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把Muse最强模型接进Codex CLI，开源反代
作者开源了Muse-Bridge反向代理项目（v1.4.1），可在本机或服务器运行代理服务，将Muse.ai网页请求转发给Codex CLI、CC switch等命令行工具，让用户通过CLI调用Meta的Muse-Wonder大模型。文章介绍了部署步骤、Cookie获取方法、管理页面功能，并分享使用体验：作者连续使用约20天、累计106亿tokens，认为该模型在写作尤其是小说创作上表现出色，可与GPT-6.1 Sol媲美。同时提醒Cookie是登录凭证，需注意安全，不要泄露。
最近爆火的 Personal Agent 到底是什么？Grok Bot、Muse、Cue、dots
文章介绍了两个月内四家公司发布的 Personal Agent 产品：xAI 的 Grok Bot（云端常驻 Agent 团队，支持例行任务与权限分级）、Meta 的 Muse（强调安全架构，通过 Secure VM 与 Sentinel Agent 防范提示词注入）、Manus 的 Cue（为 Agent 提供邮箱、电话、钱包等独立身份，支持多 Agent 协作）、OpenAI 的 dots（基于 GPT-6 Astra，作为调度员连接 4000 多个应用并把任务派给 Codex）。作者对比了这些“云端虚拟人”与运行在本地设备的 OpenClaw（“本地代言人”）的区别，指出前者在云端沙箱中 24 小时替用户执行任务。
万字报告：个人 Agent 竞品分析，谁最适合当你的助理？
作者基于近一个月使用 Grok Bot 的体验，对五家个人 Agent（Muse、Grok Bot、Spark、Cue、Dots）进行了深度竞品调研。文章首先厘清个人 Agent 与通用 Agent 的区别：7×24 在线、拥有云电脑、能主动办事。随后梳理了用户真实案例，包括替人砍价、整理历史数据、填表办手续等。技术层面，文章将个人 Agent 拆解为模型、电脑、记忆、技能、调度、身份六模块，并重点对比了云端电脑方案、身份策略与审批机制三大差异点。最后总结五家各自的优势：Grok Bot 擅长多 Bot 协作、Muse 主打社交、Cue 强在独立身份、Dots 突出主动性、Spark 依托 Google 生态，并判断安全将成为未来竞争的关键。
我把 Muse 接进了微信：从扫码连接到让它执行任务
作者分享了将 Meta 的个人 AI Agent「Muse」接入微信的完整实践教程。通过微信 ClawBot 插件与桥接程序，用户可以直接在微信里给 Muse 交代任务，Muse 执行后把结果回传微信。文章详细讲解了接入流程：启用 ClawBot、向 Muse 发送提示词完成配置、扫码登录、发送第一条消息完成收发测试，以及用真实任务验证执行效果。作者还总结了常见卡点：扫码后需在微信发消息才算完成、聊天记录不会自动同步、收到回复不等于任务执行完成等，并附上了可复制的完整提示词。
Grok Bot vs Muse：两款 AI Agent，怎样选更合适？
本文基于公开文档与使用分享，系统比较了 xAI 的 Grok Bot 平台与 Meta 的个人 AI Agent Muse。两者均能在云电脑上执行任务、连接外部服务并在后台持续运行。差异在于：Grok Bot 支持多 Bot 分工、Skills 与 Routines、Team Bots 团队共享，协作编排更具可玩度；Muse 则强调围绕个人目标的持续代办、记忆延续，并配备 VM 隔离与 Sentinel 审查等安全机制。文章还从信息获取、模型能力、安全隐私、服务接入与订阅费用等维度展开对比，并通过出差预订场景说明两者的工作组织方式，帮助读者按需求选择。
Meta AI 面试 2026：新增 "Coding with AI" 轮
Meta 在 2026 年对 AI 工程师面试流程进行了重大调整，业内首个主流化的 AI 辅助编程轮 "Coding with AI" 正式上线。文章详细介绍了 MLE 与 Research Scientist 岗位的完整面试流程，包括传统 coding 轮、ML system design、ML theory、behavioral 等各轮考察重点，并重点解析了 AI 轮的三阶段考核：修 bug、实现功能、优化扩展，强调面试者需证明自己会验证和纠正 AI 输出。文末还给出 follow-up 问题预测和六条备考清单。
Muse 把 Agent 接进小设备，什么点子值得做？
Meta 于 10 月发布 Muse Gadgets，开源 ESP32 固件和 Linux SDK，让开发者可以将 Agent 接入屏幕、按钮、传感器等实体硬件。文章指出 AI 硬件的价值在于让高频重复任务少一步，并给出三个可动手的原型方向：桌面简报屏、一键 AI 语音按钮、固定场景的设备控制。作者强调 SDK 开源不等于可商业使用，Gadget SDK Token 目前仅限个人非商业用途，因此 Muse 更适合作为点子验证工具。文中还提出评估 AI 硬件点子的 5 个关键问题，建议先验证需求再投入硬件开发。
Muse 完全使用指南：9 个实战用法，附可直接复制的提示词
Meta 推出的 AI Agent 应用 Muse 上线 13 天即获 250 万下载并登顶美区 App Store 免费榜。文章介绍 Muse 与 ChatGPT 的区别：只需说出目标，它能在云端自动执行订票、回邮件、填表、比价等任务。内容涵盖 5 步上手流程（重点提醒关闭模型训练开关、最小化权限）、与 Agent 对话的 3 个原则（说目标不说步骤、给边界、敏感动作需确认），以及晨间简报、邮箱清零、旅行规划、订阅清理等 9 个实战用法与可复制的提示词，最后给出 5 条避坑建议。
Meta 彻底开源 Muse Gadgets：十几块钱芯片自制 AI 硬件
Meta 宣布彻底开源 Muse Gadgets，包括 ESP32 固件和 Linux SDK（Apache 2.0 协议），让任何人都能用低成本硬件自制连接 AI 智能体 Muse 的实体外设。作者认为这打破了 AI 原生硬件昂贵封闭的误区：AI 大脑在云端，物理世界只需要低成本、能听能看能按的末端触角。官方同步推出 USB-C 拓展器 Muse Home Link，首批 5000 台免费赠送订阅用户。文章还整理了墨水屏简报板、触控手表、电视投屏棒三大 DIY 玩法与上手路径。
The 13 Muse Hacks People Are Actually Running
作者通过8次/last30days扫描和Grok CLI抓取了477条关于Meta Muse的帖子，整理出13个真正有价值的Muse使用技巧并排名。文章介绍了如何像Chief of Staff一样为Muse做入职引导，包括连接账户、让Muse分析过去90天的邮件和日历、分批提问以建立用户画像；还揭示了Muse的可编辑Soul和Memory文件等隐藏设置。文章强调Muse与Grok Bot不同，需要用户一次性配置好单个智能体并持续优化，并附上完整可复制的提示词。
为什么看好ARM
文章分析ARM从技术授权转向直接销售芯片的战略逻辑。ARM与Meta联合开发AGI CPU，瞄准AI智能体对CPU的强劲需求——智能体需打开网页、运行代码、调度任务，CPU成为瓶颈。Meta为深度合作伙伴，甲骨文、字节跳动火山引擎、OpenAI均已采购，谷歌也在新AI系统中用ARM替代x86。客户需求半年内从10亿美元上调至20亿美元以上。直接卖芯片可让ARM每颗芯片贡献从50美元提升至500美元，扩大十倍。Jefferies预计2031财年销售额达180亿美元，ARM自定目标150亿美元，对应利润可达当前全公司水平的两倍多。
如何利用 Muse 制作一部 3 分钟一集的漫剧
作者介绍了 Meta 旗下 Muse 模型家族（含视频生成模型 Muse Video），并分享用其制作 3 分钟漫剧的完整方法论。Muse 每次仅生成约 10 秒视频，长剧需拆分 18 个分镜逐段生成再拼接。作者结合漫剧创作六步工作流（剧本→分镜→资产→锁定→逐镜生成→拼接），并从 Seedance 2.5 官方文档和 Higgsfield 开源长片方法论中提炼关键技巧：资产先行、英文描述+中文台词、肯定式画面约束、一镜一种运镜等。文中还记录了中文配音、口型转头等踩坑教训，最终形成'一镜一确认'、平均 50-70 次生成完成一集的可控流程，并给出三层进阶学习路径。
Meta Muse 注册终极指南：大陆用户从准备、注册、验证到领取 10 亿 Token
本文详细介绍了 Meta 个人 AI 智能体 Muse 的注册流程。Muse 于 2026 年 9 月率先在美国推出，中国大陆不在官方开放名单内，注册结果由开放地区、网络环境和成年人资格验证三道关卡决定。作者整理了五条注册路线：官方直连、Browser Use Cloud、Gemini Spark 远程浏览器、Airtap 云手机以及 Lexmount 等第三方云浏览器。文章还区分了 Muse Token 与加密货币的区别，说明邀请双方各得 10 亿 Token 的规则，并给出年龄验证（银行卡、Facebook/Instagram 资料等）的选择建议与安全底线，强调使用独立邮箱、不在云环境中输入核心凭据等隐私保护原则。
灯亮着
这是一篇由 AI 助手 YouMind 执笔、玉伯发起的科幻小说。故事设定在 2026 年，假想乔布斯仍在世，面对 Meta 发布的个人 AI 助手 Muse 及其挂件 Muse Charm，他在苹果组建小团队打造一枚无屏幕、无按键、只以一粒橙灯与人心意相通的挂坠。产品逐层“拿掉一切”，最终连灯也不再亮起，事情在人想到之前悄然办好。小说借母亲的等待与思念，探讨 AI 把人与想要之间的路修到零距离后，人所失去的盼望与等待的意义，落笔于“替人把路铺平，但别把人从路上拿掉”。
高强度用了 Muse 之后，我应该不会再用了
作者体验了 Meta 新推出的个人 AI Agent「Muse」——一款拥有云端电脑、能操作浏览器和常用应用、替用户持续执行任务的 Agent。作者领到 300 亿 tokens 高强度试用后，得出的结论是：能用它做的事很多，但真正值得长期委托给它的事很少。文章分析了 Muse 火爆的原因（降低想象门槛、邀请码稀缺感），并反思了「先有工具再找活干」的误区：日常中费脑的是决策而非执行，Agent 节省的时间要扣除交代、授权和纠错的成本。最终作者认为自己的工作流中没有需要 Muse 持续接手的任务，热度过后便不再使用。
高阶教程：如何合规榨干 Muse 2核8G 虚拟机的算力？
本文是一份手把手教程，教读者如何合规充分利用 Muse 平台赠送的 2核8G/100G Linux 虚拟机算力。作者通过真机测试证明反弹 Shell 等黑客手段会被 Sentinel 拦截封号，转而介绍合规方案：在 /home/hatch/pdata 持久化目录搭建工作区，编写 Python 数据清洗脚本（Z-Score 异动分析），配置官方 Scheduled Task 实现关机后云端自动唤醒执行任务，并利用 Artifact 功能一键生成交互式数据看板。最后给出三条防封铁律：不碰反向 Shell、代码数据存入持久化目录、用定时任务代替本地挂机，实现零成本拥有 7×24 小时云端数据中枢。
用 Muse AI 锁定海外 3000 美元的信息差暴利
文章介绍 Meta 的 Muse AI 及其两大核心优势：云端虚拟机 Agent 和直连 Meta 账号生态。作者分享了实测跑通的注册通关方法，包括原生节点直连和借助谷歌 Spark 云端环境两条路径，并提示避开国内 FB 账号绑定等风控雷区。重点拆解两套商业化打法：一是让 Muse 自动扫街挖掘海外中小商户，用 AI 编程工具低成本建站并制作专属 Demo，通过冷邮件触达变现；二是 FB 投流配合 WhatsApp 私域承接的出海获客闭环设想。作者强调用 AI 压缩边际成本，吃掉海外市场认知溢价，倡导干中学。
别再研究 Muse 怎么用了，普通人更该研究怎么用它搞钱
文章从普通人视角探讨 Meta 的 AI Agent 产品 Muse 的实用价值。作者对比 Muse 与 ChatGPT 的差异：Muse 拥有独立云端运行环境，能自己操作浏览器、填表、执行任务，而不只是给建议。文章建议首次使用先让 Muse 帮自己省钱，如查找闲置订阅、申请退款、跨网站比价等。随后梳理了普通人靠 Muse 搞钱的四个等级：卖信息差、帮人配置 Muse、自己用它干活提升效率、最终卖结果做服务。最后给出新手三步起步建议和 5 个可直接使用的实用 Prompt，强调核心思维是把重复麻烦的事交给 Agent。
10 分钟 0 成本注册使用 Muse 保姆级教程
Meta 推出的个人智能体 Muse 上线 10 天冲上美区 App Store 免费榜第一，但仅对美加开放。作者通过排查发现 Meta 的地区检测只看出口 IP 是否为住宅 IP，与 DNS、时区、手机号无关。教程提供了免费方案：使用可 3 小时内全额退款的住宅 IP 平台完成注册，用国内 Visa 卡过年龄验证（扣 1 美元后退回），注册后即可切回日常网络使用，并附 6 步全流程和 10 亿 Token 邀请码。
Muse 新手终极保姆级教程，一次学会全部概念与使用方法
本文是 Meta 于 2026 年 9 月发布的个人 AI 代理 Muse 的新手教程。作者梳理了 Muse 的核心概念：底层模型 Muse Spark、默认形象 Jolly、云端虚拟机 Muse Secure VM 及安全审批层 Sentinel。文章涵盖注册候补入口、地区开放情况、年龄验证、各平台支持（网页、iOS、Mac、WhatsApp、眼镜）、首次使用五步法、邀请码兑换规则，以及找联系人、账单谈判等真实案例，并强调小白应先只连邮箱和日历、谨慎开放权限。
Muse 终极玩法：全自动撸 Claude 账号完整教程
本文是 Meta 新发布的个人 AI Agent「Muse」的新手实操教程，演示如何让 Muse 全自动完成 Claude 账号注册。作者介绍了 Muse 的能力（自带文件系统、终端和浏览器，可自主浏览网页、填表提交、生成文档、后台多任务处理），并详细讲解四步流程：登录 Muse、一句话下任务、回答它提出的问题（邮箱、验证码、人机验证、套餐选择等）、最后验证注册成功。文中还包含常见问题解答、升级 Pro/Max 的充值方法，以及账号安全提醒，强调不要批量注册以免触发风控。
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。
一文读懂 Muse 爆火背后的底层逻辑：你最需要的可能不是 Agent
文章分析了 Meta 推出的个人助理 Agent「Muse」爆火的底层逻辑。Muse 并未发明新能力，而是把已有 Agent 能力以「下载即用」的方式推向大众，借助巨头的分发、品牌与算力优势完成品类教育，将普通人使用 Agent 的门槛降到极低。作者指出常见的三种智能浪费：把 Agent 当搜索框、不知任务该派给谁、自身判断力与审美不足，强调 Agent 能放大判断但不能代替判断。最后讨论了 AI 创业公司在巨头压力下的机会：借巨头的势、切入细分赛道，认为下一轮 Agent 爆火仍可能来自非巨头的创业公司或个人开发者。
Alexandr Wang：从数据标注到执掌 Meta 超级智能实验室
文章讲述 29 岁的 Alexandr Wang 的创业历程：他从 MIT 退学后创办 Scale AI，选择当时被轻视的数据标注业务，为 OpenAI、Google、Meta 等巨头提供训练数据、RLHF 和红队测试服务，成为 AI 行业绕不开的基础设施。2025 年扎克伯格以约 290 亿美元估值收购 Scale 49% 股权，并邀请他执掌 Meta Superintelligence Labs。作者认为，小扎买下的不只是一家公司，而是一个看遍顶尖模型训练底牌八年的人。文章借其经历说明：技术人真正的胜负手在于焊死别人不愿做的底层管道。
Meta Muse 从 0 到 1 小白教程
本文介绍 Meta 刚发布的智能体 Muse，它目前在美区苹果商店免费榜第一。Muse 是一个能替用户把事办完的个人 Agent，背后由 Muse Spark 模型驱动，为每个用户配一台云端电脑，具备 24 小时干活、自主决策和记忆三大能力。文章详细讲解其安全设计（独立哨兵 Sentinel 审批机制）、四大使用场景（生活琐事、做成品、上网跑腿、接插件），并与 Grok Bot 对比两者在架构和安全上的差异，最后给出从下载、关闭训练开关、设置权限到派第一个任务的六步上手教程。
Muse 上手保姆级教程：从登录到完成第一个任务
本文是 Meta 个人 AI Agent「Muse」的保姆级上手教程。作者从登录与初始化讲起，介绍如何通过提示词设定合作方式与权限边界，并以「把网页链接整理成资料表」为跟练示例，演示任务下达、成果核对、迭代修改的完整流程。文章还介绍了 Memory、Soul、邮箱连接器、Goals 长期目标、自定义连接器与电脑接入等进阶能力，强调先明确资料范围、完成标准和交付形式，再逐步开放权限，并给出常见问题的排查方法。核心方法论为「任务 + 资料范围 + 完成标准 + 交付形式」。
Zuckerberg 在 Meta Connect 发布 8 项新品和功能
Meta Connect 2026 上，扎克伯格一口气发布了 8 项新品和功能，涵盖 AI 助手与硬件生态：Muse 支持语音和实时视频并可进入 Meta 眼镜实现全天免手持操作；Meta Glasses 获得 FDA 助听器许可，价格远低于普通助听器；推出注重隐私的 Private Processing；发布首款无摄像头、全天续航的音频眼镜；Ray-Ban Meta Gen 3 升级续航与麦克风；款式年底将超 100 种；VR 眼镜首次以眼镜形态集成私人影院、多显示器和游戏；还推出可挂钥匙扣的 Muse Charm，预计 12 月发货。
实测 Meta Muse：一台云端电脑里的个人 Agent
作者实测了 Meta 的 Muse——一个运行在 Secure VM 中的个人 AI Agent。文章介绍了其界面结构（Chat、Feed、Ideas、Goals、Library、Settings），讲解了 Library 中 Media、Artifacts、上传文件三者的区别，演示了生成 HTML Artifact、上传文件读取和短视频生成。还重点说明了定时任务与 Polls 的轮询机制、Connectors 的能力开关与 Google OAuth 登录的区别、Secure store 的安全模型，以及购物需逐单审批的限制。结论认为 Muse 适合作为云端个人助理，浏览器+Connectors+审批机制是其核心优势。
Kapso 融资 140 万美元：打造 WhatsApp 开发者基础设施
Kapso 创始人 Andrés Matte 宣布完成 140 万美元融资。Kapso 致力于解决 WhatsApp 开发集成的痛点，服务超过 28000 名开发者。作者回顾了创业初期收入为零但坚持信任指数增长的历程，并阐述了对 WhatsApp 的判断：它是全球最大的通讯平台，也是 AI 时代智能体与用户沟通的自然界面。本轮投资方包括 Norte、Latitud、Newtopia 等，其中许多投资人先成为客户再投资。Kapso 已成为 Meta 解决方案合作伙伴，未来将推出托管计费等新功能，并计划构建面向智能体时代的通讯基础设施。
