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
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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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2026 年 9 月 8 日,[[Meta]] 发布了个人 AI Agent [[Muse]],宣传语只有一句:「它去做,而不是告诉你怎么做」。用 [[ChatGPT]] 或 [[Claude]] 时,我们得到的往往是一份说明书,真正动手的部分,打开网页、填表单、下单付款,还得自己来。Muse 想把这一段也接过去:你交给它的不是一个问题,而是一件事,它会自己打开浏览器一步步做完,需要你拍板时再回来问你。这是 Meta 迄今为止在消费级 AI 上下的最大一笔注,两周后的 Connect 2026 大会几乎整场都围绕它展开。
这篇先简单交代一下背景,再把
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过去一两年,大模型的发展方向几乎都是更长的思考链、更大的上下文、更强的 Agent 能力。但在日常写代码和搭建自动化流程的过程中,我发现很多地方用到大模型,其实只是为了让它做一个简单的判断,却要付出几秒钟的等待和解析 JSON 的麻烦。TypeSafe AI 发布的 Jev 走了一条相反的路:不聊天、不写代码,只做快速的判断。
Jev 是什么
Jev 是 [[TypeSafe AI]] 在 2026 年 9 月 15 日以抢先体验(early access)形式发布的第一个公开模型,也是官方提出的第一个 System One 模型。Jev 不生成文字
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同时使用 Claude Code,Codex,Pi,OpenClaw 等等 Agent 工具时有一个非常尴尬的状况,就是不同的 Agent 工具维护了不同的配置格式,如果要配置 MCP server 就需要分别到不同的配置文件中定义,相同的配置散落在系统的各个角落中。同一份 API Key 也需要重复粘贴到不同的配置中,更麻烦的是如果一旦有更新或者 API Key 变动就需要重复修改多个地方,我之前还调查过如何[[跨平台管理 MCP]],主要的思路还是通过脚本和同步来对齐配置,但本质上还是在管理多个副本,直到我看到了 Executor 这个项目。
Ex
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前段时间写过一篇 Plex 将终身会员涨价到 749.99 美元 的文章,当时就在思考一个问题:当自建媒体库的门槛(无论是硬件、资源还是订阅费)越来越高的时候,还有没有更轻量的方式来管理自己的观影需求。后来在折腾 [[Trakt]] 的时候,反复在各种播放器的集成列表里看到 Stremio 这个名字,于是花了一些时间把它装到了桌面和电视上认真体验了一番。这篇文章就来聊聊 [[Stremio]] 这款免费开源的流媒体聚合应用,它的设计思路和 [[Plex]]、[[Jellyfin]] 这类传统媒体服务器完全不同,某种程度上说它更像是「浏览器」而不是「硬盘」
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