Esta publicación describe la construcción de un pipeline de correo electrónico frío utilizando el scraping de Google Maps para obtener leads y Claude para generar líneas de apertura personalizadas. Incluye código para el envío de correos electrónicos a través de Resend y una configuración sencilla de seguimiento de respuestas.
Un estudio de Meta, Stanford e Illinois propone que los agentes de IA funcionan mejor cuando el código es su capa de trabajo principal, un concepto denominado "agent harness". Este enfoque cambia el foco de la IA de la predicción de texto a un razonamiento ejecutable, mejorando su capacidad para manejar tareas complejas y reducir errores.
Un usuario pregunta por qué una herramienta de IA llamada Mythos no se utiliza para corregir todos los errores en el código de Claude, sugiriendo que, si es tan eficaz como se promete, debería ser una tarea sencilla. La pregunta plantea la posibilidad de que esta solución no haya sido considerada.