在昨天 2025 年的 Google I/O 大会上 Google 一口气发布了超多的 AI 工具集,其中包括了一款叫做 Stitch 的 AI 工具,它可以快速帮助设计师和开发者将 UI 设计理念变成可实际使用的设计稿,生成设计稿之后可以直接导入到 Figma,或者直接导出成前端代码。所以本文就具体来介绍一下 Stitch。
Stitch 是什么?
Stitch 是 Google Labs 推出的一个实验性项目,它利用 Gemini 2.5 Pro 的多模态能力,帮助用户将简单的文本提示或图像输入转换成复杂的 UI 设计和前端代码。这个工具的核心理
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前些天出门拍了很多照片,回来从 SD 卡导出之后就想有一个可以快速一键分享出去的方法,通过微信传,虽然可以通过笔记一次发送超过 9 张图片,但是还是需要将照片上传到微信的笔记里面,虽然我之前也有使用自己的在线图库,但依然避免不了上传等待的过程,并且如果照片比较大时,等待的时间会很长。所以这几天我一直再想能不能有一个方法可以直接将本地的文件夹共享出来,或者直接让别人将图片一次性发送到我本地。
刚好今天就发现了这样一款使用 Go 语言编写的文件服务器 HomeShare,可以直接将本地文件夹共享出来作为一个私人存储空间。
HomeShare
HomeS
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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。