Ruby News | AI News Reporter: KI-Workflow für Musiknews-Videos

Die Herausforderung

Ruby News ist ein öffentlicher Musiknews-Kanal auf YouTube mit Ausspielungen auf Spotify, TikTok, Instagram und Facebook. Der AI News Reporter ist der dahinterliegende Workflow von der Quelle bis zur Veröffentlichung: Er verarbeitet nachvollziehbare Quellen zu Skripten, Videos und plattformspezifischen Veröffentlichungen.

Das Projekt startete von Grund auf. Ziel war es, einen vollständigen aufzubauen, der aktuelle Musiknews in veröffentlichbare Video-Inhalte überführt. Dafür mussten Recherche, Themenauswahl, Faktensammlung, , visuelle Aufbereitung, plattformspezifische Ausgabe und Publishing in einem verbundenen System zusammenkommen.

Die Lösung

Ich habe eine KI-unterstützte konzipiert und umgesetzt, die Musiknews sammelt, zusammengehörige Meldungen gruppiert, Fakten und Quellen dokumentiert sowie Skripte, Voice- und Video-Assets erzeugt. Für Long-Form-Episoden stellt das System einen ausgewogenen Rundown nach Rhythmus, Themenvielfalt und Übergängen zusammen. Kurzmeldungen werden separat anhand ihres erwarteten Publikumsinteresses KI-gestützt bewertet: Alle Shorts gehen an YouTube, die drei am höchsten bewerteten zusätzlich an TikTok, Instagram und Facebook. Long-Form-Inhalte erscheinen auf YouTube und Spotify.

Ergebnis

Seit 11/2025in Produktion: für Long-Form- und Short-Form-Ausgaben

Seit November 2025 produziert der Workflow kontinuierlich quellenbasierte Musiknews für Ruby News. Er verbindet Recherche, zwei unterschiedliche redaktionelle Entscheidungsmodelle, Medienproduktion, Attribution und die Ausspielung von Long- und Short-Form-Inhalten über fünf Plattformen.

Umsetzung

Mein Beitrag

Konzept
Entwicklung
Layout-Design
Wartung und Weiterentwicklung

Vom Artikel zur Veröffentlichung

Quellen & Redaktion

automatisierte Sammlung musikbezogener Nachrichtenartikel
Gruppierung zusammenhängender Stories über mehrere Artikel hinweg
Faktenextraktion und Skripterstellung
Attribution und Quelldokumentation

Format & Auswahl

KI-gestützte Bewertung des erwarteten Publikumsinteresses jeder Story
Komposition ausgewogener Long-Form-Rundowns nach Rhythmus, Themenvielfalt und Übergängen
Erzeugung kürzerer storybasierter Video-Versionen

Medienproduktion

KI-gestützte Voice-Generierung und Timing auf Wortebene
Untertitel-Erstellung auf Basis wortgenauer Zeitstempel
Media-Cue-Generierung und Beschaffung von Stock-Medien
Video-Zusammenbau mit Avatar-Overlay, Titeln, Untertiteln und Hintergrundaudio
für Thumbnail-Erstellung

Veröffentlichung

Veröffentlichung aller Shorts auf YouTube
automatische Auswahl der drei am höchsten bewerteten Shorts für TikTok, Instagram und Facebook
Long-Form-Ausspielung auf YouTube und Spotify

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