原本我是把所有的工作以及生活上的所有事情，包括我的學習記錄、出生時辰、戶籍地址，或者是一些雜七雜八的事情，全部都記錄在 Notion 上。開始寫電子報之後，我也習慣在 Notion 上更新文章。
早期的 Notion AI 其實僅僅只是堪用，我幾乎都沒有在用，最多就是問一下 AI ，某句話應該要怎麼表達，或者是查技術名詞，是不是有更簡單的解釋方式。
但是在 Notion 3.0 改版之後就完全不一樣了：
1. 在 Notion 上的 AI 可以閱讀指定資料庫的內容，直接修改文件裡的文字。
2. 還可以建立資料庫、建立模板，並撰寫或修改自動化的公式。
3. 它可以上網做研究，然後將研究的內容直接建立在知識庫裡面。
這真的是一個非常大的改變。因為一直到目前 2 月的當下，Google Workspace 雖然在側邊欄也有 AI 可以使用，可是對於修改 Google 文件或 Google 試算表的功能其實都還是很有限。相較之下，Notion AI 的產品成熟度真的高出非常多。
我使用 Notion AI 好幾個月了，不過 Notion 的缺點也挺明顯的。當然，這也是它本身的限制，也就是說 Notion 上面的 AI 必須搭配 Notion 使用，所有的 AI 優化都是針對 Notion 平台本身。
如果你單純只是為了做知識管理，需要找一個軟體訂閱，我會強烈建議直接訂閱 Notion 就可以了。
但以我個人的情況來說，我有多種用途：
1. 開發專案
有時候我需要寫一些腳本、程式。
2. 檔案管理
我會想要管理電腦上一大堆的檔案。
3. 自動化
我希望有一個全自動的智能機器人。這個機器人能夠隨時新增、修改、刪除排程，並將其引入我的知識庫裡面。
在這種情況下，Notion AI 雖然對於 Notion 內部的支援度非常足夠，但對我個人其他工作流程的支援度，就顯得沒那麼充足了。
所以一個更好的做法，就是我在電腦上建立一個本地端的 AI 代理 ，讓 AI 代理管理我的知識庫，也能隨時寫腳本程式，設定自動化流程。
這裡是 Raven AI 週報，每一期我都會討論我在實踐 AI 知識管理與自動化的心得與實戰經驗，如果你想知道怎麼樣實際地把 AI 應用在工作與生活上，歡迎訂閱我的頻道與電子報。
OpenClaw 適合當 AI 知識庫的助手嗎？
如果你有在關注 AI 相關產品，一定會注意到最近社群上很多人都在討論 OpenClaw（龍蝦）。OpenClaw 是一個非常強悍的 AI 代理人專案，我在前兩週也都曾提過這款開源專案。
目前我個人也有在使用 OpenClaw，做了幾個機器人，例如 Threads 小編，他可以每天自己去研究開源專案的內容，然後發布在社群媒體上。他也有能力閱讀讀者的留言並進行回覆。
此外，他也可以隨時檢查發文成效，包括：瀏覽人數、按讚人數、回覆人數，進而分析出哪篇文章寫得最好？又為什麼寫得最好？所以可以告訴我後續應該要發文的方向。
後續如果順利的話，我也會讓他全面接管整個自媒體的管理工作，範圍將會繼續延展到包括 Instagram、Facebook 等平台。至於我自己的話，就專心讀書做研究、開發專案、寫文章、拍影片等等。
不過，OpenClaw 畢竟還是一個實驗性的產品，如果你想把 OpenClaw 放在本地端用來管理專案，尤其是你這台電腦平時是用來工作時，我並不建議把一個還在實驗階段、且背後沒有公司法人背書的開源專案裝在裡面。
如果你有舊電腦、或是租個 VPS 上，甚至特別買一台 Mac mini 來安裝 OpenClaw，那當然非常適合。我也很建議你去嘗試。
可是如果你的工作環境已經安裝了很多權證、憑證，且存有私密的個人資訊或公司資訊，那我真的不建議你在這一台主機上安裝 OpenClaw。
扯遠了，總之如果要建立本地端的 AI 代理，我認為更好的做法還是使用有大廠背書的產品，這也就是今天我要跟各位介紹的 OpenAI Codex App 以及 Anthropic Claude Cowork 。
Codex App：從程式碼到知識工作
OpenAI 的 Codex App 是運行在電腦桌面上的 AI 代理指揮中心，專門用來管理多代理（multi‑agent）的程式開發工作流程， 2026 年 2 月推出的 GPT-5.3-Codex 則可擴展到更廣泛的知識工作領域。
GPT-5.3-Codex 的特點：
長時間任務處理：能處理需要研究、使用工具、複雜執行的長時間任務。這對建立知識庫很有用，因為整理和索引大量文件需要時間。
專業知識能力：在 GDPval 評測中表現優異。這個評測衡量模型在 44 種職業的知識工作任務上的表現。對我這種需要處理技術文件、研究報告的使用情境很重要。
全生命週期支援：不只寫程式碼，還支援除錯、部署、監控、撰寫 PRD、編輯文案、使用者研究、測試、指標分析等。文件和知識管理的方式正在改變——資訊可能從與 Codex 的對話中產生，而不是手寫文件。
多平台整合：目前提供 macOS 桌面應用、命令列工具、IDE 擴充套件等。之後還會推出 Windows 版本。
Codex 從它的名字就可以看出來，它是一個專門用來 Coding 的工具。只不過它也很適合拿來做 Coding 以外的工作，包括：
1. 做簡報
2. 做資料分析
3. 寫作也非常方便
對於一些非技術出身的人來說，可能會覺得 Codex 挺陌生的，那麼或許可以考慮另外一個產品： Claude Cowork。
Claude Cowork：把 AI 從對話變成實際執行者
2026 年 1 月，Anthropic 推出了 Claude Cowork 。Claude Cowork 跟 Cloud Desktop 綁在一起，所以要搜尋的時候，就找 Claude Desktop 就可以了。
Claude Desktop 跟一年前已經不一樣了，在這款產品中包含了三個功能：
1. 一般聊天對話，就如同網頁版的一樣。
2. Claude Cowork：提供給非技術出身的人的桌面管理工具
3. Claude Code：顧名思義就是拿來寫程式的，但是你要讓它做其他事也可以。
Cowork 的核心功能包括：
本地檔案存取：Claude 可以直接讀寫你電腦上的檔案，不需要手動上傳或下載。這對建立知識庫很重要，因為我打算把文章從 Notion 拉回本地。
多步驟任務執行：你描述想要的結果，Cowork 會自動拆解成多個步驟執行。例如「整理這個月的研究筆記，按主題分類，產生摘要報告」，它會自動完成整個流程。
插件系統：Cowork 在 1 月 30 日加入了插件功能，開源了 11 個插件，包括生產力工具、企業搜尋、銷售、財務、法務、行銷、客戶支援等。這些插件讓 Cowork 可以連結外部服務，例如 Slack、Box、Figma 等。
專業文件輸出：可以產生 Excel 試算表（含公式)、PowerPoint 簡報、Word 文件等格式化文件。
2 月初，Cowork 正式支援 Windows，功能與 macOS 版本相同。新增的「全域與資料夾指令」功能也很實用——你可以設定自己的工作偏好、語氣、格式等，這些設定會套用到所有對話中。
對我來說，Cowork 最大的價值是它能自動處理重複性工作。例如我可以設定一個工作流程：每週掃描我的筆記資料夾，找出新增或修改的檔案，自動提取關鍵概念和摘要，更新到知識庫索引中。這些步驟以前都要手動處理。
Codex 與 Claude Cowork 的定位不太一樣。Codex 是專門用來開發程式的，更適合技術性、結構化的知識處理，例如分析程式碼文件、API 文件、技術規格等。Cowork 則更適合一般的文件處理和工作流程自動化。
雖然是這麼說啦，不過 Codex 跟 Claude Cowork 兩者其實還是可以互相取代的。
建立 Notion 與本地端連動的 AI 知識庫
對我來說，Notion 其實還是很好用的。因為我可以隨時隨地在不同的設備上使用，包含手機、在辦公室或是在家，都能隨時查看知識庫裡面的內容。我可以跨不同的平台，在不同設備間無縫切換。
所以我沒有打算完全放棄 Notion，而是想要把 Notion 跟本地端連起來。
我在本地端可以處理知識庫裡面的所有內容，包括：
1. 讓 AI 去抓取裡面的資料
2. 讓 AI 重新撰寫文章
3. 請 AI 做相關的研究等等
我打算做一個機制，可以讓 Notion 跟我們的本地端同步。不過 Notion 畢竟還是一個閉源的環境，要讓它跟外部環境做連動總是不會那麼完美，所以我採取了一個對我來說還能接受的解決方案。
從 Notion 備份文章到本地端
我首先指揮 Codex ，讓它專案裡寫了一支自動化腳本，它會透過 Notion 官方提供的 API 連線到我的知識庫，然後把裡面的文章一篇一篇地下載回來。
每篇文章都會轉換成 Markdown 格式儲存在電腦上，包括文章的標題、分類、標籤這些屬性，以及文章裡面的圖片、附件也會一併下載。這樣我就可以在本地端用任何編輯器打開這些文章，或是讓 AI 直接處理這些檔案。
更棒的是，Codex 還幫我的腳本設計了「增量備份」，也就是說它會記住上次下載的狀態，下次執行時只會更新有變動的文章，不會每次都重新下載所有內容，這樣效率就高多了。
如何把寫好的文章推送回 Notion
推送的方向剛好相反。當我在本地端寫好文章，我可以執行另一支腳本，把 Markdown 檔案推送回 Notion。
這支腳本會先讀取 Markdown 文件，然後把內容轉換成 Notion 能理解的格式，透過 API 上傳。如果 Notion 裡面已經有這篇文章，它會自動更新既有的內容；如果是新文章，就會建立一個新的頁面。
整個流程就像是在 Notion 和本地端之間建立一條雙向的資料通道。我可以隨時把 Notion 的內容拉回來讓 AI 處理，處理完再推回 Notion，這樣就能充分利用 Notion 的跨平台優勢，又能享受本地端 AI 工具的強大功能。
你有注意到嗎？上述的這些流程，我都不需要跟你描述任何的程式碼，因為我也沒有實際去看那些程式碼。
我就是完全讓 Codex 去寫腳本。當然如果我要叫 Claude Cowork 寫腳本，也完全沒有問題。我只是選擇用 Codex 而已，你可以只選擇訂閱一個，完全沒有問題。
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