AI TALKS
We watch 24 tools across 4 beats. When one moves we explain it in plain text, write up what you can build with it, and what's worth a full project ends up on video.
NovaTool use con la API de ClaudeIntermediate8:11
What we're watching right now
02HOW IT WORKS
01WE WATCH
24 active sources
02WE EXPLAIN
80 releases logged
03WE APPLY
4 classes published
03WHAT YOU CAN BUILD
One article per beat, written from the official docs. Each ends with three concrete projects you can finish in an afternoon.
Los webhooks son cómo Stripe te avisa que algo pasó: un pago, una renovación, una cancelación. Sirven para mantener sincronizado el acceso de tus usuarios con lo que realmente ocurre en la plata.
3 projects
MCP es un protocolo abierto que estandariza cómo una app le da contexto y herramientas a un LLM, en vez de que cada integración sea un adaptador a medida. Sirve para que un agente use tus archivos, tu base de datos o tu Git sin que tengas que inventar una API nueva cada vez.
3 projects
Expo es el framework sobre React Native que te deja escribir una vez y correr en Android, iOS y web, probando cada cambio en tu teléfono real vía Expo Go. Sirve para armar una app completa con navegación, estilos y APIs nativas en una tarde, sin abrir Xcode.
3 projects
No slides. A project.
Chapters
You leave with
You needNode.js 18+ · PostgreSQL corriendo localmente (o Docker) · psql CLI instalado · Cuenta y API key de Anthropic
←/→ 10s · 1-9 chapter · M mute · space play
05WHAT YOU'LL BUILD
8:11204 lines
Watch the classTener una tabla real de productos con stock y precio para que el agente consulte datos verdaderos
schema.sql
CREATE TABLE IF NOT EXISTS products ( id SERIAL PRIMARY KEY, name TEXT NOT NULL, category TEXT NOT NULL, stock INTEGER NOT NULL DEFAULT 0, price NUMERIC(10,2) NOT NULL);INSERT INTO products (name, category, stock, price)VALUES ('Teclado mecanico', 'Perifericos', 34, 89.90), ('Monitor 27 pulgadas 4K', 'Monitores', 12, 349.00), ('Mouse inalambrico', 'Perifericos', 58, 29.50), ('Silla ergonomica', 'Muebles', 7, 219.00)ON CONFLICT DO NOTHING;psql -U postgres -d inventory -f schema.sql
output
CREATE TABLE
INSERT 0 4
Crear un pool de conexiones reutilizable con manejo de errores de conexión
src/db.ts
import { Pool } from 'pg';import 'dotenv/config';export const pool = new Pool({ connectionString: process.env.DATABASE_URL,});pool.on('error', (err) => { console.error( 'Error en el pool de PG:', err );});Declarar el schema del tool que Claude puede llamar y la función que corre el SQL real con try/catch
src/tools.ts
import { pool } from './db';export const inventoryTool = { name: 'query_inventory', description: 'Consulta el inventario. Recibe una ' + 'categoria opcional y devuelve nombre, ' + 'stock y precio de los productos.', input_schema: { type: 'object' as const, properties: { category: { type: 'string', description: 'Categoria a filtrar', }, }, },};type Input = { category?: string };export async function runInventoryQuery( input: Input) { try { const { category } = input; const base = 'SELECT name, stock, price ' + 'FROM products'; const sql = category ? `${base} WHERE category ILIKE $1` : base; const values = category ? [category] : []; const { rows } = await pool.query( sql, values ); if (rows.length === 0) { return { ok: false, error: 'No hay productos en esa ' + 'categoria.', }; } return { ok: true, data: rows }; } catch (err) { console.error('Error en PG:', err); return { ok: false, error: 'La base de datos no respondio.', }; }}Entender cómo Claude pide ejecutar el tool, cómo se le devuelve el resultado y cómo se sigue el loop hasta la respuesta final
src/agent.ts
import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';import { inventoryTool, runInventoryQuery,} from './tools';const anthropic = new Anthropic({ apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,});export async function askAgent( question: string) { const messages: any[] = [ { role: 'user', content: question }, ]; let response = await anthropic.messages.create({ model: 'claude-sonnet-4-5', max_tokens: 1024, tools: [inventoryTool], messages, }); while (response.stop_reason === 'tool_use') { const toolUse = response.content.find( (b: any) => b.type === 'tool_use' ); if (!toolUse) break; const result = await runInventoryQuery( toolUse.input as { category?: string } ); messages.push({ role: 'assistant', content: response.content, }); messages.push({ role: 'user', content: [ { type: 'tool_result', tool_use_id: toolUse.id, content: JSON.stringify(result), }, ], }); response = await anthropic.messages.create({ model: 'claude-sonnet-4-5', max_tokens: 1024, tools: [inventoryTool], messages, }); } const finalText = response.content.find( (b: any) => b.type === 'text' ); return finalText ? finalText.text : '';}Crear un endpoint Express que recibe la pregunta, llama al agente y devuelve un error controlado si algo falla
src/server.ts
import express from 'express';import 'dotenv/config';import { askAgent } from './agent';const app = express();app.use(express.json());app.use(express.static('public'));app.post('/api/chat', async (req, res) => { const { question } = req.body; if (!question) { return res.status(400).json({ error: 'Falta la pregunta', }); } try { const answer = await askAgent(question); res.json({ answer }); } catch (err) { console.error('Error del agente:', err); res.status(500).json({ error: 'El agente no pudo responder.', }); }});const PORT = process.env.PORT || 3000;app.listen(PORT, () => { console.log(`Server en puerto ${PORT}`);});npx ts-node src/server.ts
output
Server en puerto 3000
Ver el agente respondiendo con datos reales y comprobar que un caso sin resultados o con error de conexión se explica en lenguaje natural en vez de romper la app
public/index.html
<!DOCTYPE html><html lang="es"><head> <meta charset="UTF-8" /> <title>Agente de Inventario</title></head><body> <h1>Agente de Inventario</h1> <input id="q" placeholder="Pregunta por el stock..." /> <button id="send">Enviar</button> <p id="answer"></p> <script> const send = document.getElementById('send'); send.onclick = async () => { const q = document.getElementById('q').value; const res = await fetch('/api/chat', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json', }, body: JSON.stringify({ question: q, }), }); const data = await res.json(); document.getElementById( 'answer' ).innerText = data.answer || data.error; }; </script></body></html>npx ts-node src/server.ts
output
Server en puerto 3000
Pregunta por el stock...
Enviar
Monitor 27 pulgadas 4K: 12 unidades a $349.00
No hay productos en esa categoria.
CREATE TABLE IF NOT EXISTS products ( id SERIAL PRIMARY KEY, name TEXT NOT NULL, category TEXT NOT NULL, stock INTEGER NOT NULL DEFAULT 0, price NUMERIC(10,2) NOT NULL);INSERT INTO products (name, category, stock, price)VALUES ('Teclado mecanico', 'Perifericos', 34, 89.90), ('Monitor 27 pulgadas 4K', 'Monitores', 12, 349.00), ('Mouse inalambrico', 'Perifericos', 58, 29.50), ('Silla ergonomica', 'Muebles', 7, 219.00)ON CONFLICT DO NOTHING;psql -U postgres -d inventory -f schema.sql
output
CREATE TABLE
INSERT 0 4
06THE BENCH
14 chapters375 lines
14 chapters185 lines
14 chapters270 lines
07MOMENTS
BOARDEl problema con los chatbots que alucinan
from Agente que consulta inventario en Postgres
BOARDRegistro con validación en vivo
from Registro con validación en vivo
BOARDVamos a construir un formulario de
from Un solo schema, cero inconsistencias: formulario de registro con Zod 4 + React Hook Form
BROWSERMis Notas
from Supabase RLS: Notas Privadas que SOLO tú puedes ver (sin backend propio)
DIAGRAMEl loop de tool use
from Agente que consulta inventario en Postgres
BOARDEl problema real
from Registro con validación en vivo
BOARDEl problema real
from Un solo schema, cero inconsistencias: formulario de registro con Zod 4 + React Hook Form
DIAGRAMEl problema: protección solo en la app
from Supabase RLS: Notas Privadas que SOLO tú puedes ver (sin backend propio)
TERMINALmkdir agente-inventario && cd…
from Agente que consulta inventario en Postgres
DIAGRAMUn schema, dos validaciones
from Registro con validación en vivo
DIAGRAMUn schema, dos consumidores
from Un solo schema, cero inconsistencias: formulario de registro con Zod 4 + React Hook Form
DIAGRAMLa solución: RLS en la base de datos
from Supabase RLS: Notas Privadas que SOLO tú puedes ver (sin backend propio)
IDECrear la tabla y datos de prueba
from Agente que consulta inventario en Postgres
TERMINALnpm install react-hook-form zod…
from Registro con validación en vivo
TERMINALnpm install zod@^4.0.0 react-hook-form…
from Un solo schema, cero inconsistencias: formulario de registro con Zod 4 + React Hook Form
IDELa referencia a auth.users y ENABLE ROW…
from Supabase RLS: Notas Privadas que SOLO tú puedes ver (sin backend propio)
08WHERE TO START
09WHO TEACHES
Agentes de IA: MCP, computer use y sistemas multi-agente
Del prompt suelto al agente que hace el trabajo
1 class
Watch their latest classAgente que consulta inventario en Postgres
AI Talks generated presenter
10CLASS NOTES
Serializa SIEMPRE el resultado del tool con JSON.stringify, incluso cuando es un error ({ ok: false, error: '...' }). Claude interpreta mejor un string estructurado y consistente que un objeto crudo o un mensaje de error suelto, y eso reduce muchísimo los casos donde el modelo se queda repitiendo la misma pregunta o inventa una respuesta genérica en vez de explicar la falla real.
12NEXT CLASS
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