Мне много чего интересно в этой жизни. Какую сферу ни возьми - с большой вероятностью мой ответ будет:

«О, круто, а что там прикольного есть?»

Я глубоко убеждён в том, что хоть что-нибудь увлекательное можно найти почти везде. Мне любопытно узнавать и читать о самых разных вещах: начиная с мужского стиля и здоровья и заканчивая исследованиями космоса.

Жаль только, что на поиск действительно стоящей информации уходит много времени.

Поэтому я сделал Interesante - open-source сервис, который собирает тематические дайджесты за выбранный период.

Как это работает

Всё довольно просто:

1. Заходишь в веб-интерфейс.
2. В двух-трёх предложениях описываешь интересующую тему.
3. Выбираешь временной период.
4. Создаёшь задачу на сбор дайджеста.
5. Получаешь подборку материалов и выбираешь, что хочется прочитать.

Тема может быть практически любой: от ткацких техник и флорентийских узоров XV века до последних исследований в области защиты от космической радиации при межпланетных перелётах.

Что внутри

С технической точки зрения проект устроен просто:

• Go и PostgreSQL;

• веб-интерфейс на Go templates;

• инфраструктура, упакованная в Docker Compose;

• внешние API для поиска, отбора и ранжирования информации:

  • OpenAI API;
  • Exa;
  • Brave;
  • Jina.

Релевантность и нейрослоп

Сервис, сохраняя довольно простую техническую концепцию, однако, имеет несколько фундаментальных проблем, которые точно хотелось бы решить сразу:

• релевантность подборок;
• контроль нейрослопа.

Никому не хочется читать то, о чём запроса вообще не было. Тем более если материал некачественно сгенерирован нейросетью без вычитки и редактуры.

Интернет сейчас в целом этим сильно грешит. Иногда до такой степени, что пользоваться Google, Yandex и другими поисковиками становится почти невозможно:

Реклама и слоп. Слоп и реклама.

Сейчас на этапе MVP две глобальные проблемы релевантности и слопа решаются GPT-5 моделью.

Exa, Brave и Jina проводят поиск, после чего GPT:

• оценивает релевантность материалов запросу пользователя;
• ранжирует найденные статьи;
• оценивает вероятность того, что текст является нейрослопом.

Слоп оценивается не бинарно, а с помощью коэффициента. Если он превышает заданный порог, статья отбрасывается. В остальных случаях чем выше коэффициент, тем ниже материал окажется в дайджесте.

У такого подхода существуют определенные проблемы. Можно отбросить неплохую статью с качественной человеческой редактурой. Или, наоборот, пропустить полностью рукописный, но откровенно плохо написанный текст.

Это компромисс, с которым я согласился на данном этапе.

В дальнейшем планирую вынести такие проверки в специализированные сервисы и использовать оценки пользователей для улучшения следующих подборок.

Что получилось

Во время тестирования я собрал несколько дайджестов по темам, которые были мне действительно интересны.

Честно сказать, не ожидал, что на первой версии получится что-то стоящее, но результат приятно удивил. Из десяти собранных статей три-четыре действительно хотелось открыть и почитать.

Основная проблема со всей этой историей - ранжирование. Самые интересные статьи могут оказаться ближе к концу, а не к началу дайджеста.

Нужна проверка боем

Сейчас проекту нужна проверка боем на реальных интересах реальных людей.

Если идея вам близка, разверните Interesante у себя, соберите хотя бы один дайджест и напишите, насколько полезной получилась подборка:

• есть ли попадание в тему;
• что оказалось мимо кассы;
• каких материалов или функций не хватило.

Репозиторий и инструкция по запуску:

**https://github.com/axkzlv/interesante**

Звезда на GitHub тоже поможет проекту. А если захотите исправить проблему или добавить полезную функцию - контрибьюты приветствуются.

Вопросы можно оставить в комментариях под постом или написать мне в Telegram - ссылка есть в профиле.

Всем знаний! =)