Создание персонализированного конвейера новостей на основе ИИ с использованием Claude

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 21 марта 2026 г.🔗 Source
Создание персонализированного конвейера новостей на основе ИИ с использованием Claude
Ad

Разработчик на r/ClaudeAI поделился своей собственной системой для обработки 200+ статей в день с целью создания персонализированной утренней рассылки. Конвейер фильтрует информационный шум и доставляет только релевантный контент, соответствующий личным интересам.

Архитектура конвейера

Система следует пятиэтапному рабочему процессу:

  • Загрузка: 12 RSS-лент загружают контент ночью из отраслевых новостей, блогов конкурентов и сабреддитов, собирая примерно 200 статей ежедневно.
  • Оценка: Каждая статья получает оценку релевантности по личному списку ключевых слов с использованием Claude Haiku для скорости и экономии. Статьи с оценкой ниже 0,4 отбрасываются, сокращая объём с 200 до 15-30 статей.
  • Сортировка: Оценённые статьи классифицируются по трём категориям: PASS (идёт в рассылку), PARK (сохранить на потом) или REJECT (отклонить).
  • Анализ: Статьи категории PASS получают углублённый анализ с использованием Claude Sonnet, фокусируясь на практических последствиях, а не на кратком изложении. Анализ отвечает на вопросы: «Что это значит для моей работы? Есть ли что-то, что требует действий? За чем стоит следить?»
  • Рассылка: Всё компонуется в структурированное утреннее письмо с тремя разделами: Сигнал (действовать), Наблюдение (следить за этим) и Отложено (вернуться позже). Письмо доставляется в 6:30 утра.
Ad

Технологический стек и затраты

Реализация использует Python, FastAPI, Supabase для хранения, Claude API (Haiku + Sonnet) и Resend для доставки писем. Система работает на инстансе Render за $7 в месяц.

Затраты на API остаются ниже $5 в месяц: Haiku обрабатывает оценку (стоит копейки), а Sonnet обрабатывает только 5-8 статей, прошедших сортировку. Разработчик отмечает, что Deepgram стал бы самым дорогим компонентом, если бы добавились аудиосводки.

Ключевые выводы

  • Этап оценки важнее этапа анализа. Если через фильтр проходит слишком много контента, Claude тратит токены на краткое изложение шума. «Фильтр — это продукт».
  • Структурированный вывод с чёткими разделами (Сигнал/Наблюдение/Отложено) оказывается полезнее, чем стена кратких изложений. Разработчик сначала пробовал «кратко изложи эти 10 статей» и обнаружил, что это нечитаемо, тогда как три категории с одним предложением в каждой действительно читаются.
  • RSS остаётся недооценённым как слой загрузки. Большинство изданий, сабреддитов и репозиториев GitHub по-прежнему предоставляют RSS-ленты, что делает его самым дешёвым и надёжным вариантом.

📖 Read the full source: r/ClaudeAI

Ad

👀 Смотрите также

Тонкая настройка llama3.2 3B для персонализированного коучинга в сфере здоровья с использованием данных Apple Watch и MLX
Кейсы

Тонкая настройка llama3.2 3B для персонализированного коучинга в сфере здоровья с использованием данных Apple Watch и MLX

Разработчик дообучил модель llama3.2 3B на Mac с помощью MLX за 15 минут, чтобы создать ИИ-тренера по здоровью, анализирующего личные данные из Apple Health и Whoop. Модель предоставляет конкретные рекомендации по здоровью вместо общих советов, работает локально и занимает около 2 ГБ памяти.

OpenClawRadar
Пользователь Reddit сообщает о лучших результатах с Claude после изменения подхода к промптингу.
Кейсы

Пользователь Reddit сообщает о лучших результатах с Claude после изменения подхода к промптингу.

Разработчик потратил несколько дней, борясь с несколькими инструментами ИИ, прежде чем добился успеха с Claude, перейдя от стиля запросов, как в поисковой системе, к диалогам с конкретным контекстом о том, почему подходы не работали.

OpenClawRadar
Посмертный анализ: Система управления для проектов по разработке ИИ с использованием Claude
Кейсы

Посмертный анализ: Система управления для проектов по разработке ИИ с использованием Claude

Разработчик поделился постмортемом двухнедельного проекта Claude Code, в результате которого было создано 23 тысячи строк кода и 2629 тестов примерно за 100 долларов, подчеркнув, что система управления была важнее, чем промпты. Фреймворк является открытым исходным кодом.

OpenClawRadar
Использование виртуальной машины с OpenClaw для прямого доступа к файлам и ускорения итераций.
Кейсы

Использование виртуальной машины с OpenClaw для прямого доступа к файлам и ускорения итераций.

Запуск OpenClaw в виртуальной машине позволяет разработчикам напрямую просматривать, читать и редактировать файлы проекта, такие как AGENTS.md и HEARTBEAT.md, вместо работы исключительно через чат-интерфейсы. Этот подход значительно ускоряет циклы итераций.

OpenClawRadar