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GITHUB · ANALIZADO

bumparr

Generador de bumpers para el ecosistema *arr que crea intersticios automáticos (vídeo, streams, tarjetas) para ErsatzTV, Tunarr y Dispatcharr con pool auto-mantenido.

Ficha actualizada 22 sept 2026, 16:16 · upstream 2 sept 2026, 6:55 · release sin release detectada

Ver códigoProblemas y ayudaRepositorio ↗
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Qué es bumparr

Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.

Bumparr es una herramienta del ecosistema *arr diseñada específicamente para generar contenido de intersticio entre programas. Transforma material fuente en un pool auto-renovable de bumpers de TV, incluyendo identificaciones de emisora, pantallas de espera, clips de dominio público y cámaras de ventana en vivo.

El sistema produce cuatro tipos de contenido: vídeo (clips del Internet Archive, bucles ambientales), stream (cámaras DOT en tiempo real o YouTube), card (tarjetas con texto como datos curiosos verificados) e image. Las tarjetas de texto requieren renderizado previo a MP4 1080p30 H.264 antes de ser consumibles externamente.

Funciona como servicio independiente en puerto 8780, integrándose junto al resto del stack *arr. Incluye endpoints REST para generación aleatoria, llenado de huecos temporales mediante algoritmo subset-sum y gestión de playlists M3U. El modelo local es opcional; el contenido base viene sin dependencias de IA.

CASOS DE USO
  • Generar intersticios automáticos entre programas en ErsatzTV o Tunarr
  • Proveer contenido de relleno para canales de TV locales con identificaciones y datos curiosos
  • Crear bucles ambientales y clips de dominio público para transiciones programáticas
  • Capturar streams en vivo de cámaras DOT o YouTube como contenido de ventana
  • Renderizar tarjetas informativas con texto verificado desde fuentes reales
PUNTOS DESTACADOS
  • Algoritmo subset-sum para llenar huecos temporales sin tiempo muerto
  • Contenido base funcional sin modelo local (IA opcional)
  • Tarjetas de texto con datos verificados, no alucinaciones de IA
  • Cámaras en vivo DOT abiertas sin claves ni scraping
  • Licencia AGPL-3.0 compatible con el stack *arr
  • Pool auto-mantenido con cola de recuperación de fallos
PRECAUCIONES
  • Las tarjetas de texto requieren renderizado previo a ser consumibles externamente
  • Weather y local_time nunca se renderizan (mostran valores en vivo)
  • Cámaras YouTube requieren configuración manual opt-in
  • Fuentes personalizadas añadidas vía config son responsabilidad del usuario
  • Requiere 4 núcleos CPU, 2GB RAM y 10GB disco según análisis técnico
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU4 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA2 GBRAM estimada
DISCO10 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADmediumnivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Listo para automatizar

Ejecutar con docker compose up -d en puerto 8780. Configurar PUBLIC_URL si hay reverse proxy. Renderizar tarjetas con curl POST /api/render/cards o docker exec. Verificar fuentes OFL en bumparr/fonts/. Consultar docs/INTEGRATION.md para wiring con ErsatzTV/Tunarr/Dispatcharr.

✓Dockerfile
✓Compose
✓One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Next.jsNode.jsFastAPIPython
SERVICIOS
No detectados
BASES DE DATOS
No detectadas
PUERTOS
8780
05

Puede sustituir a

Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.

06

Experiencia real de la comunidad

Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.

Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.