Cookbook

Rezepte, die beim ersten Kopieren laufen.

Jedes Rezept löst ein klar umrissenes Problem, zeigt funktionierenden Code und weist auf den nächsten Schritt. Starte mit den API-Grundlagen, um die Primitive sicher zu beherrschen, und setze dann Agenten-Schleifen und komplette Anwendungsfälle obendrauf. Colab-Notebooks + eigenständige Python-Dateien.

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Muse-Code-Rezepte

AGENTEN-MUSTER

Die Kernmuster, die das Meiste aus Muse Code herausholen — direkt aus den Launch-Materialien.

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Agenten-Fan-out
Teile einen großen Job auf mehrere Subagenten auf, jeder im eigenen Worktree — so kollidiert unterwegs nichts, und deine Arbeitskopie bleibt sauber.
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Mitgelieferte Skills
Eine grobe Idee rein, ein auf Herz und Nieren geprüftes Feature raus — die eingebauten Playbooks /plan, /grill und /goal erledigen die Arbeit.
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Ziel-Tracking
Setz dein Ziel, und Muse Code hält den Agenten bei der Sache — gemergt wird, was du ursprünglich wolltest.

API-Grundlagen

10 Rezepte

Belege, dass jedes API-Primitiv funktioniert, und hol dir einen Ausgangspunkt, auf dem du aufbauen kannst.

01Schnellstart: Chat CompletionsMach deinen ersten Muse-Spark-Aufruf, indem du das OpenAI SDK auf eine neue Base-URL richtest.02Antworten streamenRendere Token, während sie entstehen, und lies den abschließenden Usage-Chunk.03Tool und Function CallingErkenne Tool-Aufrufe und bau die Schleife aus Ausführen und Zurückspielen.04Strukturierte AusgabeHol dir per Schema garantiertes JSON, das beim ersten Versuch parst.05Prompt CachingVerwende ein stabiles Prompt-Präfix wieder und verfolge gecachte Token.06Reasoning- und Denk-TokenSteuere den Reasoning-Aufwand und spiele Reasoning über Runden hinweg wieder ein.07BildeingabeSchick Bilder per URL oder base64 und bekomm eine strukturierte Analyse zurück.08Langer KontextPack Kontext in Repo-Größe in das Kontextfenster mit 1 Mio. Token.09Fehlerbehandlung und RetryBackoff mit Jitter — und bei Client-Fehlern gar nicht erst neu versuchen.10Search GroundingStütze Antworten auf Live-Websuchergebnisse mit Inline-Zitaten.

Agenten-Muster

5 Rezepte

Bau die Schleifen, die aus einem Modell einen Agenten machen: Planung, Parallelarbeit und Selbstkorrektur.

01Grundlegende Agenten-SchleifeVerdrahte die zentrale Wahrnehmen-Entscheiden-Handeln-Schleife.02Verschränktes ReasoningVerschränke Reasoning und Tool-Aufrufe innerhalb einer Runde.03Kontextverwaltung über mehrere RundenVerwalte den wachsenden Kontext über einen langen Agentenlauf hinweg.04Validierte In-Place-ÄnderungenValidierte Suchen-und-Ersetzen-Änderungen mit einem Coding-Agenten.05Copilot gegen AlarmmüdigkeitExtrahiere belegte Muster aus einem verrauschten Alarm-Feed, dann nachbohren, chatten und selbst bewerten — mit striktem JSON-Output.

Anwendungsfälle

13 Rezepte

End-to-End-Muster: multimodale Wahrnehmung, Orchestrierung und komplette Anwendungen.

01DiagrammanalyseLies Diagramme und extrahiere strukturierte Daten aus Bildern.02Fix per Fehler-ScreenshotDiagnostiziere einen Bug anhand eines Fehler-Screenshots und behebe ihn.03Smarte Brillen mit OpenClawFreihändig hinschauen und fragen auf der Ray-Ban Meta.04Folien generierenErzeuge ein Foliendeck aus einem Prompt oder aus Quellmaterial.05Im Browser verifiziertes WebdesignBau eine Website mit einem Coding-Agenten, der seine eigene Arbeit in einem echten Browser prüft.06Iterative SpieleentwicklungBau ein Browserspiel End-to-End mit einem Coding-Agenten, verifiziert im echten Browser.07Ausführung in der SandboxFühre modellgenerierten Code in einer Sandbox aus.08Multi-Agenten-ProduktstudioOrchestriere ein Team aus vier Rollen (PM, Backend, Frontend, Tech Writer), das sich über ein gemeinsames Kanban-Board abstimmt.09Spieleentwicklung im One-ShotBau ein komplettes 3D-Browserspiel in einem einzigen Durchgang — eine AGENTS.md plus ein strukturierter Prompt, keine Iterationsschleife.10Wahrnehmungs-GroundingErkenne Lebensmittel auf einem Kühlschrankfoto und setze interaktive Punkte mit Gesundheits-Score an die Pixelpositionen.11GitHub-Repo-AgentAutonomer GitHub-Actions-Bot — Triage, PR-Review, Erkennung von KI-Füllmaterial und Bugfix-PRs — auf OpenCode + Muse Spark.12ComputersteuerungSteuere einen Linux-Desktop über Screenshots — der Agent findet eine App, öffnet sie und spielt sie in einer Cua-Sandbox.13Computersteuerung auf macOSSteuere einen echten Mac über Screenshots mit metacua, einem nativen Computersteuerungs-Agenten in Swift + Python.

Jedes Rezept braucht genau eines: einen Key.

Leg dir auf dev.meta.ai einen Model-API-Account an, erstelle einen API-Key und exportiere ihn als MODEL_API_KEY. Die API ist Drop-in-kompatibel mit dem OpenAI SDK — sieh dir das Schnellstart-Snippet in der Doku an.

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