En este artículo del 7 de junio de 2026, Mark Dembo (Head of Solutions – Developer Platform & AI en Cloudflare) relata un proyecto de trasteo dominical: construirse un agente de IA DIY a partir de un pequeño dispositivo M5Stack Stick 3 comprado por ~30 €, inspirado por Steve Ruiz y motivado por el lanzamiento de Opus 4.8. El lema: «No hay ningún objetivo. Pura exploración y curiosidad. Y eso se siente genial.»

Primera iteración (45 minutos). Pasa la documentación del dispositivo a Claude Code, que produce scripts en Python de unas 200 líneas. Como tienen «zero blast radius», se permite no preocuparse por el código. El flujo sigue siendo human-in-the-loop (poco «2026» para su gusto): Opus genera, él copia y pega en la interfaz web UIFlow, la ejecuta y comunica el resultado de vuelta. Su papel se reduce a tres funciones — generador de ideas, ejecutor y juez. Un backend de Cloudflare Workers + Workers AI añade rápidamente texto a voz, push-to-talk (reconocimiento de voz) y un small LLM central: el objeto escucha, responde y suelta chistes malos.

Ni siquiera miré el código una sola vez. ¿Y sabes qué? Esa es la parte agradable.

**Mark Dembo** , markpauldembo.com

Segunda iteración. Con vistas a un agente real, orienta a Opus hacia el Cloudflare Agents SDK, cambia el transporte de REST a WebSocket y habilita Dynamic Worker execution — desbloqueando su patrón preferido, «Code Mode»: el agente escribe y ejecuta código para llevar a cabo su tarea. Con acceso a internet, el agente calcula 11! con una línea de código, encuentra al ganador de la Champions League mediante fetch() en Wikipedia y da el tiempo de cualquier ciudad. Su límite: sin acceso a datos privados.

Tercera iteración. Conecta Todoist mediante un flujo MCP OAuth (añadido en unos minutos por Claude) — y hereda al instante 50 herramientas, de donde surgen dos problemas: sobrecarga de contexto y un blast radius real (una llamada mala podría destruir una tarea crítica). Su solución, extraída del MCP Server Portal de Cloudflare y de los conectores de Claude: configurar cada herramienta en Always allow / Ask for approval / Disable — las herramientas deshabilitadas nunca entran en el contexto, un clasificador LLM solo acepta autorizaciones explícitas, y el valor por defecto es denegar.

Lo que no hizo: ninguna optimización de latencia, ningún eval, ninguna llamada optimista — «Ni siquiera miré el código una sola vez. ¿Y sabes qué? Esa es la parte agradable.» El asombro final tiene menos que ver con la capacidad que con su accesibilidad: 30 € y unos céntimos de inferencia para un objeto que se gobierna en lenguaje natural.