Automatisch überwachen
RSS-Feeds, Google News und andere Quellen werden regelmäßig und robust abgefragt – mit Timeouts, Retries und Fehlerbehandlung.
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Worum es geht
Du wartest auf eine wichtige Nachricht – eine Ausschreibung, einen Börsengang, einen Produkt-Rückruf, eine Meldung zu deinem Thema. Mit Watch & Alert hörst du auf, jeden Tag selbst zu suchen.
Relevant filtern
Kontextsensitive Stichwortfilter, Duplikaterkennung und SQLite als Gedächtnis. Keine doppelten Alerts, kein Rauschen.
Mit LLM bewerten
Auf Wunsch klassifiziert ein lokales oder Cloud-LLM jede Meldung und entscheidet, ob sie wirklich zu deinem Thema passt.
Sofort benachrichtigen
Treffer landen als formatierte Nachricht auf deinem Telegram-Bot, per E-Mail oder über ntfy.sh – wie du es konfigurierst.
Bestellen
PDF · 6x9 · 252 Seiten
Watch & Alert – Automatisierte Nachrichten- und Marktüberwachung mit Python
Das komplette Wissen aus dem Buch als durchgehendes PDF: von deinem ersten RSS-Feed bis zum produktionsreifen Alert-System – mit echtem, getestetem Python-Code, kontextsensitiver Filterung und optionaler LLM-Bewertung. Ideal, wenn du nicht jeden Tag selbst suchen willst.
9,99 €inkl. MwSt., Kleinunternehmer § 19 UStG – keine USt-Ausweisung
Bezahlung über PayPal. Du erhältst den Download-Link per E-Mail. Fragen zur Bestellung: Kontakt.Was Sie lernen
Sechs konkrete Ergebnisse, die Sie nach der Lektüre in den Händen halten.
- Vollständiges Watch- und Alert-System mit Python, RSS und SQLite
- LLM-gestützte Klassifikation mit OpenAI und Ollama
- Benachrichtigung über Telegram, ntfy und E-Mail
- Automatisierung mit Cron, systemd-Timer und anacron
- Sicherheit: Geheimnisse, Token-Rotation, Audit
- Testing mit pytest und Reifegrad-Modell
Leseprobe
Drei Seiten aus dem Buch: das komplette Vorwort und der Anfang von Kapitel 1 (Python installieren und einrichten, inklusive WSL2-Hinweis für Windows-Nutzer). So bekommst du ein echtes Gefühl für Ton, Tiefe und Aufbau, bevor du bestellst.
3 Seiten · A4 · PDF · 52 KB
- Vorwort — was das Buch ist, für wen es ist, wie es aufgebaut ist
- Die Fallstudie hinter dem EngineAI-IPO-Monitor
- Kapitel 1: Python installieren — Einleitung, Lernziel, WSL2-Exkurs, 1.1 Warum Python, 1.2 Installation
Direkt im Browser öffnen: files/theme-watch-and-alert/assets/leseprobe.pdf
Ein echtes Referenzprojekt
Keine Spielwiese. Das durchgehende Beispiel des Buches ist ein produktiver Watcher, der unter anderem den Börsengang eines Unternehmens beobachtet, Meldungen einsammelt, filtert und auf Wunsch per Telegram-Alert liefert.
- Vollständiger Quellcode mit Modulen, Tests und Konfiguration
- Saubere Architektur in fünf klar getrennten Klassen
- Reale Testläufe – inklusive echtem Alert auf einem echten Telegram-Bot
- Reproduzierbar: Skripte, Datenbank und Caches sind im Buch dokumentiert
Beispiel-Ausgabe
10 Artikel gefunden
7 relevante Meldungen gesendet
0 Duplikate beim zweiten Lauf
1 Telegram-Alert zugestelltIm Buch beschrieben. Mit einem anderen Thema getestet. Funktioniert.
Aus dem Blog
Kurze, praxisnahe Artikel rund um das Buch-Thema – zum Reinklicken, Ausprobieren und Weiterdenken.
Python RSS-Bot RSS filtern LLM Klassifikation
Python RSS-Bot: Rauschen filtern mit SQLite & LLM (ohne Kosten-Explosion)
Wie man mit einem Python-RSS-Bot, SQLite-Deduplizierung und LLM-Klassifikation Rauschen aus News-Feeds filtert - ohne dass die API-Kosten explodieren.
Blogpost lesen
ntfy.sh Telegram Bot Alternative Push Notifications
ntfy.sh statt Telegram: Push ohne Bot
Telegram-Bots haben 30-Msg/s-Limits und BotFather-Overhead. ntfy.sh braucht nichts davon — wir zeigen die Migration aus einem 12-Quellen-Watch-Setup.
Blogpost lesencron systemd-timer monitoring
Cron vs. systemd-Timer: Was wann?
Cron vs. systemd-Timer im eigenen Monitoring-Setup: Wir vergleichen beide Welten, zeigen eine konkrete Migration und nennen die Trade-offs.
Blogpost lesen
Secret Rotation Watch & Alert Telegram Bot Token
Secret-Rotation ohne Downtime
Secret-Rotation ohne Downtime im eigenen Watch-&-Alert-System: Telegram-Token, SMTP-Passwörter und Webhook-Keys ohne verlorene Alerts rotieren.
Blogpost lesenDer Blog sammelt Auszüge, Praxis-Tipps und Updates rund um Watch & Alert. Schau regelmäßig vorbei.
Open Source: der ganze Code
Sämtliche Skripte, Module und Konfigurationen aus dem Buch liegen öffentlich auf GitHub. Du kannst sie direkt klonen, ausprobieren und an deine eigenen Themen anpassen.
watch-alert-book / engineai-monitoring Python news & market monitor: RSS → LLM → Telegram. Reference project for the book „Watch & Alert“.
Klonen, ein eigenes .env mit deinem Telegram-Token anlegen, loslegen.
Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung findest du in Kapitel 3 und 6.
Über den Autor
Die Welt der IT hat mich schon seit meiner Kindheit fasziniert. Bits und Bytes begleiten mich seit vielen Jahren, und insbesondere die Themen Python, PHP, Automatisierung sowie das allgegenwärtige Thema Künstliche Intelligenz haben mich dazu inspiriert, diese Website und dieses Buch zu veröffentlichen.
Beruflich bin ich als Master Scheduler in der Luftfahrt tätig. In meiner Freizeit verbringe ich gerne Zeit außerhalb der eigenen vier Wände – beim Spazierengehen, beim Lesen von Fachbüchern, beim Musikhören oder gemeinsam mit meiner Freundin.
Dieses Buch entstand aus dem Wunsch, den Börsengang eines chinesischen Robotikunternehmens nicht zu verpassen und aus der Erkenntnis, dass das dabei entstandene Werkzeug auch für viele andere Themen in der "realen" Welt hilfreich sein kann.