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GITHUB · ANALIZADO

content-manager

Plataforma auto-hospedada para operaciones de contenido con IA que automatiza el ciclo completo: descubrimiento, redacción asistida, aprobación humana y publicación multiplataforma.

Ficha actualizada 24 sept 2026, 19:43 · upstream 24 sept 2026, 19:41 · release content-manager-v0.4.0

Ver códigoProblemas y ayudaRepositorio ↗
00

Qué es content-manager

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

Content Manager es una plataforma auto-hospedada diseñada para gestionar operaciones de contenido con intervención humana (human-in-the-loop). Automatiza el flujo desde el descubrimiento de temas en RSS o enlaces hasta la publicación final en redes sociales como Telegram, Instagram, LinkedIn y Aparat. El sistema evalúa candidatos contra una política editorial editable, genera borradores con IA y medios (imagen/video), y requiere aprobación explícita antes de publicar.

Está construida sobre la pila Hermes Linux Stack, integrando orquestación multi-agente, Smart Router y Media Studio. Permite el uso de proveedores compatibles con OpenAI o Google Flow para generación de contenido y medios. La arquitectura separa claramente las capas de contenido, bot, escritor backend y almacenamiento en PostgreSQL y S3/MinIO.

El despliegue es reproducible mediante scripts de instalación (install.sh) que configuran secretos, imágenes Docker y políticas editoriales. Soporta tanto despliegues simples con Docker Compose como orquestación avanzada con Helm para Kubernetes, manteniendo la privacidad al evitar ingresses públicos innecesarios y operar en redes privadas por defecto.

CASOS DE USO
  • Automatización de publicación en múltiples redes sociales (Telegram, Instagram, LinkedIn)
  • Gestión editorial automatizada con aprobación humana para control de calidad
  • Generación de medios (imágenes/videos) mediante APIs compatibles con OpenAI o Google Flow
  • Descubrimiento automático de contenido desde fuentes RSS y enlaces compartidos
  • Orquestación de flujos de trabajo complejos con Smart Router y multi-agentes
PUNTOS DESTACADOS
  • Plataforma 100% auto-hospedada sin dependencia de servicios cloud propietarios para el stack principal
  • Mecanismo de aprobación humana obligatorio antes de cualquier publicación
  • Soporte nativo para generación de medios (imagen/video) y análisis con NotebookLM
  • Despliegue reproducible y escalable vía Docker Compose o Helm charts
  • Arquitectura modular que separa descubrimiento, redacción y publicación en contenedores independientes
PRECAUCIONES
  • Complejidad técnica alta (HIGH) que requiere conocimientos de administración de sistemas Linux y Docker
  • Dependencia de APIs externas de terceros (Telegram, Meta, LinkedIn) que pueden cambiar sus términos de servicio
  • Requiere configuración manual de proveedores de IA y credenciales en variables de entorno seguras
  • Algunas funcionalidades como NotebookLM o Google Flow requieren suscripciones o sesiones de navegador activas
VISUAL

Capturas del proyecto

Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.

Operator console: stack statusOperator console: pipeline stateOperator console: object storageOperator console: backupsOperator console: stack actions
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU4 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA8 GBRAM estimada
DISCO20 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADhighnivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Docker Compose detectado

Requiere Linux, Bash, Docker Engine con plugin Compose y Git. Necesita token de Telegram Bot API, ID de usuario y canal administrador. El script install.sh gestiona la configuración inicial, secretos en .env (modo 0600) y semillas de políticas editoriales. Se recomienda usar redes privadas por defecto y evitar ingresses públicos para el bot. El despliegue puede usarse con Docker Compose o Helm charts para Kubernetes.

✓Dockerfile
✓Compose
—One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Next.jsNode.jsPython
SERVICIOS
PostgreSQLS3/MinIO
BASES DE DATOS
PostgreSQL
PUERTOS
2012887879119300056788850201298080864287508751875288608899900090018099
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.