实测阿里版Claude Cowork：跑通Clawdbot五大热门任务，桌面AI代理能力盘点

最近在深度体验Mac Mini上的Clawdbot时，看到社区有人总结了排名前十的Clawdbot常见任务，主要包括邮件处理、日历管理（日程提醒和会议安排）、控制Claude Code进行开发、每日简报等等。

仔细一想，这些任务桌面版的Claude Cowork是不是也能做？于是我又去收集了Claude Cowork在X上最火的几种玩法。我发现它同样可以控制Claude Code，也能解析WHOOP的健康数据进行健身追踪，文档管理更是它的舒适区——有人让它一次性分析320份播客文件，提取关键主题。

就我个人同时使用Claude Code、Cowork和Clawdbot的频率来说，我更想在这篇文章里验证一件事：Cowork在浏览器自动化方面，以及对macOS系统上其他工具的控制权限，究竟能做到什么程度？又因为官方的Claude Cowork只支持订阅且价格不菲，还不稳定，所以这次我选择和阿里新推出的Claude Cowork（QoderWork）一起，来完成这次挑战。

邮件处理的进阶挑战

先来试试看邮件处理。我认为，邮件处理不能只是简单地打开网页、读一遍未读邮件就完事。事实上，我希望Cowork能做得更多：它能识别哪些邮件里的附件需要下载到本地，以便后续分析；它能判断哪些邮件需要及时回复。比如我有个“野卡”服务被封了，需要在一周内兑换余额，否则会过期。

现在的AI服务续费提醒也很多。上个月测试工具时开通了自动续费，后来不常用，结果不知不觉被扣了50刀。这类服务到期和续费提醒，也应该被纳入邮件处理的范畴。

邮件整理和阅读只是最初级的需求。我需要的是，在确定邮件信息后，AI代理能跳转到对应的网页去执行更具体的任务。从目前测试来看，下载文件到本地，或者跳转到卡券页面帮我兑换余额，QoderWork都可以完成。

QoderWork右侧有一个任务监控面板。它在每完成一个阶段任务后，会进行进度回顾，这时会输出一大串指令日志再执行下一步。我个人希望在下个版本中，能把这类回顾信息折叠到一个单独的区块里，让主界面更清爽。

当然，基于邮件内容做日程管理也有现成的解法。QoderWork可以根据邮件中的关键信息（如截止日期、会议时间），生成标准的ICS日历文件，然后导入到苹果本地的日历或Google Calendar中。

至此，我们已经完成了邮件读取、分类、紧急事项处理、待办日程录入。这差不多覆盖了社区里最火的Clawdbot使用案例中的前两项。

探索Claude Code的新玩法：一键提升前端设计

接下来分享一个我最近学到的Claude Code新玩法：如何仅通过安装两个Skill，就让你的前端设计达到80分水准，甚至能搜索Figma上合适的模板来复刻交互效果。

需要用到的两个Skill分别是：

• ui-ux-pro-max-skill
• frontend-design

安装命令如下：

帮我在claude code上安装两个新skills，命令是
npx skills add https://github.com/nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill --skill ui-ux-pro-max
npx skills add https://github.com/anthropics/skills --skill frontend-design

好消息是，QoderWork确实可以调用Claude Code来生成网页。生成出的图片素材是QoderWork直接搞定的，不需要额外去找，做出的网页避开了常见的蓝紫配色，也能实现一些鼠标交互效果。

但是目前来说，直接用QoderWork去调用已配置好的Claude Code，偶尔会出现一些小bug。比如我本地明明已经配置好了Claude Code，但它有时会要求我再次登录验证。

我个人认为，Clawdbot强调远程使用Claude Code，而不是直接用自身进行代码开发，一个重要原因是Clawdbot消耗的token量很大。这个操作本质上让Claude Code成为了它的一个“子智能体”(sub-agent)，专门负责开发任务。

文件整理与分析：一次搞定健康追踪与知识管理

最后剩下一个大类：文件整理。我把它和文件内容分析（也就是健康追踪的场景）放在一起说。核心步骤无非是三步：整理文件、搜索文件、分析文件内容。

我尝试用一个综合案例来搞定：

🏆 帮我下载Tina Huang最近的10个视频到本地，下载的视频按照里面介绍的产品主题整理到对应文件夹。然后给每个视频生成带时间轴的文字记录Doc文件，最后给我设计一个合理的观看顺序。

QoderWork识别到我本地已经安装了yt-dlp（视频下载）的skill，于是它就开始“kukuku”地执行任务了。

完成后的文字总结和学习路线建议，都被分别存放在创建好的主题文件夹里。桌面Agent能与本地目录深度交互的优势，在这里体现得淋漓尽致。

总结与思考

这几天高频率地使用Clawdbot和QoderWork，让我更理解了为什么Clawdbot会突然爆火。我们内心都期待有这样一类Agent帮我们完成更多事情：

• 它不只限于写代码。
• 它能拥有我们部分账号的操作权限（在安全前提下）。
• 它就像我们一个真正意义上的数字替身。

但我觉得，其实不必过分纠结于工具本身。我身边很多朋友一直催我做各种Clawdbot的安装教程，有的买了Mac mini，有的装了云服务器，但装好后总觉得“不知道让它干什么”。

今天我用QoderWork挑战完成Clawdbot的典型任务，是想说明一个观点：我们早已接触的Claude Code和CoWork，依然蕴藏着巨大的潜力。不要给工具设限，先尝试用现有的、熟悉的东西去完成未知的挑战。

相信AI的潜力，也相信我们自己的探索能力。