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用 Grok Bot 做跨境电商的实战分享 - 从 0 到 1 搭建起一整个亚马逊团队
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先说一下做了什么：
我们在尝试「把过去放在 Claude 或者 Codex 跑的 Skill 全部切到了 Grok Bot 了，原本的 Skill 都开始真实变成一个的 AI 员工」
目前在 Grok Bot 上我们的亚马逊 AI 团队是这样的， 1 个船长 12 个业务岗位，我只跟船长说话。
前台巡检、Alexa 体验、竞品跟进这些得「登录买家账号去看」的活，MCP 和后台接口拿不到，本地电脑又不能一直开着，这是我切过来的主要原因。
给大家继续分享一下我们最近的 AI 跨境电商落地上的一些新的尝试！！！
「把过去放在 Claude 或者 Codex 跑的 Skill 全部切到了 Grok Bot 了，原本的 Skill 都开始真实变成一个的 AI 员工」
目前在 Grok Bot 上我们的亚马逊 AI 团队是这样的， 1 个船长 12 个业务岗位。
找机会、看评论、分析数据、出文案和视觉方案，广告、利润、补货也各有岗位负责。12 个岗位里有一个是助理，专门做每天的前台巡检和竞品跟进。我只跟船长说话，它负责派活、收结果，需要拍板的再交给我。
这篇就讲，怎么从 0 到 1 把这支团队搭起来。
▲ 出海船长汇总派单
01｜先说 Grok Bot 是什么
用简单直白的话讲：
它就像一台已经帮你配好 Mac mini、网络在美国、不用复杂配置就能调顶尖模型，还支持随意创建机器人的「大龙虾」。
它自带的云电脑一直开着，你自己的电脑合上了，它照样在干活；手机和电脑看到的是同一台云电脑，登录状态也是同一套。交任务，聊天就行。
02｜先解决订阅的问题
比起 Claude 和 Codex，Grok Bot的话我推荐直接在网页上订阅，一般国内信用卡或支付宝就能付，没想象中复杂。
原本是推荐大家通过订阅 Cursor 再去调用 Grok Bot，但是刚准备发稿就发现 Grok 的订阅机制发生了比较大的变化，这里就先不额外展开了。只是先提醒一下，过去已经在先订阅 Cursor 的朋友先不要随便升级，因为原本老的订阅方式还是可以通过错Grok Bot 调用云端 Cursor 再指定去使用 Opus。新朋友就没有什么关系啦，先从最便宜的套餐试用起来。
这里就先不额外展开了，后续的这一篇我们先跟大家讲基础的，从零到一整个框架怎么去搭建；包括关于 Grok Bot 更进阶的用法，后面也会整理出来。
再同时把电脑和手机上把 Grok 客户端装好，就可以开始。
03｜为什么抛弃了Codex？非得配一台云电脑
跨境电商天生有些事，必须有一台电脑才能做。很多数据服务商本身也没那么及时和那么得全，即使我愿意了付费去接入这些 MCP 接口，也还是搞不定我的业务需求。
「最重要的是，没有哪个是比登录买家账号后，更加实际得从买家的视角浏览来的更加真实」
MCP 可以理解成让 AI 直接向平台、工具取数据的接口。买家实际看到的页面、前台购物助手怎么回答，还是得打开电脑去看、去问。
Codex 这类跑在本地电脑上的 AI，想持续处理事情，笔记本就得一直开着。
ChatGPT 里的 Dots（跟 Codex 是同一家的产品）只能创建一个 Agent，也就是一个干活的 AI；但是实际上跨境电商实际的工作场景中的需求更多是复杂、多线程并行的，再加上移动端体验现在 Grok Bot 也比 Dots 好很多。
所以比起Muse和Dots，在实际工作场景中我更推荐 Grok Bot。
Muse 的问题跟 Dots 类似，也不额外展开了，况且 Muse 还被亚马逊封杀了。
04｜先只建一个机器人，交它这三件事
我优先推荐大家试三类活：适合放在云电脑上长期跑的，人在外面也想用手机看结果的，以及 MCP 做不到的。
落到亚马逊，先试下面三件事。这三件都得在前台页面里实际去看、去问。
1. Listing 的日常巡检
可以让它每天去前台看一眼自己的 Listing：主图和价格对不对，变体挂没挂上，核心词搜不搜得到，有没有被跟卖。
我建议先说清楚检查哪些商品、哪些关键词、记录什么。有异常再提醒你，带上跟上次的差别和页面证据。
2. 前台调用 Alexa 的真实体验
我在云电脑上直接登录了买家账号，之后交给一个专门盯前台的机器人，它自己去操作。我只交代了一句：
「从消费者的角度，尽可能多地把 Alexa for Shopping 体验一遍，最后给我一份 html 报告。」
Alexa for Shopping 就是原来的 Rufus，亚马逊前台的购物问答助手。
大概 8 分钟，报告就回来了。它以买家身份试了 8 类用法，比如描述场景找货、按人群和预算挑礼物、勾两个商品做参数对比、在商品页上直接提问、查近 30 天的历史价格。
它怎么推荐、怎么回答，后台接口和 MCP 都拿不到。只有登录买家账号，在前台一句句去问，才知道。
3. 每天定时盯竞争对手
可以挑几个核心竞品，让它每天固定时间打开对方页面，把价格、Coupon、有没有秒杀标记记进一张表。记录一天天攒下来，跟昨天比，有变化才报。不用等你想起来再问一次。
边界也一起讲：我不让 Grok 登录店铺后台，不让它直接操作刊登。要动后台的，只出待批清单，人看过再决定。
也尽量别让它高频地「当人」。我的定时任务基本一天一次，没事不报。真需要高频取数，我更推荐尽可能用合规、付费的 API 或 MCP 接口。
05｜从一个机器人，到一支团队
大家在初期可以先按「单个/相似任务＝一个机器人」跑通，用顺了再搭完整的组织架构。
我们现在这套，起点是本地 Claude 工作区原本的 9 个角色，角色和对应的工作流程已经按职责分好了。搬到 Grok 后，大部分角色改个名就落成了 Bot，比如产品洞察员变成「上架后做 VOC 的老大」，负责分析用户反馈。
真正花心思的是拆。
一开始，财务分析归在数据分析这个大板块里，广告分析散在数据分析和流量策略里。我觉得这两块非常重要，10 月 10 日就单独拆了出来，各交给一个机器人负责。
广告是每周甚至每天都在做的动作，能沉淀经验。广告效率、搜索词、出价和预算建议，归「合理烧钱的广告投手」。
利润是我最看重的板块。财务要干净，要严格做利润分析，来指导所有运营动作，所以单独设了「盯财务的眼睛」。
后来我又把原来的海盗改成「跨境狠人们的助理」，找机会的活交给新建的「上架前找机会的海盗」。助理盯每天的前台巡检、自家 Listing 的例行检查、竞品的每日跟进，海盗专心往外找机会。
这些巡检的活重要，但基础、高频、按 SOP 走，交给通用助理就行。它发现异常、留好证据，分析交给数据、广告、流量这些专门岗位。
1. 名字是给人看的，边界要单独限制
虽然说我们上面这个框架看起来非常像某个公司真实的架构，但是实际大家留意的话，会发现更多还是按功能，这也是我更推荐的做法。
过去一个运营可能干着非常多的活，我这里还是按功能去划分。巡检、找机会、做判断、抓复盘，各自负责到哪一步，先分清楚
给机器人起拟人化的名字和职位，是方便我们自己认、方便派活。「搞供应链的大师」「有品味的设计偏执狂」，看名字就知道该找谁。但名字定了，能力边界也要单独写。
我们每个岗位的说明，都先写清：定位、负责什么、不做什么、交付什么给谁、什么时候停下来问人、向谁汇报。
比如广告投手，绝不写广告后台：不改出价、不改预算、不加否词、不建广告活动。所有动作只进待批清单，每条附依据和预计影响。
文案高手只出草稿，不上线任何正式内容，也不写没有证据支撑的卖点。
一个岗位可以用好几个 Skill，同一个 Skill 也可以借给不同岗位用，没必要一个 Skill 建一个机器人。
Skill 就是给 AI 用的工作流程，可以理解成已经跑通的 SOP。
更建议大家先在 Claude 或者 Codex 里把 Skill 写好、实际打磨过，再交给里面的 AI 员工用。
相当于你把 SOP 梳理好之后给新员工，入职就可以直接调用。
2. 1 N的组织架构，我只跟船长说话
基础框架分好以后，我推荐用「1 N」：一个统筹机器人，调度多个职责边界明确的机器人。
在我们这儿，我只跟出海船长说话。其他岗位都只向它汇报；凡是要问我、交给我的，一律由船长转达。船长接需求、拆任务、派活、收结果，不达标的退回，需要拍板的交给我。
几条交接链也写进它的说明里：
日常巡检：助理发现异常、留证据，交船长，再分给数据、广告或流量岗位分析。
选品：海盗交机会报告，财务做单品利润测算，船长收成建议书，我决定是否立项。
上新：文案交 Listing 草稿，设计交视觉方案和候选图，守门员审核，船长做上架终检，我批准后自己上线。
周复盘：各岗位交产出和成败经验，复盘机器人写周报、更新经验库，船长据此排下周计划。
Grok 自身的机制适合群聊，但我尽量不用群聊，Token 消耗太大。日常派活就按 1 N 走。
还有，所有 Grok Bot 用的是同一台云电脑，不是一个机器人配一台。
Skill 复制一次就能共用，每个岗位该做什么，靠各自的说明限制清楚。
大家如果照着搭的话，我建议先写岗位说明，再把已经跑通的 Skill 按岗位分进去，从一条最常用的交接链开始跑。每周复盘，看哪里分工打架、哪个岗位空转、哪条边界没写清，再由船长提出改法，我拍板后再改。
06｜已经在用 Codex 的，搬过来其实不难
之前 Codex 讲得特别多，大家可能已经在用 Codex 搭自己的工作流 Skill。不过可以顺便说下，即使已经在深度用 Codex的朋友，切过来也负担不大。过去在 Codex、Claude、Cursor 里跑通的 Skill，直接复制到云电脑就行，所有机器人共用。
这也是我之前为什么反复提需要把自己的工作梳理成 SKill，因为等你真的切换的时候，你才会发现：有了 SKill 的话是可以实现无缝切换的。
Grok 也能控制你的本地电脑。在设置的「电脑」页，打开「在这台电脑上执行」。我选的是「始终允许」，比较激进，大家自己看要不要调保守。
▲ Grok 控制本地电脑
我的习惯是，接管本地电脑前先跟它讲好要复制哪些东西过来，这一步我还没踩过坑。
手上已经有打磨好的 Skill，我更建议换过来，体验上确实更爽。
07｜最后
每个岗位负责什么、不做什么、交给谁、什么时候停下来问人，我也都整理出来啦，单独放的话确实篇幅有点太长了。
完整的岗位职责和能力边界我放在这个公开文档里，可以直接拿去参考：https://my.feishu.cn/docx/IgGc ... DFnQ7
大家搭的过程中有什么问题，也欢迎在评论区一起交流。
谢谢你看我的文章，我们，下次再见
我们在尝试「把过去放在 Claude 或者 Codex 跑的 Skill 全部切到了 Grok Bot 了，原本的 Skill 都开始真实变成一个的 AI 员工」
目前在 Grok Bot 上我们的亚马逊 AI 团队是这样的， 1 个船长 12 个业务岗位，我只跟船长说话。
前台巡检、Alexa 体验、竞品跟进这些得「登录买家账号去看」的活，MCP 和后台接口拿不到，本地电脑又不能一直开着，这是我切过来的主要原因。
给大家继续分享一下我们最近的 AI 跨境电商落地上的一些新的尝试！！！
「把过去放在 Claude 或者 Codex 跑的 Skill 全部切到了 Grok Bot 了，原本的 Skill 都开始真实变成一个的 AI 员工」
目前在 Grok Bot 上我们的亚马逊 AI 团队是这样的， 1 个船长 12 个业务岗位。
找机会、看评论、分析数据、出文案和视觉方案，广告、利润、补货也各有岗位负责。12 个岗位里有一个是助理，专门做每天的前台巡检和竞品跟进。我只跟船长说话，它负责派活、收结果，需要拍板的再交给我。
这篇就讲，怎么从 0 到 1 把这支团队搭起来。
▲ 出海船长汇总派单
01｜先说 Grok Bot 是什么
用简单直白的话讲：
它就像一台已经帮你配好 Mac mini、网络在美国、不用复杂配置就能调顶尖模型，还支持随意创建机器人的「大龙虾」。
它自带的云电脑一直开着，你自己的电脑合上了，它照样在干活；手机和电脑看到的是同一台云电脑，登录状态也是同一套。交任务，聊天就行。
02｜先解决订阅的问题
比起 Claude 和 Codex，Grok Bot的话我推荐直接在网页上订阅，一般国内信用卡或支付宝就能付，没想象中复杂。
原本是推荐大家通过订阅 Cursor 再去调用 Grok Bot，但是刚准备发稿就发现 Grok 的订阅机制发生了比较大的变化，这里就先不额外展开了。只是先提醒一下，过去已经在先订阅 Cursor 的朋友先不要随便升级，因为原本老的订阅方式还是可以通过错Grok Bot 调用云端 Cursor 再指定去使用 Opus。新朋友就没有什么关系啦，先从最便宜的套餐试用起来。
这里就先不额外展开了，后续的这一篇我们先跟大家讲基础的，从零到一整个框架怎么去搭建；包括关于 Grok Bot 更进阶的用法，后面也会整理出来。
再同时把电脑和手机上把 Grok 客户端装好，就可以开始。
03｜为什么抛弃了Codex？非得配一台云电脑
跨境电商天生有些事，必须有一台电脑才能做。很多数据服务商本身也没那么及时和那么得全，即使我愿意了付费去接入这些 MCP 接口，也还是搞不定我的业务需求。
「最重要的是，没有哪个是比登录买家账号后，更加实际得从买家的视角浏览来的更加真实」
MCP 可以理解成让 AI 直接向平台、工具取数据的接口。买家实际看到的页面、前台购物助手怎么回答，还是得打开电脑去看、去问。
Codex 这类跑在本地电脑上的 AI，想持续处理事情，笔记本就得一直开着。
ChatGPT 里的 Dots（跟 Codex 是同一家的产品）只能创建一个 Agent，也就是一个干活的 AI；但是实际上跨境电商实际的工作场景中的需求更多是复杂、多线程并行的，再加上移动端体验现在 Grok Bot 也比 Dots 好很多。
所以比起Muse和Dots，在实际工作场景中我更推荐 Grok Bot。
Muse 的问题跟 Dots 类似，也不额外展开了，况且 Muse 还被亚马逊封杀了。
04｜先只建一个机器人，交它这三件事
我优先推荐大家试三类活：适合放在云电脑上长期跑的，人在外面也想用手机看结果的，以及 MCP 做不到的。
落到亚马逊，先试下面三件事。这三件都得在前台页面里实际去看、去问。
1. Listing 的日常巡检
可以让它每天去前台看一眼自己的 Listing：主图和价格对不对，变体挂没挂上，核心词搜不搜得到，有没有被跟卖。
我建议先说清楚检查哪些商品、哪些关键词、记录什么。有异常再提醒你，带上跟上次的差别和页面证据。
2. 前台调用 Alexa 的真实体验
我在云电脑上直接登录了买家账号，之后交给一个专门盯前台的机器人，它自己去操作。我只交代了一句：
「从消费者的角度，尽可能多地把 Alexa for Shopping 体验一遍，最后给我一份 html 报告。」
Alexa for Shopping 就是原来的 Rufus，亚马逊前台的购物问答助手。
大概 8 分钟，报告就回来了。它以买家身份试了 8 类用法，比如描述场景找货、按人群和预算挑礼物、勾两个商品做参数对比、在商品页上直接提问、查近 30 天的历史价格。
它怎么推荐、怎么回答，后台接口和 MCP 都拿不到。只有登录买家账号，在前台一句句去问，才知道。
3. 每天定时盯竞争对手
可以挑几个核心竞品，让它每天固定时间打开对方页面，把价格、Coupon、有没有秒杀标记记进一张表。记录一天天攒下来，跟昨天比，有变化才报。不用等你想起来再问一次。
边界也一起讲：我不让 Grok 登录店铺后台，不让它直接操作刊登。要动后台的，只出待批清单，人看过再决定。
也尽量别让它高频地「当人」。我的定时任务基本一天一次，没事不报。真需要高频取数，我更推荐尽可能用合规、付费的 API 或 MCP 接口。
05｜从一个机器人，到一支团队
大家在初期可以先按「单个/相似任务＝一个机器人」跑通，用顺了再搭完整的组织架构。
我们现在这套，起点是本地 Claude 工作区原本的 9 个角色，角色和对应的工作流程已经按职责分好了。搬到 Grok 后，大部分角色改个名就落成了 Bot，比如产品洞察员变成「上架后做 VOC 的老大」，负责分析用户反馈。
真正花心思的是拆。
一开始，财务分析归在数据分析这个大板块里，广告分析散在数据分析和流量策略里。我觉得这两块非常重要，10 月 10 日就单独拆了出来，各交给一个机器人负责。
广告是每周甚至每天都在做的动作，能沉淀经验。广告效率、搜索词、出价和预算建议，归「合理烧钱的广告投手」。
利润是我最看重的板块。财务要干净，要严格做利润分析，来指导所有运营动作，所以单独设了「盯财务的眼睛」。
后来我又把原来的海盗改成「跨境狠人们的助理」，找机会的活交给新建的「上架前找机会的海盗」。助理盯每天的前台巡检、自家 Listing 的例行检查、竞品的每日跟进，海盗专心往外找机会。
这些巡检的活重要，但基础、高频、按 SOP 走，交给通用助理就行。它发现异常、留好证据，分析交给数据、广告、流量这些专门岗位。
1. 名字是给人看的，边界要单独限制
虽然说我们上面这个框架看起来非常像某个公司真实的架构，但是实际大家留意的话，会发现更多还是按功能，这也是我更推荐的做法。
过去一个运营可能干着非常多的活，我这里还是按功能去划分。巡检、找机会、做判断、抓复盘，各自负责到哪一步，先分清楚
给机器人起拟人化的名字和职位，是方便我们自己认、方便派活。「搞供应链的大师」「有品味的设计偏执狂」，看名字就知道该找谁。但名字定了，能力边界也要单独写。
我们每个岗位的说明，都先写清：定位、负责什么、不做什么、交付什么给谁、什么时候停下来问人、向谁汇报。
比如广告投手，绝不写广告后台：不改出价、不改预算、不加否词、不建广告活动。所有动作只进待批清单，每条附依据和预计影响。
文案高手只出草稿，不上线任何正式内容，也不写没有证据支撑的卖点。
一个岗位可以用好几个 Skill，同一个 Skill 也可以借给不同岗位用，没必要一个 Skill 建一个机器人。
Skill 就是给 AI 用的工作流程，可以理解成已经跑通的 SOP。
更建议大家先在 Claude 或者 Codex 里把 Skill 写好、实际打磨过，再交给里面的 AI 员工用。
相当于你把 SOP 梳理好之后给新员工，入职就可以直接调用。
2. 1 N的组织架构，我只跟船长说话
基础框架分好以后，我推荐用「1 N」：一个统筹机器人，调度多个职责边界明确的机器人。
在我们这儿，我只跟出海船长说话。其他岗位都只向它汇报；凡是要问我、交给我的，一律由船长转达。船长接需求、拆任务、派活、收结果，不达标的退回，需要拍板的交给我。
几条交接链也写进它的说明里：
日常巡检：助理发现异常、留证据，交船长，再分给数据、广告或流量岗位分析。
选品：海盗交机会报告，财务做单品利润测算，船长收成建议书，我决定是否立项。
上新：文案交 Listing 草稿，设计交视觉方案和候选图，守门员审核，船长做上架终检，我批准后自己上线。
周复盘：各岗位交产出和成败经验，复盘机器人写周报、更新经验库，船长据此排下周计划。
Grok 自身的机制适合群聊，但我尽量不用群聊，Token 消耗太大。日常派活就按 1 N 走。
还有，所有 Grok Bot 用的是同一台云电脑，不是一个机器人配一台。
Skill 复制一次就能共用，每个岗位该做什么，靠各自的说明限制清楚。
大家如果照着搭的话，我建议先写岗位说明，再把已经跑通的 Skill 按岗位分进去，从一条最常用的交接链开始跑。每周复盘，看哪里分工打架、哪个岗位空转、哪条边界没写清，再由船长提出改法，我拍板后再改。
06｜已经在用 Codex 的，搬过来其实不难
之前 Codex 讲得特别多，大家可能已经在用 Codex 搭自己的工作流 Skill。不过可以顺便说下，即使已经在深度用 Codex的朋友，切过来也负担不大。过去在 Codex、Claude、Cursor 里跑通的 Skill，直接复制到云电脑就行，所有机器人共用。
这也是我之前为什么反复提需要把自己的工作梳理成 SKill，因为等你真的切换的时候，你才会发现：有了 SKill 的话是可以实现无缝切换的。
Grok 也能控制你的本地电脑。在设置的「电脑」页，打开「在这台电脑上执行」。我选的是「始终允许」，比较激进，大家自己看要不要调保守。
▲ Grok 控制本地电脑
我的习惯是，接管本地电脑前先跟它讲好要复制哪些东西过来，这一步我还没踩过坑。
手上已经有打磨好的 Skill，我更建议换过来，体验上确实更爽。
07｜最后
每个岗位负责什么、不做什么、交给谁、什么时候停下来问人，我也都整理出来啦，单独放的话确实篇幅有点太长了。
完整的岗位职责和能力边界我放在这个公开文档里，可以直接拿去参考：https://my.feishu.cn/docx/IgGc ... DFnQ7
大家搭的过程中有什么问题，也欢迎在评论区一起交流。
谢谢你看我的文章，我们，下次再见
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