AI TALKS
Vigilamos 24 herramientas en 4 frentes. Cuando una se mueve lo contamos en texto claro, escribimos qué se puede construir con eso, y lo que da para un proyecto entero termina en video.
NovaTool use con la API de ClaudeIntermedio8:11
Lo que vigilamos ahora mismo
02CÓMO FUNCIONA
01VIGILAMOS
24 fuentes activas
02EXPLICAMOS
79 novedades registradas
03APLICAMOS
4 clases publicadas
03QUÉ SE PUEDE HACER
Un artículo por frente, escrito leyendo la documentación oficial. Cada uno termina con tres proyectos concretos que se hacen en una tarde.
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 proyectos
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 proyectos
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 proyectos
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Capítulos
Sales con esto
NecesitasNode.js 18+ · PostgreSQL corriendo localmente (o Docker) · psql CLI instalado · Cuenta y API key de Anthropic
←/→ 10s · 1-9 capítulo · M silencio · espacio play
05LO QUE VAS A CONSTRUIR
8:11204 líneas
Ver la claseTener 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
salida
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
salida
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
salida
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
salida
CREATE TABLE
INSERT 0 4
06LA MESA
14 capítulos375 líneas
14 capítulos185 líneas
14 capítulos270 líneas
07MOMENTOS
PIZARRAEl problema con los chatbots que alucinan
de Agente que consulta inventario en Postgres
PIZARRARegistro con validación en vivo
de Registro con validación en vivo
PIZARRAVamos a construir un formulario de
de Un solo schema, cero inconsistencias: formulario de registro con Zod 4 + React Hook Form
NAVEGADORMis Notas
de Supabase RLS: Notas Privadas que SOLO tú puedes ver (sin backend propio)
DIAGRAMAEl loop de tool use
de Agente que consulta inventario en Postgres
PIZARRAEl problema real
de Registro con validación en vivo
PIZARRAEl problema real
de Un solo schema, cero inconsistencias: formulario de registro con Zod 4 + React Hook Form
DIAGRAMAEl problema: protección solo en la app
de Supabase RLS: Notas Privadas que SOLO tú puedes ver (sin backend propio)
TERMINALmkdir agente-inventario && cd…
de Agente que consulta inventario en Postgres
DIAGRAMAUn schema, dos validaciones
de Registro con validación en vivo
DIAGRAMAUn schema, dos consumidores
de Un solo schema, cero inconsistencias: formulario de registro con Zod 4 + React Hook Form
DIAGRAMALa solución: RLS en la base de datos
de Supabase RLS: Notas Privadas que SOLO tú puedes ver (sin backend propio)
IDECrear la tabla y datos de prueba
de Agente que consulta inventario en Postgres
TERMINALnpm install react-hook-form zod…
de Registro con validación en vivo
TERMINALnpm install zod@^4.0.0 react-hook-form…
de Un solo schema, cero inconsistencias: formulario de registro con Zod 4 + React Hook Form
IDELa referencia a auth.users y ENABLE ROW…
de Supabase RLS: Notas Privadas que SOLO tú puedes ver (sin backend propio)
08POR DÓNDE ENTRAR
09QUIÉN DICTA
Agentes de IA: MCP, computer use y sistemas multi-agente
Del prompt suelto al agente que hace el trabajo
1 clase
Ver su última claseAgente que consulta inventario en Postgres
Presentador generado por AI Talks
10APUNTES
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.
12LA PRÓXIMA CLASE
Vota o propón
