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fabriziosalmi/UglyFeed

Usa LLMs para reescrever, filtrar e avaliar feeds RSS agregados e servir o resultado como um novo feed RSS para diversão, pesquisa e aprendizado.

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O que é?

O UglyFeed busca itens de feeds RSS de origem, agrupa os que são semelhantes e reescreve cada item com um large language model. Em seguida, filtra e avalia o conteúdo gerado, converte os resultados em um feed RSS válido e o disponibiliza por HTTP ou o publica em um repositório do GitHub ou GitLab.

O pipeline pode ser executado pela interface web do Streamlit ou em um container Docker. Entre os backends de LLM compatíveis estão OpenAI, Anthropic, Groq, Google Gemini e modelos locais do Ollama. Também é possível usar qualquer servidor compatível com OpenAI alterando a URL da API. O projeto inclui ainda vários templates de prompt, entre eles um para traduzir feeds para outros idiomas.

O projeto é apresentado como uma ferramenta experimental para gerar notícias sintéticas, portanto seus resultados são intencionalmente pouco confiáveis e não devem ser interpretados como notícias factuais. Ele pode ser útil para estudar o comportamento de conteúdo reescrito por LLMs, criar conjuntos de dados de teste ou explorar a automação de feeds.

Recursos principais

  • 01Agrega itens de feeds RSS e agrupa os que são semelhantes.
  • 02Reescreve conteúdo com modelos da OpenAI, Anthropic, Groq, Gemini ou Ollama.
  • 03Converte os itens processados em um feed RSS válido e o disponibiliza por HTTP.
  • 04Publica o feed gerado no GitHub ou GitLab.
  • 05Oferece uma interface web do Streamlit e inclui templates de prompt prontos para uso.

Casos de uso

  • Experimentar como notícias reescritas por LLMs são lidas e se comportam.
  • Criar conjuntos de dados de notícias sintéticas, por exemplo, para pesquisas sobre detecção de fake news.
  • Traduzir feeds para outro idioma com o prompt de tradução incluído.
  • Estudar pipelines automatizados de curadoria de feeds.

Início rápido

  1. 1

    Inicie o contêiner do UglyFeed com Docker

    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

    Abra a página Configuration e configure seus feeds de origem, a API de LLM e o modelo

  3. 3

    Execute os scripts na página Run scripts e, em seguida, visualize ou disponibilize o feed XML

Antes de usar

  • Você precisa ter acesso a uma API de LLM, como OpenAI, Ollama, Groq, Anthropic ou Gemini, para reescrever o conteúdo.
  • O projeto é licenciado sob AGPL-3.0, que exige que obras derivadas sejam disponibilizadas como código aberto sob a mesma licença.

Em coleções

Leitores RSS e ferramentas de feeds

Tópicos

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

Perguntas frequentes

O que é UglyFeed?
Usa LLMs para reescrever, filtrar e avaliar feeds RSS agregados e servir o resultado como um novo feed RSS para diversão, pesquisa e aprendizado. O UglyFeed busca itens de feeds RSS de origem, agrupa os que são semelhantes e reescreve cada item com um large language model. Em seguida, filtra e avalia o conteúdo gerado, converte os resultados em um feed RSS válido e o disponibiliza por HTTP ou o publica em um repositório do GitHub ou GitLab.
UglyFeed é gratuito? Qual é a licença?
UglyFeed é open source sob a licença AGPL-3.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
UglyFeed ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de UglyFeed foi em 5 de nov. de 2026.
Para que posso usar UglyFeed?
Experimentar como notícias reescritas por LLMs são lidas e se comportam. Criar conjuntos de dados de notícias sintéticas, por exemplo, para pesquisas sobre detecção de fake news. Traduzir feeds para outro idioma com o prompt de tradução incluído. Estudar pipelines automatizados de curadoria de feeds.
Como instalar UglyFeed?
Inicie o contêiner do UglyFeed com Docker: 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 Abra a página Configuration e configure seus feeds de origem, a API de LLM e o modelo Execute os scripts na página Run scripts e, em seguida, visualize ou disponibilize o feed XML
Onde consigo UglyFeed?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/fabriziosalmi/UglyFeed

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

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