לקוח חדש למחקר והטמעת סכמות, מוסד פיננסי גדול, מעל 160 סניפים, במערכת בנית אתרים שבמקרה הטוב תדרוש למידה של מערכת הקוד וכתיבת הסכמות ידנית בכל מקרה. אז מה עושים? בינה מלאכותית! הכל התחיל כשהאתר שאותו בונים מחדש עבור החברה נמצא בפיתוח ולא מאפשר (על פי הידע שלי לפחות) בזחילה על ידי Screaming frog. התחלתי את תהליך אפייון ובניית הסכמות בבניית סכמות הברורות מאליהן אלו שלא ישתנו במהלך בניית האתר. סכמת SiteNavigationElement ו WPHeader, סכמות שתפקידן לתאר ולסדר את התפריט הניווט באתר. השלב הראשון היה להוציא את כל הכתובות והשמות של החלקים בתפריט האתר, אז פניתי לBING AI וביחד יצרתי את הקוד הבא
מה שקוד עושה זה לסנן את הכתובות מתוך הקוד HTML על פי CLASS.אז מה שעשיתי זה באתר הפיתוח של העסק, דרך הדפדפן פתחתי את קוד האתר והעתקתי את כולו אל קובץ טקסט מקומי במחשב ששמרתי כקובץ HTMLועם הקוד פייטון שבינג AI כתב, סיננתי ויצרתי רשימה חדשה של כתובות ושמות של חלקי התפריטאת הרשימה החדשה, לקחתי אל תוך קובץ אקסל בסיומת CSV.עכשיו הגיע הזמן לייצר את הסכמה.בעזרת schemamarkup.co.il ניתחתי את אתר הסוכנות שלי והעתקתי את סכמת ה SiteNavigationElement שמוטמעת באתר.
עכשיו רק נשאר לקחת את רשימת הכתובות ואת שמות החלקים בתפריט ולהטמיע בסכמה, הבעיה היא שהתפריט כולל 70 פריטים, ידינית, זה יכול לקחת המון זמן אז שוב חזרתי את BING AI לעזרה.בעזרת הבינה המלאכותית יצרנו את הקוד פייטון הבא:
לאחר בערך שעה שלPrompts עם BING AI הגענו לפיתרון.מה שהקוד עושה הוא לקחת את הסכמה, לנקות אותה מכל הערכי ה URL ו ה Name ואז לקחת את אותם הערכים מקובץ ה CSV ולהטמיע אותם.בנוסף אם יש בקובץ יותר שורות ממה שיש בסכמה, הקוד יוסיף את השורות החסרות בסכמה ויטמיע את הערכים אוטומטית. התוצאה היא סכמה עם 70 כתובות ושמות פרטי תפריט, הסכמה נבדקה ועברה וולידציה, כל מה שנשאר היה להוסיף את תחילת וסוף קוד הסכמה ולהטמיע באתר.
ועכשיו כשכוח של הקוד ביידי, אני יכול בעזרת הבינה המלאכותית לייצר קודים לפתירת מקרי בעיות סכמה מסובכים או ארוכים יותר בקלות.
