Construyendo un agente para ensamblar páginas en Elementor: de la idea al pipeline funcional
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Un desarrollador describió la creación de un agente que construye páginas en WordPress + Elementor basándose en solicitudes de Telegram. Problemas clave: pérdida de tareas bajo solicitudes paralelas, duplicados, mezcla de preguntas con respuestas finales, errores de márgenes en Elementor y complejidad de la integración con Figma. Las soluciones incluyen una cola de tareas en SQLite, una interfaz de línea de comandos para estados, entorno beta por defecto y un compilador estricto de Python para Figma.
Un desarrollador describió la creación de un agente de IA para construir páginas en WordPress y Elementor, integrado con Telegram. La primera versión usaba herramientas MCP para Elementor, pero rápidamente mostró problemas: la solicitud del usuario podía perderse si no respondía de inmediato, se creaban tareas duplicadas en solicitudes repetidas y el agente intentaba llamar directamente a MCP sin pasar por la skill. Para solucionarlo, se introdujo una cola de tareas con SQLite, donde se crea un registro antes de cualquier pregunta del usuario, junto con una verificación de tareas abiertas y una regla estricta para delegar el trabajo a la skill. Para preguntas compuestas, se implementó un CLI next-question, que hace una pregunta a la vez. Los estados de las tareas también se dividieron en bloqueantes (esperando, bloqueado, hecho) y no bloqueantes (listo), para que el agente continúe ejecutándose si un paso es posible sin entrada del usuario. Para el aislamiento de pruebas, la creación de páginas por defecto se realiza en un entorno beta, y la promoción a producción solo se hace mediante un flujo de transferencia separado. Los errores de espaciado de Elementor se resolvieron con el módulo elementor-spacing-builder.md, que corrige las diferencias entre contenedores y widgets. La respuesta final se movió a un CLI separado result_cli.py, desacoplándola de las preguntas del flujo de trabajo. La calidad de la construcción se verifica solo mediante CLI; está prohibido autoverificarse. La parte más desafiante fue la integración con Figma: las primeras versiones del compilador perdían información, luego cambiaron a un compilador estricto en Python que convierte el JSON de Figma directamente a JSON de Elementor. Para la versión 14, se agregó un árbol semántico, separando la semántica del diseño. La exportación de activos también se optimizó: las rutas VECTOR no se exportan como SVG, solo los componentes con especificación explícita.
Fuente: Habr — хаб ИИ —
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