Intelligenter News-Filter speziell für Software-Entwicklung mit KI und KI-Integration in Produkte Schulungen.

Version 2.0: Jetzt mit erweitertem LLM- und CLI-Tool-Fokus! 🚀

Als Dozent für KI-Schulungen stehst du vor einer riesigen Herausforderung:

• 📰 Täglich erscheinen dutzende AI/ML News auf Hacker News, Reddit, GitHub
• ⚡ Die Entwicklung ist rasant: Neue LLMs, API-Updates, neue CLI-Tools, Breaking Changes
• 🎯 Nur ein Bruchteil ist für deine Studierenden relevant
• ⏰ Keine Zeit, alles manuell zu sichten und zu bewerten
• 🔍 Schwierig zu unterscheiden: Marketing-Hype vs. echte Innovation
• ⌨️ CLI-basierte Entwicklungsumgebungen werden immer wichtiger, aber schwer zu tracken

Die Folge: Du verpasst wichtige Updates oder verbringst Stunden mit News-Screening.

Ein intelligenter AI News Curator, der:

• ✅ Automatisch relevante News sammelt (Hacker News, Reddit, GitHub, Tech-Blogs)
• ✅ Mit Claude API die Relevanz für deine Schulungen bewertet
• ✅ Priorisiert nach Teaching-Relevanz (Score 1-5)
• ✅ Kategorisiert (LLM-Releases, CLI-Tools, Teaching, Tools, Research)
• ✅ LLM-Fokus: Erkennt neue Modelle (Claude, GPT, Gemini, o1, Deepseek)
• ✅ CLI-Tool-Fokus: Trackt Cursor, Windsurf, Claude Code, Auggie, Antigravity
• ✅ Tägliche Reports generiert mit direkten Links und Kontext
• ✅ Optional automatisiert läuft via GitHub Actions
• ✅ Wartbarer Prompt in separater Datei (prompt_template.txt)

• Erweiterter Tech-Stack: Claude, GPT, Gemini, o1, Deepseek, Llama, Mistral
• CLI-Tools: Cursor, Windsurf, Claude Code, Auggie, Antigravity, Bolt.new, v0.dev
• Kontext-bewusstes Filtern: Claude versteht moderne Dev-Workflows
• Teaching-Fokus: Bewertet nicht "cool", sondern "unterrichtsrelevant"
• Reasoning: Erklärt, WARUM eine News wichtig ist
• Wartbarer Prompt: Externe Datei für einfache Anpassungen

• Hacker News (AI/LLM/Claude/GPT/Cursor/Windsurf Keywords)
• Reddit (r/LocalLLaMA, r/ClaudeAI, r/OpenAI, etc.)
• GitHub Trending (AI/ML Repos mit Filter)
• Erweiterbar um eigene RSS-Feeds

• Markdown Reports mit direkten Links
• Priorisierte Struktur: High-Priority → Medium → Low
• 6 Kategorien mit Emojis:
  • 🤖 LLM-Releases (Claude, GPT, Gemini, o1, etc.)
  • ⌨️ CLI-Tools (Cursor, Windsurf, Claude Code, etc.)
  • 🎓 Teaching (Direkt unterrichtsrelevant)
  • 🛠️ Tools (Dev-Tools, Extensions)
  • 🔬 Research (Experimentelles)
• Kategorien-Statistik am Ende des Reports
• GitHub Issues (optional) für High-Priority Items
• Automatisierbar via GitHub Actions oder Cron

1. News Sammeln
   ├─ Hacker News (Top AI-Topics)
   ├─ Reddit (r/LocalLLaMA, r/ClaudeAI, etc.)
   ├─ GitHub Trending (AI/ML Repos)
   └─ [Optional: Eigene RSS-Feeds]

2. Claude Analyse (pro News-Item)
   ├─ Kontext: Deine Schulungsthemen
   ├─ Bewertung: Relevanz-Score 1-5
   ├─ Kategorisierung: Teaching/Tools/Research
   └─ Reasoning: Warum relevant/nicht relevant

3. Report Generierung
   ├─ Sortiert nach Priorität
   ├─ Markdown-Format
   └─ Mit direkten Links & Kontext

4. [Optional] Automatisierung
   ├─ GitHub Actions: Täglich um 08:00
   ├─ Auto-Commit des Reports
   └─ GitHub Issues für High-Priority

Beispiele von Claude-Analysen:

Input: "Claude 3.7 Opus Released with 500K Context Window"
Claude analysiert:
- Relevanz: 5/5 (Major LLM Release, direkt relevant)
- Kategorie: llm_release 🤖
- Reasoning: "Wichtiges Update für Haupt-LLM der Schulung"

Input: "Cursor 0.42: Multi-Agent Code Editing"
Claude analysiert:
- Relevanz: 5/5 (Breaking Change in Haupt-IDE)
- Kategorie: cli_tools ⌨️
- Reasoning: "Studierende nutzen Cursor täglich, Update sofort relevant"

Input: "Google Antigravity: Neue agentic IDE mit Gemini"
Claude analysiert:
- Relevanz: 4/5 (Neuer Konkurrent zu Cursor/Windsurf)
- Kategorie: cli_tools ⌨️
- Reasoning: "Zeigt zukünftige CLI-Tool-Entwicklung, wichtiger Vergleich"

• 📖 Neu hier? Lies zuerst die 5-Minuten Quick-Start Anleitung
• 🤖 Claude API & Prompt Details? Siehe Claude Integration Dokumentation
• 🆕 NEU in v2.0? Siehe CHANGELOG am Ende

git clone <dein-repo>
cd ai-news-curator

pip install -r requirements.txt

export ANTHROPIC_API_KEY='sk-ant-...'

Oder für permanente Konfiguration in ~/.bashrc oder ~/.zshrc:

echo 'export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."' >> ~/.bashrc

python ai_news_curator.py

Output: ai_news_digest_YYYYMMDD.md

Tipp: Der Prompt ist jetzt in prompt_template.txt - passe ihn nach Bedarf an!

ai-news-curator/
├── ai_news_curator.py          # Hauptscript mit Claude-Integration
├── prompt_template.txt         # 🆕 Externer Analyse-Prompt (anpassbar!)
├── config.yaml                 # Konfiguration (Quellen, Filter, etc.)
├── requirements.txt            # Python Dependencies
├── test_sources.py             # Test-Script (ohne API Key)
│
├── README.md                   # Diese Datei
├── QUICK_START.md              # 5-Minuten Setup Guide
├── CLAUDE.md                   # Claude API & Prompt Engineering Guide
├── GITHUB_ACTIONS_SETUP.md     # GitHub Actions Anleitung
├── example_output.md           # Beispiel-Report
│
└── .github/
    └── workflows/
        ├── daily_news.yml          # Vollständiger Workflow
        └── daily_news_simple.yml   # Einfacher Workflow (empfohlen)

# Letzte 24 Stunden
python ai_news_curator.py

# Letzte 48 Stunden
# (in ai_news_curator.py: curator.run(hours_back=48))

1. GitHub Secret hinzufügen:

   • Gehe zu: Repository Settings → Secrets and Variables → Actions
   • Klicke: "New repository secret"
   • Name: ANTHROPIC_API_KEY
   • Value: Dein Claude API Key

2. Workflow aktivieren:

   • Läuft automatisch täglich um 05:00 UTC (06:00 CET)
   • Manuelles Triggern: Actions Tab → "Daily AI News Digest" → "Run workflow"

3. Reports finden:

   • Werden automatisch ins Repo committed
   • High-Priority Items erstellen GitHub Issues

4. ⚠️ Wichtig bei manuellen Workflow-Triggers:

   Wenn du Code-Änderungen im Workflow gemacht hast und manuell triggern willst:

   • Option 1 (empfohlen): Warte 2-3 Minuten nach dem Push, bevor du manuell triggerst

     • GitHub cached Workflow-Definitionen
     • Die UI zeigt manchmal alte Commits

   • Option 2 (sofort): Nutze GitHub CLI:

     gh workflow run daily_news.yml --ref develop

   • Scheduled Runs verwenden immer automatisch den aktuellsten Commit ✅

   Hintergrund: GitHub Actions kann beim manuellen Trigger eine gecachte/alte Version des Workflows verwenden. Der automatische scheduled Run hat dieses Problem nicht.

crontab -e

Füge hinzu:

0 8 * * * cd /pfad/zu/ai-news-curator && /usr/bin/python3 ai_news_curator.py

# 🎯 AI News Digest für Teaching
**Datum:** 2025-11-25

---

## 🔥 Sofort relevant (Score 4-5)

### 🤖 Claude 3.7 Opus Released
**Quelle:** Hacker News | **Score:** 5/5 | **Kategorie:** llm_release

💡 **Warum relevant:** Major LLM Release mit 500K Context Window.
Direkt relevant für Schulung.

🔗 [Link](https://...)

---

### ⌨️ Cursor 0.42: Multi-Agent Code Editing
**Quelle:** GitHub | **Score:** 5/5 | **Kategorie:** cli_tools

💡 **Warum relevant:** Breaking Change in Haupt-IDE. Studierende
nutzen Cursor täglich.

🔗 [Link](https://...)

---

## 📊 Beobachten (Score 3)

- 🛠️ **New RAG Pattern** - Interessante Architektur...
- 🔬 **Research: Better Prompting** - Gut für Semesterarbeiten...

---
**Total analysierte Items:** 25
**Hochpriorität:** 7
**Mittelpriorität:** 5

**Nach Kategorien:**
- 🤖 llm_release: 3
- ⌨️ cli_tools: 5
- 🎓 teaching: 2
- 🛠️ tools: 8
- 🔬 research: 7

Einfach: Editiere prompt_template.txt

nano prompt_template.txt
# oder
code prompt_template.txt

Passe an:

• Tech-Stack: Füge neue LLMs/Tools hinzu
• Kontext: Ändere Schulungs-Fokus
• Kategorien: Definiere neue Kategorien
• Scoring: Passe Bewertungskriterien an

Siehe CLAUDE.md für detaillierte Anleitung zum Prompt Engineering.

config.yaml (optional):

• News-Quellen: Blogs, Subreddits, GitHub Topics
• Filter-Kriterien: Was ist hochprior für deine Schulungen?
• Timing: Wann soll der Digest laufen?

# Letzten 7 Tage
python ai_news_curator.py  # Anpassen: hours_back=168

Zeige Studierenden die wichtigsten Updates der Woche

• High-Priority Items (Score 5) → Sofort in Slides einbauen
• Medium-Priority (Score 3-4) → Für nächstes Semester merken

• Research-Category Items → Thesis/Projekt-Themen

# In ai_news_curator.py, Methode fetch_news()
# Beispiel: Eigener RSS Feed

custom_feed = feedparser.parse('https://your-blog.com/rss')
for entry in custom_feed.entries:
    news_items.append({
        'title': entry.title,
        'url': entry.link,
        'source': 'Your Blog',
        'published': entry.published,
        'summary': entry.summary
    })

# Nach Report-Generierung
import requests

webhook_url = "https://hooks.slack.com/services/..."
requests.post(webhook_url, json={"text": report})

from notion_client import Client

notion = Client(auth=os.getenv("NOTION_TOKEN"))
# Erstelle neue Page mit Report

Claude API Kosten (NEU v2.0):

• ~20-30 Items pro Tag
• ~800 tokens Input pro Analyse (erweiterter Prompt)
• ~120 tokens Output
• Gesamt: ~$0.08 pro Tag = ~$2.40/Monat (mit Claude Sonnet 4)

Details: Siehe CLAUDE.md - Kosten & Rate Limits

GitHub Actions:

• 2000 Minuten/Monat kostenlos (Public Repos)
• ~2-3 Minuten pro Run
• Gesamt: Kostenlos für Daily Digest

echo $ANTHROPIC_API_KEY  # Sollte Key zeigen
export ANTHROPIC_API_KEY='dein-key'

• Prüfe Internetverbindung
• Manche Feeds können temporär down sein
• Erhöhe hours_back Parameter

• Prüfe: Repository Settings → Actions → "Allow all actions"
• Secret korrekt gesetzt?
• Workflow-File in .github/workflows/ ?

Problem: Du hast Code geändert, aber der manuelle Run verwendet die alte Version.

Ursache: GitHub Actions cached Workflow-Definitionen. Beim manuellen Trigger kann GitHub eine alte Branch-Referenz verwenden.

Lösung:

# Option 1: Warte 2-3 Minuten nach dem Push, dann triggern

# Option 2: Nutze CLI für sofortiges Triggern mit aktuellem Code
gh workflow run daily_news.yml --ref develop

# Option 3: Warte auf den scheduled Run (verwendet immer aktuellen Code)

• ✅ Externe Prompt-Datei: prompt_template.txt für einfache Wartung
• ✅ Erweiterte LLM-Coverage: Claude, GPT, Gemini, o1, Deepseek, Llama, Mistral
• ✅ CLI-Tool-Fokus: Cursor, Windsurf, Claude Code, Auggie, Antigravity, Bolt.new, v0.dev
• ✅ Neue Kategorien: llm_release und cli_tools mit Emojis
• ✅ Kategorien-Statistik: Am Ende jedes Reports
• ✅ Fallback-Prompt: Automatisches Fallback wenn Template fehlt

• Prompt-Template in separater Datei (bessere Wartbarkeit)
• Erweiterte Relevanz-Kriterien für LLMs und CLI-Tools
• Verbesserte Report-Formatierung mit Emojis
• Kategorie-Tracking und Statistiken

• Komplett überarbeitetes CLAUDE.md mit Prompt Engineering Guide
• Aktualisiertes README.md mit v2.0 Features
• Beispiele für neue Kategorien und Bewertungen

• Leicht höhere API-Kosten durch längeren Prompt (~$0.08/Tag statt $0.06/Tag)
• Immer noch sehr günstig: ~$2.40/Monat

• Prompt Caching: 90% Kosten-Reduktion durch Claude Prompt Caching
• Batch-Processing: 5 Items pro API-Request (80% weniger Calls)
• Slack/Discord Bot Integration
• Web Dashboard mit Trend-Analyse
• Multi-Language Support (EN/DE)
• PDF Export mit Grafiken
• Duplicate Detection über Tage hinweg

Wir freuen uns über Beiträge!

Dieses Projekt ist Open Source und lädt die Community ein:

• 🐛 Bug Reports: Melde Probleme via GitHub Issues
• ✨ Feature Requests: Schlage neue Features vor
• 💻 Pull Requests: Trage Code bei (siehe CONTRIBUTING.md)
• 📚 Dokumentation: Verbessere Docs und Guides
• 🎨 Prompt Engineering: Optimiere den Analyse-Prompt
• 🌍 Übersetzungen: Übersetze für andere Sprachen/Domänen

Branch Protection:

• develop branch ist geschützt
• Nur Maintainer können direkt pushen
• Alle anderen: Fork + Pull Request

Lies unseren Contributing Guide für Details!

MIT License - Use freely for educational and commercial purposes.

See LICENSE for full details.

Entwickelt für: Talent Factory GmbH Kontext: Software-Entwicklung mit KI & KI-Integration Powered by: Claude API (Anthropic) Version: 2.0 - LLM & CLI-Tool Focus License: MIT - Open Source Community: Contributing Guide | Code of Conduct | Security Policy