Feeds.Fun: RSS-каналы, которые автоматически отмечают и фильтруют новости

Общее введение

Feeds.Fun - это инструмент, помогающий пользователям эффективно читать новости, с такими основными функциями, как автоматическое присвоение тегов новостям и фильтрация контента на основе предпочтений пользователя. Он был создан разработчиком Алексеем Ялецким (экранное имя Tiendil), размещен на GitHub и имеет полностью открытый исходный код. Пользователи могут использовать его непосредственно через онлайн-версию или собрать его на собственных серверах. Инструмент подходит для людей, которые подписаны на большое количество новостных лент, но хотят читать только интересующий их контент. В нем используются такие методы искусственного интеллекта, как ChatGPT и Gemini, который автоматически анализирует и помечает новости, а затем сортирует их по правилам, установленным пользователем, что делает чтение менее трудоемким и более точным.

Список функций

• Автоматически генерируйте теги для каждой новости, например, темы, люди или события.
• Поддержка пользовательских правил для оценки и сортировки новостей на основе тегов.
• Предоставляет фильтры для скрытия или выделения новостей с определенными тегами.
• Возможность отслеживать прочитанные новости, чтобы избежать двойного чтения.
• Поддерживает многопользовательский или однопользовательский режим для индивидуального или коллективного использования.
• Подписка и управление несколькими новостными лентами RSS.
• Открытый исходный код позволяет пользователям самостоятельно размещать и настраивать функции.

Использование помощи

Как установить

Feeds.Fun предлагает как онлайн-версию, так и самостоятельное размещение. Если вы хотите использовать его напрямую, зайдите на сайт feeds.fun, зарегистрируйтесь и приступайте к работе. Если вы хотите создать его самостоятельно, вот подробные шаги:

Процесс самостоятельной установки

1. Подготовка среды
   • Убедитесь, что на вашем компьютере или сервере есть Python и Node.js.
   • Чтобы загрузить код, необходимо установить Git.
   • Подготовьте базу данных PostgreSQL для хранения данных о новостях.
2. Код загрузки
   • Откройте терминал и введите команду:

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

   • Это позволит загрузить файлы проекта локально.
3. Установка бэкэнда
   • Введите следующую команду, чтобы установить зависимость Python:

     pip install ffun
     

   • Настройте базу данных и запустите команду миграции:

     ffun migrate
     

   • Запустите внутреннюю службу:

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

4. Установка передней части
   • Введите команду для установки зависимостей внешнего интерфейса:

     npm init -y
     npm install feeds-fun
     

   • Установите переменные окружения (например, домен и порт) и создайте фронт-энд:

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

   • Файлы внешнего интерфейса создаются в папке dist в каталог статических файлов.
5. Выполнение рабочего процесса
   • Запуск фоновых задач, таких как загрузка новостей и генерация этикеток:

     ffun workers --librarian --loader
     

6. Настройка интерфейса искусственного интеллекта
   • Чтобы воспользоваться функцией автоматического создания меток, необходимо настроить OpenAI или Google Близнецы Ключ API для
   • Добавьте его в переменные окружения:

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

   • Или введите ключ в конфигурационный файл.

Как использовать

После установки зайдите по адресу вашего сервиса (в онлайн-версии используется непосредственно feeds.fun). Здесь описано использование основных функций:

Добавить ленту новостей

1. Войдя в систему, нажмите на "Управление лентами".
2. Введите ссылку RSS, например https://example.com/rss.
3. После сохранения система автоматически загрузит новости из этого источника.

Настройка меток и правил

1. Перейдите на страницу "Правила".
2. Добавьте такие правила, как:
   • Теги "Технологии и искусственный интеллект" набирают +10 баллов.
   • Оценка по тегу "Реклама" -50.
3. Система отсортирует новости в соответствии с их оценкой, причем более высокие оценки будут стоять на первом месте.

Чтение и фильтрация

1. Смотрите список новостей на главной странице.
2. Нажмите на кнопку "Фильтр" и выберите, чтобы видеть только определенные теги (например, "Технологии") или скрыть определенные теги (например, "Развлечения").
3. Прочитанные новости автоматически помечаются и могут быть скрыты после обновления.

Расширенные настройки самостоятельного хостинга

• Если вы хотите настроить метод генерации этикеток, измените файл конфигурации:
  • устанавливать FFUN_LIBRARIAN_TAG_PROCESSORS_CONFIG путь к файлу конфигурации.
  • Примеры конфигураций можно найти в репозитории GitHub.
• Поддерживает пользовательские API-интерфейсы, которые можно использовать с другими сервисами искусственного интеллекта.

Этот инструмент прост в использовании, но очень мощный. Автотегирование основано на искусственном интеллекте, поэтому сетевые и API-ключи очень важны. Если вы отключены от сети или у вас нет ключа, вы сможете использовать только основные функции.

сценарий применения

1. Персональный фильтр новостей
   Вы подписаны на 50 технологических блогов, но интересуетесь только искусственным интеллектом и программированием. После настройки правил Feeds.Fun автоматически ставит на первое место релевантные новости и скрывает остальные.
2. Обмен информацией в команде
   Группа фокусируется на динамике развития отрасли, участники которой используют один и тот же экземпляр в многопользовательской модели, устанавливая каждый свои правила.
3. Самостоятельная конфиденциальность
   Не хотите использовать онлайн-версию, разместите ее на частном сервере, и все данные будут в ваших руках.

QA

1. Нужно ли мне платить?
   Онлайн-версия бесплатна, но вам нужно предоставить свой собственный API-ключ для OpenAI или Gemini, чтобы использовать функцию AI-тегов. Самостоятельный хостинг полностью бесплатен, вам нужно только подготовить собственный сервер.
2. Какие языки поддерживаются для новостей?
   В настоящее время поддерживаются английский и некоторые другие языки, в зависимости от возможностей модели искусственного интеллекта.
3. Почему новости загружаются медленно?
   Это может быть сетевая проблема или слишком большое количество подписанных источников. Проверьте журналы или попробуйте уменьшить количество источников.