Доделал возможность анализа целой краточки с WB!
Сегодня закончил задачу, которую делал два вечера: теперь в бот можно загрузить ссылку на вашу карточку с WB или написать артикул товара и вы получите свою галерею с тепловой картой внимания покупателей (на что обращают внимание покупатели в первые 3-5 секунд)
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:
Перенес логику парсинга, сохранения и конвертации изображений из галереии в основную логику телеграм бота.
Больше всего времени ушло на фиксинг докер файла, потому что LLM добавила не нужные библиотеки, в прошлый раз она установила версии, которые были не совместимы, поэтмоу в своих проектах тоже бдите и блюдите на этот счет!
Какая сейчас верхнеуровневая логика:
ЕСЛИ ты загрузил картинку, ТО
1. Картинка сохраняется во временную папку
2. Картинка прогоняется через модель
3. Оригинальная картинка + картинка со слоем тепловой карты и промтом отправляется в OpenAI
4. Результат отправляется в тг бота
ЕСЛИ ты отправил артикул или ссылку на товар, ТО
1. Бот по API WB проверяет есть ли такой артикул вообще
2. Если да, то открывает с помощью selenium страницу товара и ищет нуджные параметры для формирования ссылки, по адресу которой лежит картинка
3. определяется общее количество картинок в галерее
4. картинки собираются
5. картинки конвертируются из webp -> png
6. тут цикл:
6.1 отправь оригинал + картинка с тепловой картой + промт в OpenAI
6.2 отправь результат в бот
6.3 делай пока картинки не закочатся
7. Та-дам! Готово