Hilo de meng shao (@shao__meng)

[Recomendación de código abierto] HyperBookLM: una versión de código abierto de NotebookLM con un agente web, que agrega capacidades inteligentes de rastreo de contenido de páginas web, del equipo de @hyperbrowser. La funcionalidad principal del proyecto permite a los usuarios agregar información de múltiples fuentes y realizar análisis e interacción en profundidad a través de IA: • Agregación de fuentes: • Admite la introducción de URL de páginas web: Utiliza el SDK Hyperbrowser para rastrear y extraer contenido del sitio web en tiempo real. • Admite la carga de archivos PDF o TXT: Analiza y procesa archivos directamente en el cliente. • Análisis y resultados con IA: • Generar un resumen de investigación completo (incluyendo información clave) • Crear mapas mentales interactivos (React Flow) • Una descripción general de la generación de audio estilo podcast (síntesis de voz de ElevenLabs) • Generar automáticamente diapositivas de presentación • Chat interactivo: haga preguntas sobre contenido de todas las fuentes y admita respuestas en tiempo real. Pila de tecnología y frameworks front-end: Next.js 15 (App Router), React 19 • Interfaz de usuario y estilo: Tailwind CSS, shadcn/ui, Framer Motion • Integración del núcleo: • Web scraping: SDK de Hyperbrowser Modelo de IA: • OpenAI: gpt-5-nano (chat), gpt-4o-mini (resumen, mapa mental). · Google Gemini: gemini-3-pro-image-preview (PPT). · ElevenLabs: eleven_turbo_v2_5 (audio). • Visualización: React Flow (mapa mental). • Procesamiento de PDF: biblioteca unpdf. Estructura del proyecto · app/: Páginas principales y rutas de API (incluidas integraciones de backend para scraping, chat, resúmenes, audio, mapas mentales, presentaciones de diapositivas, etc.) • components/: Componentes de la interfaz de usuario, como la interfaz de chat, el mapa mental, el panel de origen y el panel de salida. • lib/: Cliente API y definiciones de tipos. Escenarios de aplicación: • Refactorización de contenido: Extraer información de blogs para generar presentaciones en PowerPoint o podcasts de LinkedIn. • Análisis competitivo: Analizar las páginas de la competencia para generar mapas mentales FODA. • Agregación de investigación: Integrar documentos técnicos para crear una base de conocimiento con capacidad de búsqueda. Dirección de código abierto