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Tiendil

Tiendil/feeds.fun

Leitor de notícias self-hosted que marca automaticamente as entradas dos feeds com LLMs e permite pontuar e filtrar notícias por essas tags.

Alternativa open source a:Feedly

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397
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67
Último commit
há 16 dias

O que é?

Feeds Fun é um leitor de notícias que atribui tags a cada entrada dos feeds e usa regras definidas pelo usuário para pontuar as notícias com base nelas. Os leitores podem excluir ou exigir tags, ordenar por pontuação ou data e marcar itens como lidos, para que só restem os artigos mais relevantes.

As tags são geradas por processadores. O principal deles, llm_general, usa modelos da OpenAI ou do Gemini para detectar tags; outros processadores cuidam de casos mais simples, como nomes de domínio, tags fornecidas pelo feed e títulos em letras maiúsculas. Em seguida, normalizadores limpam as tags brutas, unindo variantes como "a-book-review" e separando comparações como "google-vs-microsoft". Também é possível usar modelos de terceiros que ofereçam uma API compatível com OpenAI ou Gemini.

O projeto funciona com um backend em Python (uma API ASGI e workers loader e librarian) e um frontend compilado como conteúdo estático. Com Docker, é compatível com configurações para um ou vários usuários e inclui plugins para fontes como Reddit, GitHub, YouTube, ArXiv e Hacker News.

Recursos principais

  • 01Atribui tags automaticamente a cada notícia usando LLMs ou processadores mais simples.
  • 02Pontua notícias com regras baseadas em tags.
  • 03Filtra notícias incluindo ou excluindo tags.
  • 04Ordena notícias por pontuação, data e outros critérios.
  • 05Registra quais itens você já leu.
  • 06É compatível com implantações Docker para um ou vários usuários.
  • 07Inclui plugins específicos para fontes como Reddit, GitHub, YouTube, ArXiv e Hacker News.

Casos de uso

  • Acompanhar muitos feeds RSS enquanto lê apenas os itens mais importantes.
  • Hospedar seu próprio filtro de notícias usando sua chave da OpenAI ou do Gemini.
  • Criar visualizações baseadas em tags para notícias de fontes técnicas como Hacker News, arXiv e GitHub.

Início rápido

  1. 1

    Instale o pacote do backend pelo PyPI

    pip install ffun
  2. 2

    Baixe o modelo SpaCy usado pelo worker librarian

    python -m spacy download en_core_web_lg
  3. 3

    Execute as migrações do banco de dados (é necessário configurar o PostgreSQL pelas variáveis FFUN_POSTGRESQL__*)

    ffun migrate
  4. 4

    Inicie o servidor da API

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

Antes de usar

  • Precisa de um banco de dados PostgreSQL e de uma configuração mínima para funcionar.
  • A geração completa de tags requer uma chave de API da OpenAI ou do Gemini (ou um modelo de terceiros compatível).
  • O README não informa uma licença clara, então consulte o arquivo LICENSE antes de reutilizar.

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Perguntas frequentes

O que é feeds.fun?
Leitor de notícias self-hosted que marca automaticamente as entradas dos feeds com LLMs e permite pontuar e filtrar notícias por essas tags. Feeds Fun é um leitor de notícias que atribui tags a cada entrada dos feeds e usa regras definidas pelo usuário para pontuar as notícias com base nelas. Os leitores podem excluir ou exigir tags, ordenar por pontuação ou data e marcar itens como lidos, para que só restem os artigos mais relevantes.
feeds.fun é gratuito? Qual é a licença?
feeds.fun é open source sob a licença Other. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
feeds.fun ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de feeds.fun foi em 22 de out. de 2026.
Para que posso usar feeds.fun?
Acompanhar muitos feeds RSS enquanto lê apenas os itens mais importantes. Hospedar seu próprio filtro de notícias usando sua chave da OpenAI ou do Gemini. Criar visualizações baseadas em tags para notícias de fontes técnicas como Hacker News, arXiv e GitHub.
Como instalar feeds.fun?
Instale o pacote do backend pelo PyPI: pip install ffun Baixe o modelo SpaCy usado pelo worker librarian: python -m spacy download en_core_web_lg Execute as migrações do banco de dados (é necessário configurar o PostgreSQL pelas variáveis FFUN_POSTGRESQL__*): ffun migrate Inicie o servidor da API: uvicorn ffun.application.application:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 1
Onde consigo feeds.fun?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/Tiendil/feeds.fun

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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