Después de escribir tu función de herramienta, el siguiente paso es crear un esquema JSON que le indique a Claude qué argumentos espera tu función y cómo usarla. Este esquema actúa como documentación que Claude lee para entender cuándo y cómo llamar a tus herramientas.
Entendiendo JSON Schema
JSON Schema no es específico de la IA ni del uso de herramientas: es una especificación de validación de datos ampliamente utilizada que existe desde hace años. La comunidad de IA la adoptó porque es una forma conveniente de describir parámetros de funciones y validar datos.
La especificación completa de la herramienta tiene tres partes principales:
- name - El nombre de la función (como "get_weather")
- description - Qué hace la herramienta y cuándo usarla
- input_schema - El esquema JSON real que describe los argumentos
Escribiendo descripciones efectivas
El campo description es crucial para ayudar a Claude a entender tu herramienta. Sigue estas mejores prácticas:
- Explica qué hace la herramienta, cuándo usarla y qué devuelve
- Apunta a 3-4 oraciones
- Proporciona descripciones detalladas para cada argumento también
La sección input_schema describe los parámetros de tu función usando el formato estándar de JSON Schema, incluyendo información de tipo y descripciones detalladas para cada argumento.
La forma fácil: deja que Claude escriba tu esquema
En lugar de escribir esquemas JSON desde cero, puedes usar a Claude mismo para generarlos. Este es el proceso:
- Copia tu función de herramienta
- Ve a Claude y pídele que escriba un esquema JSON para el uso de herramientas
- Incluye la documentación de Anthropic sobre el uso de herramientas como contexto
- Deja que Claude genere un esquema correctamente formateado siguiendo las mejores prácticas
El prompt debería ser algo como: "Escribe una especificación de esquema JSON válida para fines de uso de herramientas para esta función. Sigue las mejores prácticas listadas en la documentación adjunta."
Implementando el esquema en el código
Una vez que Claude genera tu esquema, cópialo en tu archivo de código. Usa un patrón de nomenclatura consistente como function_name_schema para mantener las cosas organizadas:
get_current_datetime_schema = {
"name": "get_current_datetime",
"description": "Returns the current date and time formatted according to the specified format",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"date_format": {
"type": "string",
"description": "A string specifying the format of the returned datetime. Uses Python's strftime format codes.",
"default": "%Y-%m-%d %H:%M:%S"
}
},
"required": []
}
}Agregando seguridad de tipos
Para una mejor verificación de tipos, importa y usa el tipo ToolParam de la biblioteca de Anthropic:
from anthropic.types import ToolParam
get_current_datetime_schema = ToolParam({
# tu diccionario de esquema aquí
})Esto no es estrictamente necesario para la funcionalidad, pero evita errores de tipo cuando uses el esquema más adelante en tu código.
La combinación de una función de herramienta bien escrita y un esquema JSON detallado le da a Claude todo lo que necesita para entender y usar correctamente tus herramientas en las conversaciones.