Outil open-source pour des flux Reddit organisés par IA utilisant Cloudflare, Supabase et Vercel

Un développeur a open-sourcé un outil auto-hébergé qui crée des flux Reddit organisés par IA, spécialement conçu pour filtrer le contenu de faible qualité sur le développement assisté par IA et le vibecoding. L'outil supprime les publications comme "J'ai gagné 1M$ avec l'IA en 2 heures", les captures d'écran peu élaborées et les questions répétées de débutants.

Fonctionnement

Toutes les 15 minutes, un Cloudflare Worker déclenche le pipeline. Il récupère le JSON de Reddit via un proxy Cloudflare car Reddit bloque souvent les IPs Vercel/AWS. Un pré-filtre supprime les publications à faible signal avant tout traitement IA. Les publications restantes reçoivent un score d'engagement avec normalisation de la taille de la communauté, bonus pour les commentaires et pénalités pour la controverse. Les meilleures publications peuvent optionnellement passer par un LLM pour une évaluation de qualité, une catégorisation et des résumés en une ligne. Une passe de diversité empêche un subreddit de dominer le flux.

Stack technique

• Supabase pour le stockage
• Cloudflare Workers pour les tâches cron et le proxy Reddit
• Vercel pour le frontend
• Le scoring IA est optionnel et coûte environ 1-2$/mois avec Claude Haiku

Fonctionnalités

L'outil fournit un flux à thème sombre avec des résumés IA et des badges de catégorie, des archives quotidiennes, RSS, un digest hebdomadaire via Resend, des upvotes anonymes et un formulaire de feedback.

Processus d'installation

L'installation implique de cloner le dépôt, éditer un fichier de configuration, exécuter une migration SQL, déployer deux Workers, puis déployer sur Vercel.

Exemple de configuration

const config = {
  name: "My ML Feed",
  subreddits: {
    core: [
      { name: "MachineLearning", minScore: 20, communitySize: 300_000 },
      { name: "LocalLLaMA", minScore: 15, communitySize: 300_000 },
    ],
  },
  keywords: ["LLM", "transformer model"],
  communityContext: `Value: papers with code, benchmarks, novel architectures.
  Penalize: hype, speculation, product launches without technical depth.`,
};

L'outil a été construit avec Claude Code et est disponible sur GitHub à github.com/solzange/reddit-signal.