### Техническое задание для AI-агента

**Задача:** Расширить систему сбора данных, добавив парсеры для трёх новых RSS-источников.

**Контекст:** Мы увеличиваем охват нашей аналитической платформы, подключая новые ключевые источники новостей из Казахстана и России. Каждый источник должен быть реализован как отдельный, независимый сервис для надежности.

---

## 1\. Общие требования для всех парсеров

Для каждого из трёх источников ниже необходимо создать отдельный Spring Boot сервис, который:

- Получает данные из RSS-ленты по URL.
- Парсит XML, извлекая `title`, `link`, `pubDate`, `description`.
- Нормализует данные: очищает текст от HTML, приводит дату к формату ISODate.
- Генерирует уникальный `sha256` хэш (`url + "::" + title`).
- Сохраняет результат в общую коллекцию MongoDB `market_items` с операцией `upsert` по хэшу.
- Запускается автоматически по расписанию **каждые 30 минут** (`@Scheduled(cron = "0 0/30 * * * ?")`).

---

## 2\. Список новых источников и их конфигурация

### Источник 1: LSM.kz

- **URL:** `https://lsm.kz/rss`
- **Название сервиса:** `lsm-parser-service`
- **`source_name` в MongoDB:** `LSM.kz`
- **`category` в MongoDB:** `Финансы`

### Источник 2: РБК

- **URL:** `https://static.feed.rbc.ru/rbc/logical/footer/news.rss`
- **Название сервиса:** `rbc-parser-service`
- **`source_name` в MongoDB:** `РБК`
- **`category` в MongoDB:** `Бизнес`

### Источник 3: Ведомости (Технологии)

- **URL:** `https://www.vedomosti.ru/rss/rubric/technology/internet`
- **Название сервиса:** `vedomosti-parser-service`
- **`source_name` в MongoDB:** `Ведомости`
- **`category` в MongoDB:** `Технологии`

---

## Критерии выполнения

- Созданы три новых Spring Boot сервиса, каждый для своего источника.
- Данные со всех трёх новых RSS-лент успешно собираются каждые 30 минут и сохраняются в коллекцию `market_items` без дубликатов.
- Структура сохраняемых документов в MongoDB полностью соответствует существующей модели.