Elementorでページを構築するエージェントの開発: アイデアから実動パイプラインまで

ある開発者が、WordPressとElementor向けのページ構築用AIエージェント（Telegramと統合）について説明しました。初版ではElementor用のMCPツールを使用していましたが、すぐに問題が明らかになりました。ユーザーが即座に応答しないとリクエストが失われる、繰り返しリクエストで重複タスクが発生する、スキルを経由せずにエージェントが直接MCPを呼び出そうとする、といった点です。これを修正するために、SQLiteを用いたタスクキューを導入しました。ユーザーの質問前にレコードを作成し、未処理タスクをチェックし、作業をスキルに委譲する厳格なルールを設けました。複合質問に対してはCLI next-questionを実装し、一度に一つの質問を行うようにしました。また、タスク状態をブロッキング（待機中、ブロック中、完了）と非ブロッキング（準備完了）に分割し、ユーザー入力なしでステップが可能な場合はエージェントが実行を継続できるようにしました。テスト分離のために、ページ作成はデフォルトでベータ環境に行われ、本番環境への昇格は別の転送ワークフローを通じてのみ行います。Elementorの間隔エラーは、elementor-spacing-builder.mdモジュールで解決しました。このモジュールはコンテナとウィジェットの違いを修正します。最終回答は別のCLI（result_cli.py）に移動し、ワークフローの質問から切り離しました。ビルド品質はCLIのみでチェックし、自己主張は禁止しています。最も困難だったのはFigmaとの統合でした。初期バージョンのコンパイラは情報を失いましたが、その後、Figma JSONを直接Elementor JSONに変換する厳格なPythonコンパイラに切り替えました。バージョン14ではセマンティックツリーを追加し、セマンティクスとレイアウトを分離しました。アセットのエクスポートも最適化され、VECTORパスはSVGとしてエクスポートされず、明示的な指定があるコンポーネントのみがエクスポートされます。