Как мы собрали команду из разных ИИ-агентов и платформ, которые помогают планировать работу, писать контент и автоматизировать процессы.
Это был небыстрый процесс: от осознания задачи и первых робких попыток (пробы разных плагинов и написание своего) — до перехода на более зрелые решения.
Этап 1: Эксперименты с плагинами и попытки создать свой
Всё началось с базовой потребности: автоматизировать создание контента для блога и управление товарами в WooCommerce. Сначала я обратился к готовым плагинам для WordPress.
Пробовал популярные варианты:
- AI Engine (Meow Apps)
- Jetpack AI Assistant
- AI Power
- AI WP Writer
- AIPower
Они помогали генерировать заголовки, описания продуктов или простые статьи, но быстро выявились минусы: ограниченная кастомизация, зависимость от внешних сервисов и высокая стоимость подписок.
Не удовлетворившись, я решил пойти дальше и попытался написать свой плагин. Используя PHP и API от OpenRouter, я создал простенький плагин, который генерировал контент на основе моих идей. Для старта это было круто, но вскоре проявились ограничения: доработки занимали много времени, а масштабирование быстро упиралось в архитектуру.
В итоге я понял: мой плагин — не «финальное решение», а лишь отправная точка. Нужно было что-то более гибкое, чтобы связать всё в единую систему.
Этап 2: Переход на n8n — конвейер контента
Следующим шагом стал n8n — мощный инструмент для автоматизации workflow, аналог Zapier, но open-source и бесплатный для локального использования. Я настроил контент-конвейер: от генерации идей до подготовки черновика, проверки и классификации. Например, n8n интегрируется с Notion для хранения идей, затем использует ИИ для написания черновиков, и наконец, публикует посты напрямую в WordPress через API.

Причём я разделил процессы: отдельно для блога, отдельно для базы знаний и отдельно для продуктов (товаров и сервисов) в WooCommerce.
Это было прорывом: автоматизация сэкономила часы на рутинных задачах. Конвейер выглядел так:
- Собираю интересные идеи и статьи
- Процесс забирает карточки из плана и пишет по ним контент на основе темы, референса и поиска в интернете
- Пишет черновик и двигает карточку по доске на проверку и редактирование (модерация — вручную, редактура — экспертная).
- Если всё ок — публикует в блог или добавляет/обновляет продукты в WooCommerce.
Однако n8n — это больше про автоматизацию процессов, а не про «умных» агентов. Мне захотелось чего-то более интеллектуального, где ИИ мог бы самостоятельно принимать решения и взаимодействовать.
Этап 3: Формирование команды ИИ-агентов
Здесь я перешёл к настоящей «команде» — набору ИИ-агентов, каждый из которых отвечает за свою область. Я использовал комбинацию инструментов, чтобы агенты работали согласованно и передавали результаты друг другу.

Вот ключевые компоненты:
- Notion: Это база для планирования и создания контента. Агенты на базе ИИ помогают генерировать идеи, структурировать статьи и даже писать черновики. Например, агент «Планировщик контента» анализирует тренды и создаёт план на доске в Notion.
- n8n: Здесь агенты эволюционировали — они теперь работают напрямую с карточками в Notion. Через вебхуки и API n8n отслеживает изменения в Notion (новая идея — запускаем генерацию), обрабатывает данные и передаёт готовый контент на сайт. Агент «Конвейер» автоматизирует цепочку: от Notion к редактированию, затем к публикации в WordPress. Для WooCommerce это значит автоматическое обновление описаний товаров или генерацию отзывов.
- OpenClaw: Это мой чат бот для взаимодействия с сайтом в режиме чата. OpenClaw — который позволяет управлять WordPress и WooCommerce через conversational интерфейс. Например, я могу сказать: Дай сводку по такому то видео и собери черновик поста в блог. Он соберет хороший черновик и добавит в Notion на доску — как плановый контент. Это как виртуальный ассистент, но с фокусом на сайт — никаких ручных кликов!
В итоге, команда работает как оркестр: Notion для организации, n8n для конвейера, OpenClaw для рук и чата. Всё на базе open-source инструментов и с умеренными затратами на API (в основном через провайдеров моделей вроде OpenRouter).
Итоговая сбора за 6 месяцев разработки
База это n8n
Эта база пишет контент в блог или в каталог продуктов автоматически по мере поступления задач в Notion.
Все результаты проверяются экспертами и редактируются.

Вторая база это OpenClaw
Там мы пишем скилл про то чтобы работать с сайтом.
Мы сначала ему пишем базовый скилл как работать с API. А потом говорим про что мы обычно работаем. Типа классифицируем продукты или посты в блоге.
Вот простой пример скилла в базе:
skill
---
name: wordpress-wpcraft
description: Manage WordPress site wpcraft.ru content via REST API. Use when: (1) creating or updating posts/pages, (2) adding or listing comments, (3) analyzing categories and tags, (4) searching or filtering content, (5) any WordPress content management task via API for wpcraft.ru. For products and product reviews — use WooCommerce REST API (wc/v3).
---
# WordPress & WooCommerce REST API — wpcraft.ru
Manage WordPress content and WooCommerce products on **wpcraft.ru** via REST API.
## Documentation
- **WordPress REST API:** https://developer.wordpress.org/rest-api/
- **WooCommerce REST API:** https://woocommerce.github.io/woocommerce-rest-api-docs/#introduction
## Auth
Credentials are stored in `~/.openclaw/.env`. Load them before making requests:
```bash
WP_URL=https://wpcraft.ru
WP_USER=<from .env>
WP_APP_PASSWORD=<from .env> # Application Password (spaces OK, stripped automatically)
```
Use **Application Passwords** (WordPress 5.6+): `Authorization: Basic base64(user:app_password)`
## API Namespaces
| Use case | Base URL |
|-----------------------------|-----------------------------------|
| Posts, pages, comments, users, media | `${WP_DDPA_URL}/wp-json/wp/v2/` |
| **Products, reviews, categories** | `${WP_DDPA_URL}/wp-json/wc/v3/` |
> ⚠️ **Important:** For anything related to **products** or **product reviews** — always use the **WooCommerce API** (`wc/v3`), not the WP REST API (`wp/v2`).
## Key Endpoints — WordPress API (`wp/v2`)
| Resource | Endpoint |
|------------|----------------------------------|
| Posts | `/wp/v2/posts` |
| Pages | `/wp/v2/pages` |
| Comments | `/wp/v2/comments` |
| Categories | `/wp/v2/categories` |
| Tags | `/wp/v2/tags` |
| Media | `/wp/v2/media` |
## Key Endpoints — WooCommerce API (`wc/v3`)
| Resource | Endpoint |
|-----------------------|---------------------------------------|
| Products | `/wc/v3/products` |
| Product categories | `/wc/v3/products/categories` |
| Product tags | `/wc/v3/products/tags` |
| Product reviews | `/wc/v3/products/reviews` |
### WooCommerce — Common Operations
#### List products
```bash
GET /wc/v3/products?per_page=20&status=publish
GET /wc/v3/products?search=screenshot&per_page=20
GET /wc/v3/products?category=<id>&per_page=100
GET /wc/v3/products?_fields=id,name,slug,permalink,type,status
```
#### Create product
```bash
POST /wc/v3/products
{
"name": "Product Name",
"type": "external", # external = link to third-party tool/app
"status": "publish",
"description": "<p>Full HTML description</p>",
"short_description": "<p>Short summary</p>",
"external_url": "https://example.com",
"button_text": "Перейти на сайт",
"categories": [{"id": 123}],
"tags": [{"id": 456}]
}
```
#### Update product
```bash
PUT /wc/v3/products/<id>
{ "description": "Updated content" }
```
#### List product reviews
```bash
GET /wc/v3/products/reviews?product=<id>&per_page=20
GET /wc/v3/products/reviews?status=approved
```
#### Create product review
```bash
POST /wc/v3/products/reviews
{
"product_id": <id>,
"review": "Текст отзыва",
"reviewer": "Имя автора",
"reviewer_email": "email@example.com",
"rating": 5 # 1–5
}
```
#### Product categories
```bash
GET /wc/v3/products/categories?per_page=100&_fields=id,name,slug,count,parent
POST /wc/v3/products/categories
{ "name": "Screenshots", "slug": "screenshots", "parent": 0 }
```
## Common Operations
See `references/posts.md` — create, update, list, filter posts
See `references/comments.md` — add, list, moderate comments
See `references/taxonomy.md` — categories and tags analysis
See `references/woocommerce.md` — **products, product categories, tags, reviews, attributes** (WooCommerce API)
## Добавление комментариев на основе поста
Workflow для публикации комментариев от лица Author Bot пользователей по ссылке на пост.
Ссылки на блог начинаются https://ddpa.ru/b/% где % — slug поста. Например: https://ddpa.ru/b/novyy-post/
### Шаг 1 — Получить ID поста из URL
```js
// Из URL вида https://ddpa.ru/b/some-post-slug/
// Запросить по slug:
GET /wp/v2/posts?slug=some-post-slug&_fields=id,title,link
```
Или если URL содержит `?p=12345` — ID уже известен.
### Шаг 2 — Получить список Author Bot пользователей с биографиями
```js
GET /wp/v2/users?roles=author_bot&per_page=100&_fields=id,name,slug,description
```
Поле `description` содержит bio пользователя — его специализацию, интересы, профессиональный background.
Перед выбором автора **обязательно** проанализировать bio каждого и выбрать того (или тех), чья специализация наиболее релевантна теме поста.
Пример: если пост про безопасность — выбрать пользователя с bio про infosec; если про frontend — того, кто описан как веб-разработчик.
Комментарий должен отражать экспертизу и точку зрения конкретного персонажа.
### Шаг 3 — Сгенерировать текст комментария
Прочитать содержимое поста:
```js
GET /wp/v2/posts/<id>?_fields=title,content,excerpt
```
Перед написанием комментария чётко определить:
- **Тема поста** — о чём он, какова главная мысль
- **Кто комментирует** — имя, bio, специализация выбранного автора
- **Точка пересечения** — как тема поста касается его профессиональной области
Комментарий должен:
- Писаться **от первого лица**, в голосе конкретного персонажа (его экспертиза, его опыт)
- Содержать **конкретику из его области** — упоминать инструменты, термины, кейсы, характерные для его специализации
- Быть **релевантным теме поста** — реагировать на конкретные тезисы из текста, а не писать абстрактно
- Звучать **естественно** — как комментарий живого читателя-эксперта, не реклама и не резюме статьи
- Быть **умеренной длины** — 2–4 предложения
**Пример логики:** пост про S3-хранилища → выбрать Глеба Алексеева (хостинг/домены) или Романа Волкова (eCommerce) → комментарий от Глеба про опыт работы с конкретным хостингом и сравнение с S3.
### Шаг 4 — Сгенерировать случайную дату комментария
Комментарий должен выглядеть естественно — с рандомной датой и временем.
**Правила:**
- Дата должна быть **не раньше даты публикации поста** (`date` из ответа API)
- Дата должна быть **не позже текущего момента**
- Время — случайное в диапазоне рабочих часов (08:00–23:00), можно в любой часовой зоне
- Если комментариев несколько — у каждого своя независимая случайная дата
Получить дату поста:
```js
GET /wp/v2/posts/<id>?_fields=id,date
// date формат: "2024-11-15T10:30:00"
```
Сгенерировать случайную дату между `post.date` и `now`:
```js
const postDate = new Date(post.date);
const now = new Date();
const randomTs = postDate.getTime() + Math.random() * (now.getTime() - postDate.getTime());
const randomDate = new Date(randomTs);
// Форматировать как: "2024-11-20T14:22:00"
```
### Шаг 5 — Опубликовать комментарий
```js
POST /wp/v2/comments
{
"post": <post_id>,
"content": "Текст комментария",
"author": <user_id>, // ID из Author Bot списка — комментарий публикуется от его имени
"date": "<случайная дата в формате ISO 8601, см. Шаг 4>"
}
```
> **Важно:** при указании `author` (ID существующего пользователя) комментарий публикуется от его имени. Поля `author_name` / `author_email` не нужны.
> Аутентификация должна быть от имени администратора (aiiddqd).
> Поле `date` задаёт дату комментария — всегда передавай случайную дату согласно Шагу 4.
### Шаг 6 — Проверить результат
```js
GET /wp/v2/comments?post=<post_id>&per_page=5&orderby=date&order=desc
```
Убедиться, что комментарий появился со статусом `approved`.
---
## Scripts
- `scripts/wp_api.mjs` — WPClient class with auth + helper methods (ES module)
- `scripts/wp_analyze.mjs` — analyze categories/tags usage across posts
## Workflow
1. Load `.env` (read `~/.openclaw/.env` or project `.env`)
2. Build auth header
3. Call endpoint with appropriate HTTP method
4. Parse JSON response — check for `code` field in errors
## Error Handling
| HTTP Code | Meaning |
|-----------|-------------------------------|
| 401 | Auth failed — check credentials |
| 403 | Permission denied |
| 404 | Resource not found |
| 422 | Invalid params |
WP errors return JSON: `{"code": "...", "message": "...", "data": {...}}`
Этот скилл позволяет мне общаться с ИИ агентом как человек — типа давай улучши категории или теги продукта или описание.
Это добавляет множество доп сценариев — цена только за компьют ИИ. Выходит примерно 5-10 долларов в сутки. Но это убирает проблему автоматизации 1000 проектов. Просто просишь ИИ агента что то сделать и он это реально делает.
Третья база — это ИИ агенты на базе Notion
Фишка этих агентов в том что они могут писать и адаптировать контент с учетом специализации и русского языка.
С ними я обычно общаюсь когда надо адаптировать первый черновки и доработать его с учетом экспертного мнения.

Они мне помогают адаптировать и дополнить контент.
Написать промпты про иллюстрации.
И много чего еще.
Перспективы: Что ещё можно делать с сайтом через ИИ-агентов?
Сейчас моя команда уже упрощает жизнь, но потенциал огромен. Вот несколько идей, как расширить использование ИИ-агентов для сайта на WordPress и WooCommerce:
- Генерация визуалов и иллюстраций: Агенты на базе DALL-E или Stable Diffusion создают изображения для продуктов/постов и загружают их напрямую.
- Разметка данных — самое нудное это постоянно правильно указывать категории, теги и прочие термины таксономий. Вот тут уже есть ряд автоматизаций, но по планам сделать сильно больше.
- Подбор новостей — в планах написать отдельного агента который будет ежедневно подсказывать что новенького появилось и предлагать темы для блога
- Автоматизация SEO и аналитики: Агент может мониторить Google Analytics, предлагать оптимизации (например, генерировать мета-теги или alt-тексты для изображений) и даже запускать A/B-тесты страниц.
- Интеграция с MCP WordPress — который выйдет в 7й версии и в теории откроет новые возможности
Итого: Перспективы развития команды ИИ-агентов
Создание своей команды ИИ-агентов — это не разовый проект, а непрерывная эволюция. От простых плагинов к полноценной экосистеме, я сэкономил время и повысил качество контента. В будущем вижу интеграцию с более продвинутыми мультиагентными системами для сложных задач.
Если вы тоже экспериментируете с ИИ для сайтов — поделитесь опытом в комментариях.