代理，目標是跨網站與已連接的消費服務處理日常任務。\n- **MuseWork：**AI 工作夥伴，協助你把目標和素材推進成可檢查、可修改的專業成果。\n\n如果你需要的是跨個人服務代辦事情，Meta Muse 會是較相關的評估對象。如果你手上有一份需求、筆記、研究資料、PDF 或專案檔案，希望整理成簡報、文件、試算表、圖片或程式成果，可以直接 **[從 MuseWork 開始](https://museai.im/zh-TW/home)**。\n\nMuseWork 與 Meta Muse 分屬不同公司與團隊，沒有公司隸屬、共同產品團隊、背書或贊助關係。需要更完整的選擇依據，可閱讀 **[Meta Muse 與 MuseWork 比較](https://museai.im/zh-TW/compare/musework-vs-meta-muse)**。\n\n## 常見問題\n\n### Meta Muse 免費嗎？\n\nMeta 表示，多數需求可免費使用，更多用量則提供訂閱。媒體報導首發月費為 20 美元和 100 美元，但 Meta 尚未公布完整公開價目表，實際條款應以官方產品內資訊為準。\n\n### Meta Muse 在台灣可以用嗎？\n\nMeta 已確認在美國逐步推出，但沒有公布逐國開放時間表。截至本次查核，台灣尚無已確認的全面開放日期。\n\n### Meta Muse 可以寄信或購物嗎？\n\nMeta 表示，在所需服務和權限可用時可以。依照 Meta 描述的預設設定，遇到寄信或付款等難以撤銷的操作時，Muse 會先停下來確認。\n\n### Meta Muse 看得到密碼或付款資訊嗎？\n\nMeta 表示，主要代理不會直接看到真實憑證；資料會分開儲存，並在已授權操作中使用。這是架構上的保護，並不代表能排除所有安全風險。\n\n### Meta 會用 Muse 的活動訓練模型嗎？\n\nMeta 表示，清理後的互動軌跡預設可能用於模型訓練，使用者可以在 Muse 設定中退出。\n\n### Meta Muse 和 MuseWork 有關係嗎？\n\n沒有。兩者由不同公司、不同團隊推出；MuseWork 與 Meta 沒有隸屬關係，也未獲 Meta 背書或贊助。\n\n## 總結\n\nMeta Muse 值得關注，因為它把 AI 助手從「告訴我怎麼做」往「幫我把事情做下去」推進。瀏覽器、記憶、背景執行和連接服務，讓這個方向變得具體。真正的考驗，是它能否穩定提供便利，同時讓權限與核准流程保持清楚。\n\n如果要試用，建議先給有限權限，從可撤銷的任務開始，再檢查活動紀錄與設定。目前完整價格、連接服務範圍、國際開放進度，以及長期穩定性的獨立證據仍有限。\n\n如果你下一個要完成的是工作任務，而不是個人代辦，不必被相近的名稱繞遠路：**[把目標或檔案交給 MuseWork](https://museai.im/zh-TW/home)**，從一份可以檢查、修改的成果開始。\n\n## 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":454,"title":455,"slug":456,"summary":457,"cover_url":458,"author":459,"category":14,"tags":460,"is_pinned":22,"is_featured":23,"published_at":461,"content":462},"17882451495516e68e572","為什麼 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，例如管理行事曆與電子郵件、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「雇用」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協作，就像與同一個人共事一樣。\n\n最困難的問題，是如何整理長期脈絡，又不讓模型承受過多資訊。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、平行執行、專案組織能力，以及對多項任務的清楚掌控。使用 AI 管理行事曆、電子郵件或日常溝通的人，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協作都非常重要，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協作。僅憑刻意塑造的人格，並不能帶來真正的協作感。對我們而言，最有意義的「人情味」，來自記住重要資訊、理解一個人的工作方式、尊重其界線，並在長期協作中變得愈來愈有默契。\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，同時將記憶與自然協作融入整體體驗。\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":464,"title":465,"slug":466,"summary":467,"cover_url":468,"author":459,"category":14,"tags":469,"is_pinned":22,"is_featured":23,"published_at":470,"content":471},"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什麼？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，愈來愈多 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、呼叫工具、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、補充脈絡、等待結果，再手動檢查、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真正成為長期合作者時，人類和AI最自然的合作方式是什麼？ **\n\n這正是 MuseWork 正在探索的內容。\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組新的Agent 操作。最自然的協作方式實際上已經存在——人類如何遠距工作：\n\n> **它應該感覺像是一個您從未見過的真正的遠程助手。 **\n\n當您有遠端同事、助理或合作夥伴時，您首先不會想到：\n\n- 我應該開始新的聊天嗎？\n- 我應該建立一個新任務嗎？\n- 這個上下文屬於哪個項目？\n- 我需要重新解釋一下背景嗎？\n- 我應該在哪裡歸檔這份交付成果？\n\n你只需像一個人一樣與他們交談：\n\n- 讓我們繼續推動這項進程。\n- 上一個版本不正確 - 讓我們嘗試不同的方向。\n- 你能把所有相關資料收集起來嗎？\n- 這很難透過文字解釋——讓我們直接通話。\n\n**這正是 MuseWork 設計的起點。**\n\n在過去的二十年裡，即時訊息、電子郵件、視訊通話和協作文件教會了用戶如何與他人遠端協作：有事情發生時發送訊息、來回討論複雜的主題、在文字無法解決問題時直接通話，而對方則可以理解上下文、組織材料並推動事情向前發展。\n\n**MuseWork 不應要求使用者學習新的AI工作流程。 **\n\n它不應該要求使用者手動建立聊天、任務或專案只是為了適應系統的結構。上下文管理、任務分割和文件歸檔——這些應該由助手處理的工作——不應該成為用戶的負擔。\n\n很多Agent產品中的“新任務”，很多AI產品中的“新聊天”，本質上都是管理開銷。它們似乎可以幫助使用者組織他們的工作，但通常只是將系統無法自動理解的內容轉移給使用者。\n\n如果你真的有一個很棒的助手，專案不應該主要由使用者創建——它們應該由助手主動組織。\n\n它會辨識哪些對話、檔案、交付成果和決策屬於同一個專案，並依照真實的工作脈絡定期整理資料庫；它會保留版本、累積脈絡、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自己的方式就是最好的互動模式。 **\n\n您不需要編寫完美的提示、設計任務結構或管理上下文視窗。您只需要說出您的想法即可，就像與真正的人類助理說話一樣。\n\n- 有事情發生時就說出來。\n- 當簡訊不夠時直接通話。\n- 會議結束後，MuseWork 寫下筆記。\n- 一旦您確認，MuseWork 就開始工作。\n\n**這是MuseWork正在探索的方向：**\n不是教導使用者如何命令代理，而是教導AI如何像遠端助理一樣協作。\n\nMuseWork 的目標不是讓任務執行更複雜，而是讓協作更自然。\n\n**一起成就卓越工作。**\n\n---\n",{"id":473,"title":474,"slug":475,"summary":476,"cover_url":477,"author":459,"category":478,"tags":479,"is_pinned":22,"is_featured":23,"published_at":480,"content":481},"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管道協調，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、電子郵件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：專案背景、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",23,1,24,1792589010444]