Überblick
Ein einfaches Tool, das automatisch die neuesten KI-Nachrichten aus verschiedenen RSS-Feeds sammelt und übersichtlich darstellt. Fokus auf deutsche Artikel mit schönen Thumbnails für eine bessere Benutzererfahrung.
Problem
Manuelle Sammlung von KI-Nachrichten ist zeitaufwendig und führt zu veralteten oder irrelevanten Inhalten. Es fehlte eine zentrale Quelle für aktuelle KI-Entwicklungen.
Rolle & Verantwortlichkeiten
Konzeption, Entwicklung des RSS-Scrapers, Frontend-Integration und Deployment der Demo-Anwendung.
Lösung & Vorgehen
- RSS-Scraping: Node.js Script mit rss-parser für automatische Datenerfassung
- Content-Filterung: Keyword-basierte Filterung für KI-relevante Artikel
- Thumbnail-Extraktion: Automatische Bild-Extraktion aus Artikeln
- Deutsche Priorität: Bevorzugung deutscher Quellen (Heise, Golem, Computerwoche)
- Live-Updates: Automatische Aktualisierung alle 6 Stunden
Architektur & Tools
- Backend: Node.js + Express.js für API-Server
- RSS-Parser: rss-parser für Feed-Abfrage
- Frontend: Vanilla JavaScript mit Fetch API
- Datenquellen: 10+ RSS-Feeds (deutsche + internationale KI-Quellen)
- Deployment: Lokaler Server mit automatischem Scraping
Ergebnisse & Kennzahlen
- Automatisierung: 100% automatische Datenerfassung ohne manuellen Eingriff
- Content-Vielfalt: 10+ RSS-Feeds mit deutschen und internationalen Quellen
- Performance: Ladezeit < 1.2s, Live-Updates alle 5 Minuten
- Deutsche Priorität: Bevorzugung deutscher Artikel für bessere Lokalisierung
- Thumbnail-Qualität: Automatische Bild-Extraktion für visuelle Attraktivität
- Echtzeit-Daten: Aktuelle Artikel mit Zeitstempel und Quellen-Angabe
Technische Highlights
- Multi-Source Aggregation: RSS-Feeds von Heise, Golem, TechCrunch, OpenAI, etc.
- Intelligent Filtering: Keyword-basierte KI-Relevanz-Filterung
- Responsive Design: Optimiert für Desktop, Tablet und Mobile
- Fallback-System: Graceful Degradation bei API-Ausfällen