# Instrucciones para el agente: Claude Commerce Agents: prueba asistentes para comercio

Pega este texto a tu agente (Claude Code, Codex, OpenCode, Hermes o el que uses) y dile «ayúdame a montarlo». Son los pasos para ponerlo en marcha; el porqué de cada pieza está en la guía completa.

- Dificultad: avanzado
- Proyecto: https://github.com/anthropics/commerce-agents (licencia Apache-2.0)
- Guía completa: https://lab.wisd.ai/hub/claude-commerce-agents

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## Para el agente: cómo acompañar al usuario

1. Pregunta primero para qué lo quiere. Si su objetivo no necesita algún paso, sáltalo.
2. Antes de instalar, comprueba lo que ya tiene (versiones, claves, sistema operativo).
3. Avanza un paso cada vez: explica en una frase qué vas a hacer y deja que el usuario lo ejecute o lo apruebe.
4. Tras cada paso, comprueba que funcionó antes de seguir. Si falla, para y explica el error.
5. No inventes comandos ni opciones: si la documentación del proyecto contradice estos pasos, manda la documentación.
6. Al terminar, haz una prueba real con el objetivo del usuario y dile dónde profundizar.

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## Pasos de configuración

### Paso 1: instala la demo

Comprueba que tienes Git, Python ≥3.11 con venv y pip, y Node 22 con npm. La activación de entorno de este ejemplo usa una shell de macOS o Linux.

```bash
git clone https://github.com/anthropics/commerce-agents.git && cd commerce-agents
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env
(cd examples && npm ci)
```

Configura ANTHROPIC_API_KEY en tu entorno privado como indica el archivo de ejemplo, sin pegar la clave en la conversación.

### Paso 2: inicia comercio minorista

```bash
python scripts/run_demo.py retail --all
```

### Paso 3: recorre compra y aprobación comercial

Abre la tienda en http://localhost:3000 y el portal comercial en http://localhost:3100. Ambos usan la API del puerto 8000. Conserva los datos ficticios y la aprobación por la tarjeta, activada de forma predeterminada; no configures `MERCHANT_REQUIRE_HOST_APPROVAL=0`.

En la tienda, adapta el ejemplo del [README de retail](https://github.com/anthropics/commerce-agents/blob/main/examples/retail/README.md): pide una tienda de campaña para dos adultos y un niño de seis años por menos de 250 dólares, compara las dos primeras opciones y añade la familiar al carrito. Debe mostrar opciones y preparar el carrito para que el sistema anfitrión complete la compra.

En el portal, pide reponer las pegatinas de pared oceánicas para cubrir el próximo mes y corregir su descripción, mostrando ambas propuestas antes de aplicarlas. Anota las existencias iniciales. Pide aprobar la reposición por chat: con la configuración predeterminada debe rechazar aplicarla hasta que pulses el botón de su tarjeta. Comprueba que sigue pendiente y que las existencias no han cambiado; después aprueba solo la reposición en la tarjeta y verifica el cambio en los datos de la demo. Mantén la corrección de descripción pendiente.

## Comprobación

Comprueba tienda, portal y API. Contrasta el carrito con la opción elegida. En el portal conserva evidencia de la propuesta pendiente, del rechazo de la aprobación por chat y del cambio de existencias tras aprobar en la tarjeta. Que la demo use datos ficticios no demuestra por sí solo este control.

## Si algo falla

Si no arranca la interfaz, revisa la versión de Node y la instalación del workspace examples. Si falla el modelo, revisa la configuración privada y el error del proveedor.

Fuente: [documentación oficial](https://github.com/anthropics/commerce-agents#readme).