AEAmjad Elkhatib
Workالأعمال Aboutنبذة Contactتواصل GitHub amjad@amjadelkhatib.com

03 / 2026

Catalogue Automationخط أتمتة الكتالوج

US home-goods retail brandعلامة تجزئة أمريكية للمنزليات

Roleالدور
Pipeline architecture, automation, QA layerبنية الخط والأتمتة وطبقة الجودة
Statusالحالة
SHIPPEDسُلِّم
Yearالسنة
2026
Stackالأدوات
Python
~600 rows~٦٠٠ صف 2 images / productصورتان لكل منتج QA gate · 8.3% caughtبوابة جودة · ٨٫٣٪ التُقطت publishedنُشر

The problemالمشكلة

Around 600 product rows across three spreadsheets, with images buried inside the cells. Done by hand it is weeks of work and a guaranteed error rate that customers would see first.~٦٠٠ صف منتجات في ثلاثة ملفات إكسل، وصورها مدفونة داخل الخلايا. يدويًا: أسابيع عمل ونسبة خطأ مضمونة يراها العميل أولًا.

What I builtما بنيتُه

Extraction of embedded images, two studio images generated per product, cloud storage, an operations sheet as the control plane, and publication through the store Admin API. An automated review layer stands in front of publish — it caught and repaired an 8.3% defect rate before anything reached a customer.استخراج الصور المضمّنة، وتوليد صورتين لكل منتج، وتخزين سحابي، وجدول عمليات كلوحة تحكّم، والنشر عبر واجهة المتجر البرمجية. وأمام النشر طبقة مراجعة آلية — التقطت وأصلحت ٨٫٣٪ من العيوب قبل أن تصل إلى أي عميل.

Python · Google Sheets · Make.com · Shopify Admin API (REST + GraphQL)

Measuredمقيس

253 products505 images extracted580 images produced8.3% repaired pre-publish53 commits
٢٥٣ منتجًا٥٠٥ صور مستخرَجة٥٨٠ صورة منتَجة٨٫٣٪ أُصلحت قبل النشر٥٣ التزامًا