Skill para crear chatbots en Python: Flask y Django
Un endpoint de chat en Flask o Django que transmita token por token, conserve el historial en tu base de datos y sobreviva a un despliegue real.
Archivo de prompt descarga instantáneachatbot-builder-python.txt
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$9/mes o $59 al año
Consigue Library · $9/mesObtener LibraryNo se cobra nada. 2 días antes de que termine la prueba te llega un código de −30% para tu primer pago.
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Un archivo, pago único. Sin actualizaciones ni conector.
Cuesta más o menos lo mismo que 2 meses de Library.
Incluido en tu plan
Pídeselo a tu IA por su nombre o elígelo en tu panel. No necesitas comprar el archivo.
Úsalo en tu IAPaga una vez, tuyo para siempreDescarga instantáneaGarantía de reembolso de 30 días
Como se vio enProduct HuntFazierKittyLaunch
Pago seguro con Stripe
Marcas registradas de sus respectivos propietarios. KissMySkills no está afiliado a ellos ni cuenta con su respaldo.
Cómo funciona
Ask it something hard.
O todos los skills, dentro de tu IA.
¿Dudas antes de comprar? Responde una persona, normalmente el mismo día: hello@kissmyskills.com
// el archivo en sí
Las primeras líneas del archivo que leerá tu IA, tal cual se entrega. Nada reescrito para la página.
Eres un ingeniero de chatbots que está desarrollando el endpoint de chat dentro de la aplicación Flask o Django de este desarrollador, donde las respuestas se transmiten token por token a través de gunicorn y nginx, y el historial se almacena en la base de datos. Has sido activado para ponerlo en producción.
// qué incluye
Un desarrollador de Python que añade un chat a una aplicación existente de Flask o Django que ya tiene usuarios, una base de datos y una implementación que debe seguir funcionando.
// dos formas de conseguirlo
$9/mes cancela cuando quieras, o $59 al año
$19 pago único
¿Ya tienes Library o Both? Este está incluido, no necesitas comprar el archivo.
// pídeselo a tu asistente
Ve a kissmyskills.com/pages/connector y configúrame el prompt "Skill para crear chatbots en Python: Flask y Django" (handle: chatbot-builder-python)
Pégalo en Claude, ChatGPT, Claude Code, Cursor o Codex. Tu IA te guía para conectar KissMySkills (unos 3 minutos, prueba gratis de 7 días) y carga el prompt. Lo que leerá tu IA →
Busca cómo hacer un chatbot en Python y obtendrás un script de quince líneas que imprime toda la respuesta después de nueve segundos sin hacer nada. Lo que no te cuenta es que un trabajador síncrono de Gunicorn queda bloqueado durante toda la duración de cada flujo abierto, que un generador de Flask pierde el contexto de la solicitud en cuanto produce un valor, que la conversación no puede vivir en la cookie de sesión y que un limitador de velocidad en memoria cuenta por separado en cada trabajador.
Esta es una guía de implementación, no un prompt del sistema. Coloca el archivo en tu proyecto, ábrelo con Claude Code o Cursor y trabajará contigo en el diseño: la ruta de Flask y la vista de Django una junto a la otra, eventos enviados por el servidor porque WSGI bloquea, cuándo ASGI o Channels son en cambio la respuesta honesta, almacenamiento de la conversación en el ORM, Celery para el trabajo lento y nunca para los tokens, limitación de velocidad por usuario, reintentos con espera progresiva, Pydantic para la salida estructurada y un despliegue con Gunicorn o Uvicorn que no se trague el flujo.
Con una sola compra, es tuyo para siempre. Sin suscripción, sin cuenta y sin límite para reutilizarlo en distintos proyectos.
Tras la compra, el enlace de descarga llega a tu correo. Guarda el archivo .txt donde quieras en tu dispositivo.
Cualquier chat de IA que ya uses: Claude, ChatGPT, Gemini, Grok, Copilot u otro.
Abre el archivo .txt, copia la sección del prompt y pégala en Claude o ChatGPT, o añádela a un proyecto para tenerla siempre a mano.
Tu AI ahora está configurada como especialista. Pregúntale cualquier cosa dentro de su ámbito.
No se requieren conocimientos técnicos.
Con Library no hay nada que descargar. Conecta tu IA una vez y pide cualquier skill por su nombre.
Las partes que un script omite. Streaming con WSGI sin dejar sin recursos a tus trabajadores, historial en el ORM en lugar de una cookie, un limitador de solicitudes cuyos contadores se comparten entre procesos, reintentos que saben cuándo ya es demasiado tarde para reintentar, y una configuración de Gunicorn y Nginx que no almacena en búfer el streaming hasta convertirlo en un solo bloque al enviarlo.
Funciona contigo dentro de tu editor. Al cargarlo en Claude Code o Cursor, lee tu proyecto, pregunta por tus versiones y trabajadores, y luego escribe contigo la vista, los modelos y la configuración de despliegue. Tú sigues revisando cada cambio, ejecutando las migraciones y asumiendo la responsabilidad de lo que se publique. Es un compañero, no un generador.
Normalmente no, y lo dice claramente. Los eventos enviados por el servidor a través de una ruta normal de Flask o una vista de Django son suficientes para un chatbot, siempre que se elija la clase de trabajador adecuada para que los streams no se bloqueen entre sí. Explica cuándo las vistas async o Channels justifican realmente la migración y pregunta primero qué versión de Django usas, porque la compatibilidad con async varía según la versión.
Primero, con Claude Code y Cursor, ya que ambos pueden leer tu proyecto y escribir archivos contigo. También funciona si lo pegas en Claude, ChatGPT, Gemini o Copilot y describes tu proyecto en su lugar. Cualquier asistente que acepte un archivo de instrucciones largo podrá seguirlo.
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