Nilipokuwa nikitengeneza tovuti yangu binafsi, niligundua kwamba kila Jumatatu asubuhi nilikuwa nikifanya jambo lilelile.
Nilifungua Google Search Console na kuhamisha mwenyewe data ya hoja za utafutaji ya mwezi uliopita. Kisha nikafungua GA4 na kuhamisha kurasa 50 za mwanzo za kutua kwa trafiki kubwa kuwa CSV. Nilitumia Excel kuunganisha majedwali hayo mawili—maonyesho na mibofyo kutoka GSC pamoja na vipindi na ubadilishaji kutoka GA4, kwa kuyalinganisha kwa URL. Halafu niliweka rangi kwa mkono: trafiki iliyoshuka iwe nyekundu, kiwango cha ubadilishaji kilicho chini ya wastani kiwe njano.
Mchakato mzima ulichukua takriban saa moja na nusu. Baada ya kumaliza, niliutuma kwenye kikundi, na mteja akajibu, "Nimepokea".
Nimefanya kazi hii kwa miaka mitatu, kila wiki hivyo hivyo.
Hadi mwezi uliopita, rafiki yangu anayefanya kazi za kiufundi alitazama skrini yangu kwa muda mfupi na kusema jambo lililoniumiza: "Hiki si kitu cha kuunganisha API tu? Kwa nini unakifanya kwa mkono kila wiki?"
Nilishangaa kwa muda. Alikuwa sahihi. Si kwamba sikujua GSC na GA4 zina API. Kila nilipofikiria "kuandika hati ya kutumia API", niliona akilini mradi mzima—kuandika Python, kushughulikia uthibitishaji, kushughulikia kurasa nyingi, kushughulikia ramani ya sehemu za data, kuandika kiolesura cha kuonyesha matokeo... Mambo hayo kwa pamoja yangeokoa muda, lakini gharama ya kuanza ilikuwa kubwa kiasi kwamba niliendelea kuahirisha.
Hatua ya mabadiliko ilikuwa nini? Codex.
I. Kwanza, Codex ni nini—na kwa nini si ChatGPT
Watu wengi wanaposikia AI ikiandika msimbo, jambo la kwanza wanalofikiria ni "ChatGPT waniandikie hati fulani". Niliwahi kujaribu pia. ChatGPT inakupa msimbo, unaubandika kwenye kihariri, unasawazisha mazingira, unasakinisha vitegemezi, unaendesha na kupata hitilafu, unaibandika hitilafu hiyo tena ili ibadilishe, unaendesha tena, kisha unapata hitilafu nyingine... Kurudia mara saba au nane kulichosha zaidi kuliko kuhamisha data kwa mkono.
Codex ina nafasi tofauti kabisa. Ni Agent wa programu anayeendesha moja kwa moja kwenye terminali—ana mazingira yake huru ya sandbox, anaweza kusoma na kuandika faili, kusakinisha vifurushi, kutekeleza amri na kushughulikia hitilafu, bila wewe kuhamisha msimbo huku na huko kutoka mwanzo hadi mwisho. Unampa amri kwa lugha ya kawaida, naye hupanga, huandika, huendesha na kurekebisha mwenyewe.
Kwa mfano, sentensi moja niliyompa ilikuwa:
"Nisaidie kuhamisha data ya hoja za utafutaji ya siku 28 zilizopita kutoka GSC, niunganishe kwa URL na data ya kurasa za kutua kutoka GA4, kisha nitengenezee jedwali la kurasa 20 zilizo na kushuka kwa trafiki zaidi."
Yenyewe ilikamilisha mambo yafuatayo:
•Ilikagua kama mazingira ya sasa yana maktaba ya Python za Google API; kama hayakuwepo, ilizisakinisha yenyewe•Ilisoma njia za faili zangu za uthibitishaji za GSC na GA4 na kushughulikia OAuth•Iliita GSC API kuvuta data ya vipimo vya hoja na kurasa, huku ikishughulikia kurasa nyingi kiotomatiki•Iliita GA4 Data API kuvuta vipindi na ubadilishaji kwa kipimo cha kurasa za kutua•Ilikusafisha URL (kuondoa vigezo, kuondoa slash ya mwisho na kusawazisha kiambishi cha www)•Iliunganisha kwa URL za pamoja na kuhesabu mfululizo wa maonyesho-mibofyo-ubadilishaji kwa kila ukurasa•Ilitoa jedwali la Markdown lililopangwa kwa ukubwa wa kushuka kwa trafiki
Katika mchakato mzima nilitazama skrini huku yenyewe ikiendesha kila kitu. Katikati, muundo wa tarehe wa GA4 API ulitoa hitilafu mara moja—ilisoma ujumbe wa hitilafu, ikajirekebisha, ikaendesha tena na kufanikiwa.
🔴 Tofauti ya zana za programu za AI si "zinaweza kuandika msimbo au la"—zote zinaweza. Jambo muhimu ni "zinaweza kuufanya msimbo ufanye kazi yenyewe au la".
II. Mchakato kamili wa kutumia Codex kuunganisha mzunguko wa data wa GSC+GA4
Hapa chini nitaeleza kwa mpangilio halisi wa utekelezaji jinsi nilivyojenga mchakato huu. Sitaeleza nadharia; kila hatua niliitekeleza kweli kwenye terminali.
1. Maandalizi: Uthibitishaji wa Google Cloud
Huwezi kuliepuka jambo hili. API za GSC na GA4 zote hutumia uthibitishaji wa OAuth au Service Account kupitia Google Cloud. Iwe unatumia AI au la, hatua hii lazima ifanywe kwa mkono.
Mambo niliyofanya:
•Nilitengeneza mradi kwenye Google Cloud Console na kuwezesha Search Console API pamoja na Google Analytics Data API•Nilitengeneza Service Account na kupakua faili la funguo la JSON kwenye kompyuta yangu•Kwenye GSC niliongeza barua pepe ya Service Account kama "mtumiaji aliyezuiwa" (ruhusa kamili)•Kwenye sehemu ya usimamizi ya GA4 niliongeza barua pepe hiyo kama "mtazamaji wa data"
Codex haiwezi kukusaidia katika hatua hii—uidhinishaji wa uthibitishaji ni mchakato wa mwingiliano kati ya mtu na mfumo, na haiwezi kubofya ukurasa wa Google wa uidhinishaji kwa niaba yako. Lakini katika kila hatua inayofuata, mradi tu njia ya faili la uthibitishaji iwe sahihi, inaweza kuunganishwa bila usumbufu.
⚠️ Sehemu ya kwanza ambako uendeshaji wa API nyingi hukwama si msimbo, bali ni ruhusa. Mfumo wa ruhusa wa Google unafanana na mwanasesere wa Kirusi—GSC ina lango moja, GA4 ina lango jingine, na Google Cloud nayo ina lango jingine; ruhusa za malango hayo matatu haziunganishi. Ukimaliza hatua hii kwa subira, yaliyobaki huwa rahisi.
2. Skill ya kwanza: Kuvuta data ya hoja za utafutaji kutoka GSC
Codex hufanya kazi hivi—unaweza kufunga kundi la kazi katika Skill inayoweza kutumiwa tena (faili la ujuzi), kisha kuliweka kwenye saraka ya ~/.codex/skills/. Kila unapoitumia Skill hiyo hiyo, hutekeleza mantiki ileile.
Kwanza niliandika toleo rahisi zaidi: kuvuta tu data ya vipimo vya hoja za utafutaji kutoka GSC.
Skill hii iliambia Codex mambo matatu: itumie API gani, ichukue vipimo gani, na itoe matokeo kwa muundo gani. Baada ya kuiendesha mara moja, ilichukua takriban sekunde 40 na kutoa orodha ya maneno ya utafutaji 100 ya juu, ikiwa na mibofyo, maonyesho, CTR na nafasi ya wastani.
Nililinganisha matokeo hayo na CSV niliyohamisha kwa mkono mwezi uliopita—data ililingana kabisa. Wakati huo nilihisi kana kwamba "zama za kazi za mikono zimekwisha".
Lakini haikuwa sahihi kabisa. GSC API ina mtego mmoja: kwa chaguo-msingi inatoa safu 1000 tu; zikizidi, lazima upitie kurasa nyingi. Mara ya kwanza, tovuti yangu ilikuwa na hoja zaidi ya 3400 kwa mwezi mmoja—Codex iligundua yenyewe kwamba idadi ya safu za data iliyorudishwa haikulingana, ikaongeza mantiki ya kurasa nyingi na kuendesha tena; mara ya pili data yote ilipatikana.
Iligundua yenyewe. Ikajirekebisha yenyewe. Huo ni uzoefu tofauti kabisa na kutumia ChatGPT kuandika hati.
3. Skill ya pili: Kuunganisha GA4
Baada ya kuvuta data ya GSC, nilikiomba pia ivute data ya kurasa za kutua kutoka GA4.
Hii ilikuwa ngumu zaidi. GA4 Data API inakuhitaji utengeneze mwenyewe "mwili wa ombi la data"—ufafanue kipimo unachotaka (landingPage), vipimo vya matokeo (sessions, conversions, eventCount), kipindi cha tarehe na masharti ya kuchuja. Muundo wa JSON wa ombi hilo ni tofauti kabisa na wa GSC, na majina ya sehemu kwenye jibu la GA4 huwa katika muundo mrefu wa eventName_xxx, hivyo lazima uyachanganue mwenyewe.
Jinsi Codex ilivyosoma na kuandika GA4 API ilinivutia sana—haikuiita API kimakanika kwa kufuata maagizo tu, bali kabla ya kuiita ilifanya uchunguzi wa Schema: iliita GA4 Metadata API, ikavuta na kukagua vipimo na matokeo yote yanayopatikana kwenye property hiyo pamoja na namna majina ya sehemu yanavyoundwa, kisha ikatengeneza mwili wa ombi.
💡 Njia hii ya "kwanza kuelewa mazingira kabla ya kuanza" ndiyo hasa anayotumia mtu anapounganisha API mpya. AI imeifanya iwe ya kiotomatiki.
Baada ya Skills zote mbili kumaliza, nilipata majedwali mawili:
•Vipimo vya hoja za GSC: neno la utafutaji, URL ya ukurasa, mibofyo, maonyesho, CTR, nafasi ya wastani•Vipimo vya kurasa za kutua za GA4: URL ya ukurasa, vipindi, ubadilishaji, muda wa wastani wa ushiriki
Hatua iliyofuata ilikuwa kuziunganisha.
4. Kuunganisha—kutoka majedwali mawili hadi Todo iliyopangwa kwa kipaumbele
Kuunganisha majedwali mawili kunasikika rahisi—URL kwa URL, kuyaunganisha tu. Lakini katika utekelezaji kuna mitego mingi midogo.
Nilimwomba Codex kwanza "itazame" sampuli za data za majedwali hayo mawili, na ikagundua kwamba URL za GSC zilikuwa na kiambishi cha https://, huku njia za kurasa za kutua za GA4 zikiandikwa tu kama /blog/seo-guide. URL za GSC zilikuwa na vigezo vya mwisho kama ?utm_source=google, ambavyo tayari vilikuwa vimeondolewa kwenye GA4. Pia baadhi ya kurasa zilikuwa na data kwenye GSC lakini hazikuwa nayo kwenye GA4, na kinyume chake.
Codex ilijisafishia tofauti hizo za data—kuondoa viambishi, vigezo na alama za nanga, kusawazisha slash ya mwisho, kisha kufanya muunganiko wa URL zinazopatikana kwenye majedwali yote mawili.
Baada ya kuunganisha, haikunipa jedwali baridi la pivot, bali matokeo ya uchunguzi yaliyoweka kipaumbele kulingana na aina ya tatizo:
Kipaumbele｜Sifa ya ukurasa｜Mwelekeo wa uchunguzi
🔴 P0｜Maonyesho yameshuka zaidi ya 30%, nafasi imeshuka kutoka top5 hadi nje ya top10｜Kupoteza nafasi—kagua viungo vya nje na muda wa uhalali wa maudhui
🟡 P1｜Maonyesho mengi lakini CTR ndogo (CTR iko chini ya wastani kwa 50%)｜Kichwa hakivutii vya kutosha—rekebisha Title na Meta
🟡 P1｜Mibofyo mingi lakini ubadilishaji mdogo (kiwango cha ubadilishaji kiko chini ya wastani kwa 40%)｜Ukurasa wa kutua haushawishi vya kutosha—kagua maudhui ya ukurasa na CTA
🟢 P2｜Nafasi 8-20, yenye kiasi kikubwa cha utafutaji｜Uko karibu kufanikiwa—ongeza viungo vya ndani na boresha maudhui
📊 Kubadilisha ripoti mbili zilizojitenga kuwa Todo iliyopangwa kwa ukali wa tatizo—hiyo ndiyo maana ya "mzunguko wa data uliofungwa". Si kwa ajili ya kuangalia data, bali kujua cha kufanya.
III. Mitego halisi niliyokumbana nayo katika mchakato huu
Baada ya kuandika Skill na kuifanya ifanye kazi, kila kitu kilionekana "cha kawaida" nilipoangalia nyuma. Lakini wakati huo, mambo kadhaa yalinikwamisha kwa kweli.
Mtego wa kwanza: Majina ya vipimo vya GA4 hayaeleweki moja kwa moja
Kwenye GA4 API, idadi ya vipindi haiitwi sessions, bali inaitwa sessions. Idadi ya ubadilishaji haiitwi conversions, bali inaitwa eventCount, na ni kwa matukio tu uliyoweka alama kuwa ya ubadilishaji. Muda wa wastani wa ushiriki hauitwi avgTimeOnPage, bali userEngagementDuration, kisha lazima uugawanye mwenyewe kwa idadi ya vipindi.
Mambo haya yanaweza kueleweka ukisoma nyaraka—tatizo ni kwamba unahitaji saa moja au mbili kuyatafuta moja baada ya jingine. Codex ilinisaidia kuokoa muda huo. Kabla ya kutengeneza ombi la API, iliita kiolesura cha Metadata cha GA4 na kuvuta majina, aina na maelezo ya vipimo vyote vinavyopatikana kwenye property hiyo, kisha ikalinganisha kwa maana ya Kiingereza ili kubaini ni sehemu gani inayolingana na "ninachotaka ni idadi ya vipindi".
Mtego wa pili: Kikomo cha mgao wa GSC API
Mgao wa kila siku wa GSC API, kama unapotumia GSC kwa mkono, una kikomo. Mara ya kwanza niliweka kurasa nyingi kwa kasi kupita kiasi—niliomba kurasa 20 kwa wakati mmoja na mara moja nikasababisha kikomo cha trafiki. Codex ilipopokea HTTP 429, ilisubiri sekunde chache na kujaribu tena; mara ya pili ilipunguza kasi hadi kurasa 2 kwa sekunde, na kila kitu kikawa thabiti.
Uzoefu huu ulinifanya nitambue kwamba—hata AI iwe mahiri kiasi gani, inatumia API iliyoandikwa na binadamu. Kanuni za kudhibiti trafiki, muundo wa data na majina ya sehemu ni kazi ngumu ambayo inakubebea, lakini lazima ujue mitego ilipo.
Mtego wa tatu: Wakati mwingine Codex hujenga mfumo mkubwa kupita kiasi
Siku moja niliiambia "igawanye data kulingana na aina ya ukurasa"—nilichomaanisha ni kutofautisha kwa viambishi vya njia ya URL kama /blog/ na /product/. Codex ilielewa kwamba inapaswa kusoma muundo wa HTML wa kila ukurasa na kutoa aina ya ukurasa. Ilifanikiwa—ilitumia maktaba ya requests kutambaa kwenye HTML ya kila ukurasa, kuchanganua vitambulisho vya meta na schema, kisha kuainisha.
Ilifanya kazi, lakini ilichukua karibu dakika 4. Na kwa kweli nilichotaka ni kugawa data kwa masharti ya kiambishi cha njia ya URL.
⚠️ Unaposhirikiana na AI, kiwango cha undani wa swali huamua ufanisi wake. Kadiri unavyokuwa sahihi zaidi, ndivyo inavyofanya kazi haraka zaidi. Ukiwa na maelezo yasiyo wazi sana, itatumia njia ngumu zaidi "kuelewa"—na huenda isikuambie kwamba ilipoteza njia.
IV. Jinsi ya kuifanya iwe "ya kutumiwa tena"—si hati ya mara moja
Kuifanya ifanye kazi mara moja ni rahisi. Sehemu yenye thamani ni kuibadilisha kuwa "mzunguko wa data uliofungwa" unaoweza kuendeshwa kila wiki na pia kufanya kazi kwenye tovuti nyingine.
Kufunga mchakato kwa kutumia mfumo wa Skill wa Codex
Codex inasaidia faili za Skill—hii ni faili la maagizo katika muundo wa Markdown, lililowekwa kwenye saraka ya ~/.codex/skills/. Kimsingi ni mwongozo wa utekelezaji ulioandikwa kwa usahihi mkubwa. Kila Codex inapoita Skill hii, hufuata SOP ileile kutoka mwanzo hadi mwisho, bila kukumbwa na tatizo la "kufanya mabadiliko ya muda mara ya mwisho na kusahau kuyarejesha".
Nilivunja mchakato mzima wa kuvuta data ya GSC+GA4 → kusafisha → kuunganisha → kuchunguza → kutoa matokeo kuwa Skills tatu huru:
Skill｜Kazi｜Matokeo
seo-gsc-pull｜Huvuta data ya vipimo vya hoja na kurasa kutoka GSC, huku ikipitia kurasa kiotomatiki｜CSV mbili: gsc_queries.csv, gsc_pages.csv
seo-ga4-pull｜Huvuta data ya kurasa za kutua na ubadilishaji kutoka GA4, huku ikilinganishia vipimo kiotomatiki｜ga4_landing.csv
seo-data-merge｜Huunganisha majedwali matatu, husafisha URL na kutoa mpangilio wa uchunguzi｜Ripoti ya uchunguzi ya Markdown + CSV iliyounganishwa
Faida ya kuzigawanya kuwa tatu ni kwamba: GSC ikipata hitilafu, unaendesha sehemu ya GSC pekee; mgao wa GA4 ukiisha, unaendesha sehemu ya GA4 pekee; hazizuii kazi za kila mmoja. Pia, tovuti za wateja tofauti zina vyanzo tofauti vya data kwa Skills mbili za kwanza, lakini Skill ya tatu (kuunganisha na kuchunguza) inaweza kutumiwa tena—unabadilisha tu parameta ya URL ya tovuti.
Kuanzisha mchakato mzima kwa amri moja
Baada ya kugawanya Skills hizo tatu, niliandika "Skill ya uratibu" kwenye Codex:
/seo-weekly-report site=example.comCodex inapoona amri hii, huita Skill tatu kwa mpangilio—kupakua GSC, kupakua GA4, na kuunganisha uchanganuzi—kisha mwishoni hutoa ripoti ya uchanganuzi wa kila ukurasa, iliyopangwa kwa P0/P1/P2, ndani ya terminal. Mchakato mzima huchukua takriban dakika 2 na sekunde chache.
💡 "Uendeshaji wa kiotomatiki" si kuandika skripti isiyoweza kuharibika. Ni kubadilisha kazi inayohitaji kurudiwa kuwa mchakato unaoweza kuanzishwa kwa sentensi moja na pia kukabiliana na mabadiliko ya data.
Tano. Mabadiliko halisi niliyoyaona baada ya kujenga mfumo huu
Bila kutia chumvi, Jumatatu asubuhi yangu imebadilika kabisa.
Zamani:
•Nilitumia dakika 40 kupakua, kusafisha na kuunganisha data za GSC na GA4 kwa mkono•Nilitumia dakika 20 kuweka rangi na kupanga vipaumbele kwenye Excel•Nilitumia dakika 20 kuandika "muhtasari wa SEO wa wiki hii" na kuutuma kwenye kikundi•Mteja alijibu, "Nimepokea, asante kwa juhudi"
Sasa:
•Nikiwasili kazini Jumatatu, naandika mstari mmoja /seo-weekly-report kwenye terminal•Baada ya dakika mbili, ripoti ya uchanganuzi inatengenezwa kwenye saraka ya reports/•Ninainakili na kuibandika kwenye WeChat, na kuongeza maelezo mawili, kisha kuituma
Lakini wakati huohuo—jambo la kuvutia lilitokea. Zamani nilipotuma ripoti baada ya "kuwa na shughuli kwa muda mrefu", mteja alihisi kuwa umefanya kazi nyingi. Sasa unatoa matokeo ndani ya dakika mbili, na baadhi ya wateja hujiuliza, "Haraka hivyo, kweli umeichunguza kwa umakini?"
Inachekesha, sivyo? Lakini huo ndio ubinadamu halisi.
Kwa hiyo sasa nimebadilisha mkakati wangu. Baada ya ripoti kutengenezwa, nachagua kurasa chache za P0, nazifungua moja baada ya nyingine na kuzichunguza kwa dakika 15, kisha ninaongeza sentensi ya "maoni ya ukaguzi wa kibinadamu" kwenye ripoti. Hizo dakika 15 si upotevu—zinafanya mteja ahisi kwamba "kuna mtu aliyechunguza kwa kweli", badala ya kupokea ripoti ya mashine iliyotolewa na AI.
🔴 AI inakufanyia kazi ngumu na chafu. Lakini uamuzi wako, uzoefu wako na utayari wako wa kuchunguza kwa makini zaidi—hivi ndivyo vitu ambavyo haviwezi kuendeshwa kiotomatiki. Na kwa kweli, hivi ndivyo vitu ambavyo wateja wanajali zaidi.
Sita. Ushauri wa vitendo kwa wanaotaka kujenga mfumo huu
Ikiwa nawe unataka kutumia Codex kuunganisha mzunguko wako kamili wa data za SEO, haya ni baadhi ya mambo niliyolipia kwa pesa halisi (na muda):
① Usianze kwa kutafuta ukamilifu. Kwanza unganisha GSC peke yake.
Skill moja tu: pakua data ya hoja za utafutaji za siku 28 zilizopita na utoe CSV. Ukifanikiwa kuendesha hili, tayari utakuwa na uwezo wa "kufuatilia nafasi kiotomatiki kabisa". Ilinichukua nusu saa kutoka sifuri hadi moja—muda mwingi ulienda kwenye kuweka ruhusa za Google Cloud. Baada ya kuunganisha Skill ya kwanza, kizuizi cha kisaikolojia kilitoweka.
② Simamia vizuri faili za uthibitishaji—hiki ndicho "kiini muhimu" cha mnyororo mzima.
Faili ya ufunguo wa JSON ya Service Account ya Google Cloud ikivuja, mtu mwingine anaweza kusoma na kuandika kwenye GSC na GA4 yako. Usiweke faili hii kwenye hazina ya Git; tumia kigezo cha mazingira kurejelea njia yake, na ndani ya Skill ya Codex tumia mtindo kama `${GSC_CREDENTIALS_PATH}` kuirejelea, badala ya kuiandika moja kwa moja.
③ Fanya kumbukumbu za Codex zionyeshe muda uliotumika katika kila hatua.
Ongeza sentensi kama "tafadhali rekodi muda uliotumika baada ya kila hatua" kwenye Skill. Si kwa kujionyesha, bali ili ujue ni hatua gani inayosababisha kikwazo—ni upakuaji wa API ya GSC unaokwenda polepole, kurasa nyingi za GA4, au mantiki ya kusafisha URL iliyo ngumu kupita kiasi. Ukijua, utaweza kuboresha hatua husika.
④ Kabla ya kutumia tena kwenye tovuti tofauti, hakikisha muundo wa vipengele vya GA4 wa tovuti mpya na ya zamani unalingana.
Skill ileile inaweza kufanya kazi vizuri kwa mteja A lakini ikatoa hitilafu kwa mteja B—katika 80% ya hali hizi, sababu ni kwamba vipimo maalum na majina ya matukio katika vipengele viwili vya GA4 havifanani. Unapoendesha Skill kwa tovuti mpya mara ya kwanza, mwambie Codex ipakue GA4 Metadata kwanza ili kuangalia muundo.
📊 Data yangu halisi: Kujenga mchakato mzima kwa mteja mmoja kutoka mwanzo huchukua takriban dakika 45 (pamoja na kuweka ruhusa za Google); baadaye, uendeshaji wa kila wiki huchukua takriban dakika 2.
Kwenye GitHub kuna Codex SEO Skill kadhaa za chanzo huria ambazo unaweza kuchukua na kuzirekebisha moja kwa moja—owensky-dev ameandika seo-gsc-ga4-analyst, na AminForou ametengeneza seva ya MCP iitwayo mcp-gsc. Huhitaji kuvumbua kila kitu kutoka sifuri. Chukua Skill iliyopo, iendeshe mara moja, angalia matokeo yake, kisha irekebishe kulingana na mahitaji yako. Ni haraka mara 10 kuliko kuandika kutoka sifuri.
Bila shaka, matokeo ya Skill iliyopo huenda yasilingane kikamilifu na mahitaji yako. Kwa mfano, Skill ya owensky-dev kwa chaguo-msingi hupakua data ya siku 90—mimi hupendelea kuchanganua kipindi cha siku 28. Mabadiliko madogo kama haya yanaweza kufanywa kwa kubadilisha kigezo kimoja kwenye faili ya Skill; Codex itasoma marekebisho yako na kufuata maagizo hayo.
Mchakato mzima—kutoka wazo hadi mfumo unaofanya kazi kwa uthabiti—ulinichukua takriban mchana wa siku mbili. Mchana wa kwanza niliutumia kwenye ruhusa na kuunganisha API, na wa pili niliutumia kuandika Skill na kuboresha muundo wa matokeo. Baada ya hapo, kila wiki inanisaidia kuokoa ile miezi miwili ya mchana niliyotumia.
Wiki iliyopita, mwenzangu anayesimamia tovuti ya biashara ya kimataifa aliniuliza: "Unatumia zana gani kuangalia data?"
Nilisema Codex.
Aliuliza kama ni ghali sana.
Nilisema si ghali kuliko muda uliotumia kwenye Excel wiki iliyopita.
Alinyamaza kwa sekunde chache. Kisha akasema—"Basi nitumie hiyo Skill."