IA E AUTOMAZIONI · CASO STUDIO
Una redazione di notizie IA che lavora quasi da sola.
Ogni giorno centinaia di post letti, valutati e trasformati in un episodio video pubblicato su cinque piattaforme. Il progetto che uso anche come banco di prova per quello che porto ai clienti.
CLIENTE
ZioBuddaLabs, progetto proprio
RUOLO
Ideazione, sviluppo e gestione
STACK
n8n · Supabase · LLM · ElevenLabs · HeyGen
PERIODO
Dal [ANNO] a oggi
01 · LA SFIDA
Troppe notizie, poco tempo.
Raccontare ogni giorno le novità dell’intelligenza artificiale significa leggere centinaia di post, capire quali sono davvero notizie, scrivere un testo, registrarlo, montarlo e pubblicarlo su cinque piattaforme.
Fatto tutto a mano è un lavoro a tempo pieno. E il rischio più grande non è la fatica: è far passare per notizia un post pubblicitario o una semplice opinione.
02 · LA SOLUZIONE
Una pipeline in sei passaggi.
Tutto orchestrato da n8n, con i dati salvati su Supabase.
1
Raccolta
Circa 500 post al giorno da X.com salvati su Supabase; like, visualizzazioni e retweet vengono aggiornati nel tempo.
2
Valutazione
Un LLM assegna a ogni post un voto di rilevanza da 0 a 10.
3
Filtro
Passano solo i post con voto sopra 6 e oltre 100 like. Un secondo controllo scarta chi cerca solo interazioni, con richieste di follow, like o retweet.
4
Script
Un altro LLM scrive la rassegna: 25–30 notizie brevi, 10–15 secondi ciascuna, senza tecnicismi.
5
Voce e video
Voce con ElevenLabs, avatar in lipsync con HeyGen e schermo diviso con l’immagine del post originale.
6
Pubblicazione
Prima TikTok, poi Instagram e Facebook, YouTube, Spotify (solo audio), LinkedIn e il sito.
03 · LE SCELTE CHE FANNO LA DIFFERENZA
Far funzionare un LLM in produzione.
Criteri espliciti
Il classificatore risponde a una domanda precisa: è un annuncio, una ricerca o un rilascio sull’IA, oppure solo la storia di qualcuno che usa strumenti già noti?
Istruzioni corte, limiti rigidi
Il prompt principale è passato da circa 6.000 a circa 700 parole, con un tetto di 50 parole per notizia e 600 in totale.
Dati separati dalle istruzioni
I post vengono passati racchiusi in tag XML, così il modello li classifica invece di rispondere al loro contenuto.
04 · I RISULTATI
Cosa è cambiato.
~500
post letti e valutati ogni giorno, senza intervento umano
1 al giorno
episodio pubblicato su cinque piattaforme
~30 min
di lavoro manuale al giorno, per voce e montaggio: il prossimo passo da automatizzare
Monitorare
Notizie, bandi o concorrenti del tuo settore: ricevi solo quello che conta.
Smistare
Email e richieste in arrivo classificate e passate alla persona giusta.
Produrre
Newsletter e contenuti social da fonti selezionate, con la tua revisione finale.