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GITHUB · ANALIZADO

Ghostwriter

Ghostwriter es una suite para transformar feeds RSS/Atom en EPUBs y podcasts narrados por IA, con backend FastAPI, frontend Svelte y apps nativas Android/iOS. Soporta LLM locales (Ollama) o cloud (OpenAI/Gemini), integrando ElevenLabs para TTS.

Ficha actualizada 27 sept 2026, 10:05 · upstream 27 sept 2026, 10:02 · release ghostwriter-v1.1.0

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Qué es Ghostwriter

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

Ghostwriter es una plataforma cross-platform diseñada para transformar feeds RSS/Atom en formatos EPUB optimizados para lectura, con capacidades avanzadas de generación de podcasts narrados por inteligencia artificial. El sistema consta de un backend auto-alojado desarrollado con FastAPI y Python, que gestiona la lógica de procesamiento de contenido, sincronización entre dispositivos y generación de resúmenes mediante modelos de lenguaje grandes (LLM). La interfaz web está construida con Svelte, proporcionando una experiencia de usuario moderna para configurar feeds, gestionar usuarios y personalizar la síntesis de voz.

La arquitectura incluye aplicaciones nativas para Android (Kotlin/Compose) e iOS (Swift/SwiftUI), permitiendo el consumo de contenido offline en dispositivos móviles y lectores electrónicos. El backend soporta múltiples proveedores de IA: OpenAI, Google Gemini o Ollama para resúmenes locales, además de ElevenLabs para la generación de audio narrativo. Esto permite a los usuarios elegir entre privacidad total con modelos locales o potencia cloud según sus necesidades.

El flujo de trabajo incluye la extracción de artículos completos (modo Fidelity) o resúmenes breves (modo Briefing), que luego se empaquetan en EPUBs para lectura offline. Además, el sistema puede generar podcasts RSS estándar a partir de estos contenidos, seleccionando estilos narrativos conversacionales o monólogo. La sincronización entre dispositivos se realiza mediante un backend auto-alojado, garantizando que los feeds y resúmenes estén disponibles en todos los clientes sin depender de servicios externos para la gestión de datos.

CASOS DE USO
  • Generar resúmenes diarios de múltiples feeds RSS en formato EPUB para lectura offline en e-ink o móviles.
  • Crear podcasts narrados automáticamente desde artículos procesados, usando ElevenLabs o TTS local.
  • Sincronizar contenido entre backend auto-alojado y apps nativas Android/iOS sin depender de servicios cloud.
  • Ejecutar modelos LLM locales con Ollama para mantener la privacidad en la generación de resúmenes.
PUNTOS DESTACADOS
  • Soporte nativo para Android e iOS con arquitecturas modernas (Compose, SwiftUI).
  • Integración flexible con múltiples proveedores de IA (cloud y local) sin vendor lock-in.
  • Capacidad de generar podcasts RSS estándar compatibles con apps como Pocket Casts o Apple Podcasts.
  • Backend auto-alojado permite control total sobre los datos y la privacidad del contenido procesado.
PRECAUCIONES
  • Requiere configuración manual de claves API (OpenAI, Gemini) o despliegue local de Ollama.
  • La síntesis de voz de alta calidad depende de ElevenLabs (servicio de pago).
  • No incluye Dockerfile nativo, requiere usar docker compose del repositorio para el despliegue.
  • La UI web es separada del backend en desarrollo local, necesitando dos terminales.
VISUAL

Capturas del proyecto

Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.

Ghostwriter
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU4 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA8 GBRAM estimada
DISCO10 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADlownivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Despliegue manual

Usar docker compose up -d con .env configurado antes de iniciar los servicios. Para Ollama, activar el perfil with-ollama y pull llama3.2 desde el contenedor. Asegurar que el puerto 8080 esté disponible para el backend FastAPI. Generar tokens API en la web UI tras crear usuario admin inicial.

—Dockerfile
—Compose
—One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
FastAPIPython
SERVICIOS
No detectados
BASES DE DATOS
No detectadas
PUERTOS
8080
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.