Як я змусив Gemini розробляти сайт на Wordpress. Плюси та мінуси такої «кооперації»

💡 Усі статті, обговорення, новини про AI — в одному місці. Приєднуйтесь до AI спільноти!

Привіт, DOU! Мене звати Тарас, і я створив новий проєкт для риболовів FishMap — платформу з інформацією про водойми, прогнозом погоди та кльову, анонсами турнірів та риболовних звітів. Здавалося б, ще один рибальський сайт в часи, коли лише ліниві не ведуть власні риболовні YouTube канали та соціальні мережі — це щось завідомо не цікаве та програшне. Але я вирішив підійти до цього з кардинально іншим підходом: побудувати складний функціональний solo проєкт, використовуючи AI-стек. Я б охарактеризував цей проєкт як тестування можливостей АІ, що стане корисним результатом у своїй вузькій ніші.

Не довго роздумуючи, я обрав: WordPress + ACF + Gemini. Нижче розкажу, чому саме так і як це все працює, де AI економить велику кількість часу, а де навпаки — намагається все зламати.

Чому саме такий стек

Все дуже просто. Кожен з цих елементів має свої унікальні переваги:

  1. WordPress: одна з найпоширеніших CMS для роботи з контентом, яка має всю потрібну для мене функціональність одразу з коробки, багато безкоштовних кастомних рішень і просто величезне ком’юніті, що завжди прийде на допомогу.
  2. Advanced Custom Fields: просто must have для моїх завдань, оскільки я використовую власні кастомні типи записів для водойм, турнірів і звітів, де є свої важливі унікальні дані. Саме використання ACF дозволяє це швидко і зручно зберігати та використовувати.
  3. Gemini: моя команда із розробника, контент-мейкера та SEO-шника в одній особі. АІ рішення, що дозволяє генерувати код, контент і просто поспілкуватись, якщо нікого немає біля вас :)

Якщо перших два пункти з цього списку не викликали жодних питань, оскільки є достатньо використовуваними в сучасному світі, вибір АІ-помічника був більш складним. Були варіанти використання вузько спеціалізованих варіантів або навіть того ж ChatGpt від OpenAI. Але вибір все ж впав на Gemini, оскільки він повністю закривав всі потрібні задачі. Як я вже писав раніше, він використовувався практично для всього, і це стало його основною перевагою. До того ж, за нього не довелось нічого платити, що теж достатньо важливо.

Як це працює

Реалізація будь-якого проєкту починається з ідеї, яка плавно трансформується в кінцевий результат. Так було у моєму випадку. Ідею я виношував кілька тижнів, зважував всі за/проти і тільки після цього вирішив спробувати її реалізувати. Я використовував Gemini для широкого спектру задач:

1. Генерація коду та шаблонів

Замість того, щоб годинами сидіти та шукати потрібні хуки для WordPress чи писати код з нуля, я просто писав детальний промпт із завданням Gemini, ще й українською мовою.

Наприклад: «Напиши плагін для налаштування шаблону через панель адміністратора WordPress. В плагіні має бути можливість заміни текстової інформації в секції „Про нас“, а також зображення. Ось поточний шаблон сторінки ...... Візьми його за основу і зміни у відповідності до згенерованого плагіна». В результаті я за десять секунд отримую повністю готовий робочий плагін, який вже зараз можу інсталювати і використовувати.

Варто згадати і те, що генерація коду в Gemini дозволила мені реалізувати велику кількість ідей, не застосовуючи сторонніх віджетів. Наприклад виведення на сторінку кожної окремої водойми прогнозу погоди та розрахунку активності риби на ній. АІ написав мені код, який брав за основу gps координати кожної окремої водойми з ACF (lat та lng) і здійснював запит по API OpenWeatherMap для отримання актуальних погодніх даних. Також він написав окремий плагін для розрахунку активності риби відповідно до погоди і виводив все на сторінку у вигляді красивих стилізованих блоків, які також інтерактивні. Такий підхід дозволив зробити рішення, яке кастомізується під будь-які майбутні ідеї.

Але тут є і інша сторона медалі. Бувало так, що Gemini генерував не зовсім те, що я його просив. Або робив це так, що сайт починав вантажитись по 5-7 секунд. При реалізації того ж блоку з прогнозом погоди він спочатку зробив так, що запит по АРІ відбувався одразу в коді сторінки і вона очікувала на результат, перш, ніж продовжити вантажитись. Довелось кілька разів генерувати потрібний код із уточненнями, щоб виправити цю проблему. Та в будь-якому випадку це на багато швидше, ніж писати все з нуля.

2. Чітка структура даних

Найскладніше в моїй ніші — це отримати та структурувати всі потрібні дані. Кожна водойма має власні характеристики та правила, які в більшості випадків розміщені її адміністрацією у вигляді зображень в соціальних мережах чи месенджерах. Інколи це буває у вигляді тексту, який я теж не можу просто копіювати-вставити, оскільки в такому випадку він не буде унікальним, і Гугл мене за це явно не похвалить. І саме тут на допомогу приходить Gemini:

  • Він легко і правильно розпізнає текст із зображень.
  • Робить текст унікальним для SEO і зручним для читання.
  • Витягує з вхідних даних потрібні мені значення (площа, глибина, контакти і т.п.) для заповнення відповідних полів ACF.

3. Контент та SEO

Як я вже згадував, для Google унікальність контенту — це основа. Gemini домопагає мені в написанні унікальних описів для водойм та турнірів, а також генерує ідеї і початковий текст для корисних експертних статей. Я даю йому вхідні дані (короткий опис (часто копіпаст), особливості локації чи регламент турніру), а він повертає мені потрібну кількість символів правильного тексту, без орфографічних та пунктуаціних помилок, який на 100% унікальний. Така інформація вже набагато простіше потрапляє в індекс пошуковика.

Плюси та мінуси при використанні АІ

В процесі роботи над проєктом я зрозумів, що робота в парі з АІ — це не завжди так ідеально, як може здаватись на перший погляд. Тут, як і всюди, є свої плюси та мінуси. Я виділив для себе кілька переваг та недоліків при використанні АІ як основного помічника в реалізації моїх ідей:

Плюси АІ

  • Швидкість реалізації. Він дозволяє дуже швидко реалізовувати повноцінне MVP навіть «наодинці».
  • Ідеї та контент. Як вже згадувалось вище — завдяки Gemini зникає проблема «Про що писати?». Він без проблем генерує потрібні ідеї і потрібні дані.
  • Автоматизація. Він допомагає зробити все максимально автоматизованим, реалізувати всі потрібні плагіни (від отримання даних про погоду до відправки запитів на індексацію сторінок по Google-API).

Мінуси та підводні камені при використанні Gemini для розробки проєкту

  • Часті галюцинації. Gemini не завжди повертає те, що його просиш, і потрібно бути до цього готовим. АІ часто намагається додати щось своє, що не завжди відповідає контексту задачі. Це стосується як генерації коду, так і генерації контенту, в якому часто можна знайти дані, що не відповідають дійсності (навіть тоді, коли я сам надавав правильні значення у промпті).
  • Втрата контексту. З ростом проєкту зростала і кількість неточних, а інколи і завідомо помилкових результатів. Чим більше нових даних потрібно було опрацьовувати Gemini, тим більше правильних «старих» результатів він губив. При додаванні нового функціоналу на сторінку, втрачались виведення вже реалізованих полів та блоків або вони переставали коректно працювати. Доводилось постійно тримати всю основу проєкту під рукою і «нагадувати» її для АІ майже в кожному другому промпті.
  • Відсутність компетентності. Все ж Gemini — це не вузько спеціалізований «працівник», який знає всі підводні камені та кращі тенденції реалізації поставлених задач. Він часто на початку допускається банальних помилок, які з часом можуть перерости в глобальну проблему. Це на кожному етапі вимагає додаткового контролю та ручних виправлень.

Висновки

Останнім часом все більше розробників бояться, що АІ може їх замінити. Але чи дійсно це так? На даний час, попрацювавши разом з Gemini, я схиляюсь до того, що до повноцінної заміни людини з боку АІ ще достатньо далеко. Але вже зараз «правильний» розробник з AI може замінити команду з кількох людей. Проєкт Риболовні водойми України — це реальний приклад того, як одна людина з чітким баченням та правильними промптами може побудувати нішевий портал за лічені тижні. І я думаю, що така тенденція в майбутньому тільки зростатиме.

Всім дякую за увагу та витрачений на читання час! Сподіваюсь, було цікаво :)

Сподобалась стаття? Підписуйтесь на автора, щоб отримувати сповіщення про нові публікації на пошту.

👍ПодобаєтьсяСподобалось8
До обраногоВ обраному0
LinkedIn
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter

Користуюсь ai studio для створення інтерактивного прототипа протягом 2 міс (як ПдМ). Вже було десь 20 інкементальних оновлень новими фічами і все рендериться працює і не ломається.
Півроку тому теж саме робив в клоді — але починаючи з третього інкремента були фатальні помилки з бескінцевими проханням до клода виправити їх.

Нічого не стверджую але мій досвід з гугл в прототипуванні найбільш вдалий.

Смішно, людина навіть не має платної підписки на жодну велику LLM, але робить якісь висновки про роботу з ними.

Ну у меня был GPT Plus. Рывка и прорыва не произошло, «он не вырос, он просто растолстел».

Дякую за вашу думку, але якщо ви уважно читали, тоді помітили, що це в першу чергу експеримент на можливість реалізувати щось повноцінне з базовими доступними інструментами.

Я розробляв сайт (пет-проджект) на Symfony з допомогою LLM, і теж стикнувся з аналогічною проблемою. Рішенням було TDD — тобто на кожну нову фічу пишу ще й автотест.

Не знаю, наскільки є можливості зробити автотести для сайта на Wordpress; але якщо вдасться це зробити, то фантазія LLM буде жорстко обмежена автотестами :)

Цікаво, сам хочу спробувати так зробити. А що показує консоль, як гугл реагує на генерований контент?

Сторінки сайту непогано індексуються. Можливо через те, що все працює у зв’язці з ACF і пошуковик не сприймає його як на 100% нейронка, оскільки частково я його розділяю по потрібних полях + виводяться погодні дані і т.п.

На даний час, попрацювавши разом з Gemini, я схиляюсь до того, що до повноцінної заміни людини з боку АІ ще достатньо далеко.

По перше, з мого досвіду, Gemini суттєво поступається для таких задач як моделям Anthropic (мій перший вибір для безпосередньо генерацї коду), так і моделям openai (мій вибір для планування, оркестрації, автоматизації, або просто обробки текстової інформації). Тобто, є висока вирогідність що ви зробили свої висновки про AI вибравши найгірший інструмент з можливих.
По-друге, для таких задач використовують не моделі, а інструменти типу Claude Code або Codex, або їх тандем — і кращий результат демонструється коли вибудована система на базі цих інструментів, а не просто промпт на модель.

Погоджуюсь стосовно спеціалізованих інструментів, які в першу чергу для цього і призначені.. Що стосується openai — якщо цікавить саме безкоштовний варіант, все ж він програє своїми обмеженнями в порівнянні з Gemini. Хоча з текстом він дійсно працює краще.

можливо не всі можуть дозволити собі платні підписки, або api — нажаль — я розумію це. але можливо в цьому випадку не варто поспішати робити узагальнення про AI інструменти в цілому — бо це додаткове обмеження які ви накладаєте самі для себе, imho

вибравши найгірший інструмент з можливих.

найгірший інструмент це звісно сильно. gemini не топ, але один з лідерів зі своїми плюсами і мінусами.

так виглядає, що автор не використував агентів, а просто фомат чату. і у такому форматі вони всі досить швидко зрівнюються для доволі простих задач.

при цьому навіть без агентів вийшло щось робоче. якщо це покриває його потреби, то значить підхід уже спрацював :)

наступний рівень не в тому, щоб міняти gemini на claude, а в переході на більш серйозний воркфлоу. тільки перед цим варто зрозуміти, чи воно взагалі автору потрібно :)

Мав на увазі найгірший з трьох вказаних, але не думаю що це щось суттєво міняє. Зі свого досвід не знаю і не чув що є багато бажаючих переходити з Claude Code/Cowork на Gemini для розробки.

Не скажу, що покриває потреби, але результат дійсно робочий, хоч і довелось потанцювати з бубном.

C Gemini немного не так работать надо. Он (да и любая нейронка), во-первых, не является «точным инструментом» по самому смыслу своего существования. Элемент хаоса, рандомайзер — это его суть. Можно попросить его уменьшить коэффициент рандомизации, но отключить — нет. Очень наглядно, когда просишь его всего лишь скопировать текстовый файл из сотни строк. Он НИКОГДА не возвращает копию. Результат может быть на 60 или на 130 строк, а содержимое будет «вольная фантазия на тему».
Поэтому любая нейронка плюс-минус одинаково хорошо может написать код С НУЛЯ, но боже упаси просить её внести правки в существующий код.
Из первого вытекает второе: если всё же надо добавить новый кусок, то старый код надо представлять как «чёрный ящик» с обозначенным API, а не просить нейросеть заново ковыряться в кишках.

Власне, тут вся ідея і була в тому, чи зможе кожен бажаючий застосувати нейронку для побудови повноцінного проєкту без будь-яких технічних знань. Але за підказку дякую!

чи зможе кожен бажаючий застосувати нейронку для побудови повноцінного проєкту без будь-яких технічних знань.

Ответ — НЕТ, НИКОГДА. Если человек не шарит в теме, нейронка вместо него не создаст. Это полуавтомат, экономящий кучу ручного набора на построении «скелета кода», это очень хороший контекстный поиск с рефератом — но и только.

залежить від рівня «відсутності знань»
якщо е системне мислення і вміння нарізати та перевіряти поставленні задачі то результат буде. Раз в 5 повільніше чим якщо би це робив спеціаліст і воно вийде не підтримуваним взагалі но ви отримаєте шо хочете, знов ж таки якшо розумієте конкретно що хочете і перевіряте кожну деталь

але зазвичай у бізнесу головна проблема шо він сам не знае шо хоче, тому в найближчі роки точно ні. Я думаю тут скоріш трансформація користувачів на системне мислення допоможе чим якась еволюція нейронок. Люди будуть роками користуватись нейронками і поступово навчаться ставити правильні запитання і нарізати та перевіряти задачі

это комментарий точно из 2026 года?
сейчас CLI тулзы те еще лентяи и для задачи «скопировать файл» они тупо cp вызовут и все. Тут уже в другом проблема вылазит что приходится агентов каждый раз «пихать» что бы не ленились и анализировали что делают, а не тупо юзали дифы и замену по регулярке когда надо файл переработать

Підписатись на коментарі