Construí o DevRadar: um agregador de notícias tech com curadoria de IA e resumos narrados · Devasouzzlv

Fala pessoal do TabNews!

Toda manhã eu repetia o mesmo ritual: abrir Hacker News, blog do GitHub, OpenAI, TabNews e vários feeds RSS para saber o que estava acontecendo no mundo de dev. O problema? Muito tempo gasto, abas demais e muito ruído misturado com novidades reais.

Para automatizar essa rotina, construí o DevRadar: https://devradar-six.vercel.app

O que o sistema faz:

Agregação e Curadoria: Monitora os principais feeds técnicos (nacionais e gringos). Um pipeline de IA filtra apenas conteúdo de relevância real de software (descartando fofocas ou clickbaits).
Tradução & Resumos Técnicos: Gera resumos dos pontos-chave com tradução para PT-BR.
Áudio Narrado Nativo: Usa a Web Speech API para narrar o resumo em segundo plano enquanto você trabalha.
Importador OPML: Permite subir a lista de feeds exportada do Feedly/Inoreader com validação anti-SSRF.

O projeto é gratuito e construído com Next.js 16, Tailwind e Prisma.

Gostaria muito do feedback sincero de vocês sobre a experiência de uso, usabilidade e sugestões de fontes que não podem faltar no radar!

O pipeline de curadoria que descarta "fofocas" depende criticamente da janela de contexto e do custo da inferência. Se o modelo for chamando a API a cada artigo isolado, o overhead de prompt + resposta vai encarecer a operação e aumentar a latência, especialmente em picos de leitura.

Uma arquitetura mais eficiente costuma fazer o embedding de todos os feeds em lote (batch) para calcular similaridade semântica com os temas do dia, em vez de enviar o texto completo para o LLM. Isso reduz drasticamente o número de tokens processados e evita que o modelo se distraia com o ruído da introdução do texto.

Para os resumos narrados, a Web Speech API é prática, mas a latência de síntese de voz (TTS) pode quebrar a experiência se o usuário estiver com rede instável. Como você está lidando com a validação anti-SSRF no importador OPML? Garantir que os fetches externos não exponham a instância é crucial nesse tipo de agregador.