Arquitectura para un Sistema de Información Diaria de Inteligencia Construido con Claude

Un desarrollador en r/ClaudeAI compartió la arquitectura de un sistema personalizado de resumen de inteligencia diaria construido utilizando la API de Claude. El sistema crea resúmenes matutinos personalizados a partir de fuentes definidas por el usuario en lugar de boletines genéricos.

Arquitectura del Pipeline

El sistema sigue un pipeline de cinco pasos:

• Ingesta: Extrae de 12 feeds RSS durante la noche, incluyendo noticias de la industria, blogs de competidores y subreddits. Procesa aproximadamente 200 artículos por día.
• Puntuación: Cada artículo recibe una puntuación de relevancia contra una lista de palabras clave usando Claude Haiku por velocidad y eficiencia de costos. Los artículos con puntuación inferior a 0.4 se descartan, reduciendo el volumen de 200 a 15-30 artículos.
• Clasificación: Los artículos puntuados se clasifican en tres categorías: PASAR (va al resumen), GUARDAR (guardar para más tarde) o RECHAZAR (descartar).
• Análisis: Los artículos PASAR reciben un análisis más profundo usando Claude Sonnet, enfocándose en las implicaciones para el trabajo del usuario en lugar de simples resúmenes.
• Resumen: Se compila en un correo electrónico matutino estructurado con tres secciones: Señal (actuar sobre esto), Observar (monitorear esto) y Diferido (revisitar más tarde). Entregado a las 6:30 AM.

Implementación Técnica

Estructura de Costos: Menos de $5 al mes en llamadas a la API. Haiku maneja la puntuación (costando centavos), mientras que Sonnet solo procesa los 5-8 artículos que sobreviven la clasificación. Deepgram sería el componente más costoso si se agregaran resúmenes de audio.

Stack Tecnológico:

• Python con FastAPI
• Supabase para almacenamiento
• API de Claude (Haiku + Sonnet)
• Resend para entrega de correo electrónico
• Se ejecuta en una instancia de Render de $7 al mes

Aprendizajes Clave

• El paso de puntuación es más crítico que el análisis. Si pasan demasiados artículos, Claude desperdicia tokens resumiendo ruido.
• La salida estructurada con secciones claras (Señal/Observar/Diferido) resultó más útil que un muro de resúmenes. El desarrollador inicialmente intentó "resumir estos 10 artículos" pero lo encontró ilegible.
• Los feeds RSS siguen siendo infravalorados pero efectivos. La mayoría de las publicaciones importantes, subreddits y repositorios de GitHub aún ofrecen feeds RSS, proporcionando una capa de ingesta barata y confiable.