mynews2.0.0

mynews analisa feeds RSS e Atom, filtra suas histórias, pontua sua relevância e transmite um fluxo de notícias personalizado para os destinos que você escolher. Você define fontes e preferências de transmissão em uma configuração compacta, com pesquisas de cinco minutos, uma janela de história de 24 horas e saída de stdout como padrão. A palavra-chave por fonte inclui e exclui regras podem usar correspondência de palavras inteiras, correspondência de palavras-chave ou pontuação, limiares de pontuação e pontos de corte de data, enquanto a busca simultânea evita que uma alimentação lenta mantenha o resto.

A pontuação de relevância opcional compara títulos com seus interesses usando incorporações estáticas locais através do model2vec ou correspondência simples de palavras-chave; minScore remove itens de baixa relevância, e interesses podem ser substituídos por fontes individuais. Com a inclusão de pontuação, as entradas que faltam descrições recebem resumos extrativos do melhor esforço, a menos que desabilite o ArtigoResumo. Histórias podem ser enviadas para stdout, Telegram, Discord, Slack, ou um webhook genérico que recebe história bruta JSON, com vários aplicativos independentes configurados como alvos separados. O modo Digest agrupa as histórias de maior pontuação para cada intervalo, e a deduplicação de código cruzado funde o mesmo artigo quando os parâmetros de rastreamento ou fragmentos de URL diferem.

A importação OPML transforma uma exportação de leitura de alimentação em uma configuração inicial, enquanto métricasAddr expõe /healthz e /metrics para monitoramento. Registros periódicos de persistência de segurança de falhas de histórias vistas, e desligamento gracioso preserva esse estado; executando mynews usa um banco de dados em memória e impressões para stdout. O código aberto da Lei Zava mynews 2.0.0 é executado no Linux na categoria Ferramentas do Sistema, visando x86 64 (amd64) e exigindo snapd. Seu único binário auto-suficiente puro-Go não usa nenhuma pontuação de palavras-chave CGO; e o resto do trabalho do programa offline, enquanto incorporando pontuação baixa um pequeno modelo estático-embedding de HuggingFace no primeiro uso.