クックブック

コピーした瞬間から動くレシピ。

各レシピは1つの明確な課題を解決し、動くコードを示し、次のステップを指し示します。まず API の基礎でプリミティブを押さえ、その上にエージェントループと本格的なユースケースを積み上げてください。Colab ノートブックと単体の Python ファイルを用意しています。

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Muse Code レシピ

エージェントパターン

Muse Code を最大限に活かすコアパターンを、ローンチ資料からそのまま収録。

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エージェントのファンアウト
大きなジョブを複数のサブエージェントに分割し、それぞれが専用の worktree で作業します。作業中の衝突は起こらず、作業コピーはクリーンなままです。
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同梱スキル
粗いアイデアを入れると、徹底的に吟味・検証された機能が出てくる — 組み込みの /plan、/grill、/goal のプレイブックが仕事をこなします。
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ゴールトラッキング
ゴールを設定すれば Muse Code がエージェントをタスクに集中させ続けるため、最初に望んだものがそのままマージされます。

API の基礎

10 レシピ

各 API プリミティブの動作を確かめ、その先を組み立てるための出発点を手に入れます。

01クイックスタート: チャット補完OpenAI SDK の base URL を1つ差し替えるだけで、最初の Muse Spark 呼び出しを行います。02ストリーミング応答生成されるそばからトークンを描画し、最後の usage チャンクを読み取ります。03ツール呼び出しと関数呼び出しツール呼び出しを検出し、実行して結果を返すループを回します。04構造化出力スキーマで保証された、一発でパースできる JSON を取得します。05プロンプトキャッシュ安定したプロンプトのプレフィックスを再利用し、キャッシュされたトークンを追跡します。06推論と思考トークン推論の深さを制御し、ターンをまたいで推論を引き継ぎます。07ビジョン入力URL または base64 で画像を送り、構造化された分析結果を受け取ります。08ロングコンテキストリポジトリ規模のコンテキストを 100 万トークンのコンテキストウィンドウに詰め込みます。09エラーハンドリングとリトライジッター付きでバックオフし、クライアントエラーではリトライしません。10検索グラウンディングライブの Web 検索結果とインライン引用で応答をグラウンディングします。

エージェントパターン

5 レシピ

モデルをエージェントに変えるループを構築します: 計画、並列作業、自己修正。

01基本のエージェントループ中核となる知覚-判断-行動のエージェントループを組み立てます。02推論のインターリーブ1ターンの中で推論とツール呼び出しを交互に行います。03複数ターンのコンテキスト管理長いエージェント実行の中で膨らんでいくコンテキストを管理します。04検証付きインプレース編集コーディングエージェントによる、検証付きの検索置換編集です。05アラート疲れコパイロットノイズの多いアラートフィードから根拠のあるパターンを抽出し、深掘り・対話・自己評価を厳格な JSON 出力で行います。

ユースケース

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エンドツーエンドのパターン: マルチモーダル知覚、オーケストレーション、フルアプリケーション。

01チャート分析チャートを読み取り、画像から構造化データを抽出します。02エラースクリーンショット修正エラーのスクリーンショットからバグを診断して修正します。03OpenClaw スマートグラスRay-Ban Meta グラスで、見たものをハンズフリーでそのまま質問できます。04スライド生成プロンプトや元コンテンツからスライド一式を生成します。05ブラウザ検証付き Web デザイン実ブラウザで自分の成果物を確認するコーディングエージェントで Web サイトを構築します。06反復型ゲーム開発コーディングエージェントでブラウザゲームをエンドツーエンドに開発し、実ブラウザで検証します。07サンドボックス実行モデルが生成したコードをサンドボックス内で実行します。08マルチエージェント・プロダクトスタジオ共有カンバンボードで連携する4役構成のチーム（PM、バックエンド、フロントエンド、テックライター）をオーケストレーションします。09ワンショットゲーム開発AGENTS.md と構造化プロンプト1本だけで、反復ループなしに完全な 3D ブラウザゲームを一発で作り上げます。10知覚グラウンディング冷蔵庫の写真から食品を識別し、ピクセル座標にインタラクティブな健康スコアのドットを配置します。11GitHub リポジトリエージェント自律的な GitHub Actions ボット — トリアージ、PR レビュー、AI 量産コンテンツの検出、バグ修正 PR — を OpenCode + Muse Spark で動かします。12コンピュータ操作スクリーンショットを頼りに Linux デスクトップを操作 — エージェントが Cua サンドボックス内でアプリを見つけ、開いて、プレイします。13macOS コンピュータ操作ネイティブ Swift + Python のコンピュータ操作エージェント metacua で、スクリーンショットから実機の Mac を操作します。

どのレシピにも必要なのは、key ただ1つ。

dev.meta.ai で Model API アカウントを取得し、API key を作成して MODEL_API_KEY としてエクスポートしてください。API は OpenAI SDK とドロップイン互換です — ドキュメントのクイックスタートのスニペットを参照してください。

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