Zach

公众号「Zach的进化笔记」作者
跨境电商操盘手 - 从0到1两年年销破亿
AI Builder - 亚马逊的工作流重构和跨境电商垂直Agent搭建
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[Zach @1999Zach22]

Grok Bot 进阶用法分享 ：本地电脑怎么交给它，Skill 怎么从 Claude、Codex 搬过来，岗位怎么拆，外部 Agent、飞书和知识库怎么接。 https://t.co/wDJk36zAa9

[Zach @1999Zach22]

@realchendahuang 大黄老师也可以关注下这个 YC的Garry Tan做的一个知识库项目，大的逻辑是基于之前卡帕西的LLM wiki来的。YC大佬又做了很多工程化https://t.co/bclvn10PtS

[Garry Tan @garrytan]

If you want your OpenClaw or Hermes Agent to be able to have perfect total recall of all 10,000+ markdown files, GBrain is here to help.

It's exactly my OpenClaw/Hermes Agent setup. MIT-licensed open source. Hope it helps you build your mini-AGI.

https://t.co/yFpFU4pn5b

[Zach @1999Zach22]

@An_yhl 是的 变相检测skill了

[Zach @1999Zach22]

把在 Codex 跑的东西迁移到 Grok Bot 之后，深刻意识到了一些底层的东西是共通的，趁机写下来跟大家分享。

这个过程让我更清楚了在 AI 时代需要去构建哪些能力?

1. 最基础的能力：怎么样去搭一个工作流或者写一个 skill，独立通 skill 去完成工作中的某一项具体任务。
2. 清楚 skill 的边界：有时候把 skill 写得太死板，反而在限制顶级模型能力的发挥。所以你需要知道在哪些地方做限制、哪些地方放开。
3. 了解 Agent 底层的协作机制：完成前两步之后，我觉得更需要的是这一点。
有些功能类似 Grok Bot 里的群聊，看上去用户体验非常好，但其实对大部分人来说，目前还很难驾驭 agent 跟 sub-agent 之间的信息交互以及上下文污染的问题。

我们可能不需要去训模型，但怎样写好一个 skill，并且了解 agent 协作机制来更好地应用写出来 skill，是未来都是非常重要的能力。

[Zach @1999Zach22]

@skavenps1 是呀 跑通到能接近自己做的水平 某种程序算是能稍微驾驭下AI了 剩下的再一点点搭

[Zach @1999Zach22]

@GSerojales 其实也不太正经 跟grok的工程师交流过 某种程度上是为什么体验流畅做了取舍。比如我自己现在其实有点烦Codex每次思考很久然后给我发一大篇长文了，所以我觉得从使用者的角度来说，更多是两个一起用，不是非此即彼，一起搭配完成工作才是重点

[Zach @1999Zach22]

Grok Bot 最大的毛病，就是压根不适合在上面打磨任何的 Skill !!!🙉
我现在自己的用法，也是通过本地的 Agent 打磨好 Skill 之后，再塞给 Grok Bot 里面的某个角色。

不过想想其实也是有道理的：如果我们真的把它当成 AI 员工来看，就意味着需要给这些员工一些公司内部固定的 SOP，不然搭建起来的bot大概率又是一个能力很强、但压根不懂我们实际怎么去工作的入门级员工

[范凯说AI @fankaishuoai]

实在嫌弃通过和 GrokBot 一来一回聊天的方式来修改它的技能了，干脆让它把技能目录提交到 GitHub 上。

然后我通过本地的 Agent 批量修改 GrokBot 技能目录，提交到 GitHub 上。GrokBot 再自动同步到它的云端电脑上。

这下终于舒服了，武装 GrokBot 的效率高多了。给它多灌一点技能，别闲着。

[Zach @1999Zach22]

@YunTechX 国庆懒得出门玩一直上网冲浪也很爽，这会才准备出去玩

[Zach @1999Zach22]

@zookmas1314 get!
感谢大佬分享，我后续试试

[Zach @1999Zach22]

继续抛砖引玉一下🫡
分享一下Grok Bot 在跨境电商的实际应用。尝试给大家讲清楚从真实的业务场景上思考为什么选择Grok Bot、采用1 +N架构以及具体怎么拆解每个Bot都工作职责 https://t.co/REF1zQmjxA

[Zach @1999Zach22]

@zhiwehu 是的 后面总结了一下就是按实际真人员工的角度看这个事情合不合理😂

[Zach @1999Zach22]

我们实际上测下来，基本上最长的也只有两步：从其中的一个 bot 收集信息，然后再分发给另外一个 bot，几乎没有什么任务是超过三步的。用的多了之后，也会有你提到的共鸣第一点的一些情况。很感谢你提出来的意见，回去再优化一下。

第二个点的话，更多的确实是写在岗位说明里面。我们还没有尝试太多让它跑整个链条特别长的任务，现在更多的是做完一点、我们验收完之后，再手动委派下一个子任务，持续这样去推进。实际测下来对整个任务的效果会比较好。

但这里面其实个别子任务我们可能也要手动重新调个两三遍，现在还不太敢完全一口气放开也是因为觉得如果子任务都要自己手动调两三遍，就意味着整个长线任务出来的效果大概率是差的。

然后发现这些往往是本身的 skill 验收标准没有写清楚。所以我们可能不会特别去优化岗位说明，而是重新优化我们自己的 skill，这里也不想过度依赖具体的某个 bot，因为目前还是会配合本地的Claude，Codex一起用

[Zach @1999Zach22]

没想到第一次在推特上面发长文章就有意料之外的点赞收藏和关注，不过更开心的是，推特上比起公众号确实能跟更多的朋友去交流了。

先在这里感谢大家的支持了!!!

然后可能很多人关心的是，为什么架构上选的是 1+N，而不是去调用群聊？我在这里刚好额外解释一下：

第一个原因是，群聊会更快地消耗大家的 token。

第二个更重要的原因是，群聊相当于给很多Bot塞进去了无效甚至垃圾的上下文。

举个最简单的类比：如果我们在工作中为了很多事情去拉群，但群聊里的消息实际上跟我自己手头的工作任务或技能（skill）不太相关，我们作为人会天然选择不看或者干脆忽略这个群。

但对于bot来说，因为被拉到了同一个群里，它很难自动忽略这些上下文。结果就是，那些理应被过滤掉的信息完全变成了它的噪音。一旦噪音变多，上下文窗口就会爆炸；而当上下文窗口爆炸时，最终交付的任务效果一定大打折扣。

再加上现在很多群聊/模型调度调用其实是个盲盒，有些任务如果分派到了相对较弱的模型，效果反而更差。这正如我之前在X回复里看到的一句话：就像幼儿园小朋友在开会一样。

所以，搭建前期更推荐大家使用1+N架构，由一个统筹的 Bot 去调用其他的一些 Bot，在刚开始的时候，其实这样执行最后的效果会更好。

[Zach @1999Zach22]

Grok Bot 进阶用法分享 ：本地电脑怎么交给它，Skill 怎么从 Claude、Codex 搬过来，岗位怎么拆，外部 Agent、飞书和知识库怎么接。 https://t.co/wDJk36zAa9

[Zach @1999Zach22]

@yngjnmn3 其实更建议两个一起用 虽然我安利grok bot 但也不是说非此即彼哈

[Zach @1999Zach22]

@yngjnmn3 虽然说也能写，不是很建议其实 特别难用

[Zach @1999Zach22]

@bot 开始让“无限进化”去干活。
我需要你帮我先收藏这个项目，针对里面的数据调用云端的 Cursor，并指定 Opus 5.5 来做数据分析。

我希望你最后给我的成果，是基于数据分析挖掘出粉丝增长的核心点：
• 从数据中分析出哪些推特内容和运营动作，能更好地带来点赞、收藏和粉丝关注
• 同时也提炼这个博主的写作风格，来对我们目前的工作流做查漏补差。但我希望你不是直接去蒸馏这个博主的写作风格，我希望尽可能保持我们自己的风格

[Zach @1999Zach22]

@FoloChina @0xsmerkzz @grok @bot @bot 俺也一样

[Zach @1999Zach22]

🙋🏻‍♂️
大家最烦AI给你说什么词?
「我得认」
「闸门」

[Zach @1999Zach22]

@dongxi_nlp 我快对「闸门」「我得认」PTSD了🙃🙃🙃

[Zach @1999Zach22]

@WukongNumber1 是的 尝试过一次 整到想骂人🤬

[Zach @1999Zach22]

@yiren_ai 来了➕1
加入了生财但是一直在潜水
也算是跟大佬一起进来X了
之前一直只写公众号
开始正式写推特啦 发现互动上比公众号的有意思嘿嘿嘿

[Zach @1999Zach22]

Grok Bot 进阶用法分享 ：本地电脑怎么交给它，Skill 怎么从 Claude、Codex 搬过来，岗位怎么拆，外部 Agent、飞书和知识库怎么接。 https://t.co/wDJk36zAa9

[Zach @1999Zach22]

@yiren_ai MCP确实还是帮助筛选了不少信息 今天刚加进来生财 没有MCP的时候刚好也比较忙，就几乎没有额外关注 最近才开始看得多起来