Automatisation · utilisée au quotidien
Commerce automation
L’automatisation derrière le catalogue d’un fabricant de vêtements. Un envoi sur Telegram met à jour YouTube, le chat de l’équipe, les photos produits, les descriptions, les flux marketplace et le CRM.
Dépôt privé · démonstration sur demande
- 6tâches à partir d’un envoi
- 85commits, mars–septembre 2026
- 20fichiers de tests couvrant les pipelines
- git pushc’est tout le déploiement
Le problème
Les managers mettaient à la main les vidéos produits sur YouTube, rédigeaient les descriptions, redimensionnaient les photos et préparaient les fichiers pour Rozetka, Prom, Epicentr et le CRM, pour chaque produit.
Comment ça marche
- 01
Bot Telegram
Les managers envoient une vidéo ou des photos à un bot construit sur aiogram 3, avec une petite machine à états pour chaque envoi.
- 02
Files d’attente
Un webhook FastAPI place les tâches dans des files Celery sur Redis, si bien que les envois lents ne bloquent jamais le chat.
- 03
Pipeline vidéo
L’original part sur YouTube ; FFmpeg ajoute une incrustation et le résultat est publié dans le groupe de l’équipe.
- 04
Photos
Les envois de plusieurs photos sont convertis en JPG 600×900 pour la boutique.
- 05
Descriptions
Gemini rédige les textes YouTube avec bascule de modèle, nouvelles tentatives et gestion des quotas. Les textes des flux viennent d’OpenAI et passent un contrôle IA avant publication.
- 06
Flux et CRM
Flux XML/YML pour Rozetka, Prom et Epicentr, et synchronisation des prix avec SalesDrive.
- 07
Déploiement
git push lance GitHub Actions sur un runner Windows auto-hébergé, redémarre les services NSSM et rend compte sur Telegram.
Limites connues
- Les volumes d’activité restent internes, donc cette page montre comment le système fonctionne plutôt que des chiffres de vente.