AI Informe

Recopilación diaria y automática de noticias de IA (novedades, usos reales, economía, señales de futuro y seguridad). Python + GitHub Actions, publicado en Vercel.

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Entorno	URL
Producción	ai-informe-dashboard.vercel.app
Repositorio	github.com/traderxael/AI-Informe-

Qué hace de verdad

• RSS públicos (labs, medios, Google News multi-país, HN, Reddit con degradación suave). 34 feeds vivos, auditados con scripts/auditar_feeds.py.
• Informe markdown diario en informes/YYYY-MM-DD.md.
• JSON para la web: public/data/signals-first.json, signals-rest.json, modelos.json.
• Ranking de modelos: Elo LMArena × precios OpenRouter (job del cron, no bloquea si falla).
• Resúmenes LLM en español con Groq (scripts/resumir_groq.py, Secret GROQ_API_KEY): resumen del día + traducción de señales. Opcional: si no hay key o Groq cae, el informe sigue publicándose.
• Señales de X (Twitter): scripts/fx_viral.py monitorea 17 cuentas + 5 búsquedas de nicho vía FxTwitter API → datos/fx_viral_YYYY-MM-DD.json (top-40 por views, agrupado por tema). Es también la cola de contenido para clips de AutoClip.
• La portada carga esas señales, no una semana congelada.

X / Instagram / TikTok / Xiaohongshu: para X ya hay monitor propio (fx_viral.py); el resto requiere levantar RSSHub local (docker/rsshub) y social_sources.json.

Arquitectura

Ver diagramas (arquitectura, pipeline diario, modelo de datos, corrida y estados)

Flujo general

Pipeline diario (cron 12:00 UTC)

Corrida completa paso a paso

Modelo de datos

Estados de una corrida

Vectoriales editables en docs/diagramas/svg/ y código Mermaid en docs/diagramas/ (*.mmd) para regenerar o re-tematizar.

Estructura

scripts/
  sources.py              # lista única de feeds (única fuente de verdad)
  generar_informe.py      # RSS → markdown + web/  (gzip-safe, reintentos con backoff)
  collect_signals.py      # Google News + RSS + HN + Reddit → public/data/signals-*.json
  fx_viral.py             # X/Twitter vía FxTwitter → datos/fx_viral_*.json
  resumir_groq.py         # resúmenes LLM en español (Groq) + traducción de señales
  actualizar_modelos.py   # LMArena + OpenRouter → public/data/modelos.json
  auditar_feeds.py        # diagnóstico: cuántos items trae cada feed (herramienta)
  test_pipeline.py        # tests sin red (44 tests)
  with-app-env.brace-regression.test.mjs # regresión del wrapper en Windows
informes/                 # un markdown por día
datos/                    # JSON diario de señales de X (cola de clips AutoClip)
public/data/              # JSON que consume la web
web/                      # HTML generado de los markdown (versión estática legada)
docs/diagramas/           # diagramas Mermaid: *.mmd + svg/ + png/
.github/workflows/informe-diario.yml

Uso local

python scripts/test_pipeline.py     # 44 tests, sin red
python scripts/generar_informe.py    # RSS → informes/*.md + web/
python scripts/collect_signals.py    # señales Google News + HN + Reddit
python scripts/fx_viral.py           # señales de X (o --local con FxEmbed propio)
python scripts/actualizar_modelos.py --max 60
python scripts/auditar_feeds.py      # cobertura real de los 34 feeds (cuántos items trae cada uno)

Web (si usás el frontend TanStack):

npm install && npm run dev

GitHub Actions

• ci.yml: ejecuta en cada PR y en main npm ci, lint, typecheck, tests frontend/Python y build.
• informe-diario.yml: cron 0 12 * * * (09:00 Chile) o manual con workflow_dispatch. Pasos, todos con continue-on-error donde corresponde:

1. Tests de clasificación (test_pipeline.py)
2. Generar informe (markdown + web)
3. Recolectar signals (Google News + RSS + Reddit + HN, máx. 40 traducciones)
4. Resúmenes LLM (Groq) — requiere Secret GROQ_API_KEY
5. Ranking de modelos (LMArena + OpenRouter)
6. Señales de X (FxTwitter) — 17 cuentas + 5 búsquedas de nicho
7. Commit a main (informes, web, public, datos) → Vercel redeploy

Si el push a main falla por required checks, el job generar no puede ser un status check obligatorio sobre sí mismo: desactivalo o permití bypass a github-actions[bot].

Licencia

MIT — ver LICENSE.