Ein Automat für Kurzmeldungen: zehn Wochen, 222 Meldungen, 88 USD
Unter Aktuelles schreibt ein Automat jeden Morgen Kurzmeldungen aus Originalquellen, ein Mensch gibt sie mit einem Knopfdruck frei. Was der Aufbau kostet, wie viele Funde bis zur Meldung durchkommen, welche Prüfungen im Code statt im Modell liegen und was in zehn Wochen schiefging.
Jeden Morgen um 06:10 läuft auf meinem Rechner ein Automat an, der Kurzmeldungen über KI schreibt. Was er schreibt, steht unter Aktuelles, sobald ich es freigegeben habe. Vom 30.07. bis zum 06.10.2026 kamen 222 der 231 Meldungen dort aus diesem Automaten, die übrigen neun habe ich von Hand angelegt.
Das Vorhaben war schlicht formuliert: neue Entwicklungen aus Originalquellen finden, einordnen und so aufschreiben, dass jede Zahl und jedes Zitat im Material steht. Dieser Bericht nennt den Aufwand, das Ergebnis in Zahlen und die Pannen. Gezählt ist alles am 06.10.2026, aus dem Laufprotokoll des Automaten und aus der Versionsgeschichte der Seite.
Der Aufbau in vier Stufen
Sammeln, 05:40. Ein Skript fragt 22 Quellen ab, überwiegend RSS-Feeds. 15 davon sind Belegquellen, also Hersteller, Forschungseinrichtungen und Behörden. Die übrigen sieben heißen bei mir Spürhunde: Seiten, die auf Neuigkeiten hinweisen und das Original finden lassen. Jeder neue Fund kommt in ein Journal, im Median 18 am Tag. Seit dem 11.08. holt dieselbe Stufe zu jedem Fund den Volltext in einem echten Browser, bisher 888-mal.
Einstufen und schreiben, 06:10. Ein Sprachmodell liest die neuen Funde und schlägt höchstens fünf als Meldung vor, jeweils mit Thema, Tragweite und Beleg. Fehlt das Original, sucht es mit einer Websuche danach. Danach schreibt es die Meldung und bessert sie nach, wenn die Sprachprüfung der Seite anschlägt.
Zweitmeinung. Ein Modell eines anderen Anbieters stuft jede wartende Meldung noch einmal ein. Weichen beide ab, entscheidet ein dritter Aufruf, ob die Einstufung geändert wird. Das Muster dahinter beschreibt Vibe-Coding / Agentic Engineering, Kapitel 07: Wer seine eigene Arbeit prüft, prüft mit denselben Annahmen.
Freigeben. Alles, was der Automat schreibt, steht zunächst nur in der Vorschau. Live geht eine Meldung erst, wenn ich auf der Vorschauseite den Knopf drücke.
Was der Code prüft
Die harten Bedingungen stehen als Programmcode zwischen zwei Modellaufrufen. Jede davon verwirft einen Vorschlag oder einen fertigen Text:
- Der Beleg muss im Journal stehen, also aus der Sammlung stammen.
- Ein Spürhund zählt nie als Beleg und nie als Material.
- Ein Zitat muss wörtlich im Material stehen, mit mindestens 15 Zeichen.
- Jede Zahl der fertigen Meldung muss im Material vorkommen.
- Hat das Material weniger als 600 Zeichen, wird nichts geschrieben.
Danach baut die Seite und fährt dieselbe Sprachprüfung wie bei jedem anderen Text. Ein Gedankenstrich oder ein falsches Anführungszeichen bricht den Bau ab.
Aufwand
Gebaut habe ich den Automaten mit Claude Code, verteilt über den ganzen Zeitraum. Der Bewerter ist eine Datei mit 3.393 Zeilen und hat seit dem 30.07. 51 Commits bekommen, die Skripte für Sammeln und Ablauf weitere 45. Der größte Teil davon sind Prüfungen und Antworten auf Pannen, die unten stehen.
Die laufenden Kosten nennt die Kommandozeile je Aufruf. Abgerechnet wird über ein Abonnement, die Zahl ist also der Gegenwert zu Preisen der Schnittstelle. Darin stecken auch abgewiesene Aufrufe und die Quellensuche. Die Zweitmeinung läuft über einen anderen Zugang ohne Kostenangabe und fehlt deshalb.
| Monat | Läufe mit Kosten | Summe |
|---|---|---|
| Juli (30. und 31.) | 2 | 1,76 USD |
| August | 46 | 47,04 USD |
| September | 41 | 32,43 USD |
| Oktober (1. bis 6.) | 6 | 7,09 USD |
| zusammen | 95 | 88,33 USD |
Der Median liegt bei 0,80 USD je Lauf, der teuerste Lauf kostete 3,58 USD. Je veröffentlichter Meldung sind das rund 0,40 USD.
Ergebnis
Der Bewerter lief an 68 von 69 Tagen, insgesamt 113-mal bis zum Ende des Ablaufs. Elf dieser Läufe brachen in der Bewertung ab, vier an einem Sicherheitsfilter des Modells, vier an einer unlesbaren Antwort. Vom Fund bis zur Meldung sieht der Trichter so aus:
| Stufe | Anzahl |
|---|---|
| neue Funde im Journal | 1.319 |
| vom Modell vorgeschlagen | 302 |
| Prüfungen im Code bestanden | 290 |
| geschrieben | 253 |
| zurückgenommen | 31 |
| als Meldung in der Seite | 222 |
eigene Zählung aus dem Laufprotokoll des Automaten, 30.07. bis 06.10.2026, Stand 06.10.2026
Knapp jeder vierte Fund wird zum Vorschlag. Die Prüfungen im Code weisen nur wenige Vorschläge ab, weil das Modell ihre Regeln im Auftrag mitbekommt. Ihren Wert zeigen sie an anderer Stelle: Zehn fertige Texte verwarf der Code, weil eine Zahl nicht im Material stand.
Die Zweitmeinung hat seit dem 17.08. 136 Meldungen geprüft. In 58 Fällen kam sie zur selben Einstufung, in 39 zu einer anderen, und davon wurden 7 geändert. 39 Abrufe lieferten keine verwertbare Antwort. Sie gelten als unklar, und die Meldung kommt am nächsten Morgen erneut an die Reihe.
Was schiefging
Vier Tage Stillstand ohne Meldung. Vom 02. bis zum 05.08. bewertete der Automat nichts: zuerst ein Sicherheitsfilter des Modells, dann das Wochenkontingent, dann zweimal ein fehlendes Programm nach einem Update. Der Ablauf endete trotzdem jedes Mal ohne Fehlercode, und die Überwachung sah saubere Läufe. Seitdem meldet der Ablauf einen Abbruch selbst, einmal je neuem Grund.
0,58 USD für keine einzige Meldung. Am 11.08. bestanden drei Vorschläge die Prüfungen und wurden alle zurückgestellt, weil ihre Feed-Zeilen 0 bis 212 Zeichen hatten. Die Grenze liegt bei 600. Seitdem holt die Sammelstufe den Volltext, bevor das Modell einstuft. Ein zweiter Lauf am selben Tag mit dem größeren Material war mit 3,58 USD der teuerste bisher.
31 zurückgenommene Meldungen in acht Läufen. Fand die Sprachprüfung einen Fehler, nahm der Automat bis zum 11.09. den ganzen Stapel des Tages zurück. Die Fehler waren klein: ein Geviertstrich, ein gerades Anführungszeichen, ein Halbgeviertstrich im Titel einer fremden Quelle. In keinem dieser Läufe war mehr als eine Datei schuld, 24 Meldungen gingen so verloren. Seitdem geht bei einem Sprachbefund nur die Datei, deren eigener Text ihn enthält. Bricht der Bau ganz ab, nimmt der Automat weiter den Stapel zurück, denn dann fehlt die Fundstelle.
Was sich übertragen lässt
Die Bauform passt zu Aufgaben mit vielen kleinen Fällen, von denen jeder einzeln prüfbar ist. Fünf Regeln haben sich gehalten:
- Harte Bedingungen gehören in Code. Ob ein Zitat im Material steht, prüft ein Zeichenvergleich zuverlässiger als ein zweiter Modellaufruf.
- Das Material kommt vor der Einstufung. Wer erst einstuft und dann besseres Material nachreicht, bekommt dieselbe schiefe Meldung mit besseren Belegen.
- Ein Ausfall muss sich melden. Ein Ablauf ohne Fehlercode sieht in jeder Überwachung gesund aus, auch wenn er seit vier Tagen nichts tut.
- Eine Rücknahme ist so eng wie ihr Befund. Sonst kostet ein einzelnes Zeichen die Arbeit eines ganzen Morgens.
- Kosten werden je Ergebnis gemessen. Die Kosten je Lauf sagen wenig, solange offen ist, wie viele Meldungen dabei herauskommen.
Wo die Bauform an ihre Grenze kommt, zeigen die ausführlichen Meldungen. Für sie schreibt der Automat nur ein Gerüst. Eine Einordnung, die mehr verlangt als die Fakten einer Quelle, liegt außerhalb dessen, was die Prüfungen im Code absichern können.
Quellen
3 Einträgealle erreichbar
Erreichbarkeit automatisch geprüft
Dokumentationerreichbar
System Card: Claude Sonnet 5.5 (externe Seite, anthropic.com)
anthropic.comgeprüft 25.10.2026
Anthropics Begleitdokument zu Claude Sonnet 5.5, auf der Titelseite auf den 28.09.2026 datiert, 148 Seiten. Es führt Prüfungen nach der eigenen Skalierungsrichtlinie, zu Cyber, Schutzmaßnahmen, agentischer Sicherheit und Ausrichtung und ist nach eigener Angabe kürzer gefasst als frühere Karten. Abschnitt 1.1 nennt die Herkunft der Trainingsdaten samt dem eigenen Sammler ClaudeBot und den Wissensstichtag Juni 2026.
Dokumentationerreichbar
System Card: Claude Opus 5.5 (externe Seite, anthropic.com)
anthropic.comgeprüft 25.10.2026
Anthropics Begleitdokument zu Claude Opus 5.5, auf der Titelseite auf den 22.09.2026 datiert, 230 Seiten. Es führt Prüfungen nach der eigenen Skalierungsrichtlinie, zu Cyber, Schutzmaßnahmen, agentischer Sicherheit, Ausrichtung und Modellwohl sowie externe Tests. Abschnitt 1.1 nennt die Herkunft der Trainingsdaten samt dem eigenen Sammler ClaudeBot und den Wissensstichtag Juni 2026. Abschnitt 1.3 nennt neben der Skalierungsrichtlinie das Frontier Compliance Framework für gesetzliche Pflichten (SB 53 in Kalifornien, Verhaltenskodex zur KI-Verordnung) und Anthropic Ireland als Anbieter im EWR. Abschnitt 1.4 sagt, an welchem Zwischenstand gemessen wurde, Abschnitt 1.5, welches ältere Modell antwortet, wenn eine Schutzschicht sperrt, Abschnitt 2.1.1, wie sich Karte und Risk Report die Arbeit teilen.
Dokumentationerreichbar
OpenAI, GPT-5.6 System Card (externe Seite, deploymentsafety.openai.com)
deploymentsafety.openai.comgeprüft 25.10.2026
OpenAIs System Card zur Familie GPT-5.6 vom 09.07.2026, mit Änderungen im August und September. Sie gilt für alle drei Stufen, Sol als Spitzenmodell, Terra und Luna als günstigere, und stuft alle drei nach dem Preparedness-Rahmen gleich ein. Der Abschnitt zu den Trainingsdaten nennt drei Herkünfte: öffentlich zugängliche Inhalte, Daten von Partnern und Daten von Nutzern und Trainern.