GlobalNet News Digest — ИИ-редактор новостей
Система, которая каждый день собирает телеком-новости из 343 источников, сама отбирает важное для компании, пишет черновики постов и присылает их редакторам на согласование в Telegram.
GlobalNet News Digest — ИИ-редактор новостей
- Проект
- GlobalNet News Digest — ИИ-редактор новостей
- Тип проекта
- Разработка · ИИ-агенты
- Компания
- GlobalNet
- Год
- 2026
- Моя роль
- Разработка системы под ключ: сбор, ИИ-отбор, бот согласования
Закрытый канал GlobalNet News Digest вели вручную: кто-то должен был каждое утро просматривать десятки каналов и сайтов, выбирать новости рынка, конкурентов, законодательства и клиентов и оформлять посты. По ТЗ нужна была система, которая делает это сама: собирает новости, оценивает их по критериям компании, готовит черновик — а человеку оставляет только решение «публиковать или нет».
- Сбор новостей из Telegram-каналов без аккаунта, RSS, страниц СМИ и сайтов 500+ клиентов — с автопоиском раздела новостей
- Многоступенчатая воронка оценки: правила → быстрый ИИ → подробный разбор по 6 шкалам из ТЗ
- Бот согласования для трёх редакторов: кнопки, редактирование, общий статус карточки, расписание рассылки
- Обучение на решениях редакторов и на архиве уже опубликованных постов канала
- Чтение закрытых отраслевых чатов через пользовательский аккаунт Telegram
- Главный редактор канала принимает решения о публикации и даёт обратную связь по отбору
- Маркетинг передал базу клиентов (~500 компаний) и список источников
- Тысячи новостей в неделю — прогонять каждую через сильную модель слишком дорого
- Одна и та же новость приходит из десятка источников
- Слухи и инсайды нельзя публиковать как факт
- Telegram разрешает боту удалять свои сообщения только в течение 48 часов
Построил воронку, где дорогой ИИ работает только с тем, что прошло бесплатные правила и дешёвую пакетную оценку. На тестовом дне это 8 подробных разборов вместо 173 — объём текста, отправляемого модели, сократился примерно на 90%.
~5 500 строк Python, 343 источника, база SQLite с памятью ссылок на 120 дней, 6 шкал оценки, Excel-отчёт с разложением итоговой оценки по слагаемым.
За первые 10 дней система собрала 9 785 новостей, 4 650 новых прошли через воронку, около 140 ушли на согласование, 26 опубликованы в канале. Проект упакован для развёртывания на сервере компании.
- 343
- источника
- 4 650
- новостей прошли воронку за 10 дней
- ~90%
- экономия токенов за счёт воронки
- 26
- постов в канале
