Парсер карусели Wildberries + AI-анализ: что уже работает
Сейчас бот рабоет в формате: закинь картинку, а я сгенерирую тепловую карту внмания + дам ответ с аналитикой от GPT. Идея новой функции: загружаешь ссылку или артикул товара → программа автоматически скачивает всю карусель изображений → анализирует через OpenAI → выдаёт PDF с полным отчётом по визуальной привлекательности карточки.
Плюс оставлю возможность загружать одну картинку для быстрого анализа.
Короткое интро из других постов
Меня зовут Данила, и вот моя история: я менеджер проектов без бэкграунда в программировании, но с огромным желанием создавать крутые продукты. Благодаря силе LLM и Cursor, я смог воплотить идею, которая раньше казалась недостижимой — создать полноценного ИИ-бота без написания кода с нуля!
О проекте: Разрабатываю бота для анализа эффективности карточек товаров на Wildberries. Технология проста и гениальна: загружаешь обложку — получаешь тепловую карту внимания покупателей на основе DeepGaze IIe.
Что сделал сегодня
Заложил фундамент — написал парсер, который:
- Открывает страницу товара через Selenium
- Находит класс с первой ссылкой на изображение
- Вытаскивает нужные параметры: basketvolpart
- Конвертирует все картинки в PNG через Pillow
Логика простая, но рабочая. Похожий подход уже тестировал, когда анализировал карточки аэрогрилей.
Что дальше
Сегодня подвинулся к построению тепловых карт по всей карусели + получению аналитики. Завтра планирую уже генерировать полноценный PDF с анализом всей галереи через DeepGaze и OpenAI.
В итоге получится инструмент, который покажет:
- Какие зоны изображений привлекают внимание
- Насколько эффективна визуальная подача товара
- Рекомендации по улучшению карточки
Подписывайтесь на телеграм-канал, буду делиться обновлениями: