信息过载是一个老问题，但 AI 时代让这个问题有了新的解法维度。我的 [[Obsidian]] 笔记库里存着几千篇笔记，有读书摘录、技术研究、项目记录，但很多时候我自己都找不到想要的东西，更别说让这些知识产生关联和洞见了。用过 [[ChatGPT]] 和 [[Claude]]，它们的对话能力很强，但没法触碰我的私人笔记。用过向量搜索工具，可以语义检索，但没有对话能力。直到发现 Khoj，才意识到这两者可以被优雅地整合在一起。
Khoj 是什么
Khoj 把自己定位为”AI 第二大脑”（Your AI second brain），这个说法很准确地抓
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用 [[Claude Code]] 已经有一段时间了，它作为 AI 编程助手确实好用，但有一个问题始终让我感到遗憾：每次开启新的会话，Claude 就像刚出生一样，对之前我们一起讨论过的架构决策、踩过的坑、做出的权衡，统统不记得了。我得重新介绍项目背景，重新解释上次解决的思路，重新建立起那个”默契”。直到我发现了 claude-mem 这个项目，才意识到这个问题有了相当优雅的解法。
AI 助手的”记忆缺失”问题
现代 AI 编程助手的上下文窗口虽然越来越大，但本质上仍是无状态的——每个会话独立，上一次的交流不会自动延续到下一次。对于临时性的任务，
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这段时间我同时用着好几个大语言模型服务：日常写作和代码靠 [[Claude]]，轻量任务交给 [[Codex]]，搜索增强用 [[Antigravity]]，还有几个本地跑着 [[Ollama]] 的小模型供离线场景使用。每个平台各自的 API Key 散落在项目环境变量里，月底要去好几个后台分别对账，想横向对比两个模型的输出还得打开不同的网页或客户端来回切换，很费事。
用这种方式折腾了一段时间之后，我开始认真找一个能统一管理这些 API 的工具。最终落在了 [[New API]] 上，用下来解决了不少痛点，今天把使用心得记录一下。
什么是 Ne
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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。