Erstellen einer personalisierten KI-Nachrichtenpipeline mit Claude

Ein Entwickler auf r/ClaudeAI teilte sein selbstgebautes System, das täglich über 200 Artikel verarbeitet, um eine personalisierte Morgenzusammenfassung zu erstellen. Die Pipeline filtert irrelevante Inhalte heraus und liefert nur relevante Inhalte basierend auf persönlichen Interessen.

Pipeline-Architektur

Das System folgt einem fünfstufigen Arbeitsablauf:

• Erfassung: 12 RSS-Feeds ziehen über Nacht Inhalte von Branchennachrichten, Konkurrenz-Blogs und Subreddits ein und sammeln täglich etwa 200 Artikel.
• Bewertung: Jeder Artikel erhält eine Relevanzbewertung anhand einer persönlichen Schlüsselwortliste unter Verwendung von Claude Haiku für Geschwindigkeit und Kosteneffizienz. Artikel mit einer Bewertung unter 0,4 werden aussortiert, wodurch die Menge von 200 auf 15–30 Artikel reduziert wird.
• Priorisierung: Bewertete Artikel werden in drei Kategorien eingeteilt: PASS (geht in die Zusammenfassung), PARK (für später speichern) oder REJECT (verwerfen).
• Analyse: PASS-Artikel erhalten eine tiefere Analyse mit Claude Sonnet, wobei der Fokus auf praktischen Implikationen liegt, nicht auf Zusammenfassungen. Die Analyse beantwortet Fragen wie: „Was bedeutet das für meine Arbeit? Gibt es etwas, worauf ich reagieren sollte? Was sollte ich beobachten?“
• Zusammenfassung: Alles wird zu einer strukturierten Morgen-E-Mail mit drei Abschnitten zusammengestellt: Signal (darauf reagieren), Beobachten (dies im Auge behalten) und Zurückgestellt (später nochmal ansehen). Die E-Mail wird um 6:30 Uhr morgens zugestellt.

Technischer Stack und Kosten

Die Implementierung verwendet Python, FastAPI, Supabase für die Speicherung, Claude API (Haiku + Sonnet) und Resend für den E-Mail-Versand. Sie läuft auf einer Render-Instanz für 7 US-Dollar pro Monat.

Die API-Kosten bleiben unter 5 US-Dollar pro Monat, wobei Haiku die Bewertung übernimmt (kostet nur Cent-Beträge) und Sonnet nur die 5–8 Artikel verarbeitet, die die Priorisierung überstehen. Der Entwickler merkt an, dass Deepgram die teuerste Komponente wäre, wenn Audio-Zusammenfassungen hinzugefügt würden.

Wichtige Erkenntnisse

• Der Bewertungsschritt ist wichtiger als der Analyseschritt. Wenn zu viele Inhalte den Filter passieren, verschwendet Claude Tokens für die Zusammenfassung irrelevanter Inhalte. „Der Filter ist das Produkt.“
• Strukturierte Ausgaben mit klaren Abschnitten (Signal/Beobachten/Zurückgestellt) erweisen sich als nützlicher als eine Wand aus Zusammenfassungen. Der Entwickler versuchte zuerst „fasse diese 10 Artikel zusammen“ und fand es unlesbar, während drei Kategorien mit jeweils einem Satz tatsächlich gelesen werden.
• RSS bleibt als Erfassungsschicht unterschätzt. Die meisten Veröffentlichungen, Subreddits und GitHub-Repositories bieten immer noch RSS-Feeds an, was es zur günstigsten und zuverlässigsten Option macht.