Me construí un coach de running con IA que vive en mi WhatsApp: entiende mi plan de entrenamiento, lee mis datos de Garmin y me responde a cualquier hora. Lo armé con Claude Code, sin que fuera un proyecto de meses. Acá cuento cómo —y qué tiene que ver con los agentes de IA en una empresa.

Hace meses que quería un coach que me empuje a entrenar para el 21K de Buenos Aires. Probé tres apps de running: ninguna duró más de dos semanas. Los planes son genéricos, generados por algoritmos que no saben nada de mí más allá de mi edad y mi peso. Un coach humano cuesta plata, tiene horarios, y no le voy a escribir a las 23:47 para preguntarle si los 6:48/km de hoy estuvieron bien.

Así que me armé uno yo. Se llama Otis, vive en mi WhatsApp, y es el primer asistente personal con IA que uso todos los días sin darme cuenta de que lo estoy usando. Lo construí encima de Claude Code —el CLI de Anthropic que cualquiera puede usar para construir agentes— más una capa muy fina de código y un documento de unas 350 líneas que define quién es Otis.

Por qué un asistente propio y no una app

Los asistentes genéricos arrancan cada conversación desde cero. No saben de tu contexto, tus preferencias ni tus datos. Yo necesitaba tres cosas que ninguna app me daba:

  1. Que conozca mi plan de 17 semanas, con sus fases y sus reglas de ajuste.
  2. Que lea mis datos reales —variabilidad cardíaca, sueño, readiness— para adaptar cada sesión.
  3. Que esté donde ya paso el día: WhatsApp, no una app más que abro dos veces y abandono.

Claude Code como base

Claude Code es el CLI oficial para correr Claude como agente de programación. Pero más allá de programar, funciona como un entorno completo: te da herramientas (Bash, manejo de archivos, búsqueda web, servidores MCP) y el loop de razonamiento ya resuelto. Eso me dejó construir un agente personalizado sin tener que armar la infraestructura de razonamiento desde cero. Yo pongo el contexto y la personalidad; el motor ya está.

Definir a Otis con un skill

Las skills de Claude Code extienden el comportamiento del agente con instrucciones reutilizables en Markdown. El documento que define a Otis tiene unas 350 líneas e incluye:

  • Tono y voz: exigente, insistente, con modismos rioplatenses. Otis no es neutro; me habla como me hablaría un entrenador que me conoce.
  • El plan completo: 17 semanas repartidas en cinco fases, con los trabajos de cada una.
  • Rutinas de fuerza: tres programas enfocados en piernas y core.
  • Reglas de ajuste: por ejemplo, “si la HRV da DESBALANCEADA dos noches seguidas, el deload no se negocia”.
  • Plantilla de feedback: reconocimiento, un dato concreto, el ajuste para la próxima sesión y una pregunta de seguimiento.

La integración con WhatsApp

Para el harness usé NanoClaw, un asistente personal open source que corre el Claude Agent SDK dentro de un contenedor Linux aislado. El flujo es simple: el mensaje entra por WhatsApp → se guarda en SQLite → va al contenedor con el skill de Otis cargado → Claude responde → vuelve a WhatsApp.

Todo esto corre en una Raspberry Pi de 4GB. Sin backend dedicado, sin GPU. Un aparatito del tamaño de la palma de la mano alcanza para tener un asistente que uso a diario.

Datos biométricos de verdad

Un timer de systemd sincroniza mis datos de Garmin todos los días con python-garminconnect y arma unos archivos JSON que Otis lee:

  • Resumen diario.
  • Snapshot semanal.
  • Última actividad (se refresca cada 30 minutos).

Cuando le reporto una corrida, Otis analiza el pace real, la frecuencia cardíaca y el training effect, y ajusta las sesiones que siguen. No me dice “buen trabajo” en el vacío: me dice qué pasó con mis números y qué cambia por eso.

Lo que aprendí

El contexto y los datos importan más que el modelo. El valor de Otis no viene de Claude en sí, sino de lo que sabe sobre mí: mis molestias, mi historia de entrenamiento, mis objetivos.

La personalización es el producto. Los chatbots de coaching genéricos fallan porque no saben nada de vos. Otis funciona porque entiende mis restricciones concretas.

Componer le gana a construir. No inventé nada desde cero: ensamblé piezas que ya existían —Claude Code, el Claude Agent SDK, NanoClaw, la API de Garmin y WhatsApp.

La fricción decide la adopción. El asistente que se mete en tu flujo de siempre (WhatsApp) le gana al que te obliga a abrir una app aparte. Por eso Otis pasó de experimento de fin de semana a ser la herramienta que más uso después del navegador.

Cómo armar el tuyo

  1. Instalá Claude Code.
  2. Definí la personalidad y el dominio en un Markdown.
  3. Conectalo a la plataforma que uses (WhatsApp, Telegram, Slack).
  4. Dale acceso a tus datos personales (archivos JSON, APIs).
  5. Iterá según el uso real.

La receta es la misma para casi cualquier asistente personal: un motor que ya razona, un documento que le da personalidad y contexto, y una conexión al lugar donde ya estás. El resto es entender bien el problema de una sola persona —en este caso, la mía.