导语

最近 Grok Bot 官方一口气放出了 17 篇实战指南，作者基本都是一线的工程师、PM、销售、市场、法务和招聘同学，写的全是"我自己每天怎么用"。

我把这 17 篇从头到尾啃了一遍，发现它们讲的其实是同一件事： 别再把 AI 当成一个聊天框，而是把它当成一个有工位、有电脑、有岗位职责的同事。 有人用它管 200 多个编程 agent 同时干活，有人用它把手游的单次安装成本从 15 美元打到 1 美元，还有人只跟一个"幕僚长 bot"说话，剩下的活全让它去分派。

这篇我按主题把 17 篇分成四组，每篇讲清楚三件事：它解决什么问题、用了哪些 bot、有哪些真实数字。文中链接在公众号里点不了，我都以纯文本附上，文末也有完整的参考链接清单。

先放一张全景图，建议先存下来：

Grok Bot 是什么？一句话版本

官方自己的定义是： Grok Bot 是一个"带电脑的智能体" （agent with a computer）。

说人话就是：你像发微信一样给它派活，但它背后有一台真正的云端电脑，有桌面、文件系统、终端和各种应用，能自己开浏览器、点网页、写代码、跑代码。因为电脑在云上，你合上笔记本它照样干活，手机上也能随时查看。

几个后面会反复出现的词，先解释一下：

  • Routine（例程） ：给 bot 定的"闹钟任务"，可以按时间触发（比如每天早上 8 点），也可以按事件触发（比如某个 Slack 帖子有新回复、某个 GitHub PR 有变化）。
  • 技能（Skill）与录制 ：你在它的电脑上亲手操作一遍并录下来，它就能记住这套点击路径，下次自己做。
  • 连接器 / 插件 / MCP ：让 bot 接入 Gmail、Slack、Notion、Salesforce 等软件的"插头"。MCP 可以理解为 AI 接入外部工具的通用接口标准。
  • Cloud Agent（云端 agent） ：Cursor 里专门写代码的云端智能体。很多指南里，Grok Bot 不亲自写代码，而是给 Cloud Agent 写需求、盯进度、验收结果。
  • Bot 之间互相交接 ：bot 可以直接给另一个 bot 发消息、派活，不用你在中间当"传话筒"。这一点是"一群 bot 变成一支团队"的关键。

第一部分 · 入门与个人办公

01 Grok Bot 101：先给 AI 一台电脑

起一个 bot 只要 10 到 15 分钟，之后能改、能复用，合上电脑它还在跑。

这是官方的入门篇，作者 Matt Palmer 做开发者关系（DevRel）。他的核心观点是：bot 本质上就是一段"岗位说明"，设置里只有三栏：名字、头衔、描述。比如他的 Tech Demos bot，描述就是"每个工作日看我的 X 书签，挑一个值得做 demo 的技术，按我的风格起草 prompt，等我批准后启动 Cursor 云端 agent"，做完了还会发截图、开 PR。他还在手机上花 10 到 15 分钟，把自己在 X 上关注的大约 800 到 900 个人做成了 Notion 里的私人 CRM，出差时用来约人喝咖啡。安全方面，规则直接用自然语言写在设置里，另有一个独立的"审核 agent"检查每个操作，可以放行、拦截或者上报给你。

Bot 阵容

  • Tech Demos：每天从 X 书签里挑技术，起草原型 prompt，批准后让 Cursor 云端 agent 开干
  • Marketplace bot：盯着 Facebook Marketplace 和 Craigslist 上的咖啡机，拿不准时去问幕僚长
  • Chief of Staff（幕僚长）：帮其他 bot 做判断
  • Arnold：健身教练 bot，取代了作者之前自己 vibe coding 出来、三天两头出问题的健身 App
  • 外环 agent（outer loop）：从 Slack、Notion、GitHub 收集上下文，写一份干净的 prompt 交给负责写代码的"内环" agent
  • Cursor Product Expert：回答产品问题和"公司是怎么运作的"

原文：https://x.ai/bot/guides/grok-bot-101

02 Grok Bot for Work：打工人的四件套

消息不可能变少，关键是知道哪三条真的需要你回。

作者 Josh Kim 说，几周前他还是"人在环中"的老派用法：自己干大部分活，偶尔让 AI 帮忙收尾；现在他已经在调度几十个 bot。这篇只讲改变他产出的四个：沟通、时间、信息三大块各配一个 bot，最后再加一个"bot 的老板"。Inbox Manager 读遍邮件、Slack 和私信，但被设成只读，只上报"既重要又紧急"的事。Intel Scout 每天早上 8 点和下午 5 点各汇报一次：公司里发生了哪些影响我的事、哪些待办还没跟进、接下来的会要准备什么。三个 bot 都在提醒他，反而让人更累，于是有了 Bot Boss，所有 bot 只向它汇报，他也只跟它一个说话。

Bot 阵容

  • Inbox Manager：第一道防线，只读，只上报真正的"火情"
  • Calendar EA：管日历、标冲突、代发邀请；学会了"尽量保护整块专注时间、会议室挨着订、别让我耽误接孩子"
  • Intel Scout：每天 8:00 和 17:00 两次简报
  • Bot Boss：唯一入口，汇总所有 bot 的汇报，也替你去问对的 bot

原文：https://x.ai/bot/guides/grok-bot-for-work

03 Templates：把好用的 bot 打包分享

模板是一份菜谱，不是一盘做好的菜。

模板（Template）就是把一个 bot 的说明、相关记忆、技能和插件打包成一份"配方"，别人拿去能做出自己的版本。但它不是一比一克隆：自定义代码和脚本、密钥、个人或内部的记忆都不会被带走。操作很简单：在 bot 设置右下角点 Share as Template，这一步并不会公开，你还要再选"仅团队"或"公开链接"，点 Publish 才会生成链接；对方打开链接点 Add to Grok Bot，确认内容后点 Add Bot 就装好了。作者特别提醒：网上会出现大量模板，安装前一定点 View Details 看清楚里面的上下文和集成，像评估软件一样评估它。

Bot 阵容

  • loops bot：作者在 SpaceX 写软件用的 bot，模板里带了 pstack、GitHub 以及和 Cursor 的集成，最后选择只发布给团队

原文：https://x.ai/bot/guides/templates-for-grok-bot

第二部分 · 销售与市场

04 Grok Bot for Marketing：6 个 bot 跑完一整轮营销

先给一个岗位配一个 bot，等交接真的开始疼了，再请"项目经理"。

还是 Josh Kim。他用一家虚构的长途航空公司 X-Air 演示了完整闭环：市场调研 bot 自己开浏览器读竞品网站，找到一个具体的空白点："强调在空中的时间有用，而不是为了奢华而奢华"；产品营销 bot 拿着这个结论在 Google Docs 里写定位文档，他像审同事稿件一样在文档里留评论，bot 再改。之后广告 bot 在 Google Ads 里搭好真实的广告结构，网站 bot 借助 Cursor 写落地页并在官网仓库开 PR，分析 bot 回传按创意划分的花费、点击率（CTR）、转化率（CVR）、单次获客成本（CPA）和广告回报率（ROAS），但不碰任何线上广告、出价和预算。他把在 bot 之间搬运上下文的成本叫"交接税"，项目经理 bot 就是专门来交这笔税的。

Bot 阵容

  • Market Researcher：研究产品页和竞品，写战略判断
  • Product Marketer：写定位 brief、落地页大纲、搜索广告文案
  • Performance Marketer：搭 Google Ads 广告结构，把批准的文案放进去
  • Website Ops：用 Cursor 写页面，在营销官网开 PR
  • Marketing Analyst：拉数据、出记分板、建议放量/砍掉/再测
  • Project Manager：负责 bot 之间的交接，是他唯一需要对话的窗口

原文：https://x.ai/bot/guides/grok-bot-for-marketing

05 Grok Bot for Performance Marketing：从零搭起一套投放体系

bot 不会取代投手，但能让投手的日子好过很多。

作者 Miguel Cruz 负责 Grok Bot 自己的付费投放，这次的考题就是"能不能用 Grok Bot 从零搭起 Grok Bot 发布的广告项目"。冷启动阶段，bot 负责给每一块出一个靠谱的初版：需求调研、按目标获客成本（CAC）给出预算和媒体组合、搭广告结构和命名规范、写各渠道初版文案、在 Tag Manager 里配置转化追踪、搭第一版报表。上线后，bot 每天早上逐个渠道检查花费节奏（对比月预算和过去 7 天），一切正常就不打扰，只有异常才报警：某渠道一夜花掉两倍日预算、某渠道花费为 0、追踪代码挂了导致转化归零。他给新手的建议是：先从报表开始交给 bot；每个 bot 只管一个渠道；头几周所有平台操作都只做草稿；凡是要调 API 的，先放到一个"守门员" bot 后面。

Bot 阵容

  • Fuse：守门员，防止其他 bot 在广告账户里乱点或者猛调 API 导致封号，是最早搭的 bot 之一
  • Tally：盯着 Slack 里"帮我拉个数"的请求，从数据仓库取数起草回复
  • Leadsworth：追踪销售线索的下游表现，按线索目标提醒节奏
  • Iris：项目经理，把创意、采购和项目沟通从 Slack 的"消息坟场"里捞出来，推着往前走

原文：https://x.ai/bot/guides/grok-bot-for-performance-marketing

06 Grok Bot for Founder-Led Sales：创始人自己卖货

bot 负责调研、起草、备好；没有你点头，什么都不发出去。

作者 Simon Lackowski 在 Grok for Startups 项目里辅导创始人，此前是 Cursor 最早的一批 SDR 之一。他做了一个叫 Founder Mode 的"套装包"：1 个幕僚长 + 8 个专家 bot，4 个侧边栏文件夹（Pipeline、Customers、Product、Marketing），16 个默认暂停的 routine，再加一个共享数据文件夹；上手时大约要回答 20 个问题（公司、话术、写作样本、目标客户画像 ICP、竞品等）。Outreach Bot 每天早上 7 点备好当天的外联批次，跟进节奏是 5 到 6 天一次、大约 8 次触达后停止；每个潜在客户会被分进 KEEP（直接备稿）、HOLD（缺一个"为什么是现在"的信号）、DQ（已在谈、已是客户或明确不要联系）三档。几条原则很值得抄：永远不自动发送；看信号而不是看头衔；同一个问题纠正两次，就把它固化成一条规则。

Bot 阵容

  • Founder Mode：唯一日常对话的 bot，每天 8 点合并所有 bot 的产出成一张行动清单，周五出管道和赢单/丢单复盘，每月起草投资人更新
  • Sell Bot：会前出简报，会后起草纪要、跟进邮件和阶段更新；报价、合同必须你批
  • Outreach Bot：每天 7 点备好邮件 + LinkedIn 外联
  • Inbox Bot：每天查两次支持邮件，按 P0 到 P4 分级，用你的口吻起草回复
  • Insights Bot：每周给客户反馈聚类排序，建议调整 ICP
  • Product Bot：把排名靠前的需求变成 spec、GitHub issue 和云端 agent 开的 PR 草稿，从不自己合并
  • Stalk Bot：用自己的独立邮箱盯竞品，从不发帖、不联系任何人
  • Content Bot：用你的口吻起草 LinkedIn 和 X 帖子、案例和发布公告
  • Social Bot：每个工作日早上扫趋势，把互动过的人作为暖线索交给 Outreach Bot

原文：https://x.ai/bot/guides/grok-bot-for-founder-led-sales

07 Grok Bot for SDRs：外联开发的流水线

干净的联系人继续走，有疑点的停下来等人看。

SDR（销售开发代表）的日常是：调研客户、找对的人、写首封邮件、加进邮件序列、发 LinkedIn 好友请求、跟进 demo 请求。作者 Stefan Markarian 以前要在 Hex、Salesforce、Gong、Amplemarket、Nooks、LinkedIn 六个标签页之间来回切，调研完半个上午就没了。现在分工是：Cursor 负责做调研包、写首封文案，Grok Bot 负责后面的系统操作。每个联系人会被分成 CLEAR（可以直接建档入序列，但不发送）和 FLAG（有疑点，等他判断）。某天早上的真实例子是：6 个人已经在别的流程里，bot 直接跳过；34 个有边界情况进了 FLAG；1 个完全干净，他审核后发出。还有一次，24 个联系人被放进了错误的邮件序列，bot 一次性全部清理好，第二天下午的首次电话也排上了。

Bot 阵容

  • Josh Allen（幕僚长）：负责整个早间流程，准备名单、把最终邮件摆到他面前、修正分错序列的联系人
  • Contact Man：维护潜客表格，记录谁已经进了序列，避免同一个人被联系两次
  • John Ford：负责 LinkedIn 好友请求，一律不带附言，发之前先检查每日上限和待处理数量
  • SFDC Create and Sequencer：CRM 流程乱掉时，处理建联系人和改序列

原文：https://x.ai/bot/guides/grok-bot-for-sdrs

08 Grok Bot for GTM：企业销售的一整个 bot 团队

它不只是陪你想事情的伙伴，而是能放心让它把事情从头做到尾的同事。

作者 Krista Letz 做企业级 GTM（Go-To-Market，可以理解为"把产品卖出去"的整套打法）。第一步就是把日常工具全接上：Salesforce、Gmail、日历、Sheets、Drive、Slack、Notion、Granola（会议纪要工具）、Figma、X、LinkedIn、数据仓库等，平时常在通勤路上用手机语音给 bot 派活。最惊艳的一招是"通话中实时改幻灯片"：在客户会议结束前 5 到 10 分钟停掉 Granola 录音，让幻灯片 bot 根据刚才的对话记录现场做出一页，会议结束时就能直接展示客户刚刚说过的需求。作者的经验是：像带新同事一样带 bot，第一次一起做的事让它录下来变成技能；让它先读你的发件箱学你的文风；对不满意的输出写成规则，作者自己就有一个专门的"反 AI 腔"（anti-slop）技能。

Bot 阵容

  • Chief of Staff：负责会前准备、邮件和会后草稿，调度其他 bot，被作者置顶
  • 每日会议准备 routine：从 Salesforce、Gmail、Slack、Granola、Gong 拉信息，输出手机上能扫完的简报
  • Prospecting bot：做开拓计划，深度调研（看网络研讨会、听播客、找博客），夜里跑好草稿
  • Customer expert：每个战略客户配一个，每周出一份客户相关的媒体动态
  • Data analysis agent：跟踪名下客户的使用数据
  • Product expert（作者管它叫"10x 工程师"）：接入代码库，客户在电话里问技术问题时现场给出可以直接转述的答案
  • 1:1 agent：准备每周和经理的一对一
  • Forecasting bot：从 Granola、Gong、Slack、邮件汇总，自动更新 Salesforce 商机备注
  • Slides：在 Figma 里按品牌规范维护客户 deck，还能翻译成其他语言
  • Sales Coach：看 Gong 上的外部通话录音，给出复盘反馈

原文：https://x.ai/bot/guides/grok-bot-for-gtm

09 Grok Bot for Post-Sales：我只管一个 bot

我没有把工作自动化掉，我只是不再把每天第一个小时花在找上下文上。

作者 Blake Schuller 负责客户成功：从签约启动到续约，客户第一个找的都是 TA。难的不是关系，而是上下文：每个客户都是一堆通话记录、Slack 频道、邮件和随口许下的承诺。作者一开始自己管二十个 agent，"二十个聊天窗口、二十种性格，都在等我回复"，太累了；于是有了幕僚长 Gus（作者自称猫派），其余 bot 全向 Gus 汇报。作者的 routine 排得很细：工作日 8:30 出每日简报；每 15 分钟检查一次，只在会议开始前 15 到 35 分钟才写会前卡片；每天 9 点、13 点、16 点各提醒一次"还没兑现的承诺"。有一天的简报写着：4 个会、6 个客户、3 封待发邮件，外加一个警报：某客户上周用量掉了三分之一。

Bot 阵容

  • Gus（幕僚长）：管所有 bot，决定什么事真正需要本人出手；每周三还会自我审查，提出改进方案
  • Follow-ups：保管所有等作者处理的草稿，并记住每份草稿的去向
  • Account specialists：每个客户一个，目标是比作者更懂这个客户
  • Ink：用作者的口吻写邮件和 Slack 消息，作者改过的部分会作为反馈回传给 Ink
  • Questions：接入产品文档，回答客户的任何产品问题
  • Career：每周给作者反馈，悄悄记录作者的成绩
  • Scout：替作者读公司内部频道

原文：https://x.ai/bot/guides/grok-bot-for-post-sales

第三部分 · 研发、产品与设计

10 Grok Bot for Engineering：一支工程 bot 舰队

以前我最多手动盯 15 个云端 agent，现在我的 bot 舰队同时管着 200 多个。

作者 Lingxi Li 是在用 Grok Bot 开发 Grok Bot 的工程师。数据很夸张：同事 Lauren 过去一个月提交了 2000 多个 PR；Balta 和 Shaoru 用 Grok Bot 四周搭起了 Grok Bot 的地基；作者本人三周做出了 Grok Bot iOS 的 v0 版本。作者的五个工程 bot 各管一摊，收到任务就启动 Cursor 云端 agent、盯运行记录、看截图验收，不达标就打回去。每 30 分钟，bot 们会巡检一遍共享的 Notion PR 数据库，查 Bugbot 评论和安全问题、CI 失败、合并冲突；没问题就标成"Ready for Review"并自动跑代码审查，审查信心高、影响面小的直接自动合并。每天凌晨 3 点还有"夜间审计"，清理死代码、缩减包体积、加快启动速度；作者最喜欢的 prompt 是："今晚给你六个小时，想做什么做什么，玩得开心！"

Bot 阵容

  • Baltata：负责移动端共享层和 iOS
  • Shaoruru：负责桌面客户端及其 CI/CD
  • Hogan：负责基础设施，也排查归属不明的用户问题
  • Craig：负责 Android 版本
  • Quill：负责 Grok Bot 的 harness（运行框架）
  • Jenny：运营主管，团队里唯一不写代码的 bot；每天早上 5 点跟每个 bot 开一对一，出错时做复盘、更新手册，还负责给新 bot 办入职

原文：https://x.ai/bot/guides/grok-bot-for-engineering

11 Grok Bot for Mobile App Development：6 个 bot 开一家游戏工作室

游戏本身大概只占 15% 的工作，另外 85% 才是真正的苦活。

作者 Ryan Perry 曾在 Sensor Tower 和 Lion Studios（AppLovin）研究手游是怎么做出来的。他的观察是：今天谁都能一次性做出一个像样的 Candy Crush 或 Wordle 仿品，难的是剩下 85%：投放获客、广告素材、客户端、后端运维、上架审核、QA 和事故响应。他用 6 个 bot 运营自己的手游 Rank'em，过去一周 iOS 和 Android 下载量突破了 1000。因为 Meta 广告 API 卡在验证环节，他干脆录了一遍自己在网页端上传素材的操作，bot 记住了点击路径，之后每天至少上传并测试一条新素材。成果是两个实打实的数字：数据显示用户更多是情侣两人一起玩，而不是一大群人开派对，于是 bot 把"派对"广告换成"情侣"版本，单次安装成本从 15 美元降到 1 美元，改善 15 倍；又上线了"提示"功能，让分数整体上移，7 日留存提升了约 4 倍。

Bot 阵容

广告媒流（小程序）-小红书
  • Mobile Orchestrator：经理，管 App Store 和 Google Play，在其他 5 个 bot 之间分派工作
  • Analytics Agent：管付费获客、读用户行为，唯一有权"下结论"的 bot
  • Creatives Agent：把结论变成广告需求并渲染素材，但从不自己买量
  • Rank'em Engineer：负责 App 和后端，把结论当需求文档执行，而不是当建议
  • GCS agent：负责 GKE、证书、部署和回滚，任何东西上线都要经过它
  • Bug fix Agent：夜里扫 Sentry，明显的问题直接修，不明显的上报

原文：https://x.ai/bot/guides/grok-bot-for-mobile-app-development

12 Grok Bot for PMs：PM 第一次有了下属

产品经理圈的公开秘密：大部分 PM 其实一个下属都没有。

作者 Kevin Niparko 说，"PM 是产品的 CEO"这个说法之所以是扯淡，就是因为没有人需要向 PM 汇报。现在他有了一支向他汇报的 agent 团队。他提出了一个很有意思的新概念"注意力清单"：与其写一份很快就过时的优先级列表，不如让幕僚长每小时看一遍邮件、Slack、Granola 和日历，从你实际在忙的事情里归纳出"你现在真正关注什么"，再用它来过滤每天成千上万条消息。他还说，Grok Bot 已经贡献了公司内部合并 PR 的两位数百分比。为什么不用一个全能 agent？他给了三个理由：知道谁负责什么、可以并行、记忆互不干扰。他认为杠杆最高的一句指令是："读我过去的 Slack 消息，给我写一份 Slack 写作风格指南。"

Bot 阵容

  • Chief of Staff：管日历、Slack、邮箱，维护注意力清单；没变化时保持安静
  • 工程经理 Emily：不写代码，负责拆任务、分派给工程 agent、按目标验收
  • 工程师 ×5：通过云端 agent 写代码，接 Emily 的活
  • 数据分析师 Ashley：接数据仓库，主要用图表跟他沟通，每天早上看一遍看板
  • PM Pete：写 RFC、做调研、整理反馈，还帮他研究并在亚马逊下单了缺的树莓派零件，再教他怎么接线
  • Recruiter：发掘人才、管理面试流程

原文：https://x.ai/bot/guides/grok-bot-for-pms

13 Designing Grok Bot with Grok Bot：设计师的 AI 搭档

想到就做出来，做出来再判断：You can just do things.

作者 John Bai 是设计师，用 Grok Bot 设计 Grok Bot 本身。他想探索"怎样随时随地唤出 bot"，就让 Experiments 一口气做了三个可以真实体验的原型：藏在 Mac 刘海里、在桌面角落探头、跟着鼠标走的小伙伴。三个原型都没有原样上线，但这正是重点：先做出来，再判断。做动效时，他让 Motion God 围绕产品里真实的动画规格文件，在本地搭一个可以调时长、弹性、距离、缩放和缓动曲线的调试页，然后用"往左下看的时间再长一点""弹跳太夸张了"这样的大白话指挥修改。他说自己事先不知道一个过渡该是 280 还是 340 毫秒，但看到了就知道对不对。重复性的活交给 Figma Bro：20 个新手引导 bot 的卡片，他只做了一个自动布局组件，剩下的由 Figma Bro 通过 Figma MCP 按精确坐标和间距填完。

Bot 阵容

  • Experiments：把还没想清楚的点子先做成看得见摸得着的东西
  • Motion God：按"感觉"描述来做交互和动效原型
  • Figma Bro：在 Figma 里处理重复的生产性工作
  • Devbot：回答工程问题，帮其他 bot 搞清楚一个想法实际该怎么实现

原文：https://x.ai/bot/guides/designing-grok-bot-with-grok-bot

第四部分 · 职能团队与多 Bot 协作

14 Grok Bot for Support：让客服队列开上"自动驾驶"

客服很耗时间，但它也是离用户最近的地方。

作者 David Gan 所在团队每天要处理数千张工单。第一步是用连接器把工具接上：告诉 bot 要接什么，点授权，再在浏览器里一键关联。然后交给它五类活：跟踪发布节奏并监控上线后的用户反馈；复现 bug，录下出错画面并写清复现步骤；流失分析，找出最近一周扬言要退订的用户，按原因聚类，再看和订阅时长、竞品提及的关系；按你的退款政策逐条审核退款申请，经你批准后回复；按不同团队关心的指标出自定义报表和信息图。最大的突破是把这些流程一键变成 Routine，每天或每小时自动跑，人在手机上看结果就行。（原文注明，截图中的数字和细节仅为示意。）

Bot 阵容

  • 指南中的截图展示了一个名为 SupportGrok 的客服 bot，用来建发布日历、给工单打标签；其余五项工作也都由客服 bot 承担

原文：https://x.ai/bot/guides/grok-bot-for-support

15 Grok Bot for Legal Ops：法务运营也能用

每一条发出去的消息，都由人来审。

作者 Kelly Noguchi 介绍了法务运营团队的真实工作流。律师一对一前，bot 翻遍 Slack、Notion、会议纪要和跟踪表，起草议程，列出待决问题、不同渠道之间互相矛盾的说法、卡点和进展，会后再把决定写回对应的页面。它还盯着法务相关的 Slack 频道，找出没人回答的问题和互相打架的答复；维护一张"法务审核"跟踪表，给每一条待处理请求补上 Slack 讨论摘要、Salesforce 商机快照等律师需要的背景。这张表以前靠 Cursor 自动化加 Google Apps Script 运行，现在全部迁到 Grok Bot：大约每 30 分钟刷新一次，每天两次补充商务信息，每周一出一份待办汇总。在合同系统 Ironclad 里，任何写入操作之前都要先预览并经人确认。

工作流清单 （这篇按工作流而不是按 bot 名字来组织）

  • 律师一对一准备与会后回写
  • Slack 分诊与答复一致性、法务审核跟踪表
  • 合同全生命周期（Ironclad）支持
  • 法务问题背后的交易和 Salesforce 上下文
  • 采购与供应商流程分析
  • 法务模板库维护、每周法务运营汇报
  • 旧频道引导、审计式的"挑刺"复核，以及一个"从不编造事实、默认只起草不发送"的法务通用助理

原文：https://x.ai/bot/guides/grok-bot-for-legal-ops

16 Grok Bot for Recruiting：招聘四件套

评分表终于不用拖到晚上 9 点才写了。

作者 Holly Dyche 描述的场景很真实：开车上班路上想起要改一下招聘系统（ATS）里的记录、交一份面试评分表、请用人经理看个候选人，打开 Grok Bot 切到语音说一句就行，感觉就像给一个坐在你工位上的同事打电话。团队刚开始推广时，一周之内就攒出了好几页用例，招聘同学互相分享 prompt 和 routine。后来团队办了一次团建，分成小组、每组针对一个日常痛点做一个 bot，就有了下面这四个。最妙的是把它们串成链：eVal 找出候选人在哪里被刷，帮你校准目标画像；Scout 按画像去找人、写外联；Preppy 给面试官做简报；Pulse 帮你起草评分表。候选人的上下文跟着人在 bot 之间流转，不用同一个人反复介绍四遍。

Bot 阵容

  • Preppy：面试前在 Slack 发一条汇总：候选人是谁、我们为什么看好、在哪个阶段、这一轮该重点问什么
  • Pulse：面试后拉取会议记录，对照岗位评分标准用你的口吻起草反馈，再追问你几个问题，改好后提交到 ATS
  • Scout：读几百份录用和被拒候选人的评分表和简历，学习什么样的人合适；夜里找人、加入 ATS、起草多轮外联，你批准后才发送
  • eVal：分析整个面试流程中候选人在哪里、为什么被刷，转化成初筛时就能问的问题

原文：https://x.ai/bot/guides/grok-bot-for-recruiting

17 How I run multiple teams of Grok Bots：像管人一样管 bot 团队

一个项目，一个频道，一份名册，一块看板。

作者 Eric Zakariasson 平时把 bot 当成独立的聊天窗口用，写代码的、写文案的、做调研的各一个。但同时推进几个项目时，信息就开始乱了。于是他照搬人类团队的协作方式：在 Notion 里建 Projects 和 Tasks 两个数据库，再建一个项目经理 bot，用 Project Ops 技能负责建项目、开频道、给频道配人。配人规则有三条：优先复用已有的 bot；除项目经理外最多再配 5 个，每个频道上限 6 个；只有现有 bot 都不合适、并且他同意后，才新建 bot。哪个 bot 卡住了，就把任务标成 Blocked 并在频道里 @ 他；大多数时候他只需要看着看板上的卡片自己挪动。他自己也说，这还是个实验中的玩法，但越做越像一套原本为人类设计的系统。

Bot 阵容

  • Projects Manager：负责项目和任务的整体协调，维护两个 Notion 数据库
  • Coder、Researcher、Writer 等：已有的专才 bot，按项目被拉进频道

原文：https://x.ai/bot/guides/how-i-run-multiple-teams-of-grok-bots

总结：17 篇指南里反复出现的 5 个套路

读完 17 篇，你会发现不管是写代码、投广告还是招人，大家最后都走到了差不多的路上：

1. 一个"幕僚长"加一群专才。 几乎每篇都有一个总入口：Work 里的 Bot Boss、Post-Sales 里的 Gus、Founder Mode、SDR 的 Josh Allen、GTM 和 PM 的 Chief of Staff、工程团队的运营主管 Jenny、营销和多团队里的项目经理。你只跟它说话，它去调度其他 bot。专才各管一摊、记忆分开，PM 那篇说得很直白：幕僚长不该去调试评测，评测 agent 也不该替你归档邮件。

2. 先起草，人来批。 "Never auto-send"几乎是所有对外岗位的铁律：创始人销售、SDR、法务、招聘，bot 都只负责调研、起草、备好，最后那一下"发送"留给人。营销分析 bot 不碰线上预算，投放团队头几周只让 bot 出草稿。信任靠交付一点点攒起来，而不是第一天就把公司信用卡交出去。

3. Routine 让它在你睡觉时干活。 每天 8 点和 17 点的情报简报、每 15 分钟一次的会前检查、凌晨 3 点的代码审计、每小时一次的客服巡检……把一次做对的流程变成定时任务，早上打开电脑看到的是一份待审清单，而不是一个空白的聊天框。

4. 像带新同事一样带 bot。 第一次一起做的事情录下来变成技能；让它先读你的邮件和 Slack，写一份你的写作风格指南；同一个问题纠正两次，就把它固化成规则。

5. 从一个岗位开始，慢慢加人。 先给一个具体的活配一个 bot，只接这个活需要的工具；岗位稳定了就打包成模板；等交接真的开始疼了，再加项目经理。

如果你只打算试一件事，我的建议是照着 Post-Sales 那篇的作者做：录一段 10 分钟以上的语音，讲讲你一天怎么过、哪些活你喜欢、哪些活你烦、哪些绝对不想交出去，发给你的第一个 bot，让它帮你设计一套系统。

觉得有用的话，点个"在看"再收藏一下，下次搭 bot 时翻出来对照着抄。

关注我，后面我会挑其中几套 bot 阵容亲手搭一遍，把踩过的坑和可以直接复制的 prompt 分享出来。你最想先看哪个岗位？评论区告诉我。

参考链接

（公众号正文不支持外链跳转，复制到浏览器打开即可）

  • 指南总目录：https://x.ai/bot/guides
  • 01 Grok Bot 101：https://x.ai/bot/guides/grok-bot-101
  • 02 Grok Bot for Work：https://x.ai/bot/guides/grok-bot-for-work
  • 03 Templates for Grok Bot：https://x.ai/bot/guides/templates-for-grok-bot
  • 04 Grok Bot for Marketing：https://x.ai/bot/guides/grok-bot-for-marketing
  • 05 Grok Bot for Performance Marketing：https://x.ai/bot/guides/grok-bot-for-performance-marketing
  • 06 Grok Bot for Founder-Led Sales：https://x.ai/bot/guides/grok-bot-for-founder-led-sales
  • 07 Grok Bot for SDRs：https://x.ai/bot/guides/grok-bot-for-sdrs
  • 08 Grok Bot for GTM：https://x.ai/bot/guides/grok-bot-for-gtm
  • 09 Grok Bot for Post-Sales：https://x.ai/bot/guides/grok-bot-for-post-sales
  • 10 Grok Bot for Engineering：https://x.ai/bot/guides/grok-bot-for-engineering
  • 11 Grok Bot for Mobile App Development：https://x.ai/bot/guides/grok-bot-for-mobile-app-development
  • 12 Grok Bot for PMs：https://x.ai/bot/guides/grok-bot-for-pms
  • 13 Designing Grok Bot with Grok Bot：https://x.ai/bot/guides/designing-grok-bot-with-grok-bot
  • 14 Grok Bot for Support：https://x.ai/bot/guides/grok-bot-for-support
  • 15 Grok Bot for Legal Ops：https://x.ai/bot/guides/grok-bot-for-legal-ops
  • 16 Grok Bot for Recruiting：https://x.ai/bot/guides/grok-bot-for-recruiting
  • 17 How I run multiple teams of Grok Bots：https://x.ai/bot/guides/how-i-run-multiple-teams-of-grok-bots

本文配图除封面和全景图外，均来自上述官方指南页面。