本文是一篇面向小白的 Muse 自定义连接器开发教程。作者首先介绍了连接外部服务的三条路径，并说明动手前需确认服务是否有 API（API Key 或 OAuth 2.0）。随后讲解五步标准流程：用户提供服务信息、AI 读取文档、安全授权、实测验证、保存为可复用技能。教程以接入 Parallel Search MCP 为完整实战案例，端到端演示连接、测试与技能保存全过程，全程约 3-5 分钟。文章还说明了 MCP、API 等三种入口的区别，并强调安全要点：密钥永不进聊天框、先只读后写、最小权限、防钓鱼设计等。附有 30 秒速查卡，帮助读者快速上手。
本文是 AI 名词扫盲系列第三期，面向小白讲解如何让 AI 工具变得更强，重点介绍与扩展 AI Agent 能力相关的常见名词。文章逐一解释了工具调用（Tool Calling）、API、MCP、CLI、连接器、插件、API 地址、API Key、模型 ID、Computer Use 等 10 个概念，并配以生活化的例子说明其作用与原理。作者还提醒读者注意保管 API Key、避免将密钥写入前端代码等安全事项，帮助读者理解 AI 如何连接外部工具完成实际任务。
本文以 OpenRouter 模型目录 API 为例，手把手讲解如何将任意公开 API 包装成 Muse 可调用的自定义连接器。连接器由三件套组成：connector.yaml（登记信息）、CONNECTOR.md（给 Muse 的说明书，写死口径）、助手脚本（真正干活的子命令）。方法论为：先看数据形状、建最小脚手架、本地实跑验证。实测 list 返回 467 个模型、search llama 命中 13 个、free 筛出 20 个真免费模型（输入输出单价双零），与独立脚本结果互相印证。文中还解答了鉴权 API 处理、耗时、失效维护等常见问题，并强调验收实跑的重要性。
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。
本教程手把手教你让 Muse 主动向你的 Telegram 发送消息，实现定时报告、任务完成提醒和重要事项通知。内容涵盖六个章节：通过 BotFather 创建 Telegram Bot、先给 Bot 发消息以建立联系、通过官方安全授权链接提交 Token（强调 Token 只进安全页面，切勿发在聊天框）、由 Muse 完成接线和发送测试消息、日常使用及定时推送设置，以及安全须知与常见问题。文章还提供 Token 格式说明、消息收不到等问题的排查方法、Token 泄露后的重置方案，以及 30 秒速查卡。
本文是一篇详细的接入教程，介绍如何在 Muse 中接入 Fish Audio TTS 服务。作者 TaoBuilds 对比了 Azure（稳定但音色固定）与 Fish Audio（支持声音克隆和特色音色）的差异，并给出六步接入流程：注册 Fish Audio 账号、切换到 Developer 模式、确认每月 8000 点的免费额度、创建 API Key、在 Muse 中关联 Key、编写调用脚本并实测出声，全程约 5 分钟。接通后日常语音仍走免费的 Azure，特色音色和声音克隆则用 Fish Audio 完成。文末提醒注意免费额度用量、不要克隆真人声音公开发布，以及 Key 泄露时的处理方法。
本文详细讲解如何将微信公众号接入 Muse，实现 AI 直写公众号草稿的完整管线。内容涵盖：申请微信开发者密钥、解决 IP 白名单限制的三种方案（云电脑直连、服务器代理转发、MCP 服务部署在服务器上）、MCP 服务工具设计、微信内容清洗规则（如 svg 剥离、style 引号问题）、排版提示词模板，以及写入草稿箱后人工验证发布的完整流程。作者分享了实际踩坑经验，强调发布环节需人工操作以保留原创声明等功能。教程包含可直接使用的提示词，适合想用 AI 自动化公众号排版写作的读者复刻实践。
本文介绍 CLIProxyAPI 工具，可将 Claude、Codex、Grok、Kimi 等会员订阅账号封装为本地 API Key（127.0.0.1:8317），接入任何支持自定义模型地址的 AI 工具。作者以 DeepSeek Harness 为例，给出 7 步完整教程：Homebrew 安装、修改配置（host 限本机、自定义 Key、错误冷却时间设为 2 秒）、brew services 自启、OAuth 登录授权、curl 验证、接入 dsh 并配置推理档位。作者说明该工具走与 Claude Code 相同的 OAuth 流程，非破解，重度使用 2 个月账号无异常，并分享了让 AI 编写探测脚本获取模型上下文和推理档位信息的进阶技巧。
作者分享了完成 Anthropic 16 门免费课程的学习体验。课程涵盖基础入门到 Claude API、MCP、Bedrock 等高阶技术，内容质量极高，源自 AWS 和德勤的同款培训。作者重点推荐了其中的“AI Fluency”思维框架（4D Framework）和技术细节（如 Contextual Retrieval），认为该课程能帮助学习者将碎片化的 AI 知识系统化。
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。
本文介绍了开源工具 REA（Reverse Engineer Anything），一个拥有 33.5 万星标的 GitHub 项目。REA 通过 MCP（模型上下文协议）接入 Claude Code、Codex、Grok Build 等 AI Agent，让 Agent 能够分析网站、桌面应用、移动应用乃至游戏的功能实现原理，并生成规格文档用于构建自己的版本。文章提供了从零开始的完整新手教程，包括安装步骤（npx 命令或自动化 Agent 安装）、健康检查方法，以及五步工作框架：观察架构、深度理解（X-ray）、制定蓝图、构建实现、迭代升级，并附有各阶段的实用提示词模板。核心价值在于可以借鉴喜爱的应用功能，快速打造自己的版本。
本文是一篇完整教程，讲解如何将 Claude Code 打造为一个量化研究团队。作者指出单一聊天窗口无法进行诚实的量化研究，缺乏数据、算力、角色分离和记忆四大要素。通过 QuantGPT（基于 MCP 协议的终端工具），AI Agent 可以获得对冲基金级的数据仓库（消除幸存者偏差和前视偏差）、云端回测算力以及固定验证机制。文章详细介绍了如何搭建一个 5-Agent 研究团队：规划者、执行者、质疑者、记录员等角色分工协作，并给出 10 分钟内完成连接的具体步骤，最终让交易策略经受住未见数据的检验。
作者以一人公司接单场景为例，手把手演示如何用 Muse 从零搭建一个单文件、本地存储的轻量 CRM。教程强调需求要写清四件事：线索字段、阶段流转、分级提醒、话术草稿，并给出可直接套用的需求模板。随后提供逐项验收清单（字段、分级、逾期标红、草稿生成、数据留存、导入导出），介绍每天三分钟的日常使用流程，以及让 Muse 每周分析线索数据、生成跟进草稿但保留人工审核的协作方式。文末附翻车表，针对常见问题给出修正方法。
