Construyendo un Canal de Noticias de IA Personalizado con Claude

Un desarrollador en r/ClaudeAI compartió su sistema personalizado para procesar más de 200 artículos diarios y crear un resumen matutino personalizado. La canalización filtra el ruido y entrega solo contenido relevante basado en intereses personales.

Arquitectura de la Canalización

El sistema sigue un flujo de trabajo de cinco pasos:

• Ingesta: 12 feeds RSS extraen contenido durante la noche de noticias de la industria, blogs de competidores y subreddits, recolectando aproximadamente 200 artículos diarios.
• Puntuación: Cada artículo recibe una puntuación de relevancia contra una lista personal de palabras clave usando Claude Haiku por velocidad y eficiencia de costos. Los artículos con puntuación inferior a 0.4 se descartan, reduciendo la pila de 200 a 15-30 artículos.
• Clasificación: Los artículos puntuados se clasifican en tres categorías: PASAR (va al resumen), GUARDAR (guardar para después) o RECHAZAR (descartar).
• Análisis: Los artículos PASAR reciben un análisis más profundo usando Claude Sonnet, enfocándose en implicaciones prácticas en lugar de resúmenes. El análisis responde preguntas como: "¿Qué significa esto para mi trabajo? ¿Hay algo en lo que deba actuar? ¿Qué debo vigilar?"
• Resumen: Todo se compila en un correo electrónico matutino estructurado con tres secciones: Señal (actuar sobre esto), Vigilar (monitorear esto) y Diferido (revisitar después). El correo se entrega a las 6:30 AM.

Pila Técnica y Costos

La implementación usa Python, FastAPI, Supabase para almacenamiento, API de Claude (Haiku + Sonnet) y Resend para entrega de correo. Se ejecuta en una instancia de Render de $7/mes.

Los costos de API se mantienen por debajo de $5/mes, con Haiku manejando la puntuación (costando centavos) y Sonnet procesando solo los 5-8 artículos que sobreviven la clasificación. El desarrollador señala que Deepgram sería el componente más costoso si se agregaran resúmenes de audio.

Ideas Clave

• El paso de puntuación importa más que el paso de análisis. Si demasiado contenido pasa por el filtro, Claude desperdicia tokens resumiendo ruido. "El filtro es el producto."
• La salida estructurada con secciones claras (Señal/Vigilar/Diferido) resulta más útil que un muro de resúmenes. El desarrollador probó primero "resume estos 10 artículos" y lo encontró ilegible, mientras que tres categorías con una oración cada una realmente se leen.
• RSS sigue siendo subestimado como capa de ingesta. La mayoría de publicaciones, subreddits y repositorios de GitHub aún proporcionan feeds RSS, haciéndolo la opción más barata y confiable.