Come funziona la pipeline che pubblica un reel al giorno da sola

Come funziona la pipeline che pubblica un reel al giorno da sola

30 reel. 30 giorni. 0 interventi manuali per pubblicare.

Dall'8 giugno 2026 gira in produzione. Ogni giorno alle 14:00 CEST appare un reel sul profilo. Io non apro Instagram, non clicco niente, non esporto video a mano.

Questa guida è la struttura reale: cosa gira, dove gira, perché funziona.

I 5 pezzi della pipeline

1. Il content brain, una Claude Code Routine. Gira ogni giorno alle 12:00 CEST, controlla le news Anthropic, verifica le quote di topic-mix degli ultimi 7 giorni, sceglie il topic. Poi scrive i props del reel in un file JSON e fa push su GitHub.
2. Cloud Build trigger, un trigger Google Cloud Build configurato sul repo, con included-files: reel-queue/**. Intercetta il push, avvia il Job su Cloud Run.
3. Il Cloud Run Job, legge il JSON, renderizza il video con Remotion (React), monta la voce sintetica con ElevenLabs v3, fa il fact-check con Vertex AI. Se tutto passa, pubblica.
4. Instagram Graph API, il Job carica il video e pubblica il reel direttamente, senza aprire Meta Business Suite o qualsiasi tool di scheduling.
5. Il signals bus, system-signals.md nel repo. Ogni reel pubblicato viene loggato in ## instagram-publish con data, slug, status e note. Serve a tenere traccia di cosa è uscito e a evitare ripetizioni di topic.

Quello che faccio io ogni giorno

Una cosa sola: decidere il topic.

Guardo le news Anthropic delle ultime 48h (hanno sempre priorità). Conto i filoni degli ultimi 7 giorni dal signals bus: news-modello, compliance, evergreen. Verifico che le quote non siano sature (massimo 2 news-modello a settimana, 2 compliance a settimana). Poi scelgo.

Scrivo i props: compositionId, slug, caption, lista di beats animati (hook, benchmark, chat, terminal, broll, implication, outro), parlato per ogni slide in voce Giovanni.

Git add, git commit, git push.

Fine. Da quel punto non tocco niente.

Il passo che vale la pena capire: il fact-check

Prima di pubblicare, Vertex AI controlla ogni claim del reel.

Confronta i claim in prima persona con un file di ground truth nel repo: cosa esiste davvero nel sistema, cosa non esiste. Se un claim non è coperto, il reel va in hold. Se un benchmark su un prodotto terzo è sbagliato, il reel va in hold.

Non è un passaggio cosmetico. Il 12 giugno 2026 un reel su una pipeline inesistente è stato bloccato da Vertex: non aveva le prove nel ground truth. L'ho riscritto da zero.

Da allora scrivo i props sapendo che ogni claim verrà verificato prima che il video esca.

Cosa NON è nella pipeline

Nessun n8n. Nessun Zapier. Nessun Make. Nessun tool di scheduling (Buffer, Later, Hootsuite). Nessun team.

Solo: Claude Code Routines (content brain), Cloud Build, Cloud Run Job con Remotion, ElevenLabs, Vertex AI e Instagram Graph API.

Keyless dove possibile: Secret Manager per le API key, Vertex con service account, niente credenziali nel codice.

Perché regge ogni giorno

La pipeline è resistente perché ogni passo è disaccoppiato e fail-safe.

Se il content brain genera props malformati, il Job li scarta ma non crasha. Se il fact-check fallisce, il reel va in hold e la CTA diventa generica, non scompare. Se Instagram ha un outage, il Job logga l'errore senza bloccare il sistema.

Non ho costruito un sistema con 15 dipendenze critiche tutte obbligatorie. Ho costruito una sequenza in cui ogni passo può fallire in modo sicuro senza rompere il resto.

Cosa ho imparato dopo 30 giorni

Il collo di bottiglia non è tecnico. È editoriale.

Il sistema gira. Il problema è decidere ogni giorno cosa vale la pena dire: con un dato reale, con un hook che regge 3 secondi di attenzione, con un angolo che non ho già usato nei 7 giorni precedenti.

La pipeline è la parte facile. La parte difficile è avere qualcosa da dire.