SpaceXAIが公式に紹介したGrok Botの8つのテンプレート：仕事の進め方を再利用できるアシスタントに

テンプレートが複製するのは、一連の作業の進め方

まずは、ライティングアシスタントを使ってテンプレートを理解しましょう。あなたが慣れ親しんだライティング原則に従って文章を修正し、あなたの好みを覚え、Notion から原稿を取得して、下書きを Typefully に置くことを望むとします。「文章を磨いて」と伝えるだけでは、受け取った人はこうした要件や接続を自分で補わなければなりません。

テンプレートは、関連する指示、スキル、メモリ、公式プラグインを組み合わせます。スキルは具体的な行動を定義し、メモリは再利用可能な背景や習慣を保持し、プラグインはアシスタントが会話の外にあるツールにアクセスできるようにします。受け取った人は自分の環境でこれらの設定を使用して、自分のデータを処理します。

Palmer 氏はチュートリアルの中で、テンプレートはアシスタントを再構築するための設計図であると強調しています。システムはワークフローに関連するコンテンツを選択し、個人情報や内部情報はデフォルトで除外します。受け取った人が得るバージョンは、元のアシスタントとは異なる場合があり、追加の設定が必要になることもあります。カスタムコード、スクリプト、自前の MCP サービスは自動的にはパッケージ化されず、必要なプラグインも受け取った人の環境でインストールする必要があります。MCP は、AI が外部ツールを呼び出すための接続方法とシンプルに捉えることができます。

この違いが、これから紹介する8つの事例をどのように見るべきかを決定づけます。作者が仕事を整理する方法は再利用できますが、自分のアカウント、ツール、設定は自分で接続する必要があるということです。

開発：タスクの準備とコード実行をつなぐ

Palmer 氏の二つの開発アシスタントは互いに連携します。Loops はエンジニアリングタスクの準備と整理を担当し、Tech demos は新しい技術を確認可能なデモに変換します。

Loops：まずタスクを明確に伝える

Loops は Palmer 氏のソフトウェアエンジニアリングアシスタントです。彼はまず Loops と議論し、その後 Loops が Cursor Agent と通信します。Cursor Agent は実際にコーディングタスクを実行するアシスタントです。Palmer 氏は Loops をエンジニアリングの「アウターループ」アシスタントと呼んでいます。

ここでのインナーループとアウターループには具体的な役割分担があります。コードのインナーループは、記述、ビルド、テストを中心とします。アウターループには、リサーチ、計画、解決策の検討、デプロイ、レビューも含まれます。元の図はこれらを分けて示しており、コードを書くことがエンジニアリングプロセス全体の一部に過ぎないことを思い出させてくれます。

例えば、ウェブサイトを修正する場合、Palmer 氏は Loops に同僚の過去の貢献を読ませて、既存の進め方を理解させます。また、競合製品のドキュメントを調査させて、同様の問題がどのように扱われているか、そして今回の修正をどのように検証すべきかを考えさせます。Loops はこれらの背景をタスクプロンプトにまとめ、クラウド上のコーディングアシスタントを起動します。その後、Palmer 氏は Cursor に移動して作業を続けます。

彼はまた、自分が繰り返し使うプロンプトの方法をアシスタント内に保存しています。似たようなタスクでは、背景の整理、タスクの形成、反復的な開発というアプローチを踏襲できるため、次回は白紙の会話から準備をやり直す必要がありません。

Tech demos：コレクションを体験可能な作品に変える

Tech demos は毎朝 Palmer 氏の X のブックマークを確認し、新しいツールを選んで、タスクプロンプトの下書きを送信します。プロンプトには、彼が Loops で整理した進め方が反映されています。そのうえで、開発作業をコーディングアシスタントに任せます。

Palmer 氏は結果に対して明確な要件を持っています。スクリーンショットとビデオを提供することです。デモは Cloudflare にデプロイでき、ユーザーは Grok Bot ですぐに確認するか、ブラウザを開いて実際に操作するか、Cursor に移動してコードの修正を続けることができます。

次の回転する地球儀のデモは、実際の作品の目に見える結果です。ビデオとスクリーンショットは、コードを書く Cursor Agent の環境から取得されます。Grok Bot はそのアシスタントと通信し、そのコンピューターを使用して、結果を持ち帰ることができます。

これにより、ブックマークの「後で見る」には明確な処理経路が生まれます。ツールの選択、タスクの形成、デモの作成、効果の確認、反復的な開発です。Palmer 氏はこれらのデモを公開することは通常ないと述べていますが、実際に見て試すことで、どのようなライブラリが利用可能かをより深く理解し、プロジェクトでそれらを採用したり推奨したりすることが容易になります。

情報整理：既存の資料を次の決定に直接役立てる

開発アシスタントは資料を作品に変えます。一方、次の二つのアシスタントは、散在する情報を直接使用できる参照情報に整理し、「確かに情報は持っているのに、いざという時に見つけられない」という状況を減らします。

Personal CRM：都市を訪れる前に、地元の友人を見つける

Personal CRM は個人の連絡先管理アシスタントです。Palmer 氏が X で相互フォローしている人々を整理し、Notion に書き込み、国、州、都市ごとに整理します。旅行の前に、目的地の友人を絞り込み、コーヒーや散歩のために連絡する相手を決めることができます。

付属のデモは、このプロセスをより明確に説明しています。アシスタントは公開プロフィールから場所を読み取り、API の利用やページの閲覧を通じて情報を取得し、Notion データベースを作成します。テーブルには、プロフィール、場所、位置情報の確信度などのフィールドが保持されます。場所は元々曖昧な場合があるため、整理されたレコードにもその不確実性を保持する必要があります。

この種の作業の難しさは、人と情報をマッチングし、継続的にメンテナンスすることです。Palmer 氏はこの二つの部分をアシスタントに任せ、自分は整理された結果を使用します。以下のビデオは連絡先デモから始まります。そこでは、携帯電話からタスクを起動し、Notion で都市ごとにフィルタリングするプロセスを見ることができます。

X algorithm：投稿スケジュールの参照情報を提供

X algorithm アシスタントは X アルゴリズムリポジトリ とネイティブな X 接続を組み合わせ、Palmer 氏がいつ投稿するか、どのような形式を採用するか、どのように他のユーザーと交流するかを判断するのを支援します。これは、コンテンツスケジュールで繰り返し発生する小さな決定を引き受けます。

Palmer 氏は、何を優先すべきかも明確にしています。良いコンテンツは細かい最適化よりも重要です。彼はこのアシスタントが最も役立つのは、コンテンツの整理方法に迷った時だと考えています。迷いを減らすことはできますが、コンテンツの質という問題を省くことはできません。

コンテンツ制作：品質要件を反復的な工程に組み込む

仕事が原稿やアイコンなどのコンテンツを生み出し始めると、テンプレートは結果に期待する基準を保存することもできます。

Writing Bot：自分で書くことを大切にし、整理と推敲を任せる

Palmer 氏の Writing Bot は、彼が好むライティングの書籍に基づいています。『Style: Lessons in Clarity and Grace』や『On Writing Well』などです。彼は通常、まず自分で書き、その後アシスタントに文法の修正や、書きにくい文の推敲を任せます。Typefully と Notion の接続により、アシスタントは既存の下書きを直接処理できます。

この 8 つのテンプレート紹介の準備作業でもこれが使われました。Writing Bot はまず彼の他のアシスタントから要約を取得し、その後下書きを Typefully に置き、彼が書き始められるようにしました。文を処理するだけでなく、さまざまなアシスタントに散在する情報を執筆のたたき台にまとめることもできます。

この流れでは、人が自分の言葉で書いて編集することを大切にしながら、資料の収集と文章の推敲をアシスタントに任せます。テンプレートで複製する価値があるのは、繰り返し採用されるライティング基準とツールの接続です。

Image Generation：アセットグループ全体で同じスタイルを維持する

画像アシスタントは、アイコンセットやキャラクターの視覚的な一貫性という問題を解決します。まずスキルを使って Grok Imagine に標準化されたプロンプトを送信し、次に fal の背景除去モデルを呼び出します。その後、Palmer 氏は統一されたカラーパレットを適用します。

この三つのステップにはそれぞれ役割があります。プロンプトの標準化は生成の方向性を制約し、背景を除去すれば後の工程で使いやすくなり、統一されたカラーパレットは同じプロジェクト内の複数のアセットを調和させます。この一連のプロセスをアシスタントに保存しておけば、次の素材グループの制作時にも同じ流れを踏襲できます。

日常のアクション：問い合わせやリマインダーから、実際の電話まで

さらに二つのテンプレートがあり、仕事をスマートフォン上の日常的なタスクにまで拡張します。これらはまた、入力、アクション、結果が明確である限り、タスクの範囲が非常に狭くても再利用価値があることを示しています。

Skippy：駐車規制をタイムリーなリマインダーに変える

Skippy はサンフランシスコの公開データを使用し、駐車場所に基づいて関連する規制を照会します。Palmer 氏はよく使う場所を保存し、平日の朝、規制時間が始まる前にリマインダーを受け取ることができます。スクリーンショットでは、アシスタントが特定の交差点に基づいて、通りの両側の清掃スケジュールを区別しています。

これは、データベースやウェブサイトを繰り返し調べる作業を引き受けます。場所、照会、リマインダーが接続されると、この小さなタスクはスマートフォンのアシスタントを通じて処理できます。Palmer 氏は駐車アプリとの統合や、駐車料金の代理支払いをさらに進めたいと考えていますが、それはまだ彼が構想している次のステップです。

Dial Bot：アシスタントに電話チャネルを提供する

Dial Bot は Bland の通話機能と統合されています。Palmer 氏は自分の声で音声設定を作成し、MCP 接続と通話スキルを設定して、アシスタントが代理で電話をかけられるようにしました。彼が説明する用途には、電話の音声メニューへの対応や、接続までの待機が含まれます。

短いビデオは非常に具体的なタスクを示しています。その日の営業時間を電話で尋ね、相手の回答を聞いて復唱確認し、通話を終了します。これは電話での Q&A のプロセスを示しています。音声メニューや長時間の待機は、Palmer 氏が説明するさらなる用途に属します。

電話機能は外部の通話サービスに由来するため、再利用時には対応する設定も考慮する必要があります。特に、カスタム MCP 接続はテンプレートに自動的にパッケージ化されないため、テンプレートリンクを受け取った後は、自分の設定を追加する必要があります。

自分の仕事の進め方をテンプレートにする方法

これらの例を見た後、最も実用的な出発点は、すでに繰り返し行っているタスクを一つ見つけることです。必要な資料が何か、処理の順序は何か、どのような結果を見れば完了と言えるかを知っているタスクです。まずこのタスクをアシスタントに教え、その後で成熟した方法を共有しましょう。

Palmer 氏が示した作成と使用のプロセスは、次の手順に分けられます。

画像を開くと、インターフェースの詳細をご確認いただけます。

複雑なテンプレートには、わかりやすいインストール手順と設定方法を添えるのがおすすめです。Palmer氏はアシスタントに対して、他の人がこの作業方法を再現するために必要な設定やAPIキー、追加ツールを明確にしたうえで、必要な説明をテンプレートに記載するよう求めています。受け取る側も、まずContextとIntegrationsを読んで、これらの内容が自分のタスクの想定と一致しているかを確認してください。

この8つの例に共通するのは、作業の中で繰り返し発生する要件をテンプレートとして残している点です。開発ではタスクの準備と成果の確認方法を、執筆では編集基準を、画像制作では制作手順を、連絡先管理や駐車場のアシスタントでは検索方法と整理方法を保存しています。最初のテンプレートを選ぶときは、具体的な一言から始めてみましょう。「次回この作業をするとき、どんな要件を改めて説明したくないだろうか？」

テンプレートマーケットで自分に合った出発点を探す

Grok Botでは、公式テンプレートマーケット Bot Marketplace が公開されており、チームや他のクリエイターが共有するボットを一つの入り口にまとめています。エンジニアリング、営業、マーケティング、デザイン、個人のタスクなどのカテゴリから閲覧したり、ボットやクリエイターの名前で検索したりすることができます。

マーケットには、この8つの例よりも幅広いタスクがあります。営業リードの準備、面接の調整、素材の整理、植物の世話まで、それぞれに対応するアシスタントが見つかります。まず自分の手元のタスクに近いテンプレートを選び、その用途やスキル、ツール連携を確認したうえで、どの方法を残す価値があるか、どの設定を自分のものに置き換える必要があるかを判断してください。

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