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09 Cowork 环境搭建:项目、Connector 与 5 Skill 导入

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章节 9 / 11 · 课程总览 · 起始 1:01:42 上一章「Q&A 第一轮」 · 下一章「Cowork 内容全流程重跑」

章节主旨

把上一章在 Claude Code 里跑通的内容流水线原样搬到 Claude Cowork:新建项目 → 加 Blotato 的 MCP connector → 手动把 5 个 marketing skill(内容教练/品牌简介/写稿/打分/发布)逐个从设计稿复制粘贴到 Skills 设置里,以与 Claude Code 版完全等价的”自动写作团队”形态跑在 Cowork 上。

核心论点

  1. Blotato 不是为新手做的——新手应该没有任何工具、坚持每天发;Blotato 真正服务的是”已经稳定输出、担心不烧掉自己就保持不了高频”的创作者;同档 Blotato $29/月 vs Buffer $83/月的 20 账号档,与 GoHighLevel 社媒排程”very subpar”。(→ 详解1)
  2. Claude Cowork 桌面版的核心优势是本地文件系统集成,Claude.ai 网页版对本地图片/视频处理受限(单图 ~1MB 即报错),这层差异决定本教程用 Cowork 而非 Claude.ai 重做。(→ 详解2)
  3. Cowork 的”项目+connector”流程与 Claude Code 完全一致:Work in a project → 左侧 customize → connectors → + → Add custom connector → 命名 → 填 mcp.blot.commcp → 一键 Connect。(→ 详解3)
  4. MCP connector 是把外部 SaaS 变 agent 原生动作的入口,从此模型不只聊天,还能读 Gmail→整理后发 Slack→挑 Canva 模板→用 Blotato 发布。(→ 详解4)
  5. 5 个 skill 必须手动逐个从设计稿导入而非一句 prompt 批量装——多花 5 分钟换零出错,也强迫用户读完每个 skill 的职责再跑。(→ 详解5)
  6. 5 个 skill 是 viral rubric 自反馈流水线:content coach 编排 → brand brief 一次性 setup → post writer 出稿 → post grader 给 viral 打分(hook 占 50% 权重,Sabrina 引 Hormozi 把 hook 视为决定段)—> postuler 排程发布。(→ 详解6)

知识点详解

1. Q&A 收尾:Blotato 定位、GHL 对比与多语言支持 1:01:42

章节开头是一段约 4 分钟的 Q&A 收尾,作者对 Blotato 适用人群与替代品给出明确口径,然后才切进正式 Cowork 教程。

她对三类提问的口径提炼如下:

  • 新手 vs 老手:“If you’re a beginner content creator, don’t use any tools”(1:03:04)——她承认这是”advertising against my own app”。入门期最该做的是”stick to it”,“choose one or two platforms and just post every single day”,工具反而是阻碍。Blotato 是给”已经稳定输出、又怕烧掉自己就保持不了高频”的人做的:“I really built Blotato for people who are already consistent and they’re like trying to figure out how to stay consistent without burning out”(1:03:12)。
  • 语言支持与折扣:“Blotato supports a lot of languages … I think for text it’s like almost 60 and then for AI voices there’s almost 30 different languages supported”(1:03:41)。非营利组织发邮件给 help@blotato.com 永久免费。
  • 竞品 GoHighLevel(GHL):作者承认 GHL 是优秀的 CRM/主操作系统,但其社媒排程工具体验”very subpar”(1:05:01)——常见抱怨是 shadow ban、帖子表现差、与 Claude/ChatGPT 集成不顺。Blotato 的差异化定位是 “really built Blotato for like initially for me and now for AI agents so that you can do everything within claude/Claude/Hermes anti-gravity cursor like whatever you’re using”(1:05:29)——让你在 Claude 里管所有社媒动作,而非又被推到第二个上传窗口。

这一段不是孤立的答疑——它给下面 Cowork 教程”为什么要把 Blotato 接进 Claude”提供动机锚点:Blotato 是真正为 agent 工作流从底层设计的发布层,接进来不是为了蹭,而是为了避开 GHL 那种”工具在 agent 时代退化成第二个上传按钮”的坑。

2. 切换到 Cowork:本地文件交互密集决定工具选型 1:06:20

答疑结束,作者做了一次 OBS 重置录制,宣告 “now I’m gonna film the Claude co-work version of this whole tutorial”(1:06:20)——理由是上一轮在 Claude Code 里演示完后,观众反复问”我没用 Claude Code,有没有更简单的方式”。

她给出一个简单的判断标准把读者分流:

  • 本地素材多(截图、本地视频、自拍)→ 用 Claude Cowork。“I’m going to use co-work because I know for sure that it will work really well with local files and stuff”(1:09:51);她强调”I do have file system integrations”(1:10:37),这是 Cowork 桌面版的天然能力。
  • 纯云端任务(翻 Gmail、读 Slack、刷 Canva、发 Blotato)→ Claude.ai 网页版也够用,She 甚至说 “You can do most of this tutorial in claude.ai”(1:09:58);但她同时承认 “cloud.ai website to be honest I don’t think it works super well with a lot of your local files and stuff but they’re always improving it”(1:11:47)。

她原本想发个投票问观众选哪个,但现场试 Claude.ai 时发现 “see, max size is one meg. So, we’re already like erroring out”——单张图就被吃满,直接退回到 Cowork。这段把”为什么 Cowork 是教程主战场、Claude.ai 也能复刻七成动作”讲透了——reason to use Cowork = 本地素材交互密集;如果只是云端动作,Claude.ai 已够用;整个教程因此以 Cowork 为主战场。

3. Step 1(上):Cowork 项目创建与本地目录同步 1:13:50

录好 YouTube 简介后,作者走 Step 1:“let’s do new task. How to use co-work” 之后真正动手。Step 1 拆成上下两半,这一节先讲项目创建,下一节讲 connector 接入。

新建项目的具体流程:

  • Work in a project → Create new project。作者原话:“work in a project and I’m going to create a new project”(1:13:50)。
  • 给项目起名字,本例命名为 cla potato(1:14:07);名字随意,关键是后面好认。
  • 一旦创建,Cowork 在你的本地硬盘同时落盘一个新目录——“on the right hand side on your computer co-work is empty because it doesn’t have anything yet”(1:14:16)。

Cowork 与 Claude Code 在这点上的能力等价,但 UX 重心不同:Cowork 把”项目/对话/本地文件”放在一块面板里同时可见,省去在终端 CLI 与 Finder 之间来回切换的成本。这是它对”非工程读者”的友好度提升核心。

4. Step 1(下):Blotato MCP connector 接入与 20 账号定价锚点 1:14:27

新建项目后立刻接入主角 Blotato,作者点明 “the main tool we’re going to use for this tutorial is called Blot. This is an app I built. It’s where I publish all of my social contents”(1:14:27)。

Step 1(下)的流程分两侧——先 Blotato 端配账号,再 Cowork 端接 connector:

  • Blotato 端:sign up → settings(左下角)→ 接连最多 20 个社媒账号(“connect all of your social media accounts, up to 20 different social media accounts on the lowest tier plan”——同档 Buffer 要 “$83 per month to connect 20 social accounts, whereas it’s only $29 per month in Blot”(1:15:04))。然后到 API 面板点 generate API key ——这一步生成的 key 就是 Claude → Blotato 的认证凭据。Blotato 页面自带的 general instructions 页供你回查(1:15:32 “and then in general, these are instructions. So if this video is confusing, you can refer to these instructions”),分别覆盖 cloud.ai、Co-work 桌面版、Claude Code 三条安装路径。
  • Cowork 端:左侧栏点 customize → connectors(1:15:49)。点 + → Add custom connector(1:16:42)→ 命名(本课填 Blotato)→ Remote MCP server URL 填 mcp.blot.commcp(1:17:06)→ 页面出现 Connect 按钮(1:17:16)→ 一键完成 OAuth,把 Blotato 账号授权信息回流到 Cowork 里。

作者反复强调 connector 的价值:“connectors are really, really, really powerful”(1:16:26)——从此 “this is now AI getting useful work done for you”(1:16:34)。她举的具体例子是:Claude 读 Gmail 摘要 → 整理后发 Slack → 进 Canva 抓模板 → Claude 改文案 → Blotato 发布。一条自然语言指令串起过去要打开五个工具才能完成的事——这正是 connectors(把外部 SaaS 接到 MCP 协议里)与”传统 Chrome 上传按钮”的核心区别。

测通一句话:what social media accounts do I have connected(1:17:30);如果回答里出现 manity logo 与”我有 10 个社媒账号”,链路就通了。Step 1 收束:“so we are now done with the setup step”。

5. Step 2:为什么手动逐个导入 5 个 skill 1:18:28

Step 1 收束后,作者点出 Step 2 是 “the only tedious one that requires some manual steps”(1:18:28)。

“there are kind of ways to do this with less manual work, but I just to make it less confusing and very clear what’s going on. We’re going to just import each skill one at a time”——作者明知道能一句 prompt 批量装,还是选择手动逐个导,理由是”less confusing and very clear what’s going on”。换句话说,5 分钟的手工劳动换两个收益:(1)零出错;(2)强迫你在装的过程中通读每个 skill 的职责,因为不读 skill.md 文本根本无法粘贴。

作者先把整套 skill 的设计哲学讲透。她强调这套 skill 是”designed for results”——“this is taking everything I know and condensing it in just a few core skills that you need to get started and start getting results on social media”(1:19:01)。

她特别劝退两种盲目收集:“you don’t really want to start with a repository of 100 content skills because like you don’t know how to use all those skills. They were really built for someone else or in many cases just AI slop”(1:18:46)。提示词仓库堆出来的 “AI slop” 在本片里是被反复拿出来警告的失败模式——堆 100 个别人的 prompt 不如用好作者背书的 5 个。

6. 5 个 skill 的 viral rubric 自反馈流水线 1:19:05

5 个 skill 不是平行的 5 个工具,而是分工明确的协作团队:

  • content coach 是 orchestrator:“this content coach acts as kind of an orchestrator. So you can tell it anything you want like ‘I don’t know what to post about today or I have some vague ideas’ and it’ll walk you through the process of ideation kind of brainstorming different angles writing drafts etc”(1:19:07)。你不直接调 brand brief / post writer / post grader,而是先告诉 content coach 你的意图,由它按需触发下面几个。
  • brand brief 是一次性 setup:“the brand brief will walk you through setting up your brand voice. So what’s your business? What are your offers and services? How do you like to speak on social media? … This is a one-time setup”(1:19:25)。首次跑会问”你是谁 / 卖什么 / 哲学观”等问题,把答案持久化成 brand voice,此后 post writer 每次写稿都从这个底座取用——“the posts and the results will be much more tailored to your actual brand and voice”(1:19:39)。
  • post writer 是出稿器:“the post writer is what actually writes scripts and captions for social media”(1:19:46)。每次跑按 hook 框架产出多个 hook 候选 + 正文 + CTA(hook 三选项机制与平台极化策略在前一章讲透)。
  • post grader 是 viral 自评分卡:“the post grader is what grades the post for verality. So, a lot of people in their content systems will just have Claude write the post, but how do you know the post is any good? That’s where the grader comes in. It gives Claude a feedback loop, a grading rubric”(1:19:51)。评分维度列举在 skill 文档中,hook strength is actually 50% of the grade(1:23:37)。Sabrina 给这条权重的论据是 “if you follow Hormozi, he’s one of my favorites. He actually says he would spend 80 I think it was 95% of his effort just on the hook the intro of his content because if you can’t catch people to like watch your content um well then the rest of the content doesn’t matter”(1:23:43)——hook 是生死线,把它在评分里直接钉死成最大权重。
  • postuler 是排程器:“the postuler. And this handles scheduling to different social media platforms”(1:20:21)。通过的稿件由它走 Blotato 排进各平台的 next free slot。

5 条合起来是一条 viral rubric 自反馈流水线:content coach 决定调谁、brand brief 提供底座、post writer 出稿、post grader 给 hook 50% 权重的打分并把不够格的稿子打回 post writer、postuler 排程。Claude Skills 不是平行的 5 个工具,而是分工明确的协作团队——这是它与”自己写 prompt 让 Claude 出稿”最大的差别。

7. Step 2(终):Skills 面板的逐条安装流 1:20:35

设计哲学讲完,作者走回 UI 本身,在 Cowork 左侧 customize → skills 面板(1:20:35)开始 Step 2 的实操。

她先删旧 skill:“this is a previous one that I wrote I’m just going to delete this so it’s not confusing”(1:20:48)——演示前清掉上一轮残留,避免新旧混淆。

然后是 5 条 skill 的标准粘贴流程(每条都跑同样 5 步):

  1. 点 + → Create skill,选 write skill instructions(“we’re just going to write skill instructions. So there’s just no room for error”),不走 upload 路径,避开上传文件格式错。
  2. 打开设计稿页面(如 Google doc)→ 找到对应 skill 的 SKILL.md 文本 → 鼠标移到右上角 Raw 按钮 → click copy(1:21:28 “on the top right corner, hover over this and just click copy”)。
  3. Then go back to cloud code and paste it here in instructions(1:21:30)——原话,Sabrina 在 Cowork 教程里仍用 “cloud code” 指代整个 Claude 系列入口。
  4. skill name 与 description 直接从设计稿 copy(“we’re going to use the name from here. We’re just going to grab the description from here”),保持与设计稿同名,方便后续维护与跨平台同步。
  5. Create / Save。再删掉设计稿里复制过来的多余内容。

作者提醒:“it’s honestly a good idea anyway to read what these skills do”——粘贴过程本就是强制通读,这是 Step 2 慢的好处。最后一句”do that again for the other three skills”把流程的重复性照实说出来:同样的 5 步跑 5 次,大约 5 分钟跑完 5 个 skill。

注:Step 2 末尾这条流程在 Cowork 里跑完后,下一章用这套 skill 跑”在 Cowork 里写出第一条推文并打分”,至此整个 Cowork 版的端到端内容流水线闭环。Viral rubric 自评、打回重写、Hook 平台调性这些更深机制在第三章 Claude Code 流程里讲过——本节以”在 Cowork 里复刻”为重点。

术语

  • Claude Cowork(Anthropic 出的本地 AI agent,定位为零代码搭自定义 workflow 与自动化,直接读本机文件夹)
  • Blotato(作者自研的社媒发布工具,主打不掉量、最低价 20 账号、native 为 AI agents 设计)
  • MCP connector(Claude 侧把外部服务以 MCP 协议暴露给 agent 的标准接入点,Cloud.ai/Desktop/Cowork 都从同一 connector 面板读)
  • custom connector(Cowork 左侧 customize → connectors 下的”自添加”通道,本课用来接 Blotato)
  • content coach(5 skill 流水线中的 orchestrator,根据用户 prompt 决定调哪些 skill、顺序如何)
  • brand brief(写稿用的语料底座,首次跑会问关于”你是谁/卖什么/哲学观”的问题,一次性 setup)
  • post writer(写稿 skill:负责 hook、正文、CTA 三段,每次按 hook 框架出多版本)
  • post grader(打分 skill:对 postwriter 出稿按 viral rubric 打分,过 8/10 才放过,hook 占 50% 权重)
  • postuler(发布 skill:把通过的稿件通过 Blotato 排进各平台发布队列)
  • viral rubric(post grader 内部用的评分维度集合,hook/no mdash/no filler words/active voice/digits 等)
  • AI slop(由提示词仓库堆出来的批量 skill 内容,无信息增量,作者反复警告的失败模式)
  • GHL(GoHighLevel,Sabrina 提到其作为 CRM/主操作系统优秀但社媒排程”very subpar”,与 Blotato 对比点)

自检问题

  1. 作者为什么建议新手”don’t use any tools”?这对 Blotato 的定位有何影响? 答案:入门期最该做的是”坚持每天发”,工具反而是阻碍。Blotato 因此定位为”已经稳定输出、想要不烧掉自己就保持高频更新”的人做(“I really built Blotato for people who are already consistent and they’re like trying to figure out how to stay consistent without burning out”)。其差异化卖点是 Blotato 不是上传按钮的复制品,而是为 agent 工作流设计的发布层。详见详解1。(1:03:04)
  2. 本教程为什么选 Cowork 重做而不是 Claude.ai?核心取舍点是什么? 答案:核心取舍是”本地素材交互密集度”——本教程要编辑本机截图/视频/自拍,Cowork 桌面版有原生本地文件系统集成(“I do have file system integrations”),Claude.ai 网页版对本地文件支持弱(单图 ~1MB 即报错)。Sabrina 现场被迫退回 Cowork 即因这条限制。详见详解2。(1:09:51)
  3. Cowork 接入 Blotato connector 的具体步骤是什么? 答案:Blotato 端开账号 → settings 连社媒账号(最低档 20 个)→ API 面板生成 API key → instruction 页供回查;Cowork 端 customize → connectors → + → Add custom connector → 命名 → Remote MCP server URL 填 mcp.blot.commcp → 一键 Connect,OAuth 把 Blotato 账号授权信息回流到 Cowork。详见详解4。(1:16:42)
  4. 测通 Blotato connector 的最朴素一句话是什么?回答里出现哪类信号算通? 答案:问 “what social media accounts do I have connected”;如果 Claude 回答中带 manity logo 并列出你授权的 ~10 个社媒账号,就说明 connector 链路通。详见详解4。(1:17:30)
  5. 作者明知能一句 prompt 批量装 5 个 skill,为什么选择手动逐个导? 答案:为了”less confusing and very clear what’s going on”——逐个导入强制你读懂每个 skill 的职责再粘贴,5 分钟手工换两个收益:零出错 + 真正的 skill 理解。批量装会让你跳过 skill.md 文本,失去对流水线责任分工的把握,作者明说 “it’s honestly a good idea anyway to read what these skills do”。详见详解5。(1:22:08)
  6. post grader 为什么把 hook 设为 50% 的权重?作者给出的具体论据是什么? 答案:因为 hook 决定一段社媒内容的第一秒生死——作者引用 Hormozi”would spend 80 I think it was 95% of his effort just on the hook the intro of his content because if you can’t catch people to like watch your content um well then the rest of the content doesn’t matter”作为论据。把 hook 在评分里直接钉死成最大权重(50%)符合这条传播学常识。详见详解6。(1:23:37)

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