Кейс AI: реконструкция сайта на MODX силами архитектора и AI-агентов | Блог Context Group
Консультация:

Кейс AI: реконструкция сайта на MODX силами архитектора и AI-агентов

Реконструкция сайта на MODX силами архитектора и AI-агентов

Сразу расставлю точки. Этот сайт — «Комплекс Технологий» — я строил сам, со своей командой, на MODX. Живой коммерческий проект, реальные заявки, промышленное оборудование. Нормальная боевая разработка.

Но любой живой сайт за годы обрастает техническим долгом. Это нормально. Накапливается мусор в файлах, стареют шаблоны, всплывают баги, проседает SEO. В какой-то момент проект нужно модернизировать — и вот тут начинается интересное.

Я не пошёл нанимать дизайнера и программиста. Я заменил их связкой: архитектор плюс команда AI-агентов. Сам продумал план, архитектуру, SEO и тонкости кода — агенты исполняли под моим контролем. Это и есть кейс искусственного интеллекта в деле: не «нейросеть всё сделала сама», а инструмент в руках человека, который знает, что делает.

С каким техдолгом работали

Честно, по списку. Накопилось за годы:

  • Больше 5000 мусорных файлов. Старые парсеры, временные логи, системный кэш, дубли. В том числе 60+ одинаковых PDF мёртвым грузом.
  • Сломанная кодировка базы. При выгрузке дампа кириллица превращалась в «кракозябры».
  • Хардкод в шаблонах. Зашитые прямо в HTML куски, устаревшие теги.
  • Просевший фронт. Не подхватывались шрифты, плыли тексты, CSS работал через раз.
  • SEO-долги. Кривая структура заголовков, дырявая перелинковка — то, что тихо топит коммерческий сайт в выдаче.

Это не «ужас-ужас». Это рабочее состояние проекта, который пора привести в порядок.

Как это делалось: архитектор думает, агенты исполняют

Ключевой момент, ради которого и пишу этот кейс. Внедрение искусственного интеллекта в разработку работает не так, как обещают в рекламе. AI не нажимает волшебную кнопку. Ошибается. Регулярно.

Я держал план в голове и раздавал агентам задачи кусками — а потом проверял каждый результат. Где-то агент предлагал дичь. Где-то ломал то, что трогать не просил. Где-то выдавал красиво, но мимо SEO-логики. Каждый шаг — под контролем. Без этого контроля AI за пару сессий разносит проект, а не чинит.

Моих часов на этот проект ушло около 15. Не на клацанье по клавишам — на архитектуру, план, оттачивание каждого элемента, тонкости кода и SEO. Исполнение я делегировал агентам. Думал — сам.

Этап 1. DevOps и среда

Сначала — увести разработку с боевого сервера. Подняли полную копию на локальном сервере (MAMP): своя среда, где можно ломать и чинить без риска.

Сразу уткнулись в затык — те самые «кракозябры». Кириллица билась при выгрузке базы. Причина в режиме передачи: лечится строгой бинарной выгрузкой. Агент сам бы это не нашёл — направлял я.

Дальше подключили Git и GitHub: версионирование вместо правок руками по FTP. Настроили .gitignore под мусор MODX. И написали кастомные Python-скрипты автодеплоя — заливка изменений базы, чанков и сниппетов на боевой в один клик.

Этап 2. Зачистка техдолга

Аудит файловой системы и вынос 5000+ бесполезных файлов: парсеры, кэш, дубли, 60+ клонов одного PDF. Тут агенты хороши — рутину чистят быстро. Но что удалять, а что трогать нельзя — решал я.

Заодно навели порядок снаружи: жёстко разделили чистый репозиторий с кодом и хаб для скриптов и данных.

Этап 3. Фронтенд и SEO

  • Вычистили хардкод и устаревшие теги из шаблонов.
  • Починили CSS и вернули шрифты (Oswald, Montserrat), поправили съехавшую вёрстку.
  • Внедрили жёсткие SEO-стандарты: иерархия заголовков, перелинковка — без этого коммерческий сайт не ранжируется.
  • Написали единый MASTER_RULES.md — свод правил для всех AI-агентов, чтобы исполнители не разносили архитектуру случайной правкой.

Где AI ошибался (суровая правда)

Раз обещал честность — вот она. Агенты путали кодировки. Предлагали удалить нужное. Генерировали валидный, но бессмысленный код. Переписывали то, о чём их не просили.

Вывод не «AI плохой». Вывод другой: AI — это мощный инструмент в руках грамотного архитектора, а не замена ему. Дай агенту порулить без контроля — получишь свежий технический долг вместо старого. Дай эксперту команду агентов — получишь скорость, которой у одного человека нет.

Сколько это стоило бы по старинке

Если отдать такую задачу в студию или собрать фрилансеров — DevOps + Fullstack + SEO — расклад по часам (ставка 1000 ₽/час):

Блок работЧасы
Локальная среда, перенос БД, баги с кодировкой, синхронизация30–40 ч
Git, скрипты автодеплоя, чистка 5000+ файлов, архитектура~40 ч
Рефакторинг кода, вёрстка, шрифты, SEO-правки30–40 ч
Итого100–120 ч

Это 100 000 – 120 000 рублей и недели на согласования и тесты.

Я закрыл это за ~15 часов своей работы — потому что архитектуру, план и контроль качества держал на себе, а исполнение делегировал AI-агентам.

Вот в этом суть нашего подхода. Мы не продаём «волшебную нейросеть». Мы продаём связку: эксперт, который знает, что и зачем делать — плюс команда AI-агентов, которая это быстро исполняет под его контролем. Один человек с такой связкой делает работу студии за долю времени и денег. Без раздувания штата.

Хотите так же?

Есть сайт, который пора модернизировать — старый, на тяжёлой CMS, с накопленным техдолгом и просевшим SEO? Это наша задача. Заходим как архитектор с командой AI-агентов: думаем стратегию, чиним код и SEO, держим качество под контролем. Без студийных ценников.

Часто задаваемые вопросы

Как быстро окупается внедрение AI-бота? +

В среднем, внедрение окупается за 1-2 месяца за счет сокращения ФОТ на операторов первой линии и увеличения конверсии благодаря моментальным ответам 24/7.

Сможет ли бот общаться как живой человек? +

Да, современные LLM-модели (на базе которых мы строим ботов) понимают контекст, юмор и могут вести диалог в заданном Tone of Voice вашей компании. Клиенты часто даже не понимают, что общаются с AI.

Что если AI придумает несуществующую скидку? +

Мы используем технологию RAG (Retrieval-Augmented Generation). Бот получает жесткую инструкцию отвечать только на основе предоставленной базы знаний. Вероятность галлюцинаций сведена к нулю.