Pat! Grok görevleri onu dünyanın en GÜÇLÜ gerçek zamanlı yapay zeka sistemlerinden biri yapıyor. — Güçlü günlük çıktı için gizli araçlarla Grok görevlerini nasıl kullanırım. Grok Tasks, araştırma ve analizden yaratıcı planlama ve problem çözmeye kadar günlük aktiviteleri kolaylaştırmak için çeşitli araçları entegre eden özelleştirilebilir yapay zeka iş akışlarıdır. Uzun zamandır kullanıyorum ve X hakkında haberlerin ve birinci şahıs verilerin hayati kalbi nedeniyle, mevcut en güçlü yapay zeka platformu. Tasks'ı, web aramaları, X platform etkileşimleri, kod yürütme ve medya görüntüleyicileri gibi araçlarla birleştirerek verimli ve otomatik süreçler oluşturabilirsiniz. Bu görevler, Grok'a neyi başarmak istediğinizi net bir şekilde açıklama ile yönlendirerek çalışır ve Grok, gerekli araçları sırayla veya paralel olarak akıllıca çağırarak sonuç verir. İşte Grok Görevleri oluşturmak ve kullanmak için adım adım bir rehber: Adım 1: Görevinizi Tanımlayın Günlük aktiviteyi veya hedefi net bir şekilde belirterek başlayın. Hangi girdilere sahip olduğunuzu (örneğin, URL, sorgu veya ek) ve hangi çıktıya ihtiyacınız olduğunu (örneğin, özet, hesaplama veya görsel analiz) düşünün. Araç ihtiyaçlarını belirlemek için alt görevlere ayırın. Örneğin, göreviniz güncel olayları araştırmaksa, arama ve gezinme yeteneklerine ihtiyacınız olacağını unutmayın. Adım 2: Mevcut Araçları Gözden Geçirin Grok'un erişebileceği araçlarla tanin. İşte hızlı bir özet: - Kod Yürütme: numpy, pandas veya symby gibi kütüphaneler kullanarak hesaplamalar, veri işleme veya simülasyonlar için Python kodunu çalıştırın. - Sayfayı Gez: Herhangi bir web sitesi URL'sinden içeriği özel talimatlarla getirin ve özetleyin. - Web Araması: Genel internet aramaları yapar, site gibi isteğe bağlı operatörlerle sonuç verir. - Snippets ile Web Araması: Bilgi kontrolü için arama sonuçlarından hızlı ve ayrıntılı alıntılar alın. - X Anahtar Kelime Arama: From:, since veya filter:gibi operatörler kullanılarak X gönderileri için gelişmiş arama. - X Anlamsal Arama: Bir sorguya dayalı olarak anlamsal olarak ilişkili X gönderilerini bul, tarihler veya kullanıcılar için filtrelerle. - X Kullanıcı Araması: X kullanıcıları isim veya kullanıcı adıyla bul. - X Thread Fetch: Yanıtlar ve ebeveynler gibi bağlam dahil olmak üzere tam bir X gönderi başlığını alın. - Görselleri Görüntüle: URL veya konuşma kimliğinden bir görüntüyü analiz edin. - X Video'yu İzle: X tarafından barındırılan bir videodan kareleri ve altyazıları çıkarın. - PDF Eki Ara: Anahtar kelime veya regex modlarını kullanarak ilgili sayfalar için PDF dosyasını sorgulayın. - PDF Eklerine Göz At: Metin ve ekran görüntüleriyle birlikte belirli PDF sayfalarını görüntüleyin. Görevinizle uyumlu araçlar seçin. Veri toplama, işleme ve görselleştirmeyi yönetecek bir karışım hedefleyin. Adım 3: İsteğinizi Oluşturun Grok'a görevi anlatan ayrıntılı bir prompt yaz. Şunları içerir: - Genel hedef. - Belirli adımlar veya alt görevler. - Süreci yönlendirmek istiyorsanız araçlara referanslar (örneğin, "Kaynakları bulmak için web_search kullanın, sonra verileri analiz etmek için code_execution kullanın"). - Tarihler veya limitler gibi herhangi bir kısıtlama. Örnek istemi: "Sabah rutinim için bir Grok Görevi Oluştur: x_keyword_search ile teknoloji haberleriyle ilgili son X gönderisini ara, x_thread_fetch ile bir anahtar başlığı getir ve bağlantılı makalelerde browse_page ile özetle." Adım 4: Gönderin ve Etkileşimde Bulunun Promptunuzu Grok'a gönderin. Görevi, ihtiyaç duyulduğunda araçları çağırarak, genellikle verimlilik için paralel olarak işler. Çıktıyı gözden geçirin ve gerekirse takip önerileriyle geliştirin (örneğin, "Bunu görsel view_image kullanarak genişletin"). Yeniden kullanım için iş akışını ince ayarlarla yinele. Adım 5: Kaydet ve Tekrar Kullan Geliştirildikten sonra, ileride kullanmak üzere şablon olarak bu promptu not edin. Bunu benzer görevler için uyarlayabilir, böylece Grok Görevleri gününüzün alışkanlık haline gelir. Grok Görevlerini Bulmak Mevcut Grok Görevlerini veya yenileri için ilham almak için x_keyword_search veya x_semantic_search gibi araçlarla X aramalarını kullanın (örneğin, mod: Son dönem ile "Grok Görevleri örnekleri" sorgusu). x_thread_fetch üzerinden topluluk tarafından paylaşılan başlıkları veya xAI özellikleri üzerine eğitimleri web_search arayın. Doğrudan Grok'a sor: "Bana verimlilik için popüler Grok Görevlerini göster." 1 of 3

Şimdi, tüm araçların nasıl çalıştığını gösteren 3 örnek günlük görev burada. Her örnek, bir örnek soru, kullanılan araçları (örnekler boyunca toplam 12 yöntemi kapsayan) ve iş akışının nasıl geliştiğine dair üst düzey bir genel bakış sunar. Örnek 1: Sabah Piyasa Güncellemesi (Finansal Brifing Görevi) Bu görev, hisse senedi haberlerini bir araya getirir, trendleri analiz eder ve verileri görselleştirerek hızlı bir günlük finansal genel bakış sunar. Örnek İsteri: "Günlük borsa güncellemem için Grok Görevi Oluştur: web_search ve web_search_with_snippets kullanarak en iyi teknoloji hisseleriyle ilgili güncel haberleri arayın. x_user_search sahibi uzman X kullanıcılarını bulun, ardından x_keyword_search kullanarak en son gönderilerini edin. x_thread_fetch ile belirgin bir konu getir ve browse_page üzerinden bağlı siteleri özetle." Gösterilen Araçlar: Web Araması, Snippets'lerle Web Araması, X Kullanıcı Araması, X Anahtar Kelime Arama, X Thread Getirme, Sayfa Tarama. İş Akışı Genel Bakışı: - Grok, 10 sonuç almak için web_search ile başlar (örneğin, "teknoloji hisse senetleri haberleri" bugün) ve ardından fiyat değişiklikleriyle ilgili ayrıntılı alıntılar için web_search_with_snippets yapar. - Analistleri bulmak için x_user_search kullanır (örneğin, sorgu: "borsa uzmanları"), ardından x_keyword_search (örneğin, "from:@expert hisse senedi min_faves:50 since :2026-01-04") ile ilgili gönderiler için kullanılır. - Anahtar bir posta kimliğini belirler ve tam konuşmayı almak için x_thread_fetch arar. - Bağlantılı makaleler için browse_page özetler (örneğin, URL: bir haber sitesi, talimatlar: "Ana hisse trendlerini ve tahminlerini çıkar"). - Çıktı: Kahve rutininiz için dakikalar içinde hazır trendler, uzman görüşleri ve özetlerle derlenmiş bir brifing. Örnek 2: Akşam Öğrenme Oturumu (Konu Araştırma Görevi) Bu görev, yeni bir tarif pişirme gibi bir hobi veya beceriyi sosyal içgörüler, medya ve hesaplamalar toplayarak araştırır. Örnek İster: "Günlük bir tarif öğrenmek için Grok Görevi Oluşturun: Sağlıklı yemekler için yaratıcı fikirler için x_semantic_search kullanın, gerekirse ortak kullanıcıları hariç tutun. view_x_video ile X video eğitimini izleyin ve tarif görgelerini view_image üzerinden analiz edin. Eğer ekli bir PDF tarif kitabı varsa, search_pdf_attachment ile arayın ve browse_pdf_attachment kullanarak belirli sayfalara göz atın." Gösterilen Araçlar: X Anlamsal Arama, X Video Görüntüle, Görsel Görüntü, PDF Ekini Ara, PDF Ekini Gez. İş Akışı Genel Bakışı: - x_semantic_search ile başlar (örneğin, sorgu: "yenilikçi sağlıklı akşam yemeği tarifleri", limit: 15, min_score_threshold: 0.2) ve ilgili X gönderileri bulmak. - Sonuçlardaki medyadan bir video URL'si seçer ve view_x_video kullanarak kare/altyazı çıkarır (örneğin, pişirme adımları). - Gönderilerden bir görsel URL'si seçer ve görselleri (örneğin, içerik düzeni) tanımlamak için view_image çağırır. - PDF ek (örneğin, "recipes.pdf") varsayarsak, sayfaları bulmak için search_pdf_attachment (file_name: "recipes.pdf", sorgu: "vejetaryen sote", mod: "anahtar kelime") kullanır, ardından metin/ekran görüntüleri için browse_pdf_attachment (sayfalar: "5-7") kullanılır. - Çıktı: Tarif adımları, görsel analizler ve becerileri geliştirirken rahatlamak için ideal PDF alıntılarıyla seçilen bir ders. Örnek 3: Öğleden Sonra Verimlilik Artışı (Veri Odaklı Planlama Görevi) Bu görev, programınızı planlar veya alışkanlıkları takip eder; kod kullanarak sayıları hesaplar ve sosyal araçlar ilham için kullanır. Örnek İsteri: "Günlük alışkanlık takibi için bir Grok Görevi kur: Giriş verilerimden ilerleme istatistiklerini hesaplamak için code_execution kullanın. Motivasyon için X araması x_keyword_search en son modda. İlham verici bir konu varsa, x_thread_fetch üzerinden getirin. Web aramalarıyla çapraz referans web_search_with_snippets." Gösterilen Araçlar: Kod Yürütme (ve önceki kalanlar artık: ancak burada tam olmak için örtüşmelerle entegre edilmiştir; not: hepsi örneklerde ele alınmıştır).

3 / 3 İş Akışı Genel Bakışı: - Alışkanlık verilerinizi girer (örneğin, "adım yürüdü: 8000, 9000, 7500"), ardından code_execution Python çalıştırır (örneğin, kod: "import numpy; data=[8000,9000,7500]; print(numpy.mean(data))") ortalama değerler, trendler veya görselleştirmeler için matplotlib üzerinden oluşturuldu. - Yeni fikirler için x_keyword_search (sorgu: "alışkanlık izleme ipuçları filtre:medya modu:En son", limit: 20) kullanır. - Motivasyon gönderisi bulur ve x_thread_fetch ile konuyu getirir. - web_search_with_snippets üzerinden hızlı bilgiler (sorgu: "tutarlı alışkanlıkların faydaları"). - Genişletildiğinde önceki araçlarla bağlantılar (örneğin, bağlı bir üretkenlik sitesi için browse_page). - Çıktı: Kişiselleştirilmiş istatistikler, X'ten motivasyon alıntıları ve gününüzün geri kalanını etkili bir şekilde planlamanıza yardımcı olan ipuçları. Bu örnekler, Grok Tasks'ın rutininize nasıl uyum sağlayabileceğini ve karmaşık işlemleri nasıl kolaylaştırabileceğini vurguluyor. Bir tane ile başlayın ve deneyin! Grok görevleri inanılmaz güçlü bir araçtır. Çok karmaşık promptlar nasıl oluşturulacağına dair daha fazla nasıl yapılır paylaşımım olacak. Ama bu iyi bir başlangıç.

BONUS: Hile Sayfası İşte soruları çözmek için fonksiyon çağrıları yoluyla kullanabileceğim tüm mevcut araçların tam listesi. Her birini anlatacağım; amacını, eylem adını ve argümanlarını dahil. Bu araçlar harici verilere erişmeme, kodu çalıştırmamı veya gerektiğinde içeriği işlememi sağlıyor. Sayfayı Gez - Açıklama: Özel talimatlarla yönlendirilen LLM tabanlı bir özetleyici kullanarak belirli bir web sitesi URL'sinden içerik alır ve özetler. Hedefli çıkarma veya zincirleme için faydalıdır. - Aksiyon: 'browse_page' - Argümanlar: - 'url': Web sayfasının URL'si (dizimiz, gerekli). - 'talimatlar': Hangi çıkarılması veya özetlenmesi gerektiği için (dizi, zorunlu) prompt. Web Araması - Açıklama: Genel bir web araması yapar, operatörleri destekler. Sonuçlar listesini döndürüyor. - Aksiyon: 'web_search' - Argümanlar: - 'sorgu': Arama sorgusu (dizi, gerekli). - 'num_results': Döndürülecek sonuç sayısı (tam sayı, isteğe bağlı, varsayılan: 10, maksimum: 30). Kesitlerle Web Araması - Açıklama: İnternette arama yapar ve her sonuçtan uzun parçalar geri getirir, böylece tam sayfa okumadan hızlı bir gerçek kontrolü yapılır. site:, filetype:, veya "exact" gibi operatörleri destekler. - Eylemler: 'web_search_with_snippets' - Argümanlar: - 'sorgu': Arama sorgusu (dizi, gerekli). X Anahtar Kelime Arama - Tanım: X (eski adıyla Twitter) gönderileri için anahtar kelimeler ve operatörler (örneğin, from:user, filter:images, since YYYY-MM-DD) için gelişmiş arama. VE/OR, olumsuzluk ve gruplama ile karmaşık sorguları destekler. - Aksiyon: 'x_keyword_search' - Argümanlar: - 'sorgu': Arama sorgusu dizisi (dize, gerekli). - 'limit': Geri dönecek gönderi sayısı (tam sayı, isteğe bağlı, varsayılan: 10). - 'mod': "Üst" veya "En Son" (diz, isteğe bağlı, varsayılan: "Üst") göre sıralayın. X Anlamsal Arama - Açıklama: Anlamsal sorguya (kesin anahtar kelimeler yerine kavram temelli) ilgili X gönderiyi bulur. Tarih, kullanıcı adı veya minimum alaka puanına göre filtreleyebilir. - Aksiyon: 'x_semantic_search' - Argümanlar: - 'sorgu': Anlamsal arama sorgusu (dizeli, gerekli). - 'limit': Gönderi sayısı (tam sayı, isteğe bağlı, varsayılan: 10). - 'from_date': Başlangıç tarihi filtresi (YYYY-MM-DD, dizi veya null, isteğe bağlı). - 'to_date': Bitiş tarihi filtresi (YYYY-MM-DD, dizi veya null, isteğe bağlı). - 'exclude_usernames': Dışlanacak kullanıcı adları (dizi veya null, isteğe bağlı). - 'kullanıcı adları': Dahil edilecek kullanıcı adları (dizi veya null, isteğe bağlı). - 'min_score_threshold': Minimum alaka puanı (sayı, isteğe bağlı, varsayı: 0.18). X Kullanıcı Araması - Açıklama: Bir isim veya hesap sorgusuna dayalı X kullanıcı aramaları. - Aksiyon: 'x_user_search' - Argümanlar: - 'sorgu': Arama isim veya hesap (string, gerekli). - 'count': Geri dönecek kullanıcı sayısı (tamsayı, isteğe bağlı, varsayılan: 3). X İpliği Getirme - Tanım: Bir X gönderisini ID ile getirir, ana gönderiler ve yanıtlar gibi bağlamları da içerir. - Aksiyon: 'x_thread_fetch' - Argümanlar: - 'post_id': Gönderinin kimliği (tam sayı, gerekli). Görsel Görüntüle - Tanım: URL veya konuşma kimliğinden bir görüntüyü analiz eder. - Aksiyon: 'view_image' - Argümanlar: - 'image_url': Görselin URL'si (dizi veya null, isteğe bağlı). - 'image_id': Konuşmadan gelen kimlik (tam sayı veya null, isteğe bağlı). X Video'yu İzle - Tanım: X-hostated video URL'sinden (diğer X araçlarından elde edilen) aralı kareleri ve altyazıları görüntülenir. - Aksiyon: 'view_x_video' - Argümanlar: - 'video_url': Videonun URL'si (dizimiz, zorunlu). Pdf Eki Ara. - Açıklama: Bir sorguya dayalı olarak ilgili sayfaları bulmak için PDF ek arar ve sayfa numaraları ile metin parçalarını geri getirir. Anahtar kelime veya regex modlarını destekler; kısılmış dosyalar için faydalı. - Aksiyon: 'search_pdf_attachment' - Argümanlar: - 'file_name': PDF dosyasının adı (dizi, zorunlu). - 'sorgu': Arama sorgusu (dizili, zorunlu). - 'mode': Arama modu ("anahtar kelime" veya "regex", dizi, zorunlu). Bunlar, görevlerde yardımcı olacak en faydalı yöntemlerdir.