Proyecto de cliente · e-commerce
fish-sync
Un pipeline de sincronización para una tienda de pesca: el stock de UkrSklad se convierte en fichas de producto en Horoshop, Rozetka y Facebook, con descripciones IA aprobadas en Telegram.
Repositorio privado · demostración a petición
- 53modelos encontrados en 85 SKU
- 81variantes vinculadas a su modelo
- 3canales desde una sola fuente
- ~22descripciones IA al día
El problema
La tienda lleva el stock en UkrSklad, una aplicación de escritorio con base de datos Firebird. Cada marketplace quiere su propio feed, las variantes solo se deducen de los nombres y nadie tiene tiempo de escribir descripciones para cada modelo.
Cómo funciona
- 01
Instantánea del stock
Se lee una copia de la base de UkrSklad sin tocar el archivo en uso y se vuelca a JSON: 85 SKU.
- 02
Encontrar los modelos
Un analizador de nombres agrupa los SKU en modelos padre y variantes: 53 modelos, 81 variantes.
- 03
Escribir descripciones
Gemini 2.5 escribe una descripción por modelo padre, unas 22 al día dentro de la cuota.
- 04
Una persona aprueba
Cada texto pasa primero por un bot de Telegram: /approve, /reject o /regen.
- 05
Almacenamiento y fotos
Los datos aprobados se guardan en SQLite y las fotos se asocian a los códigos de producto.
- 06
Feeds
Generadores separados crean el XML para Horoshop, Rozetka y el catálogo de Facebook.
Límites conocidos
- La cuota diaria de IA marca el ritmo de las nuevas descripciones; la cola simplemente sigue al día siguiente.