Понадобилось мне тут для пары задач таки попробовать ИИ-шные ассистенты для написания кода. В процессе понял, что давно не брал в руки шашку в том числе и в плане статей на Хабр. Так что, если вам вдруг пригодится практическое сравнение Клода и ГигаКоворка (да) — держите.

Итак, что с чем сравниваем. У Anthropic есть Claude Cowork. А у нас дома — суверенный GigaCowork. Название уже намекает читателю на добрую половину продуктового питча: нейронка должна не болтать с вами в чатике, а получать задачи, работать с файлами и сервисами и приносить результат. Как дела с остальным помимо названия, я и решил проверить.

TLDR: даже с сильной опенсорсной моделью под капотом по зрелости GigaCowork пока ощутимо так отстаёт от Claude Cowork — нет управления браузером, а память не расшаривается между задачами внутри пространства. При этом разрешения настроены более гранулярно, чем у Claude, а структура «агент + навык + команда» как-то почестнее раскладывает работу цифрового сотрудника, чем один универсальный чат. 

Под катом — разбор и сравнение с конкурентом.

Cowork: это вообще что?

Обычный ИИ-чат живёт в цикле «вопрос – ответ». Cowork-продукты предлагают другой цикл: ставишь им задачу, система планирует несколько шагов, обращается к файлам и внешним сервисам, а в конце возвращает не только текст, но и готовый артефакт (документ, таблицу, презентацию или обновлённую запись в корпоративной системе). Короче, всё сама.

Причём само название этого класса пока не устоялось. Разрабы говорят то об агентах, то об агентных платформах, то о цифровых сотрудниках. Последнее звучит особенно хорошо до первой просьбы пересчитать отпускные. 

Ближайший ориентир — Claude Cowork. В нём есть многошаговые задачи, проекты с собственным контекстом, навыки, создаваемые файлы и запуски по расписанию. GigaCowork собирает похожую конструкцию из собственных сущностей: задач, пространств, команд, навыков и агентов.

Встречать этих удивительных зверей вы будете вот в таком порядке.

Главная и задачи: чат, которому выдали диспетчерскую

После входа GigaCowork открывает не пустой диалог вида «Давай, расскажи мне», а дашборд, на котором видны недавние задачи, активность, статистика по пространствам и отдельный список задач, в которых от пользователя требуется действие.

Задача здесь — это чат с состоянием. Она может выполняться, завершиться или остановиться, потому что системе понадобилось подключение к сервису, либо подтверждение конкретного действия. Именно такие случаи и собираются на главной: можно быстро увидеть, где цифровой сотрудник работает сам, а где ждёт человека.

У Claude Cowork логика похожая: ставим многошаговую задачу, Claude показывает прогресс, обращается к файлам и коннекторам и по ходу работы может запрашивать разрешения. 

А вот управление ими устроено иначе. У Антропиков есть три режима сессии: Manual, Auto и Skip. Плюс отдельные настройки инструментов: Always allow, Needs approval и Blocked. В корпоративной версии администратор может запретить постоянное разрешение и заставить Клода заново согласовывать чувствительные действия.

В GigaCowork такого нет. Ну ладно, лично я не нашёл этого ни в интерфейсе, ни в документации общего режима разрешений для всей задачи. Вместо этого отдельно настраивается каждый инструмент коннектора: его можно включить, отключить или заставить запрашивать подтверждение перед использованием. Один и тот же коннектор, например, может сам читать данные, но спрашивать разрешение перед их изменением. Это не плохо и не хорошо, просто другая парадигма доверия.

Внутри задача выглядит как привычная переписка. Я описываю нужный результат обычным языком, прикладываю отдельные файлы или целую папку, при необходимости выбираю агента, команду и доступные коннекторы. Справа — ход выполнения, использованные навыки и созданные документы.

При этом задача остаётся отдельным рабочим контекстом. Если одни и те же материалы нужны в нескольких задачах или нескольким людям, их приходится выносить на следующий организационный уровень — в пространство. 

И на этом этапе разница с Claude становится занятнее: Anthropic делает ставку на проекты с памятью между задачами, а GigaCowork — на общие пространства с документами, агентами, навыками и командами.

Чего там внутри: китайский опенсорс 

В процессе тестирования чатика я заметил первый прикол: в некоторых ответах агента были странные пустоты. Методом проб и ошибок выяснил, что так GigaCowork вырезает китайские иероглифы из своих текстов (пришлось вооружиться переводчиком и развести нейронку на такой ответ). 

А еще GigaCowork отказывается отвечать на вопросы про площадь Тяньаньмэнь. Да-да, я не мог пройти мимо этого попсового теста. Отдельно при этом скажу, что тот же гигачат про площадь не только знает, но и без проблем отвечает. Зацензуренных под Китай опенсорсных моделей хватает, гадать по одному кейсу неинтересно. Решил покопаться дальше. 

Этим летом вышла статья One Token Is Enough — автор показывает, что модель можно опознать по распределению ответов на односложные бытовые вопросы: «назови случайный цвет», «случайную марку часов» и типа такого. Фишка в том, что даже без доступа к весам одна и та же модель воспроизводимо тяготеет к одним и тем же ответам, а разные модели — нет. И там же, кстати, поймали похожий случай: флагманская «собственная» модель одного вендора (Writer, palmyra-x5) статистически неотличима от открытого Qwen3-235B.

В общем, я прогнал ту же кучку вопросов на паре десятков эндпоинтов каталога Yandex Cloud, включая Коворк. Два вопроса оказались показательными почти до неприличия: на «случайный цвет» Qwen через раз отвечает «синий», на «случайную марку часов» — Rolex. У Коворка воспроизводится один в один. У самого ГигаЧата — нет.

Дожал вторым экспериментом уже своими руками: попросил 16 моделей придумать по 10 несуществующих слов на латинице (20 прогонов на модель) и посмотрел, с какой буквы они предпочитают начинать список. Получилось три устойчивых кластера: на Z в 50%+ случаев уходят Qwen3.5, Alice AI LLM, Sber Cowork и gpt-oss-120b; на V — GLM и сам ГигаЧат; на G — YandexGPT 5 и 5 Pro.

Вообще, строгим доказательством в академическом смысле такая корреляция не является — семейства моделей вполне могут случайно сходиться по токенайзеру или обучающим данным, да и имеем в виду, что гонял я это не с эталонного окружения. Но как минимум один факт эти эксперименты подтверждают железно: Коворк ведет себя не как ГигаЧат. А визуально совпадает с Qwen так же убедительно, как в статье совпал Palmyra-X5 — дальше уже вопрос вкуса, называть ли это доказательством или просто очень настойчивым совпадением. 

В целом, эти раскопки полностью соответствуют тому, что нашел другой юзер с Хабра в другом гига-продукте: в ГигаАгенте тоже китайский опенсорс + внешние модели. 

Пространства: общий шкаф, но не общая память

Пространство в GigaCowork — это общая рабочая область для команды. В нее можно загрузить документы, добавить агентов, навыки и команды, а затем использовать все это в разных задачах. Получается что-то среднее между папкой проекта и набором настроек для нейросети.

При этом сами задачи остаются личными. Другие участники пространства получают доступ к общим материалам и инструментам, но не к моей переписке с GigaCowork. Это удобно, если я хочу показать коллегам готовый шаблон или агента, но не пятнадцать неудачных попыток объяснить нейросети, чего именно от нее требуется.

С памятью все строже. Новая задача получает доступ к материалам пространства, но не знает, что происходило в соседних чатах. Если важная договоренность осталась только в переписке, ее придется явно добавить в инструкции или сохранить отдельным документом.

У Claude Cowork проекты устроены иначе. Anthropic прямо заявляет память между задачами внутри одного проекта: Claude может учитывать предыдущую работу, файлы и накопленный контекст. Зато на момент написания статьи проекты Cowork в тарифах Team и Enterprise нельзя использовать совместно. Получается почти зеркальная конструкция: GigaCowork предлагает общее пространство без общей памяти, а Claude — общую память без общего пространства. То есть выбирать опять же придется по вкусу. 

Агенты, навыки и команды: три способа сохранить промпт

На первый взгляд агенты, навыки и команды выглядят как три варианта одной функции: один раз написать инструкцию, чтобы потом не копировать ее в каждый чат. Разница становится понятнее, если смотреть не на содержимое, а на момент использования.

Команда — это заготовленное поручение. Она запускается вручную и может содержать переменные, которые пользователь заполняет перед запуском. Например, можно сохранить команду для подготовки еженедельного отчета, а при каждом запуске указывать период и нужную папку. По сути, это такой шаблон промпта с формой ввода.

Навык описывает, как выполнять определенный тип работы. Вам не надо выбирать его вручную: GigaCowork сам подключает подходящий навык, если узнает соответствующую задачу. Туда можно закинуть правила оформления, последовательность действий или требования к результату. Команда отвечает на вопрос «что сделать сейчас», а навык — «как мы обычно это делаем».

Агент собирает все это в должностную инструкцию. Ему задают роль и инструкции, выдают навыки, инструменты и коннекторы. После этого в новой задаче можно выбрать не просто модель, а условного аналитика, редактора или специалиста поддержки с заранее определенными полномочиями.

У Claude Cowork похожие детали собираются чуток иначе. Skills тоже подключаются в зависимости от задачи, а плагины объединяют навыки, коннекторы и субагентов. Отдельного аналога команд GigaCowork с переменными в открытых материалах Anthropic я не нашел. Если такое есть — напишите в комментах, пожалуйста. В итоге GigaCowork подробнее раскладывает настройку цифрового сотрудника по отдельным сущностям. Полезно ли это или просто заставляет юзера работать кадровиком, зависит от того, насколько часто один и тот же процесс приходится повторять.

Веб-поиск: интернет без браузера, но с Гуглом

GigaCowork умеет искать информацию в открытом интернете без дополнительных подключений. За это отвечает системный навык веб-поиска, который автоматически включается, когда задача требует внешних данных. Его также можно вызвать явно в запросе. 

Кстати, агент совершенно искренне рассказывает про использование Гугла под капотом. Что тоже необычно. 

Нейросети можно поручить собрать сведения с нескольких сайтов, сопоставить их и использовать в документе или таблице. При этом веб-поиск остается именно поиском: в GigaCowork нет управления браузером с переходами по интерфейсу, нажатиями и заполнением форм. Только запросы и ответы, без взаимодействия с сайтами.

У Claude Cowork тоже есть встроенные веб-поиск и загрузка страниц. Кроме того, в десктопной версии к Cowork можно подключить Claude in Chrome. Тогда нейросеть сможет не только читать сайты, но и переходить между страницами, нажимать кнопки и заполнять формы.

И тут не обошлось без приколов. Почему-то запросы от GigaCowork прилетают на российские сайты из-за рубежа. 

Чтобы убедиться, что это не глюки самих сайтов, я попросил GigaCowork сходить на WhatsMyIP и рассказать, чего он там узрит. А узрел он там (внезапно) США. И если для Claude это вполне себе ожидаемо, то для отечественного решения серваки за границей вызывают определённые вопросы. 

Артефакты: работа должна закончиться файлом

Результатом задачи в GigaCowork может быть не только сообщение в чате. Система умеет создавать документы, таблицы, презентации, PDF-файлы, графики и диаграммы. Они появляются в отдельной панели, где их можно открыть, отредактировать и скачать.

Именно артефакты отделяют Cowork от обычного чат-бота. Ответ нейросети еще нужно куда-то перенести и привести в порядок, а готовый файл уже можно отправить коллеге или положить в пространство.

Claude Cowork тоже создает документы, таблицы и презентации. Кроме того, у Anthropic есть Live Artifacts — интерактивные страницы и дашборды, которые могут обновлять данные через коннекторы и хранить историю версий. Прямого аналога этой функции в GigaCowork я пока не нашел.

Регулярные задачи

Задачу в GigaCowork можно запускать по расписанию: ежедневно, еженедельно или ежемесячно. Для каждого запуска создается отдельная задача, поэтому результаты не смешиваются и остаются в истории.

В регулярной задаче можно использовать агента, навыки и коннекторы. А вот команды недоступны, хотя именно сохраненный шаблон с переменными кажется естественной основой для повторяющегося сценария. Видимо, у цифрового сотрудника должностная инструкция тоже отличается от поручений на сегодня :)

У Claude Cowork задачи по расписанию устроены похоже. Они запускаются удаленно, могут использовать навыки, плагины и коннекторы, а результат каждого выполнения сохраняется отдельно. Здесь продукты предлагают практически одну и ту же модель: начальник один раз составляет расписание, после чего нейросеть должна сама выходить на смену.

Заключение

GigaCowork — не еще один чат, а, как по мне, такая полезная оболочка для рабочих процессов. Он позволяет один раз настроить правила работы, дать нейросети нужные документы, а затем получать готовые файлы вручную или по расписанию. Каркас вполне серьезный, хотя из-под него периодически торчат китайско-американские уши.

На Claude Cowork он похож общей идеей, но акценты у них разные. Claude делает ставку на память, браузер и интерактивные артефакты, GigaCowork — на командные пространства, агентов, навыки и команды.

До цифрового сотрудника пока далеко, но должностная инструкция, пропуск, расписание и начальник у нейросети уже есть.