Физическая независимость сайтов
У каждого издания собственная изолированная база данных, настройки и контент. Сбой или нагрузка на один проект технически не могут затронуть остальные сайты сети.
Архитектура & Возможности
Автономная мультисайтовая новостная платформа
Готовый программный комплекс для запуска и управления сетью независимых медиаизданий: от автоматического мониторинга первоисточников и AI-копирайтинга до раздельной визуализации и гибкого контроля публикаций.
1. Мультисайтовость: «Движок один — сайтов много»
РАЗДЕЛ 01Уникализация стилей и структуры
Каждому медиа назначается собственный визуальный слой: независимая цветовая гамма, шрифты, плотность верстки и структура блоков. Сайты не выглядят шаблонными копиями друг друга.
Единая панель управления
Вся сетка управляется из одной удобной админки. Быстрое переключение между изданиями, общий контроль над источниками, публикациями, рубриками и автопилотом из единого окна.
2. Автономный конвейер публикаций
РАЗДЕЛ 0201
Мониторинг первоисточников
Конвейер в фоновом режиме опрашивает предварительно заданные RSS-ленты авторитетных отраслевых СМИ, информагентств и профильных ресурсов. Система автоматически собирает только свежую фактуру и оригинальные метаданные.
Опрос заданных RSS-фидов 24/702
Смысловая дедупликация инфоповодов
Алгоритм анализирует суть новости и отсекает повторы, даже если разные издания написали об одном событии совершенно разными словами и с разными заголовками.
Исключение дублей и пересказа03
Поиск трендовых сюжетов (Topic Discovery)
В часы информационного затишья искусственный интеллект анализирует профиль издания и самостоятельно подбирает актуальные аналитические темы под целевую аудиторию.
Резервная генерация идей04
Глубокий редакционный AI-копирайтинг
Нейросеть не копирует чужой текст, а пишет оригинальный материал по собранным фактам: формирует сильный заголовок, емкий лид, структурированный текст, цитаты и теги.
Журналистские стандарты верстки05
Публикация и подбор иллюстраций
Система автоматически забирает оригинальную фотографию из RSS-потока первоисточника (а если в исходной новости не было изображения — подбирает качественное фото из тематической медиатеки рубрики), а нейросеть генерирует контекстную подпись к снимку.
Оригинальные фото из первоисточников3. Режимы работы и контроль качества
РАЗДЕЛ 03Режим «Полный автопилот»
Материалы создаются по расписанию и сразу выходят в эфир. Система сама подбирает иллюстрации, расставляет теги и распределяет статьи по блокам главной страницы.
Режим «Редакторский контроль»
Статьи сохраняются как черновики. Выпускающий редактор может в один клик просмотреть материал, внести правки или отправить статью на публикацию из удобной панели управления.
4. Структура регулярных расходов
РАЗДЕЛ 04Экономика содержания сети строится на прозрачных инфраструктурных и операционных статьях без скрытых переплат. Ниже представлены ключевые направления затрат, обеспечивающие бесперебойную генерацию и публикацию контента:
Генерации и токены нейросетей
Оплата API языковых моделей (LLM) под задачи глубокого рерайта, структурирования фактов, выделения цитат, генерации цепляющих заголовков и создания контекстных подписей к фотографиям.
Хостинг платформы и фонового конвейера
Аренда быстрого VPS/VDS сервера для непрерывного выполнения фоновых задач (Cron-демоны, парсеры первоисточников, быстрые базы SQLite и веб-сервер Caddy с поддержкой HTTP/3).
Редакторский контроль и калибровка
Работа выпускающего редактора: выборочная проверка качества материалов в админке, калибровка AI-промптов под специфику ниши, добавление новых авторитетных источников и модерация рубрик.
Доменные имена и DNS-инфраструктура
Ежегодная регистрация и продление независимых доменов для каждого издания в сети, управление DNS-записями и автоматическое обновление SSL/TLS-сертификатов.
Прокси-серверы для сбора данных
Пул серверных или резидентных прокси для стабильного и непрерывного парсинга RSS-потоков и веб-страниц первоисточников без риска блокировок и лимитов со стороны сайтов-доноров.
SEO-оптимизация и поисковая поддержка
Контроль быстрой индексации в Яндекс и Google, мониторинг поисковой видимости, поддержка микроразметки Schema.org (NewsArticle), поисковый аудит и регулярная техническая оптимизация витрин.
5. Примеры
РАЗДЕЛ 05
6. Планы развития и открытые задачи
РАЗДЕЛ 06Длительное техническое стресс-тестирование
Сейчас в платформе
Проведено успешное локальное тестирование работы конвейера по крон-задаче (автоматический сбор фидов, генерация материалов и запись в базы).
В планах реализации
Непрерывный прогон конвейера под повышенной нагрузкой для выявления скрытых узких мест, проверки устойчивости SQLite WAL-транзакций, обработки сбоев RSS-источников и валидации отказоустойчивости демонов.
Поиск способов оптимизации расходов
Сейчас в платформе
Используется стандартная модель обращений к LLM API с базовым расходом токенов на каждую генерацию.
В планах реализации
Профайлинг и снижение затрат: внедрение кэширования системных промптов (Prompt Caching), подбор легковесных моделей для первичного скоринга сырья и калибровка параметров генерации.
Нейросетевая генерация фотоиллюстраций
Сейчас в платформе
Изображение забирается напрямую из RSS-потока первоисточника в оригинальном качестве, либо подбирается качественное фото из тематической медиатеки рубрики.
В планах реализации
Подключение генеративных нейросетей (Flux / SDXL) для синтеза уникальных авторских обложек и концепт-артов под сюжет, если у источника нет фото или критически важны 100% авторские права.
Мульти-источниковый синтез сюжетов
Сейчас в платформе
Конвейер берет фактуру одного наиболее полного первоисточника, а похожие новости других СМИ отсекает через смысловую дедупликацию.
В планах реализации
Объединение фактуры из 2–4 разных изданий в один расширенный аналитический материал (сравнение оценок, сбор разных деталей и мнений в единый сюжет).
Автоматический двухэтапный Fact-Checking
Сейчас в платформе
Контроль качества текста осуществляется базовым редакционным промптом либо вручную редактором в панели управления перед публикацией.
В планах реализации
Отдельный независимый AI-валидатор, который автоматически сличает готовый материал с сырыми данными: сверяет фамилии, должности, даты, суммы и прямые цитаты.
Умная контекстная перелинковка внутри текстов
Сейчас в платформе
Навигация между статьями строится через блоки «Похожие новости», общие рубрики и систему сквозных тегов.
В планах реализации
Автоматический семантический поиск связей в архивной базе и расстановка контекстных гиперссылок прямо в тексте статей («как сообщалось ранее...») для роста глубины просмотра и SEO-веса страниц.