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Grok Bot 团队成员 Peng Zheng 和 Lauren Tan 向 Peter Yang 展示如何用专门的机器人协调工作和个人事务。他们介绍了设计群聊、网站发布流程、需要人工批准的旅行规划，以及有评估工作流支持的工程智能体。他们建议通过观察和逐步自动化来建立信任。本期由 Granola 赞助，Riverside 也是列出的赞助商。
- 1串联相关步骤Peng 将价格研究、商品上架和后续降价结合起来，参谋长机器人负责分派工作。
- 2为持续使用的机器人设置不同角色产品、设计和工程机器人可以讨论同一项目，同时保留各自可复用的上下文。
- 3保留人的设计方向Peng 先建立系统和一个关键画面，再让机器人依据设计系统扩展流程。
- 4审查机器人团队Lauren 的 Dr. Eggbot 为角色和例行任务提出改进；定时运行过于频繁会增加用量。
- 5保留重要的批准环节Lauren 的旅行助手准备了方案，但预订前由她批准。
- 6逐步建立信任先观察工作流、纠正问题，再把有效步骤整理成 skill，之后才考虑定期运行。
要点建议
- 可以先用参谋长机器人分派任务，再在可复用上下文有帮助时增加专门角色。
- 群聊能将产品、设计和工程视角汇集到同一项目中。
- 设计系统和人工制作的关键画面可以指导智能体扩展完整流程。
- 关注定时任务和用量；Lauren 的机器人会审查其他机器人并提出改进建议。
- 旅行预订中，Lauren 在助手下单前审阅并批准了方案。
- 先观察并纠正工作流，再把可靠部分整理成 skill，逐步提高自动化程度。
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Grok Bot 团队使用的机器人
Peng 和 Lauren 介绍工作与个人生活中的配置。
Grok Bot 团队成员 Peng Zheng 和 Lauren Tan 向 Peter Yang 展示他们用于个人事务、设计和工程工作的机器人。从参谋长、设计助手，到审查其他机器人的机器人，案例覆盖了多种用途。本期由 Granola 赞助，Riverside 也是列出的赞助商。
Peng 按工作和生活组织机器人；不确定任务该交给谁时，他会找参谋长机器人。其中一个例子是购买 3D 打印耗材，同时更新 Notion 库存；另一个例子则结合了二手麦克风价格研究、商品描述和定期降价。
处理邮件和日程时，Peng 会让机器人找出待办事项或管理活动。如果账号需要验证，机器人可以请他登录。写作机器人帮助润色信息，草稿可以由他审阅并发送；设计机器人则帮助他生成和讨论不同方案。
机器人协作与创意流程
群聊和个人网站发布流程将不同的专门角色连接起来。
遇到较大的想法时，Peng 会把产品、设计和工程机器人拉进同一个群聊。他演示了一个假想的猫叫声应用：每个机器人从自己的角度提出意见，也可以直接点名某个机器人。具名机器人保留可复用的角色与记忆，而独立对话用于组织不同项目。
一个播客机器人可以把文章转换成音频供他收听。在个人网站项目中，Peng 发送地点照片和相关信息，工作流便生成微缩模型风格图片、移除背景并更新网站。私有代码仓库中的操作指南负责指导步骤，机器人因此成了发布流程的入口。
设计与工程工作流
Peng 扩展设计方向；Lauren 展示验证与评估方法。
Peng 仍会使用不同的设计工具和原型。他的设计机器人可以通过 Figma 连接器工作，并使用描述设计系统的 skill。有时他先亲自建立系统和一个关键画面，再让机器人将这一方向扩展到整个流程。
Lauren 展示了工程工作流，包括在完善产品支持时，让智能体操作她电脑上的 Linux 虚拟机。她强调应让智能体能够验证自己的工作。本地电脑的访问范围取决于授予的权限。
对于自己的插件和 skill 工具集，Lauren 描述了一套评估指南：在接受变更之前，用不同智能体或模型进行测试。她希望有证据表明 skill 的调整达到了预期改进，而不是只依赖一段听起来有说服力的回答。
审查机器人与预订旅行
Dr. Eggbot 检查例行任务，个人助手则准备旅行方案供人批准。
她的 Dr. Eggbot 能创建和审查机器人。它可以检查对话和例行任务，建议调整角色或 skill，并指出过于频繁唤醒智能体的计划。Lauren 提醒，过于频繁的例行任务可能消耗大量用量。
Lauren 的个人助理 Tsuki 帮她规划了一次复杂的工作旅行，比较航班和酒店。她说自己要求机器人预订前先确认，并批准了方案。她还介绍了提醒和日常采购；这些都是她自行配置的工作流实例。
大规模协调工程智能体
Lauren 介绍云端智能体分工、代码审阅和可复用的 skill。
在工程工作中，参谋长机器人与工程负责人机器人沟通，后者拆分任务并分派给其他机器人。这些机器人可以启动云端智能体，并根据任务选择不同模型或推理强度。Lauren 用这样的层级协调较大的项目。
Lauren 说，在她针对智能体优化的特定代码库和工作流中，一些 PR 可能在她亲自阅读前合并。她把自己追求的规模化品质比作“米其林厨房”。这是对她个人配置的描述，并不表明无人审阅合并适合所有情况。
团队还将工作方式打包成可复用的 skill，包括个人专属的“模式”。Lauren 说插件可以将 skill 与其他工具组合，其中一些能够在 Grok Bot 和 Cursor 中使用。目标是让更多人有效参与代码库工作。
一个社交机器人检查提及并归纳反复出现的错误报告。Lauren 可以让工程机器人向它了解情况并提出修复方案，在角色之间传递上下文，而不必亲自复制每个细节。她认为，价值来自把这些不同工作流连接起来。
逐步建立信任
嘉宾讨论约束机制、反馈和逐渐自动化可重复的工作。
Peng 将产品方向描述为：从手工完成任务，发展到委派任务，最终设计系统和约束机制。拥有各自角色的具名智能体旨在让这种交互更直观；对话中的多人协作属于探讨的方向，并非详细的产品承诺。
当被问到如何信任机器人处理更长的任务时，Lauren 建议先观察、纠正错误，再把改进后的过程整理成可复用的 skill。当工作流稳定运行后，她可能将其设为例行任务。Peng 同样建议从小任务开始、测试边界、关注用量，再逐渐连接更多工具。
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