--- name: muse description: Muse · Catch — AI 灵感捕手。浏览器插件 + 任意 Agent（Telegram/WhatsApp/Discord…）一键捕获灵感，AI自动提炼，Web Dashboard浏览。分级LLM路由：Agent内置LLM隐私分析 + TokenRouter云端分布式调用。当用户说「灵感」「捕获」「Muse」「Catch」「记下来」「收藏」「稍后读」时自动触发。 category: product --- # Muse · Catch — AI 灵感捕手 > **「灵感本易逝，行动应当时。」— Naval Ravikant** > > 浏览器插件 + 任意 Agent → 1秒捕获 → 分级 LLM 提炼 → 灵感卡片墙。 > 不是笔记软件。是你灵感库的操作系统。 --- ## 🧠 分级 LLM 路由 Muse 不绑单一模型。按任务智能选模型： | 任务 | 模型（有 TokenRouter Key）| 原因 | |------|------|------| | 🔒 DNA 分析 | **Agent 自身 LLM** | 隐私数据不出对话，零额外成本 | | 📥 灵感汲取 | Agent 自身 LLM（或 DeepSeek V4 Pro）| 高频低延迟 | | 🔀 发散扩展 | Agent 自身 LLM（或 DeepSeek V4 Pro）| 3 角度 × 200 字 | | 📊 分类聚类 | Agent 自身 LLM（或 DeepSeek V4 Pro）| 结构提取 | | 🎯 选题生成 | Claude Sonnet 4（TokenRouter）| 洞察力 + 中文审美 | | 🔬 深度拆解 | Claude Sonnet 4（TokenRouter）| 结构化输出最优 | | 💎 金句生成 | Claude Sonnet 4（TokenRouter）| 中文语感 + 锐度 | | 🖼️ 金句配图 | GPT Image 2（TokenRouter）| 社交媒体卡片生成 | **缺省（无 TokenRouter Key）：** 所有任务走 Agent 自身 LLM，不绑特定模型。 **隐私承诺：** Onboarding DNA 分析使用 Agent 自身模型（与 Agent 同款 LLM），灵感数据不出对话上下文。 **Landing Page：** https://muse-pitch-swiss-v2.vercel.app ## 🎯 触发条件（自动激活） 当用户说以下任一关键词时，立即加载本 Skill： - 「灵感」「想法」「点子」「记下来」「收藏」「稍后读」「捕获」「capture」 - 「Muse」「Catch」「Muse Catch」 - 发来链接说「这个不错」「有意思」 - 转发消息时附带「记一下」「存起来」 --- ## ⚡ Onboarding — 首次加载时执行 **当你第一次被加载时，不要直接扔文档。按以下流程走：** ### 步骤 0：检测环境 ```bash # 检测 Muse API 是否运行 curl -s http://localhost:5200/api/stats 2>/dev/null && echo "RUNNING" || echo "NOT_RUNNING" ``` ### 步骤 1：如果 API 未运行 → 引导启动 告诉用户： > 🌀 **Muse 还没启动。30 秒搞定。** 然后执行： ```bash cd ~/.hermes/workspace/muse && python3 server.py & ``` 验证启动成功后，立即进入步骤 2。 ### 步骤 2：如果 API 已运行 → 🎉 Aha Moment **直接让用户做一次真实捕获：** > 🌀 **Muse 已就绪。现在捕获你的第一条灵感。** > > 告诉我你现在在想什么、或者发一个你刚看到的链接/文字给我。 > > 比如： > - 「Paul Graham 说最好的创业点子来自解决自己的问题」 > - 或者直接发一个网页链接 用户发来内容后，**立即调 API 捕获**： ```bash curl -s -X POST http://localhost:5200/api/ingest \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"source":"chat","content":"<用户发的内容>","tags":["灵感"]}' ``` **捕获成功后告诉用户：** > 🌀 **已捕获！你的灵感库现在有 X 条灵感。** > > 打开 Dashboard 看看：`http://localhost:5200` > > 接下来你可以： > 1. 🖥️ **装浏览器插件**（30秒）→ 浏览网页时一键捕获 > 2. 🤖 **连 Telegram Bot**（1分钟）→ 转发消息自动入库 > 3. 💬 **直接在聊天里告诉我** → 我帮你捕获 > > 想装哪个？ ### 步骤 3：引导后续安装 根据用户选择，对应展开（见下方）。 --- ## 🖥️ 浏览器插件安装 ``` Chrome → chrome://extensions → 开发者模式 → 加载已解压的扩展程序 → 选择 ~/.hermes/workspace/muse/extension ``` **使用：** - 点图标 → 自动填入页面标题/URL/选中文字 → 点「捕获」 - `Ctrl+Shift+M` → 快捷键直接捕获 - 右键任意位置 → 「捕获到 Muse」 **故障排查：** - 捕获失败 → 确认 `curl http://localhost:5200/api/stats` 有响应 - 选中文字没出现 → 先在页面选中文字，再点开插件 --- ## 🤖 Telegram Bot 启动 ### 创建 Bot 1. Telegram 找 **@BotFather** → `/newbot` 2. 起名（如 `MuseCatchBot`）→ 拿到 TOKEN 3. 把 TOKEN 发给 Agent ### Agent 收到 TOKEN 后立即执行： ```bash export MUSE_BOT_KEY="" cd ~/.hermes/workspace/muse && python3 bot.py & ``` 启动后告诉用户： > 🤖 **Bot 已启动！** 去 Telegram 给你的 Bot 发一条消息试试。 > > 然后你可以： > - 转发任何链接/文章给 Bot → 自动入库 > - 直接发文字给 Bot → 自动入库 > - 转发带 caption 的图片 → 捕获文字 --- ## 🔧 环境配置 **缺省：Agent 本地 LLM。** Muse 用你的 Agent 自带模型做分析，零外部 Key、零额外成本。 要解锁更强模型（发散/选题/金句配图 / Claude / DeepSeek 等），配置以下任一： | 方式 | 说明 | 成本 | |------|------|------| | **Agent 本地**（缺省）| 你的 Agent 模型 → 灵感提炼、摘要、关键词 | 免费 | | **TokenRouter** | [tokenrouter.com](https://tokenrouter.com) 注册 → 100+模型统一网关 | 按量付费 | | **Ollama 本地** | `ollama pull qwen2.5:14b` → 数据不出机器 | 免费 | 配置 `.env`（从 `.env.example` 复制）： ```bash cp .env.example .env # 编辑 .env，填入你的 TR_API_KEY 或配置 Ollama ``` `.env.example` 模板： ```bash # TokenRouter API (optional — get key at https://tokenrouter.com) TR_BASE_URL=https://api.tokenrouter.com/v1 TR_API_KEY= # Local Ollama (optional — 适用于无 Agent 环境) OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434 OLLAMA_MODEL=qwen2.5:14b ``` **优先级：** Agent 本地 LLM（缺省）→ TokenRouter（如配置）→ Ollama 本地 → 规则兜底。 ## 🔌 API 参考 ```bash # 捕获灵感 curl -X POST http://localhost:5200/api/ingest \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"source":"web","content":"内容","url":"https://...","tags":["AI"]}' # 灵感发散（3角度） curl -X POST http://localhost:5200/api/expand \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"content":"一条灵感"}' # 批量分类 curl -X POST http://localhost:5200/api/classify \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{}' # 或 {"ids":[1,2,3]} # 选题生成 curl "http://localhost:5200/api/topics?mode=random&count=10" # 深度拆解 curl "http://localhost:5200/api/topic-deep-dive?topic=选题&angle=角度&ids=1,2,3" # DNA 分析（Agent 内置 LLM） curl -X POST http://localhost:5200/api/profile/dna \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{}' # 或 {"samples":["内容1"]} # 金句配图 curl -X POST http://localhost:5200/api/generate-quote-card \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"id":31}' # 灵感ID # 查看所有灵感 curl http://localhost:5200/api/inspirations # 统计 curl http://localhost:5200/api/stats # Creator Profile curl http://localhost:5200/api/profile ``` --- ## 📁 文件结构 ``` ~/.openclaw/workspace/skills/muse-catch/KevPH2026-muse-catch-d2ae878/ server.py ← Flask API (:5200) — 所有 LLM 调用经 llm_router.py llm_router.py ← 分级路由层：Agent 内置 LLM vs TokenRouter 自动选模型 index.html ← Web Dashboard（含 Onboarding 对话） onboard.js ← Onboarding UI 模块 landing.html ← Landing Page → https://muse-pitch-swiss-v2.vercel.app bot.py ← Telegram Bot .env ← API Keys（gitignored） .env.example ← 安装者参考 BP-BRD.md ← 商业计划+产品需求 extension/ ← Chrome 插件 muse.db ← SQLite 数据库 SKILL.md ← 本文件 ``` --- ## 🔧 故障速查 | 问题 | 检查 | |---|---| | API 连不上 | `curl localhost:5200/api/stats` | | 端口被占 | `lsof -i :5200` → `kill ` | | LLM 不工作 | 不配 Key也能跑（Agent 自身 LLM）。可选配 `TR_API_KEY` 解锁更多模型。Ollama 也行 | | 插件捕获失败 | 确认 CORS 已启用（server.py 已内置） | | Bot 没反应 | `echo $MUSE_BOT_KEY` 确认已设 | | DNA 分析超时 | 确认 Agent 模型可用。DNA 分析走 Agent 内置 LLM，不依赖外部服务 | | TokenRouter 401 | 检查 `TR_API_KEY` 是否正确 · 到 [tokenrouter.com](https://tokenrouter.com) 获取自己的 Key | | 分类 500 | 可能是模型超时，重试即可 | --- ## 🚀 部署公网 ```bash # API 暴露 lt --port 5200 # → https://xxx.loca.lt → 设为插件 API 地址 # Landing Page 部署 # 已部署于 GitHub Pages / Vercel ```