Cómo usar Claude como creador de chatbots (y cómo crear un bot de Telegram con él)

Si estás buscando cómo crear un bot de Telegram, Claude te lleva casi hasta el final: escribe los gestores, la máquina de estados, el endpoint del webhook y el archivo de despliegue, y explica para qué sirve cada pieza. Lo que no puede hacer es registrar el bot con BotFather, custodiar tu token, poner el servicio en un servidor ni vigilarlo cuando se caiga a las dos de la madrugada. El código es la parte rápida. Las cuentas, el alojamiento y la supervisión siguen siendo cosa tuya.

Acepta esa división y crear un bot con una AI se convierte en algo normal para una tarde. A continuación: el orden, las decisiones de stack que importan y los prompts que producen código que puedes ejecutar.

¿Qué puede construir realmente Claude y qué sigue necesitando de ti?

Los chatbots son un problema bien documentado, con bibliotecas estables, así que este es casi el mejor escenario para Claude: un gestor de comandos funcional, una máquina de estados para la conversación, modelos de base de datos, gestión de errores y un Dockerfile, con las ventajas y desventajas explicadas si lo pides. La división honesta del trabajo:

• Claude hace: el código, la estructura del proyecto, la elección de la biblioteca con sus motivos, la configuración, las pruebas, el archivo de despliegue y la explicación con el nivel de profundidad que pidas.
• Tú sí: creas la cuenta del bot y obtienes el token, eliges y pagas el alojamiento, configuras las variables de entorno, apuntas el dominio, ejecutas el despliegue y lees los registros cuando algo falla.
• Ninguno de los dos: puede garantizar que la biblioteca no haya cambiado desde los datos de entrenamiento del modelo. Fija las versiones y lee las notas de la versión cuando algo parezca extraño.

¿Cómo se crea un bot de Telegram con Claude, paso a paso?

La secuencia apenas cambia entre proyectos.

• Registra el bot. Envía un mensaje a BotFather en Telegram, crea un bot, elige un nombre de usuario y guarda el token. Dos minutos y ya lo tienes listo para usar.
• Decide entre polling o webhook. El polling es más sencillo y funciona en cualquier lugar, incluido tu portátil. Un webhook necesita una URL HTTPS pública. Desarrolla con polling y publica con un webhook.
• Consigue el esqueleto. Pide un bot en un solo archivo con un comando, ejecútalo y confirma que devuelve un mensaje.
• Añade el estado. Todo lo que tenga varios pasos necesita recordar en qué punto está el usuario. Pide una máquina de estados explícita en lugar de un montón de instrucciones if, que es lo que hace que después sea imposible modificar los bots.
• Despliégalo y vigílalo. Cualquier host pequeño servirá. Guarda el token en una variable de entorno, nunca en el archivo ni en el repositorio, y añade registros: esa es la parte que querrás tener durante la primera interrupción del servicio.

La clave está en detenerse pronto. Si pides «un bot de Telegram», un modelo te entrega cuatrocientas líneas que no has leído, y depurarlas lleva más tiempo que escribir cuarenta por tu cuenta.

¿En qué stack debería vivir el chatbot?

Elige según dónde tenga que ejecutarse el bot, no según el lenguaje que más te guste.

Python es la opción predeterminada para los bots de mensajería: bibliotecas maduras, ejemplos por todas partes y un bot de Telegram puede tener quizás sesenta líneas antes de hacer algo interesante. El skill de creación de chatbots para Python cubre Flask y Django, porque la respuesta adecuada para un webhook pequeño y la adecuada dentro de un proyecto Django existente no son la misma.

Node.js es la mejor opción cuando el bot está junto a un backend de JavaScript que ya ejecutas, o necesitas websockets y streaming sin un segundo entorno de ejecución: el skill de creación de chatbots para Node.js.

React es la otra mitad: el widget de la página. Respuestas en streaming, estado de los mensajes, comportamiento del desplazamiento, indicadores de escritura y los detalles de accesibilidad que suelen omitirse. El skill de creación de chatbots para React funciona con cualquier backend.

Spring Boot es para el bot dentro de un servicio Java existente, con la autenticación, los registros y la canalización de implementación propios de la empresa. Nadie elige Spring Boot para chatbots de Java por diversión, pero cuando es la tecnología de la empresa, el Skill asume restricciones empresariales en lugar de las de un proyecto personal.

WordPress es para el sitio que ya existe y necesita un widget que una persona no desarrolladora pueda mantener. El Skill de creación de chatbots para WordPress se encarga de la estructura del plugin, los hooks y la pantalla de configuración del administrador, para que el cliente pueda cambiar el saludo sin abrir un editor de código. El resto está en la colección de Skills de tecnología y desarrollo.

¿Cómo consigues que las respuestas del bot sigan el guion?

Un chatbot son dos problemas con un mismo nombre. La infraestructura es la forma en que entran y salen los mensajes, y es la mitad fácil. El comportamiento es lo que dice el bot, y es lo que suele implementarse mal: bots que responden preguntas que deberían rechazar, inventan políticas o suenan como nadie que trabaje en tu empresa. El comportamiento es un documento escrito, no un problema de programación: un bot de soporte necesita un alcance, una lista de rechazos, una regla de escalamiento y un tono. Para un producto de software, el prompt de chatbot de soporte SaaS es ese documento: responde sobre lo que está documentado y convierte todo lo demás en un ticket estructurado que un ingeniero puede gestionar sin tener que hacer una pregunta de seguimiento. Colócalo en el prompt del sistema de lo que hayas creado y el bot dejará de improvisar.

Telegram tiene sus propias convenciones: comandos con barra, mensajes breves y bots que permanecen en silencio en los chats grupales. Para un bot empresarial en esa plataforma, el prompt de chatbot de Telegram para empresas ($14.99) cubre esa capa, incluida una frase fija para la transferencia a una persona.

¿Y los bots de Discord y WhatsApp?

La misma arquitectura, distinta puerta de entrada, y las diferencias están en las reglas de la plataforma, no en el código. Discord te proporciona una conexión de gateway, comandos de barra registrados de antemano y un modelo de permisos que será lo primero en fallar. WhatsApp funciona mediante Business Platform: un remitente aprobado, plantillas de mensajes para cualquier cosa fuera de una ventana de 24 horas y un proceso de revisión que no puedes eludir programando.

Construye ambos con las Skills anteriores. El controlador, la máquina de estados y la especificación del comportamiento son idénticos; solo cambia el transporte, así que pide a Claude que escriba el adaptador como su propio módulo detrás de una interfaz pequeña, y una segunda plataforma más adelante será un archivo en lugar de una reescritura. Empieza pidiéndole que enumere todas las cuentas, aprobaciones y credenciales que necesita la plataforma antes de que exista código alguno: en WhatsApp, esa lista es más larga que el código.

¿Dónde falla?

• Las API de las bibliotecas cambian. El código que era correcto hace una versión compila y luego se comporta mal. Fija las versiones y consulta el changelog cuando algo funciona en la explicación, pero no en la terminal.
• No puede ver tu error. Pega el traceback completo, no una paráfrasis. Un error resumido cuesta tres rondas de conjeturas.
• No te dirá que el proyecto está sobredimensionado. Pide una cola respaldada por Redis y tendrás una, aunque bastaría con un diccionario. Los límites de frecuencia y las reglas de la plataforma sobre mensajes no solicitados tampoco están en el código: léelos antes del lanzamiento.
• La seguridad solo es tan buena como tu prompt. Pregunta explícitamente sobre el manejo de tokens, la validación de entradas y qué se escribe en los registros, o acabarás con un bot funcional que filtra datos.
• No puede ejecutar ni desplegar nada. Cada comando que te da es uno que debes ejecutar tú.

¿Cómo se instalan las Skills para crear chatbots?

Cada uno es un archivo SKILL.md dentro de un ZIP. En Claude, abre Customize, luego Skills, pulsa +, elige Create skill, después Upload a skill y selecciona el ZIP. Actívalo y se aplicará a tu próximo chat. Skills funcionan con los planes Free, Pro, Max, Team y Enterprise; el requisito es la ejecución de código, en Settings y luego Capabilities. Anthropic lo documenta en su artículo de ayuda sobre Skills, y las ubicaciones de las carpetas aparecen en nuestra guía de instalación.

En ChatGPT o Gemini, copia el texto de SKILL.md en las instrucciones personalizadas o en un Gem. Los mismos archivos se cargan en Claude Code, como se explica en la guía de skills de Claude Code.

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