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GITHUB · ANALIZADO

media-journal

Aplicación web autoalojada para seguimiento multimedia (películas, series, anime, manga, libros, videojuegos y música) con análisis de progreso, colecciones y comunidad.

Ficha actualizada 26 sept 2026, 12:19 · upstream 26 sept 2026, 12:00 · release v1.30.1

Ver códigoProblemas y ayudaRepositorio ↗
00

Qué es media-journal

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

Media Journal es una aplicación web autoalojada diseñada para el seguimiento integral de contenido multimedia. Permite crear listas personalizadas para películas, series de televisión, anime, manga, libros, videojuegos y música. La plataforma incluye seguimiento de progreso, calificaciones, estado y notas para cada ítem.

CASOS DE USO
  • Gestionar colecciones personales de contenido multimedia en un solo lugar
  • Seguir el progreso de consumo de medios con estadísticas visuales
  • Descubrir contenido trending o popular a través de la comunidad
  • Compartir pensamientos y actualizaciones sobre medios consumidos
  • Reproducir música guardada mediante reproductor de YouTube mientras navega
PUNTOS DESTACADOS
  • Licencia AGPL v3 que fomenta el código abierto y evita uso comercial no autorizado
  • Soporte nativo para despliegue con Docker y Docker Compose
  • Interfaz web completa con páginas de inicio, listas, descubrimiento e historia
  • Reproductor integrado de YouTube para música guardada
  • Guías de instalación específicas para Windows, Mac, Linux y sistemas Docker
PRECAUCIONES
  • Dependencia de YouTube para reproducción musical (requiere conexión a internet)
  • Complejidad MEDIA con requisitos de 2 núcleos CPU y 2GB RAM mínimo
  • Sin servicios externos documentados en el análisis técnico proporcionado
VISUAL

Capturas del proyecto

Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.

Captura de media-journalCaptura de media-journalCaptura de media-journalCaptura de media-journalCaptura de media-journalCaptura de media-journal
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU2 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA2 GBRAM estimada
DISCO10 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADmediumnivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Listo para automatizar

Recomendaciones: Utilizar Docker para despliegue simplificado o guías nativas según SO. Requisitos mínimos: 2 núcleos CPU, 2048MB RAM, 10GB disco. El autor mantiene el proyecto sin monetización y con licencia AGPL v3 que prohíbe uso comercial no autorizado.

✓Dockerfile
✓Compose
✓One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
DjangoPython
SERVICIOS
No detectados
BASES DE DATOS
No detectadas
PUERTOS
8000
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.