Automatisierung eines täglichen KI-Nachrichten-Podcasts mit Claude Code und drei KI-Agenten
Pipeline-Architektur und wichtige Design-Entscheidungen
Dieses automatisierte Podcast-System folgt einer vierstufigen Pipeline, die von Claude Code orchestriert wird. Die wichtigste Design-Entscheidung ist das Quellen-Gewichtungssystem: offizielle KI-Firmenblogs (40%), Branchen-Vordenker (30%) und Community-Signale wie Hacker News und GitHub Trending (30%).
Drei spezialisierte KI-Agenten in Sequenz
- Sammel-Agent: Zieht und entrauscht Inhalte aus allen gewichteten Quellen
- Redaktions-Agent: Wählt die Top-5-Geschichten aus und schreibt Sprechertexte mit einem "Super-Prompt" und rekursiver Zusammenfassung
- Korrekturlese-Agent: Überprüft jede Behauptung anhand der Originalquellen plus Google-Suche. Fehlgeschlagene Prüfungen lösen automatische Überarbeitungen aus
Sprachgenerierung und Veröffentlichung
Das System verwendet die ListenHub-API für chinesische TTS mit geklonter Stimme (benötigt ~2 Minuten Beispiel-Audio). Für Englisch würde ElevenLabs funktionieren. Der vollständige Workflow ist: sammeln → bearbeiten → korrekturlesen → TTS → Audiosegmente kombinieren → auf Podcast-Plattform veröffentlichen (RedCircle oder Spotify for Podcasters).
Praktische Implementierungstipps
- Konzentrieren Sie sich auf Kuratierungsregeln statt Modellauswahl – zu bestimmen, "was hörenswert ist", ist die Kernherausforderung
- Fügen Sie Deduplizierungsmechanismen für tägliche Durchläufe hinzu (der Entwickler stieß in Woche 2 auf wiederholte Themen)
- Beginnen Sie mit einer reinen Textversion (überspringen Sie Schritte 3-4), die 80% des Wertes liefert
Das gesamte System läuft auf Claude Code mit jedem TTS-Tool und bevorzugtem Podcast-Hosting-Dienst und demonstriert, wie spezialisierte KI-Agenten verschiedene Aspekte der Inhaltserstellung und -verifizierung bewältigen können.
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