know-where
Convierte enlaces de redes sociales y repositorios en una base de conocimiento estructurada dentro de Feishu mediante un bot autoalojado que extrae, clasifica y resume contenido automáticamente.
Ficha actualizada 22 sept 2026, 16:31 · upstream 21 sept 2026, 10:44 · release sin release detectada
Qué es know-where
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
KnowWhere es una herramienta open source para crear un segundo cerebro personal integrando directamente con Feishu. Funciona como un bot que recibe enlaces de plataformas como WeChat, GitHub o Bilibili a través de chat privado y procesa el contenido automáticamente. Utiliza modelos de IA para extraer texto, generar resúmenes, clasificar temas y transcribir audio, almacenando todo en una base de datos PostgreSQL antes de consolidar los resultados en una Bitable de Feishu.
La arquitectura permite un despliegue flexible con Docker Compose, separando el servicio de escucha del gateway de Feishu del motor de procesamiento, lo que facilita la gestión de recursos y la escalabilidad para usuarios individuales o equipos técnicos. El sistema soporta múltiples proveedores de IA y almacenamiento temporal, permitiendo adaptar el flujo de trabajo a las necesidades de privacidad y rendimiento.
- Segundo cerebro personal autoalojado
- Agregación automática de artículos de WeChat y Juejin
- Gestión de documentación técnica desde GitHub
- Transcripción y resumen de videos de Bilibili y Douyin
- Organización de contenido multimedia de Xiaohongshu con visión por IA
- Integración nativa con Feishu vía SDK sin necesidad de webhook público
- Procesamiento local de audio para videos usando Faster-Whisper sin enviar datos a la nube (opcional)
- Arquitectura modular con PostgreSQL para persistencia y Bitable para visualización
- Solo procesa contenido público accesible sin autenticación
- Dependencia de APIs externas (LLM, Visión) que pueden tener latencia o costes
- Requiere configuración manual inicial de Feishu App y PostgreSQL
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Usar Docker Compose con perfiles para separar el Gateway del Worker. Asegurar conexión segura a la base de datos PostgreSQL y configurar las credenciales de Feishu y LLM en variables de entorno antes de iniciar los servicios.
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.