さいつよフィードアグリゲーター OSS部品

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ベース（RSSエンジン）

FreshRSS PHP, SQLite/MySQL/PG, Google Reader API / Fever API RSS購読・管理のハブ。多ユーザー、タグ、フィルタ完備。カスタマイズしたいならこれ

どちらもAPI経由で外部から記事データを取れる。

フィード生成（RSSがないサイト対応）

RSS-Bridge PHP, 9.1k stars 400+ブリッジ。YouTube/Reddit/Twitter/GitHub等。汎用CSSセレクタ/XPathブリッジも

RSSHub TypeScript, 45.3k stars 対応サイト数世界最大級。中国サービスに強い。パブリックインスタンス無料

morss Python 要約RSS→全文RSSに変換。任意のWebページをRSS化も可能

rss-proxy TypeScript 静的サイトからRSS/Atom/JSONフィードを自動生成

本文抽出（HTML→クリーンテキスト）

trafilatura Python ベンチマーク最強。CLIもあり。JSON/XML/CSV出力可。最も推奨

newspaper3k Python ニュース記事特化。本文＋メタデータ＋キーワード＋要約を一括抽出

readability-lxml Python Mozilla ReadabilityのPython移植。Firefoxリーダービュー相当

翻訳

LibreTranslate Python, 15.2k stars Argos Translateエンジン。完全セルフホスト。Docker対応。日英翻訳品質はGoogleに劣る

Argos Translate Python LibreTranslateのコアエンジン。オフライン可

注意: 翻訳品質重視ならLLM（後述）が最善。1回のLLM呼び出しで翻訳＋要約＋ラベル付けを一括処理できる

要約・ラベル付け

sumy Python, 3.7k stars LexRank, LSA, Luhn等の抽出型要約。軽量

LLM (Ollama + LiteLLM) プロンプト設計で翻訳＋要約＋ラベルを一括処理。最も高品質

推奨プロンプト: 「この記事のタイトルを日本語訳し、本文の1行要約（日本語）を書き、カテゴリラベルを3つ付与してください。JSON形式で出力。」

LLM実行環境

Ollama Go/C++ ローカルLLM推論。llama.cppベース。OpenAI互換API。Llama/Mistral/Gemma等

LiteLLM Python 100+プロバイダをOpenAI形式に統一するAPI Gateway。Ollama＋クラウドAPI併用可

llama.cpp C++ GGUFモデル推論エンジン。極小リソースで動作

構成案: OllamaでローカルLLM＋LiteLLMで必要時クラウドAPIにフォールバック

全文検索

Meilisearch Rust, 46k stars タイポ耐性、即時検索、フィルタ/ファセット完備。Docker1発。管理UI付き。個人利用に最適

Typesense C++, 21k stars Meilisearchより高速。クラスタリング対応

Sonic Rust, 20k stars 超軽量。全文検索のみ。インデックス爆速

ZincSearch Go Elasticsearch互換APIの軽量代替

レコメンド（good/bad→新規フィード提案）

LightFM Python ハイブリッド推薦（協調＋コンテンツ）。暗黙的フィードバック対応。最も適切

LensKit Python 研究〜本番まで。協調フィルタリング・コンテンツベース両対応。トッププロジェクト

Surprise Python scikit-learn風API。評価行列の協調フィルタリング特化。明示的評価のみ

Implicit Python 暗黙的フィードバック（クリック、閲覧）特化。GPU対応

RSSフィルタ・変換プロキシ

siftrss 無料SaaS。include/exclude/regexフィルタで新しいRSSを出力

RSS Griddle セルフホスト。ビジュアルルールビルダー付き。Docker

feedfilter.link セルフホスト。正規表現＋数値閾値でフィルタ

morss （再掲）全文RSS化＋フィルタ。CLI＋CGIモードあり

パイプライン・オーケストレーション

n8n Node.js ビジュアルワークフロー。400+連携。セルフホスト無料。ノードを繋ぐだけ

Huginn Ruby, 50k stars エージェント型自動化。XPath/CSSスクレイピング→RSS出力

Prefect Python スケジュール・再試行・監視。コーディング主体

推奨アーキテクチャ

入力層 RSS-Bridge / RSSHub / morss → RSS化

管理層 FreshRSS（全フィード購読・タグ管理・既読管理。APIで外部アクセス）

処理層 自前Python(n8n/Prefectでオーケストレーション)

本文抽出: trafilatura

翻訳＋要約＋ラベル: LLM (Ollama + LiteLLM) 1回の呼出で3つまとめて

全文検索: Meilisearch

レコメンド: LightFM

ラベル別フィード: siftrss / RSS Griddle

表示層 加工済みRSSをReeder/NetNewsWireで購読する最小構成を推奨。UIが欲しくなったら自前で

自前実装が必要な部分

LLM呼び出しスクリプト Python。FreshRSS API→記事取得→LLM API→結果をタグ/フィードに書き戻し。数十行

レコメンド学習パイプライン good/badデータ収集→LightFM学習→候補生成。データ設計がキモ

表示UI 既存アプリで済ませるか、textual(Python)/Next.js等で自前構築。最大の開発工数

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