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Tiendil/feeds.fun

Lector de noticias autohospedado que etiqueta automáticamente las entradas de feeds con LLM y permite puntuarlas y filtrarlas según esas etiquetas.

Alternativa open source a:Feedly

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hace 15 días

¿Qué es?

Feeds Fun es un lector de noticias que asigna etiquetas a cada entrada de un feed y luego usa reglas definidas por el usuario para puntuar las noticias según esas etiquetas. Los lectores pueden excluir o exigir etiquetas, ordenar por puntuación o fecha y marcar elementos como leídos, para que solo queden los artículos más relevantes.

Las etiquetas se generan mediante procesadores de etiquetas. El principal, llm_general, pide a los modelos de OpenAI o Gemini que detecten etiquetas; otros procesadores se encargan de casos más sencillos, como los nombres de dominio, las etiquetas proporcionadas por el feed y los títulos en mayúsculas. Después, los normalizadores limpian las etiquetas originales: fusionan variantes como «a-book-review» y dividen comparaciones como «google-vs-microsoft». También se pueden usar modelos de terceros que ofrezcan una API compatible con OpenAI o Gemini.

El proyecto funciona con un backend en Python (una API ASGI y workers loader y librarian) y un frontend que se compila como contenido estático. Admite configuraciones para uno o varios usuarios mediante Docker e incluye plugins para fuentes como Reddit, GitHub, YouTube, ArXiv y Hacker News.

Funciones clave

  • 01Asigna automáticamente etiquetas a cada entrada de noticias mediante LLM o procesadores más sencillos.
  • 02Puntúa las noticias con reglas basadas en etiquetas.
  • 03Filtra las noticias incluyendo o excluyendo etiquetas.
  • 04Ordena las noticias por puntuación, fecha y otros criterios.
  • 05Registra qué elementos ya has leído.
  • 06Admite implementaciones de Docker para uno o varios usuarios.
  • 07Incluye plugins específicos para fuentes como Reddit, GitHub, YouTube, ArXiv y Hacker News.

Casos de uso

  • Seguir muchos feeds RSS y leer solo los elementos más importantes.
  • Autohospedar un filtro de noticias personal que use tu propia clave de OpenAI o Gemini.
  • Crear vistas basadas en etiquetas para noticias de fuentes técnicas como Hacker News, arXiv y GitHub.

Inicio rápido

  1. 1

    Instala el paquete del backend desde PyPI

    pip install ffun
  2. 2

    Descarga el modelo de SpaCy que utiliza el worker librarian

    python -m spacy download en_core_web_lg
  3. 3

    Ejecuta las migraciones de la base de datos (requiere configurar PostgreSQL mediante las variables FFUN_POSTGRESQL__*)

    ffun migrate
  4. 4

    Inicia el servidor de API

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

Antes de usarlo

  • Necesita una base de datos PostgreSQL y una configuración mínima para ejecutarse.
  • Para generar todas las etiquetas, se necesita una clave de API de OpenAI o Gemini (o un modelo de terceros compatible).
  • El README no indica una licencia clara, así que consulta el archivo LICENSE antes de reutilizarlo.

En colecciones

Lectores RSS y herramientas de feedsApps autoalojadas

Temas

#rss-reader#news-aggregator#llm#tagging#self-hosted#feed-reader#python#feed#feed-aggregator#large-language-models

Preguntas frecuentes

¿Qué es feeds.fun?
Lector de noticias autohospedado que etiqueta automáticamente las entradas de feeds con LLM y permite puntuarlas y filtrarlas según esas etiquetas. Feeds Fun es un lector de noticias que asigna etiquetas a cada entrada de un feed y luego usa reglas definidas por el usuario para puntuar las noticias según esas etiquetas. Los lectores pueden excluir o exigir etiquetas, ordenar por puntuación o fecha y marcar elementos como leídos, para que solo queden los artículos más relevantes.
¿feeds.fun es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
feeds.fun es open source bajo la licencia Other. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿feeds.fun sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de feeds.fun fue el 22 oct 2026.
¿Para qué puedo usar feeds.fun?
Seguir muchos feeds RSS y leer solo los elementos más importantes. Autohospedar un filtro de noticias personal que use tu propia clave de OpenAI o Gemini. Crear vistas basadas en etiquetas para noticias de fuentes técnicas como Hacker News, arXiv y GitHub.
¿Cómo se instala feeds.fun?
Instala el paquete del backend desde PyPI: pip install ffun Descarga el modelo de SpaCy que utiliza el worker librarian: python -m spacy download en_core_web_lg Ejecuta las migraciones de la base de datos (requiere configurar PostgreSQL mediante las variables FFUN_POSTGRESQL__*): ffun migrate Inicia el servidor de API: uvicorn ffun.application.application:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 1
¿Dónde consigo feeds.fun?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/Tiendil/feeds.fun

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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