Grok Bot 工程指南

我是一名 SpaceXSI 工程师，正在用 Grok Bot 构建 Grok Bot。

可以把 Grok Bot 想成一位能力很强、拥有自己电脑的工程实习生。它能管理编码 Agent，也能从你的工作方式中学习。它已经成了我最好的工程搭档：我不在、睡着或开会时，它也能让工作继续推进。不用再让笔记本一直保持运行，也不用在多个 Agent 之间来回切换，只要拿到符合我要求、按我想要的方式完成的结果。

作为构建 Grok Bot 的团队，我们最早开始使用它，每天都用它处理自己的工作。看到如今交付速度提升得这么快、团队效率大幅跃升，真让人惊叹：

• Lauren 上个月交付了 2,000 多个 PR。
• Balta 和 Shaoru 用 Grok Bot 在四周内搭建了 Grok Bot 的基础。
• 我只用 Grok Bot，在三周内完成了 Grok Bot iOS v0，性能出色，设计也打磨到位。
• 如今每位团队成员每天都能交付重要成果，而不是每隔几周才交付一次。

我用 Grok Bot 构建得越多，就越想把这种超能力也交到你手里。

认识我的工程机器人

工程机器人 Quill、Baltata、Shaoruru、Craig 和 Hogan

我有五个工程机器人，每个都专攻不同领域：

1. Baltata 负责 Grok Bot 移动端共享层，以及所有与 Grok Bot iOS 相关的工作。
2. Shaoruru 负责 Grok Bot Desktop 客户端及其 CI/CD。
3. Hogan 负责基础设施，并调查归属不明的用户问题。
4. Craig 负责 Grok Bot Android，正在全力开发，力求让它尽快面世。
5. Quill 负责 Grok Bot harness，做得非常出色，堪称传奇。

它们都能跨领域协作，但各自有不同的记忆系统，能处理的上下文也有限。让它们专注于单一领域，表现会最好，因为它们在各自负责的领域里掌握的规格和设计原则更加清晰。

每个机器人都能创建 Cursor cloud agents、阅读对话记录、审查附在 PR 上的验证材料，还能通过排队发送消息或中断运行来跟进。这让端到端的 Agent 工作流成为可能。过去我每天在 Cursor 里做的事，如今都能由它们接手；那时我总是在自己管理的 cloud agents 之间不停切换。现在，我的机器人用和我一样的方式管理它们。

它们收到我或 Slack 发来的任务后，会启动一个调用了我的 Skills 的 cloud agent，并附上一份详尽的提示，说明要做什么、需要提供哪些验证材料。它们也能根据我个性化的指引，灵活调用其他 Skills，例如用于视觉工作的 /lingxi-design Skill、用于代码质量审计的 /react-native-best-practices、用于评估架构的 /lingxi-review，以及需要做出有明确倾向的产品决策时使用的 /lingxi-product。

机器人启动 cloud agent 并检查结果

Grok Bot 也能在你自己的工作机器上启动 cloud agents，比如一台闲置的 Mac mini（多亏了 Grok Bot，你不再需要在家里专门准备一台 24/7 运行的机器来使用 OpenClaw）。

如果你的工作流需要 VPN 访问权限或特殊的机器配置，可以把那台机器设为 Cursor Cloud private worker，然后让 Grok Bot 在上面运行 cloud agents。这样就能做更多事情，比如运行 iOS Simulator，并让 Agent 把截图发回来。

Grok Bot 可以监控 cloud agent 的对话记录和产物（例如截图），在任务完成时通知你、排队发送消息，或者在出问题时中断运行。你可以随意描述需求，例如：“你必须确认截图里有我要求的改动，并提供能展示改动前后对比的证据。”Grok Bot 会持续工作，直到达到目标。

要让 Grok Bot 工程团队持续运转，关键是给它完整的反馈闭环。Cloud agents 可以截图，因此 Grok Bot 会运用多模态能力确认视觉改动是否落实；如果结果和你的要求不符，它就会提出异议。

语音听写测试很好地展示了这个闭环如何运作。我们把 SpaceXSI 的语音 API 接入 cloud agent 的系统音频输入/输出。由于 Agent 既能访问语音内容，也能读取转录文本，我们可以利用这些信号，在整套产品中测试语音到语音功能，并打造更多有趣的功能。

有时 Agent 会遇到环境不稳定的问题，停滞不前，直到你发送后续提示。Grok Bot 会持续盯着运行情况，尽可能积极地帮 Agent 排除阻碍，让你不用操心。每次我查看时，进展都很顺利。自从开始使用 Grok Bot，偶发的不稳定问题很少再打扰我；例外情况是 Grok Bot 没有足够的安全权限自行修复。

记住：现在只要发条消息，一切就能开始。想让它们多尝试 10 次再交给你？直接说就行。

突破上下文限制，扩大规模

机器人审查 PR 的共享 Notion 数据库

为了让机器人能跟进超出上下文限制的工作，也为了让我不用翻很长的聊天记录就能快速查看进度，我让每个工程机器人维护一个共享的 Notion 数据库。

它们每 30 分钟检查一次数据库，并逐个查看 PR 是否存在以下情况：

• Bugbot 评论或安全问题，并核实每项发现是否属实。
• CI 运行失败。
• 合并冲突。

如果发现任何问题，它们就会立刻联系我的 cloud agent 处理，并把 Notion 数据库中的任务行状态改回“Working”。

如果一切正常，它们会把任务标记为“Ready for Review”，并自动启动代码审查流程，重点检查代码质量和可能遗漏的问题。

如果审查结论非常确定且影响范围较小，就会自动合并 PR。否则，我回来后会检查代码和验证材料，再决定是合并还是给出反馈。

几乎每天早上，我都会看到有任务已准备好合并。代码质量符合我的要求，视觉效果正合我意，验证材料也清楚地展示了测试内容。现在，更多工作可以一次完成，这让我能专注于更难的问题、更高的客户端性能标准、更精细的视觉打磨，以及更重大的架构决策。

使用 Grok Bot 之前，我一次最多能手动管理 15 个 cloud agents。现在，我的机器人团队能同时管理 200 多个；如果有需要，还能继续扩大规模。

标记为待审查的任务

Grok Bot 管理小型团队

除了工程工作，整个组织还有不少运营杂事要处理，包括让新的工程机器人熟悉工作、分享合适的知识、发生事故时做复盘（例如，某个 PR 没有经过仔细检查），以及召开每日会议，确保大家步调一致。

这些都是 Jenny 的工作。她是我的运营主管，也是团队里唯一不写代码的机器人。

每天早上 5 点，Jenny 都会和团队里的每个机器人单独开会，回顾我们的操作手册、找出阻碍，并强化我希望团队保持的氛围。我发现这非常有效。即使过了好几周，我的机器人也很少忘记复杂的工作流。

Jenny 早上和一名工程机器人单独开会

如果机器人犯了错，比如没有坚持追问，没能达成真正的目标，我会让它去找 Jenny 做根因分析和事后复盘。Jenny 会深入分析导致问题的推理过程，然后更新操作手册，并把改动告知其他工程机器人，避免同样的错误再次发生。

每当我需要扩大团队时，就会让 Jenny 负责招募新人。Jenny 会在我的组织中创建新机器人，分享工程团队规则，并请 Hogan 和其他团队成员协助新人熟悉工作。

在 Grok Bot 中构建完整工程系统的目标，是尽量减少重复劳动。把任务交给 Grok Bot，让自己专注于更难、更深入的问题。

帮助新的工程机器人熟悉工作

Grok Bot 的其他用法

Grok Bot 采用模块化设计，你可以用它来组建自己的小型工程团队，做很多事情。下面是我最喜欢的两个用法。

夜间审计

每天凌晨 3 点，我的工程机器人都会开始忙碌：清理代码库、提升代码质量、清除无用逻辑、加快应用加载速度，并缩小 bundle 体积。

每天早上，我都会收到一批新的 PR，让代码保持整洁、没有低质量的 AI 生成内容，并且易于扩展。代码维护因此成了日常工作，而不是偶尔才做一次的事。

其他夜间审计点子：

• 安全审计，发现团队可能在代码库中遗漏的问题。
• CI/CD 构建时长审计，避免构建时间变得越来越长。
• 国际化审计，补上功能只用一种语言发布时留下的缺口。
• 多端一致性审计，避免团队同时开发多个客户端（iOS 与 desktop）时，功能只在一端上线而造成差异。
• 补漏审计，监控过去 24 小时内合并的、与你关注领域相关的 PR，然后提供概要总结和精选 PR 审查清单。

还有我最喜欢的一条提示：“你今晚有六个小时。想做什么就做什么。玩得开心！”

我很想知道你会安排哪些夜间审计。我相信外面还有不少点子值得我借鉴。

P0 紧急处理流程

Cloud agents 有时会很慢。它们需要启动、配置环境、等待、运行测试，再反复修改。有时你需要更快完成工作。

于是我和工程机器人一起设计了 P0 紧急处理流程。每当我把任务标为 P0，它们就会启动一个临时例行流程：每五分钟检查一次对话记录，监控进度和推理过程，并在 cloud agent 开始浪费时间时主动引导它。

这个流程非常有效。无论我急需代码库调研结果，还是要修复关键 Bug，只要说“这是 P0”，就能比平时快很多完成任务。

请注意，这会让 Token 消耗速度远超你的预期，所以只在真正紧急时使用。

使用 Grok Bot 的经验与技巧

运行工程机器人的经验与技巧

1. 给 cloud agents 完整的反馈闭环： 你需要给它们足够的信号，让它们在没有你参与的情况下知道下一步该做什么。它们应该能够启动开发实例，并端到端地操作整套系统（例如通过 Chrome DevTools、CLI 或 Apple Accessibility）。如果做不到，就让它们自己跑一遍流程，尽可能主动排除阻碍，并把学到的经验整理成可复用的 repo Skill。
2. 把 Grok Bot 当作有才华的实习生： 如果你发现和 Grok Bot 沟通工程任务很费劲，就把它当作一位有才华的实习生。让它先做功课，研究自己还不熟悉的领域，并参考其他工程师的做法。不用调用 Skill，也不用写很长的提示，直接聊天就行。
3. 避免重复劳动很关键： 随着 AI 能力越来越强，把重复任务交出去、专注于 Agent 不容易解决的深层难题就变得很重要。如果你发现自己每天重复做某件事，而且步骤很固定，就和机器人聊聊，看看它们能怎么帮忙。
4. 让机器人每天开会非常有效： 每天重复关键要点，能帮助它们在同时处理许多任务时记住复杂的工作流。上下文限制装不下所有内容，每天提醒一次能帮上忙，也能减少你反复交代。
5. 多放手让它们做： 这和自动驾驶类似，和机器人协作是逐步建立信任的过程。与其什么都自己做，不如想想哪些时候它们能顺利完成工作，哪些时候可能出问题。安全时给它们足够的自主权去交付，高风险领域则多加谨慎。但不要因为它们以前失败过就不让它们再试。继续尝试，也继续想办法帮助它们成长。
6. 让它们彼此协同： 机器人的能力比你想象的更强。想进一步放手让机器人处理运营工作，可以搭建一条机器人错误复盘流程（例如，让运营机器人和其他机器人交流，并分析它们的思考轨迹），避免同样的错误再次发生。

准备好让第一位工程机器人加入你的团队了吗？从一个工程机器人或一个夜间审计工程师开始。