tldr-radio
Convierte los newsletters diarios de TLDR en un podcast local y determinista sin usar LLM ni claves API. Usa TTS Kokoro-82M para generar episodios capítulo por capítulo, incluyendo patrocinadores como segmentos separados.
Ficha actualizada 18 sept 2026, 21:37 · upstream 29 ago 2026, 22:50 · release sin release detectada
Qué es tldr-radio
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
TLDR Radio transforma los newsletters de TLDR en un podcast local y determinista sin depender de LLM ni claves API. El pipeline extrae contenido del archivo público, lo parsea por estructura HTML y ensambla guiones con diccionarios de pronunciación antes de enviarlos a un modelo local de TTS (Kokoro-82M). Esto garantiza que lo que escuchas es exactamente lo publicado, sin resumir ni alucinar.
Incluye 14 newsletters en categorías como IA, seguridad y finanzas. Un aspecto distintivo es la lectura explícita de patrocinadores como capítulos separados con voz distinta, permitiendo saltarlos fácilmente. El sistema funciona localmente con Docker Compose v2, eliminando cuentas o suscripciones externas.
La interfaz web permite seleccionar fechas, gestionar estaciones (manual vs nocturno) y reproducir episodios con control granular. Los archivos se almacenan en SQLite y MP3s, limpiándose automáticamente tras 14 días para ahorrar espacio.
- Escuchar newsletters mientras conduces o cocinas sin depender de internet
- Automatizar la generación nocturna de episodios con cronograma local
- Auditar contenido técnico sin alteraciones por modelos generativos
- Gestionar múltiples newsletters en un solo reproductor podcast
- Probar voces sintéticas locales sin coste de API
- Determinista: no usa LLM, el texto es fiel al original
- Lectura explícita de patrocinadores como capítulos separados
- 68 voces disponibles para audición y selección
- Persistencia local con SQLite y MP3s sin re-encodizado
- Funciona en CPU (Apple Silicon/Intel) sin GPU
- Descarga inicial de ~5 GB para el modelo TTS
- Consumo intensivo de CPU durante la síntesis
- Retención por defecto limitada a 14 días
- Requiere Docker Compose v2 (no v1)
- Sin soporte nativo de GPU aceleración
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Requiere Docker Desktop o Engine con Compose v2. En Windows, usar WSL2 para mejor rendimiento y ejecutar make o comandos directos. En Linux, ajustar APP_UID/APP_GID si el directorio data no es del usuario 1000. La primera ejecución tarda unos minutos por el calentamiento del modelo CPU.
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.