AEAmjad Elkhatib
Workالأعمال Studioالاستوديو Skillsالمهارات Aboutنبذة Contactتواصل GitHub amjad@amjadelkhatib.com

03 / 2026

Catalogue Automationخط أتمتة الكتالوج

US home-goods retail brandعلامة تجزئة أمريكية للمنزليات

Roleالدور
Pipeline architecture, automation, QA layerبنية الخط والأتمتة وطبقة الجودة
Statusالحالة
SHIPPEDسُلِّم
Yearالسنة
2026
Stackالأدوات
Python · Google Sheets · Make.com · Shopify Admin API (REST + GraphQL)
drag · zoom · click a screenاسحب · قرّب · انقر شاشة

Explore the setاستكشف المشهد

Sheets in, storefront outإكسل يدخل، متجر يخرج

The line runs left to right: rows arrive, two studio images are made per product, and a QA gate stands in front of publish. Hover any of them.الخط يمشي من اليسار إلى اليمين: الصفوف تصل، وتُصنع صورتان لكل منتج، وأمام النشر تقف بوابة جودة. مرّر على أيّها.

200 meshes8 hover groups1 live screen2.38 MB GLB
200 مجسّمًا8 مجموعة تفاعل1 شاشة حيّة2.38 م.ب GLB

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.~600 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 8.3% من العيوب قبل أن تصل إلى أي عميل.

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

Measuredمقيس

253 products505 images extracted580 images produced8.3% repaired pre-publish53 commits
253 منتجًا505 صور مستخرَجة580 صورة منتَجة8.3% أُصلحت قبل النشر53 التزامًا