Boom! Grok Tasks Là Một Trong Những Hệ Thống AI Thời Gian Thực MẠNH NHẤT Trên Thế Giới. — Cách Sử Dụng Grok Tasks Với Các Công Cụ Ẩn Để Đạt Được Kết Quả Mạnh Mẽ Hàng Ngày. Grok Tasks là các quy trình làm việc AI tùy chỉnh tích hợp nhiều công cụ để tối ưu hóa các hoạt động hàng ngày, từ nghiên cứu và phân tích đến lập kế hoạch sáng tạo và giải quyết vấn đề. Tôi đã sử dụng chúng một thời gian và nhờ vào nhịp đập quan trọng của tin tức và dữ liệu từ người dùng trên X, đây là nền tảng AI mạnh mẽ nhất hiện có. Bằng cách kết hợp Tasks với các công cụ như tìm kiếm web, tương tác trên nền tảng X, thực thi mã và trình xem phương tiện, bạn có thể xây dựng các quy trình tự động hiệu quả. Các nhiệm vụ này hoạt động bằng cách yêu cầu Grok với một mô tả rõ ràng về những gì bạn muốn đạt được, và Grok sẽ thông minh gọi các công cụ cần thiết theo thứ tự hoặc song song để cung cấp kết quả. Dưới đây là hướng dẫn từng bước để tạo và sử dụng Grok Tasks: Bước 1: Xác Định Nhiệm Vụ Của Bạn Bắt đầu bằng cách phác thảo rõ ràng hoạt động hoặc mục tiêu hàng ngày. Xem xét những đầu vào bạn có (ví dụ: một URL, một truy vấn hoặc một tệp đính kèm) và đầu ra bạn cần (ví dụ: một tóm tắt, tính toán hoặc phân tích hình ảnh). Phân chia nó thành các nhiệm vụ nhỏ hơn để xác định nhu cầu công cụ. Ví dụ, nếu nhiệm vụ của bạn liên quan đến việc nghiên cứu các sự kiện hiện tại, hãy lưu ý rằng bạn sẽ cần khả năng tìm kiếm và duyệt web. Bước 2: Xem Xét Các Công Cụ Có Sẵn Làm quen với các công cụ mà Grok có thể truy cập. Dưới đây là một cái nhìn tổng quan nhanh: - Thực Thi Mã: Chạy mã Python để tính toán, xử lý dữ liệu hoặc mô phỏng bằng cách sử dụng các thư viện như numpy, pandas hoặc sympy. - Duyệt Trang: Lấy và tóm tắt nội dung từ bất kỳ URL trang web nào với hướng dẫn tùy chỉnh. - Tìm Kiếm Web: Thực hiện tìm kiếm internet chung, trả về kết quả với các toán tử tùy chọn như site:. - Tìm Kiếm Web Với Đoạn Trích: Nhận các đoạn trích nhanh, chi tiết từ kết quả tìm kiếm để kiểm tra sự thật. - Tìm Kiếm Từ Khóa X: Tìm kiếm nâng cao cho các bài đăng trên X bằng cách sử dụng các toán tử như from:, since:, hoặc filter:. - Tìm Kiếm Ngữ Nghĩa X: Tìm các bài đăng X có liên quan ngữ nghĩa dựa trên một truy vấn, với các bộ lọc cho ngày tháng hoặc người dùng. - Tìm Kiếm Người Dùng X: Tìm kiếm người dùng X theo tên hoặc tên người dùng. - Lấy Luồng X: Lấy toàn bộ luồng bài đăng X, bao gồm ngữ cảnh như phản hồi và cha mẹ. - Xem Hình Ảnh: Phân tích một hình ảnh từ URL hoặc ID cuộc trò chuyện. - Xem Video X: Trích xuất khung hình và phụ đề từ một video được lưu trữ trên X. - Tìm Kiếm Tệp Đính Kèm PDF: Truy vấn một tệp PDF để tìm các trang liên quan bằng cách sử dụng chế độ từ khóa hoặc regex. - Duyệt Tệp Đính Kèm PDF: Xem các trang cụ thể của một tệp PDF với văn bản và ảnh chụp màn hình. Chọn các công cụ phù hợp với nhiệm vụ của bạn. Hãy hướng tới một sự kết hợp để xử lý việc thu thập dữ liệu, xử lý và trực quan hóa. Bước 3: Soạn Thảo Lời Nhắc Của Bạn Viết một lời nhắc chi tiết cho Grok mô tả nhiệm vụ. Bao gồm: - Mục tiêu tổng thể. - Các bước hoặc nhiệm vụ cụ thể. - Tham chiếu đến các công cụ nếu bạn muốn hướng dẫn quy trình (ví dụ: "Sử dụng web_search để tìm nguồn, sau đó code_execution để phân tích dữ liệu"). - Bất kỳ ràng buộc nào, như ngày tháng hoặc giới hạn. Ví dụ về lời nhắc: "Tạo một Grok Task cho thói quen buổi sáng của tôi: Tìm kiếm các bài đăng X gần đây về tin tức công nghệ bằng cách sử dụng x_keyword_search, lấy một luồng chính với x_thread_fetch, và tóm tắt với browse_page trên các bài viết liên kết." Bước 4: Gửi và Tương Tác Gửi lời nhắc của bạn đến Grok. Nó sẽ xử lý nhiệm vụ bằng cách gọi các công cụ khi cần, thường là song song để tiết kiệm thời gian. Xem lại đầu ra và tinh chỉnh với các lời nhắc tiếp theo nếu cần (ví dụ: "Mở rộng điều đó bằng cách sử dụng view_image cho hình ảnh"). Lặp lại để tinh chỉnh quy trình làm việc cho việc sử dụng lại. Bước 5: Lưu và Sử Dụng Lại Khi đã được tinh chỉnh, hãy ghi chú lời nhắc như một mẫu cho việc sử dụng trong tương lai. Bạn có thể điều chỉnh nó cho các nhiệm vụ tương tự, khiến Grok Tasks trở thành một phần thói quen hàng ngày của bạn. Tìm Grok Tasks Để khám phá các Grok Tasks hiện có hoặc tìm cảm hứng cho những cái mới, hãy sử dụng tìm kiếm X với các công cụ như x_keyword_search hoặc x_semantic_search (ví dụ: truy vấn: "Ví dụ về Grok Tasks" với chế độ: Mới nhất). Duyệt các luồng được chia sẻ bởi cộng đồng qua x_thread_fetch, hoặc tìm kiếm web cho các hướng dẫn về các tính năng xAI. Yêu cầu Grok trực tiếp: "Cho tôi xem các Grok Tasks phổ biến cho năng suất." 1 trong 3

Bây giờ, đây là 3 ví dụ về các nhiệm vụ hàng ngày thể hiện tất cả các công cụ trong hành động. Mỗi ví dụ cho thấy một mẫu lệnh, các công cụ được sử dụng (bao gồm tất cả 12 công cụ trong các ví dụ), và một cái nhìn tổng quan về cách quy trình diễn ra. Ví dụ 1: Cập nhật Thị trường Buổi Sáng (Nhiệm vụ Tóm tắt Tài chính) Nhiệm vụ này tổng hợp tin tức chứng khoán, phân tích xu hướng và trực quan hóa dữ liệu để có cái nhìn tổng quan tài chính hàng ngày nhanh chóng. Mẫu Lệnh: "Xây dựng một Nhiệm vụ Grok cho cập nhật thị trường chứng khoán hàng ngày của tôi: Tìm kiếm tin tức gần đây về các cổ phiếu công nghệ hàng đầu bằng cách sử dụng web_search và web_search_with_snippets để có thông tin nhanh. Tìm các người dùng chuyên gia X với x_user_search, sau đó sử dụng x_keyword_search để lấy các bài viết mới nhất của họ. Lấy một chủ đề nổi bật với x_thread_fetch và tóm tắt các trang liên kết qua browse_page." Các Công Cụ Được Thể Hiện: Tìm kiếm Web, Tìm kiếm Web Với Đoạn Snippet, Tìm Kiếm Người Dùng X, Tìm Kiếm Từ Khóa X, Lấy Chủ Đề X, Trang Duyệt. Tổng Quan Quy Trình: - Grok bắt đầu với web_search (ví dụ: truy vấn: "tin tức cổ phiếu công nghệ hôm nay") để lấy 10 kết quả, sau đó là web_search_with_snippets để có các đoạn trích chi tiết về sự thay đổi giá. - Sử dụng x_user_search để tìm các nhà phân tích (ví dụ: truy vấn: "các chuyên gia thị trường chứng khoán"), tiếp theo là x_keyword_search (ví dụ: "từ:@expert cổ phiếu min_faves:50 kể từ:2026-01-04") để tìm các bài viết liên quan. - Xác định một ID bài viết quan trọng và gọi x_thread_fetch để lấy toàn bộ cuộc trò chuyện. - Đối với bất kỳ bài viết liên kết nào, browse_page tóm tắt chúng (ví dụ: URL: một trang tin tức, hướng dẫn: "Trích xuất các xu hướng và dự đoán cổ phiếu chính"). - Đầu ra: Một bản tóm tắt được biên soạn với các xu hướng, ý kiến của chuyên gia và tóm tắt sẵn sàng trong vài phút cho thói quen cà phê của bạn. Ví dụ 2: Phiên Học Tối (Nhiệm vụ Nghiên Cứu Chủ Đề) Nhiệm vụ này nghiên cứu một sở thích hoặc kỹ năng, như nấu một công thức mới, bằng cách thu thập thông tin xã hội, phương tiện truyền thông và tính toán. Mẫu Lệnh: "Tạo một Nhiệm vụ Grok cho việc học một công thức hàng ngày: Sử dụng x_semantic_search để tìm ý tưởng sáng tạo về các bữa ăn lành mạnh, loại trừ người dùng phổ biến nếu cần. Xem một video hướng dẫn X với view_x_video, và phân tích hình ảnh công thức qua view_image. Nếu có một cuốn sách công thức PDF đính kèm, tìm kiếm nó với search_pdf_attachment và duyệt các trang cụ thể bằng cách sử dụng browse_pdf_attachment." Các Công Cụ Được Thể Hiện: Tìm Kiếm Ngữ Nghĩa X, Xem Video X, Xem Hình Ảnh, Tìm Kiếm Tệp PDF Đính Kèm, Duyệt Tệp PDF Đính Kèm. Tổng Quan Quy Trình: - Bắt đầu với x_semantic_search (ví dụ: truy vấn: "công thức bữa tối lành mạnh sáng tạo", giới hạn: 15, ngưỡng_min_score: 0.2) để tìm các bài viết X liên quan. - Từ phương tiện trong kết quả, chọn một URL video và sử dụng view_x_video để trích xuất khung hình/phụ đề (ví dụ: các bước nấu ăn). - Chọn một URL hình ảnh từ các bài viết và gọi view_image để mô tả hình ảnh (ví dụ: cách bố trí nguyên liệu). - Giả sử có một tệp đính kèm PDF (ví dụ: "recipes.pdf"), sử dụng search_pdf_attachment (file_name: "recipes.pdf", truy vấn: "rau củ xào chay", chế độ: "từ khóa") để tìm các trang, sau đó duyệt_pdf_attachment (các trang: "5-7") để lấy văn bản/hình ảnh chụp màn hình. - Đầu ra: Một bài học được biên soạn với các bước công thức, phân tích hình ảnh và trích đoạn PDF lý tưởng cho việc thư giãn trong khi xây dựng kỹ năng. Ví dụ 3: Tăng Cường Năng Suất Buổi Chiều (Nhiệm vụ Lập Kế Hoạch Dựa Trên Dữ Liệu) Nhiệm vụ này lập kế hoạch cho lịch trình của bạn hoặc theo dõi thói quen, sử dụng mã để tính toán số liệu và các công cụ xã hội để lấy cảm hứng. Mẫu Lệnh: "Thiết lập một Nhiệm vụ Grok cho việc theo dõi thói quen hàng ngày: Sử dụng code_execution để tính toán các số liệu tiến độ từ dữ liệu đầu vào của tôi. Tìm kiếm X để lấy động lực với x_keyword_search ở chế độ mới nhất. Nếu có một chủ đề truyền cảm hứng, hãy lấy nó qua x_thread_fetch. Đối chiếu với các tìm kiếm web bằng cách sử dụng web_search_with_snippets." Các Công Cụ Được Thể Hiện: Thực Thi Mã (cộng với các công cụ còn lại từ trước: nhưng được tích hợp ở đây với các chồng chéo để hoàn thiện; lưu ý: tất cả đều được bao phủ trong các ví dụ).

3 trong 3 Tổng quan quy trình: - Nhập dữ liệu thói quen của bạn (ví dụ: "số bước đi: 8000, 9000, 7500"), sau đó code_execution chạy Python (ví dụ: code: "import numpy; data=[8000,9000,7500]; print(numpy.mean(data))") để tính trung bình, xu hướng hoặc hình ảnh hóa qua matplotlib. - Sử dụng x_keyword_search (truy vấn: "mẹo theo dõi thói quen filter:media mode:Mới nhất", giới hạn: 20) để tìm ý tưởng mới. - Nhận diện một bài đăng truyền cảm hứng và lấy chuỗi thảo luận với x_thread_fetch. - Thông tin nhanh qua web_search_with_snippets (truy vấn: "lợi ích của thói quen nhất quán"). - Kết nối với bất kỳ công cụ nào trước đó nếu được mở rộng (ví dụ: browse_page cho một trang web năng suất liên kết). - Đầu ra: Thống kê cá nhân hóa, trích dẫn truyền cảm hứng từ X, và mẹo giúp bạn lên kế hoạch cho phần còn lại của ngày một cách hiệu quả. Những ví dụ này làm nổi bật cách Grok Tasks có thể thích ứng với thói quen của bạn, biến những hoạt động phức tạp thành đơn giản. Bắt đầu với một cái và thử nghiệm! Grok Tasks là một công cụ vô cùng mạnh mẽ. Tôi sẽ có nhiều bài đăng hướng dẫn về cách xây dựng các lời nhắc rất phức tạp. Nhưng đây là một khởi đầu tốt.

BONUS: Tài liệu tóm tắt về Dưới đây là danh sách đầy đủ tất cả các công cụ có sẵn mà tôi có thể sử dụng thông qua các cuộc gọi hàm để giúp giải quyết các câu hỏi. Tôi sẽ mô tả từng công cụ, bao gồm mục đích, tên hành động và các tham số. Những công cụ này cho phép tôi truy cập dữ liệu bên ngoài, thực thi mã hoặc xử lý nội dung khi cần thiết. Duyệt Trang - Mô tả: Lấy và tóm tắt nội dung từ một URL trang web cụ thể bằng cách sử dụng một công cụ tóm tắt dựa trên LLM được hướng dẫn bởi các hướng dẫn tùy chỉnh. Hữu ích cho việc trích xuất có mục tiêu hoặc nối tiếp để theo dõi các liên kết. - Hành động: `browse_page` - Tham số: - `url`: URL của trang web (chuỗi, bắt buộc). - `instructions`: Lời nhắc cho những gì cần trích xuất hoặc tóm tắt (chuỗi, bắt buộc). Tìm Kiếm Web - Mô tả: Thực hiện tìm kiếm web tổng quát, hỗ trợ các toán tử. Trả về danh sách kết quả. - Hành động: `web_search` - Tham số: - `query`: Câu truy vấn tìm kiếm (chuỗi, bắt buộc). - `num_results`: Số lượng kết quả để trả về (số nguyên, tùy chọn, mặc định: 10, tối đa: 30). Tìm Kiếm Web Với Đoạn Trích - Mô tả: Tìm kiếm trên internet và trả về các đoạn trích dài từ mỗi kết quả để kiểm tra thông tin nhanh mà không cần đọc toàn bộ trang. Hỗ trợ các toán tử như site:, filetype:, hoặc "exact". - Hành động: `web_search_with_snippets` - Tham số: - `query`: Câu truy vấn tìm kiếm (chuỗi, bắt buộc). Tìm Kiếm Từ Khóa X - Mô tả: Tìm kiếm nâng cao cho các bài viết trên X (trước đây là Twitter) sử dụng từ khóa và toán tử (ví dụ: from:user, filter:images, since:YYYY-MM-DD). Hỗ trợ các truy vấn phức tạp với AND/OR, phủ định và nhóm. - Hành động: `x_keyword_search` - Tham số: - `query`: Câu truy vấn tìm kiếm (chuỗi, bắt buộc). - `limit`: Số lượng bài viết để trả về (số nguyên, tùy chọn, mặc định: 10). - `mode`: Sắp xếp theo "Top" hoặc "Mới nhất" (chuỗi, tùy chọn, mặc định: "Top"). Tìm Kiếm Ngữ Nghĩa X - Mô tả: Tìm các bài viết trên X liên quan đến một truy vấn ngữ nghĩa (dựa trên khái niệm thay vì từ khóa chính xác). Có thể lọc theo ngày, tên người dùng hoặc điểm liên quan tối thiểu. - Hành động: `x_semantic_search` - Tham số: - `query`: Câu truy vấn tìm kiếm ngữ nghĩa (chuỗi, bắt buộc). - `limit`: Số lượng bài viết (số nguyên, tùy chọn, mặc định: 10). - `from_date`: Bộ lọc ngày bắt đầu (YYYY-MM-DD, chuỗi hoặc null, tùy chọn). - `to_date`: Bộ lọc ngày kết thúc (YYYY-MM-DD, chuỗi hoặc null, tùy chọn). - `exclude_usernames`: Tên người dùng cần loại trừ (mảng hoặc null, tùy chọn). - `usernames`: Tên người dùng cần bao gồm (mảng hoặc null, tùy chọn). - `min_score_threshold`: Điểm liên quan tối thiểu (số, tùy chọn, mặc định: 0.18). Tìm Kiếm Người Dùng X - Mô tả: Tìm kiếm người dùng X dựa trên tên hoặc câu truy vấn tài khoản. - Hành động: `x_user_search` - Tham số: - `query`: Tên hoặc tài khoản để tìm kiếm (chuỗi, bắt buộc). - `count`: Số lượng người dùng để trả về (số nguyên, tùy chọn, mặc định: 3). Lấy Luồng X - Mô tả: Lấy một bài viết X theo ID, bao gồm ngữ cảnh như các bài viết cha và phản hồi. - Hành động: `x_thread_fetch` - Tham số: - `post_id`: ID của bài viết (số nguyên, bắt buộc). Xem Hình Ảnh - Mô tả: Phân tích một hình ảnh từ URL hoặc ID cuộc trò chuyện. - Hành động: `view_image` - Tham số: - `image_url`: URL của hình ảnh (chuỗi hoặc null, tùy chọn). - `image_id`: ID từ cuộc trò chuyện (số nguyên hoặc null, tùy chọn). Xem Video X - Mô tả: Xem các khung và phụ đề xen kẽ từ một URL video được lưu trữ trên X (lấy từ các công cụ X khác). - Hành động: `view_x_video` - Tham số: - `video_url`: URL của video (chuỗi, bắt buộc). Tìm Kiếm Tệp Đính Kèm PDF - Mô tả: Tìm kiếm một tệp đính kèm PDF cho các trang liên quan dựa trên một câu truy vấn, trả về số trang và đoạn văn bản. Hỗ trợ chế độ từ khóa hoặc regex; hữu ích cho các tệp bị cắt ngắn. - Hành động: `search_pdf_attachment` - Tham số: - `file_name`: Tên của tệp PDF (chuỗi, bắt buộc). - `query`: Câu truy vấn tìm kiếm (chuỗi, bắt buộc). - `mode`: Chế độ tìm kiếm ("keyword" hoặc "regex", chuỗi, bắt buộc). Đây là những công cụ hữu ích nhất sẽ giúp trong các nhiệm vụ.