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Telegram Channel Manager

KI-System, das Nachrichten kuratiert, Fakten prüft, kurze Medienartikel erstellt und automatisch in Telegram-Kanälen veröffentlicht

Weiter
  • 3 Monate
    36.719 Posts während des 3-monatigen PoC generiert
  • 2.139
    Posts in Testkanälen veröffentlicht
  • 125
    Nachrichtenquellen, über das Admin-Panel angebunden und gepflegt
  • 2 Wochen
    In 2 Wochen als funktionierender PoC gebaut, jetzt investment-ready
Kunde
NDA
Branche
Automatisierung von News-Medien
Kundenüberblick

Ein Medien-Startup, das automatisierte Telegram-Verbreitung erforscht. Ziel: redaktionellen Aufwand reduzieren und gleichzeitig Genauigkeit, Tonalität und Geschwindigkeit über themenbezogene Kanäle hinweg halten.

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Problemstellung

Eine automatisierte Pipeline schaffen, die kontinuierlich Artikel aus verschiedenen Nachrichtenseiten aufnimmt, sie in prägnante Telegram-Posts mit kanalspezifischer Tonalität umschreibt, relevante Bilder oder Videos anhängt und die Veröffentlichung plant — und dabei Qualität und Korrektheit wahrt.

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Kontext

Das Redaktionsteam managte viele Kanäle, jeder mit anderem Stil und Takt. Manuelle Kuratierung und Posting skalierten nicht.

Pain Points
  • Fragiles Web-Scraping über variierende Seitenstrukturen
  • Hochdurchsatz-Queuing und Backpressure-Steuerung
  • Konsistente Tonalität pro Kanal ohne repetitive Wortwahl
  • Faktenqualität und Headline-Klarheit vor der Veröffentlichung
  • Komfortable Admin-UX für Quellen, Kanäle, Entwürfe und Zeitpläne
Ansatz

Einen produktionsnahen PoC in zwei Wochen liefern, um End-to-End-Automatisierung zu validieren, und dann in Richtung Investment und Skalierung iterieren.

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Eingesetzte Technologien

Vercel für Hosting und Next.js-API-Routen, Next.js-App für Admin-UI und Webhook-Endpoints, Supabase Postgres + Storage mit Row-Level Security, OpenAI-API für Zusammenfassung, Tonkontrolle, Korrekturlesen und assistierte Faktenchecks, Trigger.dev für Scraping-Jobs, Queues, Retries und geplante Veröffentlichungen.

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  1. Details der Umsetzung
    Phase 1. Quellen-Ingestion
    • Admin kann Quellen hinzufügen, testen, aktivieren und gruppieren; unterstützt RSS und selektorbasierte HTML-Extraktion.
    • Inhalts-Normalisierung und Dedup über kanonische Links, Hash-Signaturen und Ähnlichkeitsprüfungen.
  2. Details der Umsetzung
    Phase 2. KI-Generierung und Review
    • Artikel → prägnanter Post: Titel, Lead, Body und Medienreferenzen.
    • Kanalspezifische Tonvorlagen (z. B. analytisch für Finanzen, locker für Lifestyle).
    • Automatisches Korrekturlesen, Headline-Straffung und „Claim-Hinweise" für assistierte Faktenchecks.
  3. Details der Umsetzung
    Phase 3. Queues, Scheduling und Posting
    • Prioritäts-Queues pro Kanal und Kategorie mit Rate-Limits und exponentiellem Backoff.
    • Kalender-Scheduling (sofort oder zeitgesteuert) und Bulk-Operationen.
    • Veröffentlichung über Telegram-Bot-API mit Caption, Inline-Links, Bildern und Videos.
  4. Details der Umsetzung
    Phase 4. Admin-Erfahrung
    • Dashboards für generierte, veröffentlichte und ausstehende Posts; tägliche Aktivitäts-Charts.
    • Post-Editor mit Vorschauen, schnellem Tonwechsel und Medienanhang.
    • Kanal-Management: Themen, Kategorien, Signaturen und Veröffentlichungstakt.
    • Konfigurationsmaske für API-Keys, Aufbewahrung und Scraping-Limits.
Feature-Highlights
  • Mehrkanal- und Mehrton-Post-Generierung
  • Bilder und Videos werden automatisch angehängt, sofern verfügbar
  • Post-Lebenszyklus: Entwurf → Geplant → Veröffentlicht, inklusive Logs
  • Quellen-Ordner nach Land/Thema; schnelles Selektor-Testen
  • Observability: Job-Historie, Retries und Fehleranzeige in der UI
Sicherheitshinweise (PII)
  • Keine Endnutzer-PII gespeichert; nur Kanal-IDs, Quellen-URLs und Inhalte
  • Supabase-Row-Level-Security-Policies schränken den Zugriff nach Rolle ein
  • Secrets in verschlüsselten Vercel/Trigger.dev-Umgebungen; Least-Privilege-Telegram-Tokens
  • Audit-Trails für Admin-Aktionen und Job-Läufe; Medien-Retention-Zeitfenster

Wichtigste Ergebnisse

36.719
KI-vorbereitete Posts über 3 Monate PoC-Laufzeit generiert
2.139
Posts mit konsistenter Tonalität in interne Testkanäle veröffentlicht
125
Quellen, über das Admin-Panel angebunden und gepflegt
Volle Automatisierung
End-to-End-Automatisierung von Scrape → Generieren → Review → Planen → Veröffentlichen validiert
Qualität & Geschwindigkeit
Kunde ist mit Qualität und Tempo zufrieden; die Plattform ist investment-ready

Tech-Stack

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Wichtigste Erkenntnisse
Erkenntnisse
  • Frühe Investition in eine widerstandsfähige Scraping- + Queue-Ebene zahlt sich aus, wenn sich Quellen-Strukturen ändern.
  • Tonvorlagen auf Kanal-Ebene halten die Stimme konsistent, ohne jeden Post per Hand zu bearbeiten.
  • Assistierte Faktenchecks und Korrekturlesen reduzieren redaktionelles Risiko, ohne Geschwindigkeit zu verlieren.
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Wichtigste Erkenntnisse
Skalierbarkeit
  • Horizontales Wachstum durch Hinzufügen von Workern in Trigger.dev; zustandslose API auf Vercel.
  • Neue Regionen und Themen werden durch Registrierung von Quellen und Tonvorlagen ergänzt — ohne Änderungen am Kerncode.

Möchten Sie Ihren Telegram- oder Social-News-Workflow
mit KI automatisieren, ohne die redaktionelle Qualität
zu verlieren?

Sprechen wir über einen fokussierten PoC und seine Skalierung in Produktion.

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