Cookbook

複製下來第一次就能跑的範例。

每份範例解決一個聚焦的問題、附上能動的程式碼，並指出下一步。先從 API 基礎把基本功能練穩，再往上疊代理迴圈與完整應用實例。提供 Colab notebook 與獨立的 Python 檔案。

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Muse Code 範例

代理模式

把 Muse Code 用到淋漓盡致的核心模式，直接取自發表資料。

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代理扇出
把一件大工作拆給多個子代理，各自在專屬的 worktree 裡作業，過程中互不干擾，你的工作副本始終保持乾淨。
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內建技能
丟進一個粗略的想法，拿出一個被反覆拷問、驗證到位的功能 —— 內建的 /plan、/grill、/goal 攻略在背後出力。
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目標追蹤
設定好目標，Muse Code 就會讓代理緊盯任務 —— 你最初想要的，才是最後合併進去的。

API 基礎

10 份範例

逐一驗證每個 API 基本功能，拿到可以繼續往上蓋的起點。

01快速上手：chat completions把 OpenAI SDK 指向一個新的 base URL，完成你的第一次 Muse Spark 呼叫。02串流回應一邊生成一邊渲染 token，並讀取最後的 usage 區塊。03工具與函式呼叫偵測工具呼叫，跑通「執行後回填」的迴圈。04結構化輸出取得由 schema 保證、第一次就能解析的 JSON。05Prompt 快取重複使用穩定的提示前綴，並追蹤快取的 token。06推理與思考 token控制推理力度，並跨輪次重播推理內容。07視覺輸入以 URL 或 base64 傳送圖片，取回結構化分析。08長上下文把儲存庫規模的上下文裝進 100 萬 token 的上下文視窗。09錯誤處理與重試以帶抖動的退避重試，用戶端錯誤則不重試。10搜尋 grounding用即時網頁搜尋結果與行內引用，讓回應有憑有據。

代理模式

5 份範例

打造把模型變成代理的迴圈：規劃、平行作業與自我修正。

01基本代理迴圈接好核心的「感知-決策-行動」代理迴圈。02交錯推理在單一輪次中交錯進行推理與工具呼叫。03多輪上下文管理管理長時間代理執行中不斷膨脹的上下文。04附驗證的原地編輯用程式開發代理執行附驗證的搜尋取代編輯。05警示疲勞副駕駛從吵雜的警示串流中萃取有憑據的模式，再進一步探查、對話，並以嚴格 JSON 輸出自我評估。

應用實例

13 份範例

端對端模式：多模態感知、協作編排、完整應用程式。

01圖表分析解讀圖表，從圖片中萃取結構化資料。02錯誤截圖修復從錯誤截圖診斷 bug 並修好它。03OpenClaw 智慧眼鏡在 Ray-Ban Meta 眼鏡上免持「看了就問」。04產生簡報從提示或來源內容產生整份簡報。05瀏覽器驗證的網頁設計讓程式開發代理在真實瀏覽器中自我檢查成果，完成網站建置。06迭代式遊戲開發用程式開發代理端對端打造瀏覽器遊戲，並在真實瀏覽器中驗證。07沙箱執行在沙箱中執行模型產生的程式碼。08多代理產品工作室編排一支四角色團隊（PM、後端、前端、技術文件撰寫者），透過共享看板協調合作。09一次到位的遊戲開發單趟完成完整的 3D 瀏覽器遊戲 —— 一份 AGENTS.md 加一段結構化提示，沒有迭代迴圈。10感知 grounding辨識冰箱照片裡的食物，在對應像素位置釘上可互動的健康評分圓點。11GitHub 儲存庫代理自主的 GitHub Actions 機器人 —— 議題分流、PR 審查、AI 灌水內容偵測、bug 修復 PR —— 建在 OpenCode + Muse Spark 上。12電腦操作靠截圖操作 Linux 桌面 —— 代理在 Cua 沙箱中找到應用程式、開啟並實際玩起來。13macOS 電腦操作用 metacua（原生 Swift + Python 的電腦操作代理）靠截圖操作真實的 Mac。

每份範例只需要一樣東西：一把 key。

到 dev.meta.ai 申請 Model API 帳號，建立 API key，並匯出為 MODEL_API_KEY。API 與 OpenAI SDK 隨插即用 —— 請見文件中的快速上手程式片段。

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