tech-news-digest

• Informes tecnológicos diarios o semanales: Quieres un resumen estructurado y clasificado de lo que ha ocurrido en IA, criptomonedas y código abierto, sin tener que revisar manualmente decenas de fuentes.
• Automatización de boletines en Discord/correo electrónico: Necesitas un flujo de trabajo repetible basado en cron que publique resúmenes en un canal de Discord o entregue correos electrónicos HTML formateados según un calendario.
• Seguimiento de KOLs y actividad en GitHub: Sigues cuentas específicas de Twitter/X (investigadores de IA, fundadores) y quieres ver sus publicaciones junto con las notas de versiones de GitHub y los repositorios en tendencia en un solo feed.
• Monitoreo de fuentes personalizadas: Quieres supervisar tus propios feeds RSS, subreddits o repositorios de GitHub, y obtener resultados con puntuación de calidad y deduplicados respecto a resúmenes anteriores.

• Alertas en tiempo real: Esta habilidad se ejecuta en modo por lotes/programado; no está diseñada para notificaciones push instantáneas cuando ocurren noticias de última hora.
• Dominios no tecnológicos: Las fuentes y definiciones de temas están preconfiguradas en torno a la IA, las criptomonedas y la tecnología de vanguardia. Adaptarla a dominios no relacionados (por ejemplo, deportes, finanzas) requiere una reescritura sustancial de la configuración.
• Entornos sin Python 3.8+: El pipeline requiere Python 3 para ejecutarse; no puede operar en entornos puramente basados en navegador o sin código.

El script run-pipeline.py obtiene datos de feeds RSS, KOLs de Twitter/X, lanzamientos de GitHub, repositorios en tendencia de GitHub, Reddit y búsqueda web de forma simultánea mediante trabajadores en paralelo. Los 6 pasos de recopilación se ejecutan de manera concurrente y se completan en aproximadamente 30 segundos.

merge-sources.py puntúa cada artículo utilizando métricas de participación y prioridad de fuente, luego deduplica por similitud de título (umbral del 85%) y penaliza los elementos ya vistos en digestos anteriores. El resultado está agrupado por tema y ordenado por puntuación.

Incluye 62 fuentes RSS (laboratorios de IA, blogs tecnológicos, medios de criptomonedas), 48 KOLs de Twitter/X, 28 repositorios de GitHub, 13 subreddits y 4 consultas de búsqueda web por tema, con cobertura de LLM, agentes de IA, criptomonedas y tecnología de vanguardia sin necesidad de configuración.

Incluye plantillas listas para usar en Discord (optimizadas para móvil, con límite de 2000 caracteres), correo electrónico HTML (con resumen ejecutivo y enlaces de archivo) y PDF A4 con estilo (Noto Sans CJK SC, encabezados con emoji, numeración de páginas mediante weasyprint).

La recopilación de Twitter admite twitterapi.io (preferido, ~$3–5/mes) o el token bearer oficial de la API X v2, con detección automática. La búsqueda web admite Brave o Tavily con cambio automático entre modos de consulta paralela y secuencial según los límites de velocidad.

Los archivos personalizados sources.json y topics.json en workspace/config/ reemplazan o amplían los valores predeterminados sin modificar el paquete de la habilidad tech-news-digest. Añade nuevas fuentes, deshabilita las ruidosas o redefine las consultas de búsqueda de temas y los límites de visualización.

Programa un cron job diario que haga referencia a digest-prompt.md para ejecutar el pipeline completo sobre las últimas 48 horas y, a continuación, publique un resumen en formato de viñetas en un canal de Discord, cubriendo las principales noticias sobre LLM, los repositorios de GitHub en tendencia y los tweets de KOL.

Genera un resumen rotativo de 7 días con 10–15 elementos por sección, enriquece los artículos principales con texto completo y envía un correo electrónico en HTML con estilo y un archivo PDF adjunto opcional, utilizando la plantilla de correo electrónico integrada y send-email.py.

Usa fetch-github.py para rastrear lanzamientos de proyectos como LangChain, vLLM, DeepSeek y Llama durante la última semana, puntuados y deduplicados respecto a resúmenes anteriores, para mostrar únicamente las versiones genuinamente nuevas.

Ejecuta source-health.py en los resultados del pipeline para rastrear las tasas de éxito y fallo por fuente durante 7 días, identificar feeds o endpoints de API con tasas de fallo superiores al 50%, y limpiar o reemplazar las fuentes poco confiables.