<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"><channel><title>Muse Code</title><description>Muse Code 是 Meta 的 AI 終端機編碼代理，由 Muse Spark 1.2 驅動。並行背景代理、隔離的 git worktree、完整事件日誌，以及 100 萬 token 上下文視窗。</description><link>https://musecodes.io/</link><language>zh-tw</language><item><title>Meta 正式參戰 coding agent：Muse Code 背後的商業盤算</title><link>https://musecodes.io/zh-tw/blog/meta-enters-the-agent-race/</link><guid isPermaLink="true">https://musecodes.io/zh-tw/blog/meta-enters-the-agent-race/</guid><description>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。</description><pubDate>Fri, 07 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>meta</category><category>strategy</category><category>pricing</category><category>agents</category></item><item><title>Muse Code 對決群雄：一張價格×能力地圖看懂戰局</title><link>https://musecodes.io/zh-tw/blog/muse-code-vs-the-field/</link><guid isPermaLink="true">https://musecodes.io/zh-tw/blog/muse-code-vs-the-field/</guid><description>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。</description><pubDate>Fri, 07 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>benchmarks</category><category>pricing</category><category>comparison</category><category>agents</category></item><item><title>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</title><link>https://musecodes.io/zh-tw/blog/agent-fanout-worktrees/</link><guid isPermaLink="true">https://musecodes.io/zh-tw/blog/agent-fanout-worktrees/</guid><description>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。</description><pubDate>Thu, 06 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>worktrees</category><category>parallel-agents</category><category>git</category><category>multi-agent</category></item><item><title>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</title><link>https://musecodes.io/zh-tw/blog/async-background-agents/</link><guid isPermaLink="true">https://musecodes.io/zh-tw/blog/async-background-agents/</guid><description>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。</description><pubDate>Thu, 06 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>architecture</category><category>multi-agent</category><category>background-agents</category></item><item><title>/plan、/grill、/goal：Muse Code 內建技能的完整工作流</title><link>https://musecodes.io/zh-tw/blog/bundled-skills/</link><guid isPermaLink="true">https://musecodes.io/zh-tw/blog/bundled-skills/</guid><description>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。</description><pubDate>Thu, 06 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>skills</category><category>slash-commands</category><category>workflow</category><category>planning</category></item><item><title>Contributor 還是 Standard？Muse Spark 1.2 兩種方案的精打細算</title><link>https://musecodes.io/zh-tw/blog/contributor-vs-standard/</link><guid isPermaLink="true">https://musecodes.io/zh-tw/blog/contributor-vs-standard/</guid><description>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。</description><pubDate>Thu, 06 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>pricing</category><category>privacy</category><category>cost-optimization</category></item><item><title>28 道食譜、三大單元：Model API cookbook 實戰指南</title><link>https://musecodes.io/zh-tw/blog/cookbook-guide/</link><guid isPermaLink="true">https://musecodes.io/zh-tw/blog/cookbook-guide/</guid><description>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。</description><pubDate>Thu, 06 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>cookbook</category><category>model-api</category><category>recipes</category><category>agents</category></item><item><title>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</title><link>https://musecodes.io/zh-tw/blog/event-log-replay/</link><guid isPermaLink="true">https://musecodes.io/zh-tw/blog/event-log-replay/</guid><description>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。</description><pubDate>Thu, 06 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>event-log</category><category>auditability</category><category>reliability</category><category>event-sourcing</category></item><item><title>Muse Code 新手上路：從安裝到第一次 merge 的完整路線</title><link>https://musecodes.io/zh-tw/blog/getting-started-with-muse-code/</link><guid isPermaLink="true">https://musecodes.io/zh-tw/blog/getting-started-with-muse-code/</guid><description>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。</description><pubDate>Thu, 06 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>getting-started</category><category>install</category><category>cli</category><category>setup</category></item><item><title>會自己判斷「什麼時候不該出手」的 GitHub 自動化代理</title><link>https://musecodes.io/zh-tw/blog/github-agent/</link><guid isPermaLink="true">https://musecodes.io/zh-tw/blog/github-agent/</guid><description>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。</description><pubDate>Thu, 06 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>github-actions</category><category>automation</category><category>agents</category><category>code-review</category></item><item><title>一支 API 通吃所有 harness：Model API 的生態系打法</title><link>https://musecodes.io/zh-tw/blog/model-api-ecosystem/</link><guid isPermaLink="true">https://musecodes.io/zh-tw/blog/model-api-ecosystem/</guid><description>Meta 把自家的 coding 模型鋪到開發者已經在的每個地方——OpenAI SDK、Anthropic SDK、對手的 agent CLI，甚至 OpenRouter。相容性優先，就是它的發行策略。</description><pubDate>Thu, 06 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>model-api</category><category>compatibility</category><category>ecosystem</category><category>distribution</category></item><item><title>把 mp4 直接丟進終端機：多模態寫程式的實際演示</title><link>https://musecodes.io/zh-tw/blog/multimodal-coding/</link><guid isPermaLink="true">https://musecodes.io/zh-tw/blog/multimodal-coding/</guid><description>上線 demo 裡最低調卻最激進的一個，講的不是速度也不是平行化，而是一支影片檔變成了一個網站。</description><pubDate>Thu, 06 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>multimodal</category><category>vision</category><category>video-input</category><category>agents</category></item><item><title>24 小時、1,000 次工具呼叫：GPU kernel 最佳化案例研究證明了什麼</title><link>https://musecodes.io/zh-tw/blog/kernel-optimization-case-study/</link><guid isPermaLink="true">https://musecodes.io/zh-tw/blog/kernel-optimization-case-study/</guid><description>Benchmark 量的是 agent 的短跑成績，Meta 的 kernel 最佳化研究量的卻是馬拉松——而後者才是更有意思的數字。</description><pubDate>Wed, 05 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>gpu-kernels</category><category>long-horizon</category><category>agentic-coding</category><category>triton</category></item><item><title>Muse Spark 1.2 是怎麼練成的：共同訓練、長時程任務，還有一個自我改進迴圈</title><link>https://musecodes.io/zh-tw/blog/muse-spark-12-training/</link><guid isPermaLink="true">https://musecodes.io/zh-tw/blog/muse-spark-12-training/</guid><description>「為 Muse Spark 打造」不是行銷話術，而是一套訓練策略的描述。Meta 版本說明裡的三項技術，解釋了為什麼模型和 agent 湊在一起，比各自搭配陌生對象都要強。</description><pubDate>Wed, 05 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>muse-spark</category><category>training</category><category>co-training</category><category>self-improvement</category></item></channel></rss>