Технічна реалізація: Від DevTools до AI-скіла
Суть кейсу полягає у відмові від класичного написання парсерів на користь агентного підходу. Замість створення жорсткого коду для кожного типу запиту, архітектура будується навколо Claude Code як оркестратора.
Ключові етапи реалізації:
- Reverse Engineering API: Аналіз мережевого трафіку цільового ресурсу (наприклад, спортивного порталу) для виявлення внутрішніх ендпоінтів, що повертають JSON.
- Створення скіла (Skill Definition): Опис структури API для Claude Code. Модель отримує інструкції, які параметри приймає ендпоінт і яку структуру даних повертає.
- Prompt Engineering: Написання системного промпту, який дозволяє моделі транслювати запит користувача ("порівняй результативність Мессі та Роналду по місяцях") у серію технічних запитів до API.
Вплив на бізнес-процеси та автоматизацію
Така архітектура кардинально змінює підхід до Business Intelligence (BI) та збору даних. Ми переходимо від статичних дашбордів до Conversational BI.
Переваги для бізнесу:
- Швидкість розробки: Не потрібно писати складну логіку агрегації даних на бекенді. LLM робить це "на льоту", отримуючи лише "сирий" JSON.
- Гнучкість запитів: Користувач може запитати дані у розрізі, який не був передбачений розробниками UI (наприклад, порівняння історичних даних за специфічний період).
- Зниження бар'єру входу: Складні SQL-запити або фільтри замінюються звичайною розмовою.
Думка архітектора
Як Solution Architect, я бачу в цьому кейсі демонстрацію потужності сучасних Agentic Workflows. Ми звикли сприймати LLM як генератор тексту, але тут Claude Code виступає як повноцінний middleware-шар.
Важливі нюанси впровадження:
- Стабільність (Resilience): Рішення, побудовані на реверс-інжинірингу приватних API, є крихкими. Будь-яка зміна на стороні донора даних може зламати скіл. Для Enterprise-рівня необхідна реалізація fallback-сценаріїв.
- Context Window Management: При роботі з великими масивами історичних даних важливо оптимізувати те, що ми "годуємо" моделі, аби не вийти за рамки лімітів токенів і не збільшити затримку (latency).
- Юридичний аспект: Використання приватних API має бути узгоджене з Terms of Service джерела даних.
Це рішення — ідеальний приклад того, як AI дозволяє "зрізати кути" в розробці MVP для аналітики, надаючи функціонал, на який раніше йшли тижні розробки, за лічені години.