用途：通过 delegation-core 把任务转交给 Meta 的终端编码代理 Muse Code（命令行二进制为 muse）。它基于 Muse Spark 1.2，可交互式 TUI 运行，也支持一次性无头命令；委派使用无头形式 muse exec <prompt>。
适用场景：delegation-core 为该任务选择了 muse；仓库级读取需要其 1M token 上下文；需要无人值守运行（muse exec 面向 CI 设计）。不适用：未设置 META_API_KEY 且无法交互登录；必须指定具体模型（exec 无 --model 参数）；需要结构化输出（exec 无输出格式参数）。
安装（官方仅提供脚本，无 npm/PyPI 包）： curl -fsSL https://dev.meta.ai/install.sh | sh 这是把远程脚本管道进 shell，运行前应先阅读 https://dev.meta.ai/docs/muse-code。引导式安装器的等价命令为 make -C plugins/conjure delegate-setup。
认证：CI 路径使用环境变量 export META_API_KEY="<your-key>"。直接运行 muse 会在首次提示浏览器登录，无法无人值守；没有 muse auth status 命令，因此以检查 META_API_KEY 代替。
用法示例： uv run python scripts/delegation_executor.py muse "Summarize this module" --files src/ make -C plugins/conjure delegate-muse PROMPT='Explain this design' muse exec "Explain the retry logic in this package"
要点：提示词为位置参数，无提示标志（prompt_flag=None），文件上下文需内联进提示词而非 @path 引用。版本探测 muse --version。智能委派中 muse 声明 code_execution 与 large_context 能力，候选顺序排在 gemini、qwen、minimax、glm 之后；因未声明模型 id，模型选择交由 CLI 默认。第三方指南提到的 --json 与 muse auth set --api-key-stdin 未获 Meta 文档证实，不应依赖。输出保存至 delegations/muse/YYYYMMDD_HHMMSS.md。缺失信息：具体价格、平台支持细节、除上述外的限制暂未提供。