Claude 现在的 ARR 增速是每天增加 3.235 亿美元，已经在营收上超过了 ChatGPT。Ruben Hassid 几个月来一直在劝所有人从 ChatGPT 切换到 Claude，现在终于发生了一—因为 Cowork。

Cowork 是关于怎么配置你的文件夹的。因为每次在 Cowork 里开新任务，都是这样的流程：读文件夹，然后开始工作。文件夹怎么建，就是这套系统的核心。

三个文件夹的结构

根文件夹叫 Claude Cowork，里面三个子文件夹：

ABOUT ME——放 Cowork 会自动读取的文件。 OUTPUTS——Cowork 的输出自动存在这里。 TEMPLATES——你最好的工作样本，Claude 可以复用结构。

ABOUT ME 里的三个核心文件

第一个是 about-me.md。这是 Cowork 每次启动时第一个读的文件，用来让 Claude 知道你是谁、你怎么思考、你希望它怎么为你写。Ruben 踩过的坑：之前写了一版超长超复杂的，结果吃掉了 22000 token 的上下文窗口——Claude 在回答任何问题之前都得先把这些全部读一遍。所以现在他的版本精简到了 2000 词以内，方法是提取模式、扔掉原始对话记录。信息量几乎一样，但噪音少了 10 倍。

如果已经有一版，可以直接让 Cowork 帮你精简：用 AskUserQuestion 问你怎么删减，直到整份文档变成精华。如果没有，从零开始的话，让 Cowork 用 20 个问题做访谈，然后编译成不超过 2000 token 的 about-me.md。问题覆盖：你是谁（角色、工作、受众）、你怎么工作（工具、流程、审查方式）、什么是好工作（标准、案例）、你讨厌什么（行业陋习、AI 错在哪里）、你的规则（硬线、不可商量的事）、你的观点（行业里别人会反驳你的看法）。

第二个是 anti-ai-writing-style.md。这个文件说的是你讨厌的 AI 写作模式——哪些词让你 CRinge（delve、harness、tapestry 这类）、哪些句式让你受不了（"this isn't X, this is Y" 的 reframe 模式）、段落超过 3 句就不读。没有这个文件，Claude 写出来的东西听起来像 Claude。有了这个文件，它写出来的东西听起来像你——而且还避开了你讨厌的那些部分。

第三个是 my-company.md。你的目标、你的策略、你最近在专注什么、你在对什么说不。Ruben 的有每个平台的受众目标（100 万 Substack 订阅、100 万 LinkedIn 粉丝）、咨询业务线（工作坊、全面部署、AI sprint、fractional chief of AI），还有一个"我在对什么说不"的分区。这个文件每个季度更新一次就行。Cowork 不需要知道你周二的 deadline，它需要知道你的北极星。

Global Instructions：让 Cowork 知道什么时候读什么

Global Instructions 是一个持久 prompt，Cowork 在每个任务之前都会读。在 Settings → Cowork → Edit Global Instructions 里设置。

核心逻辑是：ABOUT ME 里的三个文件每次任务前都读，OUTPUTS 和 TEMPLATES 只有你明确指定时才读，所有交付物保存到 OUTPUTS/[项目名]/ 下，如果 brief 不清楚就用 AskUserQuestion 提问，不要用废话填补空白，不要过度解释，直接交付。

这个设置的关键：三个文件加起来控制在 6000 token 以内，Cowork 会完整读所有内容。每个 session 都从零开始了解你是谁，不用重新解释任何事。如果文件太大，Cowork 开始 summarising 而不是 carefully reading，上下文质量就下降了。

Wispr Flow：说话比打字快 4 倍

Cowork 的瓶颈不是技术，是你打字的速度。你每分钟能打 60 个词，但说话可以说 150 个。Wispr Flow 是一个语音输入工具，按住一个键说话，文字就出现在任何光标位置——包括 Cowork 的输入框里。免费额度每周 2000 词，够测试用。

实际工作流：不用打字说"我需要一条 LinkedIn 帖子"，而是直接开始说："我最近发现了……我想多讲讲……但首先我需要确认……所以也许我们应该从……开始……最后用……做结尾"。Wispr Flow 把你说的转成文字，Claude 读取，然后你点选项或者继续用语音补充具体指令。语音反馈比打字反馈更丰富——因为你是个话多的人，自然会说更多上下文。

Token 节省的四个技巧

第一个：消息 30 比消息 1 贵 31 倍。Cowork 不按消息计数，按 token 计数——每次发消息，Claude 都会把整个对话历史重新读一遍。20 条消息大概烧掉 105K token，30 条烧掉 232K。当 Cowork 出了问题，不要在同一条 thread 里继续发消息纠错，而是在更早的消息上点"Restart the conversation from here"，从那个点重新开始，token 消耗大幅降低。

第二个：长对话是 token furnace。有开发者追踪自己的用量，发现 98.5% 的 token 消耗在重新读历史，只有 1.5% 真正用在输出上。当 session 变长，让 Claude 总结所有内容，复制总结，开新 session，把总结作为第一条消息粘贴进去——保留上下文，扔掉膨胀的部分。

第三个：一次 prompt 里包含多个任务。三个独立 prompt = 三次完整上下文 reload；一个包含三个任务的 prompt = 一次 reload。"总结这篇文章、列出主要观点、再建议一个标题"比拆成三条消息省两倍 token。

第四个：简单任务用 Sonnet 或 Haiku。Grammar check、头脑风暴、格式化、快速回答这些用 Sonnet，深度工作和需要 Opus 的任务分开跑，这一项能帮你把深度工作的预算空出来 30-70%。