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fabriziosalmi/UglyFeed

LLMで集約したRSSフィードを書き換え、フィルタリング・評価して、新しいRSSフィードとして配信するツールです。実験や研究、学習に活用できます。

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5
最終コミット
昨日

これは何?

UglyFeedはソースRSSフィードから記事を取得し、類似度に応じてグループ化したうえで、各記事を大規模言語モデルで書き換えます。その後、生成されたコンテンツをフィルタリング・評価し、有効なRSSフィードに変換して、HTTP経由で配信するか、GitHubまたはGitLabのリポジトリに公開します。

パイプラインはStreamlitのWeb UIまたはDockerコンテナから実行できます。OpenAI、Anthropic、Groq、Google Gemini、ローカルのOllamaモデルに対応しており、API URLを変更すれば、OpenAI互換サーバーも利用できます。フィードを他の言語に翻訳するものを含む、プロンプトテンプレートも用意されています。

このプロジェクトは合成ニュースを生成する実験的なツールとして位置付けられているため、出力の信頼性は意図的に低く、事実に基づく報道として読むべきではありません。LLMで書き換えたコンテンツの挙動を調べたり、テスト用データセットを作成したり、フィードの自動化を試したりするのに役立ちます。

主な機能

  • 01RSSフィードの記事を集約し、類似度に応じてグループ化します。
  • 02OpenAI、Anthropic、Groq、Gemini、Ollamaのモデルでコンテンツを書き換えます。
  • 03処理した記事を有効なRSSフィードに変換し、HTTP経由で配信します。
  • 04生成したフィードをGitHubまたはGitLabに公開します。
  • 05StreamlitのWeb UIを提供し、すぐに使えるプロンプトテンプレートが付属します。

ユースケース

  • LLMで書き換えたニュースコンテンツの読みやすさや挙動を試す。
  • フェイクニュース検出の研究などに使う合成ニュースのデータセットを作成する。
  • 付属の翻訳プロンプトを使ってフィードを別の言語に翻訳する。
  • フィードの自動キュレーションパイプラインを調査する。

クイックスタート

  1. 1

    DockerでUglyFeedコンテナを起動します

    docker run -p 8001:8001 -p 8501:8501 -v /path/to/local/feeds.txt:/app/input/feeds.txt -v /path/to/local/config.yaml:/app/config.yaml fabriziosalmi/uglyfeed:latest
  2. 2

    Configurationページを開き、ソースフィード、LLM API、モデルを設定します

  3. 3

    Run scriptsページからスクリプトを実行し、XMLフィードを表示または配信します

使う前に知っておきたいこと

  • コンテンツを書き換えるには、OpenAI、Ollama、Groq、Anthropic、GeminiなどのLLM APIを利用できる必要があります。
  • このプロジェクトはAGPL-3.0ライセンスで提供されており、派生物も同じライセンスでオープンソース化する必要があります。

収録されている特集

トピック

#llm#rss#rss-aggregator#summarization#translation#streamlit#content-generation#journalism#news#newsfeed

よくある質問

UglyFeed とは?
LLMで集約したRSSフィードを書き換え、フィルタリング・評価して、新しいRSSフィードとして配信するツールです。実験や研究、学習に活用できます。 UglyFeedはソースRSSフィードから記事を取得し、類似度に応じてグループ化したうえで、各記事を大規模言語モデルで書き換えます。その後、生成されたコンテンツをフィルタリング・評価し、有効なRSSフィードに変換して、HTTP経由で配信するか、GitHubまたはGitLabのリポジトリに公開します。
UglyFeed は無料で使えますか?ライセンスは?
UglyFeed は AGPL-3.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
UglyFeed は今もメンテナンスされていますか?
活発にメンテナンス中。UglyFeed の最終コミットは 2026年11月5日 です。
UglyFeed は何に使えますか?
LLMで書き換えたニュースコンテンツの読みやすさや挙動を試す。 フェイクニュース検出の研究などに使う合成ニュースのデータセットを作成する。 付属の翻訳プロンプトを使ってフィードを別の言語に翻訳する。 フィードの自動キュレーションパイプラインを調査する。
UglyFeed のインストール方法は?
DockerでUglyFeedコンテナを起動します: docker run -p 8001:8001 -p 8501:8501 -v /path/to/local/feeds.txt:/app/input/feeds.txt -v /path/to/local/config.yaml:/app/config.yaml fabriziosalmi/uglyfeed:latest Configurationページを開き、ソースフィード、LLM API、モデルを設定します Run scriptsページからスクリプトを実行し、XMLフィードを表示または配信します
UglyFeed はどこで入手できますか?
ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/fabriziosalmi/UglyFeed

概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。

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