Claude Code dla eCommerce: czyszczenie katalogu CSV krok po kroku

Brudny eksport katalogu w CSV czyścisz Claude Code w kilku przejściach: rozbijasz warianty na osobne wiersze, sprawdzasz sumy kontrolne kodów EAN/GTIN, ujednolicasz jednostki i kolory, naprawiasz kodowanie i cudzysłowy, generujesz slugi, a na końcu wskazujesz duplikaty i braki w polach wymaganych przez kanały. Claude Code to asystent AI, który pracuje na Twoich plikach w terminalu, więc operacje wykonuje na realnym pliku, nie w oknie czatu, o czym szerzej piszemy w przewodniku po Claude Code w eCommerce. Warunek jest jeden: pracujesz na kopii danych i przeglądasz każdą różnicę, zanim cokolwiek zapiszesz. Poniżej cały proces krok po kroku i zasady zlecania.

Co Claude Code realnie robi z katalogiem, a czego nie

Różnica między Claude Code a czatem sprowadza się do jednego: czat zwraca tekst, który musisz sam skopiować i wkleić, a Claude Code czyta Twój plik, proponuje zmiany i po Twojej akceptacji zapisuje je z powrotem do pliku. To narzędzie pracuje lokalnie, na danych, które mu udostępnisz, i wykonuje powtarzalne operacje na tysiącach wierszy tak samo cierpliwie jak na dziesięciu. Nie jest jednak magią ani wyrocznią: nie zna Twojego asortymentu lepiej niż Ty, nie wie, że „ecru” i „kremowy” to u Ciebie ten sam kolor, dopóki mu tego nie powiesz, i nie zgadnie, która kolumna jest tak naprawdę wymagana przez kanał sprzedaży. Dlatego traktuj go jak bardzo skrupulatnego asystenta, który wykonuje jasno opisane reguły, a nie jak konsultanta, który sam wymyśli, jak powinien wyglądać Twój katalog.

Czyszczenie katalogu to tylko jedno z zastosowań tego typu narzędzi w codziennej pracy operacyjnej. Inne workflowy i skille, które warto mieć pod ręką, zbieramy w Bibliotece AI. Tutaj skupiamy się na jednym, konkretnym zadaniu, bo brudny eksport z hurtowni albo starego sklepu to problem, który wraca u niemal każdego, kto migruje albo wystawia asortyment w nowym kanale.

Zasada numer jeden: pracuj na kopii

Jak zlecać: wejście i oczekiwane wyjście

Jakość czyszczenia zależy nie od tego, jak „inteligentne” jest narzędzie, tylko od tego, jak precyzyjnie opiszesz zadanie. Nie zlecaj „posprzątaj ten plik”, bo dostaniesz cudzą interpretację porządku. Zamiast tego opisz trzy rzeczy: co masz na wejściu (jakie kolumny, w jakim stanie), jak ma wyglądać wyjście (docelowy format, nazwy kolumn, separator, kodowanie) oraz reguły przekształcenia (słownik kolorów, format jednostek, sposób budowania SKU i slugów). Najskuteczniejsze jest pokazanie jednego przykładu: bierzesz jeden brudny wiersz taki, jaki jest dziś, i piszesz obok, jak ma wyglądać po czyszczeniu. Taki przykład mówi więcej niż akapit opisu.

Przykład zlecenia w praktyce, opisany słowami, a nie komendą: masz wiersz „Koszulka lniana | rozmiary: S,M,L | kolor: ecru”, a oczekujesz trzech osobnych wierszy, po jednym na rozmiar, z tym samym kolorem sprowadzonym do jednej, ustalonej nazwy, z własnym SKU wariantu i własnym slugiem, przy zachowaniu powiązania z produktem nadrzędnym. Dodajesz jeszcze jedno zdanie, które warto powtarzać przy każdym zadaniu: „pokaż mi różnice i oznacz wszystko, czego nie jesteś pewien, zamiast zgadywać”. To jedno zdanie zamienia ryzykowną automatyzację w kontrolowany proces.

Proces czyszczenia krok po kroku

Poniższe kroki układają się mniej więcej w kolejności, w jakiej warto je wykonywać: od struktury wierszy, przez poprawność danych, po pola wymagane przez kanały. Rób je przejściami i sprawdzaj różnice po każdym, zamiast puszczać wszystko naraz.

Rozbicie wariantów na osobne wiersze

Eksporty często trzymają rozmiary i kolory w jednej komórce albo w jednym wierszu z listą wariantów. Zlecasz rozbicie na jeden wiersz na każdy realnie sprzedawany wariant, z rozpropagowaniem pól wspólnych (nazwa, marka, opis nadrzędny), nadaniem SKU wariantu według Twojej reguły i utrzymaniem powiązania rodzic-dziecko. To najważniejszy krok, bo od poprawnej liczby wierszy zależy wszystko dalej.

Walidacja kodów EAN/GTIN (suma kontrolna)

Kod EAN-13 (jedna z postaci GTIN) ma ostatnią cyfrę wyliczaną z dwunastu poprzednich metodą sumy kontrolnej z wagami. Claude Code przelicza tę cyfrę i oznacza kody, które nie przechodzą kontroli, mają złą długość albo powtarzają się między produktami. Kluczowa granica: narzędzie ma oznaczać błędne kody, a nie „naprawiać” je dopisaną cyfrą. Poprawny GTIN to konkretna wartość od GS1 albo producenta, nie liczba do zgadnięcia, więc oznaczone kody weryfikujesz i uzupełniasz z prawdziwego źródła.

Normalizacja jednostek i kolorów

W jednej kolumnie potrafią współistnieć „42 cm”, „42cm” i „0,42 m”, a kolor bywa zapisany jako „ecru”, „écru” i „kremowy” naraz. Podajesz słownik: docelowy format jednostki i mapowanie nazw kolorów na kontrolowaną listę. Claude Code sprowadza wartości do jednego formatu według tego słownika. Sprawdzasz trafność mapowań, bo to miejsce, w którym łatwo o kosztowny błąd: „ecru” to nie „biały”, a pochopne sklejenie dwóch kolorów w jeden potrafi zgubić realny wariant.

Naprawa kodowania i cudzysłowów

Znaki w rodzaju „Å‚” czy „Ä…” to typowy objaw złego kodowania (plik zapisany w innym standardzie, niż jest czytany). Do tego dochodzą cudzysłowy „inteligentne”, które rozbijają strukturę CSV, oraz nieoescapowane separatory i cudzysłowy wewnątrz pól. Claude Code przekodowuje plik do UTF-8, naprawia mojibake i porządkuje cytowanie tak, żeby pola z przecinkami czy cudzysłowami nie rozjeżdżały kolumn. Po tym kroku sprawdzasz jedno: czy liczba wierszy i kolumn się nie zmieniła, bo błąd w cytowaniu potrafi po cichu skleić dwa wiersze w jeden.

Generowanie slugów

Slug to część adresu produktu, więc musi być czysty i unikalny. Zlecasz wygenerowanie slugów z nazw: transliterację polskich znaków, małe litery, myślniki zamiast spacji, usunięcie znaków specjalnych i wymuszenie unikalności (przy powtórzeniach doklejenie wyróżnika). Sprawdzasz brak kolizji i to, że slug nie urwał istotnego członu nazwy, który odróżnia warianty.

Wykrywanie duplikatów i braków

Claude Code przechodzi katalog i oznacza zdublowane SKU, EAN i nazwy oraz puste pola, które są wymagane. Ważne, żeby robił to w osobnej kolumnie raportu, a nie kasował rekordy po cichu. Decyzję, czy duplikat to błąd, czy celowe powtórzenie, i czy braki da się uzupełnić, podejmujesz sam, patrząc na oznaczenia.

Uzupełnianie pól wymaganych przez kanały

Każdy kanał (Allegro, Google, marketplace) ma własną listę atrybutów wymaganych do publikacji. Claude Code mapuje Twoje kolumny na wymagania kanału, oznacza braki i proponuje wartości tam, gdzie da się je wyprowadzić z danych, które już masz. Nie pozwól mu jednak wymyślać wartości, których nie da się wyprowadzić, takich jak GTIN czy parametr techniczny. Braki tego rodzaju uzupełniasz z realnego źródła, a narzędzie ma je tylko rzetelnie wskazać.

Ściąga: problem, działanie, kontrola

Cały proces zbiera się w jednej tabeli. Kolumna po prawej jest najważniejsza, bo to ona pilnuje, żeby automatyzacja nie zamieniła jednego bałaganu w drugi.

Zasada wspólna dla całej tabeli: Claude Code oznacza i proponuje, decyzję o zapisie zostawia Tobie.

Zanim nadpiszesz katalog: przeglądaj różnice, nie efekt

Od jednorazowego czyszczenia do stałej automatyzacji

Jednorazowe posprzątanie eksportu to dobry początek, ale jeśli ten sam plik wraca co tydzień z hurtowni w tym samym stanie, ręczne powtarzanie procesu jest marnotrawstwem. Te same reguły (rozbicie wariantów, walidacja kodów, słownik kolorów, mapowanie pól kanałów) da się zamknąć w powtarzalny workflow, który przetwarza kolejne eksporty według raz ustalonych zasad, z tym samym przeglądem różnic przed zapisem. To dokładnie praca, którą w Seedlight bierzemy na etapie AI Automation: przekształcamy jednorazowe czyszczenie w proces, który działa sam i zostawia człowiekowi decyzje, a nie mrówczą robotę. Jak budujemy takie procesy agentowo, opisaliśmy osobno w tekście o agentic engineering.

Czysty katalog nie jest celem samym w sobie, tylko warunkiem, żeby produkty w ogóle dało się wystawić, znaleźć i sprzedać w każdym kanale. Claude Code skraca drogę od brudnego eksportu do gotowego pliku z godzin ręcznej dłubaniny do kilku kontrolowanych przejść. Cała sztuka jest w dyscyplinie: pracuj na kopii, opisuj reguły zamiast liczyć na domysły narzędzia i przeglądaj różnice, zanim zapiszesz. Reszta to już tylko powtarzalność.