Claude Workbench 舊版 2026-08-17 退場後：匯出資料與替代流程

先分清楚 Workbench legacy 與新版#

兩個入口名字相同，但保存模型不同。新版 Workbench 主要用來試跑 Claude model 和 API 功能；legacy 版本則保存 prompt、版本、completions，並提供 eval 相關工作流。

Anthropic 目前的說明也指出，新版 Workbench 的草稿留在瀏覽器，並直接對應公開的 Messages API request；它不是會自動接手舊資料的 prompt database。

退場前的匯出流程#

如果你仍看得到 legacy 入口，建議為每個需要保存的 workspace 執行一次，不要只匯出自己最常用的 prompt。

1. 登入 Claude Console，開啟 Workbench legacy。
2. 查看 prompt list，確認要保存的 prompt、prompt revisions、completions 和 eval。
3. 點選頁面上方的 Export data。
4. 在匯出對話框選擇要包含的資料；除了 prompts，也可選 Model completions 和 Uploaded files。
5. 點選 Export，等待 Anthropic 寄送 JSON 匯出下載連結。
6. 下載後檢查 prompt 數量、版本與附件是否真的包含在內。

官方說明指出，選擇 completions 或上傳檔案可能讓匯出檔變大；若團隊有多個 workspace，也要分別確認資料歸屬，避免只保存到個人帳號的資料夾。

匯出檔先做敏感資料檢查

Prompt、completion 和上傳檔案可能含有 API response、客戶資料、內部規格或測試金鑰。下載後先移除不應進 Git 的內容，再決定要存到私有 repository、加密儲存或團隊文件系統；不要為了方便把原始 JSON 直接放進公開 repository。

下載後不要只看檔名，先驗證匯出包#

Workbench 的匯出會寄送下載連結，真正容易漏掉的是「連結收到了，但保存的檔案不是完整匯出」。檔名依帳號與下載流程而異，以下把 workbench-export.json 換成實際檔案路徑即可：

1
file workbench-export.json
2
jq -e 'type == "object" or type == "array"' workbench-export.json >/dev/null
3
shasum -a 256 workbench-export.json

file 用來確認下載內容不是錯誤頁面或空白檔；jq 只驗證它能被解析成 JSON object 或 array，不假設 Anthropic 會永遠維持某個私有欄位名稱。雜湊值則應和 workspace、下載日期、匯出選項一起記錄，讓團隊知道之後檢查的是哪一份資料。

可以另外建立一份不含敏感內容的保存紀錄：

這份紀錄不是 Anthropic 的匯入格式，而是團隊未來判斷「哪一份 JSON 可以拿來重建測試」的索引。

匯出後要保存什麼，不要只保存 JSON#

JSON 是資料備份，不一定是未來可重跑的測試套件。我會把匯出內容再整理成三層：

1. Prompt source：保留 system prompt、user prompt、模型、temperature、max tokens 和使用的工具定義。
2. Test cases：從原本的 eval 或人工測試中挑出輸入、預期行為、不可接受的輸出與判定理由。
3. Reference outputs：保存少量經過審核的 completion，並標記模型、日期和用途，不把它當成永久正解。

如果這些 prompt 會用在 coding agent，還要把「允許讀哪些資料、是否能呼叫外部工具、誰負責審核輸出」一併寫入 README。這比把一整份匯出檔丟進資料夾更容易在半年後重建流程。

檢查程式碼是否仍呼叫 experimental prompt tools#

Workbench legacy 的退場也會影響使用 Claude Platform experimental prompt tools 的程式。官方 release notes 列出的 endpoint 包含：

• /v1/experimental/generate_prompt
• /v1/experimental/improve_prompt
• /v1/experimental/templatize_prompt

可以先在 application 和部署設定中搜尋：

1
rg -n \
2
  'experimental/(generate_prompt|improve_prompt|templatize_prompt)|generate_prompt|improve_prompt|templatize_prompt' \
3
  . \
4
  --glob '!node_modules/**' \
5
  --glob '!dist/**'

命中後先確認它是文件、測試，還是真的 production code。不要只把 URL 替換成猜測的路徑；先記錄目前輸入、輸出、錯誤處理和 fallback，再依公開的 Messages API 或自有評測流程重新實作。

新版 Workbench 能做什麼#

若你的需求是「試一個模型、看 request／response、確認 token usage，再匯出可執行程式碼」，新版 Workbench 仍然適用。它可以：

• 選擇模型與調整 temperature、maximum output tokens。
• 測試 tools 和 structured outputs。
• 查看 raw request、raw response、stop reason 與 usage。
• 透過 code toggle 匯出目前 request 的程式碼片段。

但新版不會保存 prompt history、prompt versions、eval 或 prompt sharing，也不能把 legacy 匯出資料直接 import 回去。需要長期追蹤的 prompt 和測試案例，應搬到可版本控制、可審核的儲存方式，而不是繼續把瀏覽器中的當前草稿當成備份。

退場日前後各自要做什麼#

若你在官方退場日以前仍可進入 legacy，最小可行清單是：

• 逐一登入仍有 legacy 存取權的 workspace。
• 匯出 prompts、prompt versions、需要的 completions、eval 和上傳檔案。
• 下載 JSON 並檢查附件、敏感資訊與資料完整性。
• 搜尋 codebase 是否使用三個 experimental prompt tools endpoint。
• 把重要 prompt 和 eval case 整理成可版本控制的格式。

若你在 2026-08-17 之後才閱讀這篇，則應改做：

1. 先找私有 repository、加密備份、團隊文件或已下載的匯出 JSON。
2. 用記錄的 SHA-256、檔案大小與匯出選項確認備份是否完整。
3. 用新版 Workbench 或 Messages API 重跑最小測試，記下輸入、模型、日期和差異。
4. 對 production code 再跑一次 endpoint 搜尋與 smoke test，不要假設新版 Workbench 會替你提供相容層。

這次變動最需要把握的不是新版 Workbench 的介面，而是保存期限與資料所有權。先把 legacy 資料變成團隊自己的 prompt source、測試案例與參考輸出，後續才有可審核的遷移基礎。

常見問題#