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हैकिंग, पेनटेस्ट और साइबर सुरक्षा उपकरण आपके सुरक्षा शस्त्रागार के लिए!

Kitploit हैकिंग, साइबर सुरक्षा और पेंटेस्टिंग टूल्स की एक निर्देशिका है। कमजोरियों को खोजने, सिस्टम का विश्लेषण करने, परीक्षण को स्वचालित करने और अपनी सुरक्षा को मजबूत करने के लिए नवीनतम प्रोजेक्ट अपडेट खोजें।

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Samuraizer — NotebookLM को स्टेरॉयड पर — सुरक्षा शोधकर्ताओं के लिए विशेष रूप से निर्मित। | Kitploit
उपकरण/GitHubGitHub/zomry1/samuraizer
OSINT (खुला स्रोत खुफिया)जानकारी एकत्र करनाउपयोगिताएँ और फ्रेमवर्कखतरा खुफियामशीन लर्निंगलर्निंग और शिक्षाक्रॉलरचयनित संसाधन
GitHubzomry1/samuraizer

Samuraizer

NotebookLM को स्टेरॉयड पर — सुरक्षा शोधकर्ताओं के लिए विशेष रूप से निर्मित।

रिपॉजिटरी देखें
2945 महीने पहलेKitploit द्वारा समीक्षित

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Samuraizer

Samuraizer — साइबर‑सुरक्षा ज्ञानकोष इंजन

NotebookLM स्टेरॉयड पर — सुरक्षा शोधकर्ताओं के लिए विशेष रूप से बनाया गया।

Self-hosted Built For
License Python React GitHub last commit

💡 Samuraizer क्यों?

हर सुरक्षा शोधकर्ता इस भावना को जानता है — आपको एक दिलचस्प GitHub रिपॉजिटरी, एक ताज़ा CVE राइटअप, एक नई शोषण तकनीक के बारे में ब्लॉग पोस्ट मिलता है। आप इसे व्हाट्सएप पर खुद को फॉरवर्ड करते हैं। यह तुरंत चैट में डूब जाता है। हफ्तों बाद आपको वास्तव में उस लेख की आवश्यकता होती है — और वह चला जाता है।

अपने आप को ऐसे लिंक भेजना बंद करें जो आपको फिर कभी नहीं मिलेंगे — उन्हें एक बार Samuraizer को भेजें, और वे हमेशा के लिए संक्षेपित, टैग और खोजने योग्य हो जाते हैं।

पहले 😵बाद में 🗡️

चैट इतिहास में बिखरे लिंक

🔐 स्थानीय-प्रथम गोपनीयता (केवल स्थानीय सुविधा)

🎯 अतिरिक्त गोपनीयता मोड (केवल स्थानीय) — ollama के साथ चलाएं, सभी डेटा आपकी मशीन पर रहता है।

  • 🗄️ samuraizer.db में स्थानीय वेक्टर स्टोरेज + Ollama के माध्यम से स्थानीय AI एम्बेडिंग।
  • ⚡ मॉडल पुल होने के बाद पूरी तरह से ऑफलाइन काम करता है (ollama pull qwen3:4b, ollama pull qwen3-embedding:8b)।
  • ✅ उन सुरक्षा टीमों और शोधकर्ताओं के लिए उत्कृष्ट जिन्हें एयर-गैप्ड/पृथक सेटअप की आवश्यकता है।

🧩 आपको क्या मिलता है (एक नज़र में)

🔍 विश्लेषण करें — URL पेस्ट करें, परिणाम स्ट्रीम देखें

  • 📝 एक या अधिक URL पेस्ट करें (GitHub रिपॉजिटरी, CVE राइटअप, ब्लॉग पोस्ट, YouTube वीडियो) — परिणाम वास्तविक समय में स्ट्रीम होते हैं
  • 📄 फ़ाइलें अपलोड करें सीधे ब्राउज़र या Telegram से — पूरा टेक्स्ट निकाला जाता है, विश्लेषित किया जाता है, संग्रहीत किया जाता है, और UI में देखने योग्य होता है
    • समर्थित प्रारूप: .pdf, .docx, .pptx, .txt, .md
  • 🗞️ ब्लॉग स्कैनर: ब्लॉग होमपेज पेस्ट करें और एक क्लिक में बैच विश्लेषण के लिए सभी लेख लिंक निकालें
  • ✨ सुझाई गई पढ़ाई: प्रत्येक सत्र में Analyze टैब पर एक प्रासंगिक अपठित प्रविष्टि दिखाई जाती है ताकि आपकी कतार गतिशील रहे

🗂️ ज्ञानकोष

  • ✏️ इनलाइन टैग संपादन (प्रविष्टियों, फ़ीड और सूची आइटम पर टैग जोड़ें/हटाएं)
  • 🔎 सिमैंटिक खोज (Gemini एम्बेडिंग के माध्यम से वेक्टर खोज) + क्लासिक फुल-टेक्स्ट खोज
  • 🧩 टैग क्लाउड + बहु-फ़िल्टरिंग (टैग, श्रेणी, स्रोत, सूची, पढ़ा/उपयोगी द्वारा)
  • 📚 सूची प्रबंधन — प्रविष्टियों को मैन्युअल सूचियों, RSS सूचियों या चैनल सूचियों में समूहित करें
  • 👁️‍🗨️ होवर पूर्वावलोकन (सारांश कार्ड) और त्वरित कॉपी बटन

🗺️ ज्ञान ग्राफ

  • अपने पूरे ज्ञानकोष को एक इंटरैक्टिव फोर्स-डायरेक्टेड ग्राफ के रूप में विज़ुअलाइज़ करें
  • प्रविष्टियाँ और टैग नोड हैं — किनारे दिखाते हैं कि कौन से टैग किस लेख से जुड़ते हैं
  • प्रविष्टि का पूर्वावलोकन करने के लिए क्लिक करें; मूल URL खोलने के लिए डबल-क्लिक करें
  • श्रेणी के अनुसार रंग-कोडित (CVE, लेख, उपकरण, वीडियो, ब्लॉग, आदि)
  • ग्राफ़ में संबंधित क्लस्टर हाइलाइट करने के लिए टैग खोजें

📡 RSS फ़ीड और YouTube सब्सक्रिप्शन

  • RSS/Atom फ़ीड जोड़ें — सर्वर प्रति घंटे पोल करता है और स्वचालित रूप से नए पोस्ट को इंजेस्ट और संक्षेपित करता है
  • नए पोस्ट स्वचालित रूप से ज्ञानकोष में जोड़ दिए जाते हैं
  • प्रत्येक फ़ीड अपनी स्वयं की सूची बन जाता है, जिससे बैच-समीक्षा आसान हो जाती है
  • फ़ीड आइटम स्रोत मेटाडेटा दिखाते हैं और किसी भी प्रविष्टि की तरह टैग/फ़िल्टर किए जा सकते हैं

🎥 YouTube चैनल सब्सक्रिप्शन

  • URL के माध्यम से YouTube चैनलों को सब्सक्राइब करें (जैसे https://www.youtube.com/@handle, /channel/UCxxx)
  • सब्सक्राइब करने से पहले नवीनतम वीडियो का पूर्वावलोकन करें और चुनें कि किन वीडियो का विश्लेषण करना है
  • सब्सक्राइब करने पर, चयनित वीडियो का तुरंत विश्लेषण किया जाता है; भविष्य के अपलोड स्वचालित रूप से प्रति घंटे पोल होते हैं
  • /yt-channels API के माध्यम से चलता है और UI में RSS/YT अनुभागों के अंतर्गत दिखाई देता है

🤖 Telegram बॉट (वैकल्पिक)

  • बॉट को कोई भी URL भेजें — यह उसी बैकएंड के माध्यम से विश्लेषण करता है और एक फ़ॉर्मेटेड कार्ड लौटाता है
  • एक PDF फ़ाइल भेजें — यह डाउनलोड करता है, विश्लेषण करता है, और फ़ाइल देखने/डाउनलोड करने के लिए एक लिंक के साथ परिणाम कार्ड लौटाता है
  • विश्लेषण चलने के दौरान लाइव प्रगति अपडेट स्ट्रीम होते हैं
  • एक सुझाई गई पढ़ाई अधिसूचना प्राप्त करता है — बॉट सक्रिय रूप से अपठित प्रविष्टियों को सामने लाता है

URL का विश्लेषण
दैनिक सुझाई गई पढ़ाई

💬 चैट (RAG + स्ट्रीमिंग + पिन किया गया संदर्भ)

  • अपने ज्ञानकोष पर प्रश्न पूछें — उत्तर सबसे अच्छी मिलान प्रविष्टियों से उद्धृत होते हैं
  • ⚡ लाइव टाइपिंग और प्रति-स्रोत प्रासंगिकता स्कोर के साथ स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाएँ
  • 🗂️ सहेजे गए इतिहास और मॉडल चयन के साथ एकाधिक चैट सत्र
  • 📌 संदर्भ के रूप में विशिष्ट लेख पिन करें — ऑटोकम्प्लीट के लिए @ टाइप करें या @ ब्राउज़ बटन का उपयोग करें
    • जब प्रविष्टियाँ पिन की जाती हैं, तो Gemini केवल उन्हीं लेखों से उत्तर देता है — कोई RAG शोर नहीं
    • पिन की गई प्रविष्टियाँ इनपुट के ऊपर चिप्स के रूप में दिखाई देती हैं; स्रोत स्कोर के बजाय 📌 बैज दिखाते हैं
    • किसी विशिष्ट PDF, राइटअप या CVE में गहराई से गोता लगाने के लिए एकदम सही

स्रोत स्कोर के साथ RAG चैट
पिन किए गए संदर्भ वाली चैट

[!IMPORTANT] Samuraizer के भविष्य को आकार दें! हम वर्तमान में स्थानीय LLM और Obsidian निर्यात जैसी नई सुविधाओं पर मतदान कर रहे हैं। यहाँ अपना वोट डालें!

🏗 आर्किटेक्चर (उच्च-स्तरीय)

root@kitploit:~
flowchart LR
  Browser[Browser UI] -->|HTTP| Frontend[React Frontend]
  Frontend -->|REST/NDJSON| Backend[Flask API]
  Backend -->|SQL| SQLite[(samuraizer.db)]
  Backend -->|API| Gemini[Gemini 2.5 Flash]
  Backend -->|local API| Ollama[Ollama - Local LLM]
  Backend -->|GitHub API| GitHub[GitHub]
  Backend -->|RSS| RSS[RSS feeds]
  Telegram[Telegram Bot] -->|HTTP| Backend

🧠 यह कैसे काम करता है (एंड-टू-एंड)

  1. वेब UI (या Telegram बॉट) के माध्यम से एक URL या PDF सबमिट करें।
  2. बैकएंड प्रकार निर्धारित करता है (GitHub रिपॉजिटरी, ब्लॉग पोस्ट, RSS फ़ीड, PDF, आदि) और सामग्री प्राप्त/निकालता है।
  3. सामग्री Gemini 2.5 Flash को भेजी जाती है ताकि उत्पन्न किया जा सके:
    • एक संक्षिप्त सारांश
    • एक श्रेणी और टैग
    • (वैकल्पिक) सिमैंटिक खोज के लिए उपयोग की जाने वाली एम्बेडिंग
  4. परिणाम samuraizer.db में संग्रहीत होते हैं और फ्रंटएंड में दिखाए जाते हैं।
  5. फ्रंटएंड आपको अनुमति देता है:
    • टैग, श्रेणी, स्रोत, सूची, पढ़ा/उपयोगी फ़्लैग द्वारा फ़िल्टर करना
    • इनलाइन टैग संपादित करना (PATCH /entries/<id> के माध्यम से परिवर्तन संग्रहीत होते हैं)
    • सिमैंटिक खोज का उपयोग करना (Gemini एम्बेडिंग पर वेक्टर खोज)
  6. RSS फ़ीड नियमित रूप से पोल किए जाते हैं; नए पोस्ट स्वचालित रूप से इंजेस्ट हो जाते हैं।

🧰 तकनीकी स्टैक

स्तरतकनीक / लाइब्रेरीज़
बैकएंड

🚀 सेटअप

अपनी पसंदीदा सेटअप विधि चुनें:

⚙️ स्थानीय सेटअप (मैन्युअल इंस्टॉलेशन)

0) रिपॉजिटरी क्लोन करें 📥

root@kitploit:~
git clone https://github.com/zomry1/Samuraizer.git
cd Samuraizer

1) कॉन्फ़िग 🔐

.env.example को .env में कॉपी करें और अपने मान भरें। आप वेब UI खोल सकते हैं, Settings टैब पर जा सकते हैं, और सहेजने से पहले वहाँ सेटिंग्स (प्रदाता, API कुंजियाँ, Ollama मॉडल नाम, एम्बेडिंग मॉडल नाम) समायोजित कर सकते हैं।

root@kitploit:~
cp .env.example .env
🐳 Docker सेटअप (अनुशंसित)

पूरे स्टैक को चलाने का सबसे आसान तरीका — एक कमांड सब कुछ बनाता और शुरू करता है।

0) रिपॉजिटरी क्लोन करें 📥

root@kitploit:~
git clone https://github.com/zomry1/Samuraizer.git
cd Samuraizer

1) कॉन्फ़िग 🔐

root@kitploit:~
cp .env.example .env
# .env संपादित करें और GEMINI_API_KEY (और कोई भी अन्य आवश्यक मान) भरें

2) बिल्ड और चलाएं ▶️

सभी Docker फ़ाइलें docker/ फ़ोल्डर में रहती हैं। प्रोजेक्ट रूट से कमांड चलाएं:

Gemini (क्लाउड) — डिफ़ॉल्ट:

root@kitploit:~
docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d

Ollama CPU पर:

root@kitploit:~
docker compose -f docker/docker-compose.yml --profile ollama up -d

Ollama NVIDIA GPU पर:

root@kitploit:~
docker compose -f docker/docker-compose.yml --profile ollama-nvidia up -d
📺 YouTube ट्रांसक्रिप्ट लाना

youtube-transcript-api क्यों नहीं?

मूल कार्यान्वयन में ओपन-सोर्स youtube-transcript-api Python लाइब्रेरी का उपयोग किया गया था। यह स्थानीय रूप से अच्छी तरह काम करता है लेकिन व्यवहार में इसकी एक महत्वपूर्ण सीमा है: YouTube स्वचालित ट्रांसक्रिप्ट अनुरोध करने वाले IP पतों को आक्रामक रूप से ब्लॉक करता है, विशेष रूप से:

  • क्लाउड प्रदाताओं / VPS होस्ट (AWS, GCP, Azure, Hetzner, आदि) से संबंधित IP
  • वे IP जो ट्रांसक्रिप्ट एंडपॉइंट को बहुत बार हिट करते हैं

इसका मतलब था कि कुछ ही वीडियो का विश्लेषण करने के बाद, पूरा सर्वर ब्लॉक हो जाता और प्रत्येक बाद का ट्रांसक्रिप्ट फ़ेच IPBlocked / RequestBlocked त्रुटि के साथ विफल हो जाता — YouTube वीडियो विश्लेषण को पूरी तरह से तोड़ देता।

वर्तमान समाधान: transcriptapi.com

Samuraizer अब transcriptapi.com का उपयोग करता है — एक तृतीय-पक्ष भुगतान API जो अपने सिरे पर YouTube ट्रांसक्रिप्ट लाने का कार्य संभालता है, उस बुनियादी ढाँचे के माध्यम से रूटिंग करता है जो अवरुद्ध नहीं है।

लाभ:

  • कोई IP ब्लॉक नहीं — वे आपके लिए एंटी-बॉट समस्या का प्रबंधन करते हैं
  • सरल REST API (GET /api/v2/youtube/transcript)
📦 API एंडपॉइंट

URL का विश्लेषण करें

POST /analyze

बॉडी:

root@kitploit:~
{ "url": "https://github.com/owner/repo" }

PDF का विश्लेषण करें

POST /analyze-pdf

बॉडी: multipart/form-data जिसमें .pdf फ़ाइल वाला file फ़ील्ड हो। /analyze के समान आकार में NDJSON इवेंट स्ट्रीम करता है (फ़ाइल नाम को url कुंजी के रूप में उपयोग करता है)।

संग्रहीत PDF पुनर्प्राप्त करें

GET /entries/<id>/pdf — ब्राउज़र में PDF इनलाइन प्रस्तुत करता है। GET /entries/<id>/pdf?dl=1 — PDF को फ़ाइल डाउनलोड के रूप में प्रस्तुत करता है।

🙌 योगदान

  1. फ़ोर्क करें
  2. ब्रांच बनाएं
  3. बदलाव करें
  4. PR सबमिट करें

⚖️ लाइसेंस

MIT

टूल डाउनलोड करें
विश्लेषित, टैग किए गए, और खोजे जाने के लिए तैयार
Python, Flask, SQLite, feedparser, PyMuPDF
LLMGemini 2.5 Flash (Gemini API), Ollama (स्थानीय वैकल्पिक)
फ्रंटएंडReact 18, Vite, Tailwind CSS
बॉटpython-telegram-bot v20
ट्रांसक्रिप्टtranscriptapi.com
चरआवश्यककहाँ से प्राप्त करें
LLM_PROVIDERनहींgemini (डिफ़ॉल्ट, क्लाउड) या ollama (स्थानीय)
GEMINI_API_KEYजब geminiGoogle AI Studio → API कुंजी प्राप्त करें
OLLAMA_URLजब ollamaOllama API URL (डिफ़ॉल्ट: http://localhost:11434)
OLLAMA_MODELजब ollamaरीज़निंग मॉडल (डिफ़ॉल्ट: qwen3:14b)
OLLAMA_EMBED_MODELजब ollamaएम्बेडिंग मॉडल (डिफ़ॉल्ट: qwen3-embedding:8b)
TELEGRAM_BOT_TOKENनहींTelegram पर @BotFather के साथ बॉट बनाएं
GITHUB_TOKENनहींGitHub → Settings → Developer settings → Personal access tokens — API दर सीमा को 60 से 5,000 req/hr तक बढ़ाता है
TRANSCRIPTAPIनहींtranscriptapi.com/dashboard/api-keys — YouTube ट्रांसक्रिप्ट लाने के लिए आवश्यक
SAMURAIZER_URLनहींआपके बैकएंड का URL (डिफ़ॉल्ट: http://localhost:8000), Telegram बॉट द्वारा उपयोग किया जाता है
🏠 स्थानीय मोड (Ollama)

Samuraizer को Ollama के साथ पूरी तरह से ऑफलाइन चलाएं:

root@kitploit:~
# Ollama CLI संस्थापित करें (प्लेटफ़ॉर्म पर निर्भर)
# macOS
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# Windows
irm https://ollama.com/install.ps1 | iex

# Linux (Ubuntu/Debian)
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
root@kitploit:~
# Ollama सेवा प्रारंभ करें
ollama serve

# मॉडल संस्थापित करें
ollama pull qwen3:4b            # reasoning
ollama pull qwen3-embedding:8b  # embeddings

# .env में प्रदाता सेट करें
LLM_PROVIDER=ollama

यदि आपके पास पहले से Gemini एम्बेडिंग हैं, तो Ollama पर स्विच करने पर अगले स्टार्टअप पर वे स्वचालित रूप से मिट जाएंगी (आयाम बेमेल)। UI या POST /entries/embed-all के माध्यम से पुनः एम्बेड करें।

2) निर्भरताएँ इंस्टॉल करें 📦

root@kitploit:~
# वर्चुअल एनवायरनमेंट बनाएं और सक्रिय करें
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows पर: .venv\Scripts\activate

pip install -r requirements.txt

cd frontend
npm install
cd ..

3) बैकएंड चलाएं ▶️

root@kitploit:~
python server.py

4) फ्रंटएंड चलाएं 🌐 (नया टर्मिनल)

root@kitploit:~
cd frontend
npm run dev

5) (वैकल्पिक) Telegram बॉट चलाएं 🤖 (नया टर्मिनल)

root@kitploit:~
python telegram_bot.py
NVIDIA GPU के लिए पूर्वापेक्षाएँ

Windows (WSL 2):

  1. Windows पर नवीनतम NVIDIA Game Ready / Studio ड्राइवर संस्थापित करें — WSL के अंदर किसी अलग Linux ड्राइवर की आवश्यकता नहीं।
  2. WSL 2 संस्थापित करें: PowerShell को व्यवस्थापक के रूप में खोलें और चलाएं:
    root@kitploit:~
    wsl --install
wsl --update
  3. Windows के लिए Docker Desktop संस्थापित करें और इसकी सेटिंग्स में:
    • General → "Use the WSL 2 based engine" सक्षम करें
    • Resources → WSL Integration → अपने डिस्ट्रो के लिए सक्षम करें

Docker Desktop for Windows स्वचालित रूप से NVIDIA कंटेनर रनटाइम बंडल करता है — किसी अतिरिक्त कदम की आवश्यकता नहीं।

Linux:

NVIDIA Container Toolkit संस्थापित करें:

root@kitploit:~
curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg
curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \
  sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
  sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
sudo systemctl restart docker

Ollama AMD GPU पर (Linux पर ROCm-सक्षम GPU + amdgpu ड्राइवर की आवश्यकता):

root@kitploit:~
docker compose -f docker/docker-compose.yml --profile ollama-amd up -d

बस इतना ही। फ्रंटएंड http://localhost पर है और API http://localhost:8000 पर है।

सुझाव: किसी भी Ollama प्रोफ़ाइल का उपयोग करते समय, अपने .env में LLM_PROVIDER=ollama सेट करें। कंटेनरों के अंदर OLLAMA_URL स्वचालित रूप से http://ollama:11434 पर सेट हो जाता है — आपको इसे बदलने की आवश्यकता नहीं है।

Ollama के साथ पहली शुरुआत के बाद, मॉडल पुल करें (आपके द्वारा शुरू किए गए प्रोफ़ाइल से मेल खाने वाले कंटेनर नाम का उपयोग करें):

root@kitploit:~
# --profile ollama
docker exec -it samuraizer-ollama-1 ollama pull qwen3:4b
docker exec -it samuraizer-ollama-1 ollama pull qwen3-embedding:8b

# --profile ollama-nvidia
docker exec -it samuraizer-ollama-nvidia-1 ollama pull qwen3:4b
docker exec -it samuraizer-ollama-nvidia-1 ollama pull qwen3-embedding:8b

# --profile ollama-amd
docker exec -it samuraizer-ollama-amd-1 ollama pull qwen3:4b
docker exec -it samuraizer-ollama-amd-1 ollama pull qwen3-embedding:8b
  • बैकएंड और फ्रंटएंड विफलता पर स्वचालित रूप से पुनरारंभ होते हैं।
  • Docker डेटाबेस और लॉग फ़ाइल को प्रोजेक्ट के data/ निर्देशिका में और बैकअप db_backups/ के अंतर्गत संग्रहीत करता है।
  • Ollama मॉडल फ़ाइलें ollama_data Docker वॉल्यूम में संग्रहीत होती हैं (पुनरारंभ पर बनी रहती हैं)।
  • Telegram बॉट डिफ़ॉल्ट रूप से अक्षम है। इसे Ollama के साथ सक्षम करने के लिए प्रोफ़ाइल संयोजित करें:
root@kitploit:~
docker compose -f docker/docker-compose.yml --profile ollama-nvidia --profile bot up -d

अपडेट करना

root@kitploit:~
git pull
docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d --build

रोकना

root@kitploit:~
docker compose -f docker/docker-compose.yml down
  • निःशुल्क स्तर उपलब्ध; केवल सफलता पर क्रेडिट चार्ज होते हैं (HTTP 200)
  • पुनः प्रयास योग्य त्रुटि कोड (408 / 503) स्पष्ट अर्थ के साथ

    • नुकसान:

    • निःशुल्क स्तर से परे मुफ्त नहीं (क्रेडिट-आधारित बिलिंग)
    • बाहरी निर्भरता — यदि उनकी सेवा डाउन है, तो ट्रांसक्रिप्ट लाना विफल हो जाता है
    • डेटा तीसरे पक्ष के माध्यम से जाता है

    सेटअप: .env में जोड़ें:

    root@kitploit:~
    TRANSCRIPTAPI=your_key_here

    transcriptapi.com/dashboard/api-keys पर एक कुंजी प्राप्त करें।

    विचार करने योग्य विकल्प

    विकल्पयह कैसे काम करता हैIP ब्लॉक जोखिमलागत
    transcriptapi.com (वर्तमान)प्रबंधित REST APIकोई नहीं (उनकी समस्या)क्रेडिट-आधारित
    yt-dlp--write-sub --skip-download के माध्यम से सबटाइटल डाउनलोड करता हैकम (ब्राउज़र का अनुकरण)मुफ्त, स्व-होस्टेड
    youtube-transcript-api + कुकीज़लॉग-इन ब्राउज़र सत्र से Netscape cookies.txt पास करेंमध्यम (बर्नर खाता जोखिम)मुफ्त
    YouTube Data API v3आधिकारिक Google API, कोई स्क्रैपिंग नहींकोई नहींनिःशुल्क कोटा, फिर भुगतान
    Supadataसमान प्रबंधित REST APIकोई नहींनिःशुल्क स्तर (100 अनुरोध/दिन)

    सर्वश्रेष्ठ मुफ्त विकल्प: yt-dlp — यह सक्रिय रूप से बनाए रखा जाता है, वास्तविक ब्राउज़र अनुरोधों का अनुकरण करता है, और सादे HTTP अनुरोध की तरह जल्दी से अवरुद्ध होने की संभावना नहीं है। स्विच करने के लिए, _fetch_youtube_content को बदलकर yt-dlp --write-auto-sub --sub-format vtt --skip-download को शेल आउट करें और परिणामी .vtt फ़ाइल को पार्स करें।

    प्रविष्टियाँ सूचीबद्ध करें

    GET /entries (फ़िल्टर का समर्थन करता है: search, category, tag, source, list_id, read, useful)

    YouTube चैनल सब्सक्रिप्शन

    • GET /yt-channels — सब्सक्राइब किए गए चैनल सूचीबद्ध करें (id, channel_id, channel_url, name, last_checked)
    • POST /yt-channels/preview — बॉडी { "url": "https://www.youtube.com/@handle" }, चैनल जानकारी + नवीनतम वीडियो (url/title/published) लौटाता है
    • POST /yt-channels — बॉडी { "url": "...", "name": "optional", "analyze_urls": ["https://...", ...] }; सब्सक्रिप्शन बनाएं और वैकल्पिक रूप से चयनित वीडियो का विश्लेषण करें
    • POST /yt-channels/<id>/poll — किसी चैनल के लिए तत्काल मैन्युअल पोल
    • DELETE /yt-channels/<id> — सब्सक्रिप्शन हटाएं

    टैग प्रबंधित करें

    • टैग संपादन PATCH /entries/<id> के माध्यम से JSON { "tags": ["tag1","tag2"] } के साथ होता है