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.