Grok Bot Galaxy 第三天（第 34/40 段）

🧑‍🏫 這段前半是 Josh Kim 分享怎麼用 Grokbot 做行銷：怎麼讓好幾個 bot 分工合作、怎麼替 bot 客製個性、怎麼把別人做好的 bot 學過來。後半回到攝影棚，xAI 的 Eric 公布他們 72 小時做出來的遊戲 ThursdayArena 上線後的真實數據。想知道 AI 助理實際上怎麼當成團隊來用，這段有很多可以直接照做的做法。

• 391:44 講者認為 bot 跟 campaign 不同，會一直運作，應該把它當成會越來越進步的個人或隊友
  ↳ campaign（行銷活動）通常有開始和結束的日期，bot（自動幫你做事的 AI 程式）卻會一直運作。所以別把它當成用一次就丟的工具，要像帶新同事一樣持續調教，讓它越做越好。
• 391:44 一個 initiative 由好幾個個體一起負責：先分清楚每個人的 swim lanes，再把他們放進同一個 chat 一起做專案
  ↳ initiative（要一起推動的目標）通常不是一個 bot 就能搞定。先劃清 swim lanes（每個人各自負責的範圍，像泳道一樣各游各的），免得搶工作或漏掉，再把大家拉進同一個群組 chat 一起做。
• 392:20 例子：把幾個 bot 組成 Tiger team 負責改善網站定位，群組 chat 的 initiative 是「website conversion」
  ↳ Tiger team 指為了特定任務臨時組成的精銳小組。講者讓幾個 bot 組隊專攻網站定位，群組的目標設成 website conversion，也就是讓更多訪客真的註冊或購買。
• 392:20 觀眾提問：他在 Open Claw 上的 agent 叫 Ariel，個性一致又會嗆人，Grokbot 能不能也有穩定的個性？
  ↳ 有位觀眾在 Open Claw（另一套 AI 助理工具）上養了一個叫 Ariel 的 agent（能自己執行任務的 AI 助理），個性固定、還會嗆人。他問 Grokbot 能不能也維持這麼穩定的個性。
• 392:53 講者當場示範：只給一個字「AIREAL」，請 Grokbot 依照這個字更新 avatar 並加上動畫
  ↳ 講者沒多解釋，只丟「AIREAL」一個字，叫 Grokbot 自己照這個名字重新設計 avatar（bot 的頭像）並做成動畫，示範只給很少的指令它也能自己動手。
• 393:28 更新 avatar 不算個性設定，但這是很簡單的客製化方式，能讓產品感覺是自己的
  ↳ 講者坦白說，換頭像不算設定個性。不過這是最省力的客製方式，換完之後 bot 看起來就是「你的」，用起來比較有歸屬感。
• 393:28 每個 bot 都有自己的 context 和 memory，例如可以要求 project manager 用 Harry Potter 的口吻說話，每次都叫你 wizard
  ↳ context 是 bot 做事時參考的背景資料，memory 是它長期記住的東西。每個 bot 各有一份，所以可以各自設定，例如讓專案經理 bot 用哈利波特的口吻，每次都叫你 wizard（巫師）。
• 394:04 可以讓 Grokbot 去讀你現有的 agent，請它照樣複製一份，搬到 Grokbot 這邊
  ↳ 如果你已經在別的平台養好一個 agent，不用從頭設定。可以叫 Grokbot 去讀那個 agent 的設定，照樣複製一份到 Grokbot 裡。
• 394:04 Open Claw 跟 Grokbot 目前沒有原生的互通方式，但有 import templates
  ↳ 目前兩邊不能直接連通，但有 import templates（匯入用的現成範本），可以把設定套進來，算是搬過來的替代做法。
• 394:34 有人問 Grokbot 會不會上 Tesla，講者只回「We'll see」
  ↳ 講者沒證實也沒否認，只說「We'll see」（再看看），所以目前沒有任何明確消息。
• 395:11 回答能否串接 Grok build CLI：示範的 landing page 後端接的是 cursor，用 cloud agents 啟動工作並推送 PR，其他 coding 工具也能這樣接
  ↳ CLI 是打字下指令操作的工具。示範用的 landing page（宣傳用單頁網站）後端接的是寫程式工具 Cursor，由 cloud agents（在雲端跑的 AI）開工並送出 PR（程式修改申請）。其他寫程式工具也能這樣接。
• 395:11 不用重建 context：讓 Grokbot 直接讀你既有的工作，把它當成這些工作的 harness
  ↳ harness 在這裡指把各種工作串起來統一操作的外殼。意思是原本的文件和工作不用重新餵一遍，讓 Grokbot 直接讀，它就能當你的總控台。
• 395:49 德國觀眾提問：歐洲 B2B 法規嚴格，要怎麼確保公司資料不外流、不被拿去訓練？
  ↳ B2B 是企業對企業的生意。德國觀眾擔心歐洲對公司資料管得很嚴，想知道資料交給 Grokbot 會不會外流，或被拿去訓練 AI 模型。
• 396:21 有 data privacy modes 可以選擇開或關，自己決定資料要不要被拿去訓練；安全性問題則是逐案處理，現場有團隊可以諮詢
  ↳ data privacy modes 是隱私模式開關，資料能不能被拿去訓練由你自己決定。更細的安全疑慮沒有一體適用的答案，要逐案討論，現場有團隊可以問。
• 396:53 講者展示改好的 avatar；他自己的 avatar 原本是 Machimaro 主題，大約一週前換掉；avatar 可以完全客製並加上動畫
  ↳ 講者秀出改好的頭像，也提到自己的頭像原本是 Machimaro 主題，大約一週前換掉。重點是頭像可以完全照你的意思設計，還能加動畫。
• 397:27 觀眾問講者怎麼把好幾個 bot 組合成新 bot，因為一般人只會去 marketplace 挑最好的那一個
  ↳ 一般人的習慣是上 marketplace（大家上架 bot 的市集）挑評價最好的一個直接用。觀眾好奇講者怎麼把好幾個 bot 混成一個新的。
• 397:57 以 product positioning bot 為例，第一步：先用口述給它幾分鐘的初始 prompt，說明自己怎麼思考這件事
  ↳ 以幫產品找定位的 bot 為例，第一步是用說的，花幾分鐘告訴它你怎麼想這件事，當作初始 prompt（給 AI 的起始指示），讓它先懂你的思路。
• 397:57 第二步：從現有網站抓 tone and voice
  ↳ 第二步讓 bot 讀你現有的網站，抓出 tone and voice（說話的語氣和品牌風格），之後它寫的東西才會像你們家說的話。
• 397:57 第三步：在 marketplace 挑兩三個喜歡的 bot，把網址丟給它，請它抓取那些 bot 的 context 和 memory，複製成自己的做法
  ↳ 第三步是去 marketplace 挑兩三個你喜歡的 bot，把網址丟給自己的 bot，叫它讀那些 bot 的 context 和 memory，學起來變成自己的做法。
• 398:35 最後串接 Superme：這是產品定位、包裝等領域的專家 marketplace，有 plug-in 可用
  ↳ Superme 是找產品定位、包裝等領域專家的平台。它有 plug-in（讓兩套系統直接接起來的外掛），所以 bot 可以直接連過去用。
• 398:35 講者請 bot 不做大規模質性研究，改成每項產出都找 Superme 上的專家把關；bot 會直接跟 Superme 溝通，講者不用自己上網站、註冊帳號
  ↳ 講者不叫 bot 做大規模的質性研究（例如訪談），改成每份產出都請 Superme 上的真人專家把關。bot 自己跟 Superme 溝通，講者不用上網站註冊帳號。
• 399:07 這段是 Josh Kim 分享 Grokbot 用於行銷；接著回到攝影棚，xAI 團隊的 Eric 加入
  ↳ Josh Kim 分享 Grokbot 怎麼用在行銷，到這裡告一段落。接著畫面切回攝影棚，由 xAI（開發 Grok 的公司）團隊的 Eric 接手。
• 399:43 這是三天直播，目標是 72 小時內打造一個新事業，現在進入最後幾個小時的收尾階段
  ↳ 整場是連續三天的直播，挑戰在 72 小時內從零做出一個新事業。現在只剩最後幾個小時，準備收尾。
• 400:13 這個事業是遊戲工作室，今天早上推出第一款遊戲 ThursdayArena；官方管道只有 ThursdayArena.com 和 X 帳號 ThursdayArena，其他帳號都不是他們
  ↳ 他們做的是遊戲工作室，第一款遊戲 ThursdayArena 今天早上上線。官方管道只有 ThursdayArena.com 和 X 上的 ThursdayArena 帳號，其他自稱官方的都不是。
• 400:44 接下來要加新功能，也會做廣告和營收；今天花了一些時間在成長上，正在落實一份 growth playbook
  ↳ 遊戲上線還不是終點，後面要加功能、放廣告、開始賺錢。今天也花時間在拉用戶上，正照著一份 growth playbook（衝成長的步驟手冊）執行。
• 401:15 用一個 data bot（講者的 data scientist）盯產品上線狀況，大約每 15 分鐘回報一次，即時 dashboard 接的是 production data stores
  ↳ 他們讓一個 data bot 當資料分析師，大約每 15 分鐘回報一次上線狀況。dashboard（即時數據儀表板）直接接 production data stores，也就是正式營運的真實資料庫。
• 401:47 資料有兩組。第一組是 Vercel analytics，提供 page views 和 referral links：從當天中段開啟 analytics 到現在約 17,000 次 page views
  ↳ Vercel analytics 是網站流量統計工具：page views 是網頁被看的次數，referral links 顯示訪客從哪個連結來。從當天中段開啟到現在，累積約 17,000 次瀏覽。
• 401:47 第二組是使用數據：練習賽剛好 4,500 場，X 登入接近 2,000 次，講者希望接下來幾小時衝到 5,000
  ↳ 第二組是實際使用數據：練習賽剛好打了 4,500 場，用 X 帳號登入的接近 2,000 次，講者希望接下來幾小時衝到 5,000。
• 402:21 打過練習賽的使用者約 8% 會用 X 登入以進入排行榜；對戰總數接近 5,000 場；早上剛上線時流量有明顯高峰
  ↳ customer funnel（轉換漏斗）是看用戶一步步往下走時還剩多少人。這裡約 8% 打過練習賽的人會再用 X 登入，才能上 leaderboard（排行榜）。對戰總數接近 5,000 場，早上剛上線時流量最高。
• 402:53 App 內的回饋會送進 Slack channel，由 agents 和真人一起看，盡量把回饋放進產品
  ↳ 玩家在遊戲裡留的意見會自動送進 Slack（團隊聊天工具）的頻道，由 AI agents 和真人一起看，能改的就盡量放進產品裡。
• 402:53 流量圖上的高峰大多出現在每次回到直播的時候
  ↳ 流量圖上的高峰大多出現在直播切回這個專案的時候，看得出直播曝光直接帶來人潮。

講者的 data bot（data scientist）多久回報一次產品上線狀況？