Agentin rakentaminen Elementor-sivujen kokoamiseen: Ideasta toimivaan putkistoon

Eräs kehittäjä kuvaili tekoälyagentin rakentamista WordPress- ja Elementor-sivujen luomiseen, joka on integroitu Telegramiin. Ensimmäisessä versiossa käytettiin Elementorin MCP-työkaluja, mutta ongelmat paljastuivat nopeasti: käyttäjän pyyntö saattoi kadota, jos tämä ei vastannut heti, toistuvat pyynnöt loivat päällekkäisiä tehtäviä, ja agentti yritti kutsua MCP:tä suoraan ohittaen taidon. Ongelman korjaamiseksi otettiin käyttöön tehtäväjono SQLite-tietokannalla, jossa tietue luodaan ennen jokaista käyttäjän kysymystä, samalla tarkistetaan avoimet tehtävät ja asetetaan tiukka sääntö delegoida työ taidolle. Yhdistelmäkysymyksiä varten toteutettiin CLI-kysely seuraava kysymys -toiminto, joka esittää yhden kysymyksen kerrallaan. Tehtävätilat jaettiin myös estäviin (odottaa, estetty, valmis) ja ei-stäviin (valmis), jotta agentti jatkaa suoritusta, jos vaihe on mahdollinen ilman käyttäjän syötettä. Testieristystä varten sivun luonti oletusarvoisesti tapahtuu beta-ympäristössä, ja siirto tuotantoon tapahtuu vasta erillisellä siirtotyönkululla. Elementorin välimatkaongelmat ratkaistiin elementor-spacing-builder.md-moduulilla, joka korjaa erot säiliöiden ja widgetien välillä. Lopullinen vastaus siirrettiin erilliseen CLI-tiedostoon result_cli.py, irrottamalla se työnkulkukysymyksistä. Rakenteen laatu tarkistetaan vain CLI:n avulla; itsevarmistus on kielletty. Haastavin osa oli integraatio Figman kanssa: kääntäjän varhaiset versiot menettivät tietoja, minkä jälkeen siirryttiin tiukkaan Python-kääntäjään, joka muuntaa Figman JSON:n suoraan Elementor JSON:ksi. Versiossa 14 lisättiin semanttinen puu, joka erottaa semantiikan asettelusta. Myös resurssien vientiä optimoitiin: VECTOR-polkuja ei viedä SVG-muodossa, vain komponentit, joilla on erillinen määrittely.