Grok Bot Galaxy 第三天（第 24/40 段） ☕ Buy me a coffee

🧑‍🏫 這段是 Grok 活動的現場問答。講者分享她怎麼用 Grokbot 帶一群 bot：一開始要花多少時間教、怎麼從別的工具搬過來、bot 太多時怎麼整理、怎麼查它做過什麼、怎麼減少 AI 亂講。問題都很實際，如果你已經開始用好幾個 AI 助理，或者正打算用，很值得看。

• 272:56 講者認為每個 bot 內部各自有 verification loop，信任由此建立；她不太認為 Harbor 會去檢查 Frankie 的工作再回應
  ↳ 講者覺得，信任來自每個 bot 自己的 verification loop（驗證迴圈，做完會自己再檢查一遍）。她不認為 Harbor 這個 bot 會先檢查 Frankie 的成果再回話。
• 272:56 Gus 是疊在其他 bot 之上的一層：把所有資訊拿來互相比對，提供更全面、更有深度和脈絡的視角
  ↳ Gus 不負責單一工作，而是站在其他 bot 上面。它把大家的資訊拿來互相對照，看出單一 bot 看不到的關聯，給出更完整、更有脈絡的判斷。
• 273:28 提問：已經在 Open Claw 等工具設定好 skills 和 MCP，有沒有遷移到 Grokbot 的方法？兩者有多相似？現在花多少時間管理 bot？
  ↳ 有人問：我已經在 Open Claw 這類工具設好 skills（教 AI 做特定事的設定）和 MCP（讓 AI 連接外部工具的通用接口），能搬到 Grokbot 嗎？兩邊像不像？管 bot 要花多久？
• 274:03 管理時間：一開始花很多時間，像在帶一個新團隊，要不斷修正、打磨 bot；講者把這看成一種投資
  ↳ 剛開始很花時間，就像帶一個新團隊：它做錯了你就糾正，一次次調整。她把這當成投資，前面教得好，後面就能放手。
• 274:03 講者說有時會對 bot 語氣很重，例如加上驚嘆號，告訴它「我沒要你做這個」
  ↳ 她不會對 bot 客客氣氣。做錯了就直接講重話，還會加驚嘆號，說「我沒叫你做這個！」，讓它清楚知道界線在哪。
• 274:37 現在系統已經很乾淨，不太需要花時間管理；bot 很清楚她要什麼
  ↳ 磨合期過後，系統已經很乾淨，bot 也摸清她要什麼，現在幾乎不用再花時間管。
• 274:37 她教 bot 平常保持安靜，只在特定事件發生、或特定 routine 需要她注意時才通知
  ↳ 她要求 bot 平常別吵，只有發生特定狀況，或某個 routine（定期自動跑的工作）需要她處理時才通知。這樣就不會被一堆訊息淹沒。
• 274:37 省時建議：routine 不要設太多，也不要做 30、40 個用不到的 bot
  ↳ 想省時間，就別一口氣設一大堆 routine，也別開 30、40 個根本用不到的 bot。bot 越多，要顧的東西就越多。
• 275:07 Grokbot 的特點一：每個 bot 都有自己的電腦。舉例：飛機上有人把跑 Open Claw 的 Mac mini 放在腳下，用 Grokbot 就不必隨身帶 Mac mini
  ↳ 每個 bot 都有自己的電腦。講者舉例：有人搭飛機還把跑 Open Claw 的 Mac mini 放在腳邊；用 Grokbot 就不必隨身帶一台機器。
• 275:07 特點二：VM 的工作做得很好，能把 agentic work 推進到像一整個 bot 團隊（staff of bots）的階段，這是講者覺得跟其他地方不同的地方
  ↳ VM（虛擬機，雲端上模擬出來的一台電腦）做得好，讓 AI 自己動手做事的 agentic work，能進到 staff of bots 的階段，也就是一群 bot 像團隊分工。講者覺得這是它跟別家最不同的地方。
• 275:40 遷移：講者不確定有沒有技術上的遷移路徑。她的做法是請原本的工具把所有工作內容和 context 下載交出來，再交給 Grokbot 重建新系統
  ↳ 她不確定有沒有技術上的搬家工具。她的做法是：請舊工具把做過的事和 context（背景資料，例如你的偏好、專案細節）全部整理交出來，再交給 Grokbot 重建。
• 275:40 遷移時也可以讓 Grokbot 用新的眼光重新檢視，甚至開一場 staff meeting，討論哪些做得好、哪些要改，再在 Grokbot 實作新系統
  ↳ 搬家也是整理的機會：讓 Grokbot 用新眼光重看一遍，甚至開一場 staff meeting（讓幾個 bot 一起開會），檢討哪些好、哪些要改，再建新系統。
• 276:42 提問：bot 越加越多會出現 bot sprawl，刪掉某個 bot 時，其他地方還有引用它，這樣會累積 tech debt 嗎？該怎麼管理？
  ↳ 有人問：bot 一直加，會變成 bot sprawl（bot 越長越多、彼此牽連）。刪掉一個，別的地方還在引用它，會不會累積 tech debt（當初沒整理好、日後要收拾的爛攤子）？
• 276:42 講者不確定 tech debt 會堆很多，因為新系統會隨著加入更多成員持續優化
  ↳ 講者不確定會堆出很多問題。她認為系統會隨著新成員加入持續優化，不一定越用越亂。
• 277:21 最好的建議是從一開始就建立好系統，避免走到那一步；Grokbot 還很新，現在就是設定 routine 的好時機，就像剛搬新家時把家事做好
  ↳ 最好的辦法是一開始就把系統建好。Grokbot 還很新，現在正是設 routine 的好時機，就像剛搬新家就先把家事分工定好，之後比較不會亂。
• 277:21 也可以做一個 tech debt bot，檢查 bot 之間的相依關係、把資料編目，發現某個 bot 沒在用時把它併入另一個
  ↳ 也可以專門做一個 tech debt bot 當管理員：盤點哪些 bot 互相依賴、把資料分類編目，發現有 bot 沒在用，就把它併進別的 bot。
• 277:55 提問：能不能把其他公司的 agent（例如 Codex）放進 VM，讓 Grokbot 當 agent 的 router，像 Cursor 會挑最適合的 agent？
  ↳ 有人問：能不能把別家的 agent（能自己執行任務的 AI，例如 OpenAI 的 Codex）放進 VM，讓 Grokbot 負責分派？就像 AI 寫程式工具 Cursor 會自動挑最適合的 agent。
• 279:40 講者沒看過有人這樣做，所以不評論會不會成功；但如果你在其他工具投入很多，可以跟 Grokbot 討論怎麼整合到同一處，減少公司內的 tool sprawl
  ↳ 講者沒看過有人這樣做，所以不評論成不成。但如果你在別的工具投入很多，可以跟 Grokbot 討論怎麼收攏到同一處，減少 tool sprawl（公司用的工具太多太分散）。
• 280:14 稽核：每個 bot 都被當成獨立個體，有自己的編號，可以追蹤它做過的所有事和 change log
  ↳ 稽核（事後查它做了什麼）方面：每個 bot 都被當成獨立個體，有自己的編號，能追查它做過的所有事，還有 change log（變更紀錄）。
• 280:14 講者說 Grokbot 很擅長的一點是你不太需要管理 context，它知道該記住什麼、忘掉什麼
  ↳ 她覺得 Grokbot 很會自己管 context：該記的會記住，不重要的會放掉，你不太需要一直提醒它，或手動整理它記得的東西。
• 280:47 可以到後端查看發生過什麼、做了哪些變更（traceability），但她建議直接請 Grokbot 分析做了什麼、改了什麼、可能漏掉什麼，藉此做稽核
  ↳ 你可以到後台看紀錄，也就是 traceability（每一步都查得到來龍去脈）。但她更建議直接問 Grokbot：做了什麼、改了什麼、可能漏了什麼，讓它自己交代。
• 281:17 提問：用語音輸入很長的內容時 LLM 常會 hallucinate，在 Grokbot 上有遇到嗎？講者說在 Grokbot 上比較少看到幻覺
  ↳ 有人問：用語音講一大段給 LLM（像 ChatGPT 這類大型語言模型），它常 hallucinate（講錯或憑空編造），Grokbot 會嗎？講者說在 Grokbot 上比較少遇到。
• 281:17 遇到很長的 prompt，她會請 Grokbot 先把資訊濃縮成幾個非常具體的重點，再做深入分析，通常能拆解內容、減少幻覺
  ↳ 她的做法是：內容很長時，先叫 Grokbot 濃縮成幾個很具體的重點，再往下深入分析。先把內容拆開再處理，通常比較不會亂編。
• 281:52 講者也用語音輸入（dictate），覺得比打字快，而且能帶進很多 context
  ↳ 她自己也常 dictate（用講的代替打字）。講話比打字快，而且講的時候很自然就會多交代背景，AI 比較能懂你要什麼。
• 282:22 講者最大的 aha moment：第一次讓 Grokbot 參加內部會議。這讓她感覺能同時出現在多個地方，不必在兩件重要的事之間二選一
  ↳ 講者最大的 aha moment（恍然大悟的一刻）是第一次讓 Grokbot 參加內部會議。她發現自己好像能同時出現在兩個地方，不用在兩件重要的事之間二選一。

講者給很長的 prompt 時，用什麼方法減少 hallucination？