后端API网关MCP 服务dsh-plugin【免费下载链接】tregOpenRouter for agent tools. Join community here: https://discord.gg/6mQYYfFMAn项目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/treg/treg点击查看免费下载本文以 treg.toOpenRouter for agent tools仓库中 marketing/rebuild/06-grok-bot-use-cases.md 的规划文档为骨架完整讲解 Grok Bot 接入 treg.to 后的所有真实用例如何被映射为「单次调用的 job」与「多步串联的 workflow」两种形态从已上线并附真实账单receipt的线索挖掘流水线到因数据源可信度问题被暂时搁置的「X 平台投诉线索配方」再到面向新兴搜索词的 SEO 落地策略。读完你将掌握如何用一句话把 Grok Bot 从「能浏览」升级为「能拿数据」如何按类别为它点单式指派 job以及一条 workflow 从草稿、实验验证到正式上线的完整判定标准。核心前提站点已经为每种用例准备好了容器规划文档开宗明义地指出网站已经存在正确的容器用例地图本身不需要新建任何东西。在 treg.to 的页面结构中每一种 Grok Bot 用例都恰好落入两种形态之一job作业一次调用解决一个问题落在/use-cases/job页面并在/agents/grok-bot的「The menu菜单」中按类别分组列出每组带一个类别提示词category promptworkflow工作流把多个 job 串成一条流水线用户只写一个提示词系统按步骤依次执行并产出一张真实运行的账单receipt落在/workflows/slug页面并且现在每一个 agent 页面的「Workflows」区段都会列出它。也就是说真正的工作不是搭结构而是判定哪些用例值得被真正跑一遍并写成 workflow——因为仓库中对 workflow 页面的硬性要求是「没有真实 run 就不写页面数字就是页面本身」见 src/treg/agent_pages.py 中 WORKFLOWS 字典的注释A workflow page is never written without a real run behind it; the numbers are the page。用例地图九个场景与两种形态的映射文档给出了完整映射表这里逐行保留并展开人们提出的用例本周 X 平台上的高频诉求结构形态串联的 job运行状态线索挖掘Lead generation——「用 Grok Bot 找客户」luismbat 4.5M 播放、kristaletz 2.85Mworkflowcompanies.search → people.search → people.email.find → people.email.verify → companies.news已上线/workflows/find-and-verify-a-lead-listreceipt 日期 2026-08-26$3.62 / 50 家公司从 X 平台投诉中挖线索——「抱怨竞品的人 / 正在寻找替代方案的人」luismbat 配方Amplemarket 承担 enrichment 环节workflowx.search.posts → x.user.profile → people.email.find → people.email.verify草稿被阻塞见下方 provider note潜客研究——融资、团队规模、招聘、技术栈、按行业的新闻jobscompanies.enrich · companies.funding · companies.jobs · companies.tech_stack · companies.news以 job 形式上线关联的「join-problem」workflowmarketing/rebuild/05-join-problem.md尚待一次真实 run人脉研究——档案、近期帖子、工作邮箱jobslinkedin.user.profile · linkedin.user.posts · people.email.find以 job 形式上线市场研究——谁在招人、员工怎么说、竞品广告jobsagent 页面上已挂「Market research」类别提示词jobs.search · employee reviews · ads.library以 job 形式上线SEO 研究——关键词量、谁在排名、Search Consolejobs「Search rankings」类别keywords.volume · serp.organic · search-console.performance以 job 形式上线创作者 / 社媒研究——按关键词找创作者、视频评论、帖子的互动者jobs「Social listening」类别creators.search · youtube.comments · linkedin.post以 job 形式上线目录商家——「网站上某个行业的 curated 数据」startupideaspod104K 播放workflow 候选按关键词地理位置找本地商家 → 评论 → enrich尚未运行点评情报——某家店的点评、回复自家点评jobsreviews · google-business-profile以 job 形式上线表格中的「jobs 已上线」意味着这些能力已经存在于 src/treg/agent_pages.py 的USE_CASES目录里并且 agent 页面按类别渲染出菜单与提示词。例如「Market research」类别提示词为Using treg, who is hiring salespeople this month, and what do their employees say about working there?「Social listening」为Using treg, find 20 TikTok creators posting about home espresso with 50k to 500k followers.「Search rankings」为Using treg, which queries is treg.to ranking 8 to 15 for in Search Console, and who outranks us?。这些提示词定义在CATEGORY_PROMPTSagent_pages.py而类别的一句话描述在CATEGORY_BLURBSagent_pages.py。Grok Bot 与 ChatGPT、Claude、Cursor 等 agent 共用同一份菜单同一套 job、同一份价格、同一张 receipt。线索挖掘 workflow第一个真正跑通的多步流水线映射表中唯一标注「已上线」的 workflow 是find-and-verify-a-lead-list。它在源码中的完整定义位于 src/treg/agent_pages.py其页面文案的核心承诺是Give your agent one prompt and get back a lead list with a named person, a verified work email and a scored reason to write, for every company that fits.即一个提示词换回一张「每家目标公司都带具名联系人、已验证工作邮箱和可打分开场理由」的线索表。七个步骤与它们背后的真实账单workflow 由 7 个步骤串成每一步都标注了实际 run 使用的端点、计价方式与「为什么这么设计」构建公司列表apollo.companies.search——50 家美国软件公司51–200 人规模最近一轮为 Series A。Apollo 按页计价而非按公司计价所以一页 50 家只收一次钱workflow 中专门用once: (apollo.companies.search,)标注了这类「整单只调一次」的步骤用 jev 判定匹配度decisiontypesafe.jev——在花任何付费步骤的钱之前让 jev 只基于列表字段判断该公司是否符合 ICPB2B 软件、面向销售/市场团队低于 50% 直接丢弃。Apollo 列表页免费携带 domain、NAICS/SIC 代码、营收与人数增长jev 读这些字段返回概率找人findymail.search.employees——找每家公司的 VP/Head of Marketing。Findymail 按返回的联系人计费LeadMagic 的角色查找器作为兜底找工作邮箱tomba.people.email.find——指定「只按命中计费的最便宜提供商」。Tomba 是 catalog 里最便宜的 per-success 查找器但在这次 run 中 treg.to 自己的 key 上容量不足于是由 Hunter 顶上、Kitt 补 Hunter 的 miss三家 miss 都免费验证邮箱leadmagic.people.email.verify——丢掉不可投递的unknown 单独保留。LeadMagic 每个确定性判定收四分之一 creditunknown 不收费找开场素材predictleads.companies.news_events——每家公司的最近三条新闻。PredictLeads 按调用计费Akta 单次更便宜但首跑时额度不足用 jev 给开场打分decisiontypesafe.jev——从新闻事件里选出最该用来写第一句话的那条并按四级量表打分CSV 按开场强度排序。jev 是决策步骤不属于 catalog capability调用走团队自己的 TypeSafe key它的费率单独登记在DECISION_STEPS表中$0.00002 / verdict理由是单条公司行约 500 input tokens、按$0.042 / 百万 tokens的清单价折算agent_pages.py。两次 run 的账单演化$3.62 → $2.33规划文档2026-08-28 写作记录的首次 receipt 是2026-08-26 的 $3.62 / 50 家公司。而当前仓库中run字段已经更新为2026-09-23 的第二次 run总费用 $2.33关键变化是加入了 jev 门槛gate指标2026-08-26 首跑无门槛2026-09-23 次跑带 jev 门槛总费用$3.62$2.33交付线索27 条20 条含已验证邮箱单条成本$0.13$0.12被门槛拦截的公司—48 家中的 21 家在进入任何付费步骤前被丢弃次跑完整 receipt见 agent_pages.pyApollo 匹配到 958 家取第一页 50 家一次收费 $0.02648/50 家带可用域名2 家无主域名后续步骤全部停在第 1 步jev 门槛48 家中 27 家 ≥50% 通过21 家在付费前被丢若把阈值提到 60% 只剩 14 家27/27 找到具名市场负责人20 家 Findymail、7 家 LeadMagic 角色查找21/27 找到工作邮箱18 家 Hunter、3 家 KittTomba 容量错误免费返回验证20/21 可投递、1 个 unknown、0 个 invalid19/21 拿到近一年新闻事件PredictLeadsjev 开场打分19/19四级量表0–3中 4 条达到 decent 以上均值 1.79jev 两段合计67 次判定、55,009 input tokens、清单价 $0.0023走团队自有 key 不计入计量墙钟时间四路并行约 5 分钟其中门槛判定 48 家耗时 90 秒总计量 $2.33即每条可投递线索 $0.12被拦的 21 家若按本次费率跑完大约还要再加 $1.79。workflow 页面还保留了完整的failure_modesagent_pages.py这些是真实 run 暴露出的坑门槛读到的字段太薄Apollo 列表字段不含「卖什么给谁」概率最高只有 67%、不同提供商对同一筛选条件计数差一个数量级Icypeas 计 12 家 vs Apollo 计 958 家、最便宜的提供商随时可能容量不足Tomba → Hunter 单命中价格翻了近三倍、Findymail 免费 miss 却不在响应里上报计价导致按清单价结算、catch-all 域名约占 B2B 列表的五分之一等。尚未运行的候选目录商家 workflow映射表里唯一标注「Not run」的 workflow 候选是「目录商家」用例按关键词地理位置找本地商家 → 拉取评论 → 富化。规划文档没有给它强行编造一条流水线而是如实标记为待验证状态。这与仓库「workflow 页面必须有真实 run 背书」的纪律一致——它已经在 src/treg/routers/web.py 的 Workflows 渲染逻辑里但只要没有 run就不会出现在WORKFLOWS字典中也就不会生成页面。与之对应的 job 能力按关键词位置搜本地商家、商家评论、Google Business Profile 回复已经在USE_CASES的「Local businesses reviews」类别里上线agent_pages.py随时可以组装成下一条流水线。Discovery PR 实际落地了什么源码视角规划文档「What shipped today」一节描述的内容可以在当前仓库源码中逐一找到实现所有 agent 页面新增「Workflows」区段。在 src/treg/routers/web.py每个/agents/slug页面都会渲染section idworkflows标题为Sequences {agent} can run from one prompt遍历agent_pages.WORKFLOWS列出每条 workflow 的标题、步骤数len(wspec.get(steps, ()))与「每一步都是计量调用、花费前先展示价格」的说明。这意味着 Grok Bot 页面会直接挂出find-and-verify-a-lead-list的入口.md孪生。同一函数在as_md分支下生成 Markdown 版 agent 页web.py包含## Sequences {name} can run from one prompt一节逐条列出 workflow 的句子、步骤数与 receipt 说明每个 agent 页的 HTMLhead中通过link relalternate typetext/markdown href...暴露 Markdown 版本方便 Agent/LLM 直接抓取Grok Bot 专属 FAQ 扩为七条。AGENTS[grok-bot]agent_pages.py的faq数组新增三条与本次扩展直接相关的内容能做线索挖掘吗可以且这是被问得最多的序列——浏览browse不是数据browsing is not data但接上 treg.to 后 Grok Bot 能按行业/规模/融资构建公司列表、逐家找到决策人、找到并验证工作邮箱、拉最近新闻作为开场且每一步在 bot 花钱前先报价能做什么研究公司研究融资轮、人数、职位发布、技术栈、按域名的新闻、人脉研究LinkedIn 档案、近期帖子、工作邮箱、市场研究谁在招人、员工评价、竞品广告、关键词量与排名菜单里每个 job 都是一次调用、按次计价还不能做什么不发送任何内容邮件走你自己的发信序列、LinkedIn 走你自己的账号和 keyLinkedIn 帖子搜索覆盖的是 Google 索引中的公开帖子而非 LinkedIn 自有信息流帖子的 reactions 一次只回一页没有「网页原文 → markdown」抓取器网站读取是按域名做命名字段提取。Grok Bot 路由与落地页。在 web.py 中/agents/grok-bot会 301 重定向到/grokbot落地页该 URL 才是主目的地agents 总览页中 grok-bot 卡片同样链接到/grokbotweb.py。落地页src/treg/web/grokbot.html展示六个 treg 专属 botICP Map Coach、Lookalike Scout、Rival Watch Desk、SERP Watch Team、Creator Shortlist Crew、GTM Expert并有三个 CTA 指向 Grok 插件安装链接——这些约束由 tests/test_grokbot_gallery.py 用断言锁定六位 bot 按 workflow 顺序各出现一次、CTA 链接计数等。反向索引job 页与 workflow 互链。web.py 实现了两个进程级缓存的索引_jobs_by_provider()与_workflows_by_capability()再经_workflows_for_caps()让每个 job 页面列出「链到它的 workflow」。代码注释记录了动机此前 38 个 job 页和 2 个 workflow 页在 Google 零展示、报URL is unknown to Google而由 /catalog 链接的 /tools/ 已被收录索引上线后任何新 job 或 workflow 一挂路由即被互链。Provider note为什么「X 投诉线索配方」仍是草稿这是规划文档中最诚实也最有方法论价值的一节。这条被 luismbat 等大 V 带火的配方x.search.posts → x.user.profile → people.email.find → people.email.verify卡在第 1 步的实验验证上文档记录了一次真实的 step-1 run调用tikhub.x.twitter-web-fetch-search-timeline查询looking for an alternative to hubspotsearch_typeLatest花费 $0.001。返回 5 条帖子日期却是 2016–2024 年并非最新其中 4 条是推广 HubSpot 替代品的厂商自荐。如果基于这次结果写 receipt它会显示「5 条帖子0 个买家」。文档给出了两个互斥的解释与一条行动路线要么该 provider 的Latest模式实际并不返回最新内容要么「抱怨式」措辞需要换成 X API 官方 recent search 端点——即x.x.search-posts-recent该端点在当前仓库的 src/treg/catalog/x.extended.yaml 中有完整定义GET /2/tweets/search/recent按返回结果计费 $0.005 / 条帖子必填参数query可选max_results、start_time须在最近 7 天内、since_id/until_id、sort_order等文档同时给出该路径的观测成功率约 44%需用自己的 key。判定标准很清楚在写页面之前用更窄的查询加上 X-API 兄弟端点重跑一次如果仍然返回厂商自荐这条 workflow 的诚实版本就要换起点——从 LinkedIn 上竞品帖子的**评论区互动者commenters**开始而不是从 X 的搜索开始。这是「先验证、后成文」的典型示范宁可让一个高流量配方停留在草稿也不在没有真实 run 的情况下编造数字。面向新兴搜索词的页面策略规划文档最后处理了 SEO 落地问题。「grok bot lead generation」这个术语当时文档写作时仅 17 天龄尚无测量到的搜索量SERP 也很软x.ai 公告、一天龄的 YouTube 视频、一个 r/AI_Agents 帖子、两篇 setup 指南。文档的决策是不新建页面去抢这个词承担该术语的页面就是已上线的线索列表 workflow本身/workflows/find-and-verify-a-lead-list当 workflow 页面具备 agent 专属渲染能力时再为它重拟标题或者用 X Articlemarketing/_grok-bot-treg-2026-08-28.md链接到该 workflow监测节奏第 7 天 / 第 21 天检查精确头部exact-head排名位置自动补全autocomplete每周复查。这套做法与仓库整体的内容策略一致workflow 页面的数字来自真实 runrun字段手录并标注日期receipt就是页面本身针对尚无法测量、但通过全部七项「新兴术语门槛」的词用现有页面改标题承接而不是为词造页。结语从这张地图能看到什么把规划文档、源码定义和两次真实账单放在一起能提炼出 treg.to 编排 Grok Bot 用例的完整方法论一切用例先落为「菜单里的 job」——一次调用、一个价格、一个 /use-cases 页面绝大多数研究类场景到此为止已经可用只有被反复要求的、跨多个 job 的序列才升级为 workflow——升级的硬门槛是一次带 receipt 的真实 runWORKFLOWS的注释与run字段都是证据账单既用于定价展示也用于失败模式分析数据源可信度问题会显式阻塞路线——X 投诉配方被「5 条帖子、4 条厂商自荐」的实验结果拦住替代路径X 官方 recent search、LinkedIn 评论者都写在了文档里等下一次验证结构服务于检索——Workflows 区段挂在每个 agent 页、.md孪生暴露给 Agent/LLM、反向索引打通 job/workflow/provider 三层互链新兴搜索词用现有页面承接而非新建空页。想继续深入可以从这几处源码读起WORKFLOWS 字典与 find-and-verify-a-lead-list 全定义、AGENTS[grok-bot] 的 FAQ、agent 页面 Workflows 区段与 .md 孪生的渲染、x.x.search-posts-recent 端点定义以及 join-problem 规划文档——后者是潜客研究类用例的下一张候选 workflow 蓝图。赞分享后端API网关MCP 服务dsh-plugin【免费下载链接】tregOpenRouter for agent tools. Join community here: https://discord.gg/6mQYYfFMAn项目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/treg/treg点击查看免费下载相关推荐learn-claude-code s16 Workflow Runtime用一次 Workflow 工具调用执行可恢复的多 Agent 编排learn claude code s16 Workflow Runtime用一次 Workflow 工具调用执行可恢复的多 Agent 编排 在 learn示例工程AI Agent人工智能learn-claude-code s16: Workflow Runtime — 一次工具调用驱动可恢复脚本化编排的运行时learn claude code s16: Workflow Runtime — 一次工具调用驱动可恢复脚本化编排的运行时 本篇围绕 learn claude示例工程AI Agent人工智能Ryujinx Switch 模拟器快速上手从 0 到第一局只要 10 分钟Ryujinx Switch 模拟器快速上手从 0 到第一局只要 10 分钟 手里的 Switch 吃灰很久了电脑的性能却一直闲着。Ryujinx 是一款用硬件仿真图形学创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考