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Six-step weekly workflow (research → sources → storyline → draft → quality → publication) supporting Claude, ChatGPT, Gemini, and Mistral in parallel for creative steps. Web search via Anthropic tool for news research. Episode index built from 34 existing KNIEPUNKT episodes for redundancy checks. Sessions persisted as JSON for mid-workflow resume. Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
101 lines
3.8 KiB
Python
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3.8 KiB
Python
"""News research: web search via Claude + author personal input."""
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from rich.console import Console
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from rich.panel import Panel
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console = Console()
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_RESEARCH_SYSTEM = """Du bist ein erfahrener Redaktionsassistent für die LinkedIn-Kolumne KNIEPUNKT von Dr. André Knie.
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KNIEPUNKT richtet sich an CEOs, Führungskräfte des Mittelstands, Konzerne und öffentliche Verwaltung – alle mit Interesse an moralischer KI.
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Geeignete Quellen: The Decoder, Heise, ARD, ZDF, DLF, Handelsblatt, Wirtschaftswoche, Die Zeit, Der Spiegel, wissenschaftliche Publikationen, Reddit (wenn originaler Diskussionskontext), offizielle Unternehmens-Ankündigungen.
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Ungeeignete Quellen: Boulevardzeitungen, unbekannte Medien, reine Aggregatoren ohne eigene Recherche.
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Präsentiere Ergebnisse klar strukturiert auf Deutsch."""
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_SOURCE_SYSTEM = """Du bist ein strenger Quellen-Prüfer für die KNIEPUNKT-Kolumne.
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Bewerte jede Quelle nach: Primärquelle | KI-Fachjournalismus | etablierte Qualitätspresse | Erstdiskussionsquelle | schwache Quelle | ungeeignet.
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Flags: [FEHLENDER BELEG] [WIDERSPRUCH] [UNKLARE FAKTENLAGE] [AUTOR-PRÜFUNG ERFORDERLICH]."""
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def get_author_input() -> dict:
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"""Collect the author's personal news input and optional initial storyline."""
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console.print(Panel(
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"[bold]Schritt 1: Ihre persönlichen Nachrichten und Notizen[/bold]\n\n"
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"Bitte geben Sie Ihre KI-Nachrichten der Woche ein.\n"
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"(URLs, Schlagzeilen, Beobachtungen – eine Leerzeile zum Abschließen)",
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title="KNIEPUNKT – Wöchentliche Recherche",
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border_style="cyan",
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))
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lines = []
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while True:
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line = input()
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if line == "" and lines:
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break
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elif line:
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lines.append(line)
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console.print("\n[dim]Haben Sie bereits eine Storyline-Idee? (Enter zum Überspringen)[/dim]")
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initial_storyline = input().strip() or None
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return {"author_news": "\n".join(lines), "initial_storyline": initial_storyline}
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def research_news(client, author_input: dict, episodes_context: str) -> str:
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"""Use Claude with web search to research current AI news."""
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from kniepunkt.llm import chat_with_search
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import datetime
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console.print("\n[yellow]Recherchiere aktuelle KI-Nachrichten...[/yellow]")
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today = datetime.date.today().strftime("%d.%m.%Y")
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prompt = f"""Recherchiere die wichtigsten KI-Nachrichten der aktuellen Woche (Stand: {today}) für die LinkedIn-Kolumne KNIEPUNKT.
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Autoreneingabe (bereits bekannte Nachrichten und Notizen):
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{author_input['author_news']}
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Frühere KNIEPUNKT-Episoden (zur Orientierung, was bereits behandelt wurde):
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{episodes_context[:2000]}
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Aufgabe:
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1. Suche nach 5–8 wichtigen KI-Entwicklungen dieser Woche
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2. Priorisiere: Was sollten Entscheider mit Interesse an moralischer KI unbedingt wissen?
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3. Kombiniere Recherche-Ergebnisse mit den Autoreneingaben (Dopplungen vermeiden)
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Ausgabeformat für jeden Nachrichten-Kandidaten:
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### [N]. [Titel]
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**Zusammenfassung:** 2-3 Sätze
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**Quelle(n):** Name – URL
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**Relevanz für KNIEPUNKT-Zielgruppe:** 1 Satz"""
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return chat_with_search(
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client,
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[{"role": "user", "content": prompt}],
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_RESEARCH_SYSTEM,
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)
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def assess_sources(client, news_digest: str) -> str:
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"""Assess source quality for all news items in the digest."""
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from kniepunkt.llm import chat
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console.print("\n[yellow]Bewerte Quellen...[/yellow]")
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prompt = f"""Bewerte alle Quellen in diesem Nachrichten-Digest für KNIEPUNKT:
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{news_digest}
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Für jede Quelle:
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- Qualitätsstufe (Primärquelle / KI-Fachjournalismus / Qualitätspresse / Erstdiskussion / schwach / ungeeignet)
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- Kurze Begründung (1 Satz)
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- Relevante Flags
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Falls Quellen fehlen oder schwach sind: schlage konkret bessere Alternativen vor."""
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return chat(
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client,
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[{"role": "user", "content": prompt}],
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_SOURCE_SYSTEM,
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)
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