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

Разработчик описал создание ИИ-агента для сборки страниц на WordPress и Elementor, интегрированного с Telegram. Первая версия использовала MCP-инструменты Elementor, но быстро выявила проблемы: задача пользователя могла потеряться, если он не ответил сразу, создавались дубликаты задач при повторных запросах, а агент пытался напрямую вызывать MCP, обходя навык. Чтобы это исправить, ввели очередь задач с SQLite, где запись создается до любого вопроса пользователя, проверку на открытые задачи и жесткое правило делегирования работы навыку. Для compound-вопросов реализовали CLI next-question, задающий по одному вопросу за раз. Также разделили состояния задачи на блокирующие (waiting, blocked, done) и неблокирующие (ready), чтобы агент продолжал выполнение, если шаг возможен без пользователя. Для изоляции тестирования создание страниц по умолчанию происходит в бета-окружение, а перенос в прод только через отдельный transfer workflow. Ошибки с отступами Elementor решили модулем elementor-spacing-builder.md, фиксирующим различия между контейнерами и виджетами. Финальный ответ вынесли в отдельный CLI result_cli.py, отделив его от вопросов workflow. Качество сборки проверяется только CLI, self-asserting запрещено. Самой сложной оказалась интеграция с Figma: первые версии компилятора теряли информацию, затем перешли на строгий Python-компилятор, преобразующий Figma JSON напрямую в Elementor JSON. К 14-й версии добавили semantic tree, разделяющий семантику и раскладку. Также оптимизировали экспорт ассетов: VECTOR-пути не экспортируются как SVG, только компоненты с явным указанием.