Как я к этому пришёл

Если вас уже не впечатляют обычные RSS-ленты и хочется чего-то, что «умнее холодильника» и «красивее тёмной темы VS Code», то вы попали в правильную статью. Расскажу про инструмент, созданный для агрегации множества иностранных новостных лент, который собирает новости по ИИ, суммаризирует, генерирует иллюстрации и отправляет их в Telegram-канал.

Коротко о том, что вообще происходит

Идея проста: собираем новости из разных источников, фильтруем дубликаты, пропускаем через Gemini, рисуем картинку и отправляем красивое сообщение(но с глупой картинкой, ага) в Telegram.

Вдохновился я этой идеей глядя на темплейты к n8n. Конкретно я начал развивать вот этот.

Звучит просто, но на практике, как обычно, вылезают нюансы, о которых и поговорим.

Что под капотом

Вот так выглядит flow на холсте

Flow построен на n8n и состоит из:

1. RSS Reader: читает новости с множества иностранных источников (MIT, Nvidia, Microsoft, arXiv, KDnuggets).

2. Filter: удаляет дубликаты через Google Sheets (кто не любит костыли?).

3. LangChain + Google Gemini: суммаризирует новости и превращает их в краткие, дружелюбные сводки.

4. Imagen API: генерирует плоские иллюстрации.

5. Telegram Node: отправляет новости и картинки подписчикам.

Подробности flow

Шаг 1: Сбор данных

Новости стекаются с зарубежных топовых(ну мне так кажется) площадок. Используем ноды типа RssReadи Split Out.

Шаг 2: Фильтрация повторов

Чтобы не спамить одним и тем же контентом, используем Google Sheets для хранения ранее отправленных ссылок. Это, конечно, не Redis или Postgres, но тоже работает. Дубликаты фильтруются небольшим скриптом на JavaScript. Всё любезной навайбкожено в Gemini.

Шаг 3: Магия Gemini

Берём новости, суммаризируем и переводим на русский. LangChain прекрасно справляется с этим, используя модели Gemini:

• Gemini 2.5 Flash: мощная модель для сложных текстов и высокоточной суммаризации новостей. Интересный инсайт: не все модели умеют работать с т.н. инструментами и я потратил день времени чтобы осознать это. Модель никак не хотел обращаться к базе с RSS новостями.

• Gemini 1.5 Flash: более доступная модель, оптимизированная по стоимости, для менее сложных задач вроде суммаризации для создания промпта картинки.

Используемые промпты:

• Для суммаризации и перевода:

  • «Переведи на русский язык, суммаризируй самые интересные новости, выдай сводку, которая влезает в одно сообщение Telegram».

Стоимость токенов варьируется: Gemini 2.5 Flash дороже, но обеспечивает высокое качество работы с текстами, а Gemini 1.5 Flash – бюджетный вариант для повседневных задач вроде обобщения.

? Гранты Google для новых пользователей

Сейчас flow работает за счёт грантов от Google Cloud для новых пользователей. При регистрации предоставляется:

• $300 кредитов на 90 дней.

• Доступ к полному спектру сервисов Google Cloud, включая Gemini API и Imagen API.

• После 90 дней или исчерпания кредита остаётся доступен Always-Free слой, но с ограничениями. И тут я решу - или прикрывать лавочку или переползать на OpenAI или что-то ещё. Ну пока используем халяву по-полной.

Это отличная возможность начать работу без начальных затрат и протестировать все возможности платформы и нейросетей. А что ещё нужно для стартапера-нищеброда?

Шаг 4: Иллюстрации

Здесь Gemini/Imagen API получает краткое описание новости и рисует картинку в flat-дизайне. Если кратко, выходит красиво, хоть иногда и абстрактно или даже слишком (ИИ же!).

Используемый промпт:

• Для генерации изображения:

  • «Draw a picture for news flat vector cover in flat-design style. Don't use words and be precise with symbols: {описание новости}».

Тут новый инсайт: промпт для картинок надо писать на иностранном :)

Imagen API генерирует картинки по фиксированной цене - 0,03$ за штуку. Я глянул - дешевле, кажется, нет.

Но! Эта опция сжирает колоссальное количество денег. Вот разбивка такая примерно.

Стоимость генерации изображений

Стоимость генерации текста

Шаг 5: В Telegram

Отправляем полученные новости и изображения в Telegram. Выглядит приемлемо и привлекательно, особенно если поставить Telegram SendPhoto с HTML-разметкой.

Не осилил я отпарвку в Markdown и сошлись на том, что буду использовать HTML.

?️ Обработка ошибок (последнее обновление)

Вся эта история крайне не стабильна. Постоянно то отваливается генератор изображений, то какой-то RSS поток, то суммаризация. То AI-агент вдруг игнорирует часть промпта и забывает переводить заголовки, то 2 картинки генерируется, а 3-я не хочет. Даже не знаю нормально ли это вообще или нет.

Последним дополнением к нашему flow стал модуль обработки ошибок. Этот отдельный флоу фиксирует проблемы на каждом сетевом этапе и отправляет уведомления в отдельный Telegram-канал для мониторинга. В сетевых узлах (таких как RSS Reader, Imagen API, Google Sheets) активирована настройка автоматического повторения действий при неустойчивой связи, что повышает общую надёжность.

Стоит отметить, что инсталляция n8n размещена на домашнем сервере. Облачное решение было отвергнуто из-за его дороговизны, поэтому стабильность сети имеет особое значение.

Вся инсталляция крутится внутри докера, много не потребляет, но иногда память заканчивается и контейнер рестартует.

Морочиться с персистентным внешним относительно n8n хранилищем пока совсем не хочется.

Возможности улучшения flow

• Оптимизация базы данных: Использовать Redis вместо Google Sheets.

• Улучшение обработки ошибок: Дополнить систему логирования для быстрой диагностики проблем.

• Кэширование изображений: Сохранять сгенерированные картинки, чтобы экономить API-запросы.

Итоги

Автоматизация новостей с ИИ – это удобно, красиво и модно. Не обошлось и без «ИТ-шаманизма», но результат оправдывает потраченное время. И уж тем более полученный опыт.

Можете испробовать мой канал с новостями про AI и канал просто с общими IT новостями и дать обратную связь! Не обещаю, что каналы будут обновляться после окончания триального периода у Google Cloud. Но с картинками что-то точно поменяется.

Особенно буду рад идеям по экономии токенов на генерации изображений. Стоимость отечественных генераторов изображений покрытам мраком тайны :(

Flow может расширяться и улучшаться бесконечно, ограничиваясь лишь моей фантазией и лимитами API. Happy automating!

P.S. Главное – не забывать следить за расходами на API, иначе сюрпризы прилетят быстрее, чем закончится билд Docker-образа.