एलीमेंटर पर पेज असेंबल करने के लिए एजेंट बनाना: आइडिया से कार्यशील पाइपलाइन तक

एक डेवलपर ने वर्डप्रेस और एलिमेंटर पर पेज बनाने के लिए, टेलीग्राम के साथ एकीकृत AI एजेंट बनाने का वर्णन किया। पहले संस्करण में एलिमेंटर के लिए MCP टूल का उपयोग किया गया, लेकिन जल्दी ही समस्याएँ सामने आईं: यदि उपयोगकर्ता तुरंत उत्तर नहीं देता तो उनका अनुरोध खो सकता था, बार-बार अनुरोधों पर डुप्लीकेट कार्य बन जाते थे, और एजेंट स्किल को बायपास करके सीधे MCP को कॉल करने की कोशिश करता था। इसे ठीक करने के लिए, SQLite के साथ एक कार्य कतार (task queue) शुरू की गई, जहाँ किसी भी उपयोगकर्ता प्रश्न से पहले एक रिकॉर्ड बनाया जाता है, साथ ही खुले कार्यों की जाँच और काम को स्किल को सौंपने का सख्त नियम लागू किया गया। मिश्रित प्रश्नों के लिए, CLI नेक्स्ट-क्वेस्चन (CLI next-question) लागू किया गया, जो एक बार में एक प्रश्न पूछता है। कार्य अवस्थाओं (task states) को भी ब्लॉकिंग (प्रतीक्षारत, अवरुद्ध, पूर्ण) और नॉन-ब्लॉकिंग (तैयार) में विभाजित किया गया, ताकि एजेंट तब तक निष्पादन जारी रख सके जब तक कि बिना उपयोगकर्ता इनपुट के कोई चरण संभव हो। परीक्षण पृथक्करण के लिए, पेज निर्माण डिफ़ॉल्ट रूप से बीटा वातावरण में होता है, और उत्पादन में प्रचार केवल एक अलग स्थानांतरण वर्कफ़्लो के माध्यम से होता है। एलिमेंटर स्पेसिंग त्रुटियों को elementor-spacing-builder.md मॉड्यूल से हल किया गया, जो कंटेनर और विजेट के बीच अंतर को ठीक करता है। अंतिम उत्तर को एक अलग CLI result_cli.py में स्थानांतरित किया गया, जो इसे वर्कफ़्लो प्रश्नों से अलग करता है। बिल्ड गुणवत्ता की जाँच केवल CLI के माध्यम से की जाती है; स्वत: घोषणा निषिद्ध है। सबसे चुनौतीपूर्ण हिस्सा फिग्मा के साथ एकीकरण था: कंपाइलर के शुरुआती संस्करणों में जानकारी खो जाती थी, फिर उन्होंने एक सख्त पायथन कंपाइलर पर स्विच किया जो फिग्मा JSON को सीधे एलिमेंटर JSON में रूपांतरित करता है। संस्करण 14 तक, एक सिमैंटिक ट्री (semantic tree) जोड़ा गया, जो सिमैंटिक्स को लेआउट से अलग करता है। एसेट एक्सपोर्ट को भी अनुकूलित किया गया: VECTOR पथों को SVG के रूप में निर्यात नहीं किया जाता, केवल स्पष्ट विशिष्टता वाले घटकों का ही निर्यात होता है।