Boom! Grok-oppgaver gjør det til et av de kraftigste sanntids AI-systemene i verden. — Min Hvordan bruke Grok-oppgaver med skjulte verktøy for kraftig daglig produksjon. Grok Tasks er tilpassbare AI-arbeidsflyter som integrerer en rekke verktøy for å effektivisere daglige aktiviteter, fra forskning og analyse til kreativ planlegging og problemløsning. Jeg har brukt dem en god stund, og på grunn av den viktige hjerterytmen i nyheter og førstepersonsdata på X, er det den kraftigste AI-plattformen som finnes. Ved å kombinere oppgaver med verktøy som nettsøk, X-plattform-interaksjoner, kodekjøring og medievisere, kan du bygge effektive, automatiserte prosesser. Disse oppgavene fungerer ved å gi Grok en klar beskrivelse av hva du ønsker å oppnå, og Grok vil intelligent kalle de nødvendige verktøyene i rekkefølge eller parallelt for å levere resultater. Her er en trinnvis guide til å lage og bruke Grok-oppgaver: Trinn 1: Definer oppgaven din Start med å tydelig skissere den daglige aktiviteten eller målet. Tenk på hvilke input du har (f.eks. en URL, en spørring eller et vedlegg) og hvilken output du trenger (f.eks. et sammendrag, en beregning eller visuell analyse). Del det opp i deloppgaver for å identifisere verktøybehov. For eksempel, hvis oppgaven din innebærer å undersøke aktuelle hendelser, merk at du trenger søke- og nettleserfunksjoner. Trinn 2: Gå gjennom tilgjengelige verktøy Gjør deg kjent med verktøyene Grok kan få tilgang til. Her er en rask oversikt: - Kodeutførelse: Kjør Python-kode for beregninger, databehandling eller simuleringer ved bruk av biblioteker som numpy, pandas eller sympy. - Bla gjennom siden: Hent og oppsummer innhold fra en hvilken som helst nettside-URL med tilpassede instruksjoner. - Nettsøk: Utfør generelle internettsøk og gir resultater med valgfrie operatorer som site:. - Nettsøk med utdrag: Få raske, detaljerte utdrag fra søkeresultatene for faktasjekking. - X Keyword Search: Avansert søk etter X innlegg ved bruk av operatorer som from:, siden:, eller filter:. - X Semantisk søk: Finn semantisk relaterte X-innlegg basert på en spørring, med filtre for datoer eller brukere. - X brukersøk: Finn X brukere etter navn eller brukernavn. - X Thread Fetch: Hent en full X-posttråd, inkludert kontekst som svar og foreldre. - Se bilde: Analyser et bilde fra en URL eller samtale-ID. - Vis X-video: Hent ut rammer og undertekster fra en X-hostet video. - Søk i PDF-vedlegg: Søk i en PDF-fil etter relevante sider ved hjelp av nøkkelord- eller regex-modus. - Bla gjennom PDF-vedlegg: Se spesifikke sider i en PDF med tekst og skjermbilder. Velg verktøy som passer til oppgaven din. Sikt på en blanding for å håndtere datainnsamling, behandling og visualisering. Trinn 3: Lag prompten din Skriv en detaljert prompt til Grok som beskriver oppgaven. Inkludere: - Det overordnede målet. - Spesifikke steg eller deloppgaver. - Referanser til verktøy hvis du vil veilede prosessen (f.eks. "Bruk web_search for å finne kilder, deretter code_execution for å analysere data"). - Eventuelle begrensninger, som datoer eller grenser. Eksempelprompt: «Lag en Grok-oppgave for morgenrutinen min: Søk i nylige X-innlegg om teknologinyheter med x_keyword_search, hent en nøkkeltråd med x_thread_fetch, og oppsummer med browse_page på lenkede artikler.» Trinn 4: Send inn og samhandle Send prompten din til Grok. Den vil behandle oppgaven ved å kalle inn verktøy etter behov, ofte parallelt for effektivitet. Gå gjennom utdataene og forbedre med oppfølgingsprompter om nødvendig (f.eks. «Utvid det ved å bruke view_image for visuelle elementer»). Iterer for å finjustere arbeidsflyten for gjenbruk. Trinn 5: Lagre og gjenbruk Når den er raffinert, noter prompten som en mal for fremtidig bruk. Du kan tilpasse det til lignende oppgaver, slik at Grok-oppgaver blir en vane i dagen din. Å finne Grok-oppgaver For å oppdage eksisterende Grok-oppgaver eller inspirasjon til nye, bruk X-søk med verktøy som x_keyword_search eller x_semantic_search (f.eks. spørring: "Grok Tasks examples" med modus: Sist). Bla gjennom fellesskapsdelte tråder via x_thread_fetch, eller web_search for veiledninger om xAI-funksjoner. Prompt Grok direkte: «Vis meg populære Grok-oppgaver for produktivitet.» 1 av 3

Her er nå 3 eksempler på daglige oppgaver som demonstrerer alle verktøyene i praksis. Hvert eksempel viser et eksempelprompt, verktøyene som brukes (som samlet dekker alle 12 på tvers av eksemplene), og en overordnet oversikt over hvordan arbeidsflyten utfolder seg. Eksempel 1: Morgenmarkedsoppdatering (Finansbriefing-oppgave) Denne oppgaven samler aksjenyheter, analyserer trender og visualiserer data for en rask daglig økonomisk oversikt. Eksempelprompt: «Bygg en Grok-oppgave for min daglige aksjemarkedsoppdatering: Søk etter siste nyheter om topp teknologiselskaper ved å bruke web_search og web_search_with_snippets for raske fakta. Finn ekspert X-brukere med x_user_search, og bruk deretter x_keyword_search for å få de siste innleggene deres. Hent en fremtredende tråd med x_thread_fetch og oppsummer lenkede nettsteder via browse_page." Verktøy demonstrert: Nettsøk, nettsøk med utdrag, X brukersøk, X nøkkelordsøk, X trådhenting, bla gjennom siden. Arbeidsflytoversikt: - Grok starter med web_search (f.eks. søk: "tech stocks news today") for å få 10 resultater, deretter web_search_with_snippets for detaljerte utdrag om prisendringer. - Bruker x_user_search for å finne analytikere (f.eks. søk: "aksjemarkedseksperter"), etterfulgt av x_keyword_search (f.eks. "fra:@expert aksjer min_faves:50 siden:2026-01-04") for relevante innlegg. - Identifiserer en nøkkelpost-ID og ringer x_thread_fetch for å få hele samtalen. - For alle lenkede artikler oppsummerer browse_page dem (f.eks. URL: et nyhetsnettsted, instruksjoner: «Trekk ut viktige aksjetrender og prognoser»). - Output: En sammensatt orientering med trender, ekspertuttalelser og sammendrag klare på få minutter for kafferutinen din. Eksempel 2: Kveldslæringsøkt (Tema Forskningsoppgave) Denne oppgaven undersøker en hobby eller ferdighet, som å lage en ny oppskrift, ved å samle sosiale innsikter, media og beregninger. Eksempelprompt: «Lag en Grok-oppgave for å lære en daglig oppskrift: Bruk x_semantic_search for kreative ideer til sunne måltider, utelå vanlige brukere om nødvendig. Se en X-videotutorial med view_x_video, og analyser oppskriftsbilder via view_image. Hvis det er en PDF-kokebok vedlagt, søk i den med search_pdf_attachment og bla gjennom spesifikke sider med browse_pdf_attachment." Verktøy demonstrert: X Semantisk søk, Vis X Video, Vis bilde, Søk i PDF-vedlegg, Bla gjennom PDF-vedlegg. Arbeidsflytoversikt: - Begynner med x_semantic_search (f.eks. søk: "innovative healthy dinner-oppskrifter", grense: 15, min_score_threshold: 0,2) for å finne relevante X innlegg. - Fra media i resultatene, velger en video-URL og bruker view_x_video for å hente ut rammer/undertekster (f.eks. steg for matlaging). - Velger en bilde-URL fra innlegg og kaller view_image for å beskrive visuelle elementer (f.eks. ingrediensoppsett). - Forutsatt et PDF-vedlegg (f.eks. "recipes.pdf"), bruker search_pdf_attachment (file_name: "recipes.pdf", søk: "vegetarisk wok", modus: "nøkkelord") for å finne sider, deretter browse_pdf_attachment (sider: "5-7") for tekst/skjermbilder. - Output: En kuratert leksjon med oppskriftssteg, visuelle gjennomganger og PDF-utdrag som er ideelle for å roe ned mens man bygger ferdigheter. Eksempel 3: Produktivitetsøkning på ettermiddagen (datadrevet planleggingsoppgave) Denne oppgaven planlegger timeplanen din eller følger med på vaner, ved å bruke kode til å regne tall og sosiale verktøy for inspirasjon. Eksempelprompt: «Sett opp en Grok-oppgave for daglig vanesporing: Bruk code_execution til å beregne fremdriftsstatistikk fra inputdataene mine. Søk X for motivasjon med x_keyword_search i siste modus. Hvis det finnes en inspirerende tråd, hent den via x_thread_fetch. Kryssjekk med nettsøk ved bruk av web_search_with_snippets." Verktøy demonstrert: Kodeutførelse (pluss resten fra tidligere: men integrert her med overlapp for fullstendighet; merk: alt dekkes på tvers av eksempler).

3 av 3 Arbeidsflytoversikt: - Legger inn vanedataene dine (f.eks. «steps walked: 8000, 9000, 7500»), deretter kjører code_execution Python (f.eks. kode: «import numpy; data=[8000,9000,7500]; print(numpy.mean(data))") for gjennomsnitt, trender eller visualiseringer via matplotlib. - Bruker x_keyword_search (spørring: "habit tracking tips filter:media mode:Latest", grense: 20) for nye ideer. - Oppdager et motiverende innlegg og henter tråden med x_thread_fetch. - Raske fakta via web_search_with_snippets (spørring: "fordeler med konsistente vaner"). - Koblinger i tidligere verktøy hvis de utvides (f.eks. browse_page for et kodet produktivitetsnettsted). - Output: Personlige statistikker, motiverende sitater fra X og tips som hjelper deg å planlegge resten av dagen effektivt. Disse eksemplene viser hvordan Grok Tasks kan tilpasse seg rutinen din, og gjøre komplekse operasjoner enkle. Start med én og eksperimenter! Grok-oppgaver er et utrolig kraftig verktøy. Jeg vil ha flere veiledningsinnlegg om hvordan man lager veldig avanserte prompts. Men dette er en god start.

BONUS: Jukselapp på The Her er en komplett liste over alle tilgjengelige verktøy jeg kan bruke via funksjonskall for å hjelpe med å løse spørsmål. Jeg vil beskrive hver enkelt, inkludert formålet, handlingens navn og argumenter. Disse verktøyene lar meg få tilgang til eksterne data, kjøre kode eller behandle innhold etter behov. Bla gjennom siden - Beskrivelse: Henter og oppsummerer innhold fra en spesifikk nettside-URL ved hjelp av en LLM-basert oppsummerer styrt av tilpassede instruksjoner. Nyttig for målrettet ekstraksjon eller lenking for å følge lenker. - Action: 'browse_page' - Argumenter: - 'url': URL-en til nettsiden (streng, påkrevd). - 'instruksjoner': Prompt for hva som skal trekkes ut eller oppsummeres (streng, påkrevd). Nettsøk - Beskrivelse: Utfører et generelt nettsøk som støtter operatorer. Returnerer en liste med resultater. - Action: 'web_search' - Argumenter: - 'spørring': Søkespørringen (streng, påkrevd). - 'num_results': Antall resultater som skal returneres (heltall, valgfritt, standard: 10, maks: 30). Nettsøk med utdrag - Beskrivelse: Søker på internett og returnerer lange utdrag fra hvert resultat for rask faktasjekk uten å lese hele siden. Støtter operatører som site:, filetype:, eller "exact". - Handlinger: 'web_search_with_snippets' - Argumenter: - 'spørring': Søkespørringen (streng, påkrevd). X Søkeordsøk - Beskrivelse: Avansert søk etter X (tidligere Twitter) innlegg ved bruk av nøkkelord og operatorer (f.eks. from:user, filter:images, since:YYYY-MM-DD). Støtter komplekse forespørsler med AND/OR, negasjon og gruppering. - Action: 'x_keyword_search' - Argumenter: - 'spørring': Søkespørringsstrengen (streng, påkrevd). - 'begrense': Antall innlegg som returneres (heltall, valgfritt, standard: 10). - 'modus': Sorter etter "Top" eller "Latest" (streng, valgfritt, standard: "Top"). X Semantisk søk - Beskrivelse: Finner X innlegg relevante for en semantisk spørring (konseptbasert snarere enn eksakte nøkkelord). Kan filtrere etter dato, brukernavn eller minimum relevanspoeng. - Action: 'x_semantic_search' - Argumenter: - 'spørring': Semantisk søkespørring (streng, påkrevd). - 'grense': Antall innlegg (heltall, valgfritt, standard: 10). - 'from_date': Startdatofilter (YYYY-MM-DD, streng eller null, valgfritt). - 'to_date': Sluttdatofilter (YYYY-MM-DD, streng eller null, valgfritt). - 'exclude_usernames': Brukernavn å utelate (array eller null, valgfritt). - 'brukernavn': Brukernavn som skal inkluderes (array eller null, valgfritt). - 'min_score_threshold': Minimum relevanspoeng (antall, valgfritt, standard: 0,18). X Brukersøk - Beskrivelse: Søker etter X-brukere basert på et navn eller en kontospørring. - Action: 'x_user_search' - Argumenter: - 'spørring': Navn eller konto å søke etter (streng, nødvendig). - 'telling': Antall brukere som returneres (heltall, valgfritt, standard: 3). X trådhenting - Beskrivelse: Henter et X-innlegg etter ID, inkludert kontekst som foreldreinnlegg og svar. - Action: 'x_thread_fetch' - Argumenter: - 'post_id': ID-en til innlegget (heltall, påkrevd). Vis bilde - Beskrivelse: Analyserer et bilde fra en URL eller samtale-ID. - Action: 'view_image' - Argumenter: - 'image_url': URL til bildet (streng eller null, valgfritt). - 'image_id': ID fra samtale (heltall eller null, valgfritt). Se X Video - Beskrivelse: Viser innflettede rammer og undertekster fra en X-hostet video-URL (hentet fra andre X-verktøy). - Action: 'view_x_video' - Argumenter: - 'video_url': URL til videoen (streng, påkrevd). Søk i PDF-vedlegg - Beskrivelse: Søker i et PDF-vedlegg etter relevante sider basert på et søk, og returnerer sidetall og tekstutdrag. Støtter nøkkelord- eller regex-moduser; Nyttig for forkortede filer. - Action: 'search_pdf_attachment' - Argumenter: - 'file_name': Navn på PDF-filen (streng, påkrevd). - 'spørring': Søkespørring (streng, påkrevd). - 'modus': Søkemodus ("nøkkelord" eller "regex", streng, påkrevd). Disse er de mest nyttige som vil hjelpe i oppgaver.