Pipeline editorial estable 2+3 y publicación automatizada robusta
Resumen de la release
La versión 1.6.0 estabiliza el pipeline editorial autónomo de Azurebrains. El cambio principal es sustituir el diseño anterior, demasiado dependiente de novelty_score, por una arquitectura con clasificación compartida, selección editorial explícita y guards finales coherentes.
El objetivo operativo queda fijado en un lote diario de hasta 2 artículos técnicos y 3 noticias breves, con publicación, reindexación y despliegue trazables.
Discoverer: de descarte agresivo a clasificación amplia
El Discoverer conserva un pool amplio de candidatos procedentes de RSS, web search, SearXNG y Crawl4AI. Ahora distingue entre duplicado real, actualización de un tema existente, follow-up editorial, off-topic y señal débil.
La nueva clasificación se apoya en:
coverage_statuscoverage_scoreeditorial_affinity_scoresource_quality_scorepublication_fit_score
Con este cambio, hablar de una tecnología ya cubierta no implica descartar el candidato si existe una versión, API, arquitectura, coste, límite, incidente o ángulo práctico nuevo.
Selección diaria 2 artículos + 3 noticias
El Orchestrator incorpora una fase explícita de selección conjunta. Marca candidatos como selected_article o selected_news, evitando que News Writer, Analyzer o Writer compitan accidentalmente por la misma bolsa.
El News Writer procesa solo selected_news y el flujo de artículos procesa solo selected_article.
Analyzer, Reuser y Writer alineados
Analyzer deja de ser un segundo deduplicador agresivo y pasa a diseñar el ángulo editorial. Reuser aporta continuidad interna sin bloquear, y Writer preserva en front matter los metadatos de selección para que auto-merge y deploy entiendan la decisión previa.
Los follow-ups y updates con alto publication_fit_score pueden publicarse aunque el novelty_score histórico sea bajo, siempre que no sean duplicados exactos.
Auto-merge, Reviewer y deploy como guards finales
Auto-merge valida integridad técnica, fuentes primarias, assets, enlaces y duplicados exactos sin reabrir el debate editorial ya resuelto por la selección.
Reviewer conserva fuentes primarias y marca cualquier fuente nueva como role: context, evitando que una fuente contextual bloquee publicaciones futuras.
Reindexación y Foundry IQ
Los workflows reindexan la Knowledge Base después de publicar nuevos posts. Esto mantiene Azure AI Search / Foundry IQ alineado con el corpus real y mejora la calidad de búsquedas, deduplicación y contexto interno.
Costes y telemetría
Writer, Reviewer y News Writer emiten eventos llm_usage a Application Insights para medir el coste de publishing-only separado de otros usos BYOK o Copilot CLI.
Writer y Reviewer usan el deployment gpt-5-4-thinking en el recurso dedicado de publicación.
Resultado validado
La release queda validada con una ejecución real que publicó:
- 3 noticias en
_news/; - 2 artículos en
_posts/; - 0 PRs abiertos tras auto-merge;
- deploy de GitHub Pages en
success.
Esta versión queda marcada como la base estable para las siguientes publicaciones automáticas del blog.