Веб-специалист ЮMoney Влада рассказала о том, как её команда автоматизировала процесс подготовки контента для публикации на сайте. Год назад она уже описывала базовые подходы к использованию терминала и Git, но с появлением ИИ порог входа в автоматизацию значительно снизился. ИИ не пишет код полностью, а ускоряет создание небольших утилит, которые решают конкретные задачи контент-команды. В результате из одного bash-скрипта вырос целый набор внутренних инструментов, которые пригодятся техническим писателям, контент-менеджерам и всем, кто работает с Markdown, XML и CMS. До этого команда долго использовала онлайн-конвертер из DOCX в Markdown, но зависимость от стороннего сервиса и ограниченные возможности кастомизации подтолкнули к поиску собственного решения. Ответом стал Pandoc — консольный конвертер документов, поддерживающий десятки форматов, который позволяет обрабатывать файлы локально без потери контроля над данными.

Основой автоматизации стал консольный конвертер Pandoc, который преобразует DOCX в Markdown. Однако после конвертации оставалось много ручной работы: удаление служебной разметки, исправление ссылок, прописывание путей к изображениям, замена двойных дефисов на длинное тире и подсчёт времени чтения. Каждая операция занимала пару минут, но при повторении несколько раз в неделю это съедало рабочее время. Команда решила автоматизировать весь процесс целиком, создав bash-скрипт, который обрабатывает все DOCX-файлы в папке одной командой. Скрипт использует Pandoc для конвертации, а затем Perl для очистки разметки, замены абсолютных ссылок на относительные и исправления путей к изображениям. Например, конструкции вроде .mark и .underline удаляются автоматически, а ссылки вида https://yookassa.ru/... преобразуются в относительные. Заодно скрипт рассчитывает время чтения, деля количество слов на 120, и добавляет эту информацию в конец файла. После запуска одной команды веб-специалист получает Markdown, готовый к публикации, — остаётся только проверить отображение на тестовых схемах.

После успеха первого скрипта команда поняла, что подобных процессов гораздо больше. Например, для публикации новостей и исследований использовался XML, что также требовало рутинных действий: открытие документа, копирование текста, приведение структуры к нужному формату и проверка. Коллеги написали bash-скрипт для преобразования DOCX в XML, используя стандартные инструменты macOS. Ещё один скрипт автоматизировал подготовку игровых SKU-витрин: разбивку описаний на абзацы, преобразование списков, форматирование дат, подстановку изображений и унификацию текста. Все эти инструменты работают по принципу: они не принимают решений за человека, а выполняют только рутинные действия, где вероятность ошибки высока. Скрипты были задокументированы во внутренней Wiki, и постепенно стало нормой: нужно подготовить большую пачку материалов — запускаешь одну команду вместо двадцати повторений.

Ключевым фактором ускорения разработки стал ИИ. Сами скрипты несложные: bash, Pandoc, Perl и регулярные выражения, но ещё пару лет назад на их написание ушло бы гораздо больше времени. Теперь большинство задач решается в диалоге с ИИ: написать регулярное выражение, разобраться с параметрами Pandoc, доработать скрипт или проверить обработку на нестандартном документе. ИИ также помогает кастомизировать блоки Tilda, добавляя функциональность на JavaScript или дорабатывая CSS. При этом ИИ не заменяет разработку — код всё равно нужно придумать, протестировать и адаптировать, но путь от идеи до рабочего инструмента стал заметно короче. Влада отмечает, что ИИ особенно полезен для ускорения отладки и поиска оптимальных регулярных выражений, которые раньше приходилось писать вручную методом проб и ошибок.

Для российского рынка этот опыт особенно актуален, так как многие компании ищут способы оптимизировать контент-процессы без привлечения дорогих специалистов. Инструменты вроде Pandoc и bash доступны бесплатно, а ИИ-помощники позволяют быстро создавать скрипты даже тем, кто не является профессиональным разработчиком. В условиях ограниченного доступа к некоторым западным сервисам, такие решения становятся альтернативой облачным платформам. Команда ЮMoney показала, что автоматизация не требует сложных систем — достаточно комбинировать простые утилиты и ИИ для ускорения разработки. При этом, в отличие от готовых онлайн-конвертеров, собственные скрипты дают полный контроль над форматом вывода и могут быть адаптированы под специфические требования внутренних CMS, что особенно важно для крупных организаций с уникальными процессами.

По сравнению с готовыми решениями, такими как онлайн-конвертеры DOCX в Markdown, собственные скрипты дают больше контроля и гибкости. Они могут быть адаптированы под специфические требования компании, например, для работы с внутренними CMS или уникальными форматами данных. Однако такой подход требует начальных инвестиций времени на создание и тестирование скриптов, что может быть барьером для небольших команд. Тем не менее, как показывает опыт ЮMoney, эти инвестиции окупаются за счёт значительной экономии времени на рутинных операциях. Кроме того, скрипты легко масштабировать: если появляется новый тип документов или меняются требования CMS, достаточно доработать несколько строк кода, а не искать альтернативный сервис. Команда также отмечает, что использование стандартных инструментов macOS и Linux делает скрипты кроссплатформенными и не требующими дополнительных лицензий.

В будущем команда планирует расширять набор инструментов, автоматизируя всё больше процессов. Открытыми остаются вопросы масштабирования: как поддерживать и документировать скрипты для новых сотрудников, а также как интегрировать их с другими системами. Например, сейчас рассматривается возможность добавления автоматической проверки орфографии и стиля прямо в пайплайн, а также интеграция с системами управления версиями для отслеживания изменений в контенте. Кроме того, развитие ИИ может привести к появлению более умных помощников, которые будут не только генерировать код, но и самостоятельно выявлять узкие места в процессах. Пока же опыт ЮMoney демонстрирует, что даже небольшие улучшения в автоматизации могут существенно повысить эффективность работы контент-команды, а комбинация простых утилит и ИИ-ассистентов делает такие улучшения доступными для любой организации, независимо от её размера и бюджета.