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

Отзыв пользователя надстройки Claude для Excel: Практический опыт работы с табличными задачами
Кейсы

Отзыв пользователя надстройки Claude для Excel: Практический опыт работы с табличными задачами

Владелец строительной компании сообщает о положительных результатах использования надстройки Claude для Excel при обновлении таблиц смет и расчетов стоимости работ, отмечая обнаружение ошибок и предложения по улучшению интерфейса.

OpenClawRadar
Использование Claude Code/Codex совместно с OpenClaw для структурированной оптимизации игр на Steam Deck
Кейсы

Использование Claude Code/Codex совместно с OpenClaw для структурированной оптимизации игр на Steam Deck

Пользователь Reddit делится рабочим процессом, использующим Claude Code/Codex в качестве помощников по оптимизации и OpenClaw в качестве уровня оркестрации, чтобы превратить настройку игр на Steam Deck из случайных подборов в повторяемый структурированный процесс.

OpenClawRadar
Практические примеры использования OpenClaw из повседневного опыта
Кейсы

Практические примеры использования OpenClaw из повседневного опыта

Разработчик делится шестью конкретными способами ежедневного использования OpenClaw, включая отслеживание цен на авиабилеты, консультации по здоровью и полировку писем, отмечая, что не сработало, например, автоматическая публикация в соцсетях.

OpenClawRadar
Запуск компьютера Tesla Model 3 на столе с использованием запчастей от списанных автомобилей.
Кейсы

Запуск компьютера Tesla Model 3 на столе с использованием запчастей от списанных автомобилей.

Исследователь успешно запустил компьютер Tesla Model 3 на столе, используя детали из разбитых автомобилей, для чего потребовался источник питания 12В, сенсорный экран и специальная кабельная разводка. Данная установка позволила обнаружить внутреннюю сеть с SSH и веб-серверами, доступными по определённым IP-адресам.

OpenClawRadar