Создание плагина для WordPress — удалённая работа в Москве

Техническое задание: Кастомизация плагинов eHive для WordPress Проект: Улучшение функционала плагина eHive для Congleton Museum для наилучшего показа коллекций на сайте Цель: Повысить визуальную привлекательность представления коллекции, создать удобные инструменты для администрирования и подготовить систему к интеграции с ИИ-чатботом. Требуемые функции: 1. Поддержка визуального редактора Обеспечить использование данных коллекции eHive через визуальный редактор (например, Gutenberg), а не только с помощью шорткодов. Разработать блок для Gutenberg или интерфейсный компонент с возможностью управления: ключевыми словами или тегами (темами), количеством отображаемых объектов, методом сортировки, вариантом отображения (сетка, плитки, галерея и т. д.). 2. Гибкая система отображения и компоновки Поддержка карточек объектов разного размера в одном блоке (например, большие и маленькие карточки с размерами изображений 500×500 или 300×400). Возможность настраивать, какие поля отображаются под каждым объектом (например: только заголовок; или заголовок + дата; или заголовок + местоположение + дата). Расширенное управление стилями: цвет фона, отступы, стили кнопок, границы, шрифты. Отображение связанных объектов с тем же тегом под каждой карточкой для стимулирования дальнейшего просмотра. Добавление блока фильтрации по ключевым словам/тегам: отображение списка тегов на главной странице коллекции; возможность вставить фильтр тегов на любую страницу с подборкой объектов. 3. Оформление в стиле выставки Возможность чередовать текстовые блоки и блоки с объектами для создания цифровых страниц выставок. Поддержка структуры, удобной для куратора (введение → тема → объекты → контекст). Применение индивидуального брендирования музея: цвета, шрифты, визуальный стиль. 4. Интеграция с ИИ-чатботом Подготовка системы к интеграции с ИИ-чатботом (например, WPBot Pro): чатбот должен получать доступ к данным коллекции через WordPress; поддержка подключения к внешним историческим источникам (PDF-файлы, текстовые документы); ответы на запросы пользователей в виде текста и подборки подходящих объектов из коллекции; отображение карточек объектов в ответах через JSON или стилизованные HTML-шаблоны.