Вторая статья о развитии AI-радио «Tunio» от автора Хабра подробно раскрывает техническую эволюцию платформы: за полгода проект вырос из личной инициативы в полноценную облачную систему для автоматизации онлайн-вещания, подкастов и музыкальных потоков. Ключевые решения и трудности включают:

• Переход с ручного запуска стримов к многоязычной платформе с гибкой архитектурой, разделением по жанрам и автоматизацией всех рутинных задач.
• Преодоление проблем с форматами аудио (перекодирование MP3 → AAC/M4A для поддержки ретрансляций на YouTube, VK Live, Telegram) и оптимизация CPU-ресурсов с помощью passthrough-режимов.
• Отказ от исключительно платных TTS в пользу self-hosted Piper TTS, что обеспечило рост масштаба и снижение расходов. Генерация джинглов на базе ElevenLabs позволила создать полноценную экосистему брендированного аудио.
• Борьба с дублями новостей реализована через эмбеддинги и поиск по векторному сходству, что повысило качество новостного блока.
• Миграция фронтенда с Preact на Next.js для улучшения SEO, SSR и масштабируемости интерфейса.
• Внедрение поддержки RSS-источников расширило англоязычный контент и темы вне Telegram.
• Весь backend, frontend и мобильное приложение автор реализовал самостоятельно, масштабируя разработку с помощью prompt engineering и AI-агентов (Sonnet).
• Система управления эфиром реализована на Kubernetes с микросервисной логикой, динамической сборкой плейлистов и виртуальным ведущим.
• Интеграция ambient-аудио, автоматизация переключения источников и реализация ретрансляций на внешние платформы с минимальной нагрузкой.
• Платформа открыта для пользовательских стримов, кастомизации новостных тем, генерации индивидуальных подкастов и джинглов, а также регулярных аудиовставок и объявлений.

В заключение автор делится опытом ошибок, выводами для тех, кто запускает подобные проекты, и приглашает сообщество к дальнейшему обсуждению и тестированию Tunio.