在上次总结了2020读书笔记 之后,Tai 问我如何通过 Zettelkasten 和 Obsidian 来实践我的笔记。这里就也正好总结一下我自己的方法,希望可以在分享过程,或者和大家的讨论中来获取更多有效率方法。
我是如何来记笔记的?或者更具体一些,如何来记读书笔记的。就像是 How to read a book 中所说那样,不同类型的书有不同的阅读方式。其实笔记也一样,针对的内容不同,记笔记的方式也不尽相同。
我是如何做读书笔记的
快速开始
每当我拿起一本新的书,我通常会去豆瓣图书看一下这本书的相关介绍,然后创建一个新的笔记,将作者等等信息,
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这些天翻箱倒柜,翻出来一些大学时候的文档,其中一篇是当时上外教课时打印给我们的材料,虽然可以看得到当时也在上面做过笔记,但现在已经完全不记得有这样一份文档的存在了。但回过头再看文档的内容,每一句话都是非常珍贵的建议,是一份那个时期完全需要读一下的材料,但当时却并没有好好珍惜。这份文档的名字叫做「An open letter to those who want to start programming」,如果记得没错的话这份文档交到我手上的时候,应该就是我刚去学习如何编程的时候。如果当时就能够理解这一份文档内容的话,这些年来我肯定能少走不少的弯路。
在结
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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。