Утренний дайджест в Telegram: ИИ-агент читает 50 источников пока ты спишь

Среднестатистический директор по маркетингу открывает утром 11 вкладок. Habr, VC.ru, два telegram-канала, рассылка от агентства, LinkedIn, что-то от коллеги в Slack. Через час — закрывает всё это и идёт на встречу с ощущением что он «в курсе». На следующий день — то же самое.

67 минут — это ещё оптимистичный сценарий. Я разговаривал с людьми, у которых это занимает полтора часа, потому что они не могут остановиться: «надо же дочитать, там ещё одна статья». При этом через 4 часа они не могут вспомнить ни одного конкретного тезиса из прочитанного.

Проблема не в дисциплине. Проблема в том, что чтение новостей — это неструктурированный процесс без чёткого критерия «достаточно». И ещё в том, что 80% из тех 67 минут — это шум, который не имеет прямого отношения к вашему бизнесу.

Чего не хватает в стандартном подходе к мониторингу

Руководители обычно решают проблему информационного потока одним из трёх способов.

Первый — читать всё. Открывать всё утром подряд. Результат — час времени и размытое ощущение осведомлённости без конкретных выводов.

Второй — подписаться на кого-то умного. Telegram-каналы с дайджестами, newsletter от консультантов. Проблема: чужая редакция выбирает что важно по чужим критериям. Изменение в законодательстве для e-commerce — важно. Для b2b-разработчиков — нет. Ваш дайджест должен знать ваш контекст.

Третий — игнорировать и реагировать по факту. Работает до момента, когда конкурент запустил что-то три недели назад, а ты узнаёшь только сейчас.

Агент решает это иначе: он знает ваш контекст, читает нужные источники и показывает только то, что требует вашего внимания.

Как устроена архитектура

Четыре компонента, ни одного лишнего.

feedparser — Python-библиотека, которая умеет разбирать RSS 2.0 и Atom. Принимает URL фида, возвращает список статей с заголовком, описанием, ссылкой и датой. Работает с Habr, VC.ru, любым WordPress-сайтом и через RSSHub — с Telegram-каналами.

Дедупликация по хешу — одна и та же новость часто появляется в трёх источниках за два часа. Агент хранит set хешей заголовков: если заголовок уже видели — пропускает.

Claude получает список из 30–80 заголовков с кратким описанием и возвращает только те 5–7, которые соответствуют критериям важности. Плюс к каждой — одно предложение «что это значит для бизнеса». Это самая ценная часть: не просто пересказ, а интерпретация под контекст.

python-telegram-bot отправляет готовый текст в чат. Всё.

Запускается через cron каждое утро в 7:30 (с запасом), к 8:00 дайджест уже в Telegram.

Код агента

Полный рабочий скрипт. Устанавливается за три минуты.

import feedparser
import anthropic
import hashlib
import json
import asyncio
from datetime import datetime, timedelta, timezone

CLAUDE_API_KEY  = "YOUR_CLAUDE_API_KEY"
TELEGRAM_TOKEN  = "YOUR_TELEGRAM_BOT_TOKEN"
CHAT_ID         = "YOUR_CHAT_ID"

# --- Ваши источники: добавляйте/убирайте ---
FEEDS = [
  # Общие технологии и бизнес
  "https://habr.com/ru/rss/all/all/",
  "https://vc.ru/rss",
  # Маркетинг (пример)
  "https://sostav.ru/rss",
  # Telegram-каналы через RSSHub
  # "https://rsshub.app/telegram/channel/ваш_канал",
]

# --- Контекст для Claude: опишите свой бизнес ---
CONTEXT = """
Я руководитель в маркетинговом агентстве.
Меня интересует: изменения в рекламных платформах (Яндекс.Директ, VK Ads),
новые инструменты автоматизации маркетинга, изменения в законодательстве
о рекламе и персональных данных, значимые кейсы конкурентов.
Неважно: развлечения, спорт, международная политика без связи с рынком.
"""

SEEN_FILE = "/tmp/digest_seen.json"


def load_seen() -> set:
  try:
      with open(SEEN_FILE) as f:
          data = json.load(f)
      cutoff = datetime.now(timezone.utc) - timedelta(days=3)
      return {h for h, ts in data.items()
              if datetime.fromisoformat(ts) > cutoff}
  except Exception:
      return set()


def save_seen(seen: set) -> None:
  now = datetime.now(timezone.utc).isoformat()
  try:
      with open(SEEN_FILE) as f:
          old = json.load(f)
  except Exception:
      old = {}
  old.update({h: now for h in seen})
  with open(SEEN_FILE, "w") as f:
      json.dump(old, f)


def fetch_items(cutoff_hours: int = 24) -> list[dict]:
  seen = load_seen()
  cutoff = datetime.now(timezone.utc) - timedelta(hours=cutoff_hours)
  items = []

  for url in FEEDS:
      try:
          feed = feedparser.parse(url)
          for entry in feed.entries[:30]:
              title = (entry.get("title") or "").strip()
              if not title:
                  continue
              h = hashlib.md5(title.lower().encode()).hexdigest()
              if h in seen:
                  continue
              # Фильтр по дате если есть
              pub = entry.get("published_parsed")
              if pub:
                  dt = datetime(*pub[:6], tzinfo=timezone.utc)
                  if dt < cutoff:
                      continue
              items.append({
                  "title": title,
                  "summary": (entry.get("summary") or "")[:300],
                  "link": entry.get("link", ""),
                  "hash": h,
              })
              seen.add(h)
      except Exception as e:
          print(f"Feed error {url}: {e}")

  save_seen(seen)
  return items


def build_digest(items: list[dict]) -> str:
  if not items:
      return ""

  client = anthropic.Anthropic(api_key=CLAUDE_API_KEY)
  news_text = "

".join(
      f"{i+1}. {it['title']}
{it['summary']}"
      for i, it in enumerate(items[:60])
  )

  prompt = f"""Контекст: {CONTEXT}

Ниже список {len(items[:60])} новостей за последние 24 часа.
Выбери 5-7 самых важных для описанного контекста.
Для каждой напиши:
- Заголовок (оригинальный или чуть переформулированный)
- 1 предложение: что это значит для бизнеса

Формат ответа (строго):
1. [Заголовок] — [Что значит для бизнеса]
2. ...

Если важных новостей меньше 5 — напиши столько сколько есть.
Не выдумывай новости, работай только с тем что дано.

---
{news_text}"""

  msg = client.messages.create(
      model="claude-sonnet-4-6",
      max_tokens=1024,
      messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
  )
  return msg.content[0].text


async def send_telegram(text: str) -> None:
  from telegram import Bot
  bot = Bot(token=TELEGRAM_TOKEN)
  date_str = datetime.now().strftime("%d.%m.%Y")
  full = (
      f"<b>Дайджест {date_str}</b>\n\n"
      f"{text}\n\n"
      f"<i>Источников просмотрено: {len(FEEDS)}</i>"
  )
  await bot.send_message(
      chat_id=CHAT_ID,
      text=full,
      parse_mode="HTML"
  )


if __name__ == "__main__":
  print("Собираю новости...")
  items = fetch_items(cutoff_hours=24)
  print(f"Новых элементов: {len(items)}")

  if not items:
      print("Нет новых материалов.")
  else:
      digest = build_digest(items)
      asyncio.run(send_telegram(digest))
      print("Дайджест отправлен.")

Несколько деталей которые стоит знать до запуска.

SEEN_FILE хранит хеши заголовков с временными метками — агент не показывает одну и ту же новость дважды, даже если она появилась в пяти источниках. Файл живёт во /tmp, при перезагрузке сервера чистится. Если это важно — перенести в постоянную директорию.

cutoff_hours=24 — агент смотрит только на новости за последние сутки. При первом запуске можно поставить 72, чтобы получить более плотный первый дайджест.

Промпт в CONTEXT — самая важная часть. Чем точнее описан контекст бизнеса, тем лучше работает фильтрация. Потратьте 15 минут на его написание.

Как выглядит результат

Вот пример реального дайджеста для маркетинговой ниши — именно то, что приходит в Telegram в 8:00.

Два минуты на чтение. Три конкретных действия понятны сразу. Всё остальное за этот день — уже не срочное.

Где брать RSS-источники

Большинство профессиональных источников давно раздают RSS — просто об этом не принято говорить вслух.

Для Telegram-каналов через RSSHub адрес строится по шаблону: https://rsshub.app/telegram/channel/{имя_канала}. RSSHub — open source проект, у него есть публичный инстанс, но для надёжности лучше поднять свой (Docker-образ есть). Поднимается за 10 минут.

Хорошая отправная точка — 15–20 источников. Больше источников не всегда лучше: если превысить ~80 новостей за 24 часа, Claude начинает тратить токены на обработку шума и теряет точность. Лучше 25 качественных источников, чем 60 случайных.

Как настроить: 4 шага

Сколько это стоит

Считал для ежедневного запуска с 25 источниками.

Один прогон: загружает ~50 новостей (из которых 20–30 новых после дедупликации), отправляет Claude ~3 000–5 000 токенов и получает ~400 токенов в ответ. При текущих ценах Claude Haiku — около 0.5–1 рубля за запуск. Sonnet — 3–8 рублей.

За месяц при ежедневном запуске: 15–30 рублей на Claude API. VPS для cron — 200–300 рублей если нет своего. Итого 250–350 рублей в месяц.

Один час вашего времени стоит дороже. Агент возвращает 60 минут каждый день, то есть ~22 часа в месяц. При любой разумной оценке времени руководителя ROI считать не нужно.

Проверь себя: нужен ли тебе дайджест

Что тюнить после первой недели

Агент работает хорошо с первого дня — но становится точнее, когда вы его донастраиваете под реальный сигнал.

Промпт — главный рычаг. Добавьте конкретные примеры того что важно: «Если новость касается изменений в Яндекс.Директ — всегда включать». Или исключения: «Новости о зарубежных рынках только если есть прямое влияние на Россию».

Источники — через неделю станет понятно какие фиды дают качественный сигнал, а какие — только шум. Отключайте шумные, добавляйте точечные.

Порог дедупликации — если агент пропускает связанные новости (события которые развиваются несколько дней), поставьте cutoff_hours=48 вместо 24 или измените логику хешинга на учёт URL, а не только заголовка.

Формат дайджеста — некоторым удобнее получать не текст, а структурированные карточки через Telegram Inline Keyboard. Можно добавить кнопки «Подробнее» со ссылкой прямо в сообщении — python-telegram-bot это поддерживает из коробки.

Я запустил такой агент для одного клиента в феврале. Он работает в нише медицинского оборудования — источников немного, но важные новости (изменения в сертификации, движения дистрибьюторов) нельзя пропускать. До агента — час чтения по утрам, часть новостей всё равно проходила мимо. После — 5 минут на дайджест, три раза за три месяца агент выловил что-то важное раньше, чем это дошло по другим каналам. Стоимость за три месяца — 87 рублей на Claude API.

Похожие кейсы

• Лидогенерация через Telegram без спама
• Контент-план для Telegram за 10 минут
• Автопостинг VK и Telegram с адаптацией
• Мониторинг упоминаний бренда в Telegram

Источники

• feedparser 6.0.11 — документация библиотеки Python
• Claude API — обзор и аутентификация, Anthropic
• python-telegram-bot — документация v21
• Habr RSS — все статьи
• VC.ru RSS — все публикации
• RSSHub — генератор RSS для Telegram-каналов