😉 Как я собираю AI-аналитика из 230 строк кода 21% специалистов подписаны на 100+ каналов: регуляторика, новости, digital, рекламные платформы и конкуренты. В среднем — до часа скролла каждое утро. Я автоматизировал это для себя и выложил код на GitHub. Как это устроено? Система работает в два AI-слоя: 1️⃣ Быстрый и дешевый (Haiku) пробегает по 1000+ постов и отсеивает шум за копейки. 2️⃣ Более мощный (Opus) получает только отфильтрованное и генерирует дайджест с конкретными рекомендациями. Дважды в сутки бот приносит: сигналы дня, горячие посты, что можно прокомментировать, идеи для контента, материалы в базу знаний. VPS за 300₽/мес. AI ~$2/день. В репозитории: рабочий шаблон, архитектура, деплой, обработка FloodWait. В репозитории нет: промптов, каналов, настроек и фильтров под фарму. Код — commodity. Экспертиза и данные — нет 😉 Ссылка на GitHub → https://github.com/karonskiy-a11y/telegram-digest-bot Кто хочет получать дайджесты без возни с кодом — пишите в личку. Может из этого эксперимента с вайбкодингом вырастет небольшой продукт. Как базовый в текущем виде, так и более кастомизированные решения. Вообще подумываю собрать пилот не в экосистеме ТГ. Но при этом еще с несколькими дополнительными слоями фильтров и парсингом отраслевых новостных сайтов и порталов, государтсвенных реестров и регуляторов.