Grok、Claude、DeepSeek共享一个大脑，你只负责批准
读完这篇文章，你将拥有一套完整的构建方案，用最好的模型运行一支 AI 代理团队，让你的业务自动运转，你只需要负责监控。
你会得到这些：
- Grok Bot 负责内容，从早晨的 X 研究到 AI UGC 广告
- Claude Code 负责写作和营销，从 SEO 循环到信号外联
- DeepSeek 在 pi.dev 里构建一切，用当周最高效的开源模型
- 整个团队共享一个大脑和一份记忆
- 代理们同时在同一项目上工作，不会互相覆盖
- Viktor 作为你在 Slack 里的 chief of staff（幕僚长），你只跟他对话，由他在团队之间传递工作，即使你的笔记本关着
现在你付费使用三四个 AI 工具，但仍然是你在它们之间搬运每一个任务。因为这些工具彼此无法通信，所以你把研究从一个聊天里复制出来，粘贴到另一个里，再把草稿复制出来粘贴到第三个里。而且每个工具都从零开始，不知道你卖什么、谁买、你怎么写，也不知道另一个工具刚做了什么。你已经成了自己业务里的复制粘贴层，而这就是我想从你手上接过去的工作。
解决办法是组建一个团队：每个成员只负责一件事，所有人都从同一个共享大脑读取信息，而且他们有一种不需要你站在中间就能互相沟通的方式。
我自己就在用这套配置，Viktor 是 chief of staff，Grok Bot、Claude Code 和 DeepSeek 作为团队在他的带领下工作，下面就是如何搭建你自己的版本。
如果你只想用一个工具、零搭建地跑起来，下一节就是最快路径；如果你想拥有自己的团队，就继续往下读。
最快路径：雇佣 Viktor
如果你想完全跳过搭建过程，就雇佣 Viktor。
Viktor 是一名 AI 员工，像新同事一样加入你的 Slack 或 Microsoft Teams，你在频道里给他发消息，就像给人发消息一样。他完成工作后交回成品：表格、文档、草稿或报告。一切都通过一个工具运行，所以这条路最快。
每接入一个工具只需一次（多数一键完成，他能连接 9,800+ 个工具），你用正常的句子提需求，设一次的每周任务会持续重复执行。
以下是我建议你先创建的频道，每个频道接入一个工具，并给他一个每周任务：
- #outreach + Apollo.io：每周一份已验证的潜在客户名单，并起草好开场白
- #finance + Stripe：每周一次的付款对账，异常项标记给你
- #ads + Meta Ads：每周一份按广告系列划分的效果报告，并给出改动建议
- #seo + Google Search Console：每周一次排名和站点健康状况解读
- #numbers + PostHog：每周一份注册和产品使用情况摘要
- #research + Apify：每周抓取竞品网站并汇总到一张表
然后在每个频道顶部置顶一条消息，写明你卖什么、谁买、这个频道交付什么，以及什么内容没有你点头绝不发出。这条置顶消息就是他全部的简报，所以要像给一个聪明但对你一无所知的新员工做入职介绍那样写。
每周任务可以只有一句话，比如给 #outreach 的这一句：
然后按工具设置权限，让他可以自行读取和起草，但在任何发送或花钱之前必须先问你。他提议，你批准，在你这边有人点头之前什么都不会发出去。而且因为他就在频道里，整个团队都能看到他的工作，团队里任何人都可以给他派活。
一次雇佣、六个频道，你的业务每个条线都有人干活。
如果你想像搭积木一样搭建自己的团队、亲自挑选每个成员和每个工具，这篇文章接下来的部分就是为你准备的。
Grok Bot 负责内容
Grok Bot 是团队里最容易配置的成员，所以我会从它开始。
它运行在自己的云电脑上，有浏览器、文件和终端，意味着你合上笔记本它也能继续工作。而且它能直接读取 X：搜索帖子、阅读时间线、查看提及，并汇总你所在领域正在发生的事。
我吃过亏才学到的规则：一个工作流一个 bot。当你把所有任务堆进一个代理时，上下文、记忆和工具调用会一起退化。所以每个 bot 只负责自己那条线，只调用那条线需要的工具，只记住那条线教给它的东西。xAI 自己的文档也得出同样的规则：每个独立任务一个持久的 Bot，好处是你打开应用就能看到每条线的状态，就像看团队仪表盘。
每次配置都遵循同样的形状：给 Bot 一个主要任务，然后告诉它结果、来源、约束、交付物，以及在哪里必须停下来等你批准。先跑一次任务，跑通后把方法保存为 skill，然后把它变成按计划运行的 routine。
以下是我会运行的内容 bot。
早晨的 X 研究
每天早上它研究过去 14 天 X 上你所在领域表现好的内容，真实的帖子、真实的互动，记下每个赢家的角度，并把发现归档到你的 vault（知识库）里。只读、零风险，团队里其他每条线都从它这里获取输入。
用 fal.ai 做 AI UGC
UGC（user-generated content，用户生成内容）就是那种普通人对着镜头谈产品的视频，这是整个团队里我最喜欢的一条线。
fal.ai 用一个 API key 托管了大型视频和图像模型——Kling、Seedance、Veo 等等——Grok Bot 直接连接它，所以 bot 负责驱动生成，你负责导演。
接入用的提示词很短：
然后是区分真广告和 AI 垃圾的那套流程：
- 在 TikTok Creative Center 和 Meta Ad Library 里研究获胜广告
- 把每个赢家归档到 vault：钩子、节奏顺序、出镜的人
- 按每秒三个半词来写脚本，30 秒大约 105 词
- 建立角色设定表，一张特写和一张全身照
- 人可以是拿着产品，但绝不能改变产品
- 先渲染钩子片段，确认脸和声音
- 用同样的图片在 fal.ai 上生成其余片段
- 拼接所有片段并抽帧做最后的连续性检查
- 然后由你决定这条广告卖不卖得动
先做钩子的顺序也是一条省钱规则，因为 fal 在 GPU 时间已经消耗后，即使请求失败也可能收费，所以你在支付其余所有片段之前先确认脸。
两件事不能省：一个假人夸你的产品可能被算作虚假评价；在 Meta 和 Google 要求的地方，把 AI 内容标记为 AI。
竞品夜间监控
一个 bot 在夜间用 Firecrawl 读取竞品网站，在 vault 里留一条简短笔记说明改了什么，并附上看到每处改动的链接。
帖子草稿进 Typefully
X 连接是输入路径，它读 X 但不发帖，所以发布需要单独一层，对我来说就是 Typefully。
一个社交 bot 从早晨的研究里起草，所以每条帖子都从一个已经验证过的角度出发，然后把每条草稿停在 Typefully 里等你批准。并且要遵守 X 的自动化规则：不要把一条帖子复制粘贴到多个账号，不要用 bot 回复陌生人，不要自动点赞或关注。
bot 起草，你发布，你的声音还是你的。
Claude Code 负责写作和营销
Claude Code 是我团队里的写手，它遵循的规则是先研究再写。
如果你什么都不给就向 AI 要一篇帖子，它交给你的是它读过一切的平均值，而一切的平均值很无聊。所以每个写作任务都从证据开始。
爬虫把最好的账号和帖子完整拉下来，连同互动数据，我用 Apify 跑我自己的。视频转成文字，优先字幕，只有在没有字幕时才用 AI 转录。草稿里的每个论断都带着它的来源，所以当你问某句话从哪来，凭证就在那里。
以下是我交给它的任务。
YouTube 长视频
它从一份竞品清单里抓取标题、封面和字幕，把每个视频作为一条笔记存进 vault，附上钩子和钩子是怎么搭的。然后它每天检查你所在领域哪些话题在流行，并从那一堆真实例子里写脚本。上传设为私享，视频先待在你的频道里，等你看过之后才会有人看到。
落地页、引流物和欢迎邮件序列
当你某条帖子表现好时，Claude Code 把它变成一个页面，只向一类买家卖一样东西，再配一个与帖子匹配的 lead magnet（引流物），以及背后的欢迎邮件。它根据 vault 里的定位说明写页面，上线前我会自己重写标题。
有人注册后，欢迎邮件立刻发出，后续邮件接手，你只需批准一次整个序列。转化永远优先于流量……落在不会卖的页面上的注意力就是浪费。
SEO 循环
第一个任务是找到一个页面，让排名的提升直接变成更多的钱，因为全站审计只会给你一堆小问题，却不知道哪个能赚钱。
它从 Search Console 拉取每个页面的展现、点击和排名，然后和 PostHog 里每个页面的转化并排对照。你要的是一个已经能转化、已经在搜索里出现，但排名刚好低到搜索者看不到的页面。展现很多但零转化的页面是陷阱，它会把这个页面标出来。
然后 DataForSEO 拉取主查询的前 10 个页面，Firecrawl 完整抓取每一个，Claude Code 把它们和你的页面并排阅读。读完整页面是关键，因为代理去猜竞品写了什么会编造内容。你拿回的是赢家覆盖了你却没覆盖的内容，每个论断后面都有链接，数据缺失时它会说明而不是猜测。
信号外联
你在某家公司刚发生变化后给他们写信：他们融资了、发布了你要替代的那个岗位的招聘，或者招了新的市场负责人。
名单来自 Apollo，按你的买家筛选，每一句开场白都是关于他们的，绝不是关于你的。每份草稿都等你读过再发，每天早上它检查 Google Postmaster Tools，所以当你的邮件开始进垃圾箱时，第二天它就会少发一些。
竞品外链位置
选一个你想占据的关键词，它会找出那些链接了你多个竞品的汇总页、资源页和目录，因为一个列出了他们的页面，只要你去问，也会列出你。你得到的是每个页面一行，附上起草好的请求，每封请求都由你自己发，因为维护者会回复一个人，会删掉一个脚本。
从 Meta Ad Library 做广告
它研究本月你所在领域最好的广告用了哪些钩子，记下每一条的结构，把具体文字留在一边。你抄骨架，绝不抄脚本。每个广告系列创建时都是暂停状态，它每天指出表现差的，预算始终由你掌控。
Claude Code 负责写作和排好一切，任何发送或花钱的动作没有你的同意都不会动。
DeepSeek 在 pi.dev 里构建东西
上面每个工作流都需要构建东西：爬虫、页面、表单、仪表盘，以及能捕获失败付款并起草跟进邮件的收款循环。这就是 DeepSeek 的工作，它在 pi.dev 里运行。
pi.dev 是一个极简 harness（运行框架）——也就是你输入代理指令的那个应用——它是为让你自己改造而建的。它自带合理的默认值，跳过了子代理和 plan mode 这类附加功能，然后你用扩展、skill 和提示词模板把它塑造成你的工作流，或者直接让 Pi 构建你缺的东西。
我最喜欢的部分是模型切换。指向一个 OpenRouter API key，你就能切换到当周最高效的那个开源模型，甚至可以在对话中间切换（Pi 支持超过十五家模型提供商）。
一个构建请求可以就这么简单：
在构建者和写手碰同一个项目之前，它需要两样东西：一个和所有人共享的大脑，以及一张自己的桌子，这样谁也不会覆盖谁。
一个共享大脑和一份共享记忆
一支专家团队只有在每个成员都了解同样的业务信息时才成立。
最强的版本简单得有点尴尬：一个 Obsidian vault，就是一个 markdown 文件夹，你和你的每个代理都能读。我把它当作 Karpathy 的 LLM Wiki 来运行，代理自己写和维护页面，而不是每次你问问题都去翻原始文件。
当新素材落进 raw 文件夹，代理读取它、写摘要、更新它触及的每个页面、把它们互相链接、记录任何矛盾，并在日志里加一行。你在 Obsidian 里浏览同一个文件夹，跟着链接走，打开图谱视图看页面变化，Karpathy 把这描述为：Obsidian 是 IDE，LLM 是程序员，wiki 是代码库。所以每次有东西进去，大脑就更有用一点。
定期 lint 检查会找过时的论断、孤立页面和缺失链接，不过你依赖的页面还是得自己读，因为 wiki 一大，页面之间的矛盾就可能漏过去。
五条笔记承载业务：
- offer：你卖什么、定价、包含什么不包含什么
- buyer：谁买、合格的 lead 长什么样
- voice：你怎么写、哪些词永远不用
- playbooks：每个工作怎么跑，按阶段
- rulings：每个不该被重新争论的决定
rulings 笔记是那种没人建、但人人都需要的笔记，也是我交给 Viktor 的那一条。每次你纠正一个代理，Viktor 就把纠正变成那条笔记里的一行，每个代理工作前都读它……这样一次纠正就变成永久的，而不是反复出现。
vault 通过 git 同步到每台机器，所以 Viktor、Grok Bot 的云电脑、你笔记本上的 Claude Code 和 pi.dev 里的 DeepSeek 都读写同一批文件。
记忆是另一半。vault 保存关于你业务的真相，mem0 保存代理在工作中学到的东西。整个团队一份记忆，所以一个代理学到的其他人都知道，你在 Slack 里给 Viktor 的偏好会在 Claude Code 下次起草时出现。
每个代理都连接 mem0 托管的 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）服务器，每条记忆都标上它关于谁、由哪个代理保存，所以团队共享一层，但你仍能区分各个代理。mem0 不会自己把群组对话拆成按说话人分开的记忆，所以每个代理以自己的名义保存。
每个代理的提示词就一行：
保持常驻加载的部分小，最多几百行，其他一切按需加载，因为没有上限增长的记忆会挤掉真正的工作。记忆难的那一半是遗忘，所以给条目一个复查日期，把没挣到位置的清掉。这次清扫同时兼作清理，因为两个代理在同一时刻保存同一个事实可能给你留下重复记忆。
如果你走的是 Viktor 路线，每个频道顶部那条置顶消息就是这个小型的 vault，它值得同样的用心。
同时在同一项目上工作
现在你有一个写手和一个构建者，都想要同一个落地页。如果他们在同一个文件夹工作，一个会覆盖另一个，最后你得手动清理烂摊子。
git worktrees 解决这个问题，思路极其简单：一个 worktree 就是同一项目上的第二张桌子。每张桌子有自己的文件夹和分支，它们共享同一份项目历史，所以两个代理永远不会写掉对方的文件。
实践中，Claude Code 在一张桌子上改落地页文案，DeepSeek 在另一张桌子上建注册表单，各自推送自己的分支，另一个代理审查两者，你批准合并。
保持桌子干净的规则：
- 开始前决定每个代理能碰哪些文件
- 每个任务一张桌子，各自在自己的分支
- 给每张桌子自己的端口，避免开发服务器冲突
- 一次只合并一个分支，两次合并之间跑测试
- 每个代理在日志里写下自己做了什么
审查这一步存在是有原因的，因为两个代理各自做的改动单独看都没问题，合起来却可能坏掉，比如一个重命名了另一个还在用的东西。分开的桌子，一条合并通道，钥匙在你手里。
Viktor 成为你的 chief of staff
从这里开始，团队开始在你不在中间的情况下工作。
你的代理住在不同地方：Viktor 在你的 Slack 里，Grok Bot 在它的云电脑上，Claude Code 在你 Mac 的终端里，DeepSeek 在你运行 pi.dev 的地方，它们没有一个能直接够到其他代理。
Tailscale 把每台机器放到一个私有网络上，就像把它们都插进同一间办公室。Agent Tincan 是坐在那个网络上的一个小中继，我自己运行它。每个代理都向外拨号到中继，所以不需要开放端口，当一个代理向另一个代理要东西时，中继把请求排队、唤醒另一个代理，并把回复带回来。
如果某个代理在睡觉，请求就在队列里等着，这意味着即使你的笔记本关着团队也在继续工作。代理之间也不传 API key，因为 Tailscale 会告诉中继每个请求是哪台机器发的。
配置按其文档来，而且大部分时候是代理自己把 Tincan 配置好的。你选一台常开的机器做中继，往那台机器上的代理粘贴一条消息，然后把带有邀请码的加入消息粘贴到其他每个代理。第一条消息长这样：
一扇前门
中继跑起来后，Viktor 成为你的 chief of staff。他在 Slack 里一直在线，你在一个频道里跟 Viktor 说话，他通过 Tincan 把工作交给 Grok Bot、Claude Code 和 DeepSeek，再把答案带回来给你。而且因为 Viktor 坐在 Slack 里，整个团队能看到每次交接，任何人都能插手。
当 Claude Code 完成一个长任务，它让 Viktor 告诉你，在 Slack 里用一段话总结，而不是一整墙日志。
以下是一条完整的交接链：
- Grok Bot 的早晨研究在你所在领域发现一个趋势，Viktor 接过来
- Viktor 向 Claude Code 要一条帖子和一个落地页
- Claude Code 把两者都写好，并让 DeepSeek 构建页面
- DeepSeek 在另一张桌子上、一个新分支上构建
- 一个审查代理检查工作，然后你批准合并
- Viktor 把所有东西归档到 vault，供下一轮使用
两条规则防止这样的链条变成噪音：
- 每个阶段指定唯一负责人，避免重复工作
- 每个代理在向 Viktor 汇报前先验证
一个不检查就说完成的 bot 比没有 bot 更糟。我从不跳过的安全底线：任何花钱的东西都在你的批准之后，一个读取外部内容的代理永远不能指挥一个能花钱的队友。因为一旦你的代理像队友一样互相信任，真正的风险是一个代理读了被投毒的帖子或页面，被骗去让有权限碰你钱的队友做有害的事。
每个代理负责一件事，他们都读同一个大脑，他们通过同一个中继对话，你不再是自己业务的复制粘贴层。你的工作缩小到只有你该做的那部分：对合并、发送和花钱说 yes。
如果你宁愿在搭建这些之前先有人在每条业务线上干活，就雇佣 Viktor 作为你的第一位 AI 员工。