Baselinker to świetne narzędzie, ale konieczność stworzenia alternatywy uderzyła nas, gdy miesięczne faktury za ten system przekroczyły 5000 zł netto. Przy takiej skali abonamenty zaczynają mocno ciążyć, a kiedy dodatkowo potrzebujesz w 100% spersonalizowanego pod Twoją firmę workflow – i tak odbijasz się od ściany.
Zamiast płacić dalej, postanowiłem pójść po linii najmniejszego oporu i zbudować nasz własny, wewnętrzny system do zarządzania zamówieniami.
Główny inżynier projektu? Cursor AI (abonament Pro za $20). Oto jak wyglądał proces budowy od zera do wdrożenia.
Krok 1: Konfiguracja środowiska lokalnego
Zamiast ręcznie stawiać bazy danych i pisać pliki konfiguracyjne, odpaliłem Composera w Cursorze. Prompt: “Inicjalizujemy projekt wewnętrznego systemu ERP/OMS. Postaw mi strukturę w Next.js + Node/Express. Wygeneruj plik docker-compose.yml z bazą PostgreSQL i Redisem do obsługi kolejek zadań.” Po minucie miałem gotowe, działające środowisko lokalne, które odpalało się jednym poleceniem docker-compose up.
Krok 2: Walka ze smokiem, czyli moduł Allegro
Kto integrował kiedyś API Allegro, ten wie, że to kobyła. Tutaj AI pokazało pełną moc. Zamiast czytać całą dokumentację, po prostu wrzucałem Cursorowi linki do konkretnych endpointów API Allegro (autoryzacja OAuth, pobieranie zamówień). Agent sam wygenerował tokeny, napisał logikę odświeżania sesji i zbudował CRONa, który co kilka minut zaciąga nowe zamówienia do naszej bazy.
Krok 3: Własne platformy sklepowe
Kiedy rdzeń (baza zamówień) już działał, dodanie naszych sklepów było formalnością. Polecenie dla AI: “Napisz moduł integrujący, który mapuje webhooki z Shopify na nasz ustandaryzowany model zamówienia w bazie. Zrób to tak, żeby łatwo było w przyszłości dodać kolejne platformy”. Cursor przygotował czyste interfejsy i zajął się mapowaniem pól (np. adresy, statusy płatności).
Krok 4: Kurierzy i automatyzacja
Zamówienia już spływały, więc trzeba było je wysłać. Ponownie nakarmiłem model dokumentacją API InPostu i DPD. AI napisało logikę generowania paczek, zwracania numerów trackingowych i pobierania etykiet w formacie PDF prosto z API kurierów.
Krok 5: Moduł pakowania (Dla magazynu)
To chyba największa wartość dodana własnego systemu. Cursor wygenerował nam dedykowany widok dla pakowacza. Działa to banalnie: pracownik skanuje kod kreskowy produktu, interfejs weryfikuje (przy pomocy AI wygenerowaliśmy walidację dźwiękową – zielony/czerwony komunikat), czy to właściwy towar do tego zamówienia. Jeśli wszystko się zgadza, skrypt sam drukuje etykietę kurierską i paragon.
Krok 6: Publikacja na Hetzner
Gdy wszystko śmigało na localhost, trzeba było to wypuścić. Zamiast drogich chmur, postawiłem na VPS w Hetznerze – najtańsza instancja (ok. 20 zł miesięcznie) w zupełności wystarcza na potrzeby wewnętrznego narzędzia dla kilkunastu pracowników. Poprosiłem Cursora w terminalu: “Wygeneruj mi skrypt bash do postawienia tego na czystym Ubuntu. Skonfiguruj Nginx jako reverse proxy, zainstaluj Dockera, podepnij SSL z Let’s Encrypt”.
Podsumowanie kosztów i wnioski: Zamiast płacić ponad 60 tysięcy złotych rocznie za zewnętrzny SaaS, mamy system uszyty na miarę. Cały “koszt deweloperski” to moje nadzorowanie procesu i $20 wydane na licencję Cursora Pro. Utrzymanie to 20 zł miesięcznie za serwer.
Jeśli ktoś z Was zastanawia się nad zrobieniem własnych narzędzi operacyjnych dla swojej firmy, to polecam ten styl pracy. AI obniżyło próg wejścia niemal do zera.
