Kikoenai
Servidor auto-hospedado para gestión de obras ASMR (DLSite, Fanza). Monorepo con frontend Vue/Quasar y backend Express/SQLite. Soporta scraping de metadatos, PWA y despliegue en contenedores OCI.
Ficha actualizada 26 sept 2026, 2:37 · upstream 26 sept 2026, 2:35 · release v0.14.0
Qué es Kikoenai
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Kikoenai es un servidor auto-hospedado diseñado para gestionar colecciones de obras ASMR provenientes de plataformas como DLSite o Fanza (DMM). El proyecto recupera la estructura monorepo original del repositorio Kikoeru, consolidando el frontend y el backend en una sola base de código. El frontend se basa en Vue 3 con Quasar Framework, implementado como PWA para permitir instalación local en navegadores. El backend utiliza Express.js como servidor API, con persistencia de datos en SQLite gestionada mediante Knex.
- Gestión centralizada de bibliotecas ASMR con scraping automático de metadatos desde DLSite y Fanza
- Servicio PWA para acceso local sin necesidad de instalación de aplicaciones nativas
- Despliegue en contenedores OCI para entornos Linux o servidores headless
- Sincronización de estado de reproducción (Play status) y ocultación de obras finalizadas
- Arquitectura monorepo que integra frontend y backend en un único repositorio con scripts de construcción
- Soporte nativo para imágenes estáticas servidas desde Express sin necesidad de CDN externo
- Configuración flexible de rutas base mediante variables de entorno o interfaz web
- Imágenes OCI pre-construidas disponibles en ghcr.io/rivers47/kikoenai:latest
- No incluye Dockerfile nativo; requiere uso de imagen OCI externa para contenerización
- Ausencia de suite de pruebas automatizadas (tests) según lista de TODO
- Dependencia de corrección manual en Firefox LNA por problemas con hostnames públicos apuntando a IPs LAN
- Traducciones automáticas de interfaz con errores y etiquetas sin traducción completa
Capturas del proyecto
Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Para despliegue, usar la imagen OCI ghcr.io/rivers47/kikoenai:latest. Montar volumen /appdata para persistencia (config, sqlite, covers) y /path/to/voiceworks en /usr/src/kikoeru/VoiceWork. Puerto host 4545 mapeado a 8888 del contenedor. Si se usa reverse proxy (nginx), asegurar que proxy_pass incluya la ruta base (/kikoeru). Reiniciar servicio tras cambios de configuración.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.