pick-a-recipe
Pick-a-Recipe es una aplicación Python con interfaz web que extrae recetas estructuradas de videos de TikTok, YouTube e Instagram mediante transcripción de audio y visión por computadora.
Ficha actualizada 26 sept 2026, 11:20 · upstream 26 sept 2026, 11:08 · release v1.8.0
Qué es pick-a-recipe
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Pick-a-Recipe es una herramienta de automatización diseñada para extraer recetas de contenido multimedia en redes sociales. La aplicación procesa videos descargados mediante yt-dlp, transcribe el audio utilizando Whisper AI con detección de idioma y extrae texto visual de los marcos del video para identificar ingredientes e instrucciones.
- Extraer recetas de videos virales de TikTok o YouTube
- Digitalizar recetas de influencers o chefs en redes sociales
- Automatizar la importación a gestores de cocina autoalojados como Tandoor o Mealie
- Crear una aplicación móvil PWA para gestionar recetas sin instalar software adicional
- Procesar videos con subtítulos visuales para capturar ingredientes y pasos
- Soporte multiplataforma para TikTok, YouTube e Instagram
- Transcripción de audio con Whisper y detección automática de idioma
- Extracción visual de texto en marcos de video para capturar ingredientes
- Generación de recetas estructuradas con LLMs (OpenAI, Gemini, OpenRouter)
- Integración nativa con gestores Tandoor y Mealie
- Soporte Docker y despliegue autoalojado simplificado
- Requiere claves de API para LLMs (OpenAI, Google Gemini o OpenRouter)
- Necesita FFmpeg instalado en el sistema operativo
- La autenticación local guarda credenciales en la instancia sin federación por defecto
- El primer acceso requiere configuración manual de cuenta admin única
- Dependencia de conexión a internet para llamadas a APIs externas
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.
Recomendado usar Docker o Docker Compose. Configurar FLASK_SECRET_KEY y variables de entorno de autenticación (AUTH_MODE). Asegurar HTTPS si se usa Authentik o acceso externo. Verificar permisos de red para acceder a las APIs de LLM y gestores de recetas.
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.