今年 2 月份我把 [[Nowledge Mem]] 装到 MacBook 上，想解决的是一个很常见的问题：我希望在 [[Perplexity]] 网页上查过的资料，直接在 Claude Code 中可以记住。但没想到大半年过去，它已经变成了我每天都在用的软件，而且是那种「不在后台跑着就会觉得别扭」的存在。我在 Claude Code、[[Codex]]、[[OpenClaw]] 里开的每一个会话，开头都会先从它这里拿一份简报；网页上和 AI 聊过的东西会自动同步进去；我做过的决定、踩过的坑、服务器的配置，都沉淀成一条条可以被任何 Agent 检索的记忆
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前两天整理了一篇 AI 浏览器自动化方案怎么选，把 Playwright、MCP、Agent 专用浏览器、WebMCP 这些路线梳理了一遍。在那篇文章里我提到，「内置 Agent 的 AI 浏览器」这一类里我最看好的是 Aside，原因是它的密码管理器设计得很用心，但篇幅有限没有展开。今天就单独写一篇，聊聊这个浏览器到底能做什么、和 [[Comet]]、[[Dia Browser]] 有什么不一样，以及我现在是怎么用它的。如果你看完想试试，可以用我的邀请链接 https://aside.com/r/UpYKnv9ziq 注册，注册后会额外获得 100 C
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最近我一直在研究「让 AI 用浏览器」这件事。起因是看到 Nowledge 写了一个 browse-now Skill，可以直接让 Claude 控制浏览器，紧接着又偶然发现了 [[Ego Lite]] 这款专门为 Agent 设计的浏览器。顺着这条线，我把 Aside、BrowserOS、Deta Surf 这几款 AI 浏览器挨个调研了一遍，越看越发现它们的侧重点和实现方式差别很大：有人在做测试框架，有人在做浏览器插件，有人从 Chromium 内核开始为 Agent 改造浏览器，还有人在推动新的 Web 标准。它们看起来都在「让 AI 操作网页」，
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2026-10-28 ai-agent
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browser-automation
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playwright
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mcp
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webmcp
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ego-lite
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browseros
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browser-use
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stagehand
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claude-code
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prompt-injection
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gemini-in-chrome
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cebian
家里的 [[Homelab]] 一直是一台 4 盘位的小主机跑 [[Proxmox VE]]，上面跑着 Ubuntu 虚拟机、一堆 Docker 服务和下载机。平时远程管理全靠 SSH 加 [[Tailscale]]，只要系统还活着基本没什么问题。真正让我不放心的是系统起不来的时候：升级内核后卡在启动界面、改网卡配置时手滑导致网络没起来、BIOS 被重置后不再从正确的硬盘启动，这时候 SSH 连不上，Tailscale 也不会在线，人不在家就只能干等。最近正好赶上一波促销，我入手了 [[GL.iNet]] 的 Comet Pro（型号 GL-RM10）远
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2026-10-26 gl-inet
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comet-pro
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gl-rm10
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ip-kvm
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kvm-over-ip
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homelab
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remote-management
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out-of-band
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wifi-6
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tailscale
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proxmox-ve
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pikvm
现在我写代码基本是 [[Codex]] 和 [[Claude Code]] 轮着用。有时候是 Codex 的额度先用完了，有时候是某一步我觉得 Claude Code 更合适，于是一个任务经常要在两个 Agent 之间换手。真正麻烦的不是换工具本身，而是换手的那一刻：新会话对前面发生的事一无所知。之前选了哪个库、哪个旧接口不能动、改了哪些文件、测试跑没跑过，这些信息全都留在上一段对话里。我只能手动复述一遍，或者把一大段聊天记录贴回去，前者容易漏掉关键约束，后者浪费 Token，还会让模型在几千行历史里抓不住重点。说到底，我缺的不是一个更大的上下文窗口，而
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前两天写了一篇 呆呆面板 daidai-panel：轻量级青龙面板替代品介绍与 Docker 部署教程，在那篇文章里我提到呆呆面板和 [[qinglong
青龙面板]] 最明显的代差是内置了 [[MCP]] 服务，但只是简单带过。面板搭起来、脚本陆续迁移进来之后，我每天早上要做的第一件事就变成了打开面板，挨个看昨晚哪些任务失败了、报的什么错、是 Cookie 过期还是网站改版。这种重复又琐碎的巡检，恰好是 AI 最擅长替人做的事情。所以这一篇就专门聊聊呆呆面板的 MCP 怎么配置、怎么接入不同的客户端，以及在权限
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Homelab 里跑久了，总会攒下一堆零散的小脚本：每天早上抓一次汇率发到 Telegram，定时检查几个网站的证书有没有快过期，隔一段时间把某个 API 的数据拉下来存一份，再加上各种网站的自动签到。最开始我都是直接写进服务器的 crontab，时间一长就发现问题很多，脚本散落在不同的机器上，日志不知道去哪看，失败了也没人通知，Python 依赖装在系统里还经常和别的东西打架。几年前我为此折腾过 [[qinglong
青龙面板]]，最近在 GitHub 上又看到一个定位几乎一样、但更轻量的新项目，叫呆呆面板（[
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这两年我陆陆续续接触过一些 RAG 小工具，从最早自己用 [[LangChain]] 拼一个 demo，到后来用 [[AnythingLLM]]、[[Dify]] 的知识库功能，有一个体验几乎每次都会重演：拿几篇 Markdown 测试的时候效果惊艳，一旦换成真实的业务材料，比如一份带合并单元格的财报 PDF、一份双栏排版的论文、几页扫描的合同，回答马上就开始胡说八道。追查下去会发现问题根本不在大模型，而在最前面的解析和切块环节，表格被拍平成一串没有表头的数字，左右两栏的文字被交错拼接在一起，模型拿到的上下文本身就是错的。也正是因为这个痛点，我在调查 E
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由于本地 IDE、插件、Agent 的差异，所以经常打开项目之后会出现一些只属于我自己的文件，AI Agent 和一些 MCP，Skill 也喜欢在项目根目录里面添加文件。每次 git status 都能看到这一串红色的 untracked 文件，看着很烦，又不太好意思为了自己的习惯去改项目的 .gitignore。这时候我想起了 .git 目录里一个存在感极低的文件 info/exclude，它刚好就是为这种场景设计的。
什么是 exclude 文件
每次执行 git init 或者 git clone，[[Git]] 都会根据模板目录在 .g
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上一篇 Meta Muse 介绍与注册指南：一个会替你跑腿的个人 AI Agent 把 [[Muse]] 是什么、怎么注册、额度怎么算都整理了一遍，但是留了一个结尾：注册完之后到底该让它干什么。Muse 上线这几周，我查阅了一些测评体验，整理了 X 和 Threads 上用户晒出来的用法，发现大家的使用路径其实很像：从提醒和文件这类零风险的任务开始，确认它靠谱之后再慢慢接入邮箱、日历，最后才让它碰钱。这篇就按这个顺序来整理，从界面和设置讲起，再到具体的案例和踩过的坑。
先认识一下界面
Muse 的 App 结构不复杂，但几个入口藏得比较深，第一次
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