marketing-parser/Расширить систему сбора данных, добавив парсеры для трёх новых RSS-источников.md

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.