VideoDownloaderBot
Bot Telegram autoalojado para descargar video/audio desde YouTube, TikTok, Instagram y más usando yt-dlp. Límite estricto de 50 MB, despliegue automático con rollback y soporte Docker/Python.
Ficha actualizada 28 sept 2026, 10:15 · upstream 28 sept 2026, 10:02 · release sin release detectada
Qué es VideoDownloaderBot
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
VideoDownloaderBot es una herramienta de autodespliegue para descargar contenido multimedia desde múltiples plataformas como YouTube, TikTok, X, Instagram y Reddit directamente a Telegram. Está construido sobre yt-dlp y prioriza la seguridad del usuario mediante límites estrictos de tamaño (50 MB) y verificaciones previas de descarga.
- Descargar videos de YouTube en formato H.264 compatible con Telegram
- Extraer audio MP3 de alta calidad desde plataformas soportadas por yt-dlp
- Gestionar descargas en servidores personales o VPS sin depender de servicios públicos
- Obtener archivos originales como documentos para evitar compresión automática
- Límite estricto de 50 MB con verificación previa de tamaño real mediante Range headers
- Sistema de despliegue automático con rollback en caso de fallos o inestabilidad
- Soporte nativo para Docker Compose y script de instalación one-liner
- Interfaz de usuario limpia con botones interactivos y cancelación durante la descarga
- Límite estricto de 50 MB que puede excluir contenido moderno o en alta resolución
- Dependencia de conexión estable para verificaciones de rango HTTP
- Requiere Ubuntu 22.04/24.04 o entorno Linux compatible con Docker
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Instalar con script oficial en Ubuntu 22.04/24.04. Configurar BOT_TOKEN en .env antes de iniciar. Asegurar permisos correctos en data/ y logs/. Usar docker compose up -d para arranque automático.
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.