Boom! Grok Tasks lo rende uno dei sistemi AI in tempo reale più POTENTI al mondo. — Il mio modo di utilizzare Grok Tasks con strumenti nascosti per un output quotidiano potente. Grok Tasks sono flussi di lavoro AI personalizzabili che integrano una varietà di strumenti per semplificare le attività quotidiane, dalla ricerca e analisi alla pianificazione creativa e risoluzione dei problemi. Li utilizzo da un po' di tempo e, grazie al battito vitale delle notizie e dei dati di prima mano su X, è la piattaforma AI più potente disponibile. Combinando Tasks con strumenti come ricerche web, interazioni sulla piattaforma X, esecuzione di codice e visualizzatori multimediali, puoi costruire processi automatizzati ed efficienti. Questi compiti funzionano chiedendo a Grok una chiara descrizione di ciò che vuoi ottenere, e Grok chiamerà intelligentemente gli strumenti necessari in sequenza o in parallelo per fornire risultati. Ecco una guida passo-passo per creare e utilizzare Grok Tasks: Passo 1: Definisci il tuo compito Inizia delineando chiaramente l'attività quotidiana o l'obiettivo. Considera quali input hai (ad es., un URL, una query o un allegato) e quale output ti serve (ad es., un riassunto, un calcolo o un'analisi visiva). Scomponilo in sottocompiti per identificare le necessità degli strumenti. Ad esempio, se il tuo compito implica la ricerca di eventi attuali, annota che avrai bisogno di capacità di ricerca e navigazione. Passo 2: Rivedi gli strumenti disponibili Familiarizzati con gli strumenti a cui Grok può accedere. Ecco una rapida panoramica: - Esecuzione di codice: Esegui codice Python per calcoli, elaborazione dati o simulazioni utilizzando librerie come numpy, pandas o sympy. - Naviga pagina: Recupera e riassumi contenuti da qualsiasi URL di sito web con istruzioni personalizzate. - Ricerca web: Esegui ricerche generali su internet, restituendo risultati con operatori opzionali come site:. - Ricerca web con estratti: Ottieni estratti rapidi e dettagliati dai risultati di ricerca per la verifica dei fatti. - Ricerca per parole chiave X: Ricerca avanzata per post X utilizzando operatori come from:, since: o filter:. - Ricerca semantica X: Trova post X semanticamente correlati in base a una query, con filtri per date o utenti. - Ricerca utenti X: Trova utenti X per nome o handle. - Recupera thread X: Recupera un intero thread di post X, inclusi contesti come risposte e genitori. - Visualizza immagine: Analizza un'immagine da un URL o ID conversazione. - Visualizza video X: Estrai fotogrammi e sottotitoli da un video ospitato su X. - Cerca allegato PDF: Interroga un file PDF per pagine rilevanti utilizzando modalità parola chiave o regex. - Naviga allegato PDF: Visualizza pagine specifiche di un PDF con testo e screenshot. Seleziona strumenti che si allineano con il tuo compito. Punta a una combinazione per gestire raccolta dati, elaborazione e visualizzazione. Passo 3: Crea il tuo prompt Scrivi un prompt dettagliato per Grok descrivendo il compito. Includi: - L'obiettivo generale. - Passi specifici o sottocompiti. - Riferimenti agli strumenti se vuoi guidare il processo (ad es., "Usa web_search per trovare fonti, poi code_execution per analizzare i dati"). - Qualsiasi vincolo, come date o limiti. Esempio di prompt: "Crea un Grok Task per la mia routine mattutina: Cerca post recenti X su notizie tecnologiche usando x_keyword_search, recupera un thread chiave con x_thread_fetch e riassumi con browse_page sugli articoli collegati." Passo 4: Invia e interagisci Invia il tuo prompt a Grok. Elaborerà il compito chiamando gli strumenti necessari, spesso in parallelo per efficienza. Rivedi l'output e affina con prompt di follow-up se necessario (ad es., "Espandi su questo usando view_image per visualizzazioni"). Itera per perfezionare il flusso di lavoro per il riutilizzo. Passo 5: Salva e riutilizza Una volta affinato, annota il prompt come modello per un uso futuro. Puoi adattarlo per compiti simili, rendendo Grok Tasks una parte abituale della tua giornata. Trovare Grok Tasks Per scoprire Grok Tasks esistenti o ispirazione per nuovi, utilizza ricerche X con strumenti come x_keyword_search o x_semantic_search (ad es., query: "esempi di Grok Tasks" con modalità: Ultimi). Sfoglia thread condivisi dalla comunità tramite x_thread_fetch, o web_search per tutorial sulle funzionalità di xAI. Chiedi direttamente a Grok: "Mostrami i Grok Tasks popolari per la produttività." 1 di 3

Ora, ecco 3 esempi di compiti giornalieri che dimostrano tutti gli strumenti in azione. Ogni esempio mostra un campione di richiesta, gli strumenti utilizzati (che coprono collettivamente tutti i 12 esempi) e una panoramica ad alto livello di come si svolge il flusso di lavoro. Esempio 1: Aggiornamento del Mercato Mattutino (Compito di Informativa Finanziaria) Questo compito raccoglie notizie sulle azioni, analizza le tendenze e visualizza i dati per una rapida panoramica finanziaria quotidiana. Richiesta di Esempio: "Crea un Compito Grok per il mio aggiornamento quotidiano del mercato azionario: Cerca notizie recenti sulle principali azioni tecnologiche utilizzando web_search e web_search_with_snippets per fatti rapidi. Trova utenti esperti con x_user_search, quindi usa x_keyword_search per ottenere i loro ultimi post. Recupera un thread prominente con x_thread_fetch e riassumi i siti collegati tramite browse_page." Strumenti Dimostrati: Ricerca Web, Ricerca Web Con Estratti, Ricerca Utente X, Ricerca Parola Chiave X, Recupero Thread X, Pagina di Navigazione. Panoramica del Flusso di Lavoro: - Grok inizia con web_search (ad es., query: "notizie azioni tecnologiche oggi") per ottenere 10 risultati, quindi web_search_with_snippets per estratti dettagliati sui cambiamenti di prezzo. - Usa x_user_search per trovare analisti (ad es., query: "esperti di mercato azionario"), seguita da x_keyword_search (ad es., "from:@expert stocks min_faves:50 since:2026-01-04") per post pertinenti. - Identifica un ID post chiave e chiama x_thread_fetch per ottenere l'intera conversazione. - Per eventuali articoli collegati, browse_page li riassume (ad es., URL: un sito di notizie, istruzioni: "Estrai tendenze e previsioni chiave delle azioni"). - Output: Un'informativa compilata con tendenze, opinioni di esperti e riassunti pronti in pochi minuti per la tua routine del caffè. Esempio 2: Sessione di Apprendimento Serale (Compito di Ricerca Tematica) Questo compito ricerca un hobby o una competenza, come cucinare una nuova ricetta, raccogliendo intuizioni sociali, media e calcoli. Richiesta di Esempio: "Crea un Compito Grok per imparare una ricetta quotidiana: Usa x_semantic_search per idee creative su pasti sani, escludendo utenti comuni se necessario. Guarda un tutorial video X con view_x_video e analizza le immagini delle ricette tramite view_image. Se c'è un libro di ricette PDF allegato, cercalo con search_pdf_attachment e naviga pagine specifiche usando browse_pdf_attachment." Strumenti Dimostrati: Ricerca Semantica X, Visualizza Video X, Visualizza Immagine, Cerca Allegato PDF, Naviga Allegato PDF. Panoramica del Flusso di Lavoro: - Inizia con x_semantic_search (ad es., query: "ricette innovative per cene sane", limite: 15, min_score_threshold: 0.2) per trovare post X pertinenti. - Dai media nei risultati, seleziona un URL video e usa view_x_video per estrarre fotogrammi/sottotitoli (ad es., passaggi per cucinare). - Sceglie un URL immagine dai post e chiama view_image per descrivere i visivi (ad es., disposizione degli ingredienti). - Supponendo un allegato PDF (ad es., "ricette.pdf"), usa search_pdf_attachment (file_name: "ricette.pdf", query: "stir-fry vegetariano", mode: "keyword") per trovare pagine, quindi browse_pdf_attachment (pages: "5-7") per testo/screenshot. - Output: Una lezione curata con passaggi della ricetta, analisi visive e estratti PDF ideali per rilassarsi mentre si sviluppano competenze. Esempio 3: Aumento della Produttività Pomeridiana (Compito di Pianificazione Basato sui Dati) Questo compito pianifica il tuo programma o tiene traccia delle abitudini, utilizzando codice per elaborare numeri e strumenti sociali per ispirazione. Richiesta di Esempio: "Imposta un Compito Grok per il monitoraggio quotidiano delle abitudini: Usa code_execution per calcolare le statistiche di progresso dai miei dati di input. Cerca X per motivazione con x_keyword_search in modalità più recente. Se c'è un thread ispiratore, recuperalo tramite x_thread_fetch. Incrocia con ricerche web utilizzando web_search_with_snippets." Strumenti Dimostrati: Esecuzione di Codice (più i restanti dai precedenti: ma integrati qui con sovrapposizioni per completezza; nota: tutti sono coperti negli esempi).

3 di 3 Panoramica del flusso di lavoro: - Inserisci i dati delle tue abitudini (ad es., "passi percorsi: 8000, 9000, 7500"), quindi code_execution esegue Python (ad es., codice: "import numpy; data=[8000,9000,7500]; print(numpy.mean(data))") per medie, tendenze o visualizzazioni tramite matplotlib. - Utilizza x_keyword_search (query: "consigli per il monitoraggio delle abitudini filter:media mode:Latest", limite: 20) per idee fresche. - Individua un post motivazionale e recupera il thread con x_thread_fetch. - Fatti rapidi tramite web_search_with_snippets (query: "benefici delle abitudini costanti"). - Collega eventuali strumenti precedenti se ampliati (ad es., browse_page per un sito di produttività collegato). - Output: Statistiche personalizzate, citazioni motivazionali da X e suggerimenti che ti aiutano a pianificare il resto della tua giornata in modo efficace. Questi esempi evidenziano come Grok Tasks possa adattarsi alla tua routine, rendendo semplici operazioni complesse. Inizia con uno e sperimenta! Grok Tasks è uno strumento incredibilmente potente. Avrò ulteriori post su come costruire prompt molto elaborati. Ma questo è un buon punto di partenza.

BONUS: Scheda di riferimento su Il Ecco un elenco completo di tutti gli strumenti disponibili che posso utilizzare tramite chiamate di funzione per aiutare a risolvere le domande. Descriverò ciascuno, inclusi il suo scopo, il nome dell'azione e gli argomenti. Questi strumenti mi consentono di accedere a dati esterni, eseguire codice o elaborare contenuti secondo necessità. Naviga Pagina - Descrizione: Recupera e riassume contenuti da un URL di sito web specifico utilizzando un riassuntore basato su LLM guidato da istruzioni personalizzate. Utile per estrazioni mirate o concatenamenti per seguire i link. - Azione: `browse_page` - Argomenti: - `url`: L'URL della pagina web (stringa, obbligatoria). - `instructions`: Istruzione su cosa estrarre o riassumere (stringa, obbligatoria). Ricerca Web - Descrizione: Esegue una ricerca web generale, supportando operatori. Restituisce un elenco di risultati. - Azione: `web_search` - Argomenti: - `query`: La query di ricerca (stringa, obbligatoria). - `num_results`: Numero di risultati da restituire (intero, facoltativo, predefinito: 10, massimo: 30). Ricerca Web Con Estratti - Descrizione: Cerca su internet e restituisce estratti lunghi da ciascun risultato per un rapido controllo dei fatti senza dover leggere l'intera pagina. Supporta operatori come site:, filetype:, o "esatto". - Azione: `web_search_with_snippets` - Argomenti: - `query`: La query di ricerca (stringa, obbligatoria). Ricerca Parole Chiave X - Descrizione: Ricerca avanzata per post X (ex Twitter) utilizzando parole chiave e operatori (ad es., from:user, filter:images, since:YYYY-MM-DD). Supporta query complesse con AND/OR, negazione e raggruppamento. - Azione: `x_keyword_search` - Argomenti: - `query`: La stringa di query di ricerca (stringa, obbligatoria). - `limit`: Numero di post da restituire (intero, facoltativo, predefinito: 10). - `mode`: Ordina per "Top" o "Latest" (stringa, facoltativa, predefinita: "Top"). Ricerca Semantica X - Descrizione: Trova post X rilevanti per una query semantica (basata su concetti piuttosto che su parole chiave esatte). Può filtrare per data, nomi utente o punteggio di rilevanza minimo. - Azione: `x_semantic_search` - Argomenti: - `query`: Query di ricerca semantica (stringa, obbligatoria). - `limit`: Numero di post (intero, facoltativo, predefinito: 10). - `from_date`: Filtro data di inizio (YYYY-MM-DD, stringa o null, facoltativo). - `to_date`: Filtro data di fine (YYYY-MM-DD, stringa o null, facoltativo). - `exclude_usernames`: Nomi utente da escludere (array o null, facoltativo). - `usernames`: Nomi utente da includere (array o null, facoltativo). - `min_score_threshold`: Punteggio di rilevanza minimo (numero, facoltativo, predefinito: 0.18). Ricerca Utente X - Descrizione: Cerca utenti X in base a un nome o a una query di account. - Azione: `x_user_search` - Argomenti: - `query`: Nome o account da cercare (stringa, obbligatoria). - `count`: Numero di utenti da restituire (intero, facoltativo, predefinito: 3). Recupero Thread X - Descrizione: Recupera un post X per ID, inclusi il suo contesto come post genitori e risposte. - Azione: `x_thread_fetch` - Argomenti: - `post_id`: L'ID del post (intero, obbligatorio). Visualizza Immagine - Descrizione: Analizza un'immagine da un URL o ID conversazione. - Azione: `view_image` - Argomenti: - `image_url`: URL dell'immagine (stringa o null, facoltativo). - `image_id`: ID dalla conversazione (intero o null, facoltativo). Visualizza Video X - Descrizione: Visualizza frame intercalati e sottotitoli da un URL video ospitato su X (ottenuto da altri strumenti X). - Azione: `view_x_video` - Argomenti: - `video_url`: URL del video (stringa, obbligatoria). Cerca Allegato Pdf - Descrizione: Cerca un allegato PDF per pagine rilevanti in base a una query, restituendo numeri di pagina e frammenti di testo. Supporta modalità parola chiave o regex; utile per file troncati. - Azione: `search_pdf_attachment` - Argomenti: - `file_name`: Nome del file PDF (stringa, obbligatoria). - `query`: Query di ricerca (stringa, obbligatoria). - `mode`: Modalità di ricerca ("keyword" o "regex", stringa, obbligatoria). Questi sono i più utili che aiuteranno nei compiti.