Учебник по Grok Build: создаём проект машинного обучения

Grok 4.6 — это новейшая модель ИИ, лежащая в основе Grok Build, разработанная для программирования, агентных задач и сложной работы с знаниями. Grok Build приносит эти возможности прямо в ваш терминал: он может планировать проекты, создавать и редактировать файлы, устанавливать пакеты, выполнять команды, тестировать код и исправлять ошибки с вашего одобрения.

В этом руководстве я рассмотрю Grok Build, покажу его ключевые возможности и настрою межсессионную память, инструкции проекта, повторно используемые навыки и параметры безопасности. 

Затем мы используем его, чтобы создать полноценный сквозной проект машинного обучения: от настройки окружения и анализа данных до обучения моделей, оценки результатов и создания приложения для предсказаний.

Что такое Grok Build?

Grok Build — это кодирующий агент SpaceXAI, который работает прямо в вашем терминале. 

Он относится к той же категории инструментов, что и Claude Code и OpenCode: вы описываете обычным языком, что хотите построить, а агент работает с файлами и инструментами на вашем компьютере, чтобы выполнить задачу. 

Он может изучать существующий проект, создавать и редактировать файлы, устанавливать пакеты, выполнять команды, тестировать код, выявлять ошибки и исправлять проблемы.

Grok Build также на удивление прост в использовании. Вам не нужно давать подробные инструкции по коду на каждом шаге, и он может переиспользовать конфигурации других кодирующих агентов, включая навыки агента, конфигурации MCP и настройки проекта. 

Эти возможности делают установку и настройку гораздо более плавными, особенно если вы уже пользуетесь похожими инструментами.

Основной минус — ограничение по использованию. 

Хотя Grok Build доступен в бесплатном тарифе, бесплатный лимит может быстро исчерпаться при работе над полноценным проектом. 

Полный план SuperGrok стоит $30 в месяц, что кажется дорогим по сравнению с некоторыми конкурентами. Например, Claude Pro стоит $20 в месяц и включает доступ к Claude Code.

Несмотря на стоимость, Grok Build — это мощный и дружелюбный кодирующий агент, особенно для тех, кому нужен ИИ-помощник, способный на большее, чем просто генерация небольших фрагментов кода.

Ключевые возможности Grok Build

Grok Build включает стандартные функции агентов-программистов, такие как режим планирования (Plan Mode) и инструкции проекта через файл AGENTS.md. 

Однако его память, генерация медиа, фоновая автоматизация, управление агентами и система расширений делают его более полезным для крупных проектов.

1. Межсессионная память

Grok может запоминать полезную информацию между разными сессиями, включая команды проекта, технические решения, структуру папок и правила кодирования. 

Это означает, что вам не придётся каждый раз заново объяснять проект, когда вы возвращаетесь к нему.

2. Субагенты

Grok может создавать независимых дочерних агентов с собственным контекстом. 

Например, один агент может изучать кодовую базу, в то время как другой создаёт план, пишет тесты или работает над отдельной функцией.

3. Ветвление и откат сессий

Вы можете форкнуть сессию, чтобы протестировать другой подход, не теряя исходный разговор. 

Функция отката (Rewind) также позволяет вернуться на более ранний этап, если что-то пошло не так.

4. Git worktree

Git worktree позволяет Grok работать в изолированной копии репозитория. 

Это защищает основной проект, пока вы тестируете экспериментальные функции или запускаете несколько агентов одновременно.

5. Генерация изображений и видео

Вы можете генерировать изображения и видео прямо в Grok Build с помощью команд /imagine и /imagine-video. 

Это полезно при создании приложений, которым нужны визуальные ассеты, макеты или демонстрационный контент.

6. Циклический запуск

Команда /loop позволяет Grok повторять промпт через заданный интервал. Например, вы можете попросить его проверять тесты, мониторить деплой или сообщать о новых ошибках каждые несколько минут.

7. Режим Vim

Grok Build включает режим Vim для пользователей, предпочитающих Vim-подобное управление с клавиатуры при навигации по интерфейсу терминала. Его можно включать и отключать с помощью /vim-mode.

8. Персоны

Персоны позволяют задавать агентам разные стили поведения, области фокуса или рабочие правила. 

Ими можно управлять с помощью /personas и применять к разным субагентам.

9. Панель агентов

Панель агентов (Agent Dashboard) даёт живой обзор всех ваших сессий. 

Вы можете видеть, какие агенты работают, ждут ввода, завершены или упали, и открыть любую сессию прямо с панели.

10. Хуки

Хуки позволяют Grok автоматически выполнять команды или вызывать HTTP-эндпоинт до или после определённых событий. 

Их можно использовать, чтобы блокировать опасные команды, форматировать код после правок, записывать использование инструментов или отправлять уведомление по завершении задачи.

11. Плагины

Плагины расширяют Grok Build дополнительными агентами, хуками, MCP-серверами, языковыми серверами и другим функционалом. Существующие плагины Claude Code также могут быть автоматически обнаружены без необходимости полностью новой настройки.

12. Маркетплейс плагинов

Встроенный Marketplace позволяет просматривать и устанавливать плагины из настроенных источников прямо в Grok Build. Открывается командой /marketplace.

Как настроить Grok Build

Прежде чем строить проект машинного обучения, нам нужно установить Grok Build, подключить аккаунт SpaceXAI и открыть его внутри отдельной папки проекта.

1. Установите Grok Build

Откройте терминал и выполните команду для вашей операционной системы.

Для macOS, Linux или WSL:

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

Для Windows PowerShell:

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

Установщик загружает Grok Build и добавляет команду grok в вашу систему.

2. Войдите в свой аккаунт SpaceXAI

Затем войдите, выполнив:

grok login

Grok Build откроет окно браузера, где вы сможете войти в аккаунт SpaceXAI и одобрить доступ. 

Обычно это требуется сделать только один раз.

3. Создайте папку проекта

Создайте отдельную папку для проекта машинного обучения и перейдите в неё:

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

Теперь запустите Grok Build внутри папки:

grok

Настроим Grok Build для проекта

Прежде чем что-либо строить, мы настроим Grok Build так, чтобы он запоминал важную информацию о проекте, следовал более безопасным правилам разрешений и применял одни и те же инструкции разработки в каждой сессии.

1. Включите межсессионную память

Межсессионная память позволяет Grok запоминать полезную информацию после закрытия терминала и возвращения к проекту позже.

Запустите Grok Build с включённой памятью:

grok --experimental-memory

Внутри Grok Build вы можете вручную сохранить важную заметку:

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

Вы также можете использовать /memory для просмотра и управления сохранённой информацией. 

Используйте память для стабильных деталей, таких как важные команды, технологический стек, структуры папок и соглашения по коду. 

Временные инструкции лучше держать внутри текущей сессии. 

2. Добавьте безопасные правила разрешений

Grok Build по умолчанию использует режим Ask, то есть запрашивает подтверждение перед запуском инструментов, которые ещё не были разрешены.

Мы добавим правила разрешений на уровне проекта, чтобы упростить обычную разработку, при этом явно блокируя рискованные действия. 

Попросите Grok подготовить конфигурацию:

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. Создайте постоянные инструкции проекта

Далее создайте файл AGENTS.md с правилами, которым Grok должен следовать на протяжении всего проекта. 

Grok автоматически загружает этот файл при работе внутри репозитория, поэтому вам не нужно повторять одни и те же инструкции в каждой сессии. 

Используйте следующий промпт:

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.

Держите инструкции короткими и конкретными — так Grok с большей вероятностью будет последовательно соблюдать фокусные правила проекта. 

4. Проверьте конфигурацию

Наконец, проверьте, что Grok обнаружил правила проекта, настройки, навыки, плагины и MCP-серверы:

grok inspect

Когда всё выглядит корректно, можно приступать к созданию проекта машинного обучения.

Демо Grok Build: создаём сквозной проект машинного обучения

Теперь, когда Grok Build установлен и настроен, мы можем использовать его, чтобы с нуля создать полный проект машинного обучения.

1. Создайте план проекта

Начните с переключения в Plan Mode, чтобы Grok мог изучить задачу и объяснить, как он намерен строить проект, прежде чем вносить изменения в файлы:

/plan

Затем введите следующий промпт:

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. Просмотрите и утвердите план

Когда план будет готов, внимательно его прочтите. Вы можете попросить Grok добавить отсутствующие шаги, убрать лишние действия или изменить инструменты и библиотеки, которые он планирует использовать.

Когда всё выглядит правильно, утвердите план. Затем Grok начнёт создавать проект, устанавливать пакеты, писать код, запускать тесты и показывать вам вносимые изменения.

3. Продолжите после достижения лимита использования

Во время работы над проектом мы достигли бесплатного лимита использования. 

Крупные задачи по кодингу потребляют больше лимита, чем обычные чат-запросы, поэтому это может произойти быстро, когда Grok анализирует данные, обучает модели, исправляет ошибки и запускает тесты.

SuperGrok сейчас стоит $30 в месяц и предоставляет более высокие лимиты использования для функций Grok. 

Это недёшево, но дополнительный лимит может быть полезен, когда вы строите полноценный проект, а не тестируете несколько небольших промптов.

После апгрейда вернитесь в ту же сессию и введите:

continue

Grok продолжит с того места, где остановился, и доведёт сборку проекта до конца.

4. Изучите итоговое резюме проекта

После завершения работы Grok предоставляет сводку с объяснением сделанного: анализ данных, визуализации, результаты сравнения моделей, метрики оценки, тесты, структура проекта и инструкции по запуску приложения для предсказаний.

В нашем проекте Grok обучил модель логистической регрессии на датасете Palmer Penguins. 

Лучшая модель достигла примерно 98% точности и F1-скор 97,6% — отличный результат для этого небольшого классификационного проекта.

5. Изучите сгенерированные файлы

Вы можете открыть папку проекта в VS Code и изучить сгенерированные файлы по одному. 

Это полезно, чтобы понять, как Grok организовал исходный код, конвейер обработки данных, тесты, отчёты и консольное приложение.

Даже несмотря на то, что Grok создал проект за нас, важно просмотреть код и понять, как работает каждая часть.

6. Протестируйте приложение для предсказаний

Откройте ещё один терминал внутри папки проекта и выполните следующую команду:

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

CLI-приложение обрабатывает значения с помощью того же пайплайна препроцессинга и обученной модели, что использовались при оценке. В нашем тесте оно вернуло ожидаемый вид пингвина, подтверждая корректную работу приложения для предсказаний.

Заключение

В целом, я считаю Grok Build очень хорошим и на удивление выверенным агентом-программистом. 

Вы можете использовать его по подписке SuperGrok или подключить напрямую к API SpaceXAI с помощью ключа API. 

Что ещё важнее — вы не ограничены моделями Grok. 

Grok Build поддерживает пользовательские модели через совместимые с OpenAI и Anthropic API, что означает, что вы также можете подключить локально запущенную open-source модель или использовать другого провайдера API. 

Вы можете следовать официальному руководству по настройке пользовательских моделей. 

Он также хорошо работает с плагинами, маркетплейсами, повторно используемыми навыками, агентами, хуками и MCP-серверами. 

Grok может автоматически обнаруживать существующие навыки Claude Code, плагины, конфигурации MCP и файлы инструкций без необходимости всё настраивать заново. 

В целом опыт очень дружелюбный к пользователю. 

Обновления проверяются автоматически при запуске Grok Build, а команда grok update позволяет вручную установить последнюю версию. 

Всё — от установки и конфигурации до переключения моделей и добавления инструментов — ощущается простым и хорошо продуманным. 

По сравнению с OpenCode, Grok Build сейчас кажется мне более отполированным и зрелым продуктом. 

Он уже близок к Claude Code по набору функций и общему опыту кодирования, и, полагаю, будет продолжать улучшаться. 

Моя основная претензия — стоимость и ограниченный бесплатный лимит, но помимо подписки, у меня большие ожидания от Grok Build.