Claude Codeを使用した文脈に応じたパーソナルAIニュース要約システムの構築

システムの仕組み

このブリーフィングシステムは2段階で動作します。第1段階ではPythonを使用して、Substacks、Reddit、Hacker News、arXiv、GitHub Trending、Bluesky、企業ブログ（Anthropic、OpenAI、Googleなど）、主要ニュース（NYT、Verge、Ars Technica、TechCrunch）、HuggingFace論文、MCPレジストリ、Groqによる文字起こし付きポッドキャストなど、17の情報源から並行してデータを取得します。この段階では基本的な時間フィルタリングとURL重複排除を行い、1回の実行ごとに200〜300項目の生JSONをダンプします。ここではLLM呼び出しは行われず、純粋なデータ収集のみです。

第2段階では、シェルスクリプト経由でclaude -pを使用してClaude Codeセッションを起動し、ファイル読み書き、ウェブ検索、maasvと呼ばれる個人用メモリシステムを含むツールにアクセスします。このメモリシステムは、MCPを介してプロジェクト、意思決定、コンテキストのグラフを時間とともに維持します。

Claudeセッションのプロセス

Claudeセッションは、開発者が過去48〜72時間に取り組んできた内容を理解するためにメモリをブートストラップし、第1段階からの生フィードJSONを読み取り、現在の焦点に基づいてギャップを埋めるために5〜10回のターゲットウェブ検索を実行し、繰り返しを避け数週間のトレンドを把握するために過去のブリーフを読み、ニュース項目がプロジェクトに関連する場合は実際のソースコードを読みます。ナラティブなブリーフを.mdおよび.html形式で書き込み、将来の参照のためにすべてをメモリに記録します。

ブリーフのセクション

• 最優先事項: 今日のニュースを現在の作業と結びつけます。例えば、昨日依存関係が切り替えられ、そのベンダーが今日のニュースに登場した場合、その関連性を示します。
• ブリーフ: ストーリーを結びつけたナラティブ分析の4〜6段落。リスト形式ではありません。
• 悪魔の代弁者: 証拠に基づいて最近の決定に異議を唱えます。例えば、倫理的理由でデータソースを除外した場合、どのような報道が失われているかを具体的に示します。
• 妻のコーナー: 開発者の妻（信用格付け機関でベンチャーおよびM&Aに従事）向けに、AIと金融ニュースをキュレーションします。
• コード関連: ニュースをコードベース内の特定のファイルと行番号にマッピングします。例：「この新しいオープンウェイトモデルの仕様は、llm/providers/init.py:95-145にあるローカルフォールバックパスの候補となります。」これらの関連性を記述するために実際のコードを読みます。
• クリックする価値あり: ナラティブには含まれなかったが、クリックする価値のある10の追加項目。

技術的実装

このシステムは、launchdを使用したスケジューリングにより、Mac Mini上で月・水・金の午前6時30分に実行されます。技術スタックには、Python（async httpx、feedparser、beautifulsoup4）、Claude Code CLI（claude -pに--allowedTools付き）、maasv（MCP経由の個人用メモリシステム）、Groq（ポッドキャスト文字起こし）、モバイル閲覧用の小さなHTMLコンバーター付きMarkdownが含まれます。総コストは月額約6〜12ドルです。

開発者は、メモリレイヤー（maasv）がシステムを効果的に機能させる鍵であると指摘しています。これは、プロジェクト、意思決定、家族の関心事、閲覧履歴に関するコンテキストを維持するためです。