Характеристики приходится собирать из разных источников.
C:\SUDO_AI\CASES\PERFECTCAM
PerfectCam
Автоматизированная подготовка каталога, изображений и SEO для магазина автомобильной электроники.
Проблема процесса
Какие боли закрывает система
Изображения требуют ручной подготовки под витрину.
Изменения каталога долго попадают в поисковую выдачу.
Архитектура
Контур решения
источникипарсингконтент + изображениявитринаSEO
Технологический контур:React / Vite / Firebase / Ozon data / Image generation / Prerender
Состав системы
Модули и контрольные точки
Каждый модуль имеет вход, проверяемый результат и обработку исключений.
сбор данныхконтент-overrideгенерация карточекоптимизация изображенийпререндеруведомления
Карточки обновляются единым процессом.
Изображения готовятся в нужном формате.
Каталог связан с оплатой, SEO и уведомлениями.
Технический разбор
Как устроен проект
Практическая схема выбора, внедрения и эксплуатации без обещаний «магии одной кнопки».
Архитектура кейса
Каталог собирается из источников и контролируемых переопределений
Сборщик отделяет исходные характеристики от редакционных изменений. Это позволяет обновлять данные поставщика без потери проверенного описания, совместимости и SEO-полей. Изображения проходят отдельный конвейер форматов и размеров.
После сборки выполняется пререндер индексируемых страниц, обновляются метаданные и служебные файлы. Ошибки источника и пустые поля попадают в отчёт, а не скрываются автоматически созданным текстом.
- source data
- content override
- image pipeline
- SEO prerender
- validation report
FAQ.txt
Вопросы до старта
Коротко о границах, сроках, данных и экономике проекта.
Как обновлять характеристики без потери ручных правок?
Исходные поля и редакционные override хранятся отдельно. При импорте пересобирается итоговая карточка по правилам приоритета.
Начнём с одного процесса
Опишите текущую работу, системы и ограничения. Вернёмся с техническими вопросами и форматом первого этапа.