Case study
donburi.it
Enciclopedia di ricette giapponesi con pubblicazione automatizzata
Il problema
Mantenere vivo un sito di ricette di qualità è lavoro manuale ripetitivo: trovare le fonti, riscrivere in buon italiano, generare immagini, curare la SEO e pubblicare con costanza. Serviva automatizzare questa catena senza rinunciare alla qualità editoriale né al controllo umano sui contenuti.
Cosa ho costruito
donburi.it è un’enciclopedia di ricette giapponesi in italiano — i donburi (丼), le ciotole di riso con sopra una pietanza, piatto simbolo della cucina di casa. Dietro al sito ho costruito un sistema di pubblicazione automatizzato in Python: è la parte di ingegneria più interessante del progetto.
La pipeline segue una catena precisa: scraping delle ricette dal web (via
markup Schema.org), riscrittura editoriale in italiano con l’AI e un
quality score 0-100 per ogni ricetta; poi una dashboard di revisione
(Flask) dove approvo a mano ciò che merita, e infine la pubblicazione
programmata su WordPress tramite REST API, senza plugin. Il sistema genera
anche le immagini (provider AI come Flux o DALL-E, con fallback su banche
immagini libere) e tutti i feed e le sitemap (RSS, JSON Feed, sitemap con
markup Recipe per i Rich Results di Google).
Due scelte contano più delle altre. La prima è l’AI provider-agnostico: lo stesso flusso gira su Claude, GLM o Ollama in locale, scelti con un solo comando in base a costo, qualità e privacy. La seconda è l’uomo nel loop: l’AI riscrive e propone, ma nulla va online senza la mia approvazione, e ogni ricetta cita la fonte originale. Lo stato delle ricette e gli errori sono tracciati su SQLite, con retry automatico sui fallimenti.