Catalogue Automationخط أتمتة الكتالوج

The problemالمشكلة

Around 600 product rows across three spreadsheets, with images buried inside the cells. Done by hand it is weeks of work and a guaranteed error rate that customers would see first.~٦٠٠ صف منتجات في ثلاثة ملفات إكسل، وصورها مدفونة داخل الخلايا. يدويًا: أسابيع عمل ونسبة خطأ مضمونة يراها العميل أولًا.

What I builtما بنيتُه

Extraction of embedded images, two studio images generated per product, cloud storage, an operations sheet as the control plane, and publication through the store Admin API. An automated review layer stands in front of publish — it caught and repaired an 8.3% defect rate before anything reached a customer.استخراج الصور المضمّنة، وتوليد صورتين لكل منتج، وتخزين سحابي، وجدول عمليات كلوحة تحكّم، والنشر عبر واجهة المتجر البرمجية. وأمام النشر طبقة مراجعة آلية — التقطت وأصلحت ٨٫٣٪ من العيوب قبل أن تصل إلى أي عميل.

Python · Google Sheets · Make.com · Shopify Admin API (REST + GraphQL)

Measuredمقيس