durante tres años he estado obsesionado con una idea: automatizar completamente mi trabajo con IA. y ahora estoy más cerca que nunca. los últimos 1,5 años los he usado — un sistema operativo personal casero para la vida y el trabajo, basado en Cursor. Hace aproximadamente un mes empecé a construir la versión 3 desde cero, ahora completamente con Claude Code. Los resultados son impresionantes. Mis requisitos: - el sistema tiene acceso a todas las herramientas digitales que utilizo: desde SMS y correo electrónico hasta CRMs de trabajo y generadores de vídeo con IA - sabe todo sobre mí, mi trabajo, cada persona con la que interactúo, mis metas, valores y preferencias - Puedo interactuar por voz, texto o teléfono - la calidad de salida iguala la que yo mismo produciría, o puedo revisar y es al menos 10 veces más rápido ¿Qué puede hacer hoy? lee y responde a cualquier mensaje (correo electrónico, Telegram), hace investigación de empresas para inversiones, redacta memorandos e informes, genera imágenes a mi estilo, gestiona mi sistema GTD. Tiene acceso a las transcripciones completas de todas las llamadas, de cada chat, incluso de mi filosofía y mis objetivos personales a 5-10 años. para investigación de personas/mercado/empresa, construí un orquestador usando MCP y herramientas (Perplexity, Parallel, Webfetch, Exa, Firecrawl) con niveles de profundidad. La investigación más profunda dura 60+ minutos y da lugar a un pequeño libro. déjame mostrarte un ejemplo concreto que añadí esta mañana. Tengo un sistema GTD — básicamente un archivo con una lista de tareas del trabajo. ahora abro a Claude y escribo (o digo) /gtd. luego Claude: - repasa la lista y genera subagentes para cada tarea - prepara un plan de ejecución por tarea (ajusto si es necesario) - utiliza flujos de trabajo predefinidos para cada tipo de tarea (introducciones, preparación de podcast, planificación de viajes, correos en frío) - tiene acceso a un índice global de todas las llamadas, mensajes, empresas y contactos para obtener el máximo contexto - guarda registros tras la ejecución - se auto-mejora una vez al día: revisa todas las correcciones que hice manualmente y las añade a las instrucciones La captura de pantalla muestra dos tareas reales: una necesitaba buscar contactos en Google y redactar un correo electrónico a mi estilo, la otra era una investigación profunda y preparar preguntas para un podcast. los agentes corrían en paralelo. Como puedes ver en la segunda captura de pantalla, cada tarea requiere entre 15 y 30 llamadas a herramientas y ~100.000 tokens de media, tiene un bucle interno de verificación, pero al final ahorra >24 horas al día. Es como contratar a cinco clones de mí mismo :) ...