how to build a 1-person AI company that:
- runs locally
- is 100% open source
- has no human employees, only ai agents
- lets every agent collaborate through email
most people already know that multiple ai agents can work together.
frameworks for that have existed for a while.
the harder part is figuring out how to organize those agents in a way that actually makes sense.
instead of building complicated workflows with dozens of connected nodes, this project treats your ai system like a real company.
every agent has a specific job.
every job reports to a manager.
instead of talking to every agent yourself, you only communicate with the manager, who delegates tasks to the right agents and brings the results back to you.
just like a real business.
that's exactly how alook works.
each agent runs in its own claude code, codex, or opencode session.
every agent has a clearly defined role and its own email inbox.
they communicate with each other through email while everything runs locally on your own machine.
your data stays on your computer.
nothing is sent to someone else's servers.
here's a simple example.
imagine building an ai sales team.
one agent becomes the sales manager.
another researches companies and finds qualified leads.
another writes outreach emails, handles replies, follows up with prospects, and reports the results.
you don't need to coordinate any of this yourself.
the manager agent handles the communication between the team and sends you one clear update.
it's a much more natural way to build multi-agent systems because you're organizing ai the same way people organize companies.
the entire project is open source.
github link: https://t.co/kluKB9XeeE
🚨 Anthropic just showed a 27-minute workshop on how to actually do prompts for Claude.
Taught by the people who built it.
Free. No registration. No paywall.
I've seen $300 courses that don't cover what they teach in the first 8 minutes.
Watch the session, then read the guide on building loops below.
70.000 horas de vídeos de robots reales en acción.
No películas de YouTube.
Así es como se enseña a una IA a respetar la física y las interacciones del mundo real.
¡HERMANOS… ESTO ES UNA LOCURA! 🤯
Alguien realmente lo hizo. Le quitó el pan de la boca a todos los que vivían de trasladar videos a mano.
Acabo de encontrar en GitHub una herramienta open-source que está rompiendo el juego en silencio: Y2A-Auto.
Es una fábrica completamente automática que:
• Descarga videos de YouTube al instante
• Los traduce y subtitula con IA
• Los sube sola a Bilibili y AcFun
Todo gratis. Todo código abierto. Cero intervención humana.
Mira lo que realmente hace:
🔥 Monitoreo 24/7 → Cuando un youtuber sube algo, lo agarra en segundos. Estreno automático en otros idiomas.
🔥 IA que lo convierte todo → Traducción + subtítulos perfectos. Contenido extranjero se vuelve local sin esfuerzo.
🔥 Protección anti-baneo → Revisa y evita zonas peligrosas sola.
🔥 Modo fantasma → Lo configuras una vez y sube solo mientras duermes.
Los que entienden ya están montando sus matrices de contenido en nichos específicos y sacando ventaja brutal.
Pero ojo… esto es oro puro. No lo grites por todos lados. Bajo perfil total.
¿Esto cambia el juego o qué? Dime qué harías tú con una herramienta así.
CLAUDE FABLE ESTÁ DE VUELTA Y CASI NADIE HABLA DE LO QUE PUEDE HACER
Modelo Mythos-class.
Disponible para todos.
Este tipo grabó un vídeo de 16 minutos con 10 funciones ocultas que el 90% no va a descubrir.
Guárdalo, lo agradecerás. 🔖
Acaban de FILTRAR el método MÁS FÁCIL para hacer dinero en 2026:
Claude + YouTube = 62.000$ al mes💰
Sin complicaciones. (Solo 13 minutos)
Subtitulado a español e inglés.
Guárdate este post para no perderlo.🔖
🚨EXCLUSIVA: MONTAR AGENTES DE IA ES FACIL
lo liberaron gratis en github y arranca con un solo link.
>te hace preguntas para entender que quieres que haga el agente
>lo construye solo, sin que toques una linea de codigo
>lo deja corriendo en la nube 24 horas al dia
>se testea y se corrige a si mismo
>lo puedes poner a buscar informacion, conseguir clientes, crear contenido o responder mensajes
guardalo en favoritos y miralo cuando tengas 16 minutos tranquilos, estudialo detenidamente y empieza a aplicarlo 👇
Instead of watching Netflix tonight,
Spend 2 hours watching this Stanford lecture.
It will teach you more about how LLMs like ChatGPT and Claude are actually built than most people will learn in years.
No hype.
No fluff.
Just world-class AI knowledge, explained by the people closest to the field.
If you're serious about AI in 2026,
Watch it.
Bookmark it.
Thank yourself later.
All Paid Courses (Free for First 4500 People)
𝗣𝗮𝗶𝗱 𝗖𝗼𝘂𝗿𝘀𝗲 𝗙𝗥𝗘𝗘 (PART - 1)
1. Artificial Intelligence
2. Machine Learning
3. Prompt Engineering
4. Claude,Chatgpt,Grok
5. Data Analytics
6. AWS Certified
7. Data Science
8. BIG DATA
9. Python
10. Ethical Hacking
(72 Hours only )
Like + RT + comment ' Drive '
Must Follow me so I can DM you.
Cancela tus planes de fin de semana. Aprende Claude Code.
$25K/mes. $50K/mes. $60K/mes.
La gente está construyendo sistemas de YouTube que funcionan en piloto automático usando Claude Code.
Mientras tanto, tú sigues desplazándote por contenido que olvidarás mañana.
Mientras ves un programa que no recordarás la próxima semana, alguien sin ninguna experiencia acaba de configurar un sistema que generó $62,000 el mes pasado.
Mismas 24 horas. Decisiones diferentes.
Tú decides. La estrategia filtrada está abajo.
El Loop Engineering es el siguiente paso después del Prompt Engineering
La mayoría de las personas aún usan Claude Code, Codex o Cursor como una chatbot:
1. Prompt
2. Esperar
3. Copiar
4. Corregir
5. Prompt otra vez
Este repo muestra el siguiente paso:
Dejas de hacer prompts al agente.
Diseñas el loop que le hace los prompts al agente por ti.
Incluye:
→ Loops de triaje diario
→ Loops de niñera de PR
→ Loops de barrido de CI
→ Loops de barrido de dependencias
→ Loops de redacción de changelog
→ Loops de limpieza post-merge
→ Loops de triaje de issues
También te da CLIs para:
• Escalar un loop
• Estimar el costo de tokens
• Auditar si tu repo está listo
• Agregar memoria/estado
• Agregar handoff humano
• Agregar gates de verificación
• Ejecutar agentes de manera segura a través de GitHub Actions
El Prompt Engineering se trataba de escribir mejores instrucciones.
El Loop Engineering se trata de construir un sistema donde los agentes siguen:
trabajando, verificando, corrigiendo y escalando sin que tú estés cuidando cada paso.
Esto es lo que parece la codificación con IA cuando deja de ser una sesión de chat y empieza a convertirse en un sistema operativo para equipos de software.
Enlace abajo👇
CLAUDE CODE AHORA PUEDE INVESTIGAR REDES SOCIALES COMO UN PRO**
Se llama **Agent-Reach**.
Le das una instrucción simple y Claude puede:
- Buscar los posts más virales de tus competidores en Instagram
- Analizar las últimas tendencias en X y Reddit
- Investigar qué está funcionando en YouTube
- Buscar discusiones específicas en cualquier plataforma
Todo **sin API keys**, sin pagar nada y de forma open source.
Antes tenías que hacer doomscrolling durante horas o pagar herramientas caras.
Ahora solo le dices a Claude qué quieres investigar.
El repo ya tiene 51k estrellas.
Si usas Claude Code para investigación o creación de contenido, esto cambia completamente el juego.
Repoo 👇
Un chino de 30 años se convirtió en una chica de IA y el resultado te va a dejar loco.
Armó un negocio de 3.700 dólares al mes en fanvue, desde su cuarto.
Nada de pelucas ni cosplay, usó IA para crear una identidad completamente nueva encima de su propio material.
Mismo cuarto, misma cámara, pero un creador totalmente distinto en pantalla.
Su flujo de trabajo es ridículamente simple: claude diseña el personaje, ComfyUI genera la cara, y Kling convierte fotos en reels virales.
El primer mes apenas juntó 320 dólares, pero en el segundo mes un vídeo pegó 500 mil views.
Y ahí empezó a entrar el dinero: consiguió 50 suscriptores pagados en fanvue antes de automatizar nada.
El arma secreta? Un sistema hecho con Claude que analiza los chats, optimiza precios y redacta respuestas a los fans con la voz de la chica.
El tipo solo le dedica 30 minutos al día para programar reels y hacer andar la máquina.
Esto ya no es creación de contenido, es arbitraje de identidad.
El workflow completo y las herramientas que usó están en el artículo.
🚨EXCLUSIVA: COPIA CUALQUIER REPO DE GITHUB CON UN SOLO CAMBIO EN LA URL. GRATIS
cambias "github" por "gitreverse" y te da el prompt exacto con el que se hizo
en 3 segundos, sin instalar nada.
Guarda esto en favoritos para que no lo pierdas👇
A YOUTUBER DUMPED HIS ENTIRE CHANNEL INTO AN LLM AND WATCHED IT BUILD ITS OWN BRAIN OVERNIGHT
no tagging, no folders, claude code reads the raw transcripts and decides on its own whether something becomes one wiki page or ten
drop in a pdf and a random article, come back in ten minutes, twenty new pages already linked, sources connecting themselves without anyone asking
this article runs the same trick on a different feed, chats and code instead of videos, four agents instead of one pass, rewriting itself every six hours instead of on command
no database, no lock in, just files that organize themselves
full breakdown in the article below👇
CLAUDE CODE AHORA TE AYUDA A CREAR TU PRIMER APP PARA SUBIRLA A LA APP STORE EN MINUTOS
Aca abajo esta la plataforma, escribí una guia completa con el paso a paso hasta que logres subir tu primer app en la App Store
Guárda esto y mira lo facil que es ejecutarlo con el articulo de abajo
This trader used Claude to build a Quant Bot and made +$131,940 on Polymarket
Since Mar 31, this wallet has been bringing in about $1,360 per day and running at a little over 7 trades per hour
17,138 predictions with a 50% win rate in 97 days
This trader’s Polymarket account:https://t.co/EyI2KsDmRF
The bot strategy is simple:
> It enters short crypto markets when pricing is still lagging behind the move
> gets positioned before the board fully catches up and keeps applying the same setup across a long flow of entries
The result does not come from one huge winner, but from repeating the same edge enough times for it to compound
Most profitable trades:
$6,957 → $12,495 (+$5,537, +79.6%)
$3,015 → $7,802 (+$4,786, +158.7%)
$3,717 → $8,379 (+$4,662, +125.4%)
What makes this stand out is not one lucky trade. It is a repeatable short-window process that keeps turning small pricing dislocations into a steadily rising PnL curve