Construindo um Agente para Montar Páginas no Elementor: Da Ideia ao Pipeline Funcional
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Um desenvolvedor descreveu a criação de um agente que constrói páginas no WordPress + Elementor com base em solicitações do Telegram. Problemas principais: perda de tarefas sob requisições paralelas, duplicatas, mistura de perguntas com respostas finais, erros de margem no Elementor e complexidade da integração com Figma. Soluções incluem uma fila de tarefas no SQLite, uma interface de linha de comando para estados, ambiente beta por padrão e um compilador Python rigoroso para o Figma.
Um desenvolvedor descreveu a criação de um agente de inteligência artificial para construir páginas no WordPress e Elementor, integrado ao Telegram. A primeira versão usava ferramentas MCP para o Elementor, mas rapidamente revelou problemas: a solicitação do usuário podia ser perdida se ele não respondesse imediatamente, tarefas duplicadas eram criadas em solicitações repetidas, e o agente tentava chamar o MCP diretamente, ignorando a habilidade. Para corrigir isso, foi introduzida uma fila de tarefas com SQLite, onde um registro é criado antes de qualquer pergunta do usuário, junto com uma verificação de tarefas abertas e uma regra estrita de delegar o trabalho à habilidade. Para perguntas compostas, foi implementado um CLI de próxima pergunta, fazendo uma pergunta de cada vez. Os estados das tarefas também foram divididos em bloqueantes (aguardando, bloqueado, concluído) e não bloqueantes (pronto), para que o agente continue a execução se uma etapa for possível sem entrada do usuário. Para isolamento de testes, a criação de páginas é padronizada para um ambiente beta, com promoção para produção apenas por meio de um fluxo de trabalho separado de transferência. Erros de espaçamento do Elementor foram resolvidos com o módulo elementor-spacing-builder.md, que corrige diferenças entre contêineres e widgets. A resposta final foi movida para um CLI separado, result_cli.py, desacoplando-a das perguntas do fluxo de trabalho. A qualidade da construção é verificada apenas via CLI; autoafirmação é proibida. A parte mais desafiadora foi a integração com o Figma: versões iniciais do compilador perdiam informações, então eles mudaram para um compilador Python rigoroso que converte JSON do Figma diretamente para JSON do Elementor. Na versão 14, foi adicionada uma árvore semântica, separando semântica de layout. A exportação de ativos também foi otimizada: caminhos VECTOR não são exportados como SVG, apenas componentes com especificação explícita.
Fonte: Habr — хаб ИИ —
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