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GITHUB · ANALIZADO

podcast-downloader

Descargador de podcasts para Audiobookshelf que convierte videos de YouTube y Rumble en MP3, elimina segmentos patrocinados con SponsorBlock y ofrece interfaz web autoalojada. Soporta monitorización de canales, extensiones de navegador y ejecución CLI.

Ficha actualizada 28 sept 2026, 1:42 · upstream 28 sept 2026, 1:28 · release v1.4.0

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Qué es podcast-downloader

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

Podcast Downloader es una herramienta autoalojada diseñada para convertir contenido multimedia de plataformas como YouTube y Rumble en archivos MP3 locales compatibles con Audiobookshelf. El sistema permite monitorizar canales completos o listas de reproducción, descargar videos individuales mediante URLs directas, y gestionar automáticamente la eliminación de segmentos publicitarios gracias a la integración con SponsorBlock.

La arquitectura combina Next.js para la interfaz web protegida con credenciales, FastAPI para el backend en Python 3.13+, y yt-dlp como motor de descarga principal. Incluye soporte para extensiones de navegador (Chrome/Firefox) que añaden contenido directamente a la cola sin copiar URLs manualmente, además de notificaciones vía Apprise hacia Telegram o email.

El despliegue es sencillo mediante Docker Compose con persistencia de datos en directorios configurables. La herramienta gestiona automáticamente cookies de sesión para mantener el acceso a plataformas que requieren autenticación, y permite programar descargas periódicas o ejecutarlas manualmente desde la interfaz web o línea de comandos.

CASOS DE USO
  • Automatizar descarga diaria de podcasts de canales YouTube específicos sin intervención manual
  • Convertir videos de Rumble en MP3 para librerías de audio personalizadas
  • Eliminar automáticamente segmentos patrocinados mediante integración con SponsorBlock
  • Gestionar cola de descargas desde navegador con extensión Chrome o Firefox
  • Ejecutar descargas puntuales de URLs individuales sin configurar monitorización continua
  • Enviar notificaciones de errores a Telegram o email cuando falten cookies o expiren sesiones
PUNTOS DESTACADOS
  • Eliminación automática de segmentos patrocinados mediante integración con SponsorBlock
  • Interfaz web protegida con autenticación y gestión de múltiples usuarios
  • Soporte nativo para extensiones de navegador Chrome y Firefox sin servidor adicional
  • Sistema de notificaciones vía Apprise compatible con Telegram, email y Discord
  • Gestión automática de cookies de sesión para plataformas que requieren login
  • Programación flexible de descargas periódicas o ejecución manual inmediata
PRECAUCIONES
  • Requiere Python 3.13+ y ffmpeg instalados en el sistema o contenedor
  • Dependencia externa de yt-dlp que requiere actualizaciones manuales ante cambios en sitios web
  • Las cookies de YouTube tienen fecha de expiración limitada y requieren renovación periódica
  • La interfaz web necesita HTTPS para instalación en móviles o entornos externos
  • Extensiones de navegador deben ejecutarse en el mismo equipo donde se navega, no en servidor remoto
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Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU4 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA2 GBRAM estimada
DISCO10 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADmediumnivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Listo para automatizar

Usar Docker Compose con persistencia en PODCAST_DATA_DIR y PODCAST_DOWNLOAD_DIR. Configurar UI_USERNAME/UI_PASSWORD en .env antes del primer inicio. Montar cookies.txt desde host para mantener sesiones activas. Actualizar manualmente yt-dlp cuando cambien políticas de plataformas. Usar HTTPS para despliegue público o móvil.

✓Dockerfile
✓Compose
✓One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Next.jsFastAPIPython
SERVICIOS
No detectados
BASES DE DATOS
No detectadas
PUERTOS
800050022
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.