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ALGUIEN CREÓ UN REPO EN GITHUB QUE TE PERMITE EJECUTAR CLAUDE CODE COMPLETAMENTE GRATIS, PARA SIEMPRE. Redirige tu tráfico de Claude Code a 10 proveedores gratuitos como DeepSeek y Kimi, toma 5 minutos configurarlo, y ya tiene a más de 20,000 desarrolladores ejecutándolo.

Un chino creó un sistema de agentes en Claude Code para vender landing pages a pequeños negocios y, trabajando completamente solo, atiende unos 47 clientes al mes cobrando alrededor de 400 dólares por cada uno. Construyó 7 agentes sobre Claude Sonnet 4.6 capaces de analizar Google Maps en ciudades pequeñas, detectar negocios sin web o con páginas totalmente desactualizadas y llevar cada oportunidad hasta un mockup terminado, un video promocional y un mensaje de prospección listo para enviar. Sin asistentes. Sin equipo comercial. Sin SDRs. Solo él, un MacBook, un iPhone y una API key. Mientras agencias tradicionales mantienen equipos completos para manejar el mismo flujo de trabajo, sus únicos costes reales son tokens y suscripciones a Lovable, Higgsfield y Calendly. Los 7 agentes funcionan coordinados por un orquestador en Claude Code Router. El sistema consume unos 3 millones de tokens diarios y el gasto medio en API ronda apenas los 480 dólares al mes. Todos trabajan mediante servidores MCP y comparten estado usando el sistema de archivos, evitando problemas de concurrencia y memoria compartida. Incluso uno de los agentes vive directamente en su iPhone y responde leads mientras él está en el metro, en un taxi o caminando. Este fue el prompt principal que configuró: “You are the orchestrator of a solo agency that sells ready-made websites to local businesses…” La clave es que el sistema entiende perfectamente qué es, cuáles son sus límites y qué objetivos debe cumplir. Sabe que debe encontrar leads automáticamente. Sabe que debe convertir cada oportunidad en una landing, un video y un mensaje comercial sin intervención humana. Y sabe exactamente cuándo debe involucrar al dueño. El sistema funciona 24/7: Scout analiza unos 220 negocios diarios y deja 30 leads nuevos en cola. Diagnoser genera diagnósticos y mensajes personalizados para cada lead. Builder crea entre 3 y 5 landing pages completas para los mejores prospectos. Filmer produce un video vertical de 10 segundos para cada propuesta. Pitcher envía unos 30 mensajes diarios en 4 canales distintos con una tasa de respuesta cercana al 14%. Checker revisa automáticamente todos los mensajes antes de enviarlos. Solo cuando una operación supera los 3.000 dólares o el ratio de respuesta cae por debajo del 12%, el sistema despierta al propietario. Y si en ese momento está en el metro o en un taxi, el agente Mobile responde automáticamente al lead interesado, agenda una llamada en Calendly y devuelve el lead a la cola. El dueño solo tiene que pulsar “aprobar” y entrar a la reunión. Algunos logs reales del sistema: “218 negocios analizados en Austin, Denver y Miami. 34 sin web, 19 con webs de 2014 y 6 con reseñas pidiendo rediseño.” “30 mensajes enviados. 14 respuestas. 5 positivas. 3 Zooms agendados.” “Landing page creada para una clínica dental. Responsive. 5 secciones. Video en render.” “Acuerdo de 3.400 dólares supera el límite aprobado. Enviando para revisión manual.” Y lo más loco es que no tiene servidores propios ni backend dedicado. Solo un sandbox local, un router MCP, una API key de Claude y esa misma clave conectada a su iPhone. De todo lo que he visto este año, probablemente sea el ejemplo más limpio y eficiente de una agencia unipersonal automatizada: 480 dólares al mes en APIs. 18.800 dólares de ingresos. 7 prompts. Un sistema de archivos. Y un teléfono en el bolsillo. Guarda esto antes de que sea tarde

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GitHub ha confirmado un incidente de seguridad grave. Resumen rápido: • Comprometieron el dispositivo de un empleado. • La vía habría sido una extensión de VS Code maliciosa. • Desde ahí accedieron y exfiltraron repositorios internos de GitHub. • La cifra que circula es de unos 3.800 repos internos, y GitHub dice que encaja con su investigación inicial. • De momento no hablan de repos privados de usuarios afectados. • Ya aislaron el equipo, retiraron la extensión maliciosa y están rotando secretos/credenciales críticas. • Siguen investigando logs y prometen informe más completo. No parece un “han hackeado GitHub entero”, sino un ataque contra herramientas de desarrollo. Bastante serio igualmente, porque una extensión de VS Code puede tener acceso a archivos, terminal, tokens, etc.

🚨 CYBER INTELLIGENCE ALERT: ALLEGED SOURCE CODE COMPROMISE - SEGUROS LA UNIÓN 🇪🇨 [STATUS: BACKUP FILES OBSERVED IN SAMPLE IMAGES/ NO OFFICIAL CONFIRMATION] The threat actor identified by the alias V0lt4r0x has announced the exfiltration and publication of the complete source code of the CRM/Intranet system of the insurance company Seguros La Unión in Ecuador. The leaked batch exposes the internal structure of the application based on the Group-Office environment. Critically, the publication includes the system's root configuration file, exposing production credentials in plain text for the corporation's data stores and messaging relays. 🎯 Affected Entity: Seguros La Unión (Ecuador) 👤 Threat Actor: V0lt4r0x 📂 Compromised Assets: PHP source code repository for the CRM software (intranetlaunion) and the critical configuration file config. php. ⚠️ Status: . Visual evidence shows the complete production backend directory tree (controller, modules, views, vendor), as well as lines of code from the configuration file that point to real servers and databases under the geographic region configuration (America/Guayaquil). 📊 TECHNICAL ANALYSIS OF EXPOSED CREDENTIALS Analysis of the captured config.php file from the corporate intranet reveals a complete breach of critical authentication factors: 📧 Mail Server Compromise (SMTP Relay): 🗄️ Relational Database Compromise: Engine/Port: MySQL/MariaDB 🛡️ URGENT MITIGATIONS AND TECHNICAL RECOMMENDATIONS 🛑 Immediate Rotation of Network Credentials: The Seguros La Unión infrastructure and security team is urged to urgently change the password for the admin email account on the corporate mail server 🔒 Database Lock and Reset: Change the root user password for the production database and temporarily disable any communication or tunneling that exposes port 3306 to uncontrolled external interfaces. 🔍 Domain Reputation Monitoring: Monitor outgoing email logs and the behavior of institutional IPs to detect mass message bounces or spam blacklist alerts. ⚡ MONITORING AND EVALUATION 🌐 Intelligence System: analyzer.vecert.io 🛡️ Quickly assess your website's security with: monitor.vecert.io #CyberSecurity #Ecuador #SegurosLaUnion #SourceCodeLeak #CRM #SMTPLeak #DatabaseCompromise #GroupOffice #ThreatIntelligence #CyberAlert #VECERT #Infosec

Unitree Robotics has become one of the fastest-moving companies in humanoid robotics, with a lineup ranging from compact research platforms to full-size humanoids designed for industrial, research, and embodied AI applications. Video Credit: Unitree Robotics #robotics #robots #engineering #technology

This combat robot from North East University of China really gives off Star Wars vibes.

Teaching robots to work smoothly with humans! 👀 Soon enough, a robot will be standing in the garage holding a flashlight for your dad, and doing a better job of it than you ever did. 🔦 Carnegie Mellon University and The University of Texas at Arlington researchers introduced HALO, a new method for robots to collaborate better with humans. When robots work with humans, they face unpredictable behavior. Every person moves differently, makes different decisions, and reacts differently to the robot. Traditional learning approaches struggle because the robot and human are fundamentally different, they think and move in completely different ways. This mismatch causes the robot's learning to become unstable, like trying to balance on a wobbly chair. Mentioned research solves this by mathematically guaranteeing the robot's learning stays stable. Pushing objects together in sync, transporting items through tight spaces, and handling super-long objects that require coordination. Real humanoid-robot experiments show HALO handles tricky collaborative situations much better. How it works? It basically has 3 layers. Vision layer understands what needs to happen by looking at the scene. Coordination layer figures out how the robot and human should work together tactically. Control layer executes the movements with fast, stable whole-body control. 📜 Paper website: haozhang-thu.github.io/HALyPO/ Congrats @zhao__ding + all co-authors! ~~ ♻️ Join the weekly robotics newsletter, and never miss any news → ziegler.substack.com

Neuralink progress

#AI-Powered SecurOS UVSS Detects Explosives Under Vehicles in Just 3 Seconds by @_fluxfeeds #EmergingTech #Technology #Innovation

DeepMind’s Self-Improving Table Tennis #AI Takes on the Game via @ZappyZappy7 #Robotics #MachineLearning #ArtificialIntelligence #ML #Innovation

#Robots Take Over Solar Panel Installation for Faster, Safer Deployment by @lukas_m_ziegler #Robotics #ArtificialIntelligence #MI #ML #Tech #Innovation

[Blog] Usan DeepSeek y Claude para atacar dispositivos FortiGate en todo el mundo blog.elhacker.net/2026/02/usan-d…

✨🇨🇳In China, robotic electricians are being widely deployed to perform live high-voltage electrical operations, replacing manual labor.

This #Autonomous #Robot Could End Deadly High-Rise Cleaning Jobs by @lukas_m_ziegler #Robotics #Engineering #Innovation #Technology

Hyundai’s MobED: Award-Winning Modular #Robot Platform Redefining Shake-Free #Autonomous #Transport via @RealXavier011 #AI #Robotics #MachineLearning #ArtificialIntelligence #ML #MI

‼️🚨 BREAKING: Notepad++ Hijacked by Chinese State-Sponsored Hackers Traffic from targeted users were selectively redirected to malicious update servers.

Watch this solid wood block get milled by a computer-controlled spindle, creating an amazingly complex 3D shape! 🎥: karl_gommel / IG

IA PRÁCTICA: CONTANDO PAPAS A TODA VELOCIDAD. Un desarrollador ha creado un sistema de visión artificial perfecto para la industria usando herramientas ligeras (YOLO11 nano y ObjectCounter). Lo genial es que no necesitó miles de fotos para enseñar a la máquina; etiquetó manualmente un solo frame del video y el sistema aprendió a identificar y contar cada papa que pasa por la cinta, demostrando que las soluciones más útiles suelen ser las más simples y enfocadas.