Automatisierung · im täglichen Einsatz
Commerce automation
Die Automatisierung hinter dem Katalog eines Bekleidungsherstellers. Ein Telegram-Upload aktualisiert YouTube, den Team-Chat, Produktfotos, Beschreibungen, Marktplatz-Feeds und das CRM.
Privates Repository · Vorführung auf Anfrage
- 6Jobs aus einem Upload
- 85Commits, März–September 2026
- 20Testdateien für die Pipelines
- git pushist das ganze Deployment
Die Aufgabe
Manager luden Produktvideos auf YouTube hoch, schrieben Beschreibungen, skalierten Fotos und stellten Dateien für Rozetka, Prom, Epicentr und das CRM von Hand zusammen – für jedes Produkt.
So funktioniert es
- 01
Telegram-Bot
Manager schicken ein Video oder Fotos an einen Bot auf aiogram 3 mit einer kleinen Zustandsmaschine pro Upload.
- 02
Queues
Ein FastAPI-Webhook legt Jobs in Celery-Queues auf Redis, sodass langsame Uploads den Chat nie blockieren.
- 03
Video-Pipeline
Das Original geht zu YouTube; FFmpeg fügt ein Overlay hinzu und das Ergebnis wird in die Team-Gruppe gepostet.
- 04
Fotos
Mehrfach-Uploads werden für den Shop in 600×900-JPG umgewandelt.
- 05
Beschreibungen
Gemini schreibt YouTube-Texte mit Modell-Failover, Wiederholungen und Kontingent-Handling. Feed-Texte kommen von OpenAI und durchlaufen vor der Veröffentlichung eine KI-Prüfung.
- 06
Feeds und CRM
XML/YML-Feeds für Rozetka, Prom und Epicentr sowie Preisabgleich mit SalesDrive.
- 07
Deployment
git push startet GitHub Actions auf einem selbst gehosteten Windows-Runner, startet die NSSM-Dienste neu und meldet an Telegram.
Bekannte Grenzen
- Geschäftszahlen bleiben intern, daher zeigt diese Seite, wie das System funktioniert, statt Verkaufszahlen.