每代人的鸡蛋Muse：从入门到榨干
文章介绍 Meta 的 AI Agent 产品 Muse 的注册方法：通过 Browser Use Cloud 云浏览器访问美国环境完成注册并验证年龄。作者向 Muse 提出三个关键问题，分析其与 Grok Bot 的区别及对中国用户的价值；拆解其以 10 亿 token 邀请奖励为核心的病毒式增长机制，并整理了多个平台的邀请福利。最后作者反思工具潮中普通人真正该积累的东西：守住注意力、建立可核验的信任、选择把时间还给自己的工具，留下不属于平台的经验与流程。
全部文档 / 作者: 诺鸭船长3 / 标签: Agent
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给 Pi 加能力可以先看这 6 个开源项目
文章介绍了 6 个为 Pi（Agent 工作台）扩展能力的开源项目：pi-subagents 支持多 AI 分工协作；pi-interactive-shell 让 AI 管理可见终端并随时人工接管；pi-model-switch 按任务难度自动切换模型；pi-autoresearch 让 AI 持续迭代优化代码；pi-code 适合已有 Claude Code 规则和工具积累的用户；monopi 则是一体化方案，包含任务管理、后台任务和子 Agent 系统，适合从零开始的用户。
Agent 拼装台 Pi｜从入门到榨干
本文系统介绍了 Agent 工具 Pi 的理念与用法。Pi 是一个极简的 Agent Harness（工作台），默认只提供读、写、改文件和运行终端命令四种基础工具，不绑定任何模型，可接入 Codex、Claude、Gemini 或本地模型。作者通过 Databricks 和 Fullscript 的实测说明其轻量设计能显著降低 Token 成本。文章按使用顺序展开：安装并接通模型、跑通第一个任务、利用 /tree 会话树实现多模型同起点分叉比较，最后通过 AGENTS.md、Skill 和 Extension 让 Pi 自我扩展，逐步长成专属 Agent。
AI 七宗罪全网最全审判指南：从入门到榨干
文章总结了 AI 在执行任务时的七大常见毛病：抢答、脑补、独断、加戏、话痨、失忆和报喜。针对每一宗罪，作者提供了具体的提示词和解决策略，旨在通过规范流程让 AI 问清需求、抓住重点、精准执行并凭据交付，最终提升工作效率。
Kimi 全功能测评与涨粉实战指南
文章详细介绍了国产大模型 Kimi 的各项功能，包括四种对话模式、八种核心工具（PPT助手、深度研究、Kimi Code 等）及浏览器插件。作者通过自身实践，展示了如何利用 Kimi 的深度研究、Agent 模式和工作流整合在五天内涨粉 3000+。文章也客观指出了 Kimi 在复杂任务规划和事实准确性上的局限，强调工具组合成系统的重要性。
DeepSeek V4 从入门到进阶，这一篇就够了
本文是一份 DeepSeek V4 的使用指南。文章指出大多数人未解锁 V4 的真正潜力，介绍了快速与专家两种模式的区别，重点解读了 100 万 token 上下文窗口的价值。作者提供了工作汇报、学习概念、辅助决策的提示词模板，并深度解析了“深度思考”与“智能搜索”的开启场景。此外，文章还对比了 API 型号与成本，强调了 V4-Pro 在 Agent 自动化领域的开源领先地位及其性价比优势。
我的 Skill 自动化长文创作方法：告别 AI 味
文章分享了一套名为 noah-writing 的自动化写作工作流，旨在解决 AI 生成文章缺乏人味和观点的问题。该方法通过将写作拆解为选题、定标题、定配方（结构/情绪）、素材预检、写作润色及测试传播六个阶段，让 AI 负责执行，人负责决策。作者结合自研的标题生成技能和文风拆解技术，将写作效率提升 80%，并实现了从隐性写作感到显性规则化的认知升级。