Un nuevo proyecto de código abierto propone una forma radicalmente distinta de consumir tecnología: un agregador de noticias totalmente autónomo, autoalojado y personalizado mediante inteligencia artificial. La herramienta raspa de forma continua fuentes como Hacker News, Lobsters y Reddit, genera embeddings semánticos de cada artículo con el modelo @cf/baai/bge-base-en-v1.5 de Cloudflare Workers AI y los compara con el historial de votos del usuario para construir un feed curado a medida.
El sistema se compone de un backend en Hono desplegado sobre Cloudflare Workers, una base de datos SQL en Cloudflare D1 y un índice vectorial de 768 dimensiones en Cloudflare Vectorize que permite búsqueda por similitud coseno. El frontend, construido con Vite, Tailwind CSS v4 y JavaScript vanilla, ofrece una interfaz con efecto glassmorphic, feeds intercalados y vistas previas de imágenes.
Una de las piezas más singulares es la integración con Nostr: la autenticación se realiza mediante extensiones compatibles con NIP-07, como Alby o nos2x, lo que permite entrenar al modelo con los likes del usuario y republicar el feed curado en relays globales de Nostr.
El despliegue se simplifica con varios comandos make: make init prepara dependencias y configuración, make db-init y make vectorize-init crean los recursos en la nube, y make deploy publica el backend y el frontend en un solo paso. También es posible importar historiales previos de upvotes desde Lobsters, Reddit o exportaciones JSON de Hacker News para inicializar el perfil del usuario.
El proyecto se distribuye bajo licencia MIT e incluye soporte opcional para credenciales OAuth de Reddit y Gmail, así como una clave pública Nostr para identificar al administrador del feed.