怎么知道的这一本书
我已经忘记了最初是因为什么原因把这一本书添加到了书单中了，但是看了一下同期加入书单的图书，还有 [[毫无意义的工作]]，可能是不知道从哪边看了一篇关于工作生活的文章，里面可能提到了这一本书，就这个名字就像让人把它加入待看列表。最近在 Twitter 有一个关键词 [[Indie Hacker]] 又再一次被频繁提起，与之关联的 [[Digital Nomad]]，独立开发者，[[Company of One 一人公司]]等等，都成为了最近的流行趋势。在 OpenAI，Bard，[[Claude]] 等等 AI 辅助工具的帮助情况下，
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Metabase 是一个开源的商业数据分析（Business Intelligence，缩写 BI）工具。Metabase 可以将数据库中的数据以各种图表的方式展示出来，分析师只需要通过简单的查询语句就可以通过 Dashboard 展示出来。Metabase 提供一个直观易用的用户界面，非技术人员也能够轻松地进行数据分析和可视化。它支持多种类型的数据库，包括 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等，并提供了一些预定义的查询和报告模板，帮助用户快速开始分析工作。
什么是 BI
BI 是 Business Intelligence 的缩写，代
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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。