Feeds.Fun: uma ferramenta de feed RSS que marca e filtra automaticamente as notícias

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Introdução geral

O Feeds.Fun é uma ferramenta que ajuda os usuários a ler notícias de forma eficiente, com recursos essenciais como a marcação automática de notícias e a filtragem de conteúdo com base nas preferências do usuário. Ela foi criada pelo desenvolvedor Aliaksei Yaletski (nome de tela Tiendil), está hospedada no GitHub e é totalmente de código aberto. Os usuários podem usá-la diretamente por meio da versão on-line ou criá-la em seus próprios servidores. A ferramenta é adequada para pessoas que assinam um grande número de feeds de notícias, mas desejam ler apenas o conteúdo de seu interesse. Ela incorpora técnicas de inteligência artificial, como ChatGPT e Gemini, que analisa e marca automaticamente as notícias e, em seguida, classifica-as de acordo com as regras definidas pelo usuário, tornando a leitura menos demorada e mais precisa.

Feeds.Fun: feeds RSS para marcação e filtragem automática de notícias-1

Lista de funções

Gerar automaticamente tags para cada item de notícias, como tópicos, pessoas ou eventos.
Oferece suporte a regras definidas pelo usuário para pontuar e classificar notícias com base em tags.
Fornece filtros para ocultar ou destacar notícias com tags específicas.
Capacidade de rastrear notícias lidas para evitar dupla leitura.
Suporta o modo multiusuário ou de usuário único para uso individual ou em equipe.
Assine e gerencie vários feeds de notícias RSS.
O design de código aberto permite que os próprios usuários hospedem e ajustem os recursos.

Usando a Ajuda

Como instalar

O Feeds.Fun oferece uma versão on-line e uma versão auto-hospedada. Se quiser usá-lo diretamente, visite feeds.fun, registre-se e comece a usar. Se quiser criá-lo você mesmo, aqui estão as etapas detalhadas:

Processo de instalação auto-hospedado

Preparação do ambiente
- Certifique-se de que seu computador ou servidor tenha Python e Node.js.
- Você precisa instalar o Git para baixar o código.
- Prepare um banco de dados PostgreSQL para armazenar os dados das notícias.
Código de download
- Abra um terminal e digite o comando:
```
git clone https://github.com/Tiendil/feeds.fun.git
cd feeds.fun
```
- Isso fará o download dos arquivos do projeto localmente.
Instalando o backend
- Digite o seguinte comando para instalar a dependência do Python:
```
pip install ffun
```
- Configure o banco de dados e execute o comando de migração:
```
ffun migrate
```
- Inicie o serviço de back-end:
```
uvicorn ffun.application.application:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 1
```
Instalação do front-end
- Digite o comando para instalar as dependências do front-end:
```
npm init -y
npm install feeds-fun
```
- Defina as variáveis de ambiente (como domínio e porta) e crie o front-end:
```
npm run build-only --prefix . /node_modules/feeds-fun
cp -r . /node_modules/feeds-fun/dist . /static
```
- Os arquivos de front-end são gerados no diretório dist em seu diretório de arquivos estáticos.
Execução do processo de trabalho
- Iniciar tarefas em segundo plano, como carregar notícias e gerar rótulos:
```
ffun workers --librarian --loader
```
Configuração da interface de IA
- Para usar o recurso de marcação automática, você precisa configurar o OpenAI ou o Google Gêmeos A chave da API para o
- Adicione-o às variáveis de ambiente:
```
FFUN_OPENAI_API_ENTRY_POINT="Seu endereço de API"
FFUN_GOOGLE_GEMINI_API_ENTRY_POINT="Seu endereço de API"
```
- Ou preencha a chave no arquivo de configuração.

Como usar

Depois de instalado, acesse o endereço de seu serviço (a versão on-line usa diretamente o feeds.fun). Veja a seguir o uso das principais funções:

Adicionar feed de notícias

Depois de fazer login, clique em "Feeds Management" (Gerenciamento de feeds).
Digite o link do RSS, por exemplo. https://example.com/rss.
Depois de salvar, o sistema carregará automaticamente as notícias dessa fonte.

Configuração de rótulos e regras

Vá para a página Regras.
Adicione regras como:
- A tag "Tech & AI" pontua +10.
- Pontuação da tag "Advertising" -50.
O sistema classificará as notícias com base na pontuação, com as pontuações mais altas aparecendo primeiro.

Leitura e filtragem

Consulte a lista de notícias na página inicial.
Clique no botão "Filter" (Filtro) e opte por ver apenas determinadas tags (por exemplo, "Technology" (Tecnologia)) ou ocultar determinadas tags (por exemplo, "Entertainment" (Entretenimento)).
As notícias lidas são marcadas automaticamente e podem ser ocultadas após a atualização.

Configurações avançadas auto-hospedadas

Se você quiser ajustar o método de geração de etiquetas, modifique o arquivo de configuração:
- configurar ffun_librarian_tag_processors_CONFIG para o caminho do seu arquivo de configuração.
- As configurações de amostra podem ser encontradas no repositório do GitHub.
Oferece suporte a interfaces de API personalizadas, adequadas para uso com outros serviços de IA.

Essa ferramenta é simples de usar, mas avançada. A marcação automática depende da IA, portanto, as chaves de rede e de API são importantes. Se você estiver desconectado ou não tiver a chave, só poderá usar as funções básicas.

cenário do aplicativo

Filtro de notícias pessoais
Você assina 50 blogs de tecnologia, mas só se interessa por IA e programação. Depois de definir as regras, o Feeds.Fun coloca automaticamente as notícias relevantes em primeiro lugar e oculta as demais.
Compartilhamento de informações da equipe
Um grupo se concentra na dinâmica do setor, com os membros compartilhando a mesma instância em um modelo multiusuário, cada um definindo suas próprias regras.
Privacidade auto-hospedada
Se não quiser usar a versão on-line, coloque-a em um servidor privado e tenha todos os dados em suas mãos.

QA

Preciso pagar?
A versão on-line é gratuita, mas você precisa fornecer sua própria chave de API para o OpenAI ou Gemini para usar o recurso de marcação de IA. A auto-hospedagem é totalmente gratuita, você só precisa preparar seu próprio servidor.
Quais idiomas são compatíveis com as notícias?
Atualmente, há suporte para o inglês e alguns outros idiomas, dependendo dos recursos do modelo de IA.
Por que as notícias estão carregando lentamente?
Pode ser um problema de rede ou um número excessivo de fontes inscritas. Verifique os registros ou tente reduzir o número de fontes.