Building an Agent for Elementor Page Assembly: From Idea to a Working Pipeline

Geliştirici, WordPress ve Elementor ile sayfalar oluşturan ve Telegram ile entegre bir yapay zeka ajanının yapımını anlattı. İlk sürüm Elementor için MCP araçlarını kullanıyordu ancak hızla sorunlar ortaya çıktı: Kullanıcı hemen yanıt vermezse görevi kaybolabiliyor, tekrarlanan taleplerde yinelenen görevler oluşuyor ve ajan beceriyi atlayarak doğrudan MCP'yi çağırmaya çalışıyordu. Bunu düzeltmek için, herhangi bir kullanıcı sorusundan önce kaydın oluşturulduğu SQLite tabanlı bir görev kuyruğu, açık görevler için bir kontrol ve işi beceriye devretmek için katı bir kural getirildi. Bileşik sorular için her seferinde tek bir soru soran CLI next-question eklendi. Ayrıca görev durumları, ajanın kullanıcı olmadan bir adım mümkünse çalışmaya devam edebilmesi için bloke edici (waiting, blocked, done) ve bloke edici olmayan (ready) olarak ayrıldı. Test izolasyonu için sayfalar varsayılan olarak beta ortamında oluşturuluyor ve prodüksiyona geçiş yalnızca ayrı bir transfer workflow aracılığıyla yapılıyor. Elementor boşluk sorunları, containerlar ve widgetlar arasındaki farklılıkları düzelten elementor-spacing-builder.md modülüyle çözüldü. Nihai yanıt, workflow sorularından ayrılarak ayrı bir CLI result_cli.py dosyasına alındı. Yapı kalitesi yalnızca CLI ile kontrol ediliyor, self-asserting (kendi kendine onaylama) yasaklandı. En zor kısım Figma entegrasyonuydu: İlk sürümler bilgi kaybına yol açan derleyiciler kullanıyordu, ardından Figma JSON'ı doğrudan Elementor JSON'a dönüştüren katı bir Python derleyicisine geçildi. 14. sürümde, semantik ve yerleşimi ayıran bir semantik ağaç (semantic tree) eklendi. Ayrıca varlık dışa aktarımı optimize edildi: VECTOR yolları SVG olarak dışa aktarılmıyor, yalnızca açıkça belirtilen bileşenler aktarılıyor.