本篇文章主要介绍 Linux 下几款常用的启动器,启动器顾名思义就是用来快速开启应用程序的程序。启动器最常用的功能就是用来快速启动另外一个程序,但是一款好的启动器应该提供一些常用的功能,比如说base64 编解码,比如当前Unix时间戳,再比如搜索Google,计算器,打开文件,单位转化,甚至是执行系统命令等等。
本文主要要介绍的是这三款: GNOME Do,cerebroApp,albertlauncher。
GNOME Do
GNOME Do 是最初由David Siegel开发的一个GNU/Linux下的流行的自由应用程序启动器1,GNOME
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ed 是一个面向行的文本编辑器。ed 命令还有一个严格的 red 命令,red 命令只能编辑当前目录中的文件,并且不能够执行shell命令。
当使用 ed 命令明确指定一个文件时,文件的一份拷贝被读入编辑器的缓存,所有的编辑都是保存在缓存中,而不是直接在文件中修改。如果退出 ed 却没有显示的使用 w 命令来保存修改的话,所有的修改内容都会丢失。
编辑的内容可以通过两种不同的方式:command 和 input 两种模式。使用第一种命令模式时,ed 命令通过从标准输入读取命令并将修改执行在编辑器缓存中。一个典型的命令
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Meta Muse 使用教程:上手设置、提示词技巧与实用案例
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。
Meta Muse 介绍与注册指南:一个会替你跑腿的个人 AI Agent
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。
Jev:不聊天只做判断的 System One 决策模型
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。
Executor:多 Agents 和外部世界之间的统一代理层
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。