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關於 Muse Code、Muse Spark 與 Meta Model API 的公告、研究筆記與實用指南。
Muse Code 與 Muse Spark 1.2 正式登場
由我們最新模型驅動的終端機編碼代理 —— 常駐背景代理、儲存庫規模的執行能力、內建驗證機制。這是邁向前沿的下一步，更大、更強的模型也即將登場。
前往 Meta AI Research 閱讀 ↗Meta 正式參戰 coding agent：Muse Code 背後的商業盤算
撇開 benchmark 不談，Muse Code 是一份策略宣言：Meta 的第一個 coding agent，定價直接殺進現有玩家的地盤，出自 Alexandr Wang 領軍的實驗室之手。
閱讀文章 →Muse Code 對決群雄：一張價格×能力地圖看懂戰局
五個勁敵、兩條真正重要的軸線。Meta 的 agent 對上 Claude、Codex、DeepSeek、GLM、MiniMax 究竟站在哪裡——外加一套下次降價後依然管用的決策框架。
閱讀文章 →多個 Agent 同時改程式碼卻不打架？Muse Code 靠 git worktree 實現平行開發零衝突
平行化說起來容易，要做得安全卻很難。Muse Code 的答案不是什麼黑科技，而是把 git 這門又老又無聊的技術，用在剛剛好的地方。
閱讀文章 →為什麼 Muse Code 的 Agent 整場 session 都不下班？常駐式背景代理架構解析
Muse Code 之所以快，背後藏著一個低調的架構決策：背景 agent 在整個 session 期間持續存活，而不是每個任務生一個、用完就丟。
閱讀文章 →/plan、/grill、/goal：Muse Code 內建技能的完整工作流
Meta 對 Muse Code 內建技能的一句話推銷：丟進一個粗略的想法，拿回一個被拷問過、驗過品質的功能。這篇拆解每個指令實際做什麼、什麼時候該伸手用它。
閱讀文章 →Contributor 還是 Standard？Muse Spark 1.2 兩種方案的精打細算
Muse Spark 1.2 的兩種付費方式，價差超過一個數量級。正確答案不是押哪一邊，而是替每個專案各定一套政策。
閱讀文章 →28 道食譜、三大單元：Model API cookbook 實戰指南
Meta 的 cookbook 承諾每個範例複製下來第一次就能跑。這個承諾兌現得了，靠的是結構——每個單元只假設前一個單元已經驗證過的東西。
閱讀文章 →一條 append-only 日誌撐起全部信任：Muse Code 事件日誌的重播與斷點續跑
一跑就是好幾個小時的 agent，需要一份什麼都毀不掉的記憶。Muse Code 的 runtime 圍繞著單一一條只附加寫入的日誌打造——產品幾乎所有的信任特性，都是從它長出來的。
閱讀文章 →Muse Code 新手上路：從安裝到第一次 merge 的完整路線
Meta 的終端機 coding agent 把安裝流程刻意做到極簡：一行指令、一次瀏覽器登入，你就在自己的儲存庫裡開起一場多 agent session。這篇帶你走完整條路，包括幾個值得放慢腳步的地方。
閱讀文章 →會自己判斷「什麼時候不該出手」的 GitHub 自動化代理
Cookbook 的 GitHub agent 範例用 OpenCode 加 Muse Spark，把 issue 分類、PR 審查、自動修 bug 全部接進 GitHub Actions。但最值得學的不是自動化本身，而是那些防呆護欄。
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