Případová studie: B2B e-shop připravený za týdny, ne měsíce
Ilustrativní ukázka, jak sběr kontextu a AI vypracování zkrátily vývoj velkoobchodního e-shopu — bez kompromisů v kvalitě.
Následující příklad je ilustrativní a zobecňuje typický průběh našich projektů. Konkrétní čísla závisí na rozsahu a kontextu zadání.
Velkoobchod s technickým sortimentem potřeboval nahradit zastaralý objednávkový systém moderním B2B e-shopem. Výzvou nebyly hezké šablony, ale individuální ceny pro stovky partnerů, víceúrovňové schvalování objednávek a napojení na stávající ERP.
Nejprve kontext, potom kód
Začali jsme přímo u klienta. Zmapovali jsme, jak reálně probíhá objednávka, kdo schvaluje nákup nad určitou částku a jak se počítají individuální ceníky. Tento kontext se stal základem řešení — místo toho, abychom ho odhalovali až při testování.
Architektura orientovaná na kroky
Řešení jsme postavili na frameworku ShopSys a Symfony, s logikou rozdělenou do jasně definovaných kroků v rámci UseCases a s důrazem na principy SOLID, DRY a KISS. AI pomohla vypracovat opakující se části — datové modely, integrační adaptéry, testovací scénáře — zatímco tým se soustředil na byznysová pravidla, která vyžadovala úsudek.
- Individuální ceníky a slevové hladiny pro partnery.
- Víceúrovňové schvalování objednávek.
- Obousměrná synchronizace s ERP přes API.
Výsledek
Díky pochopenému kontextu jsme se vyhnuli nejdražší položce každého projektu — přepracování špatně pochopeného zadání. Klient dostal funkční systém řádově v týdnech místo měsíců a údržba zůstala levná, protože architektura byla od začátku čistá a modulární.
Řešíte něco podobného ve vaší firmě?
Chci nezávaznou konzultaci