J'avais l'idée depuis des mois. Un site où je partagerais ma veille sur l'IA, le business, le sport, tout ce qui m'intéresse. Avant de coder la première ligne, j'ai demandé à Claude Code de faire la recherche marché. Il m'a dit non. Alors j'ai construit autre chose.
Si certains termes te perdent (Claude Code, terminal, agent, MCP, skill…), commence d'abord par le guide débutant et garde le lexique ouvert dans un autre onglet. Tu reviendras ici avec les bases.
Je voulais lancer un site. Un hub personnel où je partagerais ce que je lis, ce que je regarde, ce que je teste. Pas seulement sur l'IA : aussi sur le business, le sport, la paternité, la géopolitique. L'envie était là depuis des mois. Je me disais qu'à force d'accumuler de la veille, j'avais quelque chose à transmettre.
Avant de coder la première ligne, j'ai fait ce que je fais toujours maintenant : j'ai demandé à Claude Code de vérifier si l'idée tenait la route. Je n'avais pas envie de passer six mois sur un projet pour découvrir en route qu'il n'y avait pas de public. Cette logique de faire travailler des agents en parallèle avant de coder, je l'ai apprise en lisant les travaux de Karpathy.
J'ai lancé trois sous-agents de recherche en parallèle (des mini-IA spécialisées qui travaillent en parallèle de la conversation principale). Leur mission : fouiller le marché des newsletters et des "second brain publics" en français, chiffrer le potentiel, benchmarker les acteurs existants.
Verdict brutal, que je ne voyais pas venir :
Les sous-agents ont été très directs : « Laisse tomber la newsletter généraliste multi-sujets. Mets ces heures dans autre chose. »
Au lieu d'abandonner, j'ai essayé de trouver l'angle qui pourrait marcher. J'ai exploré quatre pistes successives avec Claude Code :
| # | Angle | Verdict |
|---|---|---|
| 1 | Un site généraliste « un fondateur lit le monde » | Nécessite dix ans de track record public que je n'ai pas encore |
| 2 | Une newsletter de curation pure | Déjà occupé par des acteurs français installés (Snowball, Flint, Marie Dollé) |
| 3 | Un carnet de père entrepreneur | Case éditoriale vide, mais demande faible (moins de 5 000 abonnés atteignables) |
| 4 | Du « build in public » multi-projets | Bon fit avec mon profil, mais expose trop mes sociétés |
À la fin de cette exploration, j'étais coincé. Chaque angle avait un défaut bloquant. J'étais prêt à poser le projet dans un tiroir.
Le déclic, c'est quand j'ai arrêté de vouloir un produit et que je me suis demandé ce que moi, concrètement, j'aurais aimé avoir dans ma journée.
Voici ce que j'ai écrit à Claude Code, ce matin-là :
« Ce sera d'abord ma veille à moi. Créer un outil pour faire ma veille sur tous les sujets. Pouvoir ajouter des sources. Le but : avoir la data dont j'ai besoin. »
Tout a changé avec cette phrase. On est passés d'un produit public à vendre à un outil privé à construire. Les contraintes sont tombées une par une :
Juste un outil. Pour moi. Qui tourne chez moi.
Le 16 avril 2026, en une journée de construction avec Claude Code, j'ai livré la v1 complète de l'outil. Dix phases, de la base de données aux analyses générées, en passant par l'ingestion automatique.
Voici ce qu'il y a dedans :
Le tout, en une journée de conception et d'écriture de code. Avec Claude Code. Si tu veux comprendre la philosophie du « second cerveau » qui sous-tend ce genre d'outil, j'ai longuement écrit sur le LLM Wiki de Karpathy qui est une des grandes inspirations de cette approche.
Quand je dis « l'outil ingère 96 sources et me sort 30 sujets », ça reste vague. Voici ce qui se passe vraiment, en cinq étapes, chaque matin pendant que je dors. À la fin de la dernière étape, j'ai dans mon dashboard les sujets sur lesquels je vais passer ma journée.
Le schéma global, en une ligne :
Reddit + HN + GitHub + RSS + YouTube → Bot → Score 5 axes → Top 60 → Mes mains → 10 retenusEt le détail des cinq étapes, avec les chiffres réels d'un run typique du vendredi matin :
Le worker lance en parallèle une trentaine de requêtes : 11 subreddits Reddit, 5 recherches Hacker News, 2 recherches GitHub, 8 flux RSS officiels (OpenAI, Google AI, Hugging Face, Simon Willison, TechCrunch AI, The Verge AI, MIT Tech Review, HN Best), une dizaine de flux Google News dynamiques sur des mots-clés que je veux suivre, et 16 chaînes YouTube via leur flux Atom (gratuit, sans clé API).
Tout ça en parallèle pour ne pas attendre. En 30 à 60 secondes, j'ai environ 476 items bruts dans un tableau en mémoire. Beaucoup sont des doublons, beaucoup sont du bruit. Mais c'est le filet large qu'il faut commencer par lancer.
Quand OpenAI annonce un nouveau modèle, j'ai la news 5 fois : sur OpenAI Blog, sur HN, sur Reddit r/OpenAI, sur Google News, et sur une vidéo YouTube qui en parle. C'est de l'information utile une seule fois.
L'outil mesure la similarité entre titres (un calcul tout simple qui compare les mots en commun, ce qu'on appelle un « Jaccard ») et regroupe tout ce qui dépasse 50 % de ressemblance. Les 476 items deviennent environ 310 clusters. L'engagement total se cumule au sein du cluster, donc une news vue partout monte mécaniquement.
Chaque cluster passe un examen sur cinq critères : combien de gens en parlent, est-ce dans mes sujets, est-ce que ça vieillit bien, est-ce que je l'ai testé moi-même, est-ce qu'il manque déjà un article clair là-dessus. Détail dans la section juste après — j'y consacre un bloc entier parce que c'est le cœur du système.
Le score final est une moyenne pondérée multipliée par un coefficient lié au cluster éditorial (Claude Code = ×1.25, frontier = ×1.0, hors cluster = ×0.5) et par un boost de chaîne YouTube quand l'item vient d'une chaîne pile dans mon univers (1.0 à 1.15).
Le filtrage est ce qui change tout. J'ai construit deux listes de mots-clés au fil des semaines :
Après le filtre + un seuil minimum de score (5 si l'item est dans un cluster, 7 sinon), il reste environ 60 items qualifiés.
Le top 15 est écrit dans BACKLOG.md avec, pour chaque idée, le score, le cluster, les sources cliquables et un emplacement pour mon angle perso. Les idées vieilles de plus de 60 jours sans être choisies passent automatiquement en « rejetées ». Le backlog actif ne dépasse jamais 40 entrées, ce qui m'évite la paralysie du choix.
Le matin, je regarde le top 15. Je passe environ 10 minutes à arbitrer. Je garde une dizaine de sujets que j'ai vraiment envie de creuser, je passe 5 en « chosen », j'en demande à Claude Opus la version long-form. C'est la seule étape vraiment manuelle du pipeline. Et c'est volontaire : c'est là que ma voix et mon angle entrent dans la chaîne.
Quand je dis « 96 sources », je veux que tu puisses vérifier. Voici le détail précis de ce que le worker fouille chaque matin, regroupé par famille. Tous les liens marchent.
| # | Subreddit | Cluster ciblé | Items / jour |
|---|---|---|---|
| 01 | r/ClaudeAI | Claude Code | ~25 |
| 02 | r/ChatGPTCoding | Claude Code + agents | ~25 |
| 03 | r/Cursor | Outils IA | ~25 |
| 04 | r/LocalLLaMA | Frontier | ~25 |
| 05 | r/MachineLearning | Frontier | ~25 |
| 06 | r/artificial | Frontier généraliste | ~25 |
| 07 | r/Entrepreneur | Entrepreneuriat | ~25 |
| 08 | r/SaaS | Entrepreneuriat IA | ~25 |
| 09 | r/ChatGPT | Outils IA | ~25 |
| 10 | r/OpenAI | Outils IA | ~25 |
| 11 | r/singularity | Frontier (filtre renforcé) | ~25 |
| # | Source | Requête | Items / jour |
|---|---|---|---|
| 12 | HN Algolia | « claude code » | ~30 |
| 13 | HN Algolia | « anthropic » | ~30 |
| 14 | HN Algolia | « ai agent » | ~30 |
| 15 | HN Algolia | « mcp » | ~30 |
| 16 | HN Algolia | « llm tutorial » | ~30 |
| 17 | GitHub Search API | « claude code » | ~15 |
| 18 | GitHub Search API | « mcp server » | ~15 |
| # | Source | Type | Items / jour |
|---|---|---|---|
| 19 | OpenAI Blog | Annonces officielles | ~3 |
| 20 | Google AI Blog | Annonces officielles | ~3 |
| 21 | Hugging Face Blog | Modèles open source | ~5 |
| 22 | Simon Willison | Blog perso de référence | ~10 |
| 23 | TechCrunch AI | Médias tech | ~15 |
| 24 | The Verge AI | Médias tech | ~10 |
| 25 | MIT Tech Review | Médias tech | ~5 |
| 26 | HN Best | Curation HN | ~30 |
S'ajoutent à ça 10 flux Google News dynamiques générés sur les mots-clés que je veux suivre (Claude Code, Anthropic, agents IA, AI skills, plugin Superpowers), en français et en anglais. C'est ce qui me ramène les annonces des médias business avant qu'elles n'arrivent sur les blogs.
Pour chaque chaîne, le worker récupère le flux Atom (gratuit, pas de clé API), filtre les vidéos de moins de 45 jours, applique le filtre signal IA / business et garde au max 10 vidéos par chaîne. Les chaînes-phares (Underscore_, Silicon Carne, Vision IA, Grand Angle, IA et Stratégie) ont un boost de score de ×1.15 parce que c'est le cœur de mon univers.
| # | Chaîne | Catégorie | Boost |
|---|---|---|---|
| 27 | Silicon Carne | IA & Tech | ×1.15 |
| 28 | IA et Stratégie | IA & Tech | ×1.15 |
| 29 | Vision IA | IA & Tech | ×1.15 |
| 30 | Underscore_ | IA & Tech | ×1.15 |
| 31 | Melvynx | IA & Tech | ×1.10 |
| 32 | Grand Angle | IA & Tech | ×1.10 |
| 33 | Grand Angle Nova | IA & Tech | ×1.10 |
| 34 | Alex Hormozi | Business | ×1.0 |
| 35 | Leila Hormozi | Business | ×1.0 |
| 36 | GaryVee | Business | ×1.0 |
| 37 | Iman Gadzhi | Business | ×1.0 |
| 38 | Grant Cardone | Business | ×1.0 |
| 39 | LEGEND | Business | ×1.0 |
| 40 | Oussama Ammar | Business | ×1.05 |
| 41 | Le Déclic | Business | ×1.0 |
| 42 | Antoine Blanco | Business | ×1.0 |
Le total tourne entre 96 et 110 sources actives selon les semaines (les flux Google News varient selon les mots-clés que je modifie). C'est volontairement borné : au-delà, je m'enterre sous le bruit. En dessous, je rate des choses.
Tout l'intérêt du pipeline tient ici. Sans scoring, je remonterais 60 items au hasard. Avec scoring, je remonte les 60 items qui matchent mon angle éditorial à moi. C'est ce qui transforme un agrégateur en outil personnel.
J'ai volontairement renoncé à un LLM pour scorer. Trop cher (×476 items × 4 runs / jour = beaucoup trop), trop opaque (impossible de débugger pourquoi un item est en haut), trop lent. À la place, des règles simples sur le titre. Cinq axes, notés sur 10. Voici ce que chacun mesure.
C'est l'engagement brut : upvotes Reddit + commentaires × 2, points HN + commentaires × 2, vues YouTube / 100 + likes × 10, stars GitHub + forks × 3. Le tout normalisé sur une échelle de 0 à 10.
Exemple concret. Un post r/ClaudeAI à 2 000 upvotes et 300 commentaires fait un engagement brut de 2 600. Score demande : 10. Un release officiel d'OpenAI sur leur blog démarre à 5 (baseline officielle) et monte si HN le reprend.
Le titre passe au tamis d'une liste de mots-clés positifs (claude, agent, mcp, skill, automatisation, prompt, llm, solopreneur…) et d'une liste anti-bruit (memes, drama, doomerisme, jailbreaks). Chaque match positif ajoute 1.5 point, chaque anti-bruit retire 4 points.
Exemple concret. « How I built an agent with Claude Code MCP » → +1.5 (built) +1.5 (agent) +1.5 (claude code) +1.5 (mcp) = 9 sur 10. « Anyone else feel AGI is coming? » → -4 (anyone else) -4 (agi coming) = 0 sur 10, éliminé.
Même logique sur le titre : les mots de tutoriel boostent (« how to », « tutorial », « guide », « pattern », « lessons learned », « ma config »), les mots d'annonce décotent (« released », « announce », « new version », « coming soon »).
Exemple concret. « Lessons learned building 10 Claude Code agents » → +1.5 = 6.5/10, durera dans le temps. « Anthropic announces Claude 5 » → -1.5 = 3.5/10, sera périmé dans 3 semaines (mais peut quand même passer le seuil grâce aux autres axes).
Cet axe est neutre par défaut (5/10). Je l'ajuste à la main quand je rentre l'idée dans le backlog. Si j'ai déjà passé une journée sur le sujet, je le monte à 9. Si c'est un sujet dont j'ai juste entendu parler, je le laisse à 5. Si c'est un sujet où je n'ai aucune expérience à apporter, je le baisse à 2.
Pourquoi cet axe existe. Mes meilleurs articles sont ceux où j'ai du vécu réel. Ce filtre m'empêche de me laisser embarquer par des sujets vendeurs sur lesquels je n'ai rien à dire de spécifique.
L'outil compare le titre proposé à tous les articles déjà publiés sur le site (mesure de Jaccard sur les mots du titre). Plus la similarité est faible, plus le gap est élevé. Si j'ai déjà publié « Les loops Claude Code expliqués », un nouvel item « Understanding Claude Code loops » fait 0.6 de similarité et tombe à 1/10. Si rien ne matche, score 10.
Pourquoi cet axe est crucial. Sans lui, je ré-écrirais 5 fois le même article sur les sous-agents. Le gap me force à explorer des sujets vraiment nouveaux pour ma collection.
La note du titre est une moyenne pondérée :
note_base = (demande × 0.25) + (pertinence × 0.30) + (evergreen × 0.15) + (vécu × 0.10) + (gap × 0.20)
note_finale = note_base × multiplicateur_cluster × boost_chaîne_youtubeLes 6 clusters éditoriaux avec leur multiplicateur :
| # | Cluster | Multiplicateur | Mots-clés type |
|---|---|---|---|
| 01 | Claude Code tutos | ×1.25 | claude code, mcp, skill, hook, sous-agent |
| 02 | Agents IA concrets | ×1.25 | built an agent, gmail agent, n8n, langgraph |
| 03 | Opinions tranchées | ×1.10 | vs, overrated, i tried, lessons learned |
| 04 | Outils IA du moment | ×1.10 | chatgpt, gemini, cursor, perplexity, comparatif |
| 05 | Entrepreneuriat + IA | ×1.0 | solopreneur, mrr, my saas, indiehacker |
| 06 | Frontier vulgarisé | ×1.0 | karpathy, paper, transformer, scaling laws |
| — | Hors cluster | ×0.5 | (décote massive si rien ne matche) |
Et pour les items qui viennent de YouTube, un boost supplémentaire de chaîne (1.0 à 1.15) selon ma proximité avec la voix de la chaîne. Underscore_ qui sort une vidéo Claude Code à ×1.15 + cluster Claude Code à ×1.25 = score gonflé de +44 % vs la valeur brute. Volontaire.
Cette formule a évolué. Au début, j'avais juste l'engagement brut. Le résultat : du drama Reddit en haut, des sujets intéressants en bas. J'ai ajouté la pertinence. Mieux, mais trop de news fraîches sans intérêt pour moi. J'ai ajouté l'evergreen et le cluster. Là j'ai commencé à avoir des idées vraiment pertinentes. Le gap est arrivé en dernier, parce que j'ai écrit deux fois le même article.
L'outil que je décris ici n'est pas magique et il n'est surtout pas le seul chemin. Selon le temps que tu peux y investir, voici les trois niveaux de mise en place. Chaque niveau te ramène 70 à 80 % de la valeur du suivant. Pas besoin d'aller au niveau 3 pour avoir une vraie veille qui change ta journée.
Le minimum vital. Tu crées un compte gratuit sur Feedly, tu y ajoutes 5 flux RSS officiels (OpenAI, Google AI, Hugging Face, Simon Willison, TechCrunch AI). Tu installes l'appli sur ton téléphone. Tu te poses 10 minutes le matin avec un café et tu lis ce qui est remonté.
Ce que tu gagnes. Tu ne rates plus les annonces officielles. Tu arrêtes de scroller X pour découvrir une release que tu pouvais avoir en première main 3 jours avant. Coût : 0 €. Temps de mise en place : 5 minutes. Temps quotidien : 10 à 15 minutes.
La checklist papier en bonus. 3 questions sur un post-it à côté du clavier : (1) « Est-ce que ça touche mon travail ? » (2) « Est-ce que je vais m'en souvenir dans 3 mois ? » (3) « Est-ce que j'ai une raison de partager ça ? ». Si la réponse est non aux trois, tu fermes l'onglet. Ça paraît bête mais ça change tout : tu arrêtes de stocker du bruit.
Quelques sources complémentaires utiles à brancher dès le niveau 1 selon ton angle : Korben.info pour la veille tech française grand public, Console.dev pour les outils dev nouveaux et bien filtrés, et Hacker News directement (ou via son Algolia) pour les conversations qui sortent du circuit officiel.
Tu passes au niveau au-dessus quand Feedly ne suffit plus. Tu installes n8n en mode auto-hébergé (gratuit) ou tu prends un compte Make (payant léger). Tu configures un workflow qui fetch Reddit (API gratuite), Hacker News (Algolia API gratuite), tes RSS, et qui te dépose tout ça dans un Google Sheet ou une base Notion chaque matin.
Le scoring se fait à la main : tu mets une colonne « note de 1 à 5 » et tu trie. C'est moins automatique que mon outil mais c'est 10 fois plus puissant que Feedly parce que tu choisis exactement quelles sources rentrent et que tu peux filtrer par mots-clés.
Ce que tu gagnes. Tu vois passer Reddit et HN sans devoir y aller. Tu construis ta propre vue. Coût : 0 à 20 € / mois. Temps de mise en place : un weekend. Temps quotidien : 15 à 20 minutes.
C'est ce que j'ai fait. Tu construis le tien avec Claude Code, en repartant de zéro ou en t'inspirant du mien (le code de brainstorm.js est public sur le repo de mon site). Tu obtiens : sources sur mesure, scoring sur mesure, filtres sur mesure, dashboard intégré à ton outil de travail, contrôle total sur tes données.
Ce que tu gagnes. Un outil qui devient une extension de ta tête. Coût : 5 à 10 € / mois en API. Temps de mise en place : 1 mois en fil rouge le soir, ou une journée pleine si tu arrives à libérer un samedi entier comme moi. Temps quotidien : 5 minutes pour arbitrer le top 15.
Honnêtement : commence au niveau 1. Si dans 3 semaines tu te dis « il me manque Reddit et HN », passe au niveau 2. Si dans 3 mois tu te dis « je veux un scoring qui matche pile mes obsessions », passe au niveau 3. La pire erreur, c'est de viser le niveau 3 dès le départ et de ne jamais commencer parce que c'est trop gros à attaquer.
Avant. Je faisais ma veille comme beaucoup : je scrollais sur X, j'allais voir Google News, je traînais sur YouTube. C'était chronophage. Je passais parfois une heure à scroller pour finir avec trois informations en tête, dont deux mal expliquées. Je ratais des annonces importantes parce qu'elles étaient noyées dans le bruit. Et quand je tombais sur une nouveauté intéressante, je n'avais pas le temps de creuser vraiment.
Maintenant. Je me lève, je prends mon café, j'ouvre mon outil. Le worker a déjà digéré les 96 sources de la nuit. Je clique sur « Lancer la veille ». Trente sujets en français apparaissent, classés par score. Je lis les titres, je coche ceux qui m'intéressent. Claude Opus me sort une analyse de 1 000 mots par sujet, en français, avec les sources croisées entre elles.
En ce moment, l'outil me fait remonter des sujets précis que je n'aurais pas vus en scrollant :
Ce sont des sujets que je n'aurais pas trouvés tout seul, ou que je n'aurais pas compris en profondeur si je les avais vus passer sur X.
Le coût mensuel tourne autour de 5 € par mois, parfois un peu plus selon ma fréquence d'usage. Max 10 € les mois où je fais beaucoup d'analyses. Ce sont les appels à Claude Sonnet (les 30 sujets proposés chaque jour) et à Claude Opus (les analyses long-form) qui composent presque tout ce montant. Le reste — l'ingestion des 96 sources, les embeddings Ollama, la base SQLite — tourne gratuitement sur mon Mac.
Pour 5 € par mois, voici ce que j'obtiens :
C'est probablement le meilleur rapport valeur / prix que j'ai obtenu en construisant un outil moi-même.
Trois leçons, que je me répète depuis :
J'ai failli investir des mois dans une newsletter qui n'avait que 5 % de chances de décoller. Trois sous-agents en deux heures m'ont évité cette erreur. Ce n'est pas une garantie, mais c'est un filtre énorme.
Je n'ai plus besoin de chercher mille abonnés payants. J'ai besoin d'un outil qui tourne chaque matin. L'un nourrit l'autre, d'ailleurs : la veille que je fais avec cet outil alimente les contenus que je publie. Le produit public est sorti comme une conséquence, pas comme un objectif.
Pas un prototype. Un outil complet, avec ingestion automatique, clustering, analyses longues, interface soignée. Quand j'étais seul avec mon idée, je me serais dit que c'était un projet de six mois. Avec Claude Code, c'est une journée de construction, et quatre jours plus tard on ajuste la charte graphique pour que ce soit joli.
Si tu fais ta veille comme je la faisais avant — en scrollant X, Google News, YouTube, LinkedIn, avec l'impression de rater l'essentiel — je suis curieux de savoir à quoi ressemble tes journées.
Réponds à cet email avec :
Je lis tout. Je ne vends rien. Je cherche juste à comprendre comment les autres s'y prennent.
Cinq axes pondérés : Demande (engagement brut, votes, commentaires), Pertinence (matching avec mes sujets), Evergreen (longévité, pas seulement la news fraîche), Vécu (correspondance avec mes usages) et Gap (sujet rare versus déjà couvert). Le score brut est multiplié par un coefficient cluster (1.0 à 1.25 selon la catégorie éditoriale) et un boost YouTube (1.0 à 1.15 pour les chaînes-phares).
Environ 5 € par mois, parfois jusqu'à 10 € les mois où je fais beaucoup d'analyses long-form. Ce sont les appels à Claude Sonnet (les 30 sujets par jour) et à Claude Opus (les analyses) qui composent presque tout. Le reste — ingestion des 96 sources, embeddings Ollama, base SQLite — tourne gratuitement sur mon Mac.
Une run typique : 476 items ingérés depuis 96 sources, 310 clusters après déduplication par similarité Jaccard, 60 items après filtrage signal/bruit, 15 items dans le backlog actif, 10 items que je retiens vraiment pour analyse approfondie. Soit un taux de rétention de 2 % entre l'ingestion brute et ce qui mérite mon attention.
96 sources en quatre familles. Onze subreddits (r/ClaudeAI, r/ChatGPTCoding, r/LocalLLaMA, r/MachineLearning, r/Entrepreneur, etc.). Sept sources HN + GitHub via Algolia API. Huit flux RSS officiels (OpenAI, Google AI, Hugging Face, Simon Willison, TechCrunch AI, The Verge AI, MIT Tech Review, HN Best). Seize chaînes YouTube via flux Atom. Plus dix flux Google News dynamiques. Total réel : 96 à 110 sources actives selon les semaines.
Non. Pour le niveau 3 (le pipeline complet Claude Code), il faut savoir installer Claude Code, créer un compte Anthropic et accepter une journée pleine ou un mois en fil rouge à construire-tester-ajuster. Mais 70 à 80 % de la valeur s'obtient au niveau 1 (Feedly + 5 RSS officiels, 5 minutes) ou au niveau 2 (n8n auto-hébergé + scraping Reddit/HN, un weekend). Commence au niveau 1, monte si tu en sens le besoin.
Feedly est un agrégateur RSS qui te liste les derniers articles publiés. Cet outil va trois crans plus loin : il scrape aussi Reddit, Hacker News et YouTube, il déduplique par similarité Jaccard pour grouper les variantes d'un même sujet, il score sur cinq axes pondérés selon mes obsessions, et il appelle Claude Opus pour produire une analyse française de 1 000 mots par sujet retenu. Feedly te donne du brut, cet outil te donne du digéré et priorisé.
J'ai volontairement renoncé à un LLM pour scorer. Trop cher : sur 476 items par jour, ça ferait des dizaines de milliers d'appels par mois. Trop opaque : impossible de comprendre pourquoi un item bascule vers le haut ou le bas. Trop lent : chaque appel ajoute 2 à 10 secondes, soit des heures de latence sur l'ensemble. La formule mathématique avec multiplicateurs cluster est rapide, lisible et auditable.
Trois étapes selon le type. Pour un subreddit ou un RSS officiel : ajoute l'URL dans le tableau de configuration et relance. Pour une chaîne YouTube : résous le channelId une fois (mis en cache 90 jours), ajoute-la au fichier youtube-channels.js avec son boost. Pour une recherche Google News dynamique : ajoute les mots-clés dans le worker. Compte 5 à 15 minutes pour intégrer une source proprement, tester sur un run et ajuster les filtres signal/bruit si besoin.
Ollama tourne en local sur mon Mac avec un modèle d'embedding multilingue, gratuitement, sans envoyer une seule ligne sur Internet. OpenAI text-embedding-3-small coûte 0,02 $ par million de tokens — pas cher mais payant, et mes données partent chez OpenAI. Sur 476 items par jour, l'écart financier est minime mais le contrôle des données est total avec Ollama. Et j'évite une dépendance de plus.
Oui. Le code est en Node.js + SQLite, deux briques cross-platform. Ollama tourne sur Windows depuis 2024, Claude Code aussi. La seule friction : le worker tourne actuellement sur mon Mac via launchctl pour le déclenchement à heure fixe. Sur Windows il faudrait passer par le Planificateur de tâches Windows ou WSL2. Pour 99 % du code, zéro modification nécessaire.
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