最近在折腾各种 AI 工具的时候，发现了一个有意思的现象：市面上大部分 AI 助手要么被牢牢绑定在某个特定平台上（比如只能在 Discord 里用的机器人），要么就是完全依赖某家公司的 SaaS 服务，你的对话数据都在别人的服务器上。作为一个对隐私比较在意的人，我一直在想，能不能有一个完全由自己掌控、可以在所有常用聊天软件里使用的 AI 助手呢？直到我在 GitHub 上发现了 [[Clawdbot]] 这个项目，才发现原来真的有人在认真解决这个问题。
这个项目最吸引我的地方在于它的定位：不是一个简单的聊天机器人，而是一个运行在你自己设备上的”个人 A
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随着 AI 编程助手的快速发展，[[Claude Code]]、[[Codex]]、[[Gemini CLI]] 等工具已经成为开发者日常工作中不可或缺的伙伴。然而，这些工具的默认功能往往只是冰山一角。通过安装和配置 Agent Skills，我们可以大幅扩展这些 AI 助手的能力，让它们更加智能、更加专业。
在使用 AI 编程助手的过程中，我发现 Anthropic 官方的 Skills 仓库提供了一个很好的学习起点。通过安装 skill-creator，我们可以学习如何创建自定义的 Skill，进而根据自己的需求定制专属的 AI 助手能力。
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最近为了提升移动拍摄时的收音质量，我入手了 DJI Mic Mini。虽然大疆提供了带充电盒的套装，但我只购买了单机版本（发射器+接收器，2 TX 1 RX 版本），因为对于我日常的拍摄需求来说，本体的续航已经完全足够了。
之前我在室内录音主要使用 Blue Yeti，它的音质非常出色，但缺点也很明显——只能固定在室内使用，无法带出门。而当我尝试在户外使用手机直接录音时，往往会收录进大量周围的环境噪音，风声、车流声让素材的可用性大打折扣。为了解决这个痛点，轻便小巧且音质有保障的 DJI Mic Mini 就成了我的首选。
DJI Mic Mini 简
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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。