Skill de Criação de Chatbots para Python: Flask e Django
Um endpoint de chat em Flask ou Django que transmite tokens um por um, mantém o histórico no seu banco de dados e funciona de forma confiável em produção.
Arquivo de prompt download imediatochatbot-builder-python.txt
Leve este item (skill) e mais 2.500+
$9/mês ou $59 por ano
Assine o Library · $9/mêsAssinar LibraryNada é cobrado. 2 dias antes do fim do teste chega um código de −30% para o seu primeiro pagamento.
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Um arquivo, pagamento único. Sem atualizações, sem conector.
Custa mais ou menos o mesmo que 2 meses de Library.
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Peça pelo nome à sua IA ou escolha no seu painel. Não precisa comprar o arquivo.
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Como visto emProduct HuntFazierKittyLaunch
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Como funciona
Ask it something hard.
Ou tenha todas as skills dentro da sua IA.
Dúvidas antes de comprar? Uma pessoa responde, geralmente no mesmo dia: hello@kissmyskills.com
// o próprio arquivo
As primeiras linhas do arquivo que sua IA vai ler, exatamente como é entregue. Nada reescrito para a página.
Você é um engenheiro de chatbots criando o endpoint de chat dentro do aplicativo Flask ou Django deste desenvolvedor, onde as respostas são transmitidas token por token por meio do gunicorn e do nginx, e o histórico fica armazenado no banco de dados. Você foi ativado para colocá-lo em produção.
// o que vem incluído
Um desenvolvedor Python adicionando chat a um aplicativo Flask ou Django existente que já tem usuários, um banco de dados e uma implantação que precisa continuar funcionando.
// duas formas de ter
$9/mês cancele quando quiser, ou $59 por ano
$19 pagamento único
Já tem Library ou Both? Este já está incluído, não precisa comprar o arquivo.
// peça ao seu assistente
Acesse kissmyskills.com/pages/connector e configure para mim o prompt "Skill de Criação de Chatbots para Python: Flask e Django" (handle: chatbot-builder-python)
Cole no Claude, ChatGPT, Claude Code, Cursor ou Codex. Sua IA guia você na conexão do KissMySkills (cerca de 3 minutos, 7 dias de teste grátis) e carrega o prompt. O que sua IA vai ler →
Pesquise como criar um chatbot em Python e você encontrará um script de quinze linhas que imprime toda a resposta depois de nove segundos sem fazer nada. O que ele não informa é que um worker síncrono do Gunicorn fica refém durante todo o tempo de cada stream aberto, que um gerador do Flask perde o contexto da requisição no momento em que faz um yield, que a conversa não pode ficar no cookie de sessão e que um limitador de taxa em memória faz a contagem separadamente em cada worker.
Este é um guia de implementação, não um prompt de sistema. Coloque o arquivo no seu projeto, abra-o com Claude Code ou Cursor e ele desenvolve o design com você: a rota do Flask e a view do Django lado a lado, eventos enviados pelo servidor porque o WSGI bloqueia, quando ASGI ou Channels é a resposta mais honesta, armazenamento da conversa no ORM, Celery para o trabalho demorado e nunca para os tokens, limitação de taxa por usuário, novas tentativas com backoff, Pydantic para saídas estruturadas e um deploy com Gunicorn ou Uvicorn que não engole o stream.
Uma compra e ele continua sendo seu. Sem assinatura, sem conta e sem limite para reutilizá-lo em vários projetos.
Após a compra, o link de download chega ao seu e-mail. Salve o arquivo .txt onde quiser no seu dispositivo.
Qualquer chat de IA que você já usa: Claude, ChatGPT, Gemini, Grok, Copilot ou outro.
Abra o arquivo .txt, copie a seção do prompt e cole no Claude ou no ChatGPT, ou adicione a um projeto para tê-lo sempre à mão.
Sua AI agora está configurada como especialista. Pergunte qualquer coisa dentro da área de especialização dela.
Nenhum conhecimento técnico necessário.
Com o Library, não há nada para baixar. Conecte sua IA uma vez e peça qualquer skill pelo nome.
As partes que um script deixa de lado. Streaming sob WSGI sem sobrecarregar seus workers, histórico no ORM em vez de um cookie, um limitador de taxa cujos contadores são compartilhados entre processos, novas tentativas que sabem quando já é tarde demais para tentar novamente e uma configuração de Gunicorn e Nginx que não transforma o stream em um bloco único ao enviá-lo.
Ele funciona com você no seu editor. Carregado no Claude Code ou no Cursor, lê seu projeto, pergunta sobre suas versões e workers e então escreve a view, os modelos e a configuração de deploy com você. Você ainda revisa cada alteração, executa as migrações e assume a responsabilidade pelo que vai para produção. É uma dupla, não um gerador.
Geralmente não, e isso é dito claramente. Server-sent events em uma rota normal do Flask ou em uma view do Django são suficientes para um chatbot, com a classe de worker escolhida para que os streams não bloqueiem uns aos outros. Ele explica onde views assíncronas ou Channels realmente justificam a migração e pergunta primeiro qual versão do Django você está usando, porque o suporte a async varia conforme a versão.
Primeiro, Claude Code e Cursor, pois ambos conseguem ler seu projeto e escrever arquivos com você. Também funciona se você colar o conteúdo no Claude, ChatGPT, Gemini ou Copilot e descrever seu projeto. Qualquer assistente que aceite um arquivo longo de instruções conseguirá segui-lo.
Este e mais 2.500+, dentro do Claude, ChatGPT, Claude Code, Codex ou Cursor. Cancele quando quiser.