Мета та коротко про задачу:
Потрібно повністю автоматизувати збір, збагачення й підготовку товарних даних для інтернет-магазину (або маркетплейсу на OpenCart). Джерело товарів — Google Sheets, база — Supabase. Далі товари проходять AI-обробку (назви, опис, SEO, багатомовність), фільтрацію фото через Google Vision і автоматично експортуються у форматі YML для імпорту через UniXML в OpenCart (по шаблону Rozetka).
Всі задачі реалізовуються у вигляді зрозумілих автоматизованих сценаріїв у n8n (cloud/self-hosted).
Етапи автоматизації:
Імпорт із Google Sheets у Supabase:
AI-обробка (OpenAI / BrowseAI):
Генерація або оптимізація назв, описів, SEO-блоків.
Переклад UA/RU.
Автоматичне доповнення атрибутів, якщо є пропуски.
Валідація та фільтрація фото через Google Vision:
Перевірка мінімальної кількості фото (мін. 2, рекомендовано 3-5).
Відсів фото з “водяними знаками”, неякісних, дублікатів.
Позначення проблемних/відсутніх фото у логах.
Генерація YML/XML по шаблону Rozetka (UniXML):
Формування файлу, готового для модуля UniXML в OpenCart.
Автоматичне створення й оновлення YML, щоб у будь-який момент можна було завантажити/оновити каталог на маркетплейсі.
Логування та моніторинг:
Всі “порожні” поля, дублікати, відсутні фото, помилки — фіксуються у спеціальному Google Sheets для швидкої перевірки.
Вимоги до розробника:
Досвід із n8n (зовсім бажано — AI/API: OpenAI, BrowseAI, Google Vision, Supabase, Google Sheets).
Розуміння структури YML-файлів для маркетплейсів/UniXML.
Уміння автоматизувати сценарії з мінімальною ручною участю.
Вітаються:
Ідеї оптимізації (наприклад, розумний мапінг категорій/брендів, фільтри, інтеграція із додатковими джерелами, auto-backup, сповіщення про помилки тощо).
Варіанти для масштабування: підтримка декількох магазинів, кількох джерел (API/PDF/інше).
Що потрібно зробити (основне ТЗ):
Зв’язати Google Sheets та Supabase (налаштувати двосторонню синхронізацію або оновлення по розкладу).
Налаштувати ланцюжок автоматизації в n8n:
Реалізувати багатомовність (мінімум UA, RU).
Налаштувати обробку та перевірку фото через Vision (кількість фото, якість, фільтрація за “водяними знаками”).
Формувати YML точно по шаблону Rozetka (посилання), щоб файл підходив для UniXML.
Логування та зручний моніторинг (Google Sheets, email або Telegram-сповіщення).
Відповіді на часті питання:
Які ключі для API?
— Усі ключі (Google, OpenAI, Supabase, BrowseAI) надам після вибору виконавця.
Чи потрібно працювати з категоріями/атрибутами?
— Так, бажано, щоб була можливість автоматичного мапінгу/уніфікації.
Яка мінімальна кількість фото на товар?
— Мінімум 2 фото (рекомендовано 3-5).
Чи потрібно робити переклад/генерацію для двох мов?
— Так, українська + російська.
Який шаблон YML?
— Використовувати UniXML (Rozetka).
Який об’єм задачі?
— Орієнтовно до 10 000 товарів, є вибіркові категорії.
Готовий почути ваші ідеї:
Додайте у відповідь:
Як би ви побудували цей ланцюжок у n8n?
Які вузли/інтеграції б використали?
Які додаткові фішки запропонуєте?
Приклади/демо ваших подібних автоматизацій?
Орієнтовні терміни реалізації.
Уточнення для виконавця:
Можна пропонувати альтернативні рішення (наприклад, Apify, Integromat, Zapier, власні Python-скрипти, якщо вони легко запускаються з n8n).
Головне — автоматизація і простота керування, чітке логування та підтримка змін.
Питання, які можуть виникнути у виконавців (FAQ):
1. Який стек бажаний?
Основний: n8n, API Supabase, BrowseAI/OpenAI, Google Vision, Google Sheets.
2. Як часто має працювати парсер?
3. Які сервіси вже є (ключі/аккаунти)?
Supabase вже створено, ключі надам.
BrowseAI, OpenAI – обговорюється (є бажання тестувати).
4. Чи потрібна web-адмінка?
5. Чи треба враховувати ліміти API?
6. Який формат YML/XML потрібен?
7. Чи потрібна інтеграція з OpenCart?
Ціну і час виконання пропонуйте свою.
Оцінюйте реалістично — цікавить довгострокова співпраця по інших проектах.