Cookbook
Рецепты, которые работают с первого копирования.
Каждый рецепт решает одну конкретную задачу, показывает работающий код и подсказывает, что дальше. Начните с основ API, чтобы закрепить примитивы, затем добавляйте агентные циклы и полноценные сценарии. Ноутбуки Colab + самостоятельные Python-файлы.
Рецепты Muse Code
ПАТТЕРНЫ АГЕНТОВКлючевые паттерны, которые выжимают из Muse Code максимум, — прямо из материалов запуска.
>
Разветвление агентов
Разделите большую работу между несколькими субагентами, каждый в собственном worktree, — по пути ничто не столкнётся, а ваша рабочая копия останется чистой.
>Встроенные навыки
Закидываете сырую идею — получаете придирчиво проверенную и выверенную функциональность: работу делают встроенные плейбуки /plan, /grill и /goal.
>Отслеживание цели
Задайте цель — и Muse Code будет держать агента на задаче, чтобы в merge попало именно то, что вы хотели изначально.
Основы API
10 рецептовУбедитесь, что каждый примитив API работает, и получите отправную точку для дальнейшей разработки.
01Быстрый старт: chat completionsСделайте первый вызов Muse Spark, направив OpenAI SDK на один новый base URL.↗02Потоковые ответыОтрисовывайте токены по мере генерации и читайте финальный блок usage.↗03Вызов инструментов и функцийОбнаруживайте вызовы инструментов и замыкайте цикл «выполнить и вернуть результат».↗04Структурированный выводПолучайте JSON, гарантированный схемой и разбираемый с первой попытки.↗05Кеширование промптовПереиспользуйте стабильный префикс промпта и отслеживайте закешированные токены.↗06Токены рассуждений и размышленийУправляйте глубиной рассуждений и переносите их между ходами.↗07Визуальный вводОтправляйте изображения по URL или в base64 и получайте структурированный анализ.↗08Длинный контекстУместите контекст масштаба целого репозитория в окно на 1 млн токенов.↗09Обработка ошибок и повторные попыткиОтступайте с джиттером и не повторяйте запросы при клиентских ошибках.↗10Поисковый groundingОпирайте ответы на живые результаты веб-поиска со встроенными цитатами.↗
Паттерны агентов
5 рецептовСоберите циклы, превращающие модель в агента: планирование, параллельная работа и самокоррекция.
01Базовый агентный циклСоберите основной цикл агента «восприятие — решение — действие».↗02Чередующиеся рассужденияЧередуйте рассуждения и вызовы инструментов в рамках одного хода.↗03Управление контекстом в многоходовом диалогеУправляйте растущим контекстом на протяжении долгого прогона агента.↗04Проверяемые правки на местеПравки вида «найти и заменить» с проверкой — силами кодинг-агента.↗05Помощник против усталости от оповещенийИзвлекайте обоснованные закономерности из шумного потока оповещений, затем уточняйте, обсуждайте и проводите самооценку со строгим JSON-выводом.↗
Сценарии применения
13 рецептовСквозные паттерны: мультимодальное восприятие, оркестрация и полноценные приложения.
01Анализ графиковЧитайте графики и извлекайте структурированные данные из изображений.↗02Исправление по скриншоту ошибкиДиагностируйте баг по скриншоту ошибки и исправьте его.↗03Умные очки с OpenClawСмотрите и спрашивайте, не занимая рук, на очках Ray-Ban Meta.↗04Генерация слайдовСгенерируйте презентацию из промпта или исходного материала.↗05Веб-дизайн с проверкой в браузереСоздайте сайт с кодинг-агентом, который сам проверяет свою работу в настоящем браузере.↗06Итеративная разработка игрСоберите браузерную игру от начала до конца с кодинг-агентом и проверкой в настоящем браузере.↗07Выполнение в песочницеВыполняйте сгенерированный моделью код в песочнице.↗08Мультиагентная продуктовая студияОркестрируйте команду из четырёх ролей (PM, бэкенд, фронтенд, технический писатель), которая координируется через общую канбан-доску.↗09Игра с одного заходаСоберите полноценную браузерную 3D-игру за один проход — AGENTS.md плюс один структурированный промпт, без цикла итераций.↗10Grounding восприятияРаспознайте продукты на фото холодильника и закрепите интерактивные точки с оценкой полезности по пиксельным координатам.↗11Агент для репозитория GitHubАвтономный бот GitHub Actions — сортировка задач, ревью PR, выявление сгенерированного ИИ мусора и PR с исправлениями багов — на OpenCode + Muse Spark.↗12Управление компьютеромУправляйте рабочим столом Linux по скриншотам — агент находит приложение, открывает его и играет в песочнице Cua.↗13Управление компьютером в macOSУправляйте настоящим Mac по скриншотам с metacua — нативным агентом управления компьютером на Swift + Python.↗
Каждому рецепту нужно одно: ключ.
Заведите аккаунт Model API на dev.meta.ai, создайте API-ключ и экспортируйте его как MODEL_API_KEY. API совместим с OpenAI SDK без переделок — см. фрагмент быстрого старта в документации.