보시다시피, 저는 이 그록 봇(Grockbot)을 약 30분마다 작동시켜 주식 시장에서 거래를 하거나 매도하는 등의 작업을 하도록 설정했습니다 . 다만 이 루틴은 30분마다 실행되지 않습니다. 실제로 웹훅이 실행될 때 작동합니다 . 즉, 이 그록봇은 이메일을 수신할 때마다 깨어나 며 자체 이메일 계정을 가지고 있습니다. 제가 여기서 실제로 하는 일은 GBD6 Astra가 조사를 하고, 그 결과를 트레이더라는 Grockbot에 이메일로 보내서 " 이 거래를 체결해" 또는 "이것을 매도해"라고 지시하는 것입니다. 보시다시피 저는 하루에 두 번, 아침과 밤에 이러한 알림을 받는데, 이는 제 Grockbot인 Nat이 보내는 알림입니다. 바로 이 Nat이 제 받은 편지함을 정리해 주는 역할을 합니다. 이 열차는 매일 오전 6시 45분과 오후 6시 45분에 운행합니다. 보시다시피, 이 기능은 제 컴퓨터에서 꽤 오랫동안 작동해 왔습니다 . 기본적으로 제 받은 편지함을 완전히 깨끗하게 유지해 줍니다. 이 기능은 중요한 이메일을 빨간색으로 표시 하고 모든 이메일을 뉴스레터, 홍보, 주요 또는 긴급으로 분류합니다. 이 영상이 끝나면 여러분은 이 두 가지를 모두 설정하여 자신의 받은 편지함을 관리할 수 있을 뿐 아니라, 그록 봇에게도 관리할 이메일을 부여할 수 있게 될 것입니다 . 그럼 바로 본론으로 들어가겠습니다. 자 , 그럼 우선 가장 쉬운 것부터 시작해 볼까요? 바로 받은 편지함 관리자입니다. 보시다시피 이 아이에게는 냇이라는 이름을 지어줬어요. 그리고 이건 설치하는 데 거의 시간이 걸리지 않았습니다. 보시다시피 , 대화가 그리 길지 않았죠. 새로운 봇을 만들었습니다. 여기로 들어와서 '새 봇 만들기'를 클릭하면 됩니다. 그다음에는 이 봇에게 무엇을 해야 할지 알려주기만 하면 됩니다. 자, 이게 제가 받은 프롬프트였습니다. 나는 "안녕하세요, 당신은 제 이메일 관리 담당자시죠. 이름은 나티시고요. 제 받은 편지함을 깔끔하게 유지하는 데 도움을 주시면 좋겠습니다 ."라고 말했다. 제가 생각하는 건, 이런저런 라벨을 붙이고 싶다는 거예요. 저는 기본 알림, 공지, 홍보, 그리고 긴급 알림을 원합니다. 그래서 제가 기본적으로 설명드린 것은 이 네 가지 범주와 각 범주에 일반적으로 속하는 것들에 대한 설명입니다. 그러니까 알림은 제가 가입한 은행이나 서비스에서 오는 알림 같은 거예요. 아시다시피, 모든 알림을 한 곳에서 볼 수 있다는 거죠. 아웃리치란 사람들이 제게 연락해서 영상 스폰서를 원하거나 아이디어를 제안하는 등의 활동을 말합니다. 그게 바로 아웃리치 활동이에요. 그리고 가장 중요하고 시급한 것들이 제가 실제로 가장 관심을 갖고 살펴보려는 것들입니다 . 이 두 사람. 나는 " 저것들을 바로 빨간색으로 표시해 둬."라고 말했다. 그러니까 제가 알고 싶은 건, 그게 제가 사람들과 활발하게 주고받는 이메일인지, 아니면 급한 청구서나 송장 같은 건지 여부입니다 . 따라서 첫 번째 단계는 라우팅 규칙을 명확히 하는 것입니다. 이메일이 수신함에 도착했을 때 어떤 일이 발생하길 원하십니까? 어떤 분류를 원하시나요? 그리고 여기서 보시다시피, 그것은 "좋아요, 사실 뉴스레터도 추가하고 싶어요. 뉴스레터를 꽤 많이 받으시거든요."라고 말한 것입니다. 그래서 저는 "좋아요, 그렇게 하죠 ."라고 말했습니다. 그렇게 하면 설정이 완료됩니다. 그 다음에는 실제 계정을 추가하기만 하면 됩니다. 지메일 이든 아웃룩이든 뭐든 간에, 마켓플레이스에 가서 검색해 보세요. Gmail을 사용하신다면 여기에 추가하실 수 있습니다. 또한 여러 계정을 추가할 수도 있습니다. 관리하고 싶은 받은 편지함이 여러 개 있다면 모두 추가할 수 있습니다. 라벨을 꼭 붙여주세요. 그러니 이 사진에는 ' 네이트 메인'이라고 적어두는 게 좋겠네요 . 그리고 만약 다른 받은 편지함을 추가하고 싶다면, 그것들도 추가하고 각기 다른 상담원을 설정하여 각 받은 편지함을 관리하도록 할 수 있습니다. 그리고 가장 멋진 점은, 이 모든 알람 메시지를 받을 수 있도록 설정할 수 있다는 것입니다. 그래서 저는 "하루에 두 번씩 이 작업을 하고 ClickUp DM으로 저에게 메시지를 보내주세요. 그러면 제가 휴대폰으로 '이메일이 도착했습니다. 긴급한 메일은 다음과 같습니다. 답장해야 할 메일은 다음과 같습니다.'와 같은 알림을 빠르게 받을 수 있습니다."라고 말했습니다. 정말 간단하죠. 루틴이 만들어졌고 이제 정확히 어떤 역할을 하는지 알 수 있어요 . 그것은 그것들을 분류합니다 . 저한테는 아무것도 작성해주지 않아요. 말 그대로 라벨을 붙이고 빨간색으로 표시하는 등의 작업을 합니다. 이제 실행될 때마다 ClickUp에서 메시지를 확인할 수 있습니다. 그리고 ClickUp 메시지 하단에 " Nat이 보냈습니다"라는 레이블을 추가하도록 설정했습니다. 네, 이건 정말 정말 간단해요. 설치가 정말 쉬워요. 정말 5분에서 10분 정도 걸릴 거예요. 자, 그럼 이 설정을 완료하시고, 제가 슬로우 쿠커에게 알람 이메일을 보내는 방법을 보여드리겠습니다 . 좋아요 , 여러분. 잠깐, 이 영상 의 해당 부분을 후원해 주신 클레이에게 진심으로 감사드립니다 . 제가 가장 자주 받는 질문 중 하나는 콜드 아웃리치를 위한 잠재 고객을 실제로 어디서 찾을 수 있는지, 그리고 그들이 실제로 열어볼 만한 이메일을 보낼 수 있도록 그들에 대해 충분한 정보를 어떻게 얻을 수 있는지에 대한 것입니다 . 단순히 이름만 나열된 목록으로는 그 사람들이 의사 결정 권한을 가지고 있는지, 어떻게 연락할 수 있는지, 심지어 무엇에 관심을 갖고 있는지조차 알 수 없기 때문입니다 . Clay는 데이터 보강 및 오케스트레이션 플랫폼입니다. 또한 250개 이상의 데이터 제공업체와 AI 연구 도구를 한 곳에서 모두 이용할 수 있습니다. 따라서 부동산 중개인에게 온라인에서 찾을 수 있는 모든 정보를 캐내달라고 요청하는 대신, 전체 목록을 한 번에 검색하여 연락할 적임자, 업무용 이메일 주소, 그리고 회사 규모까지 파악할 수 있습니다. 만약 한 제공업체에서 아무런 결과가 나오지 않으면, Clay는 결과가 나올 때까지 목록에서 다음 제공업체로 계속 넘어갑니다. 그리고 정말 멋진 점은 여러분이 구축한 로직이 데이터에 계속 연결되어 있다는 것입니다. 따라서 새로 추가하는 모든 잠재 고객에 대해 동일한 단계를 반복해서 실행할 수 있습니다. 그리고 어떤 공급업체에서 각 값이 나왔는지, 비용은 얼마였는지 등 모든 단계를 확인할 수 있습니다. 제가 지금 하고 있는 것처럼 Clay CLI를 사용하면 이 모든 것을 클라우드 코드로 구축할 수 있습니다 . 설명란에 있는 링크를 통해 Clay를 사용해 보세요. 무료 크레딧 2,000점을 받으실 수 있습니다 . 자, 이제 다시 영상으로 돌아가 봅시다 . 저희는 Agent Mail이라는 서비스를 이용하는데, 이 서비스는 완전히 무료로 시작할 수 있습니다. 여기에서 계정을 만들고 로그인하시면 다음 단계를 안내해 드리겠습니다. 보시다시피 대시 보드에는 이메일 전달률 통계와 같은 정보가 바로 표시됩니다. 자, 여기가 바로 저희 그록봇이 보내고 받은 총 횟수입니다. 자, 이제 받은 편지함으로 이동하시면 이 Grockbot이 연결된 이메일을 확인하실 수 있습니다 . 이전에 트레이딩 챌린지를 했을 때 사용했던 트레이딩 봇 이름이 불(Bull)입니다 . 하지만 이 무료 플랜에서는 남은 이메일이 두 개라고 표시되어 있으므로 지금 바로 하나 더 만들어서 여러분께 보여드릴 수 있습니다. 그래서 제가 할 일은 ' 받은편지함 만들기'를 클릭하는 것입니다. 여기 있는 사용자 이름은 그냥 YouTube이고, 기본 도메인인 agentmail.to로 연결될 겁니다. 원한다면 이 기능을 사용자 지정 기능에 연결할 수도 있지만, 지금은 기본 설정 그대로 두겠습니다 . 그럼 이제 바로 받은 편지함을 만들겠습니다. 네, 'YouTube'라는 이름이 이미 사용 중이라고 해서 'YouTube 테스트'로 이름을 바꿔야 했습니다. 그래서 지금 우리는 이런 상황에 놓여 있습니다. 이제 여기서 무슨 일이 일어날 거냐면, 우리는 실제로 받은 편지함을 볼 수 있다는 겁니다 . 그래서 모든 이메일을 볼 수 있고 여기서 답장도 할 수 있어요. 그래서 제가 다른 받은 편지함으로 돌아가고 싶다면 , 크록봇으로 메시지를 보내는 다른 이메일 계정에서 온 모든 메시지를 볼 수 있다는 것을 알 수 있습니다. 이제 크록봇으로 돌아가세요. 마켓플레이스로 이동하여 에이전트 메일을 연결할 것입니다. 에이전트 메일은 여기에 기본적으로 제공되는 커넥터로, 정말 훌륭합니다. 에이전트 메일을 클릭하고 계정을 추가하시면 됩니다. 제겐 당연히 하나가 있으니까, 이건 그냥 황소라고 부르겠습니다. 하지만 계정이 없다면 계정을 추가하시면 됩니다. 저는 이걸 그냥 테스트라고 부르겠습니다. 그다음에는 승인을 진행하시면 됩니다. 그리고 승인하시면 로그인할 수 있는 권한이 부여됩니다. 그럼 ' 허용'을 클릭하겠습니다. 그러면 에이전트 메일과 완전히 연결됩니다. 좋아요. 이제 테스트에 연결되었습니다. 저희는 새로운 에이전트를 생성할 예정입니다. 그래서 저는 새로운 봇을 만들려고 합니다. 저는 그냥 "안녕하세요, 스테파니 씨 맞으시죠? 제 조수시네요. 잠시만 기다려 주시면 뭘 해야 하는지 알려드릴게요."라고 말할 거예요. 그래서, 갑작스러운 질문 때문에 계획이 틀어졌어요 . 이제 우리가 할 일은 루틴을 정하는 것입니다. 그러니까, 우리는 실제로 "좋아, 이메일이 도착하면 깨어나야 해 "라고 알려줘야 합니다. 자, 그럼 제가 이렇게 말할게요. " 좋아요, 스테파니, 당신의 임무는 이메일에 답장하는 거예요. 네이트의 비서 같은 역할을 하는 거죠. 제가 이메일 주소를 하나 줄 테니, 그 주소로 답장을 보내면 돼요. 에이전트 메일을 통해 연결될 거고, 방금 연결해 드린 에이전트 메일 자격 증명을 사용하면 돼요. 이제 루틴을 하나 만들 건데, 이 루틴은 웹훅이 될 거예요. 그리고 이 웹훅을 에이전트 메일에 연결해서 이메일을 받으면 자동으로 실행되도록 할 거예요. 웹훅이 뭔지 잘 모르시는 분은 Glido에게 ' 웹훅에 대한 아주 간단한 설명은 무엇인가요?'라고 물어보세요. 바로 설명이 나와 있을 거

DeepSync just released V4.1 Flash, which is an open model that's listed at about 80 times cheaper than GPT6 Astra, and it's scoring right alongside Opus 5 on all of its benchmarks, which means that a lot of the work that you are paying Frontier prices for right now, this could cost a fraction of that. So, in this video, I'm going to be putting both models on the same jobs. And I'll show you what DeepSeek is actually good at, where you shouldn't be using it, what it really costs, and how to get Astra and Deepseek working together so you're not paying top dollar for everything. And as always, the step-by-step guide and all the resources that we're going to be walking through today will be available in my free school community. Link will be down below in the description. So, first and foremost, what is V4.1 Flash? Well, it's Deepseek's newest model in the weights. They're under an MIT license, which basically just means that anyone can download it and run it on their own servers or you can pay a hosting company to actually run it for them. It can also read about a million tokens at once, which is somewhere around 1500 pages in one go. Now, the important things that you need to be knowing looking at the benchmarks on Automation Bench, which just measures whether a model can finish multi-step business tests all on its own, it scored higher than both Opus and GPT 5.6. And then on deep swe, which is just a coding test. This is basically tied with Opus 5. And on the newer, harder, longer tasks inside of Terminal Bench 3.0, this substantially falls behind. Again, I'm not going to be spending this whole video talking about the benchmark tables. And the reason why is just because a model can top a chart and still write you some terrible outputs and just not ship a product in the way that you would want it to. obviously not adhering or living up to the hopes of what the benchmarks actually say, but the actual work will tell you whether it's worth using or not. So, that's what we're going to be doing. Now, looking at the price here, Astra is about $10 in, $50 output. Deepseek, on the other hand, it's about 15 cents in and 60 out. Now, if you add those together, it's about 80 times cheaper, at least on paper. Now, one nuance thing on the pricing for Deepseek that is very easy to miss is that those are for the off peak prices. And during Deep Seek's peak hours, the prices actually double. Now, the peak windows, these are about 9:00 p.m. to midnight and 2:00 a.m. to 6:00 a.m. Eastern on weekdays. So, if you are inside the US, your normal workday lands in the cheap window anyways. So, all great on that front. So, here's how I set it up. Both models, these are running inside of Codeex. They got the exact same brief word for word, and they each started in an empty folder. And to be upfront, each job just ran one time. So, treat this as a real world gut check and run your own version before you bet anything on this or confirm any big projects using these models. Now, I also picked jobs that are actual deliverables instead of just trick puzzles because that's what most of you would be paying a models to do anyhow. So, I did a landing page and then a rebrand of that page for a different business and then I did an animated sales deck and from there we did a client proposal all for madeup companies. So, at the end of this, I had Astra hand off a job to Deepseek and check it, which is how I'd actually want to use these two in tandem. So, first things first, just navigate to deepseeek.com, create an account if you don't have one already. Go into your settings and then your API keys and just create a new one right here. Now, if I were you, I would add five, maybe $10 to DeepSeek, just so you could do some ample testing with it. Realistically, it's probably going to come out to be under a dollar for whatever you're building out or doing for this. Next up, instead of Codeex, we're just going to flip to the full access. you do wants to be very careful because with something like this, it is going to be able to obviously access all of your different files, but we're just going to have DeepSeek set up everything for us right here. So, we're going to paste in this prompt. And again, you guys will be able to get access to this inside of my free school community, as well as everything else in this video and all of my previous videos for that matter. I'm also going to flip this to GPT6 Astra Light. I could even go with something like soul because this isn't even a crazy test that I need to assign it. Now, without boring you too much, alls that we're really doing here is we're just telling GPT to add deepsee, save my key, and then test the connection. Let's go ahead and run this off. And once again, down at the bottom, GPT is just letting us know that it can edit any file and run commands with internet access without your approval. So, let me just raise this to you again. This does increase your risk of data loss, exposed information, and any