客服、業務、開發客戶，AI 員工實際做到哪一步？｜Grok Bot Galaxy 直播 Day 2 四場工作坊整理

這篇在講什麼

Grok Bot Galaxy 直播第二天，官方團隊開了四場工作坊，讓自己公司的業務工程師、業務、開發客戶（SDR）、客服上台講他們每天怎麼用 AI 員工工作。這篇整理他們實際做的事：每個職務養了哪些 bot、怎麼分工、花多少錢、哪些事情故意不讓 bot 自己做。

後半另外整理當天主直播時段的施工現場，他們自己在鏡頭前把生意方向整個換掉，那段可以當成前面四場的實作對照。

業務工程師的三個 bot：做投影片、查程式庫、去用競品

第一場工作坊由業務工程師 Amrita Venkatraman 主講，她把自己每天在用的三個 bot 攤開來講。

投影片的模板欄位是固定的四格：問題、解法、成效、客戶引言。現場示範從一篇文章做出一張案例投影片，大約 10 到 15 分鐘。

技術專家 bot 的設定寫法，講者當場念出來的大意是「你是某某產品的技術專家，你有這幾個程式庫的權限」。它背後會呼叫寫程式的雲端代理去翻程式碼。

一整套案例投影片，token 費用 20 到 30 美元

講者公開了自己的花費：完成整套客戶案例投影片庫，token 費用大約 20 到 30 美元，而同樣的東西她自己做要花 4 到 5 個小時。

這是她個人的經驗數字，不是官方報價。

把兩個 bot 拉進同一個群組，讓它們互相問答

競品情報 bot 跑完競爭對手的流程後，會直接和技術專家 bot 在同一個群組對話裡互相問答，比對技術基準。講者說這樣比自己在兩邊轉傳訊息省事，而且她可以在旁邊看、隨時插話導正方向。

Day 1 創辦人場的講者則建議少用群組，因為 bot 會搶著講話、費用變高。兩場的說法不同，差別在於群組裡放幾個 bot、要不要一直跑。

錄一段自己的操作，讓 bot 學會這個技能

講者示範了一個做法：她把自己「到競爭對手的技術部落格找 AI 相關文章」的操作過程錄下來，讓 bot 從錄影學會這個流程，之後套用到其他四、五家競爭對手。

業務的一天：早上掃信箱，通話紀錄自動進 CRM

第二場是業務。講者的 bot 分工是這樣：

開發客戶 bot 抓的切入點是個人層級，例如對方技術長在社群上發的貼文，不是只抓公司新聞。講者建議把社群平台的 API 接上去抓個人動態。

通話整理的順序是：bot 整理好、她確認、才推進 CRM。她沒有讓它直接寫進去。

技術 bot 讓她不用臨時拉工程師進會議。另一位講者補充，這讓他的成交速度變快。

從「幫我找資料」改成「幫我看完、幫我寫信」

講者講了自己的轉折：一開始她把 bot 當聊天工具，叫它找連結給自己看，後來改成硬性要求「幫我看完、幫我寫信」，它才從研究夥伴變成執行夥伴。

同一場還提到，bot 可以幫忙聽完 45 分鐘的播客或研討會影片，抓出可以寫進開發信的引言。她原本想利用通勤時間聽，但一直聽不完。

讓 bot 先讀你的信件和貼文，再幫你寫信

為了避免寫出 AI 腔，她讓 bot 先讀過自己的信箱、通訊軟體訊息與社群貼文，學她的語氣，再開始草擬信件。

開發客戶那場的講者做得更細：訓練樣本只挑同一個帳號寄出、對方有正面回覆、而且是自己負責的客戶的信，並且對「最近才收到正面回覆」的信加重比例。理由是產品定位變化快，三個月前有效的寫法現在可能已經沒用。

他也講了實話：一開始同步信箱訓練出來的草稿很像模板，只是換名字換公司。他得一封一封批評、來回給範例，才調得出不像模板的信。

開發客戶的每日 50 家：訊號、排程、觸發器

第三場是開發客戶（SDR），主講人 Simon Lackowski。他的日常設定：

• 每天要 50 個新名單，其中 5 個是當天最優先。
• 系統照他的行事曆自動排時間：早上 9 點花 15 分鐘處理最優先的 5 個，下午 1 點處理其餘 45 個。
• 每個工作日早上 8 點自動掃描所有客戶，找新訊號，例如新註冊、下載內容。他認為要盡快跟進，直播中沒有給成效數據。
• CRM 設了觸發器：客戶狀態往前推進時，自動把這個聯絡人從開發序列移除，避免重複打擾。

他自己只跟一個總管 bot 講話，其他 bot 由總管調度。他建議先建總管 bot，再透過總管去建立其他 bot，這樣總管才知道每個 bot 的用途與該什麼時候找誰。

開新 bot 之前，先問能不能用例行任務解決

同一場講者的原話大意是：一直建新 bot 反而更亂，壞處多過好處。他建議在開新 bot 前先自問：為什麼需要它，能不能改成既有 bot 的一個例行任務。

被問到成本時，他沒有給數字，只說因人而異，建議自己實測；如果每天 50 家太貴，可以改成每週一次寄 250 家。

客服導入分三步：先摘要，再草稿，最後才讓它回信

第四場是客服，主講人 David Gan。他建議照三個階段慢慢放手：

1. 只讀不寫：bot 讀工單、摘要問題根因，不回覆。
2. 寫草稿不送出：bot 草擬回覆，存成內部註記，等人確認。
3. 才讓它直接回覆客戶。

他示範的四個 bot 分工是：建連接器的、回覆的、發告警的、自我優化的。但他明講不建議一開始就這樣拆，先用一個通用 bot 把一條流程練熟，規模大了再拆。

告警 bot 的設定範例：每小時掃一次工單，挑出「已經是半年以上的客戶，而且出現想終止合作的訊號」，自動發訊息通知團隊。

客服 bot 遇到不會的問題，先問你，不自作主張

這場示範裡有一段界線設計值得單獨看。

公司的內規是訂閱 14 天內可以退款，超過就拒絕。示範裡一位客戶在期限內，bot 直接在金流系統執行退款與取消；另一位超過 20 天，bot 拒絕，而且回覆時刻意含糊，不把內規細節講出去，改提供「到期後不再續扣」的替代方案。

遇到知識庫裡沒有的問題（能不能分享 WiFi 通行證），bot 判斷自己把握不夠，沒有直接回答，而是建議把答案補進常見問題。人按了確認之後才寫進知識庫，新增的內容用綠色標示方便追蹤，然後才回覆客戶。

客服成本：一張工單 1 到 2 美元，先篩選可以壓到 0.2 美元

講者給的數字：中高複雜度的工單，回覆一張大約 1 到 2 美元。如果先用程式把單純的工單（例如純退款、問某個信箱）篩出來批次處理，可以壓到一張約 0.2 美元。

他強調這是他自己花半天優化後的結果，不是官方保證。他也講了他看到的行情：客服代理平台常見的收費是每解決一件 1 到 10 美元，真人處理更貴。這是他在直播當天的說法。

非技術同事要改知識庫，讓他走審核流程

有人問怎麼防止不懂技術的同事改壞資料。講者的建議是把知識庫和自我改進流程放到版本控制系統，用「提出修改、指定的人審核、通過測試才合併」的方式，讓非技術同事提出的修改先經過審核與驗證，不會直接動到正式資料。

他也建議客服團隊先找出「占八成工單量的那兩成問題類型」，優先把這些放進知識庫、跑過測試，確認沒問題才讓 bot 站到第一線。

省 token 的兩種相反做法

同一場的兩位講者給了相反的答案，兩種做法各有適用的情境：

節省派另外提醒：有人不小心把例行任務設成每 15 分鐘跑一次。

講者自己講出來的限制

主直播現場：生意方向換了，從快閃活動變成做遊戲

Day 1 他們還在談在舊金山辦快閃活動，找場地、算預算、查許可。Day 2 的主直播時段，方向整個換掉：他們決定做一間遊戲工作室，第一款遊戲是玩家用自己訓練的 bot 組隊對戰、比排行榜，用社群帳號登入。主持人自己在直播中把這個轉彎稱為 pivot。

當天的實際進度：先用純 HTML 和 CSS 拼出幾千行的可玩原型，推上程式碼倉庫讓三個人一起玩，接著改寫成正式的前端框架，後端另外一個人負責。

他們怎麼指揮 bot 改畫面：圈起來，說「這個怪怪的」

比較具體的操作有三種：

• 圈選元件下指令：在設計模式裡直接圈出畫面上有問題的元素，跟 bot 說「這個輸入框怪怪的」，讓它精準對到要改的地方。
• 一次標記多處：把畫面上好幾個要改的地方一起標起來，按下開始，系統自動拆成多個子代理平行處理。
• 叫總管去指揮別的 bot：講者要自己的總管 bot 去指揮生圖 bot，做出技能圖示、去背、套品牌風格。

也有失敗的例子。要求 bot 幫卡片加上彩虹閃光效果，結果做過頭。講者自己承認是指令不夠精確，判斷問題出在漸層沒有跟著卡片尺寸縮放，改口令之後才對。

一個團隊的 bot 分工：總協調、3D、評論、監聽、音效、後端

他們當天在用的 bot 大致是這些角色：總協調、3D 原型、遊戲設計評論、監聽通訊軟體訊息、操控專案的協調、音效、後端工程。

有一個叫「註解殺手」的代理，工作是專門刪掉多餘的註解。原因是他們觀察到 AI 常常用註解掩蓋暫時性的處理方式，而不去修根本問題。

講者觀察到的問題：技能寫得太貼某一次情境

講者講了一個很具體的觀察：讓 AI 自己寫下來的技能，如果來源只有單一情境，它常常把那一次的細節寫死，之後就失去通用性。他當場要求 bot 重讀一次，把內容改寫成原則。

另一個判準也很實用：當他發現自己在對好幾個 bot 一條一條微管理指令時，就是該退一步、去想「整個 bot 團隊要怎麼編排」的訊號。

早期階段的取捨：叫 bot 把測試全部刪掉，先出貨

這是直播中很直接的一個決定。專案還在早期、功能還會一直變，他們下指令要 bot 刪掉所有測試、直接推上主分支，等功能定下來再補測試。

同一段裡他們也把專案管理工具訂為唯一真相來源，要求所有 bot 保持更新。現場可以看到 bot 自動把任務從待辦搬到進行中、再搬到完成。

自己講出來的隱憂：玩家可以開主控台作弊

配對和戰鬥的邏輯目前跑在前端，主持人當場示範：打開瀏覽器主控台就可以把自己的數值改成一百萬，直接獲勝。他們知道上線前要改成由伺服器決定，當天還沒做。

5 分鐘做出一支廣告影片，但講者說不會真的拿去投

他們讓 bot 用動畫框架做出一支 1:1 比例的廣告素材，約 5 分鐘完成，過程中 AI 寫了大約 6,000 行動畫程式碼、改了 12 個檔案。

講者同時說了實話：這支素材不會真的拿去投放廣告。

他給的理由值得記下來：AI 最擅長處理文字和程式碼，把創意動畫包裝成程式碼介面，等於用 AI 聽得懂的語言溝通，效率比較好，也比較省 token。

這篇整理的範圍

• 整理 Grok Bot Galaxy 直播 Day 2（2026-09-16 台灣時間）的四場工作坊與主直播建置時段。Day 1 與 Day 3 各自另外整理，本文有兩處引用 Day 1 的說法做對照。
• 內容來自直播回放的英文逐字稿，翻譯與歸納由我整理。
• 講者提到的功能狀態與價格是直播當天的說法，之後可能改變。
• 語音辨識稿的人名與公司名互相矛盾，正文一律不寫人名。