Arc 瀏覽器 windows 版測試心得，用四大介面改造升級專注工作流

Arc 瀏覽器是近年來獲得很多推薦的新興瀏覽器軟體，我身邊就有許多朋友邀請我去試試看 Arc ，不過之前 Arc 只有 Mac 版本，而近幾年我都沒有使用 Mac 。所以一直到最近（2024年初）推出 Arc Windows 測試版後，我才開始試試看，並且確實很喜歡他改造過的瀏覽體驗。今天這篇心得文章，就要分享 Arc 核心瀏覽介面如何改造我們的上網工作流程。

也歡迎收看影片解說 Arc 瀏覽器特色的版本：

目前（2024/3/8） Arc 的 Windows 版本只支援 Windows 11，並且確實還是測試版本，功能相比 Mac 版來說陽春許多，也沒有最近成為話題的 AI 搜尋與 AI 瀏覽功能。並且，現在的 Arc Windows 版本也有一些容易閃退的問題，切換中文輸入法時有許多 BUG。（2024/3/20 更新：最近更新後的 Arc Windows 版本，似乎修正了繁體中文輸入法輸入時的無效或閃退問題了。準備開始來改用一段時間？）

有興趣試試看的朋友，可以查看 Arc 網站，下載 Mac 版，或是登記 Windows 測試版本。

即使如此，還是可以在 Arc Windows 版本中體驗到他簡化且專注的瀏覽介面，極簡的網址列與功能列，讓視覺聚焦在網頁內容上。以及把分頁、書籤、工作區域管理做了一次統整改造，讓瀏覽器不只是上網，而是變身更有效率的工作應用、更舒適的閱讀體驗系統。

我自己很喜歡 Arc 這樣的瀏覽體驗，如果之後解決了中文輸入法的問題，就算沒有 AI 功能，光是瀏覽方式的改造，就足以變成我的主要瀏覽器。

一，極簡化導向，集中閱讀瀏覽、工作應用

瀏覽器「傳統上」用於開啟眾多網頁，以前我們只將其當作是一個連接網路資料的視窗。

但隨著現在雲端應用程式成為主流，網頁的功能已從單純瀏覽資料，進化為「更需要專注、效率的生產力需求」。

即便是瀏覽資訊，許多聚合工具如 Google新聞、Feedly，以及近年來受歡迎的 Readwise Reader 等，搭配各種雲端的筆記服務，都能更集中、更舒適的幫助我們「整理」、「輸出」每日的網路資訊。（延伸閱讀：如何過濾資訊與稍後閱讀？2022年五個克服資訊爆炸的學習技巧）

因此，過去那種開啟大量網頁、發散式、只看不做的瀏覽方式，已不再是現今最佳的網路工作模式。

我們更想要尋求「產出」的流程，從而瀏覽器也應該轉變成適合用在這些「應用型」的工作、閱讀雲端服務上。

我猜測 Arc 瀏覽器正是基於這種觀點，對瀏覽器介面進行了諸多改造，在極簡化的背後，呼應了上述思維：

• 最小化網址列、分頁列
• 因為內容比網址更重要，瀏覽器的介面要退居到幕後，讓出中央的閱讀空間。
• 隱藏功能列
• 瀏覽器的功能不重要，真正的功能在網頁服務本身，把操作焦點還給中央的生產力應用。
• 各種減少重複與多餘分頁的流程設計（後面會陸續提到）
• 還有許多進一步的介面改造，目的都是減少不斷發散的分頁，讓我們更聚焦在核心的閱讀與工作瀏覽。
• 內建廣告屏蔽和不追蹤用戶的瀏覽環境
• 讓瀏覽的網頁更簡潔、更專注。

Arc Windows 版雖然還沒有 Mac 版的特殊功能，但極簡化介面的改造，也已經踏出更加專注和高效的網路應用工作流程的第一步。（延伸閱讀：2023 試試看這樣安排專注時間，3 個改變讓時間一到就有專注力）

二，如何用 3 種功能減少重複分頁？

那麼 Arc 做了哪些設計，來減少瀏覽過程中的重複分頁、發散分頁狀況呢？主要設計了三種功能：

1. 彈出浮動視窗
• 2024/3/20 更新，增加了影片浮動小視窗功能，看影片時移動到其他畫面，影片會自動變成浮動視窗
2. 雙重、多重分割瀏覽
3. 搜尋列切換到已開啟分頁

首先，針對許多「閱讀型網站服務」，Arc 都支援優先以彈出浮動視窗的模式，來瀏覽那些「延伸」出來的網頁資料。例如，在 Google 新聞網站中，點開一篇新聞來看，在其他瀏覽器中可能是不斷增加的新分頁，或是失去了原始頁面的焦點，但是在 Arc 中則是一個浮動視窗，聚焦在新聞內容本身，看完就縮合關閉，回到核心網站：

• 看新聞網站時，自然的點開新聞，不再是無限多的分頁，也不是失去焦點，而是看完浮動視窗內容後，立刻關閉，又原來原本聚焦的新聞網站。
• 在 Feedly、 Readwise 等閱讀服務中查看一篇文章，不再是無限多的分頁，而是讀完一篇，就回到原本的閱讀服務。
• 延伸閱讀：Omnivore 免費稍後閱讀，支援中文朗讀、PDF標註、訂閱電子報
• 在電腦玩物中，一篇文章也包含很多延伸文章的連結，利用這個模式，點開後都是可以立刻快速閱讀的浮動視窗，需要的時候，再切換成獨立分頁。

另外， Arc 瀏覽器也支援雙重（3重、多重）網頁視窗，並排分割瀏覽，讓我們可以同時處理更複雜任務。例如，左邊視窗是雲端筆記，右邊視窗是網頁資料，這樣一邊在「閱讀型網頁」瀏覽，一邊在「應用型網頁」快速完成筆記。

• 不用在資訊型、應用型分頁之間不斷切換，快速處理完資訊型網頁就可以關閉，保留應用型網頁即可。
• 不斷切換分頁會更容易分心，容易遺忘某些開啟的分頁，最後就是分頁愈積愈多。

此外，在 Arc 中要新增分頁時，會透過一個搜尋列，讓我們輸入關鍵字來搜尋需要的網站，而當我們輸入的網站已經在開啟清單中時，會以「切換到已經開啟的網站」為主，而不是又再開一個新分頁，這也一定程度減少了額外分頁的產生。

上面三個 Arc 瀏覽器的特殊設計：浮動視窗、分割瀏覽、搜尋切換，核心的哲學就是讓我們減少資訊類網頁無止盡的增加，透過讀完就收、多工處理，其實是幫助我們更聚焦在「生產應用」上，而不是一大堆資訊網頁上。

然後，搭配下面 Arc 瀏覽器「應用化導向的分頁列」，把書籤、分頁合而為一，又更進一步減少重複整理、重複分頁的狀況。

三，應用化導向，4層側邊欄從網頁瀏覽進化到上網工作

在 Arc 中沒有傳統的分頁列、書籤，而是把這兩種需求合而為一，並改造成以應用為主的側邊欄。在 Arc 的左方側邊欄中，由上而下可以用四種層次來「規劃」自己的上網工作流程：

1. 應用工具
2. 常用服務
3. 臨時網頁
4. 封存歷史

• 「應用工具」：

• 可以把某些最頻繁使用的雲端工具，加入「 Favorite 」，就會成為固定在側邊欄最上方的「按鈕」，無論切換到哪一個工作區域、哪一個視窗，都會持續看到。我會把這一區視為應用工具區。
• 例如我的 Evernote，現在最常用於輔助的 ChatGPT ，隨時要查看的 Google 日曆，我會加入這個應用工具區，無論在哪一個視窗都可以隨時點開，就像打開系統中的軟體一樣。
• 應用工具區還有一個特性，就是無論在哪一個工作區（Space）點開按鈕，打開的都是同一個應用服務分頁。這個意思是，不會因為我點了多次 Evernote 按鈕，就不小心打開多個 Evernote 網頁，而是每次點開這個按鈕，就是切換回上一次 Evernote 處理到一半的頁面。
• 延伸閱讀：避免瀏覽器雜亂分頁干擾工作，把常用線上工具安裝成專注應用 App

• 「常用服務」：

• Arc 可以分類不同的工作區域（Space，下面會介紹），在不同的工作區域中可以設定不同的常用服務網頁，一旦被 Pin 到這個工作區的常用服務清單，就像是加入固定書籤，這個分頁就不會輕易消失，每次開啟都能看到。
• 我會把常用服務區域視為自己某種工作流程的安排，例如在「部落格工作區（Space）」中，我把部落格網站、 Blogger 平台，以及各種部落格相關工具服務，加入到這個常用服務區，方便我在這裡快速處理部落格相關的任務。
• 這個常用服務區，也可以類似書籤那樣建立資料夾分類。
• 但重點不是收藏網站，而是利用這個常用服務區，建立自己某一種工作真正需要的網頁處理流程。

• 「臨時網頁」：

• 在 Arc 中隨意開啟的分頁，通常是一些資料型網頁，或是臨時使用的小工具網頁，這些都會先被放入第三層，我稱呼為「臨時網頁」的區域。
• 在這個區域中的分頁，預設 12 個小時後會消失，進入最後的封存區。自己用完這些臨時網頁，甚至不用理他，他自己會清空。
• 所以 Arc 的分頁永遠不會愈積愈多，因為凡是在臨時網頁區的網頁，都會自動封存。只有真正需要的網站：應用工具、常用服務，才會留下來。

• 「封存歷史」：

• 當然，臨時網頁也可能只是來不及處理，那被消失了怎麼辦？
• 不用擔心，這些網頁都會進入最左下方的封存歷史區，可以在這裡查看。

這些好像似曾相似，但其實有很多精心設計的介面，讓 Arc 不再只是網頁瀏覽器，而是更有邏輯的上網工作系統。

四，個性化工作，建立 Space 工作區域

和前面四層側邊欄做出完美搭配的，就是 Arc 內建的 Space 工作區：

• 不同 Space ，擁有不同的側邊欄，我們可以在這裡設計出這個工作區專屬的常用服務流程。
• 不同 Space 可以用快捷鍵快速切換。
• 不同 Space 可以設計不同的配色風格，方便區隔。
• 不同 Space 也可以在不同視窗，同時開啟，一次處理多種領域工作。

例如我有一個辦公室工作區，一個部落格工作區，一個社群新聞工作區。我可以同時在不同視窗開啟，快速切換，使用不同的工作流程，開啟不同的臨時資料頁面。

作為我在 Firefox、 Google Chrome 中也一定會安裝的「分頁群組」功能的進化版， Space 在切換上非常順暢，可以設計的工作區域不同使用邏輯也更有彈性。（延伸閱讀：Workona 2021 整理瀏覽器工作最佳工具，同步筆記、待辦清單與分頁群組）

光是上面這四大介面改造， Arc 就足以成為一款具備高生產力的瀏覽器工具。而這還是目前做為測試的 Windows 版本，尚未加入 Mac 或 iPhone 上那些進階 AI 功能。

有興趣的朋友，也可以試試看。

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