Claudeを使ったパーソナライズAIニュースパイプラインの構築

r/ClaudeAIで、ある開発者が毎日200以上の記事を処理してパーソナライズされた朝のブリーフィングを作成するカスタム構築システムを共有しました。このパイプラインはノイズをフィルタリングし、個人の興味に基づいた関連性の高いコンテンツのみを配信します。

パイプラインアーキテクチャ

このシステムは5段階のワークフローに従います：

• 取り込み：12のRSSフィードが業界ニュース、競合ブログ、サブレディットから夜間にコンテンツを取得し、毎日約200記事を収集します。
• スコアリング：各記事は、速度とコスト効率のためにClaude Haikuを使用して個人のキーワードリストに対して関連性スコアを受けます。0.4未満のスコアの記事は除外され、200記事から15〜30記事に削減されます。
• 分類：スコアリングされた記事は、3つのカテゴリーに分類されます：PASS（ブリーフィングへ）、PARK（後で保存）、REJECT（破棄）。
• 分析：PASS記事は、要約ではなく実用的な意味合いに焦点を当てて、Claude Sonnetを使用してより深い分析を受けます。分析は次のような質問に答えます：「これは私の仕事にとって何を意味するか？行動すべきことはあるか？何を監視すべきか？」
• ブリーフィング：すべてが3つのセクション（シグナル：これに行動する、ウォッチ：これを監視する、延期：後で再検討する）を持つ構造化された朝のメールにまとめられます。メールは午前6時30分に配信されます。

技術スタックとコスト

実装には、Python、FastAPI、ストレージ用のSupabase、Claude API（Haiku + Sonnet）、メール配信用のResendが使用されています。月額7ドルのRenderインスタンスで実行されます。

APIコストは月額5ドル未満に収まり、Haikuがスコアリングを処理（数セントのコスト）し、Sonnetは分類を通過した5〜8記事のみを処理します。開発者は、オーディオブリーフィングが追加された場合、Deepgramが最も高価なコンポーネントになると指摘しています。

重要な洞察

• 分析ステップよりもスコアリングステップの方が重要です。フィルターを通過するコンテンツが多すぎると、Claudeはノイズを要約するためにトークンを浪費します。「フィルターが製品です。」
• 明確なセクション（シグナル/ウォッチ/延期）を持つ構造化された出力は、要約の壁よりも有用であることが証明されています。開発者は最初に「これら10記事を要約して」を試しましたが、読みにくいと感じ、3つのカテゴリーに各1文ずつだと実際に読まれることを発見しました。
• 取り込み層としてのRSSは過小評価されています。ほとんどの出版物、サブレディット、GitHubリポジトリはまだRSSフィードを提供しており、最も安価で信頼性の高いオプションとなっています。