# Fastapi

> Framework async de alto rendimiento para exponer endpoints REST en el orquestador

- Skill: `davidcastagnetoa/fastapi` (Agent Skill, multi-file: 2 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add davidcastagnetoa/fastapi`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/davidcastagnetoa/fastapi/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Integrations & APIs
- Author: davidcastagnetoa (https://skillmd.com/u/davidcastagnetoa)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/davidcastagnetoa/fastapi

---


# fastapi

FastAPI es el framework web principal del sistema. Expone todos los endpoints REST con soporte nativo de `asyncio`, tipado estricto vía Pydantic y generación automática de documentación OpenAPI.

## When to use

Usar para definir y gestionar todos los endpoints del `orchestrator_agent`: recepción de sesiones, consulta de estado y entrega de resultados.

## Instructions

1. Instalar: `pip install fastapi uvicorn[standard]`
2. Definir el router principal en `backend/api/routers/verification.py`.
3. Usar `async def` en todos los handlers para no bloquear el event loop.
4. Validar el body de entrada con modelos Pydantic v2 anotados con tipos estrictos.
5. Devolver siempre `{ status, confidence_score, reasons[], timestamp, session_id }` como response model.
6. Configurar middleware de CORS, trusted hosts y compresión GZip.
7. Montar health check en `GET /health` y readiness en `GET /ready`.
8. Arrancar con Uvicorn en modo worker multiple: `uvicorn main:app --workers 4 --loop uvloop`.

## Notes

- No usar `def` síncrono en handlers de alta frecuencia; bloquea el event loop.
- Documentación auto-generada disponible en `/docs` (Swagger) y `/redoc`.
- Versionar la API: prefijo `/v1/` en todos los endpoints.