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xAI 為 Grok AI 助手推出 Skills 功能
💡了解持久記憶功能如何改變我們與 LLM 的互動方式。
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
Skills 功能實現了跨獨立對話的持久記憶能力。
為什麼重要
此功能將 AI 助手從無狀態聊天機器人轉變為可編程的工作空間，顯著提升了重度用戶的生產力。
下一步行動
測試 Grok 的新 Skills 功能，定義一個標準的代碼審查工作流，觀察其是否能在不同對話間保持一致性。
誰應關注：Developers & AI Engineers
關鍵要點
- •Skills 功能實現了跨獨立對話的持久記憶能力。
- •用戶可教導 Grok 特定的排版格式、工作流或個人偏好。
- •減少了在開啟新對話時重複輸入繁瑣提示詞的需求。
🧠 深度解析
Web-grounded analysis with 26 cited sources.
🔑 增強重點摘要
- •Grok 的「Skills」功能被描述為模組化範本，用戶可以組裝和重複使用，並支援匯入 .zip、.skill 和 .md 等多種檔案類型來定義指令集。
- •此功能設計用於 Grok 龐大的 200 萬 token 上下文窗口內運作，這使得它能夠在單一會話中處理複雜操作和多檔案輸入。
- •「Skills」提供比 xAI 於 2026 年 3 月推出的「Custom Agents」更細粒度的自訂層次，允許用戶建立更小、可共享的指令區塊。
- •早期預覽展示了 Grok 能夠利用儲存的「Skills」自動生成每日 AI 新聞更新，突顯其在自動化、個人化內容創建方面的潛力。
📊 競品分析▸ Show
| 功能/產品 | Grok (xAI) | ChatGPT (OpenAI) | Claude (Anthropic) | Gemini (Google) |
|---|---|---|---|---|
| 持久記憶/技能 | 有 (Skills 功能，可教導偏好與工作流) | 有 (記憶系統，可參考完整聊天歷史) | 有 (專案記憶，透明且精確) | 有 (跨會話維持個人化上下文) |
| 即時資料存取 | 有 (即時存取 X 平台資料) | 有 (透過插件生態系統實現網頁存取) | 有 (透過網頁搜尋獲取最新資訊) | 有 (整合 Google Workspace，即時螢幕/攝影機輸入) |
| 上下文窗口 | Grok 4.1 Fast 為 200 萬 token；SuperGrok 為 12.8 萬 token；SuperGrok Heavy 為 25.6 萬 token | 基礎模型有限，GPT-4 有較大窗口 | Claude 4 系列約 20 萬 token | Gemini 2.5 Pro 為 100 萬 token |
| 定價 (個人) | 免費 (Grok 3 有限使用)；SuperGrok $30/月 (Grok 4)；SuperGrok Heavy $300/月 (Grok 4 Heavy) | ChatGPT Plus $20/月 | Claude Pro $30/月 | 免費；$19.99/月 (含 Gemini 2.5 Pro 及 2TB 儲存空間) |
| 基準測試 (MMLU) | Grok 4/4.3: 84-87% | GPT-4o: 88.7% | Claude 3.7/Opus 4.7: 88-92% | Gemini Ultra: 91.2% |
| 基準測試 (編碼) | Grok 4/4.3: HumanEval 88.4%，LiveCodeBench 79.4% | HumanEval 90.2% | HumanEval 92.1% | 表現優於 Grok 4 |
| 獨特賣點 | 幽默諷刺的個性，即時 X 數據整合，Grok Build 編碼代理 | 廣泛的插件生態系統，DALL-E 圖像生成，進階語音模式 | 擅長深度分析、研究和倫理 AI 實施，長上下文處理能力強 | 多模態智慧，與 Google 生態系統深度整合 |
🛠️ 技術深入
- Grok 的「Skills」功能透過儲存對話中的關鍵資訊並在相關時進行檢索來運作，區分會話內部的短期記憶和跨會話的長期記憶。
- 用戶可以控制儲存的資訊並刪除記憶，且資料可能經過加密處理。
- 「Skills」被設計為模組化範本，並在 Grok 的 200 萬 token 上下文窗口內執行。
- Grok 建立在 xAI 的伺服器基礎設施之上，能夠處理來自 X 平台的即時數據。
- 其核心架構採用類似 GPT 模型中的解碼器專用 Transformer 架構，並透過增強的自注意力機制和縮放殘差連接進行了修改。
- Grok-1 是一個擁有 3140 億參數的專家混合 (MoE) Transformer 模型，具有 64 層、48 個注意力頭和 8192 token 的上下文窗口。
- MoE 設計透過選擇性地將 token 路由到少數「專家」來減少計算開銷。
- Grok 的訓練堆棧包括基於 JAX 的建模和訓練層、Rust 控制平面以及 Kubernetes 底層。
- Grok 4 採用混合架構，擁有 1.7 兆參數，並由 xAI 的 Colossus 超級電腦提供支援。
- Grok Build 是一個編碼代理，支援基於終端機的規劃、清晰的差異顯示、平行子代理和工作樹支援。
🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources
Grok 的「Skills」功能將顯著加速個人用戶和企業高度個人化和自動化 AI 工作流程的發展。
透過允許用戶教導 Grok 特定任務和偏好，並結合持久記憶和可重複使用的指令集，將消除重複提示的需求，從而實現更複雜和高效的自動化。
「Skills」的模組化特性，結合 Grok 龐大的上下文窗口，將促進可共享 AI 指令區塊和專業代理的市場形成。
支援匯入 .zip、.skill 和 .md 檔案的能力，以及「Skills」相對於「Custom Agents」的細粒度特性，預示著未來用戶和開發者可以輕鬆共享和組合專業化 AI 功能。
xAI 對持久記憶和可自訂「Skills」的關注，將加劇主要 AI 開發商之間在提供更深度整合和用戶可訓練 AI 助手方面的競爭。
ChatGPT 和 Gemini 等競爭對手已經具備記憶功能，而 Grok 的新「Skills」功能進一步推動了用戶定義自動化的界限，使此類功能成為先進 AI 助手的「基本要求」。
⏳ 時間線
2023-03
Elon Musk 創立 xAI。
2023-11
Grok 聊天機器人首次亮相並整合至 X 平台。
2025-03
xAI 收購 X Corp.，將其整合為 AI 與分發平台。
2025-07
xAI 推出旗艦模型 Grok-4，顯著提升推理與多模態能力。
2026-02
SpaceX 收購 xAI，將其納入旗下。
2026-05
Grok 推出「Skills」功能，賦予 AI 跨對話的持久記憶能力，並同步推出 Grok Build 編碼代理。
📎 來源 (26)
Factual claims are grounded in the sources below. Forward-looking analysis is AI-generated interpretation.
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