← Tillbaka till projekt
ai2025-11
Ahlsell AI Showcase – AI-orkestrering för produktdata till marknadsföringscontent
Next.js 16TypeScriptTailwind CSSshadcn/uiFirecrawl LLM ExtractClaude Sonnet 4.5Replicate Flux 1.1 Pro

Bakgrund & problem
Inom e-handel och content marketing sitter team ofta med enorma produktkataloger där varje produkt har tekniska specifikationer, produktbilder och rådata som behöver omvandlas till marknadsföringsklart content. Att manuellt bearbeta hundratals eller tusentals produkter är tidskrävande.
Jag ville utforska: Kan man orkestrera tre olika AI-tjänster till ett användbart flöde som visar hur automation skulle kunna fungera storskaligt?
Vad jag byggde
Ett showcase som demonstrerar AI-orkestrering genom fem steg:
1. Intelligent produktdataextraktion (Firecrawl LLM Extract)
- Användaren klistrar in en produktlänk
- LLM-driven extraktion strukturerar data från produktsidan
- Hämtar titel, varumärke, beskrivning, specs, produktbild
2. AI-driven textförbättring (Claude Sonnet 4.5)
- Claude omvandlar teknisk data till läsbar marknadsföringscopy
- Visar original vs förbättrad text side-by-side
- Quality gate: Om AI:n inte når 85% confidence används originaltexten
3. Bildstilsval
- Användaren väljer bakgrundsstil: Professional Dark, Clean Minimal, Vibrant Modern eller Luxury Black
4. AI-genererad produktbild (Flux 1.1 Pro via Replicate)
- Flux genererar professionell bakgrund medan produkten bevaras exakt
- Generation tar ~7 sekunder per bild
5. Marknadsföringsklar output
- Enhanced text + enhanced image tillsammans
Lärdomar & reflektioner
Showcasen är manuell för att demonstrera mekaniken tydligt. Men konceptet är skalbart – samma flöde automatiserat över 10,000 produkter varje natt.
Highlights
- →Orkestrerar tre AI-tjänster
- →Quality gate för AI-output
- →Visar skalbar automation-potential