Claudeで構築する日次インテリジェンス・ブリーフィングシステムのアーキテクチャ

r/ClaudeAIで開発者が、Claude APIを使用して構築したカスタム日次インテリジェンスブリーフィングシステムのアーキテクチャを共有しました。このシステムは、一般的なニュースレターではなく、ユーザー定義の情報源からパーソナライズされた朝のブリーフィングを作成します。

パイプラインアーキテクチャ

このシステムは5段階のパイプラインに従います：

• 取り込み：業界ニュース、競合他社のブログ、サブレディットなど12のRSSフィードから夜間に情報を取得します。1日あたり約200記事を処理します。
• スコアリング：各記事はキーワードリストに対する関連性スコアを、速度とコスト効率のためにClaude Haikuを使用して算出されます。スコアが0.4未満の記事は除外され、200記事から15〜30記事に絞り込まれます。
• 優先順位付け：スコアリングされた記事は、PASS（ブリーフィングに含める）、PARK（後で確認）、REJECT（破棄）の3つのカテゴリに分類されます。
• 分析：PASS記事は、単純な要約ではなく、ユーザーの仕事への影響に焦点を当てて、Claude Sonnetを使用してより深い分析を受けます。
• ブリーフィング：Signal（これに対処）、Watch（これを監視）、Deferred（後で再検討）の3つのセクションで構成された構造化された朝のメールにまとめられます。午前6時30分に配信されます。

技術的実装

コスト構造：APIコールで月額5ドル未満。Haikuがスコアリングを処理（数セントのコスト）、Sonnetは優先順位付けを通過した5〜8記事のみを処理します。音声ブリーフィングを追加する場合、Deepgramが最も高価なコンポーネントになります。

技術スタック：

• FastAPIを使用したPython
• ストレージ用のSupabase
• Claude API（Haiku + Sonnet）
• メール配信用のResend
• 月額7ドルのRenderインスタンスで実行

主な学び

• 分析よりもスコアリングステップが重要です。あまりに多くの記事が通過すると、Claudeがノイズを要約するためにトークンを無駄にします。
• 明確なセクション（Signal/Watch/Deferred）を持つ構造化された出力は、要約の羅列よりも有用であることが証明されました。開発者は当初「これら10記事を要約して」と試みましたが、読みにくいと感じました。
• RSSフィードは過小評価されていますが、依然として効果的です。主要な出版物、サブレディット、GitHubリポジトリのほとんどがRSSフィードを提供しており、安価で信頼性の高い取り込み層を提供します。