RSS-Polling-Onebox

:information_source: Zusammenfassung RSS Polling Onebox rendert RSS-Polling-Importe als Oneboxes des ursprünglichen Artikels, mit optionalen Feed-Zusammenfassungen, YouTube-Beschreibungen und Titelformaten
:hammer_and_wrench: Repository-Link Peter-Petrik/discourse-rss-onebox
:open_book: Installationsanleitung So installierst du Plugins in Discourse

Funktionen

  1. Onebox-Rendern: RSS-Polling-Importe in den von dir gewählten Kategorien werden zu einer Onebox der Artikel-URL – Titel, Bild und Beschreibung von der Artikelseite – anstelle des auf den ersten Absatz gekürzten Feed-Inhalts. Importe in anderen Kategorien bleiben unverändert.
  2. „Vollständigen Beitrag anzeigen“ wird ausgeblendet – nur in den gewählten Kategorien.
  3. Feed-Zusammenfassungen (optional): Wenn eine Artikelseite keine eigene Beschreibung hat, erscheint die Zusammenfassung aus dem Feed innerhalb der Onebox oder unter dem Link, falls keine Onebox erstellt werden kann.
  4. YouTube-Beschreibungen (optional): Die vollständige Videobeschreibung aus dem Kanal-Feed erscheint unter dem Player, mit Zeilenumbrüchen und klickbaren Links.
  5. Titelformate (optional): Separate Formate für Blog- und YouTube-Themen unter Verwendung von %{title} und %{source}, beispielsweise %{source} blog: %{title}. Umbenennungen erfolgen still – ohne Revision, Bump oder Benachrichtigung – und alte Links funktionieren weiterhin.
  6. Anzeigennamen: Eine Admin-Seite listet jeden RSS-Polling-Feed mit seinem veröffentlichten Namen auf, wo du den Namen festlegen kannst, der für %{source} verwendet wird. Beim Speichern werden die Titel dieses Feeds neu gerendert.
  7. Schutz vor Feed-Updates: Ein bearbeiteter Quellbeitrag oder ein geändertes Feed-Format überschreibt ein Oneboxed-Thema nicht mehr.
  8. Rake-Aufgaben für bestehende Themen: rss_onebox:convert wandelt frühere Importe in Oneboxes um, und rss_onebox:enhance füllt Zusammenfassungen, Beschreibungen und Titel nach. Beide führen standardmäßig einen Dry-Run durch.

Begründung

Wir betreiben ein Forum, das die Blogs und YouTube-Kanäle der Mitglieder in einer Kategorie zusammenführt. Die Auszüge von RSS Polling renderten viele Feeds schlecht – kaputtes Format, fehlende Bilder, eine „Vollständigen Beitrag anzeigen“-Schaltfläche, die die Seite erneut scrapte – während dieselbe URL, in einen Beitrag eingefügt, eine saubere Onebox erzeugte. Dieses Plugin sorgt dafür, dass jeder Import wie dieser eingefügte Link aussieht und ergänzt, was die Seiten allein nicht bereitstellen konnten.

Konfiguration

Gehe nach der Installation zu Admin → Plugins → RSS Polling Onebox:

  1. Einstellungen: Plugin aktivieren, die Kategorien auswählen, deren Importe als Onebox gerendert werden sollen, und die optionalen Funktionen aktivieren.
  2. Anzeigennamen: Lege den Namen fest, der in Titeln für %{source} verwendet wird, pro Feed, oder lass das Feld leer, um den Namen zu verwenden, den der Feed veröffentlicht. Veröffentlichte Namen aktualisieren liest jeden aktivierten Feed.

Für Themen, die vor der Installation importiert wurden, führe rake rss_onebox:convert und dann rake rss_onebox:enhance im Container aus (beide als Dry-Run; füge APPLY=1 hinzu, um zu schreiben). Das README dokumentiert jede Einstellung und Aufgabe, und das CHANGELOG listet jede Veröffentlichung auf.

Hinweise

  1. Getestet auf Discourse 2026.7 ESR; die Kompatibilität mit main (Stand September 2026) ist im Code verifiziert. Ältere Versionen sind nicht getestet.
  2. Erfordert RSS Polling, das mit Discourse ausgeliefert wird.
  3. Einige Funktionen kapseln RSS-Polling- und TopicEmbed-Internals, da dokumentierte Hooks noch nicht existieren; siehe RSS Polling: extension points for plugins.
  4. Das native Lesen von YouTube-Beschreibungen in RSS Polling wird in RSS Polling: read the video description from YouTube channel feeds diskutiert; wenn es in den Core übernommen wird, nutzt dieses Plugin diese Funktion.
  5. Die Qualität der Onebox hängt von den Open-Graph-Tags jeder Artikelseite ab.

Fragen und Probleme: Antworte hier oder eröffne ein Issue auf GitHub.

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Das gefällt mir, und ich frage mich, ob man es nicht mit einem LLM kombinieren könnte, um eine gestaltete, sorgfältig erstellte Zusammenfassung anstelle eines willkürlichen Auszugs zu generieren?

Das könnte ein Mittelweg sein, denn aus meiner bescheidenen Sicht untergräbt das reine Einfügen von Links den Zweck eines Forums.

Danke fürs Teilen!

2 „Gefällt mir“

Das sieht super aus. Ich wollte fragen, ob deine Website öffentlich zugänglich ist – könnten wir uns das vielleicht einmal in Aktion ansehen, sozusagen?

Da das RSS-Polling-Plugin benötigt wird, muss der Feed in beiden Plugins eingerichtet werden? Oder nur in deinem?

1 „Gefällt mir“

Danke! Der Text ist allerdings nicht willkürlich – es handelt sich um die eigene Beschreibung des Artikels oder die Zusammenfassung im Feed des Autors. Mitglieder sehen also die Worte des Bloggers und keine Paraphrase. Das Thema selbst ist der Ort, an dem Mitglieder den Beitrag diskutieren; das Onebox ist der Eingang dazu.

Eine LLM-Zusammenfassung als Option ist eine interessante Idee. Die Gists von Discourse AI fassen den Inhalt eines Themas zusammen, was hier lediglich der Link ist. Das würde bedeuten, dass das Plugin den Artikel liest und ihn dem im Forum konfigurierten Modell übergibt. Ich würde es als Opt-in-Option umsetzen, da es Tokens kostet und die Worte des Autors durch generierte ersetzt – aber ich habe es notiert.

Leider nein – unser Forum ist nur für Mitglieder. Die Screenshots oben stammen direkt aus den laufenden Themen. Ich kann gerne mehr posten, falls es etwas Bestimmtes gibt, das du sehen möchtest.

Nur in RSS Polling. Du fügst und verwaltest die Feeds dort genau wie bisher; dieses Plugin hat keine eigenen Feeds. Es greift auf das zu, was RSS Polling in die von dir gewählten Kategorien importiert, und die Seite „Anzeigennamen“ listet einfach die Feeds von RSS Polling auf, damit du sie benennen kannst.

1 „Gefällt mir“

Schön, Peter, danke, dass du es in Betracht ziehst! Man kann den Prompt so gestalten, dass der Ton des Autors beibehalten wird und das Ergebnis ausschließlich aus den angegebenen Daten der Links stammt.

Genau dieser Ansatz wird auf https://ask.discourse.com verwendet, wo die Antworten eng an die Dokumentation und eine kuratierte Wissensbasis gebunden sind. Das Modell nutzt seine Trainingsdaten kaum, und ich denke, das ist der klügste und produktivste Weg, die Technologie tatsächlich einzusetzen.

Es gibt auch günstige Modelle, die wirklich gut in der Zusammenfassung sind. Ich hoffe daher, dass es umgesetzt wird; es kann das Leseerlebnis verbessern und auch die SEO- und IA-SEO-Praktiken optimieren.