这两天不管是在我的视频评论下方,还是在 X(Twitter)上,都有人提出了一个问题「AI 时代还是否需要个人知识库」,我觉得在回答这个问题之前,我们首先要回答两个问题,什么是「知识」?,而什么又是「个人知识库」?
知识
首先我们来聊一聊,「知识」的概念。
在牛津高阶字典中对知识的解释是:
the information, understanding and skills that you gain through education or experience
我们从教育和经验中获得的信息,理解和技能。
《汉典》中对知识的解释
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最近开发了一款 Aki 日语词典想要上架 iOS,但是发现 Apple 开发者帐号注册却是比较麻烦,主要是我平时使用的 Apple ID 不在国区,手机一直使用的是美区帐号,还有一个日区的帐号用来下载日区的应用,所以导致 Apple ID 和绑定的手机号都非常混乱,我本来想注册美区的帐号,因为本来就是手机登录的帐号,但是过不去认证,所以想要去注册国区的帐号,可是我的 macOS 和手机没有一个有国区帐号的登录,利用网页版本注册的时候也发生了不明错误(We are unable to process your request. An unknown err
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最近浏览网页的时候发现有人推荐了一款法国政府开源的实时文档协作工具 La Suite Docs,这是法国政府脱离 Google Docs 而主导开发的开源协作平台。Google Docs 虽然好用,但数据完全不在自己手里;Notion 功能强大,但免费版限制太多,而且同样存在数据主权的问题;Outline 作为开源方案确实不错,可惜编辑器功能相对基础,有时候觉得不够顺手。就在我纠结要不要继续忍受这些小毛病的时候,偶然看到了 La Suite Docs 这个项目,一个由法国和德国政府联合推动的开源协作文档平台,而且已经在 GitHub 上获得了超过 150
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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。