The latest articles on DEV Community by David (@davmar78). https://dev.to/davmar78 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=90,height=90,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https:%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Fuser%2Fprofile_image%2F3904706%2Fbcefd625-a8b7-424f-a4d0-57fe45946b90.png https://dev.to/davmar78 en David Wed, 29 Apr 2026 16:44:38 +0000 https://dev.to/davmar78/como-construi-worvi-un-chatbot-whatsapp-inteligente-con-claude-api-83b https://dev.to/davmar78/como-construi-worvi-un-chatbot-whatsapp-inteligente-con-claude-api-83b <p><a href="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fm8ojpiidxj4dx3philel.png" class="article-body-image-wrapper"><img src="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fm8ojpiidxj4dx3philel.png" alt="Worvi WhatsApp Chatbot" width="800" height="800"></a></p> <p>Hace 6 meses comencé a resolver un problema real: pequeños negocios pierden leads porque no pueden responder en WhatsApp al instante.</p> <p>Hoy comparto cómo construí <strong>Worvi</strong>, un chatbot WhatsApp con IA que captura leads automáticamente y aprende patrones de conversación.</p> <h2> El problema </h2> <p>Un cliente mío (academia online) perdía ~50% de leads porque:</p> <ul> <li>Clientes escriben en WhatsApp cuando el equipo no está disponible</li> <li>Sin respuesta automática = cliente se va con la competencia</li> <li>Manual es inviable (responder 100+ mensajes/día)</li> </ul> <h2> La solución: Worvi </h2> <p>Worvi es un template Python + FastAPI que:</p> <ol> <li> <strong>Responde automáticamente</strong> en WhatsApp usando Claude API</li> <li> <strong>Detecta intención del usuario</strong> (pregunta, queja, venta, etc.)</li> <li> <strong>Cambia el contexto</strong> cuando el cliente cambia de intención</li> <li> <strong>Captura leads</strong> en una base de datos JSON</li> <li> <strong>Se configura en 5 minutos</strong> sin código</li> </ol> <h2> Stack técnico </h2> <ul> <li> <strong>FastAPI</strong>: Servidor webhook ultra rápido</li> <li> <strong>Claude API</strong>: IA para respuestas inteligentes y contextales</li> <li> <strong>WhatsApp Business API</strong>: Integración oficial</li> <li> <strong>JSON + Git</strong>: Base de datos simple y versionada</li> <li> <strong>GitHub Pages</strong>: Dashboard en vivo</li> </ul> <p>¿Por qué estas tecnologías?</p> <ul> <li>FastAPI es ultra rápido y async nativo</li> <li>Claude API entiende contexto mejor que otros modelos</li> <li>JSON sin BD relacional = sin complicaciones</li> <li>GitHub Pages = dashboard gratis que se actualiza en tiempo real</li> </ul> <h2> Cómo funciona (arquitectura) </h2> <h2> Detección de intención (el corazón de Worvi) </h2> <p>La clave está en analizar el historial de conversación:<br> </p> <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="highlight python"><code><span class="k">def</span> <span class="nf">detect_intention</span><span class="p">(</span><span class="n">conversation_history</span><span class="p">:</span> <span class="n">List</span><span class="p">[</span><span class="nb">dict</span><span class="p">])</span> <span class="o">-&gt;</span> <span class="nb">str</span><span class="p">:</span> <span class="sh">"""</span><span class="s"> Analiza el historial y detecta: - question: Pregunta sobre producto - objection: Cliente tiene dudas - booking: Cliente quiere comprar/agendar - complaint: Cliente insatisfecho - other: No clasificable </span><span class="sh">"""</span> <span class="n">response</span> <span class="o">=</span> <span class="n">client</span><span class="p">.</span><span class="n">messages</span><span class="p">.</span><span class="nf">create</span><span class="p">(</span> <span class="n">model</span><span class="o">=</span><span class="sh">"</span><span class="s">claude-3-5-sonnet-20241022</span><span class="sh">"</span><span class="p">,</span> <span class="n">max_tokens</span><span class="o">=</span><span class="mi">50</span><span class="p">,</span> <span class="n">system</span><span class="o">=</span><span class="n">INTENTION_SYSTEM_PROMPT</span><span class="p">,</span> <span class="n">messages</span><span class="o">=</span><span class="n">conversation_history</span> <span class="p">)</span> <span class="k">return</span> <span class="n">response</span><span class="p">.</span><span class="n">content</span><span class="p">[</span><span class="mi">0</span><span class="p">].</span><span class="n">text</span><span class="p">.</span><span class="nf">strip</span><span class="p">()</span> </code></pre> </div> <p>Cuando la intención <strong>cambia</strong>, Worvi:</p> <ul> <li>Resetea el contexto</li> <li>Carga nuevos ejemplos</li> <li>Responde con nueva estrategia</li> </ul> <p><strong>Ejemplo real:</strong></p> <h2> Casos de uso reales </h2> <h3> Academia Online </h3> <ul> <li> <strong>Antes</strong>: Manager respondía, 2-3 horas de delay</li> <li> <strong>Después</strong>: Worvi responde en &lt;5 segundos</li> <li> <strong>Resultado</strong>: 3 leads capturados en primera hora</li> </ul> <h3> Agencia Inmobiliaria </h3> <ul> <li> <strong>Antes</strong>: Perdía clientes por no responder rápido</li> <li> <strong>Después</strong>: Worvi pre-califica clientes</li> <li> <strong>Resultado</strong>: Agente solo ve leads "calientes"</li> </ul> <h3> E-commerce </h3> <ul> <li> <strong>Antes</strong>: FAQ manual, 50+ mensajes/día</li> <li> <strong>Después</strong>: Worvi maneja FAQs + sugiere productos</li> <li> <strong>Resultado</strong>: 15% aumento en conversión</li> </ul> <h2> Métricas que rastrea Worvi </h2> <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="highlight json"><code><span class="p">{</span><span class="w"> </span><span class="nl">"total_messages"</span><span class="p">:</span><span class="w"> </span><span class="mi">247</span><span class="p">,</span><span class="w"> </span><span class="nl">"leads_captured"</span><span class="p">:</span><span class="w"> </span><span class="mi">12</span><span class="p">,</span><span class="w"> </span><span class="nl">"average_response_time"</span><span class="p">:</span><span class="w"> </span><span class="s2">"2.3s"</span><span class="p">,</span><span class="w"> </span><span class="nl">"intention_changes"</span><span class="p">:</span><span class="w"> </span><span class="mi">18</span><span class="p">,</span><span class="w"> </span><span class="nl">"conversation_satisfaction"</span><span class="p">:</span><span class="w"> </span><span class="mf">4.2</span><span class="err">/</span><span class="mi">5</span><span class="w"> </span><span class="p">}</span><span class="w"> </span></code></pre> </div> <h2> Deployment </h2> <p>Originalmente en Mac mini. Ahora en <strong>Oracle Cloud free tier</strong> para 24/7:</p> <ul> <li>GitHub Actions automatizan deployment</li> <li>1 commit a main = automática en producción</li> <li>Cero downtime</li> </ul> <h2> Lo que aprendí </h2> <ol> <li> <p><strong>Detección de intención &gt; respuestas genéricas</strong></p> <ul> <li>Entender que el cliente cambió de opinión es crucial</li> </ul> </li> <li> <p><strong>Simple &gt; perfecto</strong></p> <ul> <li>JSON es suficiente para 99% de casos</li> </ul> </li> <li> <p><strong>Context matters</strong></p> <ul> <li>Claude entiende cambios de tono mejor que otros modelos</li> <li>Vale la pena pagar por mejor IA</li> </ul> </li> <li> <p><strong>Webhook delays matan conversiones</strong></p> <ul> <li>FastAPI + async es fundamental</li> </ul> </li> </ol> <h2> Cómo usar Worvi </h2> <p>Es un <strong>template listo para usar</strong> (~55 KB):</p> <ol> <li>Descarga de <a href="https://kitbot.gumroad.com/l/worvi-whatsapp" rel="noopener noreferrer">Gumroad</a> </li> <li> <code>python setup.py</code> → responde preguntas</li> <li>Conecta tu número de WhatsApp</li> <li>Listo. Responde automáticamente.</li> </ol> <p>O úsalo como <strong>base</strong> para tu propio bot.</p> <h2> Próximos pasos </h2> <ul> <li>v1.1: Templates adicionales (medicina, ecommerce, support)</li> <li>Dashboard web avanzado</li> <li>Integraciones CRM (Pipedrive, HubSpot)</li> </ul> <h2> TL;DR </h2> <p>Construí un chatbot WhatsApp que <strong>entiende cambios de intención</strong> usando Claude API. Detecta si un cliente está preguntando, objetando u listo para comprar, y responde en consecuencia.</p> <p>Es un template, no un servicio. Deploy en 5 minutos. €89 en Gumroad.</p> <p><strong><a href="https://kitbot.gumroad.com/l/worvi-whatsapp" rel="noopener noreferrer">Pruébalo aquí →</a></strong></p> python ai chatbot whatsapp