Tutorial Grok Build: Construiește un proiect de machine learning

Grok 4.6 este cel mai nou model de AI care alimentează Grok Build, conceput pentru programare, sarcini agentice și muncă complexă cu cunoștințe. Grok Build aduce aceste capabilități direct în terminalul tău, unde poate planifica proiecte, crea și edita fișiere, instala pachete, rula comenzi, testa cod și remedia erori cu aprobarea ta.

În acest ghid, voi explora Grok Build, îi voi demonstra funcțiile-cheie și voi configura memoria între sesiuni, instrucțiunile de proiect, abilitățile reutilizabile și setările de siguranță. 

Apoi îl vom folosi pentru a construi un proiect complet de machine learning, cap-coadă, de la configurarea mediului și analiza datelor până la antrenarea modelelor, evaluarea rezultatelor și crearea unei aplicații de predicție.

Ce este Grok Build?

Grok Build este agentul de codare al SpaceXAI care rulează direct în terminalul tău. 

Face parte din aceeași categorie de instrumente ca Claude Code și OpenCode: descrii în limbaj natural ce vrei să construiești, iar agentul lucrează cu fișierele și instrumentele de pe calculatorul tău pentru a finaliza sarcina. 

Poate explora un proiect existent, crea și edita fișiere, instala pachete, rula comenzi, testa codul, identifica erori și rezolva probleme.

Grok Build este, de asemenea, surprinzător de prietenos cu utilizatorul. Nu trebuie să dai instrucțiuni detaliate de programare pentru fiecare pas și poate reutiliza configurații de la alți agenți de codare, inclusiv abilități de agent, configurații MCP și setări de proiect. 

Aceste funcții fac ca procesul de instalare și configurare să fie mult mai lin, mai ales dacă folosești deja instrumente similare.

Principalul dezavantaj este limita de utilizare. 

Deși Grok Build este disponibil pe planul gratuit, alocarea gratuită se poate epuiza rapid când lucrezi la un proiect complet. 

Planul complet SuperGrok costă 30 $ pe lună, ceea ce pare scump în comparație cu unele instrumente concurente. Claude Pro, de exemplu, costă 20 $ pe lună și include acces la Claude Code.

În ciuda prețului, Grok Build este un agent de codare capabil și accesibil, mai ales pentru utilizatorii care vor un asistent AI ce poate face mai mult decât să genereze mici fragmente de cod.

Funcții-cheie Grok Build

Grok Build include funcții standard pentru agenți de codare, precum Plan Mode și instrucțiuni de proiect printr-un fișier AGENTS.md. 

Totuși, memoria, generarea media, automatizarea în fundal, managementul agenților și sistemul de extensii îl fac mai util pentru proiecte mari.

1. Memorie între sesiuni

Grok își poate aminti informații utile între sesiuni diferite, inclusiv comenzi de proiect, decizii tehnice, structuri de foldere și reguli de codare. 

Asta înseamnă că nu trebuie să explici același proiect de fiecare dată când revii.

2. Subagenți

Grok poate crea agenți copil independenți, cu propriul context. 

De exemplu, un agent ar putea explora codul, în timp ce altul creează un plan, scrie teste sau lucrează la o funcționalitate separată.

3. Bifurcare și derulare înapoi a sesiunii

Poți bifurca o sesiune pentru a testa o abordare diferită fără să pierzi conversația originală. 

Rewind îți permite, de asemenea, să revii la o etapă anterioară când ceva nu merge bine.

4. Git worktrees

Git worktrees îi permit lui Grok să lucreze într-o copie izolată a repository-ului. 

Asta protejează proiectul principal în timp ce testezi funcționalități experimentale sau rulezi mai mulți agenți simultan.

5. Generare de imagini și video

Poți genera imagini și videoclipuri direct în Grok Build folosind comenzile /imagine și /imagine-video. 

Acest lucru poate fi util când construiești aplicații care au nevoie de materiale vizuale, mockup-uri sau conținut demo.

6. Buclă de rulare

Comanda /loop îi permite lui Grok să repete un prompt la un interval selectat. De exemplu, îl poți ruga să verifice testele, să monitorizeze un deployment sau să raporteze erori noi la câteva minute.

7. Modul Vim

Grok Build include un modul Vim pentru utilizatorii care preferă controale de tastatură în stil Vim în timp ce navighează interfața terminalului. Îl poți activa sau dezactiva folosind /vim-mode.

8. Personaje

Personas îți permit să le oferi agenților stiluri comportamentale, zone de focus sau reguli de lucru diferite. 

Le poți gestiona folosind /personas și le poți aplica diferiților subagenți.

9. Panou de control pentru agenți

Agent Dashboard oferă o privire de ansamblu în timp real asupra tuturor sesiunilor tale. 

Poți vedea ce agenți lucrează, așteaptă input, au terminat sau au eșuat și poți deschide orice sesiune direct din panou.

10. Hooks

Hooks îi permit lui Grok să ruleze automat comenzi sau să apeleze un endpoint HTTP înainte sau după evenimente specifice. 

Le poți folosi pentru a bloca comenzi periculoase, a formata codul după editări, a înregistra utilizarea instrumentelor sau a trimite o notificare când o sarcină se termină.

11. Pluginuri

Pluginurile extind Grok Build cu agenți suplimentari, hooks, servere MCP, servere de limbaj și alte funcționalități. Pluginurile existente pentru Claude Code pot fi, de asemenea, descoperite automat fără a necesita o configurare complet nouă.

12. Marketplace de pluginuri

Marketplace-ul integrat îți permite să răsfoiești și să instalezi pluginuri din surse configurate direct în Grok Build. Îl poți deschide folosind comanda /marketplace.

Cum setezi Grok Build

Înainte de a construi proiectul de machine learning, trebuie să instalăm Grok Build, să ne conectăm contul SpaceXAI și să îl deschidem într-un folder dedicat proiectului.

1. Instalează Grok Build

Deschide terminalul și rulează comanda pentru sistemul tău de operare.

Pentru macOS, Linux sau WSL:

curl -fsSL https://x.ai/cli/install.sh | bash

Pentru Windows PowerShell:

irm https://x.ai/cli/install.ps1 | iex

Programul de instalare descarcă Grok Build și adaugă comanda grok pe sistemul tău.

2. Conectează-te la contul tău SpaceXAI

Apoi, conectează-te rulând:

grok login

Grok Build va deschide o fereastră de browser unde te poți autentifica în contul SpaceXAI și poți aproba accesul. 

De obicei, trebuie să finalizezi acest proces o singură dată.

3. Creează folderul proiectului

Creează un folder separat pentru proiectul de machine learning și intră în el:

mkdir machine-learning-project
cd machine-learning-project

Acum pornește Grok Build în interiorul folderului:

grok

Configurează Grok Build pentru proiect

Înainte de a construi ceva, vom configura Grok Build pentru a-și aminti informații importante despre proiect, pentru a urma reguli de permisiuni mai sigure și pentru a aplica aceleași instrucțiuni de dezvoltare în fiecare sesiune.

1. Activează memoria între sesiuni

Memoria între sesiuni îi permite lui Grok să își amintească informații utile după ce închizi terminalul și revii la proiect mai târziu.

Pornește Grok Build cu memoria activată:

grok --experimental-memory

În interiorul Grok Build, poți salva manual o notă importantă:

/remember This project uses uv for package management and pytest for testing.

Poți folosi, de asemenea, /memory pentru a vizualiza și gestiona informațiile salvate. 

Folosește memoria pentru detalii stabile, precum comenzi importante, alegeri tehnologice, structuri de foldere și convenții de codare. 

Instrucțiunile temporare ar trebui să rămână în sesiunea curentă. 

2. Adaugă reguli sigure de permisiuni

Grok Build folosește implicit Ask mode, ceea ce înseamnă că cere aprobare înainte de a rula instrumente care nu au fost deja permise.

Vom adăuga reguli de permisiuni la nivel de proiect pentru a face dezvoltarea normală mai lină, blocând explicit acțiunile riscante. 

Roagă-l pe Grok să pregătească configurația:

Create a safe .grok/config.toml configuration for this project. 
Allow normal file editing, Git inspection, testing, and linting, 
but deny access to secret files, destructive shell commands, Git pushes, 
force pushes, and changes outside the project folder.

3. Creează instrucțiuni permanente pentru proiect

În continuare, creează un fișier AGENTS.md care conține regulile pe care Grok ar trebui să le urmeze pe tot parcursul proiectului. 

Grok încarcă automat acest fișier ori de câte ori lucrează în repository, astfel încât nu trebuie să repeți aceleași instrucțiuni în fiecare sesiune. 

Folosește următorul prompt:

Create a short AGENTS.md file for an end-to-end machine learning project. 
Protect the raw data, prevent data leakage, use reusable Python modules, 
manage packages with uv, add tests, commit every major change, and validate 
each stage before continuing.

Păstrează instrucțiunile scurte și specifice, deoarece Grok are mai multe șanse să urmeze consecvent reguli de proiect bine focalizate. 

4. Verifică configurația

În final, verifică dacă Grok a descoperit regulile proiectului, setările, abilitățile, pluginurile și serverele MCP:

grok inspect

După ce totul arată corect, putem începe construirea proiectului de machine learning.

Demonstrație Grok Build: construiește un proiect complet de machine learning

Acum că Grok Build este instalat și configurat, îl putem folosi pentru a crea proiectul complet de machine learning de la zero.

1. Creează planul proiectului

Începe prin a comuta la Plan Mode, astfel încât Grok să poată inspecta sarcina și să explice cum intenționează să construiască proiectul înainte de a modifica orice fișier:

/plan

Apoi, introdu următorul prompt:

Build an end-to-end machine learning project from scratch. 
Check whether Git and uv are installed, initialize the repository, 
create a uv environment, install the required packages, organize the project, 
download a toy dataset, analyze and clean the data, create visualizations, 
train and compare models, evaluate the best model, build a simple prediction 
CLI application, add tests, and document the results.

2. Revizuiește și aprobă planul

După ce planul este gata, citește-l cu atenție. Îi poți cere lui Grok să adauge pași lipsă, să elimine muncă inutilă sau să schimbe instrumentele și bibliotecile pe care plănuiește să le folosească.

Când totul pare corect, aprobă planul. Grok va începe apoi să creeze proiectul, să instaleze pachete, să scrie cod, să ruleze teste și să îți arate modificările pe care le face.

3. Continuă după ce atingi limita de utilizare

În timpul construirii proiectului, am atins limita de utilizare gratuită. 

Sarcinile mari de programare consumă mai mult decât cererile de chat normale, așa că se poate întâmpla rapid când Grok analizează date, antrenează modele, remediază erori și rulează teste.

SuperGrok costă în prezent 30 $ pe lună și oferă limite de utilizare mai mari pentru funcțiile Grok. 

Nu este ieftin, dar alocarea suplimentară poate fi utilă când construiești un proiect complet, nu doar testezi câteva prompturi mici.

După upgrade, revino la aceeași sesiune și tastează:

continue

Grok va relua de unde a rămas și va continua să construiască proiectul.

4. Revizuiește rezumatul final al proiectului

După ce munca este finalizată, Grok oferă un rezumat care explică ce a creat. Acesta include analiza datelor, vizualizările, rezultatele comparației modelelor, metricile de evaluare, testele, structura proiectului și instrucțiuni pentru rularea aplicației de predicție.

În proiectul nostru, Grok a antrenat un model de regresie logistică pe setul de date Palmer Penguins. 

Cel mai bun model a atins aproximativ 98% acuratețe și un scor F1 de 97,6%, ceea ce este un rezultat excelent pentru acest mic proiect de clasificare.

5. Explorează fișierele generate

Poți deschide folderul proiectului în VS Code și poți explora pe rând fișierele generate. 

Acest lucru este util pentru a înțelege cum a organizat Grok codul sursă, pipeline-ul de procesare a datelor, testele, rapoartele și aplicația în linie de comandă.

Chiar dacă Grok a creat proiectul pentru noi, este în continuare important să revizuim codul și să înțelegem cum funcționează fiecare parte.

6. Testează aplicația de predicție

Deschide un alt terminal în folderul proiectului și rulează următoarea comandă:

uv run penguins predict \
  --bill-length 39.1 \
  --bill-depth 18.7 \
  --flipper 181 \
  --body-mass 3750 \
  --sex male \
  --island Torgersen

Aplicația CLI procesează valorile folosind același pipeline de preprocesare și același model antrenat utilizat în timpul evaluării. În testul nostru, a returnat specia de pinguin așteptată, confirmând că aplicația de predicție a funcționat corect.

Gânduri finale

Per total, cred că Grok Build este un agent de codare foarte bun și surprinzător de finisat. 

Îl poți folosi prin abonamentul tău SuperGrok sau îl poți conecta direct la API-ul SpaceXAI folosind o cheie API. 

Mai important, nu ești limitat la modelele Grok. 

Grok Build acceptă modele personalizate prin API-uri compatibile cu OpenAI și Anthropic, ceea ce înseamnă că poți conecta și un model open-source care rulează local sau poți folosi un alt furnizor de API. 

Poți urma ghidul oficial pentru configurarea modelelor personalizate pentru a seta asta. 

Funcționează, de asemenea, fluent cu pluginuri, marketplace-uri, abilități reutilizabile, agenți, hooks și servere MCP. 

Grok poate descoperi automat abilități Claude Code existente, pluginuri, configurații MCP și fișiere cu instrucțiuni fără să fie nevoie să configurezi totul din nou. 

Experiența generală este foarte user-friendly. 

Actualizările sunt verificate automat la pornirea Grok Build, iar comanda grok update îți permite să instalezi manual cea mai nouă versiune. 

Totul, de la instalare și configurare până la schimbarea modelelor și adăugarea de instrumente, se simte simplu și bine gândit. 

Comparat cu OpenCode, Grok Build mi se pare în prezent produsul mai șlefuit și mai matur. 

Este deja aproape de Claude Code ca funcționalități și experiență generală de programare și mă aștept să continue să se îmbunătățească. 

Principala mea îngrijorare rămâne costul și utilizarea gratuită limitată, dar în afară de abonament, am mari speranțe pentru Grok Build.