Feeds.Fun: RSS-Feeds, die Nachrichten automatisch markieren und filtern

Allgemeine Einführung

Feeds.Fun ist ein Tool, das Nutzern hilft, Nachrichten effizient zu lesen, mit Kernfunktionen wie dem automatischen Taggen von Nachrichten und dem Filtern von Inhalten auf der Grundlage von Nutzerpräferenzen. Es wurde vom Entwickler Aliaksei Yaletski (Benutzername Tiendil) entwickelt, wird auf GitHub gehostet und ist vollständig quelloffen. Die Nutzer können es direkt über die Online-Version nutzen oder es auf ihren eigenen Servern installieren. Das Tool eignet sich für Menschen, die eine große Anzahl von Newsfeeds abonnieren, aber nur die für sie interessanten Inhalte lesen wollen. Es beinhaltet Techniken der künstlichen Intelligenz wie ChatGPT und Gemini, das Nachrichten automatisch analysiert, mit Tags versieht und dann nach vom Benutzer festgelegten Regeln sortiert, um das Lesen zeitsparender und genauer zu machen.

Funktionsliste

• Generieren Sie automatisch Tags für jede Nachricht, z. B. für Themen, Personen oder Ereignisse.
• Unterstützt benutzerdefinierte Regeln zur Bewertung und Sortierung von Nachrichten auf der Grundlage von Tags.
• Bietet Filter zum Ausblenden oder Hervorheben von Nachrichten mit bestimmten Tags.
• Die Möglichkeit, gelesene Nachrichten zu verfolgen, um doppeltes Lesen zu vermeiden.
• Unterstützt den Mehrbenutzer- oder Einzelbenutzermodus für Einzel- oder Teamnutzung.
• Abonnieren und verwalten Sie mehrere RSS-Newsfeeds.
• Das Open-Source-Design ermöglicht es den Nutzern, Funktionen selbst zu hosten und zu optimieren.

Hilfe verwenden

Wie installieren?

Feeds.Fun bietet sowohl eine Online-Version als auch eine selbst gehostete Version. Wenn Sie es direkt nutzen wollen, besuchen Sie feeds.fun, registrieren Sie sich und legen Sie los. Wenn Sie es selbst erstellen möchten, finden Sie hier die detaillierten Schritte:

Selbstgehosteter Installationsprozess

1. Vorbereiten der Umgebung
   • Stellen Sie sicher, dass Ihr Computer oder Server über Python und Node.js verfügt.
   • Um den Code herunterzuladen, müssen Sie Git installieren.
   • Bereiten Sie eine PostgreSQL-Datenbank zum Speichern der Nachrichtendaten vor.
2. Code herunterladen
   • Öffnen Sie ein Terminal und geben Sie den Befehl ein:

     git clone https://github.com/Tiendil/feeds.fun.git
     cd feeds.fun
     

   • Dadurch werden die Projektdateien lokal heruntergeladen.
3. Installieren des Backends
   • Geben Sie den folgenden Befehl ein, um die Python-Abhängigkeit zu installieren:

     pip install ffun
     

   • Konfigurieren Sie die Datenbank und führen Sie den Migrationsbefehl aus:

     Spaß am Migrieren
     

   • Starten Sie den Backend-Dienst:

     uvicorn ffun.application.application:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 1
     

4. Einbau des Frontends
   • Geben Sie den Befehl zur Installation der Front-End-Abhängigkeiten ein:

     npm init -y
     npm install feeds-fun
     

   • Setzen Sie die Umgebungsvariablen (z. B. Domain und Port) und erstellen Sie das Frontend:

     npm run build-only --prefix . /node_modules/feeds-fun
     cp -r . /node_modules/feeds-fun/dist . /statisch
     

   • Die Front-End-Dateien werden in der Datei dist in Ihr Verzeichnis für statische Dateien.
5. Durchführung des Arbeitsprozesses
   • Starten Sie Hintergrundaufgaben wie das Laden von Nachrichten und das Erstellen von Etiketten:

     ffun workers --librarian --loader
     

6. Konfigurieren der AI-Schnittstelle
   • Um die Auto-Tagging-Funktion zu nutzen, müssen Sie OpenAI oder Google Zwillinge Der API-Schlüssel für die
   • Fügen Sie sie in die Umgebungsvariablen ein:

     FFUN_OPENAI_API_ENTRY_POINT="Ihre API-Adresse"
     FFUN_GOOGLE_GEMINI_API_ENTRY_POINT="Ihre API-Adresse"
     

   • Oder geben Sie den Schlüssel in der Konfigurationsdatei ein.

Wie zu verwenden

Nach der Installation besuchen Sie die Adresse Ihres Dienstes (die Online-Version verwendet feeds.fun direkt). Hier ist die Verwendung der wichtigsten Funktionen:

News Feed hinzufügen

1. Wenn Sie angemeldet sind, klicken Sie auf "Feeds Management".
2. Geben Sie den RSS-Link ein, z. B. https://example.com/rss.
3. Nach dem Speichern lädt das System automatisch die Nachrichten aus dieser Quelle.

Einrichten von Etiketten und Regeln

1. Gehen Sie auf die Seite Regeln.
2. Fügen Sie Regeln wie:
   • Der Tag "Technik & KI" erhält +10 Punkte.
   • Tag "Werbung" -50 Punkte.
3. Das System sortiert die Nachrichten auf der Grundlage der Punktzahl, wobei die höheren Punktzahlen zuerst erscheinen.

Lesen und Filtern

1. Siehe die Nachrichtenliste auf der Homepage.
2. Klicken Sie auf die Schaltfläche "Filter" und wählen Sie aus, ob Sie nur bestimmte Tags (z. B. "Technik") sehen oder bestimmte Tags (z. B. "Unterhaltung") ausblenden möchten.
3. Gelesene Nachrichten werden automatisch markiert und können nach dem Aktualisieren ausgeblendet werden.

Selbstgehostete erweiterte Einstellungen

• Wenn Sie die Methode der Etikettenerzeugung anpassen möchten, ändern Sie die Konfigurationsdatei:
  • aufstellen ffun_librarian_tag_processors_CONFIG für den Pfad Ihrer Konfigurationsdatei.
  • Beispielkonfigurationen sind im GitHub-Repository zu finden.
• Unterstützt benutzerdefinierte API-Schnittstellen, die für die Verwendung mit anderen KI-Diensten geeignet sind.

Dieses Tool ist einfach zu bedienen, aber leistungsstark. Auto-Tagging basiert auf KI, daher sind Netzwerk- und API-Schlüssel wichtig. Wenn Sie nicht verbunden sind oder den Schlüssel nicht haben, können Sie nur die Grundfunktionen nutzen.

Anwendungsszenario

1. Persönlicher Nachrichtenfilter
   Sie abonnieren 50 Tech-Blogs, interessieren sich aber nur für KI und Programmierung. Nachdem Sie die Regeln festgelegt haben, zeigt Feeds.Fun automatisch die relevanten Nachrichten zuerst an und blendet den Rest aus.
2. Informationsaustausch im Team
   Eine Gruppe konzentriert sich auf die Dynamik der Branche, wobei die Mitglieder in einem Mehrbenutzermodell dieselbe Instanz nutzen und jeder seine eigenen Regeln aufstellt.
3. Selbstgehosteter Datenschutz
   Wenn Sie die Online-Version nicht nutzen wollen, stellen Sie sie auf einen privaten Server und haben alle Daten in Ihren Händen.

QA

1. Muss ich bezahlen?
   Die Online-Version ist kostenlos, aber Sie müssen Ihren eigenen API-Schlüssel für OpenAI oder Gemini bereitstellen, um die KI-Tagging-Funktion zu nutzen. Das Self-Hosting ist völlig kostenlos, Sie müssen nur Ihren eigenen Server vorbereiten.
2. Welche Sprachen werden für Nachrichten unterstützt?
   Derzeit werden Englisch und einige andere Sprachen unterstützt, je nach den Fähigkeiten des KI-Modells.
3. Warum laden die Nachrichten so langsam?
   Es könnte ein Netzwerkproblem oder zu viele abonnierte Quellen sein. Prüfen Sie die Protokolle, oder versuchen Sie, die Anzahl der Quellen zu reduzieren.