出海独角兽
推特上，Grok Bot 的全部真实案例都在这里
文章目录 · 15 节
推特上，Grok Bot 的全部真实案例都在这里
我把 Grok Bot 官方发布的这条串文从头翻了一遍，又顺着里面引用的帖子继续往下找。
我查的时候，这条串文已经有超过 3300 万次浏览。主串一共放了 14 个案例。
这里说的真实案例，指使用者或官方账号公开展示过过程与结果。它们大多属于当事人自述和官方转发。我没有独立复现每一步，帖子没有展示的结果，也不会替它补出来。
先把 Grok Bot 是什么讲清楚。
按照 官方说明，每个 Bot 都有一台持续在线的云电脑。浏览器和终端装在里面，文件会保留，做过的事也能记住。它可以登录网站、操作应用，也能找另一个 Bot 分担任务。一次操作跑通以后，还可以存成 Skill，随后按计划重复运行。
这就有了下面这些用法。
01 给机器人吸尘器发指令
第一个案例连到了 Matic 机器人吸尘器。
用户先让一个名为“首席工程师”的 Bot 处理设备集成。接好以后，他可以直接在手机上给 Bot 发消息，再由 Bot 把指令交给 Matic。
截图里，用户只发了一个单词“dock”。Bot 收到以后回复，正在让 Matic 回到充电座。下次想打扫厨房、卧室或走廊，也可以直接说房间名字。
图片来自 Yun-Ta Tsai 的公开案例
02 用手机完成建站、买域名和部署
Wayne Sutton 想做一个网站，先让 Bot 安装 Convex 和 Cloudflare 插件。Bot 接着把前后端做出来，域名购买与部署也在后面的操作里完成，最后还设置了跳转。
发帖者称，自己全程在手机上只发了两个提示词。
写代码只占了这件事的一部分。创建项目、配置服务、购买域名，部署以后还要检查访问和跳转。截图里的最终回报很短，tryground.dev 已经上线，主页返回 HTTP 200，www 地址也会正确跳到主域名。
图片来自 Wayne Sutton 的公开案例
03 花 24 小时整理数字生活
Peter Yang 给自己的 Bot 起名 Marie Kondo，让它检查邮箱、Google Drive 和仍在扣款的订阅。
Bot 先列出可以取消订阅的邮件、重复文件和可能该停掉的付费服务，再把计划交给用户。原提示词里有一条很明确的限制，未经批准，不移动文件，不删除内容，也不取消任何订阅。
这个限制比“帮我清理一下”重要得多。邮箱和网盘里混着工作、家庭与财务资料，整理可以自动做，最后那一下要让人决定。
图片来自 Peter Yang 的公开案例
04 处理客服邮件和常规退款
Gergely Orosz 把 Grok Bot 接进了客户支持邮箱。Bot 读取客户来信，遇到符合规则的常规退款，再通过 Stripe 的接口继续处理。
原帖没有披露退款规则怎样设置，也没有说明异常订单如何交给人工。能够确认的是，Bot 已经从阅读邮件走到了调用支付工具。截图里，Stripe 提示 Agent 已获得授权，可以返回任务继续执行。
图片来自 Gergely Orosz 的公开案例
05 批量替换游戏里的占位图
游戏开发者 Danny Limanseta 已经有自己的图片生成工具，只是项目里还留着不少临时素材。
Grok Bot 打开这套网页工具，为游戏生成新的美术资源，再把占位图逐步换掉。用户没有为 Bot 另外搭一条专用接口，它直接使用现成页面完成工作。
原视频最后展示了一整套已经换好的卡牌。角色、技能和配色都进入了实际游戏界面，效果比“生成几张图看看”完整得多。
图片取自 Danny Limanseta 案例视频 的官方缩略图
06 给小企业当办公室经理
Jon ONeill 开着一家管道服务公司。他把接单、排班和客户确认拆给多个 Bot，让它们分别盯住 Gmail、ServiceTitan 和 Slack。
客户发来需求后，Bot 先整理工单并找可用时间。预约得到确认，任务再派给合适的技术人员。涉及不同工种时，Bot 继续协调，把进展发给办公室里的真人同事。
这类公司的工作常常卡在交接。师傅在现场，老板守着手机，订单同时从邮件和客户系统进来。Bot 接走的正是中间这一段。
效果卡根据 Jon ONeill 的公开案例 整理，原帖根帖为纯文字
07 清理两个 Gmail 账户里的 9 万封邮件
这个案例的数字很直接。
用户把两个 Gmail 账户交给 Bot 整理，邮件总量大约 9 万封。手工处理这个规模的收件箱，耗时的部分通常在判断。哪些该保留，哪些可以归档，同一发件人的旧邮件又该怎样成批处理，都要先有规则。
原帖没有公开完整分类规则，也没有给出误删率。9 万封可以证明它处理过很大的邮箱，无法证明任何人的收件箱都适合在无人审核时直接清空。
效果卡根据 Mike P 的公开案例 整理，原帖没有附效果图
08 寻找并预订更可能有 Starlink 的航班
有人让 Bot 查询航班时，优先寻找可能提供 Starlink 网络的班次，随后继续完成预订。
普通航班搜索围绕日期、价格和起降时间展开。机上网络来自哪家供应商，往往要去航空公司页面或其他资料里再查。Bot 可以把这些零散信息放在同一次任务里处理。
网络配置会随飞机调度变化，搜索时查到的机型和实际执飞飞机可能不同。原帖展示了一种筛选与预订方法，没有给出百分之百确定的 Starlink 保证。
效果卡根据 Ben Lang 的公开案例 整理，原帖附图为整份内部用法清单的封面
09 把播客摘要做成音频
Gavin Baker 用 Grok Bot 搭了一个播客摘要器。他称自己大约花了 15 秒，做出来的版本已经比此前使用的工具更好。
这个 Bot 会取得播客内容，读完以后生成摘要。摘要随后被制作成音频，再发送给用户。最后收到的东西仍然可以用耳朵听，适合通勤时播放。
原帖没有交代语音所用的模型，也没有给出摘要准确率。可以确认的是，这个任务已经从“总结播客”继续走到了“交付一段可播放的音频”。
效果卡根据 Gavin Baker 的公开案例 整理
10 自动研究客户并准备销售外联
Krista Letz 在 SpaceXAI 做企业销售。她把工作拆给了一组 Bot，有的准备当天会议，有的长期跟踪重点客户，还有一个负责夜间拓客。
拓客 Bot 会看网络研讨会，听播客，也会搜索博客、X 和 LinkedIn。它把公司近期重点与个人线索放进邮件草稿，第二天早上交给销售审核。
xAI 公布的完整销售案例里，这支队伍还包括数据分析、销售预测、幻灯片制作和产品专家。截图中的 PG Bot 已经把邮件草稿放进 Gmail，Slides Bot 根据 Granola 会议记录更新文稿，Forecast Bot 则在 Salesforce 里维护下一步动作。
11 在云电脑上安装并玩复古游戏
Peter Yang 让 Bot 在自己的云电脑里安装老游戏 Commander Keen。
Bot 完成安装，也把游戏运行了起来。原视频里还能看到用户要求它再次启动游戏，Bot 随后回复“Launching Keen”，右侧屏幕同步出现游戏画面。
这个用法没有客服退款那么实用，却展示了云电脑能做什么。它可以下载程序、处理安装步骤，再打开一个真实的桌面应用。
图片取自 Peter Yang 案例视频 的官方缩略图
12 替用户参加无法出席的会议
Kiara 不能参加一场会议，于是让 Bot 进去旁听。
Bot 先通知其他与会者，说明自己会代替 Kiara 参加并测试笔记功能。会议过程中，它记录讨论内容，会后再把笔记交回来。
这个案例也带出了最直接的隐私问题。会议里的其他人需要知道 Bot 在场，客户资料和公司内部内容还要服从各自组织的录音与数据规定。原帖里的通知动作不能省。
图片来自 Kiara 的公开案例
13 控制 Arduino 和 LED 信息屏
Dan 用 Arduino 和 LED 屏做了一个滚动信息牌，Grok Bot 负责把它接起来。
屏幕上会显示 SPCX 股价、走势图和最新的 SpaceX 新闻。Bot 需要从网上取得数据，处理成适合小屏显示的形式，再把内容送到硬件设备上。
前面的机器人吸尘器也属于这一类尝试。自然语言指令离开聊天窗口，开始改变身边的设备。
图片取自 Dan 的案例视频 的官方缩略图
14 从旧邮件里找回漏掉的退款
最后一个案例和钱直接相关。
Bot 扫描用户过去的邮件，寻找已经承诺却没有到账的退货退款。发现问题后，它主动联系商家，一共向五家没有退钱的商户发出了邮件。
发帖者后来称，追回的钱已经超过 Grok Bot 的月费。原帖没有公开准确金额，因此只能写到这里。
这类任务很适合持续核对。退款确认埋在几个月前的邮箱里，到账记录又在另一个网站。人很容易忘，Bot 可以定期回来检查。
效果卡根据 Darian Shirazi 的公开案例 整理，原帖没有附效果图
这些案例都碰到了同一个地方
Grok Bot 目前展示得最充分的任务，大多要跨越好几个网站。
它先登录账号，读一段历史记录。碰到表单时继续填写，网站返回结果以后再做下一步。中间可能要等几十分钟，也可能隔天再回来检查。一台持续运行的云电脑可以留在这个过程里。
风险也很具体。清邮箱会改动数据，发邮件会触达别人，退款和购票又会碰到钱。官方案例里，数字生活清理会先等用户批准，会议 Bot 也会通知其他与会者。这些动作值得保留。
比较稳妥的顺序，是先让 Bot 读取资料并起草方案。人看过以后，再批准发送、购买、删除或退款。任务完整跑通一次，才适合保存成 Skill。规则稳定下来，再交给 Routine 定时运行。
目前这些公开案例已经证明了一件事。人们愿意把那些需要开十几个页面、来回核对又很难一次做完的杂活，交给一台云电脑里的 Bot。
有人让它清理 9 万封邮件，有人让它守着五笔可能漏掉的退款。下次再看到一款写着“AI Agent”的产品，可以先问个很具体的问题。
它到底替人做完了什么。
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