About This Course
<div>La mayoría de los cursos de IA te enseñan a importar un framework y rezar para que funcione. Cuando algo se rompe en producción, no sabes qué pasó porque nunca viste lo que hay debajo de la abstracción.</div><div><br></div><div>Este curso es diferente.</div><div><br></div><div><span style="font-size: 1rem;">Vas a construir DevAssistant — un agente de IA funcional que lee documentación con RAG, ejecuta herramientas reales (leer archivos, buscar código, crear issues) y razona sobre múltiples pasos — usando solamente Node.js, TypeScript en modo strict, el SDK oficial de Anthropic y SQLite con sqlite-vec.</span></div><div><br></div><div><span style="font-size: 1rem;">Cada commit del repositorio es un video del curso. Cada sección deja el proyecto en un estado funcional. No hay "magia", no hay frameworks que oculten la lógica, no hay black boxes. Hay código que tú escribes y entiendes.</span></div><div><br></div><div>Al terminar, vas a poder construir agentes de IA para tu propio stack sin depender de frameworks que mañana cambian de API, diseñar pipelines RAG entendiendo cada decisión (chunking, embeddings, vector stores), implementar function calling y agentic loops directamente sobre el SDK, y llevar todo a producción con guardrails reales y control de costos.</div><div><br></div><div>Lo que vas a aprender:</div><div><ul><li>La Messages API de Claude desde cero: mensajes, system prompts, streaming, conversaciones multi-turno.</li><li><span style="font-size: 1rem;">Function calling y el agentic loop completo a mano (enviar → tool_use → ejecutar → tool_result).</span></li><li><span style="font-size: 1rem;">Structured output garantizado con tool_choice forzado, sin parsear texto libre.</span></li><li><span style="font-size: 1rem;">RAG profundo con la ayuda de la API de OpenAI: chunking de Markdown por headings, embeddings de OpenAI, vector store en SQLite con sqlite-vec y búsqueda KNN.</span></li><li><span style="font-size: 1rem;">Cómo combinar API + Tools + RAG en un agente que decide cuándo usar cada cosa.</span></li><li><span style="font-size: 1rem;">Guardrails de seguridad reales: sanitización, detección de prompt injection (16 patrones en inglés y español), rate limiting con sliding window.</span></li><li><span style="font-size: 1rem;">Cálculo de costos en USD por modelo y por request — sin sorpresas en la factura.</span></li><li><span style="font-size: 1rem;">Deploy automatizado en GitHub Codespaces con .devcontainer y secrets.</span></li></ul></div><div><br></div><div>Stack del curso:</div><div><br></div><div>Node.js 20+, TypeScript en modo strict (con noUncheckedIndexedAccess), Anthropic SDK con claude-sonnet-4-6, OpenAI SDK para embeddings con text-embedding-3-small, SQLite con better-sqlite3 y sqlite-vec como vector store local, y GitHub Codespaces para deploy.</div><div><br></div><div>Requisitos previos:</div><div><br></div><div>JavaScript o TypeScript a nivel intermedio, Node.js instalado, API keys de Anthropic y OpenAI (los costos del curso completo son mínimos — del orden de centavos), y curiosidad por lo que hay debajo de los frameworks.</div><div><br></div><div>¿Para quién es este curso?</div><div><br></div><div>Para developers cansados de tutoriales que se resumen en "instala LangChain". Para backend developers que necesitan entender cómo funcionan los agentes por dentro antes de llevarlos a producción. Para equipos que no pueden permitirse el lujo de un black box en su stack crítico. Para cualquiera que quiera construir su propio asistente de IA sobre su propia documentación.</div><div><br></div><div>No es para ti si: buscas un curso "no-code" o de prompting puro, quieres soluciones plug-and-play sin entender la lógica, o esperas frameworks como atajo.</div>
What you'll learn:
- Integra Claude API en Node.js/TypeScript: Messages API, streaming en tiempo real, system prompts y conversaciones multi-turno con historial.
- Construye agentes con Function Calling: define tools, ejecuta el agentic loop y obtén structured output garantizado sin parsear texto libre.
- Implementa un pipeline RAG completo desde cero con embeddings, chunking inteligente y vector store en SQLite + sqlite-vec. Sin LangChain.
- Lleva tu agente a producción: guardrails contra prompt injection, rate limiting, tracking de costos en USD y deploy en GitHub Codespaces.