Feeds.Fun: feeds RSS que etiquetan y filtran automáticamente las noticias

Introducción general

Feeds.Fun es una herramienta que ayuda a los usuarios a leer noticias de forma eficiente, con funciones básicas como el etiquetado automático de noticias y el filtrado de contenidos en función de las preferencias del usuario. Fue creada por el desarrollador Aliaksei Yaletski (nick Tiendil), está alojada en GitHub y es completamente de código abierto. Los usuarios pueden utilizarla directamente a través de la versión en línea o construirla en sus propios servidores. La herramienta es adecuada para personas suscritas a un gran número de fuentes de noticias, pero que sólo quieren leer contenidos de su interés. Incorpora técnicas de inteligencia artificial como ChatGPT y Gemini, que analiza y etiqueta automáticamente las noticias, y luego las clasifica según las reglas establecidas por el usuario, lo que hace que la lectura requiera menos tiempo y sea más precisa.

Lista de funciones

• Genere automáticamente etiquetas para cada noticia, como tema, persona o acontecimiento.
• Admite reglas definidas por el usuario para puntuar y ordenar las noticias en función de las etiquetas.
• Proporciona filtros para ocultar o resaltar noticias con etiquetas específicas.
• Posibilidad de hacer un seguimiento de las noticias leídas para evitar la doble lectura.
• Admite el modo multiusuario o monousuario para uso individual o en equipo.
• Suscríbase y gestione varios canales de noticias RSS.
• El diseño de código abierto permite a los usuarios alojar y modificar las funciones por sí mismos.

Utilizar la ayuda

Cómo instalar

Feeds.Fun ofrece tanto una versión en línea como autoalojada. Si quieres utilizarlo directamente, visita feeds.fun, regístrate y empieza. Si quieres construirlo tú mismo, aquí tienes los pasos detallados:

Proceso de instalación autónoma

1. Preparar el entorno
   • Asegúrate de que tu ordenador o servidor tiene Python y Node.js.
   • Es necesario instalar Git para descargar el código.
   • Prepare una base de datos PostgreSQL para almacenar los datos de las noticias.
2. Descargar código
   • Abra un terminal e introduzca el comando

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

   • Esto descargará el archivo del proyecto localmente.
3. Instalación del backend
   • Introduzca el siguiente comando para instalar la dependencia de Python:

     pip install ffun
     

   • Configure la base de datos y ejecute el comando de migración:

     ffun migrate
     

   • Inicie el servicio back-end:

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

4. Instalación del frontal
   • Introduzca el comando para instalar las dependencias del front-end:

     npm init -y
     npm install feeds-fun
     

   • Establece las variables de entorno (como el dominio y el puerto) y construye el front-end:

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

   • Los archivos front-end se generan en el directorio dist a su directorio de archivos estáticos.
5. Ejecución del proceso de trabajo
   • Iniciar tareas en segundo plano, como cargar noticias y generar etiquetas:

     ffun workers --librarian --loader
     

6. Configuración de la interfaz AI
   • Para utilizar la función de etiquetado automático, debe configurar OpenAI o Google Géminis La clave API para el
   • Añádelo en las variables de entorno:

     FFUN_OPENAI_API_ENTRY_POINT="你的API地址"
     FFUN_GOOGLE_GEMINI_API_ENTRY_POINT="你的API地址"
     

   • O introduzca la clave en el archivo de configuración.

Cómo utilizarlo

Una vez instalado, visite la dirección de su servicio (la versión en línea utiliza directamente feeds.fun). He aquí el uso de las funciones principales:

Añadir noticias

1. Una vez conectado, haga clic en "Gestión de feeds".
2. Introduzca el enlace RSS, por ejemplo https://example.com/rss.
3. Después de guardar, el sistema cargará automáticamente las noticias de esa fuente.

Configuración de etiquetas y reglas

1. Vaya a la página Normas.
2. Añade reglas como:
   • La etiqueta "Tecnología e Inteligencia Artificial" puntúa +10.
   • Puntuación de la etiqueta "Publicidad" -50.
3. El sistema clasificará las noticias en función de la puntuación, colocando en primer lugar las más altas.

Leer y filtrar

1. Consulte la lista de noticias en la página de inicio.
2. Haga clic en el botón "Filtrar" y elija ver sólo ciertas etiquetas (por ejemplo, "Tecnología") u ocultar ciertas etiquetas (por ejemplo, "Entretenimiento").
3. Las noticias leídas se marcan automáticamente y se pueden ocultar después de actualizarlas.

Ajustes avanzados de autoalojamiento

• Si desea ajustar el método de generación de etiquetas, modifique el archivo de configuración:
  • establecer FFUN_LIBRARIAN_TAG_PROCESSORS_CONFIG para la ruta de su archivo de configuración.
  • Puede encontrar ejemplos de configuraciones en el repositorio de GitHub.
• Admite interfaces API personalizadas, aptas para su uso con otros servicios de IA.

Esta herramienta es sencilla de usar pero potente. El etiquetado automático se basa en la IA, por lo que las claves de red y API son importantes. Si estás desconectado o no tienes la clave, solo podrás utilizar las funciones básicas.

escenario de aplicación

1. Filtro personal de noticias
   Estás suscrito a 50 blogs de tecnología, pero sólo te interesan la IA y la programación. Tras establecer las reglas, Feeds.Fun pone automáticamente las noticias relevantes en primer lugar y oculta el resto.
2. Intercambio de información entre equipos
   Un grupo se centra en la dinámica del sector, cuyos miembros comparten la misma instancia en un modelo multiusuario, estableciendo cada uno sus propias reglas.
3. Privacidad
   No quieras usar la versión online, ponla en un servidor privado y ten todos los datos en tus manos.

CONTROL DE CALIDAD

1. ¿Tengo que pagar?
   La versión en línea es gratuita, pero necesitas proporcionar tu propia clave API para OpenAI o Gemini para utilizar la función de etiquetado de IA. El autoalojamiento es completamente gratuito, solo tienes que preparar tu propio servidor.
2. ¿Qué idiomas se admiten para las noticias?
   Actualmente se admiten el inglés y algunos otros idiomas, en función de las capacidades del modelo de IA.
3. ¿Por qué las noticias se cargan lentamente?
   Podría ser un problema de red, o demasiadas fuentes suscritas. Comprueba los registros o intenta reducir el número de fuentes.