איך בנינו AI News Desk שכותב 20 כתבות ביום

הרקע: פורטל חדשות שעורך שלו לא ישן

שלומי אונליין הוא פורטל חדשות מקומי שאני מפעיל עבור שלומי והגליל המערבי. הבעיה הקלאסית: אתר חדשות צריך תוכן חדש כל יום — וכתיבת כתבות לוקחת זמן שאין לי.

השאלה ששאלתי את עצמי: האם ניתן לבנות pipeline שמשך חדשות ממקורות מהימנים, מעבד אותן, כותב כתבה עיתונאית ראויה בעברית, ומפרסם לאתר — בלי שאני אגע בזה?

התשובה, אחרי 3 חודשים של בנייה ובדיקות: כן. עם מגבלות חשובות שנגיע אליהן.

הארכיטקטורה — Pipeline מקצה לקצה

הנה ה-pipeline המלא, מ-trigger ועד פרסום:

שלב 1 — איסוף מקורות (RSS + Scraping)

n8n רץ כל 15 דקות ובודק רשימה של 40+ מקורות RSS — עיריות, עיתונים אזוריים, פיקוד עורף, משטרה, ועדי שכונה. כל פריט חדש שלא עובד עדיין נשמר ב-queue.

שלב 2 — עיבוד ומיון ב-LangChain

LangChain מקבל את כל הפריטים החדשים ועושה שני דברים:

1. רלוונטיות: האם הכתבה רלוונטית לתושבי שלומי? (גיאוגרפיה, נושא)
2. כפילויות: האם כבר כתבנו על אירוע זה? (Embedding similarity)

שלב 3 — כתיבת הכתבה עם Claude API

זה החלק שלקח הכי הרבה זמן לכוון נכון. ה-prompt שפיתחנו:

// system prompt
"אתה עורך דסק חדשות בכיר של shlomi.online.
כתוב כתבה עיתונאית מקצועית בעברית תקנית.

כללים:
- כותרת: 70 תווים מקסימום, דרמטית ומושכת
- ריד: שורה אחת, תמצית הסיפור
- גוף: 3-5 פסקאות, עובדות בלבד
- אל תמציא עובדות שלא קיימות במקור
- התאם לקהל: תושבי שלומי והגליל המערבי
- SEO: כלול מילות מפתח טבעיות"

שלב 4 — פרסום אוטומטי ב-WordPress

n8n שולח לוורדפרס דרך REST API — כותרת, תוכן, קטגוריה, תגיות, ותמונה ראשית (שנוצרת ב-DALL-E או נלקחת ממאגר תמונות חופשיות). הכתבה עולה כ-Draft אם Confidence Score נמוך, או כ-Published אם גבוה.

שלב 5 — הפצה ב-WhatsApp

כל כתבה שמפורסמת → הודעת WhatsApp אוטומטית לקבוצות הקהילה עם כותרת + תקציר + קישור. זה הגדיל את הטראפיק ב-340% לעומת פרסום ללא WhatsApp.

הטכנולוגיות בפירוט

n8n — לב המערכת

n8n רץ על n8n.bdnhost.net (Hostinger VPS + Nginx + PM2). בחרנו ב-n8n על פני Make/Zapier כי: צריך לכתוב קוד JavaScript מותאם לחלק מה-logic, כמות ה-executions היומית עלתה מהר על מכסת Make, ו-n8n מנוהל אצלנו = אין תלות בצד שלישי.

Claude API — כותב הכתבות

ניסינו מספר מודלים: GPT-4o, Gemini Pro, ו-Claude Sonnet 3.5. Claude נבחר בגלל שלושה יתרונות:

• עברית טבעית יותר — פחות תרגומי, יותר עיתונאי
• פחות "hallucinations" עובדתיות בהשוואה ל-GPT-4o
• instruction-following עקבי — מכבד את כללי ה-prompt

LangChain — שכבת ה-Logic

משתמשים ב-LangChain בעיקר לניהול ה-context window ולחישוב similarity embeddings (OpenAI text-embedding-3-small) שמזהה כפילויות בין כתבות.

לקחים מהשטח — מה לא עובד

מה נכשל בתחילת הדרך:

1. Over-confidence בתוצאות AI — בשבוע הראשון פרסמנו כל כתבה אוטומטית. תוך יומיים הייתה כתבה עם עובדה שגויה. עברנו למערכת Confidence Score.
2. Rate Limiting של WordPress API — 20 כתבות בדקה גרמו ל-WordPress להחסום את ה-IP. הוספנו delay של 3 שניות בין פרסומים.
3. כפילויות לא מזוהות — שתי מקורות שמדווחות על אותו אירוע = שתי כתבות. Embeddings פתרו את רוב הבעיה (לא את כולה).
4. Hebrew RTL ב-API Response — Claude לפעמים מחזיר markdown עם LTR elements. הוספנו sanitization ל-HTML לפני פרסום.

תוצאות — 3 חודשים בייצור

הפורטל עלה מ-3 כתבות לשבוע ל-20 כתבות ביום. הקהל הגדיל את הזמן ממוצע בדף ב-28% — מה שמצביע שהתוכן האוטומטי נקרא, לא רק נגלל.

האם זה ניתן לשכפול?

כן — וזה בדיוק מה שאנחנו מציעים. ה-pipeline הזה ניתן לשכפול לכל עיר בישראל שרוצה פורטל חדשות מקומי. עיריות, מועצות אזוריות, ארגוני קהילה — כולם צריכים פלטפורמת תוכן שמעדכנת את התושבים.