前段时间非常感兴趣字幕制作，起因是因为现在已经逐渐可以脱离字幕来看韩影，而有些时候在一些国外的网站上能到制作非常精良的英文字幕，马来西亚字幕，日语字幕，但唯独缺少了中文字幕，想来一方面版权制作方也并没有在华语地区发行也没有制作中文字幕的必要，另一方面国内的字幕组大部分只会发布硬字幕压制的影片，并且随着这两年借口版权法对字幕组的打击，大量的字幕组都转到地下，曾经一度非常辉煌的人人字幕（美剧），猪猪字幕组（日剧，日影，日综），TSKS（韩剧，韩影，韩综），要不就是关站，要不就是解散，更甚至字幕组的运营人员都被判刑。但在没有完善版权法保护，并且又没有完善的方式
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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。