← Назад к портфолио

🤖 AI-бот для автосинхронизации данных 3-х маркетплейсов

Проблема: Продавец на Wildberries, Ozon и Яндекс.Маркете тратил 12+ часов в неделю на ручное копирование описаний, габаритов и характеристик между платформами. Ошибки приводили к отклонению товаров модераторами.

Решение: Умный Telegram-бот с искусственным интеллектом, который автоматически сопоставляет столбцы Excel-файлов и синхронизирует данные между тремя маркетплейсами за 3 минуты.

📋 Задача

Каждый маркетплейс имеет свой формат Excel-файлов для загрузки товаров:

  • Wildberries: "Артикул продавца", "Длина упаковки (целое число)", размеры в см
  • Ozon: "Артикул*", "Длина упаковки, мм*", размеры в мм
  • Яндекс.Маркет: "Ваш SKU *", "Габариты с упаковкой, см" в формате "длина/ширина/высота"

Вручную сопоставить 50+ столбцов для каждого товара, учесть разные единицы измерения и форматы — это минимум 2 часа работы. А при обновлении каталога на 200+ товаров — полный рабочий день.

⚙️ Что сделано

🔹 Функционал бота:

  • AI-сопоставление столбцов — GPT анализирует заголовки файлов и автоматически находит совпадения между "Артикул продавца" (WB) ↔ "Артикул*" (Ozon) ↔ "Ваш SKU *" (Яндекс)
  • Двухпроходная проверка — если AI не уверен в сопоставлении с первого раза, запускается второй проход для оставшихся столбцов
  • 5-уровневая валидация данных — от точного совпадения до AI-анализа справочников маркетплейсов
  • Умная конвертация единиц — автоматически переводит мм ↔ см, г ↔ кг, обрабатывает композитный формат "71/68/197"
  • Синхронизация габаритов — считывает раздельные "Длина/Ширина/Высота" из WB и Ozon, преобразует в единый формат
  • Выравнивание артикулов — автоматически добавляет отсутствующие товары во все три файла
  • Обработка множественных значений — "Красный; Синий" → первый цвет для WB, все через "; " для Ozon
  • Excel-отчёт с AI-логами — детальный файл со всеми изменениями + отдельный лист "AI_Логи"
  • Схемы сопоставлений — сохранение настроек в БД для повторного использования

🔹 Технологии:

Python 3.9+ aiogram 3.x OpenRouter API pandas openpyxl SQLite FSM

🔄 Как это работает

  1. Пользователь загружает 3 Excel-файла в Telegram-бот
  2. AI читает заголовки всех столбцов и делает первый проход сопоставления
  3. Для несопоставленных столбцов запускается второй AI-проход
  4. Система синхронизирует данные: заполняет пустые ячейки, конвертирует единицы измерения
  5. Генерируются 3 синхронизированных файла + детальный отчёт
  6. Пользователь получает готовые файлы для загрузки на маркетплейсы за 2-3 минуты

🧠 Интеллектуальные возможности

AI-валидация значений (5 уровней):

  1. Точное совпадение — "Закаленное стекло" = "Закаленное стекло"
  2. Нормализация — "закалённое стекло" = "Закаленное стекло" (ё→е)
  3. Извлечение чисел — "Размер 42" → "42" из validation list
  4. Subset matching — "стекло закаленное прочное" = "Закаленное стекло"
  5. AI-сопоставление — GPT анализирует контекст и находит ближайшее значение

📊 Результаты

12+ часов
Экономия времени в неделю
3 мин
Синхронизация 200+ товаров
95%+
Точность AI-сопоставления
0 ошибок
В конвертации единиц
50+ полей
Автоматически сопоставляются
20 дней
Срок разработки с тестированием

💡 Техническая изюминка

🔍 Работа с validation lists из Excel:
Бот автоматически считывает выпадающие списки (data validation) из исходных файлов маркетплейсов, включая именованные диапазоны типа =ЦветаСписок, и использует их для валидации каждого значения перед синхронизацией. Это предотвращает ошибки "Недопустимое значение" при загрузке на маркетплейс.

"Раньше я тратил целый день на обновление каталога во всех трёх маркетплейсах. Бот делает это за 3 минуты, и я уверен что данные корректные — AI проверяет каждое значение по справочникам. Теперь могу обновлять товары хоть каждый день!"

— Александр Владимирович, владелец интернет-магазина

⚙️ Архитектурные особенности

  • SOLID-принципы — чёткое разделение: handlers (приём файлов) ↔ services (бизнес-логика) ↔ database (схемы)
  • FSM (Finite State Machine) — управление состояниями: загрузка файлов → создание схемы → обработка данных
  • Двухпроходный AI-анализ — первый проход для всех столбцов, второй для несопоставленных
  • Graceful degradation — если AI-валидация недоступна, используются первые 4 уровня
  • Логирование всех AI-решений — каждое сопоставление сохраняется в отдельный Excel-лист

✅ Этот проект подойдёт вам, если:

  • Вы продаёте на нескольких маркетплейсах (WB, Ozon, Яндекс.Маркет и др.)
  • Тратите часы на копирование данных между Excel-файлами разных форматов
  • Хотите автоматизировать сопоставление столбцов и валидацию значений
  • Нужна синхронизация каталога с учётом единиц измерения и справочников маркетплейсов
  • Требуется масштабируемое решение для обработки сотен товаров одновременно

Нужна автоматизация для вашего e-commerce?

Разработаю AI-систему синхронизации данных под ваши маркетплейсы и форматы файлов

Обсудить проект →