Cloudflare、Supabase、Vercelを使用したAIキュレートRedditフィードのオープンソースツール

開発者が、AI支援開発とバイブコーディングに関する低品質なコンテンツをフィルタリングするために特別に設計された、AIでキュレーションされたRedditフィードを作成するセルフホストツールをオープンソース化しました。このツールは、「AIで2時間で100万ドルを稼いだ」といった投稿、手抜きのスクリーンショット、繰り返される初心者向けの質問などを排除します。

仕組み

15分ごとに、Cloudflare Workerがパイプラインを起動します。RedditがVercel/AWSのIPを頻繁にブロックするため、Cloudflareプロキシを介してReddit JSONを取得します。AI処理の前に、プレフィルターが低品質な投稿を除去します。残った投稿には、コミュニティサイズの正規化、コメントのブースト、論争のペナルティを考慮したエンゲージメントスコアリングが適用されます。トップ投稿はオプションでLLMに送られ、品質評価、カテゴリ分類、一行要約が行われます。多様性パスにより、一つのサブレディットがフィードを独占するのを防ぎます。

技術スタック

• Supabaseをストレージとして使用
• Cloudflare WorkersをcronジョブとRedditプロキシとして使用
• Vercelをフロントエンドとして使用
• AIスコアリングはオプションで、Claude Haikuを使用すると月約1〜2ドルのコストがかかります

機能

このツールは、AI要約とカテゴリバッジ付きのダークテーマのフィード、日次アーカイブ、RSS、Resendによる週次ダイジェスト、匿名アップ投票、フィードバックフォームを提供します。

セットアップ手順

セットアップには、リポジトリのクローン、1つの設定ファイルの編集、1つのSQLマイグレーションの実行、2つのWorkerのデプロイ、そしてVercelへのデプロイが含まれます。

設定例

const config = {
  name: "My ML Feed",
  subreddits: {
    core: [
      { name: "MachineLearning", minScore: 20, communitySize: 300_000 },
      { name: "LocalLLaMA", minScore: 15, communitySize: 300_000 },
    ],
  },
  keywords: ["LLM", "transformer model"],
  communityContext: `Value: papers with code, benchmarks, novel architectures.
  Penalize: hype, speculation, product launches without technical depth.`,
};

このツールはClaude Codeで構築され、GitHubのgithub.com/solzange/reddit-signalで利用可能です。