Claude Codeと3つのAIエージェントによる日次AIニュースポッドキャストの自動化

パイプラインアーキテクチャと主要な設計判断

この自動化ポッドキャストシステムは、Claude Codeによって調整される4段階のパイプラインに従います。最も重要な設計判断は、ソースの重み付けシステムです：公式AI企業ブログ（40%）、業界の思想リーダー（30%）、Hacker NewsやGitHub Trendingなどのコミュニティシグナル（30%）。

順次動作する3つの専門AIエージェント

• 収集エージェント：すべての重み付けソースからコンテンツを取得し、ノイズを除去します
• 編集エージェント：上位5つのストーリーを選択し、再帰的要約を含む「スーパープロンプト」を使用してナレーションスクリプトを作成します
• 校正エージェント：すべての主張を元のソースとGoogle検索に対して事実確認します。失敗したチェックは自動書き換えをトリガーします

音声生成と公開

このシステムは、ListenHub APIを使用してクローン音声による中国語TTSを実装しています（約2分間のサンプル音声が必要）。英語の場合は、ElevenLabsが機能します。完全なワークフローは：収集→編集→校正→TTS→音声セグメントの結合→ポッドキャストプラットフォーム（RedCircleまたはSpotify for Podcasters）への公開です。

実践的な実装のヒント

• モデル選択よりもキュレーションルールに焦点を当てる—「何が聴く価値があるか」を判断することが中核的な課題です
• 毎日の実行のために重複排除メカニズムを追加する（開発者は2週目に繰り返しトピックに遭遇しました）
• テキストのみのバージョン（ステップ3-4をスキップ）から始めることで、価値の80%を提供できます

このシステム全体は、Claude Code上で動作し、任意のTTSツールと好みのポッドキャストホスティングサービスを使用しており、専門化されたAIエージェントがコンテンツ作成と検証の異なる側面をどのように処理できるかを示しています。