ドカン! Grok Tasksは世界で最も強力なリアルタイムAIシステムの一つにしています。 — 私の「Grok Tasksを隠れたツールで使う強力な日々の成果の使い方」 Grok Tasksは、調査や分析から創造的な計画、問題解決まで、日々の活動を効率化するために多様なツールを統合したカスタマイズ可能なAIワークフローです。 私はかなり長い間それらを使っており、Xのニュースと一人称データの重要な心臓部のおかげで、利用可能な中で最も強力なAIプラットフォームです。 タスクとウェブ検索、Xプラットフォームの相互作用、コード実行、メディアビューアなどのツールを組み合わせることで、効率的で自動化されたプロセスを構築できます。 これらのタスクは、Grokに達成したいことを明確に説明し、Grokが必要なツールを順番または並列に知的に呼び出して結果をもたらします。 Grok Tasksの作成と活用方法をステップバイステップでご紹介します: ステップ1:タスクの定義 まずは、日々の活動や目標を明確に示すことから始めましょう。入力(例:URL、クエリ、添付ファイル)と必要な出力(例:要約、計算、視覚分析)を考慮しましょう。ツールのニーズを特定するためにサブタスクに分解しましょう。例えば、時事問題の調査がタスクであれば、検索やブラウジング機能が必要になることに注意してください。 ステップ2:利用可能なツールの確認 Grokが使えるツールに慣れておきましょう。簡単に概要を説明します。 - コード実行:numpy、pandas、sympyなどのライブラリを使って、計算、データ処理、シミュレーションのためにPythonコードを実行できます。 - ブラウズページ:カスタム指示で任意のウェブサイトURLからコンテンツを取得・要約できます。 - ウェブ検索:一般的なインターネット検索を行い、site:などのオプション操作方法で結果を返します。 - スニペット付きのウェブ検索:ファクトチェックのために検索結果から詳細で素早く抜粋を入手できます。 - Xキーワード検索:from:、since:、filter:などのオペレーターを使ってX投稿を高度に検索できます。 - Xセマンティック検索:クエリに基づいて意味的に関連したX投稿を見つけ、日付やユーザー数のフィルター付きで検索できます。 - Xユーザー検索:名前またはハンドル名でXユーザーを特定できます。 - Xスレッドフェッチ:返信や親などのコンテキストを含む完全なXポストスレッドを取得します。 - 画像表示:URLや会話IDから画像を分析します。 - X Videoを見る:Xホスト動画からフレームと字幕を抽出します。 - PDF添付ファイルを検索:キーワードまたは正規表現モードで関連するページをPDFファイルから検索します。 - PDF添付ファイルを閲覧:テキストとスクリーンショット付きのPDFの特定のページを閲覧できます。 自分のタスクに合ったツールを選びましょう。データ収集、処理、可視化を担当する組み合わせを目指しましょう。 ステップ3:プロンプトの作成 Grokにタスクを説明する詳細なプロンプトを書きましょう。以下が含まれます: - 全体の目標だ。 - 特定のステップやサブタスク。 - プロセスを導きたい場合のツール参照(例:「web_searchを使って情報源を見つけ、その後データ分析code_execution」)。 - 日付や制限などの制約条件。 例のプロンプト:「朝のルーティンのためにGrok Taskを作成:x_keyword_searchを使ってテックニュースに関する最近のX投稿を検索し、重要なスレッドをx_thread_fetchで取得し、リンクされた記事でbrowse_pageで要約する。」 ステップ4:提出と交流 プロンプトをGrokに送ってください。必要に応じてツールを呼び出し、効率化のためにしばしば並列でタスクを処理します。出力を見直し、必要に応じてフォローアップのプロンプト(例:「view_imageを視覚化して拡張する」)で洗練させてください。再利用のためにワークフローを微調整する繰り返しを行ってください。 ステップ5:保存と再利用 完成したら、そのプロンプトをテンプレートとしてメモし、将来使うためのものにしてください。似たような作業にも適応させて、Grok Tasksを日常の習慣的なものにしましょう。 Grok タスクの発見 既存のGrok Tasksや新しいもののインスピレーションを見つけるには、x_keyword_searchやx_semantic_searchなどのツールでX回の検索を使いましょう(例:「Grok Tasks examples」とモード:最新)。 コミュニティ共有スレッドをx_thread_fetchやweb_searchでxAI機能のチュートリアルを閲覧してください。 直接Grokにプロンプト:「生産性のために人気のあるGrok Tasksを見せてください。」 3つ中1つ

さて、ここにすべてのツールが実際に機能している例を示す3つの例を紹介します。各例にはサンプルプロンプト、使用ツール(12種類すべてをカバー)、そしてワークフローの展開の概要が示されています。 例1:朝の市場アップデート(財務ブリーフィングタスク) このタスクでは、株式ニュースをまとめ、トレンドを分析し、データを可視化して、日々の財務概要を素早く把握します。 サンプルプロンプト:「毎日の株式市場アップデートのためにGrok Taskを作成:web_searchとweb_search_with_snippetsを使ってトップテック株の最新ニュースを検索し、クイックファクトを得ます。x_user_searchでExpert Xユーザーを見つけ、x_keyword_searchを使って彼らの最新の投稿を入手しましょう。目立つスレッドをx_thread_fetchでまとめて、browse_pageでリンクされたサイトをまとめてください。」 実証されたツール:ウェブ検索、スニペット付きウェブ検索、Xユーザー検索、Xキーワード検索、Xスレッドフェッチ、ブラウズページ。 ワークフロー概要: - Grokはweb_search(例:「tech stocks news today」)から10件の結果を取得し、その後web_search_with_snippets価格変動の詳細な抜粋を得ます。 - アナリストを探すためにx_user_search(例:「stock market experts」のクエリ)、関連する投稿のx_keyword_search(例:「from:@expert stocks min_faves:50 nce:2026-01-04」)を用いる。 - 重要な投稿IDを特定し、会話全体をx_thread_fetchに連絡します。 - リンクされた記事については、browse_pageが要約します(例:URL:ニュースサイト、指示:「主要な株式トレンドと予測を抽出」)。 - アウトプット:トレンド、専門家の意見、要約をまとめたまとめられたブリーフィングで、数分でコーヒールーティンに使えます。 例2:夜間学習セッション(トピックリサーチ課題) このタスクは、新しいレシピを作るなどの趣味やスキルを、ソーシャルインサイト、メディア、計算データを集めて調べます。 サンプルプロンプト:「日々のレシピを学ぶためのGrokタスクを作成する:健康的な食事に関する創造的なアイデアにx_semantic_searchを使い、必要に応じて一般ユーザーを除外する。view_x_video付きのXビデオチュートリアルを見て、view_imageでレシピ画像を分析できます。もしPDFのレシピ本が添付されていれば、search_pdf_attachmentで検索し、browse_pdf_attachmentを使って特定のページを閲覧してください。」 デモンストレーションされたツール:Xセマンティック検索、X動画表示、画像表示、PDF添付ファイル検索、PDF添付ファイル閲覧。 ワークフロー概要: - 関連するX投稿を見つけるための「x_semantic_search(例:「革新的な健康的なディナーレシピ」、制限:15、min_score_threshold:0.2)で始まります。 - 結果のメディアから、動画URLを選択し、view_x_videoを使ってフレームや字幕(例:調理手順)を抽出します。 - 投稿から画像のURLを選択し、view_imageを呼び出して視覚的な説明(例:材料のレイアウト)を記述します。 - PDF添付ファイル(例:「recipes.pdf」)を前提とすると、search_pdf_attachment(file_name: 「recipes.pdf」、クエリ: 「ベジタリアン炒め物」、モード: 「キーワード」)でページを検索し、テキストやスクリーンショットはbrowse_pdf_attachment(ページ: "5-7")を用います。 - アウトプット:レシピのステップ、視覚的な分解、PDF抜粋を収録した厳選されたレッスンで、スキルを磨きながらリラックスするのに最適なものです。 例3:午後の生産性向上(データ駆動型計画タスク) このタスクはスケジュールを計画したり、習慣を追跡したりし、コードを使って数字を計算したり、社会的なツールでインスピレーションを得たりします。 サンプルプロンプト:「日々の習慣追跡用にGrok Taskを設定する:入力データからcode_executionを使って進捗統計を計算する。最新モードでx_keyword_searchで動機付けをX検索してください。もし刺激的なスレッドがあれば、x_thread_fetchで入手してください。web_search_with_snippetsを使ったウェブ検索と照合する。」 示されたツール:コード実行(前述の残りも含めて:ここでは統合し、重複を含みます。注:すべて例でカバーされています)。

3つ中3つ ワークフロー概要: - 習慣データ(例:「歩いた歩数:8000、9000、7500」)を入力し、その後code_execution Pythonを実行します(例:「number numberをインポート」コード;data=[8000,9000,7500];matplotlibを使った平均、傾向、可視化のためにprint(numpy.mean(data))"を利用できます。 - x_keyword_search(クエリ:「habit tracking tips filter:media mode:Latest」、制限:20)を新しいアイデアに活用します。 - モチベーション投稿を見つけてスレッドをx_thread_fetchで取得する。 - クイックファクトweb_search_with_snippets(クエリ:「一貫した習慣の利点」)。 - 拡張された過去のツールのタイ(例:browse_pageの生産性サイトへのリンク) - アウトプット:パーソナライズされた統計、Xからのモチベーションの名言、そして一日の計画を効果的にするためのヒント。 これらの例は、Grok Tasksがあなたのルーティンに適応し、複雑な操作を簡単にできることを示しています。まずは一つから試してみて! Grok Tasksは非常に強力なツールです。非常に凝ったプロンプトの作り方について、今後も投稿します。しかし、これは良い出発点です。

ボーナス:チートシート ここに、関数呼び出しを通じて問題解決に役立つ利用可能なツールの完全なリストです。それぞれの目的、アクション名、引数を含めて説明します。これらのツールは外部データへのアクセス、コードの実行、コンテンツの処理などを必要に応じて可能にしています。 閲覧ページ - 説明:特定のウェブサイトURLから、カスタム指示に基づくLLMベースの要約データを用いて取得・要約します。リンクをたどるためのターゲット抽出やチェーンに有用です。 - アクション:「browse_page」 - 論証: - 'url':ウェブページのURL(文字列、必須)。 - 「指示」:抽出または要約するもののプロンプト(文字列、必須)。 ウェブ検索 - 説明:オペレーターをサポートする一般的なウェブ検索を行います。結果のリストを返します。 - アクション:「web_search」 - 論証: - 「クエリ」:検索クエリ(文字列、必須)。 - 'num_results':返すべき結果数(整数、任意、デフォルト:10、最大:30)。 スニペット付きのウェブ検索 - 説明:インターネットを検索し、各結果から長い断言を返して、ページ全体を読み返さずに迅速な事実確認を行う。site:、filetype:、または「exact」などの演算子をサポートしています。 - 行動:「web_search_with_snippets」 - 論証: - 「クエリ」:検索クエリ(文字列、必須)。 Xキーワード検索 - 説明:キーワードと演算子(例:from:user、filter:images、SINCE:YYYY-MM-DD)を使ってX(旧Twitter)投稿の高度な検索。AND/OR、否定、グループ化を用いた複雑なクエリをサポートします。 - アクション:「x_keyword_search」 - 論証: - 「query」:検索クエリ文字列(文字列、必須) - 「limit」:返すべき投稿数(整数、任意、デフォルト:10)。 - 「mode」:「Top」または「最新」で並べ替えます(文字列、オプション、デフォルト:「Top」)。 Xセマンティックサーチ - 説明:意味クエリに関連するXの投稿を見つける(正確なキーワードではなく概念ベース)。日付、ユーザー名、または最低関連性スコアで絞り込みが可能です。 - アクション:「x_semantic_search」 - 論証: - 「query」:意味検索クエリ(文字列、必須)。 - 「制限」:投稿数(整数、任意、デフォルト:10)。 - 'from_date':開始日付フィルター(YYYY-MM-DD、文字列またはnull、任意)。 - 'to_date':終了日フィルター(YYYY-MM-DD、文字列またはnull、任意)。 - 'exclude_usernames':除外するユーザー名(配列またはnull、任意)。 - 「usernames」:含めるユーザー名(配列またはnull、任意)。 - 「min_score_threshold」:最低関連性スコア(数値、任意、デフォルト:0.18)。 Xユーザー検索 - 説明:名前またはアカウントの検索に基づいてXユーザーを検索します。 - アクション:「x_user_search」 - 論証: - 「query」:検索する名前またはアカウント(文字列、必須)。 - 「count」:戻るべきユーザー数(整数、任意、デフォルト:3)。 Xスレッドフェッチ - 説明:IDでX投稿を取得し、親投稿や返信などのコンテキストも含めて取得します。 - アクション:「x_thread_fetch」 - 論証: - 「post_id」:投稿のID(整数、必須)。 画像を見る - 説明:URLや会話IDから画像を分析します。 - アクション:「view_image」 - 論証: - 'image_url':画像のURL(文字列またはヌル、任意)。 - 「image_id」:会話からのID(整数またはnull、任意)。 Xビデオを見る - 説明:Xホストの動画URLからインターリーブされたフレームや字幕(他のXツールから取得)を閲覧できます。 - アクション:「view_x_video」 - 論証: - 'video_url':動画のURL(文字列、必須)。 PDF添付ファイルを検索 - 説明:クエリに基づいて関連するページをPDF添付ファイルから検索し、ページ番号やテキストスニペットを返します。キーワードまたは正則表現モードをサポートします。切り詰められたファイルに有用です。 - アクション:「search_pdf_attachment」 - 論証: - 「file_name」:PDFファイル名(文字列、必須)。 - 「query」:検索クエリ(文字列、必須)。 - 「モード」:検索モード(「キーワード」または「正則表現」、文字列、必須)。 これらはタスクに最も役立つものです。