Jak jsem s Claude Code postavila radar na novinky

Co radar dělá

V tramvaji čtu místo Seznamu vlastní radar na zprávy, které mě zajímají a posouvají.

Odemknu telefon a čeká na mě nejvýš dvacet karet od lidí, kteří mají podnětné nápady a myšlenky. V češtině. Bez reklam.

Každé ráno v sedm si radar za mě stáhne, co nového napsali lidé, které v oboru sleduju - blogy, podcasty, tweety apod. Model to protřídí a přeloží do češtiny, kde je anglický zdroj. Já dám palec nahoru nebo dolů a jednou větou napíšu proč. Pět minut.

Z čeho se skládá

Radar má tři hlavní části: sběr, filtr a stránku, kde čtu.

Sběr běží každé ráno ve třech vlnách. V 7:00 stáhne nové příspěvky z blogů a podcastů přes RSS. V 7:15 hledá na webu lidi, kteří RSS nemají. V 7:30 stáhne tweety lidí, které sleduju. Když jedna vlna selže, ostatní jedou dál.

Filtr je malý jazykový model. Přečte si, co přiteklo, a rozhodne, jestli mi to vůbec ukáže. Řídí se pravidly, která vznikla z mých vlastních zamítnutí. Co vyhodí, uloží i s důvodem.

Stránka, kde čtu, je obyčejná webová stránka za heslem. U každé zprávy dám palec nahoru nebo dolů a jednou větou napíšu proč. Z těch vět se pak skládají pravidla pro filtr. Se zprávami, se kterými chci dál pracovat, pak pracuje můj Claude v Obsidianu.

Celé to běží na malém pronajatém serveru. Ne kvůli výkonu. Chci si zprávy projít kdykoli, ne jen ve chvíli, kdy mám zapnutý počítač a v něm Claude. Na serveru radar sbírá, i když spím, a já ho otevřu v telefonu v tramvaji stejně jako na notebooku.

Jak radar vypadá

Radar má čtyři záložky.

Nástěnka je to, co otevírám ráno v tramvaji. Nové zprávy jsou rozdělené do tří oblastí, které sleduju: řízení změny, leadership a AI novinky. Nahoře vidím provozní hlášení, kolik toho dnes přišlo z článků a kolik ze sociální sítě X, jestli některý ranní běh neselhal a kolik z měsíčního stropu jsem už vyčerpala. Nic nemusím hledat. Když něco nejede, radar mi to řekne sám.

Když otevřu konkrétní zprávu, rozhoduju. Palec dolů a jedna věta proč. Palec nahoru má dvě možnosti: „jen dobrý zdroj“, nebo „chci s tím dál pracovat“. Ta druhá pošle zprávu i s mou poznámkou do Obsidianu, kde si ji při další práci vyzvedne můj Claude.

Zdroje jsou lidé, weby a témata, které sleduju. U každého můžu rovnou doplnit RSS nebo účet na X a vidím, kdy se na něj radar naposledy díval. Témata zadávám anglicky i česky, aby radar našel obojí. Když chci sledovat novou oblast, přidám ji tady.

V Archivu je všechno, co jsem kdy posoudila, palcem nahoru i dolů. Dá se v něm hledat a filtrovat podle toho, jak jsem rozhodla. Když zjistím, že jsem zprávu odmítla zbytečně, vrátím ji jedním tlačítkem mezi nové. Mohu tak i zpětně dohledávat informace k tématu, které mě zrovna zajímá.

Statistiky mi ukazují, kolik procent zpráv mi sedí a jak se to číslo mění týden po týdnu. K tomu členění podle oblastí, podle formátu (článek, podcast, tweet), podle webu a nejoblíbenější zdroje. Nejvíc koukám na týdenní vývoj. Když křivka roste, radar se učí. Když klesá, jako na snímku v posledním týdnu, je to pro mě signál podívat se na pravidla a zdroje.

Jak na to, krok za krokem

Takhle bych radar stavěla dnes, se vším, co jsem se naučila za tři týdny stavění a měsíce v provozu.

1. Sepište si lidi a témata, o kterých chcete vědět

Chce to konkrétní jména, blogy, podcasty a otázky, které vás zajímají.

2. Stavějte s AI asistentem, který za vás píše kód

Radar jsem postavila s Claude Code. Popíšu, co chci, on napíše kód, já to vyzkouším a když něco nesedí, vracím mu to. Moje práce byla říkat, co má radar dělat a co nesmí.

3. Pronajměte si malý server a zabezpečte ho

Díky serveru si zprávy přečtete kdykoli, i když zrovna nemáte zapnutý počítač a v něm Clauda. Pokud nemáte Mac Mini, který vám běží doma, můžete ho mít jako já u Hetzneru v Helsinkách za 6,64 eura měsíčně. V iPhonu se mi radar bez šifrovaného spojení neotevřel. Na šifrované spojení je potřeba adresa se jménem, ne jen číslo serveru. Tu mi zdarma udělá sslip.io a certifikát k ní vystaví, taky zdarma, Let's Encrypt. Subdoménu svého webu jsem nechtěla. Radar je jen pro mě a adresa bez mého jména mě s ním nespojí.

K většímu řešení zabezpečení jsem si sedla po zprávě z komunity, kdy jeden člověk popisoval v záznamech serveru, jak někdo systematicky hledá soubor s klíči. Nešlo o mě, takhle se plošně zkouší všechno, co je na internetu vidět. Od té doby platí:

• stránka je za heslem a po třech špatných pokusech je adresa na hodinu nedostupná,
• na server se přihlašuju jen klíčem,
• firewall pustí jen web a moje přihlášení,
• aplikace neběží jako správce serveru, ale pod vlastním omezeným uživatelem,
• bezpečnostní aktualizace se instalují samy.

A pravidelně nechávám silnější model, například Fable 5, nezávisle zkontrolovat kód a zabezpečení.

4. Sbírejte co nejlevněji

• RSS je zdarma a nepotřebuje žádný model. Kdo má blog nebo podcast, většinou má i RSS. Začněte tímhle.
• Hledání na webu dělá model Claude s nástrojem na vyhledávání. Je nejdražší, platí se za každý dotaz. Proto u mě hledá jen lidi, kteří RSS nemají, a to na přeskáčku: každý přijde na řadu jednou za pět dní.
• Tweety beru přes službu twitterapi.io, bez účtu na X. Registrace e-mailem, kredit jsem si předplatila za 10 dolarů a vydrží hodně dlouho.

U tweetů jsem to napoprvé udělala nedokonale. Ptala jsem se každého člověka zvlášť na jeho posledních dvacet tweetů a platila i za ty, kteří ten den nenapsali nic. Dnes se jedním dotazem zeptám najednou: co napsali za posledních 24 hodin. Přijde jen to, co opravdu napsali. Vychází to zhruba patnáctkrát levněji.

5. Nastavte strop útraty dřív, než radar pustíte

Odhad ceny bude vedle. Já jsem se spletla několikrát. Radar si proto počítá každé volání modelu a má měsíční strop. Když ho překročí, sám se zastaví a dá mi vědět. Druhou pojistkou je limit útraty přímo v účtu u Anthropicu a vypnuté automatické dobíjení kreditu.

6. Než necháte AI cokoli vyřazovat, naučte ji to na příkladech

Tady bych dnes postupovala jinak.

Filtr jsem učila až za provozu. Pravidla vznikala z vět, které jsem psala k zamítnutým zprávám. Funguje to, ale zpočátku mi věci propadaly, aniž bych o tom věděla.

Lepší je začít předem. Než filtr pustíte naostro, připravte si sadu skutečných příkladů. U každého napište ano, ne, nebo možná - a hlavně proč. Pak tu sadu projděte s modelem. Ať každý příklad posoudí sám a vy jeho rozhodnutí komentujete a opravujete. Na nová data ho pusťte, až když se trefuje.

Můj filtr dnes rozhoduje přesně v těch třech stupních. Co je ano, jde mi ke čtení. Co je ne, letí pryč i s důvodem. A co je možná, leží zvlášť, abych viděla, kde model zaváhal, a mohla to zpětně projít.

7. Ukládejte, co AI vyhodila, i s důvodem

Když necháte model něco vyřazovat, vyrobíte si nové riziko: nevíte, co vám zmizelo. U mě se každý vyřazený kus ukládá i s větou, proč letěl, a čtrnáct dní si ho můžu vytáhnout. Procházím to pravidelně a dívám se, jestli filtr nevyhazuje něco, co bych chtěla vidět a pracovat s tím dál.

Bacha i na zahlcení. Při první těžbě tweetů jsem měla bez filtru zahlcení přes sto tweetů během jednoho dne. To není můj cíl práce s informacemi, proto mi na stole leží nejvýš 20 nepřečtených zpráv napříč všemi oblastmi.

8. Učte radar svými větami

Ke každé zamítnuté zprávě napíšu jednou větou proč. Třeba „pozvání na event mě nezajímá“ nebo „poslední aktualizace o Claude Code je pro mě bezpředmětná“. Ty věty se jednou za čas přečtou pohromadě a vzniknou z nich pravidla, podle kterých filtr příště třídí. Pravidla mám u sebe v Obsidianu a na server je posílám. Kdyby server zmizel, pravidla mi zůstanou.

9. Nechte radar ozvat se, když něco nejede

Server si každé ráno v 8:30 zkontroluje sám sebe a ozve se, jen když něco nesedí: služba neběží, certifikátu brzy vyprší platnost, některá knihovna má známou bezpečnostní chybu. Když je všechno v pořádku, mlčí. Upozornění mi chodí přes ntfy a pro jistotu i jako okno na Macu.

Co to stojí a co je zdarma

Nejdražší je hledání na webu. Spolkne skoro čtyři pětiny útraty a přinese jeden až dva nálezy denně. Na začátku mě radar stál 2,25 dolaru denně. Pak jsem vyměnila velký model za malý a vyhodila místa, kde model zbytečně přemýšlel. Cena spadla na zlomek.

Kde jsem si natloukla

Za prvních sedm dní jsem projela 19,40 dolaru a nevěděla jsem o tom. Přišla jsem na to podle zůstatku na účtu. Zbývalo 57 centů. Já jako Hanák nemám chuť propálit na nástroji peníze bezhlavě. Proto dnes ten strop.

Když rozhodoval model, radar nenašel nic. V první verzi jsem nechala model posoudit, co je dost dobré, aby mi to ukázal. První běh nic. Druhý nic. Třetí taky nic. Laťku jsme nastavili vysoko. Filtr jsem ze sběru vyhodila a u blogů a hledání rozhoduju já. U tweetů jsem ho později vrátila.

První den s Twitterem mi přiteklo 137 tweetů. Zastropovala jsem peníze, ale ne přítok. Prošla jsem 24 z nich, tři ze čtyř jsem zamítla a pak jsem to vzdala. Tak vznikl filtr na tweety a strop dvaceti nepřečtených zároveň jako obrana proti zahlcení informacemi.

Model mi potichu vynechal deset tweetů z jedenácti. Bylo to během září při překladu. Nic nenahlásil, v záznamu stálo jen „přeloženo 1 z 11“. Všimla jsem si až podle anglických karet. Dnes radar nepřeložené dohání a každý takový výpadek mi nahlásí.

Můj AI asistent mi vypsal do chatu oba klíče od API. Klíče jsou hesla, přes která radar přistupuje k modelu a ke stahování tweetů a platí za ně. Claude Code si při stavbě vypsal běžící procesy a v nich byly klíče jako součást příkazu. Pravidlo „klíč nikdy do chatu“ přitom měl ukotvené v sobě. Oba klíče se musely vyměnit. Chyba AI se někdy stane, i když to máte ošetřené. Bohužel. Je potřeba na to myslet. Klíč nikdy nesmí být v příkazu.

Funguje to?

Za první dva týdny jsem prošla 79 zpráv a 32 jsem si nechala, tedy 41 %. U tweetů se podíl zpráv, které mi sedí, s filtrem zvedl ze čtvrtiny na 42 %. Tweety teď beru jako svůj hlavní informační tok.