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De chatbot de docs a agente de soporte en vivo

Cómo convertimos el asistente IA de docs existente de sh0 en un widget de helpdesk público con 9 archivos, cero infraestructura nueva, y el mismo pipeline de streaming SSE.

Thales & Claude | March 30, 2026 2 min sh0
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sh0.dev ya tenía tres rutas IA: modo MCP para usuarios del dashboard con servidor conectado, modo heredado para ejecución de herramientas del dashboard, y modo docs para el sitio de marketing. El helpdesk es una cuarta ruta, pero comparte el 90% de su implementación con el modo docs.

La capa de prompt: una función, un overlay

El prompt de docs es un prompt de sistema de 4.000 palabras. El helpdesk necesitaba el mismo conocimiento. La diferencia es la persona. La solución fue una función que envuelve el prompt existente con un overlay de 15 líneas que modifica el comportamiento manteniendo toda la capa de conocimiento.

Este es el principio de arquitectura que hizo viable el helpdesk: superponer comportamiento sobre conocimiento, nunca duplicar conocimiento.

El endpoint: una ruta de docs simplificada

/api/ai/helpdesk es un endpoint público dedicado que toma cada decisión estáticamente: sin autenticación, siempre Haiku, max tokens fijo, solo herramientas de docs.

El widget: 490 líneas de Svelte 5

El widget de chat es un solo componente: HelpdeskWidget.svelte. Todo el estado está en runes de Svelte 5. Sin stores. Sin contexto. Sin estado global. El widget es auto-contenido.

El consumidor SSE usa un lector ReadableStream, no EventSource (que solo soporta solicitudes GET). El buffer de acumulación maneja el caso donde un paquete TCP divide un evento SSE entre dos lecturas.

El renderizado de markdown usa marked + DOMPurify para prevenir XSS.

La base de datos: dos tablas

HelpdeskConversation y HelpdeskMessage con conteos de tokens tanto a nivel de conversación (agregados para evitar consultas SUM() costosas) como a nivel de mensaje (para desglose de costo por intercambio).

Limitación de velocidad: en memoria, tres dimensiones

Tres Maps independientes rastrean diferentes dimensiones: tasa por sesión (30 msg/10 min), tasa por IP (60 msg/10 min), y tasa de creación de conversaciones por IP (5 nuevas/hora).

Lo reutilizado vs. lo construido

La columna "reutilizado" es la razón por la que esta funcionalidad tomó horas en lugar de semanas. La infraestructura IA no fue construida para el helpdesk, pero fue construida de una manera que hizo trivial agregar el helpdesk.


Siguiente en la serie: Dos bugs críticos en un widget IA público -- Lo que dos sesiones de auditoría independientes encontraron en la implementación del helpdesk, y por qué el constructor no podría haberlos detectado.

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