vpush
Sistema autoalojado para agregar y suscribir a publicaciones de grandes figuras en Xueqiu, Weibo y X (Twitter), enviando actualizaciones en tiempo real a Telegram, Feishu, Enterprise WeChat o notificaciones del navegador.
Ficha actualizada 22 sept 2026, 14:56 · upstream 22 sept 2026, 14:26 · release v1.12.243
Qué es vpush
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
V Push es una plataforma de agregación de contenido social diseñada para autoalojarse, permitiendo la recopilación de publicaciones públicas de grandes figuras y combinaciones de cartera en plataformas como Xueqiu, Weibo y X. El sistema procesa estos datos, elimina duplicados y los envía a múltiples canales de comunicación configurables por usuario.
La arquitectura se basa en Node.js y Python con FastAPI, ofreciendo una interfaz web para la gestión centralizada de usuarios, suscripciones y configuración de canales de推送. Soporta despliegue mediante Docker Compose o imágenes oficiales en Docker Hub y GHCR, con soporte nativo para arquitecturas amd64 y arm64. Incluye funcionalidades avanzadas como resúmenes generados por IA durante periodos de inactividad, gestión de palabras clave para alertas prioritarias y monitoreo de la salud de las fuentes de datos.
El sistema está diseñado para entornos de producción con soporte para certificados HTTPS automáticos mediante Caddy, persistencia de datos en SQLite y mecanismos de escalabilidad mediante colas de mensajes. Ofrece herramientas de mantenimiento como scripts de respaldo y actualizaciones sin pérdida de datos.
- Consolidar fuentes de información financiera y de mercado desde múltiples plataformas sociales en un solo lugar para análisis personal o institucional.
- Personalizar flujos de noticias por usuario con diferentes niveles de prioridad, permitiendo a cada suscriptor elegir qué grandes figuras seguir y cómo recibir las notificaciones.
- Automatizar alertas para cambios específicos como ajustes de cartera en combinaciones de Xueqiu o menciones de palabras clave en publicaciones de grandes figuras.
- Implementar un sistema de notificaciones internas en una organización utilizando Enterprise WeChat o Feishu para compartir insights de mercado en tiempo real.
- Soporte multiplataforma para el envío de mensajes a Telegram, Feishu, Enterprise WeChat, Bark y notificaciones del navegador sin dependencias externas.
- Gestión granular de frecuencias de actualización con colas de mensajes para evitar saturación y respetar límites de las APIs de plataformas sociales.
- Integración con modelos de lenguaje compatibles (OpenAI, DeepSeek, Ollama) para generar resúmenes inteligentes durante periodos de inactividad o consolidación de publicaciones.
- Interfaz web completa para la gestión centralizada de usuarios, suscripciones, configuración de canales y monitoreo del estado de las fuentes de datos.
- Mecanismos de persistencia de datos en SQLite con soporte para actualizaciones sin pérdida de información y scripts de respaldo automatizados.
- Soporte nativo para arquitecturas amd64 y arm64 con imágenes oficiales disponibles en Docker Hub y GHCR para despliegues simplificados.
- Dependencia de cookies de sesión que requieren renovación manual o automática periódica para mantener la conexión con las plataformas sociales.
- Restricción a contenido público sin acceso a funciones premium o pagas de las plataformas sociales como Xueqiu o Weibo.
- Configuración inicial compleja que requiere credenciales específicas para cada canal de推送 y fuente de datos, incluyendo tokens de bot y cookies.
- Riesgo de interrupción del servicio si las APIs de las plataformas sociales cambian su estructura o implementan nuevas medidas de seguridad.
- Requiere recursos mínimos de 2 núcleos CPU y 1GB de RAM para un funcionamiento estable en entornos de producción.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Para despliegue en producción, utilice docker-compose.prod.yml con Caddy para certificados HTTPS automáticos. Configure correctamente los límites de recursos del contenedor Docker (CPU, memoria) y asegúrese de que el volumen de datos persista en un directorio separado. Monitoree activamente la salud de las fuentes de datos externas y configure alertas para fallos en la conexión con las APIs sociales. Realice copias de seguridad regulares de la base de datos SQLite antes de cualquier actualización del sistema.
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.
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