News & Deep Dives.
Ankündigungen, Research-Notizen und praxisnahe Guides zu Muse Code, Muse Spark und der Meta Model API.
Muse Code und Muse Spark 1.2 sind da
Ein Coding-Agent fürs Terminal, angetrieben von unserem neuesten Modell — persistente Hintergrund-Agents, Ausführung im Repository-Maßstab und eingebaute Verifikation. Der nächste Schritt Richtung Frontier, größere und deutlich stärkere Modelle sind bereits unterwegs.
Auf Meta AI Research lesen ↗Meta steigt ins Agenten-Rennen ein: die Business-Story hinter Muse Code
Zieh die Benchmarks ab, und Muse Code bleibt ein strategisches Statement: Metas erster Coding-Agent, preislich unter den Platzhirschen positioniert — ausgeliefert von dem Labor, für das Alexandr Wang geholt wurde.
Beitrag lesen →Muse Code gegen den Rest des Felds: die Preis-Leistungs-Landkarte
Fünf ernstzunehmende Rivalen, zwei Achsen, die zählen. Wo Metas Agent wirklich steht — gegen Claude, Codex, DeepSeek, GLM und MiniMax — plus ein Entscheidungsraster, das auch die nächste Preisänderung überlebt.
Beitrag lesen →Parallele Agenten, null Merge-Konflikte: Wie Muse Code Git-Worktrees nutzt
Parallelität versprechen viele Tools — sicher machen sie kaum eines. Muse Code setzt auf eine alte, unspektakuläre Git-Technik, konsequent richtig eingesetzt.
Beitrag lesen →Warum Muse Code seine Agenten die ganze Session am Leben lässt
Die leise Architekturentscheidung hinter dem Tempo von Muse Code: Hintergrund-Agenten, die die komplette Session durchhalten — statt pro Aufgabe gestartet und wieder weggeworfen zu werden.
Beitrag lesen →/plan, /grill, /goal: Der eingebaute Skills-Workflow von Muse Code erklärt
Metas Ein-Satz-Pitch für die mitgelieferten Skills: rohe Idee rein, durchgegrilltes, geprüftes Feature raus. Was jeder Befehl wirklich tut — und wann du zu welchem greifst.
Beitrag lesen →Contributor oder Standard? Die Preisrechnung zu Muse Spark 1.2
Zwischen den beiden Bezahlmodellen für Muse Spark 1.2 liegt mehr als eine Größenordnung. Die richtige Wahl ist kein Tier — sondern eine Regel pro Projekt.
Beitrag lesen →28 Rezepte in drei Kapiteln: Wegweiser durch das Model-API-Cookbook
Metas Cookbook verspricht Rezepte, die beim ersten Copy-Paste laufen. Das Versprechen hält — wegen der Struktur: Jedes Kapitel setzt genau das voraus, was das vorherige bewiesen hat.
Beitrag lesen →Das Event-Log: exakt abspielbar, absturzsicher
Agenten, die stundenlang arbeiten, brauchen ein Gedächtnis, das alles überlebt. Die Runtime von Muse Code baut auf einem einzigen Append-only-Log — und fast jede Vertrauenseigenschaft des Produkts fällt daraus ab.
Beitrag lesen →Muse Code einrichten: Von der Installation zum ersten Merge
Metas Terminal-Coding-Agent ist bewusst minimalistisch im Setup: ein Befehl, ein Browser-Login — und du steuerst eine Multi-Agenten-Session im eigenen Repository. Hier ist der komplette Weg, inklusive der Stellen, an denen sich Innehalten lohnt.
Beitrag lesen →Ein autonomer GitHub-Bot, der weiß, wann er die Finger stillhalten muss
Das GitHub-Agent-Rezept aus dem Cookbook verdrahtet Issue-Triage, PR-Review und automatische Bugfixes mit GitHub Actions — auf OpenCode und Muse Spark. Das eigentlich Übertragbare daran sind die Leitplanken.
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