从一个 Bot 到一整个组织，Grok Bot 的进阶用法分享：本地电脑、AI 分工和知识库怎么接起来？

云电脑与本地电脑双轨协同

Grok Bot 本身能在云端长期运行，云电脑一直开着，浏览器保持登录，任务到点自动执行。笔记本合上后，云端仍可照常运行；手机和电脑看到的是同一台云电脑、同一套登录状态。

所有 Bot 共用这台云电脑。入口在设置的「电脑」页，打开「在这台电脑上执行」，可选「始终允许」。给了权限后，本地跑通的 Skill 可直接复制到云电脑供 Bot 使用，原有 MCP 接口也能一并接入。复制完成后需让 Bot 实际调用一次，验证是否正常运行。

Skill 是所有 Bot 共用的，复制一次，其他岗位也能调用。但 Skill 存放位置、调用岗位、各岗位职责需分开写明。

Skill 应先在本地打磨再交付 AI 员工

更建议在 Claude 或 Codex 中写好 Skill 并实际打磨后，再交由 Grok Bot 中的 AI 员工使用。相当于把 SOP 梳理清楚后再给新员工，入职即可直接调用；若让新员工面对空白直接开工，效果反而不佳。

本地 Agent 的优势在于可指定模型，且 Plan 模式支持更精细打磨。反复修改的留本地，跑顺了、需长期运行的再移交云端。模型、流程、分工不宜一次性全换，否则出错难以定位。

光有 Skill 不够，岗位背景也需补全。新建写作 Bot 时若说明为空，它会主动询问“写给谁看、读者是谁”，进入入门问答流程；补全说明后才开始正式工作。建 Bot 时须一次写清服务对象、负责环节、交付对象。

按功能拆解岗位并明确技术边界

岗位应按实际工作价值拆分，而非机械照搬数量。例如亚马逊财务分析原归于数据分析岗，广告分析则分散在数据分析与流量策略中；因广告投放高频、利润分析关键，10 月 10 日起将二者分别独立为机器人岗位。

机器人命名便于识别与派活，但每个岗位必须单独撰写说明，明确能做什么、可用哪些 Skill、负责到哪一步、交付给谁、向谁汇报、何时需人工介入。岗位说明中真实写入的几条边界如下：

• 合理烧钱的广告投手：绝不写广告后台，不改出价、不改预算、不加否词、不建广告活动，所有动作只进待批清单。
• 懂用户的文案高手：只出草稿，不上线任何正式内容。
• 上架前找机会的海盗：买家账号只看，不下单、不加购、不留评、不提问，避免被亚马逊反爬机制封号。

一个岗位可调用多个 Skill，同一 Skill 也可被多个岗位复用。需注意：共用云电脑意味着岗位边界仅为约定，非技术隔离；需人工把关处，必须写入交接关系，不可仅依赖总提示词。

采用 1+N 统筹调度架构替代群聊

初期按「单个／相似任务＝一个机器人」跑通，确认单入口可获取完整结果；基础框架稳定后，推荐采用「1+N」模式：仅与一个统筹机器人（如「出海船长」）对话，由其调度分工明确的其他机器人，并汇总结果返回。

需用户补信息或做决策时，也统一经该入口返回。例如诊断链：出海船长派单 → 运营数据分析大佬诊断 → 按问题分发至广告投手、财务或供应链 → 船长汇总待批清单 → 用户逐条审批。

Grok 支持群聊，但 Token 消耗大，故作者尽量不用群聊，所有派活与交付均走 1+N 流程。例如船长某日两条指令：早上汇总每日前台巡检；用户回复「先把广告冲突需要我看下 那个先重新发我一下」，船长即刻返回含 5 处冲突及每处建议的待批清单，供用户在文档批注或回「照建议」。

调用外部 Agent 实现模型分层与能力互补

作者主推两条路径：一是已订阅本地 Agent（如 Codex 200 美元套餐），在云电脑安装 CLI 并配好授权，由 Grok 调用；二是直接调用 Cursor 云端 Agent。过去已订阅 Cursor 的用户，老订阅方式仍可通过 Grok Bot 调用云端 Cursor 并指定 Opus 模型；新用户建议从最便宜套餐试用起。

Grok 默认按任务自动调用 Opus 5.5，但无法手动指定模型。需精确控制模型的任务，建议交由外部 Agent 执行。模型分层建议如下：

• 取数、清洗、写表、核对等确定性任务，使用 Grok Bot 默认模型；
• 分析、归因、策略判断等高阶任务，交由可调用的顶级模型（如 Opus）处理。

例如公众号配图任务：Grok 在云电脑生成 Codex 设备登录代码 → 用户在 OpenAI Codex 设备登录页输入并告知「已登录 Codex」→ Grok 验证登录、配置生图环境 → 调用 Codex 订阅完成生图 → 配图排版机器人继续后续工作。

接入飞书 CLI 实现交付自动化与权限可控

接入飞书 CLI 后，Bot 可将产出内容直接写入飞书云文档。作者看重三点：支持人工批注、实时反馈、拥有独立链接，且文件尽可能保留在公司内部系统中。

云文档链接可直接发给本地 Agent 继续处理；可见范围按公司既有权限体系配置。

接入知识库打通手机端资料与工作流

作者接入的是开源项目 GBrain（YC 的 Garry Tan 发起），其他具备云端访问能力、自带 MCP 接口的知识库亦可替代。建议按「手机收集 → 入库 → 按任务分发给相关岗位」顺序接入。

例如在手机看到卡兹克公众号文章，直接将链接发给 GBrain 知识库机器人并说「学习一下然后沉淀到知识库」，机器人读完后存为一张待审页。需提前想清楚谁要用、本次调用哪些内容，避免将全部文章无差别塞给所有 Bot。已有资料只要满足云端可访问、Agent 可调用，即可优先接入现成知识库，无需重建。