这些天在一台备份服务器上安装了 Netdata 做监控之后每天都会给我发送很多 10min_cpu_iowait 的邮件告警。
简单的看了一下这个 指标 的说明，指的是 10 分钟间隔内 iowait 的平均等待时间。iowait 指的是当 CPU 空闲的时候至少有一个 I/O 请求的时间占比。
To summarize it in one sentence, ‘iowait’ is the percentage of time the CPU is idle AND there is at least one I/O in progress
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语言学习必备的工具书就是词典，一本好的词典不仅可以减少很多理解上的偏差，也能够让学习者更快的融入到语言学习中。在大学的时候就受到隔壁室友学长的影响，从牛津英汉词典切换到了朗文英英词典，虽然那个时候还无法理解室友的良苦用心，但是多年之后当我词汇量到了一定量之后，再去使用英英字典才让我更深刻的理解到语言翻译转换的时候会丢失一些信息，而这些信息只能从英英解释从才能获得。
我最常用来举例子的就是 politics，学过英语的人几乎都知道 politics 翻译是「政治」，但又有多少人能用自己的语言解释什么是政治呢？但是如果你查英英字典，比如 Oxford Ad
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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。