内容:Claude Cowork桌面AI助手演示引热议,但隐私担忧未解。开源项目OpenWork迅速走红,提供可视化界面和权限审批机制,让AI操作透明可控。它支持技能扩展和团队模板,采用轻量架构,可本地或云端运行。
最近,Claude Cowork 的演示视频在 AI 圈子里彻底刷屏了。
那种 AI 直接接管桌面,像个熟练工一样帮我们点鼠标、写代码、跑流程的体验,确实让人印象深刻。
今天 Anthropic 刚官宣将这一功能下放到 Pro 用户,大家不再需要支付高昂的订阅费就能用上。
即便使用门槛降低了,但把桌面操作权限交给云端巨头,数据隐私依然是心头大患。
毕竟谁也不想让自己的本地文件,在完全"裸奔"的状态下被随意读取。
就在大家陷入纠结的时候,开源社区的技术爱好者出手了。
GitHub 上火速出现一个叫 OpenWork 的项目,摆明了就是冲着 Claude Cowork 来的。
它的目标非常直接:打造一个开源版、可扩展的"Claude Cowork"风格系统。
刚开源,便登上 Hacker News 热榜第一名,一夜之间斩获 800+ GitHub Star,还在持续暴涨当中。
之前我们玩类似的 AI Agent,大多得对着黑漆漆的命令行窗口(CLI)敲指令。
不仅看着累,而且很难知道 AI 在后台到底偷偷改了什么文件,那种"失控感"很强。
OpenWork 直接把这些复杂的后台逻辑,做成了一个清爽的原生桌面 App。
打开软件,它底层跑的是 OpenCode 引擎,但呈现给我们的,是一套完整的可视化工作流。
最让我们觉得舒服的,是它的可视化执行时间轴。
AI 正在计划什么、执行到了哪一步、修改了哪些文件,全部在界面上一列排开。
这种"看得见"的掌控感,瞬间就把 AI 从一个黑盒脚本,变成了我们可以信任的数字同事。
此外,它解决了一个我们最不敢用 Agent 的痛点:安全感。
在模拟人类操作时,它引入了类似"过关安检"一样的权限审批机制。
当 AI 想要读取敏感文件、执行系统命令或者联网时,界面上会直接弹窗请求许可。
我们可以选择"允许一次"、"永久允许"或者直接"拒绝"。
这种 Human-in-the-loop(人在回路)的设计,确保了最终的控制权始终握在我们手里。
除了基础功能,OpenWork 的扩展性也做得挺有意思。
它内置了一个技能管理器(Skills Manager),逻辑有点像 VS Code 的插件市场。
如果我们需要 AI 掌握某种特定的能力,不需要去改底层源码。
直接通过简单的指令,或者导入本地文件夹,就能给 AI 安装新的技能包。
对于团队协作来说,它还支持把验证好的工作流保存为模板,下次遇到类似任务,一键复用即可。
在技术实现上,它采用了 Tauri + Rust + Node.js 的架构,轻量且高效。
目前项目处于 v0.1.9 早期阶段,但已经提供了构建好的 macOS DMG 安装包,开箱即用。
如果你是开发者,想自己折腾一下源码,安装过程也不复杂。
只要本地环境配置好了 Node.js 和 Rust,几行命令就能跑起来:
# 安装依赖pnpm install# 启动桌面端pnpm dev
它支持两种运行模式:
可以直接在本地启动主机模式,把当前文件夹当做工作区。
也可以用客户端模式,连接到远程的 OpenCode 服务器,处理更繁重的云端任务。
OpenWork 的出现,其实代表了开源社区的一种态度。
面对巨头发布的新概念,我们不需要被动等待施舍,完全可以自己动手造一个更透明、更可控的替代品。
虽然目前它还在早期迭代中,但这种"速度与激情",值得我们持续关注。
GitHub 项目地址:https://github.com/different-ai/openwork
今天的分享到此结束,感谢大家抽空阅读,我们下期再见,Respect!
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