作者分享了人在国内使用 Muse + Snaplii 组合远程为美国朋友购买星巴克咖啡的完整实操流程。先在 Snaplii 创建 AI 支付 API key 并用 USDC 充值（详细记录了到账金额必须分毫不差的踩坑经历），再让 Muse 连接 Snaplii，随后 Muse 自主购买 Uber Eats 礼品卡、登录账号、选店下单，关键步骤需人工确认。最终成功送达咖啡，作者还分析了费用明细，并附上完整流程视频，建议北美用户尝试这一安全且带返利的 AI 支付组合。
本文面向 AI 新手，介绍如何根据实际需求选择 Agent 工具。文章以一张场景对照表切入，按用途分类推荐：写代码选 Claude Code 或 Codex，前者适合本地交互开发，后者擅长云端并行处理任务；处理本地办公文件和周报 PPT 选 WorkBuddy，做完整项目选 Manus；长期管理公司岗位工作选 Grok Bot，管理个人生活事务选 Muse。文章还澄清了 Manus 的 Cue 应用、Codex Bot 与 dots 的区别，并建议用真实任务试用两款工具，检验结果可用性、数字可溯性和返工成本来判断选型是否正确。
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。
本文是作者于 2026-10-25 在 Muse 中真实跑通后整理的实战教程，介绍如何用提示词把 Muse 组建成「主管 + 专员」的 AI 团队。文章讲解主管（主聊）与专员（子代理或旁聊）的区别与协作方式，提供主管提示词、派活模板、编码/审查/文档等专员提示词，并给出 5 分钟上手的 4 个步骤。作者通过「今日待办」实测发现专员自检不可靠，强调重要交付需加审查专员复核，并总结了路径写法、上下文记忆、安全红线等 6 个常见误区，最后给出日常使用流程和常见问题解答。
作者深度使用 grok bot 和 Muse 数周后进行对比测评。grok bot 的核心优势是多端登录与跨平台操作，作者用它实现自媒体全自动起号：选题、视频生成、发布、评论一条龙，并通过 ADB 控制安卓手机降低封号风险。Muse 胜在免费（含 KVM 机器和每周十亿 token），但工程和代码能力较弱，远程操控体验不如 grok bot。作者分享了 cf tunnel 常驻进程等实践，并总结最佳组合为 paseo+grok bot+claude cli+codex cli，认为涉及高权限、跨平台协作时 grok bot 最强，投资交易策略则仍需人工决策。
本文由 Muse 按真实运行记录重写，是一篇关于 AI Agent 自动化设置的手把手教程。作者提出自动化 = 定时任务 + 自然语言描述 + 人工审批的核心理念，详细讲解如何用说话方式创建定时任务、任务书必须写清的 6 个要素，以及内容流水线、长文排版、巡检盯梢、研究型任务四个实战场景模板。文章还总结了三条运维规矩（先查现状再动手、积压只补有稿的、失败报卡点不重试），并强调发表权永远留给人、凭据不写进脚本等安全边界。全文以本账号一周多产出 100 多条贴图和 14 篇长文的实践为证据，附新手上路清单。
本文是 Meta 个人 AI 智能体 Muse 的实操教程，强调 Muse 不是聊天机器人，而是能自主执行任务的 Agent。文章涵盖安装与上手步骤（App、网页版入口）、连接器授权、长期记忆设置等基础操作，提出好指令公式（目标+材料+边界+交付），并给出每日简报、制作产物、购物预订、深度调研、内容创作五大场景的具体模板。同时详解审批机制、密码安全、数据时效等安全要点，以及分身聊天、定时任务、语音派活等进阶技巧，最后附新手第一周上手清单，帮助小白快速学会向 AI 派活。
作者分析了 Grok Bot 和 Muse 两款 Personal Agent 的优劣：Grok Bot 擅长实时监控 X 信息并调度第三方模型，但定时任务不稳；Muse 定时执行准、体验好。两者记忆互不相通导致需要人工传话。作者提出真正需要下注的是记忆而非 Agent 本身，并给出教程：通过 EverOS Cloud 创建记忆空间，将 Agent Prompt 分别发给两个 Agent 接入，实现共享记忆层。任务前后读写同一记忆库，还可沉淀可复用 Skill，实现信息抓取与定时汇总的分工协作，且记忆可查看、纠正、删除，未来可自托管部署。
文章介绍了用 Codex 作为总导演指挥 AI 视频工具 Muse，将一张古堡场景图制作成 50 秒雄鹰穿越短片的完整流程。作者分五步讲解：准备场景图与飞行参考视频；让 Codex 制定分镜与制作方案；用清晰语言描述飞行路线（贴地、穿拱、盘旋等）；由 Muse 参考前段末帧逐段生成视频，保持方向、速度与主体连贯；最后由 Codex 统筹配乐、成片检查与导出。成片为 1216×672、24fps。文中提供了可直接复用的提示词模板，建议新手先尝试 10 秒短片练手，是一份可照做的 AI 视频创作 SOP。
这是一篇面向国内用户的 AI 助手 Muse 连接器实操教程。作者核实了官方连接器目录，指出飞书、钉钉、高德等国内服务不在官方支持之列，并给出三条可行路线：一是通过 IMAP 协议接入 QQ、163、126 等国内邮箱实现类 Gmail 体验，并介绍了腾讯 Agent Mail 隔离邮箱方案；二是通过自定义连接器或社区 MCP 接入有开放 API 的国内服务；三是对淘宝、京东、美团等无接口平台使用浏览器操作兜底。文章还强调安全须知，如写操作先审批、授权码定期更换、验证码亲力亲为，并给出邮箱先行、浏览器兜底、MCP 按需的起步顺序建议。
这是一份面向国内用户的 Muse AI 助手实战提示词教程，覆盖六大生活场景：订阅会员审计、电商退款售后跟进、邮箱清理、出行规划、账单整理和会议日程准备。每个场景均提供可直接复制的提示词模板，说明所需条件和执行流程。教程强调安全原则：涉及钱款和不可逆操作时由用户亲自确认，登录验证码由用户完成。文末介绍如何将稳定场景设为定时任务，并附 30 秒速查卡。
浙大发布了开源个人 Agent 项目 nanoMuse，对国内软件适配良好。用户可定制个人 AI 助理，可玩性很高。项目支持手机、电脑、个人服务器等多设备，一个账号即可跨设备通用使用。文章认为当前 AI 助理产品众多，走得早、走得好的产品才能走得久，并附上了项目的 GitHub 链接供感兴趣的用户体验。
本文是一篇从零开始的飞书 CLI 接入教程，讲解如何让豆包工作（AI Agent）真正“动手”操作飞书，实现文档、表格、日历、消息的自动化处理。文章介绍两条接入路线：适合新手的飞书插件安装方式，以及需要 Node.js 环境的手动安装 CLI 方式，并详细说明登录授权、权限管理与验证步骤。作者强调运行环境需选“本地电脑”才能调用本机 CLI，并以“把本地 Markdown 转成飞书文档并归档”的完整案例演示全流程。飞书 CLI 覆盖 16+ 业务域、2500+ API，让 AI 助手从只会聊天进化为能直接办事的工具。
