Fallstudie · 2026 · KI · Web
Meist braucht man vier Quellen, um eine Geschichte zu verstehen.Ein Nachrichtenleser mit KI-Bewertung. Jeder Artikel bekommt einen Fairness-Wert, sodass Lesende sofort sehen, wie einseitig er ist.
The Truth AI News bündelt Nachrichten aus mehreren Quellen, lässt einen KI-Faktencheck über jede laufen und veröffentlicht je Artikel einen Wert für Schlagseite, Meinungsanteil und Absicht, damit Lesende auf einen Blick sehen, wie einseitig ein Beitrag ist. Das Studio hat die Aufnahme-Pipeline, die Bewertungs-Engine und die Leseroberfläche geliefert.
- Next.js
- TypeScript
- Prisma
- PostgreSQL
- OpenRouter
Im Einsatz
Überblick
- n
- Gegengeprüfte Quellen
- 3
- Bewertungsachsen je Artikel
- Live
- Vergleich über Quellen hinweg
- Postgres
- Dauerhafte Historie
Holt Nachrichten aus mehreren Quellen, prüft die Fakten per KI, fasst zusammen und sagt dir, wie sachlich und wie meinungsstark der Beitrag ist und was er erreichen wollte. Das erste Portal, auf dem auch die redaktionelle Schlagseite sichtbar ist.
Was ausgeliefert wurde
Was es tut
- Mehrere Quellen auf einer Seite
- KI-Faktencheck
- Bewertung von Schlagseite und Meinungsanteil
- Zusammenfassung: was der Artikel erreichen wollte
Das Problem
- Nachrichten sind oft ungenau oder absichtlich gefärbt
- Keine Zeit, vier Quellen gegenzulesen
- Keine Möglichkeit zu erkennen, wie meinungsstark ein Beitrag ist
Warum es zählt
- Faktengeprüfte Nachrichten an einer Stelle
- Schlagseite bei jedem Artikel sichtbar
- Zeit sparen · der Kern ist hervorgehoben
Wie es entstand
- 01 · BRIEF
Schlagseite ist eine Messung, keine Meinung.
Die drei Bewertungsachsen festgelegt (Schlagseite, Meinungsanteil, Absicht) und ein Bewertungsraster auf einem gelabelten Korpus trainiert, bevor die Pipeline gebaut wurde · das LLM bewertet gegen ein festes Raster, nicht nach Gefühl.
- 02 · BUILD
Aufnehmen → Quellen vergleichen → bewerten → speichern.
Das Schema aus Prisma und Postgres deckt Artikel, Bewertungen und Vergleiche von Quellenpaaren ab. OpenRouter leitet an das Modell weiter, das zu Artikellänge und Sprache am besten passt. Bewertungen werden je Artikelversion gespeichert · die Historie ist sichtbar.
- 03 · SHIP
Lesende sehen den Wert vor dem Artikel.
Artikelkarten führen mit dem Band für Schlagseite, Meinungsanteil und Absicht · Lesende kennen die Tendenz, bevor sie klicken. Der Quellenvergleich erscheint auf Tipp.
Stack
Ingest
Crawler über mehrere Quellen
Holt Artikel, entfernt Dubletten und normalisiert vor der Bewertung auf ein gemeinsames Schema.
Bewertung
Raster mit drei Achsen · Schlagseite, Meinungsanteil, Absicht
Kalibriert an einem gelabelten Trainingskorpus · die Drift wird je Release beobachtet.
Vergleich
Vergleich über Quellen hinweg
Wo zwei Medien dieselbe Geschichte unterschiedlich darstellen, wird der Unterschied direkt angezeigt.
Leseroberfläche
Wert vor dem Artikel sichtbar
Artikelkarten führen mit einem farbigen Band je Achse · Lesende sehen zuerst die Tendenz.
Fallstudie
“Wir wollten die Nachrichtenseite sein, die nicht so tut, als wären alle ehrlich. Sie haben ein System gebaut, das jeden Artikel bewertet — wie sachlich, wie meinungsstark, wie politisch — und den Vergleich nebeneinander zeigt. Lesende klicken tatsächlich auf den Wert, um zu sehen, warum der Artikel ihn bekommen hat. Die Leute bleiben jetzt doppelt so lange auf der Seite.”
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