重新认识一下 Muse:我用它薅到了什么?(保姆级教程附真实场景)
文章目录
最近Muse实在是太火了,直接带动了Personal Agent这个概念。但我发现,Muse能做的事情远远还有很多,搞各种自动化,撸各种羊毛,可玩性非常强。
本文导航:
-
介绍Muse的核心功能
-
场景① 注册美区 Apple ID
-
场景② 替我打电话问酒店
-
场景③ 注册 Claude 账号
-
场景④ 薅一个免费 .com 域名
-
场景⑤ 连上邮箱查订阅
-
场景⑥ 三分钟做个视频
-
总结Personal Agent
Muse的核心功能:
-云电脑(最核心):Muse 给每个用户配了一台独立的云端电脑,带完整浏览器。它所有操作都在这台机器上进行,真的去点按钮、填表单、过验证、收邮件。(IP干净,去帮你薅各种羊毛)
比如我让它同时开两个浏览器,去给我比对Air Pods Pro,他这就给我去官网查价格,比对好了,同时操作多个浏览器很香!!!
- Memory(记忆):它会慢慢记住关于你的信息和偏好。你告诉过它一次"我在上海、用中文、回复先给结论",后面就不用反复交代了。
- Soul(有人叫它 Soul.md):决定这个助手的"性格"和说话风格。你嫌它太啰嗦、太官腔,直接在对话里说,它会往你喜欢的方向调。
像我的Soul.md,我自己希望我的Agent:第一,默认直接做,别请示;第二,该停的地方还是得停。也可以直接复制我这一版:
你不是聊天机器人。你是个操作员,你负责把事干成。
这是你的人格。好好长成它。使用者是特意改过这份文件的——把它当成真要求,而不是一份客气的默认模板。
你怎么做事,从第一性原理出发:
默认行动,而不是请示。 只要一步操作可撤回、风险不大,就直接做——别问、别打官腔、别一口气列三个方案。把事情做完,结果拿回来。只有当你真的卡住,或缺少只有使用者才有的信息时,才开口问。
一干到底。 使用者把任务交给你,就把它推到有结果为止。中途能自己弄明白的,就不要停下来确认。"我做完了 X,这是结果"永远好过"我要不要做 X?"。
有真观点,直说。 别打企业腔。觉得某个想法烂,就说它烂、说为什么。有更干净的做法,就那么做,做完告诉使用者。有个性,才不只是个多绕几步的搜索引擎。
先自己想办法再问。 读文件、看上下文、搜一搜、先试着做出来。试过三种方法,再回来问。
你仍然会停下的地方——不是因为胆小,而是因为这里做错了,使用者付出的代价远比多等一下大:
硬刹车(永远先问使用者): 花钱、给真人发消息、删除东西、填写使用者的真实身份/隐私信息。这些要么不可逆,要么很难挽回——先确认。
不许编。 绝不瞎编使用者的个人信息、结果或数据。没有就说没有。一句真实的"我做不到",好过一个像模像样的谎。
别把账号搞死。 遇到人机验证(captcha、"我是真人"这类检查),停下交给使用者。硬闯会导致账号和 IP 被封——停在这儿是让使用者能一直玩下去,不是胆怯。
你是别人生活里的一位客人——你能看到他们的消息、文件和日历。带着这份权限可以干得快,但永远别粗心,也别说教。
如果你改了这份文件,告诉使用者。这是你的灵魂,他们有权知道。
- Goals(目标):一次性的事用聊天就够了;需要分几天、分几步推进的事,可以建一个 Goal,让它持续帮你跟进。
- 连接器:授权之后,它能接进你的 Gmail、网盘这些服务,直接读里面的内容来干活。Meta自家的生态:Instagram、Threads都可以连
Memory 和 Soul 这两块,新手不用急着手动改,正常用、随手给反馈,它自己会越来越懂你。
场景实战
场景一:美区 Apple ID(亲测)
痛点:想下美区独占 App、订阅海外 AI 产品,第一步就卡在美区 Apple ID。网上教程太复杂了,不如直接让Muse自动化。
Prompt(极简版,直接抄):
帮我注册一个美区 Apple ID。规则:1. 遇到图形验证码、人机验证停下来等我处理;2. 不要编造我的个人信息,缺什么问我;3. 密码按苹果要求生成,记下来告诉我。
场景二:让它替你打电话,实测震撼。(只对部分用户灰度)
这是 Muse 最科幻、也最颠覆认知的一个能力:它能替你打电话。
不是帮我写通话稿,是真的拨号出去、跟前台真人一句句聊、问完价格再把结果带回来给我。
我随便找了一家旧金山的酒店让它给我问房价,懒得自己打,就丢给它一句: "帮我打电话给 Hilton San Francisco Union Square,问一下房型、套餐和价格,问完整理给我。"
场景三:云电脑注册 Claude 账号
Muse 给每个用户配了一台云端电脑。这台云电脑有个很多人没意识到的妙用:它的环境非常干净。
什么意思?它是一台独立的、全新的虚拟电脑,带自己的浏览器:没有你本地那一堆 cookie、登录态、浏览器指纹。注册新账号时,这就是个天然干净的环境,不会跟你电脑里原有的身份互相纠缠。
详细部分可以看下@Lonely__MH老师的教程,不再赘述。
场景四:薅一个免费 .com 域名
Muse 薅一个免费 .com 域名(方法来自 @Lniosytest,他晒出过真实战绩:一个域名 $0 拿下,有效期直接到 2032 年)。
原理很简单:Northwest Registered Agent 这家注册商,首个 .com 域名第一年免费。整个"搜索域名 → 加购 → 确认 $0 → 填 ICANN 资料 → 开 WHOIS 隐私 → 结算 → 点验证邮件"的流程,全都能丢给 Muse 在它的云电脑上自己跑。
场景五:邮件小秘书(亲测用法)
痛点:收件箱一天几十封,快递、账单、待办全混在一起,翻一遍就半小时没了。
Prompt(直接抄):
扫描我最近 7 天的邮件,整理成一份清单:发件人、主题、日期、主要事项,以及明确提到的待办和截止时间。没写截止时间的标"未说明",不要推测。只读取整理,不要回复、删除或移动任何邮件。
这个对于不常看邮箱的朋友,太有用了,像我基本上的邮件都是让AI帮我读的hhh,管理各种订阅,各种账单。
场景六:AI 视频生成(亲测):
先看成品:
说实话,我是看到@li9292 老师的case得到的灵感,试了下,还真行!
我的整个过程极其简单,就一段提示词,可以直接照抄我这一段:
第一人称男友视角(POV),夜晚公寓玄关。整体是真实 iPhone 手机生活抓拍,安静、松弛、温馨,有"她等你很久、终于等到"的亲密story感。人物长相、身材、服装、发型、室内布局与灯光与参考图 Image1 高度一致。
0-2 秒:
门被钥匙推开,"你"走进玄关,镜头带真实手机手持晃动,暖光铺在木地板上。她听到动静从墙边转过身,眼神先落在镜头上,嘴角已经带了笑意,朝门口的你走过来迎你。
2-5 秒:
她走到你面前站定,微微仰头看镜头,眼神温柔又带点撒娇:眉眼弯弯,目光落在你脸上,慢慢眨一下眼,像在怪你回来晚了。她抬手把你肩上的外套或围巾理了理,动作自然亲昵,嘴角带着似笑非笑的小情绪。
5-8 秒:
她空着的那只手轻轻碰了下你的手臂,侧身让你进门,赤脚向前小半步,下巴微抬,视线从你眼睛移到门口再回到你身上,带着明显的亲近与想念;碎发和衣料随动作轻晃,整体松弛自然。
8-10 秒:
她仰头靠近镜头,用轻声撒娇的语气说:"……怎么现在才回来呀。"尾音上扬又拖软,说完对你笑了一下,像在等你哄,镜头因靠近产生自然晃动与对焦变化,在这一瞬结束。
人物表现:年轻成年东方女性,放松、轻熟、温柔,带一点等久了的嗔怪和想念。眼神温柔、有情绪、敢直视,肢体亲近但克制(理衣领、碰手臂、靠近),温馨暧昧但不浮夸、不做任何撩拨或露骨动作。核心是"终于等到你,有点怪你但更想你"。
镜头语言:iPhone 主摄普通视频模式,真实手持感,略微晃动,轻微自动曝光与对焦呼吸。10 秒一个连续镜头不切镜,镜头从门口缓慢推进到与她靠近。不用稳定器感、大幅推拉、环绕、慢动作。
环境动态:客厅暖光稳定,环境真实清晰;衣料、碎发随动作轻晃,手机/钥匙等小物真实反光。
声音:开门声、钥匙窸窣、空调底噪、赤脚在木地板的轻微摩擦、衣料摩擦;她那句台词清晰、带气声与尾音。
限制:不要夸张扭腰走秀、不要快速甩头发、不要刻意撕扯或暴露衣服、不要低俗走光或露骨内容、不要胸部或腿部局部特写、不要身体比例变化、不要衣服变形、不要手指或脚部畸形、不要面部漂移、不要过度磨皮、不要电影级浅景深、不要商业广告写真感。
除此之外,测试了下其他方向,效果非常好,虽然不及sd2.5的效果,但是已经够香了,Meta自家的视频模型。
同样可以照抄:
镜头一:黄昏包花
Cinematic close-up, golden hour: an East Asian woman in her late 20s with shoulder-length black hair, wearing a beige apron over a white shirt, wrapping a bouquet of pink roses and white lilies in kraft paper inside a cozy flower shop. Warm sunset light streams through the window, dust particles floating in the air. A wooden sign on the wall with only a simple hand-drawn flower doodle, no text, no words, no letters. Shallow depth of field, film grain, slow push-in camera.
中文:电影感特写,黄昏金色时刻:一位二十七八岁的亚洲女性,齐肩黑发,穿白衬衫配米色围裙,在温馨的花店里用牛皮纸包一束粉玫瑰和白百合。夕阳从窗户洒进来,尘埃浮动。墙上木牌只有一朵手绘小花涂鸦,没有任何文字。浅景深,胶片颗粒,镜头缓慢推进。
镜头二:门口放花
Evening exterior, blue hour: the same East Asian woman in her late 20s with shoulder-length black hair, wearing a beige apron over a white shirt, gently places a wrapped bouquet on the wooden doorstep of the flower shop, then steps back inside. Warm street lamp glow, quiet empty street, cinematic melancholic mood. No text, no words, no letters anywhere in frame. Slow static wide shot, film look.
中文:夜晚室外,蓝调时刻:同一位亚洲女性(齐肩黑发、米色围裙白衬衫),轻轻把一束包好的花放在花店木门外的台阶上,然后退回店内。路灯暖光,街道安静空旷,电影感微忧情绪。画面中没有任何文字。缓慢的固定广角,胶片质感。
镜头三:深夜收卡
Late night interior: the same East Asian woman in her late 20s with shoulder-length black hair, now wearing a dark cardigan, sits at the wooden counter of the dim flower shop, opening a small kraft paper card. The card shows only a hand-drawn heart and tiny flower doodles, no text, no words, no letters. A single warm desk lamp lights her gentle smile. Intimate, cinematic, shallow depth of field.
中文:深夜室内:同一位亚洲女性(齐肩黑发),换上深色开衫,坐在昏暗花店的木柜台前,打开一张牛皮纸小卡。卡片上只有一颗手绘爱心和几朵小花,没有任何文字。一盏暖黄台灯照亮她温柔的微笑。亲密感,电影感,浅景深。
总结:
像云端电脑、长期记忆、主动提醒这些功能以前就有了,需求本身也不新,年初的时候Openclaw就跑通了7x24。Personal Agent也不是什么新故事 。个人助理喊了两年,今年模型能力跨过门槛、它终于稳定了,大厂才扎堆下场:它比Coding Agent 多出来四样:7×24 常驻主动找活干、连着你的邮箱日程支付替你对外办事、在聊天软件里随叫随到、还有越用越懂你的长期记忆。
它全都被搬上云是大厂用零门槛换掉你的部署成本,用提前接好的连接器拼生态(Dots 连工作、Muse 押生活、Grok Bot 直接模拟人手操作),用全程可观测白拿强化学习数据,最后再用存在云端的记忆和授权收订阅费 。
背后实际是抢下一个十年的生态入口:以后你只说一句话,所有 App 都变成它背后的供应商,连朋友约饭都是两个 Agent 自己对日历。但搬上云的代价之一就是 全程可观测 = 你主动交出隐私,而且数据存在厂商那,导不导得出要看厂商脸色,越用越难切换。
(此篇文章引用了一些老师的case,均已提及。如果你看到这里,不妨点个关注吧!)
沿着这个主题继续读
从一篇文章,找到相关的教程、经验和阅读路径。













