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grok-cli-calling

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Use when the user wants to invoke the Grok CLI from the command line without entering the interactive TUI — one-shot quick queries, scripting/piping, non-interactive task execution, structured JSON output, or resuming a session. Covers `grok -p/--single` prompt mode, --output-format, --json-schema, -m model override, -c/--continue and -r/--resume, --permission-mode/--sandbox, and subcommands (agent, sessions, export, memory, mcp, plugin, doctor, login). 触发场景：用户在命令行直接让 Grok 干活、不进交互界面、快速一次性提问、写脚本调用、管道传参、非交互调用 grok。

In this repository4 other files it gives its agents.
- codex-cli-callingSkill
- hermes-cli-callingSkill
- kimi-cli-callingSkill
- memory-consolidateSkill

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Files

SKILL.md

<!-- 本技能由 dsh-memory-evolve 插件（COI 调度模块）内置提供：源头随插件升级同步，禁用请到「技能管理」Tab -->

在 CLI 里直接调用 Grok 干活（不进 TUI）

何时用

用户想不进入交互式 TUI，直接在终端让 Grok 干活
快速一次性提问（Grok 的特点就是快，前端后端都能干）
脚本 / 管道 / CI / 定时任务里调用 Grok
需要结构化 JSON 输出的机器可读场景

核心命令

grok -p "你的问题或任务"     # 单轮 prompt 模式：跑一条 prompt，打印回答到 stdout 后退出

实测：输出就是最终回答本身，简洁直接，无多余装饰（快速验证：grok -p "只回答数字：1+1等于几？" → 2）。

常用参数（可组合）

参数	作用
`--output-format <格式>`	输出格式：`plain`（默认，纯回答）/ `json` / `streaming-json`（NDJSON 流式会话更新）/ `streaming-messages-json`（Anthropic Messages 格式 NDJSON），适合程序解析
`--json-schema '<SCHEMA>'`	约束模型输出为符合该 JSON Schema 的 JSON（隐含 `--output-format json`），如 `--json-schema '{"type":"object","properties":{"name":{"type":"string"}}}'`
`-m, --model <模型>`	本次调用临时换模型（默认 `grok-4.5`，用 `grok models` 查看可用列表）
`--reasoning-effort <级别>`	推理模型的思考强度
`-c, --continue`	接着当前工作目录最近一次会话继续干
`-r, --resume [id或标题]`	恢复指定会话（按 ID 或标题匹配；不带参数恢复最近一次）
`--fork-session`	恢复时新建会话 ID 而不是复用原会话（可与 `--resume` 组合）
`--permission-mode <模式>`	权限模式：`default` / `acceptEdits`（自动接受文件编辑）/ `auto` / `dontAsk` / `bypassPermissions` / `plan`
`--sandbox <PROFILE>`	文件系统与网络访问沙箱配置（也可用环境变量 `GROK_SANDBOX`）
`--always-approve`	自动批准所有工具执行
`--max-turns <N>`	限制最大 agent 轮数
`--tools <列表>` / `--disallowed-tools <列表>`	允许 / 移除内建工具（逗号分隔）
`--allow <RULE>` / `--deny <RULE>`	权限允许 / 拒绝规则（兼容 `--allowedTools` / `--disallowedTools`）
`--rules <RULES>`	追加额外规则到系统提示词
`--agent <NAME>`	使用指定 agent 配置
`--prompt-file <PATH>`	从文件读取单轮 prompt（长任务文案放文件，避免 shell 转义地狱）
`--no-plan` / `--no-subagents` / `--no-memory`	禁用计划模式 / 子代理 / 跨会话记忆
`--experimental-memory`	启用跨会话记忆
`--cwd <DIR>`	指定工作目录
`--disable-web-search`	禁用网页搜索与抓取工具

管道 / 脚本用法

cat error.log | grok -p "把这些日志分类总结"
RESULT=$(grok -p "生成一个 UUID，只输出 UUID 本身")
grok -p "review 这段代码：请读取文件 /path/to/code.py"   # 大文件给路径，别塞进参数
grok --json-schema '{"type":"object","properties":{"issue":{"type":"string"},"fix":{"type":"string"}},"required":["issue","fix"]}' -p "分析这个报错并给出修复" | jq .

陷阱 / 注意事项

需要先登录。 未登录时调用会直接失败（grok models 会提示 You are not authenticated）。登录用 grok login（本地 --oauth，无头/远程环境 --device-auth）。grok doctor 可体检终端/配置状态。
-p 是单轮模式，会话默认独立。 想要延续上次上下文，用 -c（继续最近会话）或 -r <id>（恢复指定会话，标题也支持，大小写不敏感）。grok sessions list / grok sessions search <关键词> 可查找历史会话。
大文件别整段塞进命令行参数（超长会截断），让 Grok 自己读文件路径；长 prompt 用 --prompt-file。
权限模式按需选择。 只读分析用默认模式即可；需要改文件时用 --permission-mode acceptEdits 或 --sandbox workspace-write 类配置；bypassPermissions 全放行要谨慎，仅在明确需要时使用。
执行时间：Grok 以快著称，但它是完整 agent，复杂任务（读文件、跑命令、多轮思考）仍可能耗时数十秒到几分钟。调用方请设足超时（简单问题 60s 起，复杂任务 300s 以上或放后台跑），不要因短暂无输出就判定失败。
输出格式选择。 只关心最终回答用默认 plain（stdout 干净）；需要事件流/增量输出用 streaming-json；需要严格结构用 --json-schema。

其他非交互入口

grok agent stdio       # ACP/stdio 模式，供 IDE、Zed 等客户端接入
grok agent headless    # 通过 Grok WebSocket relay 无头运行
grok agent serve       # 以 WebSocket server 运行
grok sessions list     # 列出最近会话
grok sessions search <关键词>   # 搜索会话
grok sessions delete <id>      # 删除会话
grok export            # 将会话导出为 Markdown
grok memory            # 管理跨会话记忆
grok mcp               # 管理 MCP server 配置
grok plugin            # 管理插件与市场源
grok models            # 列出可用模型
grok login / logout    # 登录 / 登出
grok inspect           # 查看当前目录发现的配置
grok worktree          # 管理 git worktree
grok wrap <命令>       # 运行命令并支持本地剪贴板（OSC 52）
grok update            # 检查更新或安装指定版本

验证

grok -p "只回答数字：1+1等于几？"
# 预期：几秒内直接打印 2，随后退出回到 shell

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Partly
It didn't

What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.

Your trail

Files you open will collect here, so you can find them again.

Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

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