我养了十几个 Grok 机器人,起飞!
作者分享了使用 Grok Bot 搭建个人多机器人协作体系的经验:配置一个首席助理加十几个专职机器人(X 早报、公众号选题、邮件整理、竞品调研、项目运营等),通过首席助理统一接活、拆解任务、汇总结果,每天生成总简报。Grok Bot 内置云端电脑,比年初的 OpenClaw 更简单稳定。文章还分析了 SuperGrok 30/100/300 美元三档订阅方案、模型动态选择机制,并强调对外发言必须本人批准的安全原则。建议从高频任务起步,跑顺后再扩展机器人。
作者分享了使用 Grok Bot 搭建个人多机器人协作体系的经验:配置一个首席助理加十几个专职机器人(X 早报、公众号选题、邮件整理、竞品调研、项目运营等),通过首席助理统一接活、拆解任务、汇总结果,每天生成总简报。Grok Bot 内置云端电脑,比年初的 OpenClaw 更简单稳定。文章还分析了 SuperGrok 30/100/300 美元三档订阅方案、模型动态选择机制,并强调对外发言必须本人批准的安全原则。建议从高频任务起步,跑顺后再扩展机器人。
作者阐述了对现阶段 AGI 的理解:一个自动自发、自我验收、自我迭代并能自主决策达成目标的智能体。文章提出 AI 发展将从回合制的 AI Agent 进化到持续工作的智能体,并给出三项转变建议:给 AI 更大目标、信任并依赖 AI、为其搭建可持续运行环境。同时提出 AI 时代团队应缩小为“两片披萨”(1~2 人)。作者以国庆假期对火炬之光 II 的现代化改造为实践案例,9 天内合并 70 多个 PR,实现四个平台适配,绝大部分工作由 AI Agent 自主完成,成本仅约 100 美金/周,展示了持续工作智能体的巨大潜力。
本文是作者基于一个多月深度使用经验整理的 Grok Bot 实战指南。Grok Bot 是让 AI 长期承担具体任务的产品,运行在云电脑环境中,支持跨应用执行任务、长期记忆和定时调度。文章从产品原理与运行方式讲起,系统介绍了创建第一个 Bot、撰写角色说明、连接应用、制定复杂任务计划、验证交付结果、保存技能、用操作演示教学、安排例行任务、分享模板、团队协作与多 Bot 交接等完整流程,并列举了网站巡检、客服草稿、资料整理、浏览器测试等适用场景,同时说明了权限审批、额度、限制与常见故障处理方法。
本文面向社群运营、技术支持与客服团队,详细介绍了如何基于 FastGPT 搭建一套生产级的 AI 智能社群客服系统。作者拆解了由 15 个节点、28 条连线组成的完整工作流方案,涵盖知识库整理、消息意图过滤、多渠道(飞书/微信)分流、Agent 应答规则定制、双知识库检索工具挂载以及问题分类打标与运营数据沉淀等核心环节,并说明了飞书机器人权限配置、富文本消息渲染及微信生态多种接入方式,实现智能回复与人工兜底的自动化客服闭环。
程序员鱼皮分享了让 Claude Opus 5.5 通过写代码自动制作产品宣传视频的方法:AI 基于 Remotion 框架把每个画面做成动效网页,再逐帧截图拼合成视频,文字和产品界面精确可控。作者开源了《AI 产品宣传视频制作器》,包含写给 AI 的工作规范、Remotion 模板和辅助脚本。使用时只需一句话描述需求,AI 会自动调研产品、确认需求、生成多种风格小样,完成写脚本、截图、配乐、配音到剪辑的全流程,几十块钱即可产出 4K 宣传片,附带 80 多条踩坑记录。
文章针对出海团队每天人工盯热搜、找选题效率低、时间滞后的痛点,介绍如何用代码和 AI 搭建一套 24 小时自动巡检的选题流水线。核心思路是抓住搜索量短时间暴增但内容供给空白的上升词红利。流水线分三层:一是围绕种子词库做周期性快照轮询并计算趋势斜率,自动发现飙升关键词;二是通过黑名单过滤、商业意图词性筛选和聚类去重,剔除娱乐八卦等噪音,保留排查解决、选型对比、资源索取类高价值需求,并附完整 AI 过滤提示词;三是接入大模型,把上升词拆解为痛点解决方案、工具选型、成本风险、可交付资源四张选题卡,实现选题自动化裂变。文中提供了两段可直接复用的详细提示词。
作者受小红书英语学习账号启发,用 Claude/Codex 等 AI 工具在 4 天内复刻了一个英语学习网站,全程未手写代码。随后利用 AI 批量加工素材(字幕提取、翻译、词汇生成)、自动剪辑短视频并定时发布到抖音和小红书引流,并接入抖店、小红书店实现自动发货和自助开通。最终形成「AI 做产品 → AI 处理素材 → AI 剪辑获客 → 自助下单 → 自动交付」的完整自动化闭环,实现被动收入,作者只需负责选内容、看数据和调方向。
作者详细介绍了如何将 3 个 Grok Bot 接入飞书,配置为独立机器人并在同一群内协作的完整流程。方案无需公网 IP 和自备服务器,全走飞书长连接。文章涵盖了扫码创建飞书应用、配置门铃触发器实现消息双向通信、通过飞书应用管家批量建应用等步骤,并总结了三个关键坑:群消息权限不足、@消息过滤逻辑、Bot 间消息确认机制,以及 Python 虚拟环境路径、独立触发器、断线恢复等细节经验。最后作者提供了包含全部踩坑经验的飞书应用管家模板供读者复用。
作者在豆包工作中优化地图动效 skill,实现全自动制作旅行 vlog。只需提供社媒照片链接,Agent 即可生成 3D 地图动效,根据画面内容推断拍摄机位(如虎跳峡、梅里雪山、雨崩),并利用多模态能力将旅行自拍生成 Q 版贴纸小人。最终自动渲染配乐,输出 mp4 视频,如从地球俯冲定位、Q 版小人沿真实路线行走、照片弹出的云南自驾 vlog 成片。还可配合开源剪辑 skill 生成剪映工程文件,完成素材粗剪,解决旅行 vlog 制作难题。
作者梳理了 Grok Bot 火爆近一个月以来全网的真实玩法,按场景整理成 48 条。文章先说明 Grok Bot 是配备云电脑、可后台自主干活的 AI agent,需 SuperGrok、X Premium+ 或 Cursor Pro 订阅才能使用。玩法涵盖八大场景:社媒运营、内容生产流水线、获客谈生意、日常办公、工程技术、一人公司、接入微信、学习资料,并提醒了订阅扣费错误、过度授权等翻车风险,强调小而具体的任务才是目前最稳定可靠的用法。
本文是 Grok Bot 的系统化使用教程,核心观点是“Prompt 是一次请求,Bot 是一个岗位”,强调把向 AI 提问转变为向 Agent 委派任务。文章提出五步上手路径:写好岗位说明、搭建请求结构、用 Teach a task 存成技能、分级授权、最后定时触发自动化。文中提供多个可直接复制的提示词模板,涵盖每日信息简报、证据验收交付、岗位与记忆复核、定时自动化等实战场景。同时指出关键避坑点:共用云电脑不是安全边界、删 Bot 不等于撤销登录、模型路由不可控且不改单价,以及额度管理建议,强调自动化前必须先明确边界与验证标准。
文章讲述作者管理10个Grok Bot时,云电脑虚拟机重置导致部署的服务全部丢失的问题。作者没有采用快照备份,而是建立了一套服务登记与重建体系:通过Gitee私有仓库维护vm-services目录,设立「虚拟机服务管家」Bot维护服务总账(REGISTRY.md和registry.json),强制所有Bot部署新工具时登记,密钥只记录路径不入库,并为每个服务配备幂等的恢复脚本和统一的restore-all.sh总入口。作者总结了Codex授权互顶、定时任务漏写等教训,并提供了可直接复制的「服务管家部署」和「重置后恢复」两套提示词,帮助读者快速搭建自己的AI虚拟机备份恢复方案。
作者分享了基于 Grok Bot 的多 Agent 协作内容生产体系,并将其全部开源。系统采用五层架构:总控层(幕僚长唯一对话入口)、判断层(四个赛博领航员负责商业、技术、品牌等专业判断)、输入链路(资讯官、学习官、研究猿)、增长链路(增长官独揽选题权)以及生产层与底座(内容官、视觉官、技术官、巡逻官)。核心原则包括所有交付物强制落盘成文件、干活与验收物理隔离。作者只在选题、口喷观点、终稿验收、发布按钮和不可逆操作五个节点亲自拍板,并强调通过减法心法控制 bot 数量、渐进式搭建,实现人机分工的可持续内容生产。
作者作为一家30多人AI公司的创始人,用5天时间打造了一个基于Agent的企业中台。他先让Claude生成了品牌VI、UI设计组件和PPT模板,并将其封装为Skill;随后解决了同事们Vibe Coding应用部署与分享的痛点,将中台包装成MCP,接入飞书登录与权限体系,实现应用一键部署、子域名分配、权限管控。同时搭建了应用广场、Skill分发、资料库、OKR可视化面板及千人千面的个性化首页,并让Agent自动维护多维表格数据。作者认为数据和协同关系是企业未来的核心资产,期待AI原生的组织变革。
作者介绍了使用Teamily AI平台将多个AI智能体组织成一个团队来自动化工作的完整流程。作者以构建一个免费提示词库网站为例,搭建了包含趋势研究员、内容创作者、网页开发者和验证编辑四个智能体的群组,通过明确的群组规则定义各智能体的职责和交接流程。智能体之间能读取彼此的输出、互相质疑,验证编辑器还两次拦截发布,发现引用错误等问题。最终作者将整个流程保存为Loop,实现每周自动重复运行,展示了人机协作群组替代多聊天窗口粘合工作的方式。
作者结合测试 TRAE 新版本的体验,总结了 AI 编程的四个趋势:人不再手写代码、IDE 淡出后台、工作入口向聊天窗口集中、从单个 Agent 写代码转向指挥多个 Agent 并行交付,代码审查也因此逐渐走向抽查模式。作者分享了个人的五个实践做法:搭建 Agent 易于验证的环境(文档地图、自动化测试、原型、AGENTS.md 规则)、把自己当管理者进行多 Agent 并行调度、按任务难度分配不同模型、善用模板和开源项目、把重复工作交给 Skill 和自动化任务。文章指出写代码成本快速下降,而想清楚需求和验证结果的能力越来越值钱。
本文介绍如何利用 Grok Bot 赠送的美国云电脑(8核16GB),搭建一个 7×24 小时在线的 Claude Code 运行环境。作者将全文设计成可直接交给 Grok Bot 执行的教程,分四步完成:安装 Tailscale 组网、注册并订阅 Claude、安装 Orca 作为远程服务器、通过任意设备的 Orca 客户端连接使用。文章重点解决了两大坑:云电脑没有 systemd,以及 Grok Bot 自动更新会清除 home 目录以外的软件,为此提供了看门狗脚本、定时恢复任务和官方 AppImage 安装方案。作者强调与其伪装环境躲避风控,不如使用真实的美国本地环境,并提醒读者自行评估封号风险。
作者分享了一个基于 Grok Bot 制作的公开模板「故事视频生成」,可将文章自动转成 1080×1920 竖屏口播动画视频。Bot 按导演流程推进:生成剧本、拆分镜头、设计角色并提供三种美术方向供挑选,用 AI 生成绿幕角色姿势图配合 Canvas/Playwright 渲染,配音采用可商用的 CosyVoice3,并配备自动质检和独立审片员逐条核对修正。文章通过《烂梨效应》和《边界》两个案例展示了完整制作过程,包括风格选择、姿势库搭建、读音纠正和画面修复。该 Bot 基于 hand-drawn-styles、huashu-art-motion、omniailab-ai-director 三个 MIT 开源技能,用户导入模板后即可一键生成带声音和画面的视频。
文章系统梳理了 70+ 个视频制作相关的开源项目与 Agent Skills,按自媒体视频生产流水线分为七大环节:选题调研与爆款趋势发现、文案脚本与事实核查风控、字幕配音与语音合成、画面剪辑与动态包装、跨平台发布分发、全流程自动化视频生成、以及安全审计与元能力。每个工具标注了 GitHub 来源、Star 数、推荐指数与实操避坑建议,如 MediaCrawler、Agent Reach、baoyu-skills、Humanizer-zh、whisperX 等,帮助创作者用开源工具和终端 Agent 搭建'一人视频生产车间',实现自动化高效产出。
文章介绍了 8 个免费或开源的 GitHub 工具与 AI Skill,帮助用户借助 AI 构建、销售并运营业务,涵盖宣传视频制作(Brag)、客户痛点研究(Agent Reach)、本地语音克隆与配音(Voice Studio)、可编辑 PPT 生成(PPT Master)、多智能体协作编程(OpenRig)、引流免费工具制作、创意验证访谈(Grill Me)以及设计优化等场景。每个工具都附带了具体的变现思路,核心模式是为企业完成有价值的工作并主动送上门开启对话,多数工具免费下载,仅需支付底层模型费用。
文章介绍了2026年10月7日Grok Bot的重大变化:SpaceX宣布Grok Bot将不再绑定自家模型,而是为每个任务路由到最佳后端模型,首选Claude Opus 5.5。作者提供了10步教程,教读者如何利用这一组合:从理解harness(代理的电脑、登录、记忆、例程)与brain(驱动它的模型)分离的意义开始,到安装Grok Bot、创建并设置Chief bot、为更强的大脑编写章程、连接工具并划定数据边界、以及通过登录交接而非密码共享来让bot操作无API的软件等。文章强调更强的模型应获得更多步骤而非更多权限,并提醒注意数据流向Anthropic的隐私问题。
文章指出,现代生产力的最大瓶颈不是思考慢,而是工作碎片化地在多个应用间切换,决策只需三十秒,而协调却要二十分钟。Grok Bot 类持久化 Agent 的价值在于以任务结果为界面,让应用成为实现细节,消除工具间的转换成本。作者阐述了以职位描述定义工作流、持久化环境保存上下文、将流程固化为可复用例程、从人类行为中学习自动化等理念,并强调 Agent 架构应分层:生成模型负责创造内容,快速决策层负责调度,确定性代码负责规则约束,从而构建真正自主的工作系统。
文章介绍了如何构建一个可复利的 AI Agent 系统(Opus 5.5 Flywheel)。作者指出大多数人把 AI 当作'健忘的聪明员工',每次会话结束后纠错和经验都随之消失。正确的做法是让每次运行留下四类产物:结果、状态、经验教训和系统升级。具体方法包括:将重复流程固化为 Claude Code Skills、把人工纠错转化为规则和自动验证、用 progress.md 保存决策与待办、建立失败样本库作为回归测试基准,让系统随每次运行不断变强,实现智能的复利积累。
作者分享了一套从注册视频号到盈利只需 7 天的全自动流程系统。文章首先分析了视频号的红利期:微信月活达 14.39 亿,竞争强度仅为抖音的三分之二,内容供给远未饱和。接着介绍了开源系统 Universal Content Intake,支持一个链接下载视频、PDF、图集、文章、网页、云盘文件等六类内容,并自动翻译压制中文字幕。第二层功能为自动监控:利用中美时差,夜间自动监控海外 YouTube 作者的新视频,通过作者历史数据中位数判断视频是否起量,再由 Gemini AI 按编辑方向把关筛选,早上即可交付已验证、已翻译的成片,每天只需 1 分钟即可运营视频号。
本文介绍如何用 Claude(Opus 5.5)通过一个主提示词和四次审批,全自动制作 75-90 秒的竖版卡通解说视频。Claude 负责写脚本、录制旁白、绘制卡通角色并生成 28 个镜头的成片,用户只需在各阶段进行确认,无需任何剪辑技能或打开剪辑软件。文章详细说明了所需准备(可运行代码的 Claude、角色模型表、参考资料、主提示词),提供了完整的可复制主提示词,涵盖视觉风格、角色设定、视频格式、制作流程等规则,并指出先脚本后语音再视频的固定流程,以及各阶段修改的成本差异。
本文介绍如何通过'循环工程'降低 Claude 自动化的 token 开销:将队列检查、重复判断等高频决策从主对话中剥离,交由专用代码路径和 TypeSafe AI 的决策模型 Jev 处理。Jev 提供 Choice、Noul、Score 三种类型化问题原语,返回带概率的结构化答案,成本低至每百万输入 token $0.042。文章以 issue 分类过滤为例,给出完整的 Python SDK 实战代码,展示如何构建可检查、可扩展的任务路由过滤器,让 Claude 专注于实现工作,应用代码控制任务流转。
作者基于与多家顶级 AI 公司合作的观察,分享了用 AI Agent 提速营销团队工作的实战方法论。核心流程:1)从客户已有的真实问题出发(销售通话、支持消息等)寻找内容选题;2)为写作 Agent 配置产品文档、客户问题和团队偏好,并创建自定义 Skill 将用例转为演示脚本、问题解答文章等,每天通过 Slack 给每个成员推送相关选题;3)将 Devin 接入 Slack 营销频道,自动起草初版并汇报进度,衡量标准是好想法变成已批准工作的速度;4)用 Remotion、InVideo 等工具将一个好的演示制作成多个视频。
作者分享了上线付费 Skill 产品 Oil UI 的完整商业化技术方案。曝光方面通过 GitHub 开源版积累影响力并引导转化 Pro 版;通过 JSON 配置和 Markdown 替换表由脚本从 Pro 版自动生成开源版;基础设施采用 Cloudflare 域名、Vercel 网站、Resend 邮件和 Neon 数据库;登录使用邮箱验证码,收款通过 Stripe 支持买断制及海外与国内支付;交付环节自研运行在 Agent 中的 CLI,采用设备码授权,从 GitHub 私有仓库拉取 Pro 版;并通过 check_update 脚本实现非强制自动更新。整体成本极低,域名加邮件每月约 30 美元以内。
作者分享如何用 Oracle 新加坡免费 VPS(2核ARM、12G内存)为本地 AI 工具 Muse 提供云端算力,解决本地配置不足的问题。实测数据显示:中文配音 4 秒生成 39.6 秒音频、4K 转码比本地快 24%、语音转文字本地更快,据此确定分工:配音与转码走云端、转录走本地。通过 SSH 隧道和防火墙配置十分钟打通,并配合 5T Google Drive 云存储归档成品,实现'Muse(大脑)+VPS(算力)+云存(仓库)'的个人 AI 工作站方案,成本几乎为零且效率大幅提升。
作者分享利用 Muse AI 智能体快速搭建代理节点的方法:只需提供一个 GCP 账号并用自然语言下达指令,Muse 即可自主通过 SSH 连接服务器,完成服务安装、加密配置、端口开放、握手验证等全流程,最终生成二维码供客户端扫码使用。整个过程约 6 分半,其中实际操作仅 60 秒,无需手动使用终端、浏览器或安装面板。与传统手动找教程、装面板、配防火墙折腾一整晚的方式形成鲜明对比,展示了能直接干活的 AI Agent 在实际任务自动化中的高效与便利。