Grok Bot 201 livestream: multi-bot sticker shop that updates itself
An official Grok tutorial shows team bots, fanning out to three Cursor Cloud Agents to compare models, and an orchestration bot that swaps out the worst stickers every 24 hours.
Grok Bot 进阶实操：我什么都不用做，网站就会更新 这是 Grok 官方给新手的手把手教程，录自 10 月 9 日那场 Grok Bot 201 直播。SpaceXAI 的现场工程师 Joseph Yang 主讲，AI 部署经理 Scott Lerner 在旁边接聊天区的问题。整场就做一件事，用几个 bot 搭一个 Grok Bot 贴纸商店，再让它自己更新下去。 开场先讲 team bot。贴纸设计师 Dex 是同事 Martin 做的，Martin 把它分享给团队以后，Joseph 一点配置都没做，直接拿来用，还能把 Dex 和真人 Martin 拉进同一个群聊。Dex 的记忆、skill 和 routine 归 Martin 管，他往里推的东西，所有在用的人都能用上。 接着演示 fan-out。Joseph 只发了一条提示，让 Grok Bot 去启动三个 Cursor Cloud Agent，分别用 Grok 4.7 low、Opus 5.5 和 Gemini 3.7 做同一份商店设计。他的理由是每个模型后训练和预训练都不一样，同一个提示词出来的东西不同，跑几遍挑自己最喜欢的。最后上线的拖放和落下动画，灵感来自 Opus 5.5 那一版。 为什么不让一个 bot 全包，Joseph 拿创业团队打比方，什么活都丢给一个人，结果不会好。每个 bot 有自己的电脑、上下文和记忆，分开派活更合适。他在 Amazon 做过三年半左右的软件开发，以前开工前会拉 PM 和经理聊方案，现在是用语音跟全栈 bot Lew 聊两分钟，定下 Next.js 静态导出部署到 Vercel，纯前端，不要数据库。整个网站从样稿到下单流程，他说大概花了两小时。 后半场是第四个 bot。metrics bot Ed 在自己的电脑上登录 Vercel，拉每张贴纸的浏览量做成看板。编排 bot Roy 每 24 小时跑一次，找 Ed 拿数据，淘汰垫底的三张，让 Dex 再画三张，交给 Lew 换进网站。分数并列就随机挑，保证每次只删三张。他也说这不是打个响指就成，光 Ed 就磨了差不多 30 分钟，人还得在回路里。 最后还顺带讲了语音聊天，以及让 Grok Bot 认领自己的邮箱，去注册服务、订餐厅。问答里有人问 fan-out 费不费 token，Joseph 的做法是先用最熟悉的 Grok 把流程和提示词想清楚，再 fan-out。 视频脉络 0:01 Grok Bot 界面导览，主 bot 指挥 X bot 发帖 3:47 回顾 Grok Bot 101 的贴纸 5:46 team bot 和群聊 13:06 从零建 UI/UX 设计师 bot 14:41 一条提示 fan-out 三个 Cursor Cloud Agent 21:44 语音和全栈 bot 定技术栈 28:26 对比三个模型的成品 32:15 AI 成熟度曲线 34:21 metrics bot Ed 和 Vercel 看板 36:46 编排 bot Roy 让贴纸商店自己进化 51:15 问答，fan-out 和 token 消耗 金句摘录 16:01「所以同一个提示词，结果会不同」 18:57「这个时代上下文为王」 31:17「如果我只用 Gemini 3.7 和 Grok 其中一个，就做不出这个效果」 40:45「所以不是打个响指就全搞定」 45:18「我什么都不用做，网站就会更新」 51:35「我做 fan-out 的时候，不会马上就 fan-out。我会先用一个我熟悉的模型」 这个视频我们配好了中英双语字幕，原视频链接在回复里。