Lucas - Dev🦎

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@dev_luking

building @tegu_app

Katılım Kasım 2025
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Lucas - Dev🦎
Lucas - Dev🦎@dev_luking·
Un amigo mío es electricista. De los buenos en serio. Honesto, detallista, de los que te dejan todo impecable. Hace años me dice lo mismo: no consigue trabajo. No porque le falte oficio, sino porque no usa redes, no sabe venderse, y depende del boca a boca de siempre. Me da bronca. Porque sé lo que vale y el mundo no se entera. Esa es una de las razones por las que estamos construyendo @tegu_app. Para que un buen profesional no necesite ser influencer para conseguir clientes.
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💾@MervalEnjoyer·
@IvanSertic Si dice que es plomero, electricista o técnico de aire acondicionado le creo.
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Tegu 🦎
Tegu 🦎@tegu_app·
tegu updates 🦎 600 usuarios. +80 tareas creadas. 23 workers verificados. Todas las reseñas: 5 estrellas. Implementamos un score de confiabilidad para los dos lados del marketplace. Anti-spam, moderación, optimización. Reduce la frustración de ofertar y prioriza a quienes realmente laburan. Un electricista nos escribió por WhatsApp. Se lo recomendó una compañera de una amiga que usó la app para resolver un problema. Nadie le pidió que nos busque. Una persona resolvió su problema, le contó a alguien, esa persona le contó a otra, y él llegó solo. Todavía nos falta mucho. La landing es un MVP, tenemos desafíos enormes. Pero la app funciona, resuelve problemas reales, genera valor. +30 mensajes en redes. +50 personas queriendo sumarse como profesional. Esto no es casualidad. Top categorías: 🧹 Limpieza doméstica (31 tareas) 🚿 Plomería (15 tareas) 🔧 Manos Útiles (9 tareas) Barrios: Nueva Córdoba, General Paz, Güemes, Centro. 78% de las tareas recibieron al menos una oferta. Córdoba sigue respondiendo.
Matias Vallejos 🦎@mativallej_

De 397 a 600 usuarios. Más de 80 tareas creadas, 23 profesionales verificados, todas las reseñas 5 estrellas. Implementamos un sistema de score de confiabilidad. Para clientes y para profesionales. Reducir el spam, priorizar a los que cumplen, cuidar el tiempo de los que laburan en serio. Y en medio de todo eso, un electricista nos escribió por WhatsApp. Se lo recomendó una compañera de una amiga que usó la app. Una persona resolvió su problema, le contó a alguien, esa persona le contó a otra, y él llegó solo. 31 tareas de limpieza doméstica, 15 de plomería, 9 de manos útiles. 78% de las tareas con oferta. Más de 30 mensajes en redes, más de 50 queriendo sumarse. Nueva Córdoba, General Paz, Güemes, Centro. Nos falta mucho. Pero esto confirma lo importante: la app resuelve problemas reales, genera valor, y la gente lo cuenta. @tegu_app 🦎

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Matias Vallejos 🦎
Matias Vallejos 🦎@mativallej_·
De 397 a 600 usuarios. Más de 80 tareas creadas, 23 profesionales verificados, todas las reseñas 5 estrellas. Implementamos un sistema de score de confiabilidad. Para clientes y para profesionales. Reducir el spam, priorizar a los que cumplen, cuidar el tiempo de los que laburan en serio. Y en medio de todo eso, un electricista nos escribió por WhatsApp. Se lo recomendó una compañera de una amiga que usó la app. Una persona resolvió su problema, le contó a alguien, esa persona le contó a otra, y él llegó solo. 31 tareas de limpieza doméstica, 15 de plomería, 9 de manos útiles. 78% de las tareas con oferta. Más de 30 mensajes en redes, más de 50 queriendo sumarse. Nueva Córdoba, General Paz, Güemes, Centro. Nos falta mucho. Pero esto confirma lo importante: la app resuelve problemas reales, genera valor, y la gente lo cuenta. @tegu_app 🦎
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Matias Vallejos 🦎
Matias Vallejos 🦎@mativallej_·
Gracias Jorge por el feedback! Totalmente, es EL desafío. Comisión por transacción no funciona. GetNinjas (brasil) y Thumbtack (usa) ya probaron que el modelo de leads funciona mejor sin matar el efecto red. Nosotros estamos explorando por ahí, pero primero hay que construir la red. Paso a paso.
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Matias Vallejos 🦎
Matias Vallejos 🦎@mativallej_·
Un electricista nos escribió por WhatsApp: "Me la recomendó la compañera de una amiga que usó la app para resolver un problema que tenía." Nadie le pidió que nos busque. Una persona resolvió su problema, le contó a alguien, esa persona le contó a otra, y él llegó solo. Todavía nos falta mucho. La landing es MVP. Tenemos desafíos enormes en producto. Pero esto confirma lo importante: la app funciona, resuelve problemas, genera valor. +30 mensajes en redes. +50 personas queriendo sumarse como profesionales. La mayoría llega por la landing. Esto no es casualidad. Es señal. Vamos @tegu_app 🦎
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Kanneman
Kanneman@SamuelKanneman·
@mativallej_ Execelente idea! Te recomiendo guardar todo los datos posibles, y con el tiempo implementar un algoritmo de machine learning para crear un score de recomendaciones. Vas a poder automatizar todas esas reglas manuales. Saludos.
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Matias Vallejos 🦎
Matias Vallejos 🦎@mativallej_·
Los prestadores nos preguntaron cómo íbamos a proteger su tiempo. Teníamos que responder. 48hs después: un algoritmo de score de confiabilidad para los dos lados del marketplace. Del lado del cliente: - Canceló 3 veces? Sus tareas no llegan a los mejores workers. - Es serio y contrata? Accede a los prestadores más top. Del lado del worker: - Trabajás bien y completás trabajos? Tenés prioridad para ofertar primero. - Cancelaciones o mal comportamiento? Perdés acceso a las mejores tareas. Es ir en contra del spam, moderar y premiar. Optimizar esto reduce la frustración de ofertar, y prioriza a quien realmente labura. El resto se da solo. Vamos @tegu_app🦎
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Lucas - Dev🦎@dev_luking

Estos días implementamos en @tegu_app una de las features que más impacto va a tener sin que nadie la vea. Hablando con trabajadores nos dimos cuenta de un pain point claro: ofertaban a tareas y los clientes abandonaban o cancelaban. Tiempo y energía tirados. El problema: no todos los clientes que publican una tarea terminan contratando. Eso quema la atención de los trabajadores. La solución: cada cliente tiene un score de confiabilidad. Completa trabajos → sube. Cancela o desaparece → baja. Con eso decidimos cuándo y a quién notificar. Un cliente nuevo arranca con beneficio de la duda. Las primeras acciones definen rápido si lo merece. Pura lógica de backend. Invisible para el usuario. Pero cambia todo el matching.

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Lucas - Dev🦎
Lucas - Dev🦎@dev_luking·
Estos días implementamos en @tegu_app una de las features que más impacto va a tener sin que nadie la vea. Hablando con trabajadores nos dimos cuenta de un pain point claro: ofertaban a tareas y los clientes abandonaban o cancelaban. Tiempo y energía tirados. El problema: no todos los clientes que publican una tarea terminan contratando. Eso quema la atención de los trabajadores. La solución: cada cliente tiene un score de confiabilidad. Completa trabajos → sube. Cancela o desaparece → baja. Con eso decidimos cuándo y a quién notificar. Un cliente nuevo arranca con beneficio de la duda. Las primeras acciones definen rápido si lo merece. Pura lógica de backend. Invisible para el usuario. Pero cambia todo el matching.
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Lucho
Lucho@luchoalfonso_·
Armamos la peor pesadilla de cualquier vendedor: una IA entrenada para ser el cliente más insufrible, indeciso y rata posible. El desafío: venderle en menos de 5 mensajes. Después te evalúa. Y sí, te baja el ego. Yo saqué 3/10. A ver quién lo pasa 👇 braviloai.com/rompebolas
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Lucas - Dev🦎
Lucas - Dev🦎@dev_luking·
Interesante aproximación Juan, realmente parece un escenario a tratar y creo que no es algo que se pueda resolver por completo. En distintas plataformas de bookeo el feedback es reciproco y firmado, en plataformas como booking o airbnb tambien sabés la direccion de la propiedad en caso de una intencion dañina. Sin dudas es algo en lo que se puede indagar en busqueda de mejoras que no agreguén fricción ni resten utilidad al sistema de reseñas. Confiamos en que el volumen de reseñas positivas de un profesional que cumple va a suplir el mal trago de obtener una calificacion negativa.
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Juan
Juan@juanlanteri·
Acá hay un dato interesantísimo del tema reviews (y mas de reviews de alguien con el que entrás en contacto directo) No querer dejar una mala review por "no perjudicar al otro". O tal vez por miedo de consecuencias negativas (desde que te dejen una mala review, o meterte en un lío administrativo, o que el tipo que le dejaste una mala review sabe donde vivís y que vivís sola...) Es un tema muy interesante a resolver.
Matias Vallejos 🦎@mativallej_

Agustina nos encontró por Instagram. Llevamos 11 días online. Ella publicó lo que necesitaba, le llegaron 3 ofertas, eligió la mejor y en menos de 48hs tenía todo resuelto. Lo recomendaría? “Sí, es más. Ayer estuve con unas amigas y les conté que me parece re útil.” Una app que funciona. @tegu_app 🦎

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Matias Vallejos 🦎
Matias Vallejos 🦎@mativallej_·
Le metimos mano a la landing de @tegu_app Nuevo diseño, misma misión: que cualquier persona pueda resolver lo que necesita en su casa con alguien de confianza. +5.500 visitas en 10 días. Entrá y contanos.
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