grok 的任务功能成为了我的每日路线，它可以配置一个定时任务，每天或每周返回任务结果。
我已经用这个功能有一个多月了，相比于一年前用扣子、N8N、flowith这样工作流搭建的任务检测，这里搜索的社交媒体数据更加准确，在移动端体验更佳。
毕竟是 musk 的产品，grok 对于 X 的数据整合，事实核查能力都要强很多。
我做了三个任务，搜索 substack、youtube 播客、X 昨天最热门推文和文章，总结并发送。
当然这个功能是免费使用的，使用方式见下图。
进入 grok 首页，点击头像——任务——创建任务。
创建每日或每周任务后，下载移动端 grok，每天定点可以在手机端收到 grok 的推送。
我4 个常用的任务：搜索 X博主、youtube 播客、substack 文章的几个任务，提示词分别是：
- 搜索 youtube 网站的 AI 相关的 播客，根据视频的点赞和评论热度，汇总 3 个热门播客，并对视频的内容做总结
- 搜索昨日 X 上的AI 相关的热点信息（大模型厂商、科技博主），按点赞和评论衡量热点，只搜索昨日的，包括新闻热点如各个新产品、新模型的发布，以及各大 AI 博主、创始人的实践观点分享。不要 web3 相关内容。中文回答
- 搜索 X 上本周最热门的 AI 帖子（根据其点赞和评论量），至少 20 条，由真人发布的带有个人观点或实践分享的文章或贴子，需要在原文中包含帖子的地址，而非新闻类内容
- 搜索 substack 网站的 AI 相关的文章，根据文章的点赞和评论热度，汇总 6 篇文章，并对文章作者进行介绍，对文章做简要总结
我的使用习惯是，根据检测到的信息总结，对于个人认为有价值的，点击原文再去精读，有收获就记录下来。
对于 X 的链接，在手机上可以快速跳转打开，帮我发现了不少没有见过的宝藏博主。
除了 GroK 之外，chatgpt 也早上线了类似的功能 pulse ，只是费用太高，我想其他模型应用可能也会跟进这一功能。
并且早晚会成为手机上的标配，设想一下每个人都有一个自己的机器人，每天为自己推送自己最关心的信息，这会打破被动接收信息的算法限制，让 AI 成为主动接收的桥梁。
知道这些功能，但想要用起来并非易事，除了了解应用的检索限制，还有清楚自己想要获取什么信息，在哪里获取，信息有何特点。
如果不清晰的话，不如就从个人的岗位职责入手，不同岗位有不同的应用场景，下面是我根据不同岗位职能写的应用场景和提示词，可以参考：
1. 运营/市场：
- 检测某产品关键词上周在 X 或小红书上的热度趋势、用户讨论高频词、热门UGC案例
提示词：“分析【产品A】在上周X趋势，输出核心话题、互动高点和用户原文链接”。
提示词：“小红书上‘【产品A】’近7天爆款笔记主题/用户痛点分类与点赞量分布”
- 监控竞品品牌/活动在社媒上的动态、用户反馈及危机公关信号。
提示词：“收集与【竞品B】相关的负面评论和解决建议，来源于 X、知乎”
- 汇总AI行业最新热门促销、裂变玩法或品牌联名案例。
提示词：“整理近一月X和小红书上AI产品裂变活动/联名活动精华案例”
2. 产品/研发：
- 跟踪AI产品售后反馈、功能吐槽或需求建议。
提示词：“爬取近期X/小红书上关于【功能X】的真实用户反馈，并统计主要诉求”
- 监测开源社区/开发论坛新特性、重要BUG讨论。
提示词：“一周内GitHub相关【产品/框架名】的高星issue/PR和主要讨论要点”
- 收集社区里“AI产品经理”实用新方法、结构化知识总结。
提示词：“总结X/小红书/知乎讨论区AI产品经理最新知识体系图谱及实践建议”
3. 内容/品牌/新媒体：
- 追踪并策划行业热点话题内容选题。
提示词：“自动归纳本周X与小红书上AI产品最热原创观点和金句，供内容策划使用”
- 快速获取主流媒体对某热点事件/产品的争议与用户态度。
提示词：“分析近期【事件/新品】在X的两极化评论样本（正向/负向各5条）”
4. 销售/商务/客服：
- 筛选潜在合作伙伴、核心KOC/KOL名单。
提示词：“找出近一周X或小红书上关于【赛道/产品】发文点赞量排行前十的用户及其联系方式”
- 总结目标客户群的痛点与主要提问。
提示词：“提取讨论【产品类别】时，小红书用户最常见的咨询/抱怨点及其标签”
5. HR/招聘：
- 跟踪AI及互联网领域招聘热词、候选人画像趋势。
提示词：“统计本月X/知乎上‘AI产品经理’岗位描述中的流行技能和期望要求”
要说缺点的话，Grok 对于国内社交媒体的搜索效果不是很好，不过也可以用扣子工作流替代达到同样效果。
这就是本次的分享了，最近忙于做新的产品，文章更新的频率低了很多，接下来回归正常的节奏，为你分享更多有用的 AI 技能。
本文由公众号“空格的键盘”授权AI产品之家转载，原文连接： https://mp.weixin.qq.com/s/gCMcH3QLu_nEjbmpu0S4Dw