Una publicación de r/IA_Italia describió un sistema de titulares de ciberseguridad nativo de IA con 9 fuentes, desduplicación de filtros de similitud y un resumen diario a las 11:30 p.m. Este tutorial recorre el proceso específico de ciberseguridad.
Requisitos previos
- Python 3.10+
- Clave API de Scavio
- Clave API Gemini o Claude
Guia paso a paso
Paso 1: Lista de fuentes
Combinación de consultas directas y basadas en SERP.
Python
SOURCES = [
('google_news', 'site:thehackernews.com 2026'),
('google_news', 'site:bleepingcomputer.com 2026'),
('google_news', 'site:krebsonsecurity.com'),
('google_news', 'site:therecord.media 2026'),
('google_news', 'site:wired.com cybersecurity'),
('reddit', 'cybersecurity'),
('reddit', 'netsec'),
]Paso 2: Consulta por fuente a través de Scavio
SERP para sitios de noticias; Punto final de Reddit para suscriptores.
Python
import requests, os
API_KEY = os.environ['SCAVIO_API_KEY']
H = {'x-api-key': API_KEY}
def pull(kind, q):
if kind == 'google_news':
return requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search', headers=H, json={'query': q, 'search_type': 'news'}).json()
elif kind == 'reddit':
return requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/reddit/search', headers=H, json={'query': q}).json()Paso 3: Desduplicación de similitud
Incruste títulos y elimine casi duplicados.
Python
from sentence_transformers import SentenceTransformer, util
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
def dedup(items):
out = []
for i in items:
if not any(util.cos_sim(model.encode(i['title']), model.encode(o['title'])).item() > 0.85 for o in out):
out.append(i)
return outPaso 4: Editor LLM con ángulo editorial
Géminis o Claude componen por ítem.
Python
def article(item):
# Gemini call here, returning 300-word article with editorial angle
passPaso 5: Resumen diario de las 11:30 p. m.
Agrega los artículos publicados del día.
Python
def recap(today_items):
summary = '\n'.join(f'- {i["title"]}' for i in today_items)
# LLM composes daily wrap-upEjemplo en Python
Python
# 6 cron bursts × 7 sources = 42 calls/day ≈ $0.18.Ejemplo en JavaScript
JavaScript
// Same in TS.Salida esperada
JSON
20-30 published articles per day across cybersecurity sources, deduped, edited. Daily recap at 11:30 PM.