В статье подробно описан практический опыт разработки автоматизированного инструмента для отслеживания изменений в базе знаний маркетплейса Озон — от идеи до реализации MVP без глубоких навыков программирования. Автор, используя AI-агентов (ChatGPT, GitHub Copilot) и инструменты no-code/low-code, автоматизировал мониторинг 1500+ страниц с интеграциями в Telegram и GitHub Pages, что позволило выявлять различия между версиями базы знаний и экономить сотни часов ручной проверки.

• Реализация проекта заняла 7 дней и 1416 строк кода, была обеспечена обработка ~28 000 запросов, интеграция с Telegram API и GitHub Pages, а также автоматизация логирования и диффа изменений.
• Ключевыми вызовами стали обход защиты сайта, выбор языка программирования (Node.js, Python), итерации архитектуры и трудности с переносом парсера на VPS.
• В результате компания Озон анонсировала собственную рубрику обновлений, и продукт потерял актуальность — что подчёркивает необходимость предварительных бизнес-исследований и изучения реальных болей целевой аудитории.
• Полученные наработки и подходы могут быть переиспользованы для автоматизации мониторинга изменений и интеграции с другими площадками.