Page: 'Product Weekly — May 4, 2026'\n\nAttendees: Sara (PM), Marcus (eng lead), Priya (design), Tom (marketing)\n\nUpdates:\n- Sara: Onboarding redesign shipped Tuesday. Activation rate +18% on first cohort.\n- Marcus: API rate-limit bug from last week is fixed in main. Hotfix going out tonight.\n- Priya: Mobile nav prototype ready for review. 
  Need feedback by Friday so we can hand off to eng.\n- Tom: Q2 launch campaign needs hero copy. Stuck on positioning — should we lead with 'fast' or 'reliable'?\n\nDecisions:\n- Pricing experiment: A/B test the $19/$29/$49 ladder vs current $15/$25/$45 starting May 11. Sara to wire up GrowthBook flag.\n- Mobile rollout: gated behind feature flag, 5% rollout    
  next Monday, full rollout May 18 if metrics hold.\n\nAction items:\n- Sara: ship pricing flag by EOW.\n- Marcus: write postmortem for the rate-limit bug — due Wed May 7.\n- Priya: schedule mobile prototype review for Thursday.\n- Tom: draft 3 positioning options, share by Friday for team vote.\n\nOpen:\n- Do we hire a second backend engineer this quarter or  wait for Q3? CFO wants headcount frozen, but we're at 80% capacity. Tabled to next week.\n- Should the pricing experiment include an annual discount tier? Sara to ask David.

Summary  
This chapter covers how to use a page‐reader tool with a tailored system prompt to automatically fetch a document’s content and transform unstructured notes into structured outputs like summaries, action items, and open questions.

General domain of usage  
Meeting note automation and post-meeting write-ups.

La utilidad de la IA en el trabajo no consiste en buscar en internet, sino en trabajar con **tu propia información**. Tus notas de reuniones, tus especificaciones, tu resumen. Eso es lo que desbloquea una herramienta como `notion_page`.



## El cambio

Una herramienta de búsqueda obtiene información del mundo. Una herramienta de lectura de páginas obtiene **tu contexto**:

| Herramienta | Pregunta que responde |
|---|---|
| `web_search` | ¿Qué es cierto **allá afuera**? |
| `notion_page` | ¿Qué decidimos **nosotros** el martes pasado? |



## Qué hace este laboratorio

Claude lee una página de notas de reunión y la convierte en algo útil: un **resumen TLDR**, una lista de **tareas** con responsables y las **preguntas abiertas** que aún requieren decisión. Ese es el tipo de informe posterior a la reunión por el que un jefe de personal cobraría, pero Claude lo produce en segundos, aunque solo si el prompt del sistema le indica exactamente el formato que debe entregar.



## Por qué "Dame un resumen" no es suficiente

Toma una página de notas de reunión y pídele a cualquier IA **"un resumen."** Obtendrás un párrafo, tal vez útil, tal vez no. Ahora pide **"TLDR en 3 puntos, luego tareas con responsable y fecha límite, luego preguntas abiertas"** y obtendrás algo sobre lo que puedes **actuar**.

**Cuando una herramienta envía contenido sin procesar a Claude, el prompt del sistema es lo que convierte el contenido en acción.**



## Tarea
Envía este prompt:

><b>Lee mis notas de Product Weekly del 4 de mayo y dame un TLDR, tareas con responsables y fechas límite, y las preguntas abiertas.

Luego haz seguimiento con estas indicaciones – las notas ya están cargadas, así que Claude no vuelve a recuperarlas:

><b>Muéstrame solo lo que Sara tiene a su cargo esta semana.

><b>¿Qué decisiones están bloqueadas por alguien fuera del equipo?

><b>¿Qué tareas no tienen fecha límite?



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