我一直都有这样的需求就是将不认识的日语单词查询字典之后,立即自动存入 Anki,以便于复习。在学习日语之前,学习英语的时候也有类似的需求,虽然之前借助字典应用部分解决了这个需求,但是问题一直还存在,因为 Anki 毕竟还是比字典自带的背诵记忆要强大很多,并且可自定义的部分很多。
那么今天介绍的这一款 Yomichan 就是这样的一个解决方案,Yomichan 是一个开源的日语查词插件,但是它有一个强大的地方就是他可以连结 Anki,在查询完成之后可以一键将查询内容以及结果保存到 Anki 中,完美地解决了我当前的问题,唯一的遗憾就是 Yomichan
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前两天偶然间收到一个推送,说有一款 AI 语音的笔记应用叫做 Voicenotes,今天终于有时间试用了一下,我的简单使用体验来说,这是一款通过语音来记录想法,备忘录的工具,它与其他笔记,备忘录的区别就在于 AI 的加持,Voicenotes 只允许通过语音输入,录音会通过识别转录成文字(AI),然后记录的所有内容都可以通过和 AI 提问的方式进行回顾,总结,或者进行 brainstorm。
Voicenotes 是跨平台的,目前提供了 Android 和 iOS 以及 Web 端,并且作者承诺之后会推出 Watch 版本。Voicenotes 的数据
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Apple M 系列的芯片已经出来很多年了,全线的产品都替换成了 Apple 自己的芯片,第一代芯片出来就惊艳了所有人,而这几年的发展也让 M 系列的芯片一骑绝尘,我自己虽然前两年将我的 i9 更换成了 M1 Pro 的芯片,但是其实没有好好地研究对比,直到前些天,偶然看到一组非常有意思的数据,M 系列的芯片其实发布了几代,每一代都有好几个版本,普通版,Pro ,Max,Ultra ,但实际上 M1 同时代的芯片非常能战,甚至 Pro,Max 版本的性能比之后出来的 M2,M3 都强。所以这篇文章我就好好地拆解和分析一下 M 系列的芯片,好让我在之后的选
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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。