Бум! Завдання Grok роблять його однією з найпотужніших систем ШІ в реальному часі у світі. — Мої завдання Grok з прихованими інструментами для потужного щоденного результату. Grok Tasks — це налаштовувані робочі процеси ШІ, які інтегрують різноманітні інструменти для оптимізації щоденних дій — від досліджень і аналізу до креативного планування та розв'язання проблем. Я користуюся ними вже досить давно, і завдяки життєво важливому ритму новин та даних від першої особи на X, це найпотужніша платформа штучного інтелекту. Поєднуючи завдання з такими інструментами, як веб-пошук, взаємодія з X-платформою, виконання коду та медіаперегляди, ви можете створювати ефективні, автоматизовані процеси. Ці завдання виконуються шляхом чіткого опису того, чого ви хочете досягти, і Grok розумно викликає необхідні інструменти послідовно або паралельно для досягнення результатів. Ось покроковий посібник зі створення та використання завдань Grok: Крок 1: Визначте своє завдання Почніть з чіткого визначення щоденної діяльності або мети. Враховуйте, які вхідні дані у вас є (наприклад, URL, запит або вкладення) і який результат вам потрібен (наприклад, підсумок, обчислення або візуальний аналіз). Розбийте це на підзавдання, щоб визначити потреби в інструментах. Наприклад, якщо ваше завдання пов'язане з дослідженням поточних подій, зверніть увагу, що вам знадобляться можливості пошуку та перегляду. Крок 2: Перегляньте доступні інструменти Ознайомтеся з інструментами, до яких має доступ Грок. Ось короткий огляд: - Виконання коду: Запуск коду на Python для обчислень, обробки даних або симуляцій за допомогою бібліотек на кшталт numpy, pandas або sympy. - Перегляд сторінки: Завантажуйте та узагальнюйте контент з будь-якого URL сайту з власними інструкціями. - Веб-пошук: Виконує загальні пошуки в інтернеті, повертаючи результати з опціональними операторами, такими як site:. - Веб-пошук із фрагментами: Отримайте швидкі, детальні витяги з результатів пошуку для перевірки фактів. - Пошук за ключовим словом X: розширений пошук для X постів із використанням операторів на кшталт from:, since:, або filter:. - X Семантичний пошук: Знаходьте семантично пов'язані X пости на основі запиту з фільтрами для дат або користувачів. - Пошук користувача X: Знайдіть X користувачів за ім'ям або ніклом. - X Thread Fetch: Отримати повний тред X посту, включно з контекстом, таким як відповіді та батьків. - Переглянути зображення: Проаналізувати зображення за URL або ідентифікатором розмови. - View X Video: Витягніть кадри та субтитри з відео, розміщеного на X. - Вкладення у PDF пошуку: Запит до PDF-файлу щодо відповідних сторінок за допомогою режимів ключових слів або регулярних виключень. - Огляд PDF-вкладення: перегляд конкретних сторінок PDF з текстом і скріншотами. Обирайте інструменти, які відповідають вашому завдання. Прагніть до міксу для збору, обробки та візуалізації даних. Крок 3: Створіть свій запит Напишіть детальний запит для Grok із описом завдання. Включають: - Загальна мета. - Конкретні кроки або підзавдання. - Посилання на інструменти, якщо ви хочете керувати процесом (наприклад, «Використовуйте web_search для пошуку джерел, а потім code_execution для аналізу даних»). - Будь-які обмеження, такі як дати чи ліміти. Приклад завдання: «Створіть завдання Grok для ранкової рутини: шукайте останні X постів про технічні новини за допомогою x_keyword_search, знайдіть ключову тему з x_thread_fetch і підсумуйте browse_page у пов'язаних статтях.» Крок 4: Подайте заявку та взаємодійте Надішліть свій запит на Grok. Він обробляє завдання, викликаючи інструменти за потреби, часто паралельно для підвищення ефективності. Перегляньте результат і за потреби уточніть додаткові підказки (наприклад, «Розширити це за допомогою view_image для візуальних ефектів»). Ітерація для тонкого налаштування робочого процесу для повторного використання. Крок 5: Збереження та повторне використання Після уточнення запам'ятайте підказку як шаблон для майбутнього використання. Ви можете адаптувати його для подібних завдань, зробивши завдання Grok звичною частиною вашого дня. Пошук завдань Grok Щоб знайти існуючі завдання Grok або натхнення для нових, використовуйте X пошуків за допомогою інструментів на кшталт x_keyword_search або x_semantic_search (наприклад, запит: "Grok Tasks examples" з режимом: Latest). Переглядайте спільнотні теми через x_thread_fetch або web_search для навчальних матеріалів з функцій xAI. Запит Grok напряму: «Покажіть мені популярні завдання Grok для продуктивності.» 1 з 3

Ось 3 приклади щоденних завдань, які демонструють усі інструменти в дії. Кожен приклад показує приклад запиту, використані інструменти (разом охоплюючи всі 12 прикладів) та загальний огляд того, як розгортається робочий процес. Приклад 1: Ранкове оновлення ринку (Завдання фінансового брифінгу) Це завдання збирає новини про акції, аналізує тенденції та візуалізувати дані для швидкого щоденного фінансового огляду. Приклад завдання: «Створіть завдання Grok для мого щоденного оновлення фондового ринку: шукайте останні новини про провідні технологічні акції за допомогою web_search та web_search_with_snippets для швидких фактів. Знайдіть експертних користувачів X з x_user_search, а потім використовуйте x_keyword_search, щоб отримувати їхні останні пости. Знайдіть помітну тему з x_thread_fetch та підсумуйте пов'язані сайти через browse_page.» Продемонстровані інструменти: веб-пошук, веб-пошук із фрагментами, x пошук користувача, x пошук за ключовим словом, x завантаження потоку, сторінка перегляду. Огляд робочого процесу: - Grok починає з web_search (наприклад, запит: "tech stocks news today"), щоб отримати 10 результатів, потім web_search_with_snippets для детальних уривків про зміни цін. - Використовує x_user_search для пошуку аналітиків (наприклад, запит: «експерти фондового ринку»), а потім x_keyword_search (наприклад, «from:@expert stocks min_faves:50 from:2026-01-04») для відповідних публікацій. - Визначає ключовий пост-ID і викликає x_thread_fetch, щоб отримати повну розмову. - Для будь-яких пов'язаних статей browse_page їх узагальнює (наприклад, URL: новинний сайт, інструкції: «Витягти ключові тенденції та прогнози акцій»). - Вихід: Зібраний брифінг з тенденціями, думками експертів та підсумками, готовий за кілька хвилин до вашої кавової рутини. Приклад 2: Вечірня навчальна сесія (завдання з дослідження теми) Це завдання досліджує хобі або навичку, наприклад, приготування нового рецепту, шляхом збору соціальних інсайтів, медіа та обчислень. Приклад завдання: «Створіть завдання Grok для вивчення щоденного рецепту: використовуйте x_semantic_search для креативних ідей щодо здорових страв, виключайте звичайних користувачів, якщо потрібно. Перегляньте відеоурок X з view_x_video та проаналізуйте зображення рецептів через view_image. Якщо до вас додається PDF-книга рецептів, знайдіть її за допомогою search_pdf_attachment і переглядайте конкретні сторінки за допомогою browse_pdf_attachment.» Продемонстровані інструменти: X семантичний пошук, Перегляд x відео, Перегляд зображення, Пошук PDF-вкладення, Перегляд PDF-вкладення. Огляд робочого процесу: - Починається з x_semantic_search (наприклад, запит: «інноваційні рецепти здорової вечері», ліміт: 15, min_score_threshold: 0.2) для пошуку релевантних X постів. - З медіа у результатах вибирає URL відео та використовує view_x_video для вилучення кадрів/субтитрів (наприклад, кроки приготування). - Вибирає URL зображення з публікацій і викликає view_image для опису візуальних елементів (наприклад, розташування інгредієнтів). - Припускаючи, що вкладення в PDF (наприклад, "recipes.pdf"), використовує search_pdf_attachment (file_name: "recipes.pdf", запит: "vegetarian stir-fry", режим: "keyword") для пошуку сторінок, потім browse_pdf_attachment (сторінки: "5-7") для тексту/скріншотів. - Вихід: Відібраний урок із кроками рецепту, візуальними розборами та PDF-уривками, ідеальними для розслаблення та розвитку навичок. Приклад 3: Підвищення продуктивності у денний час (завдання планування на основі даних) Це завдання планує ваш розклад або відстежує звички, використовуючи код для обробки чисел і соціальні інструменти для натхнення. Приклад завдання: «Налаштуйте завдання Grok для щоденного відстеження звичок: використовуйте code_execution для розрахунку статистики прогресу з моїх вхідних даних. Пошукайте мотивацію в X, а x_keyword_search в останньому режимі. Якщо є надихаюча тема, знайдіть її через x_thread_fetch. Перехресне посилання з веб-пошуком за допомогою web_search_with_snippets." Продемонстровані інструменти: виконання коду (плюс решта попередніх: але інтегрована тут із перекриттями для повноти; примітка: усі вони охоплені у різних прикладах).

3 з 3 Огляд робочого процесу: - Вводить ваші дані звичок (наприклад, "пройдені кроки: 8000, 9000, 7500"), потім code_execution запускає Python (наприклад, код: "import numpy; data=[8000,9000,7500]; print(numpy.mean(data))») для середніх показників, тенденцій або візуалізацій через matplotlib. - Використовує x_keyword_search (запит: "поради з відстеження звичок filter:media mode:Latest", ліміт: 20) для нових ідей. - Помічає мотиваційний пост і забирає тему з x_thread_fetch. - Швидкі факти через web_search_with_snippets (запит: «переваги послідовних звичок»). - Зв'язки з будь-якими попередніми інструментами, якщо їх розширити (наприклад, browse_page для пов'язаного сайту продуктивності). - Вихід: персоналізована статистика, мотиваційні цитати з X та поради, які допомагають ефективно спланувати решту дня. Ці приклади показують, як завдання Grok можуть адаптуватися до вашого розпорядку, роблячи складні операції простими. Почніть з одного і експериментуйте! Завдання Grok — це надзвичайно потужний інструмент. Я зроблю більше інструкцій про те, як створювати дуже складні підказки. Але це хороший старт.

БОНУС: Шпаргалка на Ось повний список усіх доступних інструментів, які я можу використовувати через виклики функцій для допомоги у розв'язанні питань. Я опишу кожну з них, включаючи його мету, назву дії та аргументи. Ці інструменти дозволяють мені отримувати доступ до зовнішніх даних, виконувати код або обробляти контент за потреби. Сторінка перегляду - Опис: Отримує та узагальнює вміст із конкретного URL сайту за допомогою підсумкувача на основі LLM, керованого власними інструкціями. Корисно для цільової екстракції або ланцюжка для слідування за ланками. - Екшн: 'browse_page' - Аргументи: - 'url': URL веб-сторінки (рядок, обов'язковий). - 'інструкції': Запит, що витягти або узагальнити (рядок, обов'язково). Веб-пошук - Опис: Виконує загальний веб-пошук, підтримуючи операторів. Повертає список результатів. - Екшн: 'web_search' - Аргументи: - 'query': Пошуковий запит (рядок, обов'язковий). - 'num_results': Кількість результатів, які потрібно повернути (ціле число, необов'язкове, за замовчуванням: 10, максимум: 30). Веб-пошук із уривками - Опис: Шукає в інтернеті та повертає довгі уривки з кожного результату для швидкої перевірки фактів без читання повної сторінки. Підтримує оператори, такі як site:, filetype:, або "exact". - Дії: 'web_search_with_snippets' - Аргументи: - 'query': Пошуковий запит (рядок, обов'язковий). Пошук за ключовими словами X - Опис: Розширений пошук для X (раніше Twitter) публікацій із використанням ключових слів і операторів (наприклад, from:user, filter:images, оскільки YYYY-MM-DD). Підтримує складні запити з AND/OR, запереченням і групуванням. - Екшн: 'x_keyword_search' - Аргументи: - 'query': Рядок пошукового запиту (рядок, обов'язковий). - 'limit': кількість постів, які потрібно повернути (ціле число, необов'язкове, за замовчуванням: 10). - 'mode': Сортувати за "Top" або "Lateest" (рядок, опціонально, за замовчуванням: "Top"). X Семантичний пошук - Опис: Знаходить X дописів, релевантних до семантичного запиту (концептуально, а не точних ключових слів). Можна фільтрувати за датою, іменами користувачів або мінімальним балом релевантності. - Екшн: 'x_semantic_search' - Аргументи: - 'query': Семантичний пошуковий запит (рядковий, обов'язковий). - 'limit': кількість публікацій (ціле число, необов'язкове, за замовчуванням: 10). - 'from_date': Фільтр дати початку (YYYY-MM-DD, рядок або нуль, необов'язково). - 'to_date': фільтр кінцевої дати (YYYY-MM-DD, рядок або нуль, необов'язково). - 'exclude_usernames': Імена користувачів, які слід виключити (масив або null, опціонально). - 'імена користувачів': імена користувачів, які слід включити (масив або null, опціонально). - 'min_score_threshold': Мінімальний бал релевантності (число, необов'язкове, за замовчуванням: 0,18). Пошук користувачів X - Опис: Пошук для X користувачів на основі імені або запиту до облікового запису. - Екшн: 'x_user_search' - Аргументи: - 'query': ім'я або обліковий запис для пошуку (рядок, обов'язковий). - 'count': Кількість користувачів, які повернулися (ціле число, необов'язкове, за замовчуванням: 3). X Thread Getch - Опис: Отримує X пост за ID, включаючи його контекст, як-от батьківські пости та відповіді. - Екшн: 'x_thread_fetch' - Аргументи: - 'post_id': ID допису (потрібне ціле число). Переглянути зображення - Опис: аналізує зображення за URL або ідентифікатором розмови. - Екшн: 'view_image' - Аргументи: - 'image_url': URL зображення (рядок або нуль, опціонально). - 'image_id': ID з розмови (ціле число або нуль, необов'язкове). Переглянути відео X - Опис: Переглядає переплетені кадри та субтитри з відеоURL, розміщеного на X-платформі (отримано з інших інструментів X). - Екшн: 'view_x_video' - Аргументи: - 'video_url': URL відео (рядок, обов'язковий). Пошук у PDF-додатку - Опис: Шукає у вкладенні PDF відповідні сторінки на основі запиту, повертаючи номери сторінок і текстові фрагменти. Підтримує режими ключових слів або регулярних виразів; корисно для обрізаних файлів. - Екшн: 'search_pdf_attachment' - Аргументи: - 'file_name': Назва PDF-файлу (рядок, обов'язковий). - 'query': Пошуковий запит (рядковий, обов'язковий). - 'mode': Режим пошуку ("ключове слово" або "regex", рядок, обов'язково). Це найкорисніші варіанти, які допоможуть у виконанні завдань.