Cuando eres founder, siempre estás mirando tus herramientas, tus suscripciones, tu burn mensual - y preguntándote si hay una mejor forma. El mes pasado cancelé el plan CMS de WebFlow, el plan de equipo, y el hosting, 3 herramientas de automatización de LinkedIn, y 2 suscripciones de lead-gen. Todas. La misma semana.
Pero llevaba 2 semanas corriendo Claude Code en nuestros repos de dev y siempre tenía el mismo pensamiento: por qué estamos gastando $150/mes en todas estas herramientas cuando los agent teams pueden darnos mejores resultados, a escala, para múltiples problemas - y no solo para mí, para cada miembro del equipo?
Así que empujé fuerte, todo el equipo adoptó AI, y configuramos las bases. Construimos un second brain, soul, y memory files por repo. Lo primero fue - todos los proyectos fuera de dev también deberían ser un repositorio de GitHub. Manejamos todo como código, y esa es la clave. Y la pregunta se volvió simple - can I repo it? Si la respuesta es sí, lo construimos. Si no, lo compramos.
2 semanas después, esto es lo que pasó.
2 días, nuevo website
Había un mundo de diferencia entre el viejo website y el nuevo. Estábamos usando WebFlow, pagando por CMS plan, hosting plan, y team plan. Usamos un template y mientras más cambiábamos, más cosas se rompían y todo se volvió inmanejable. Hasta crear un blog post era un desastre. Ya ni siquiera podía actualizar el layout.
Configuramos un repo para el website, apuntamos agent teams hacia él, y enviamos:
- Soporte multi-idioma con detección de IP para mostrar ES o EN
- Dark y light mode
- Nuestra propia base de datos para captar emails y enviar notificaciones por Slack y Telegram con un lead score
Sin pagar múltiples herramientas para esto. Ya estábamos obteniendo un mejor ROI en el gasto.
Uno de los agentes analizó nuestros otros repos, estudió el UI de nuestros productos, y construyó un browser interactivo en la hero section mostrando diferentes tabs. Todos los tabs son interactivos - puedes arrastrarlos, hacer click en cosas adentro, y muestra un look and feel de nuestros productos, dME Secure y dME Browse.
Seguí y agregué easter eggs, y otras cosas cool (haz click 8 veces rápido en la palabra ALL en una de las secciones, y verás a Gandalf), porque por qué no? Ahora podemos darle la personalidad que queramos a nuestro website, productos y servicios. Podemos hacer cualquier cosa que imaginemos, y esa es la clave. En unas horas empecé a dar forma a las cosas como yo quiero, con mi visión, y mi identidad. No necesito pagar agencias externas para construir un website porque no es prioridad para los devs. A este punto el ROI era aún mayor.
Mira la diferencia del website tú mismo: nuevo website vs el anterior.
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LinkedIn outreach automation
En paralelo, creamos una automatización para LinkedIn outreach. Un agente analizando nuestros diferentes repos entiende bastante bien nuestro ICP. Construimos un equipo de 6 agentes y 1 team leader. El team leader decidió construir una base de datos, copywriter personas, y competitive intelligence, entre otras cosas.
El flujo es simple. El agente abre el browser, va a mi LinkedIn, analiza nuevas conexiones que encajan en nuestros target audiences - ICPs de Chile y Finlandia - y empieza a interactuar y enviar mensajes basado en sus perfiles. Tenemos un 34.7% de connection acceptance y 16.4% de reply rate. Cuando alguien responde, recibo una notificación en Telegram y yo tomo el control. Los agentes también encuentran 20 nuevos ICPs diarios y envían conexiones. Todo queda registrado en una base de datos - movimientos, tiempo de respuesta, mensajes necesarios antes de obtener una respuesta - todo para analytics.
Nos bloqueaban en Apollo TODO EL TIEMPO, pero aquí no. Por qué? Agregamos un agente "humanized" que replica todas las acciones y movimientos como lo haría yo, con patrones naturales de navegación y timing.
Entonces cómo lo corremos? De 2 formas. Si estoy en mi laptop, corro el comando desde la terminal - algo como "Daily FI follow up and new ICPs" en el repo. Pero el verdadero unlock es cuando no estoy. En el gym, saliendo a caminar, o simplemente un break de 30 minutos. Construimos un Telegram bot que puede abrir el CLI en el repo particular y ejecutar el comando de forma remota. Mando un mensaje desde mi teléfono, los agentes empiezan a trabajar. Eso es todo. Delegamos una tarea manual que ni siquiera podía hacer todos los días por varias razones.
(Hay 4 más en una categoría de mensajes manuales que no se ve en esta imagen.)
Aquí viene la parte buena - product UX/UI
Estábamos siguiendo el proceso clásico:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ PROCESO CLÁSICO ⏱ 3-4 SEMANAS │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Definir tarea → Delegar al designer → Ida y vuelta por 1s+ │
│ → No es óptimo, pero enviarlo → Agregar al sprint de GitHub │
│ → Delegar al developer → 3 a 4 semanas antes de enviar │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ NUEVO PROCESO ⏱ 30 MINUTOS │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Agent team investiga docs, competidores, repos + ICP (10 min) │
│ → PM itera (20 min) → La tarea está en el sprint │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Involucra demasiadas personas y le quita tiempo productivo a todos. Verdad? Pero adivina, no hay necesidad de delegar esto a un developer ya que están trabajando en otras cosas, también con AI, en cosas más complejas u otros features. Aquí, PM o yo nos ponemos a trabajar en una tarea particular, y queda lista al final del día o al día siguiente. Commit, push, test, seguimos.
Ahora no solo los devs son más eficientes, también estamos agregando más capacidad. CLAUDE.md y el memory file saben exactamente nuestras reglas de diseño, padding, fonts, y todo eso, así que la parte loca es que ya ni siquiera es un tema o algo de qué preocuparse. El shared brain sabe eso y siempre estamos construyendo on brand. No puedo enfatizar lo suficiente lo increíble que es esto. Literalmente hicimos probablemente 2 meses de trabajo en 2 semanas.
Rehícimos los modals de actualización y todos los logins de nuestras apps a algo que se ve y se siente bien. Creamos un proceso completamente nuevo para permitir que los end-users de nuestros clientes simplemente vayan a un link y configuren su corporate browser con un magic link. Antes, era un email con muchas instrucciones manuales. Nadie quiere eso. Solo denme magic links, y eso es lo que enviamos en unos días. Lo único que necesitamos fue que uno de los devs configurara la API para eso y listo.
Hice esto mientras volaba a Londres. Aterricé y lo envié a producción. Eso es todo.
Cuando empecé a testear, rehice el diseño de nuestra página "people". Me gustó mucho y basado en eso creé el design memory para los agentes. Aquí están los puntos de partida, antes y después.
Es increíble, creo que jugué alrededor de 3 horas aquí. Usando eso, nuestro PM pudo rehacer todo el UX/UI de dME Secure en una semana. Todas las secciones, funcionalidades, y más. Los devs solo necesitaron integrar la API de las nuevas secciones como User Groups, previamente solo "Roles". Aquí hay algunos ejemplos de cómo se ve. Ni siquiera puedo decirte cuánto tiempo hubiera tomado esto por la ruta anterior. Con el design memory file, estamos saltando y acelerando tantas partes del proceso, probablemente el 95%.
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Algunos de los usuarios mostrados son cuentas de sandbox de prueba usadas solo para fines de demostración.
Sessions - de idea a producción en 3 días
Este feature no estaba funcionando bien, especialmente con la integración de Okta. Por qué? Bueno, era súper simple y quedó atrás entre todas las otras prioridades. Mostraba información básica solo para usuarios de dME Auth, y cuando digo básica, súper básica. Ni siquiera voy a compartir una imagen aquí.
Entonces qué hicimos? Trabajamos como equipo en esto. Yo y PM definimos una forma completamente nueva y mejorada. Lo prompteamos y lo rediseñamos completamente. El desafío fue que la nueva versión requería un set completamente diferente de APIs que no teníamos, y era alrededor de 1 a 2 semanas de trabajo. Pero nuestros devs + Claude lo tuvieron en 2 días y funcionó absolutamente bien. Así que enviamos en 3 días después de testear y listo.
El aprendizaje y momento AHA para todo el equipo a este punto fue:
"Ok, ahora entiendo por qué el CEO está tan loco con esto. Enviamos algo hecho de la mejor manera posible, se ve y se siente moderno y como queremos, y en nada de tiempo. Podemos aumentar exponencialmente nuestra productividad con esto."
Así que a este punto, estamos comunicando en todo el equipo que cuando necesitemos un nuevo feature, una nueva herramienta que queramos comprar, o un nuevo rol que llenar, solo necesitamos preguntar:
"Can we repo it?"
Podemos crear agent teams, team leaders, departamentos, memory files, usar nuestro second brain para esto?
Ahí fue cuando me di cuenta que esto no se trataba solo de victorias individuales. Era una forma completamente nueva de manejar una empresa.
El sistema detrás de todo
Así es como funciona realmente. Cada repo tiene su propio CLAUDE.md, memory files, y agent teams. Yo soy el team leader en todos:
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Juan (CEO / Team Leader) │
│ Claude Code + Opus 4.6 on every repo │
│ │
│ ┌────────────────────────────────────┐ ┌─────────────────────────────────┐ │
│ │ Website · SEO Team (6) │ │ Website · Web Team (5) │ │
│ │ Strategist · Technical SEO │ │ Design Lead · Frontend Dev │ │
│ │ Content · LATAM │ │ Content · i18n · QA │ │
│ │ Analytics · Links │ │ │ │
│ └────────────────────────────────────┘ └─────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌────────────────────────────────────┐ ┌─────────────────────────────────┐ │
│ │ Marketing (16 agents) │ │ LinkedIn Outreach (7 agents) │ │
│ │ Lead: Brand Strategist │ │ Lead: Team Leader │ │
│ │ Intel · Copywriting · Video │ │ Lead Scoring · Outreach │ │
│ │ Ghostwriter · Creative Dir │ │ Follow-ups · Humanized │ │
│ │ Sound · Engagement │ │ Browsing · Telegram Bot │ │
│ └────────────────────────────────────┘ └─────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌──────────────────┐ ┌──────────────────────────┐ ┌────────────────────┐ │
│ │ dME Secure │ │ dME Browse (Desktop App) │ │ Product APIs │ │
│ │ + Claude agents │ │ + Claude agents │ │ + Claude agents │ │
│ └──────────────────┘ └──────────────────────────┘ └────────────────────┘ │
│ │
│ Cada repo: CLAUDE.md (brain) + memory files + soul files │
│ Todos los repos comparten inteligencia entre equipos │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Cada uno de estos corre en Claude Code con Opus 4.6. Los marketing agents saben lo que el website team envió, los website agents conocen el ICP del sales repo. Comparten un second brain.
Qué es un CLAUDE.md? Piensa en los docs de onboarding para tus colegas de AI - le dice a los agentes cómo funciona el proyecto, cuáles son las reglas de diseño, cómo suena la voz de marca. Memory files almacenan contexto que persiste entre sesiones. Soul files definen la personalidad del agente. Juntos, estos tres archivos convierten un modelo genérico de AI en un miembro del equipo que conoce tu empresa.
También construí una pixel virtual office para ver todos mis agentes, qué están haciendo, y tener visuales para compartir en este post. Después voy a conectar los agentes de mi equipo en una sola oficina virtual para todos.
Qué viene después
Estábamos manejando diferentes ambientes y eso nos estaba frenando bastante. Así que nuestro equipo de infraestructura tomó la decisión de unificar todo - development, QA, y QC en un solo deployment pipeline. Un push y cada servicio se actualiza. Después de 2 meses de trabajo, está listo - ahora estamos testeando y lo enviamos esta semana. Esto nos prepara para escalar y servir mejor y más rápido a nuestros clientes. A partir de marzo, estamos construyendo SDR agents que manejen campañas de outbound email y llenen info en Salesforce. El sistema está en su lugar. Ahora lo escalamos.
Entonces, este post fue escrito por AI o por mí?
Aquí está lo divertido - fue escrito 100% por mí. Todos los posts nuevos son escritos por mí en vez de los anteriores que eran por AI. Pero por qué?
Porque tengo un agente que registra todo lo que escribo en un memory file. Con el tiempo, aprende mi estilo de comunicación - la forma en que estructuro ideas, las palabras en las que me apoyo, el ritmo de cómo escribo. No se trata de reemplazarme. Se trata de ayudarme a mantener mi autenticidad a escala.
Cómo se ve eso en la práctica? Cuando nuestros LinkedIn agents escriben un post, escriben con mi voz porque han estudiado cómo me comunico. Cuando necesito que revisen algo, el agente detecta cosas que no suenan como yo. Cuando necesito un primer borrador de algo que no tengo tiempo de escribir desde cero, me da un punto de partida que ya suena bien - así puedo editar y refinar en vez de empezar desde cero.
El resultado: el LinkedIn post que enviemos sobre esto será escrito por el agente pero va a sonar exactamente como yo - porque aprendió a mantener mi voz, no a reemplazarla. Esa es la diferencia. Es un compañero de escritura que mantiene mi marca consistente sin importar qué tan rápido nos movamos.
Mientras escribo esto, nuestro website agent está construyendo una sección de soporte para cada producto, y PM está construyendo la sección "help" en los productos. El sprint ni siquiera ha empezado y ya estamos enviando. Eso es lo que tiene esta forma de trabajar. Las ideas no se quedan en un backlog por meses. Se les hace repo y se envían.
Así que después de todo esto: can we repo it? Probablemente sí.