Tablas y endpoints

En el vídeo anterior implementaste la autenticación en DYPAI. Ahora diseñas el núcleo de tu aplicación empezando por tablas y endpoints. Si aún no tienes claro qué crear, puedes planificar con tu agente de IA: abres un chat nuevo y le cuentas qué quieres (por ejemplo una app de gestión de tareas). Al principio solo recoges recomendaciones—estructura, estilo y funcionalidades—aún no se ha construido nada.

Qué cubre este vídeo

Del plan a la implementación
Cuando te encaje el plan, pides al agente que empiece a implementarlo en DYPAI. Usa las herramientas MCP, crea las tablas y puedes comprobarlas en Base de datos del proyecto (por ejemplo una tabla task con las columnas adecuadas).

Endpoints
El agente también crea endpoints REST y los prueba. De entrada son sencillos—flujos como nodo de inicio + nodo de base de datos—porque los tutoriales irán subiendo de complejidad.

Vista API
En API ves endpoints como crear tarea y listar tareas. Al abrir uno (por ejemplo listar tareas) ves un workflow mínimo: suficiente para validar la idea, no la complejidad final.

Cuando algo falla
Puede haber errores; eso no significa que DYPAI no funcione, suele ser un tema de configuración o del flujo generado. Le dices al agente que hay un error y que lo corrija en DYPAI. Investiga, corrige y vuelves a probar. En el vídeo, un campo de fecha rompía el guardado; tras el arreglo, el guardado funciona y puedes verificar filas en la tabla task (incluidas filas de prueba que la IA fue creando al iterar).

Iterar con nuevas funciones
¿Quieres grupos de tareas? Pides esa funcionalidad al agente: no hace falta otro proceso. Con el proyecto ya conectado, sigues iterando: más tablas, más endpoints y pequeños ajustes de interfaz (por ejemplo un botón de borrar, filtros por grupo, un grupo de prueba). La UI del ejemplo es simple a propósito; podrías seguir mejorando layout, sidebars y páginas—la idea es velocidad y versatilidad: tú defines el producto y el agente ayuda a montar el backend.

Integraciones
Seguirán apareciendo más integraciones en el producto con el tiempo.

Forma de trabajar
Mantén el mismo bucle: construir, encontrar errores, pasárselos a la IA y que repase la configuración dentro de DYPAI.

Qué aprenderás

• Planificar la app con el agente antes de implementar
• Dejar que el agente cree tablas y endpoints y los pruebe
• Leer workflows simples en la API (inicio + base de datos)
• Depurar describiendo el error al agente y volviendo a probar
• Comprobar datos en la interfaz de Base de datos
• Iterar (grupos, filtros, UI) sin cambiar tu forma de trabajar

Siguiente

Continúa con Almacenamiento: adjuntos en tareas y cómo DYPAI gestiona buckets y el sistema de almacenamiento.