学车到现在已经接近尾声,拖了两年之久的事情终于要有点眉目了。现在只剩下最后的理论—-科目四的考试了,这个考试应该也和科目一的理论差不多,只是最后多了五道多选题而已。现在回想起来,暑假,寒假,寒假,多少时间花在这个上面。断断续续不知道是福还是祸,考试从人监考一直到现在红外线考,变化多多,训练的方法也变化多多。
之前一个寒假我记得当时考试,倒桩和小路考是分开考的,而今年寒假回来就变成一起考了。以前小路考还考单边桥,而现在不见了。以前小路考是一次性,如果通过就通过,现在是有两次机会,第一次不过还有第二次机会。总之里面的变化任谁也搞不清楚。反正这些也不管了,都
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Git 学习笔记 —- 从 git 移除文件而不删除硬盘中的文件,你可能遇到过不小心将一个不需要的文件,或者另外一个重要的包含私密配置的文件添加到了 git 版本库中,这个时候你想从版本库中将其删除,而又不想影响到本地的文件,这个时候就需要使用到本文中需要使用到的内容。
从版本库中移除一个文件,停止对该文件的版本控制
The git rm command will allows you to remove a file from git control. The –cached option to git remove allows you to l
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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。