Grok Bot Galaxy 直播：第 1 天（第 21/44 段）

🧑‍🏫 這一段是 Grok 官方直播，講者在介紹 Grogbot。Grogbot 是一組會自己做事的 AI 助手，可以像同事一樣分工，還能指揮其他寫程式的 AI。講者也分享了自己過去兩個月的實際用法。就算你不寫程式，也能從這裡看到「把工作交給 AI 團隊」大概長什麼樣子，以及人最後還得自己顧好哪些事。

• 238:44 講者認為現在的模型已有能力取得需要的訊號，判斷 agent 何時不該繼續或需要轉向；把這些組合起來，就成了一個能當同事的自主 AI agent 團隊
  ↳ AI agent 是能自己動手完成任務的 AI 助手。講者的意思是，現在的模型已經能自己看出「這件事卡住了，該停下來或換個方向」。把這種判斷力組起來，AI 就能像同事一樣分工。
• 238:44 你可以直接 tag 這些 agent、和它們一起工作，它們會跟著你一起成長，這就是 Grogbot（字幕拼法不一，另有 Grockbot、grabbot 等）
  ↳ tag 就像在群組裡 @ 某個人。你可以直接 @ 這些 agent 派工作給它們，用久了它們會越來越懂你的習慣。字幕裡拼法不統一，指的都是 Grogbot 這個產品。
• 239:16 Grogbot 是一個全自主的 AI agent 團隊，設計來處理各類工作，包括工程工作
  ↳ 「全自主」是說不用你一步一步下指令，它會自己規劃、自己執行。Grogbot 不只是寫程式的工具，而是一整組能分工處理各種工作的 AI 助手，工程只是其中一類。
• 239:16 特點一：24/7 運作、完全自主，不受你電腦是否休眠影響，甚至不需要你有筆電
  ↳ 它跑在雲端自己的機器上，不在你的電腦裡。所以你的電腦關機或睡眠都沒關係，它照樣日夜工作。就算手邊只有手機也能用。
• 239:47 對工程師最大的突破：它能幫你管理 coding agents，不只 Cursor cloud agents，幾乎任何類型的 coding agent 都能管
  ↳ coding agent 是專門寫程式的 AI。Cursor 是內建 AI 的寫程式軟體，cloud agents 是它在雲端跑的 AI。重點是 Grogbot 可以當主管，指揮這些寫程式的 AI。
• 239:47 它和 Cursor cloud agents 有 first-party integration，有工具可以讀 transcript、啟動 cloud agents，也能在 private worker（例如你自己的 Mac 機器）上啟動
  ↳ 官方直接串接（first-party integration）讓 Grogbot 能讀 transcript（agent 的工作紀錄）、叫雲端 agent 開工，也能在你自己的 Mac（private worker）上開工。
• 240:17 在 Cursor 視窗裡對 cloud agents 能做的事，Grogbot 都能用 tool calls 做到，不必靠操作 UI，可以有效率地讀取已完成和進行中的工作
  ↳ tool calls 是 AI 直接呼叫程式功能，不必像人一樣在操作畫面（UI）上點按鈕。所以它查每個 agent 做完什麼、做到哪裡，比人一個一個點開快很多。
• 240:48 講者的例子：流程結束後，Grogbot 依他的指示檢查 cloud agent 有沒有附上必要的證明，例如截圖、before/after 的效能比較
  ↳ 講者事先交代好規則：做完要附證據。例如改了畫面就附截圖，改了速度就附改之前和改之後的數據。Grogbot 會像檢查作業一樣，一項一項確認有沒有附上。
• 240:48 如果缺少證明，Grogbot 會直接回覆 cloud agent 說明還要做什麼，所以就算講者不在電腦前，cloud agent 也能繼續工作
  ↳ 沒附就退件，直接告訴那個寫程式的 AI 還缺什麼、去補上。等於有個主管幫你盯進度，你人不在，工作也不會停下來等你回來看。
• 241:18 特點二：能連接你常用的大多數工具，例如部署到 Vercel 時有 Vercel MCP，可以連接所有 deployments
  ↳ Vercel 是常用的網站上線平台，deployment（部署）就是把程式放上線。MCP 是讓 AI 連接外部工具的通用接口，靠它 Grogbot 能看到你所有的部署。
• 241:48 它 24/7 運作，build 失敗時能收到訊號並開始處理；不是把 Vercel MCP 接到本機的 coding 工具上而已
  ↳ build 是把程式碼組裝成可上線版本的步驟。它全天候在跑，組裝一失敗就會察覺並開始處理。它是主動盯著，不是等你打開電腦、叫它去查才動。
• 241:48 可以依時間觸發部署，例如跟它說「明天早上 6 點部署」，它會知道時間並在那時呼叫你用的工具，不必到時候自己去啟動本機 agent
  ↳ 就像設鬧鐘一樣：你說「明天早上 6 點部署」，時間到了它就自己去執行。你不用爬起來開電腦，也不用擔心自己的電腦到時候沒開。
• 242:19 特點三：有 memories 和 routines，講者說這是最大的突破，比過去的 continuous learning 進步很多，能依你說的話長期保存記憶
  ↳ memories 是記憶，routines 是例行工作。講者說這比過去的 continuous learning（讓 AI 從使用中持續學習）好很多，你講過的事它能長期記住。
• 242:50 每個 Grogbot 都有名字，不同 bot 底下存不同記憶，避免被和目前工作無關的大量記憶淹沒
  ↳ 就像公司裡不同同事各管不同業務，每個 bot 都有自己的名字和專屬記憶。好處是它處理 A 工作時，不會被一堆 B、C 工作的舊資料干擾。
• 242:50 你跟它說哪裡可以做得更好，它會記住，下次啟動或修正 cloud agents 時，會把這些內容直接用在送出的 prompt 裡，不用重複交代
  ↳ prompt 是給 AI 的指令文字。你糾正過它一次，它就會記下來，之後派工給寫程式的 AI 時，自動把這些要求寫進指令裡。就像帶新人，教一次就好。
• 243:20 為什麼需要 Grogbot：講者以前是 open claw 等 agent 的重度使用者，但那些工具缺少 first-party integration，工程工作做得不夠好
  ↳ open claw 是講者以前常用的另一種 AI agent 工具。他說那類工具沒有和寫程式工具官方直接串接，做工程工作總是差一截，這是他想要 Grogbot 的原因。
• 243:51 不再需要一直開著、保持喚醒的筆電；很多人用工具或 terminal 指令讓筆電不休眠，講者認為這種體驗不優雅，想要擺脫它
  ↳ terminal 是打字下指令來操作電腦的視窗。很多人為了讓 AI 在自己電腦上跑完工作，得想辦法讓筆電一直不睡覺。講者覺得這很笨拙，想徹底擺脫。
• 244:21 Grogbot 有自己的電腦，24/7 運作；你的筆電只是送指令的終端，送出後就能闔上，不用擔心工作會中斷
  ↳ 你的筆電只是遙控器，把工作交代出去就能闔上，真正做事的是 Grogbot 自己那台雲端電腦。就像把衣服送去洗衣店，你不用在旁邊顧著。
• 244:21 支援所有平台：最近推出 iPad 和 Android 版，iOS、Windows、Linux、macOS 版本早已推出，例如可以躺在 Golden Gate Park 的草地上工作
  ↳ 幾乎所有裝置都能用，手機、平板和各種電腦系統都有對應版本。講者舉例，你可以躺在舊金山金門公園的草地上，用手機照樣派工、看進度。
• 244:51 和其他產品最大的差別之一：必要時你可以操控它的電腦；其他產品遇到登入或需要有人幫忙點擊時，你只能下 prompt、無助地看著 transcript
  ↳ AI 常卡在需要真人處理的步驟，例如登入帳號或按確認。別的產品遇到這種狀況，你只能乾著急地看紀錄。Grogbot 則讓你直接接手它的電腦，自己點一下就過了。
• 245:21 在 iOS、Android、iPad 等平台上，可用行動版或桌面版 client 直接點擊操作遠端電腦，例如登入難操作的服務、通過人工驗證，或不想交出密碼時自己登入
  ↳ client 是你用來連線的 App。遇到難登入的網站、要證明「我不是機器人」的驗證，或不想把密碼交給 AI 的時候，你可以用手機或平板遠端操作它的電腦，自己來。
• 245:53 最後一點是 first-party coding agent integration，只有 Cursor 有；在 Cursor UI 裡能做的事，幾乎都能透過 Grogbot 做到
  ↳ 講者強調，目前跟寫程式 AI 的官方直接串接只有 Cursor 做到。在 Cursor 裡能對它的 AI 做的事，幾乎都能交給 Grogbot 代勞。
• 246:23 講者分享過去兩個月實際使用的工程案例。案例一：人不在時也能把事情做完，例如睡覺或搭飛機時，你是某服務唯一的 code owner，而隊友需要你幫忙解除阻塞
  ↳ 接下來是講者近兩個月的實際用法。code owner 是某段程式的負責人，別人改它要經過他同意。情境是：他在睡覺或搭飛機，隊友卻卡著等他點頭。
• 246:54 以前隊友只能等你下飛機；在新創公司速度很重要。現在 bot 會監看你的 Slack，依你設定的條件自動 review、幫隊友解除阻塞，再回到 Slack 確認
  ↳ 新創公司講求速度，等人下飛機太慢了。Slack 是公司常用的聊天軟體。現在 bot 會盯著 Slack，照講者定的標準先審、幫隊友放行，再回 Slack 確認。
• 247:24 需要講者親自 review 或監督時，可以用手機查看，覺得沒問題就告訴 Grogbot「Approve it」，它會送出 approval 並通知發送者可以繼續
  ↳ review 是審查別人改的程式，approval 是正式核准。需要講者親自把關時，他用手機看一眼，回一句「Approve it」，Grogbot 就代他核准並通知對方繼續。
• 247:56 更進一步：告訴 Grogbot 你的 review 條件（例如必須附截圖、測試不能是假的），讓它監看整個 Slack，有人傳訊息或 tag 你時，先判斷是不是 review 案件
  ↳ 先把你的審查標準講清楚，例如一定要附截圖、測試不能只是做做樣子。之後 Slack 上有人找你，它會先分辨這是要你審程式，還是別的事。
• 248:29 如果是 review 案件，它會啟動講者的 skill，依條件做 code scan 和 code research，也能在 cloud agent 裡、在你的 repository 中執行 skill，完成後回報
  ↳ skill 是講者預先寫好的一套固定做法。確認是審查案件後，它就照這套做法掃程式、查資料。它也能在 repository（存放專案程式碼的地方）裡執行，做完再回報。
• 248:29 這樣講者不必守在電腦或手機旁，只有 bot 真的需要他時才會被通知
  ↳ 結果就是講者不用一直盯著訊息。大部分的事 bot 會先處理掉，只有真的需要他本人判斷時才會找他。
• 249:00 再進一步：X 上有很多關於 Grogbot 的 bug 回報，是很有價值的回饋，所以他們設定 bot 去監看（字幕提到靠 Slack MCB 的 first-party integration）
  ↳ X 就是以前的 Twitter。很多人在上面回報 Grogbot 的 bug（程式錯誤），這些是很寶貴的意見，所以他們讓 bot 自動去看。字幕說是靠官方直接串接做到的。
• 249:00 bot 會自動開任務，確認問題在 main 上是否仍能重現；若仍能重現，就修好並把 PR 送給講者
  ↳ main 是專案目前的正式版本。bot 會先確認問題在最新版裡還在不在，還在的話就自己修好，送出 PR（請求把修改合併進正式版）給講者審。
• 249:00 同樣的做法也用在其他需要 security review，或需要找對的人來 review 的地方
  ↳ security review 是檢查程式有沒有資安漏洞。同樣的做法也用在這種檢查上，或是自動判斷該由哪位同事來審，把案子送到對的人手上。
• 249:32 現在都是 bot 和 bot 在溝通，人只在絕對必要時才和人聯繫，好專注在更深入的工作
  ↳ 日常的聯絡、轉交和追進度，大多變成 bot 之間互相處理。人跟人只在非找不可的時候才聯絡，把時間省下來做需要深入思考的事。
• 249:32 人的角色：講者仍負責產品方向，也還有很多設計細節要深入處理
  ↳ 人沒有被取代。產品要往哪個方向走，還是由講者決定；很多設計上的細節，也還是要他親自深入處理。
• 250:04 bot 做不完的困難工作，例如效能問題，以及下一版 app 的架構規劃，要避開現有問題、一開始就有好架構，長期下來才不會出現 sloppy code
  ↳ 效能問題和下一版的整體架構，bot 還處理不好，得由人來想。sloppy code 是雜亂又難維護的程式；一開始把架構打好，之後才不會越改越亂。
• 250:04 講者也要給 bot 更好的指示，教它們怎麼說「不」，因為很多 bug 回報和回饋並不適合產品需要
  ↳ 使用者的回饋不是每一條都該照做。講者要教 bot 分辨哪些建議不符合產品需要、應該拒絕，不然 bot 會照單全收。

根據影片，Grogbot 最近新推出的是哪些平台版本？