Feed Topic Summary (AI-powered, like X)
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 35/100
Línea de trabajo
Start by reading docs/graphrag.md and tracing how NoteModel.tTags, eTagRefs, and rootEventId are used to fetch and expand notes. Then investigate the Flutter feed/thread views and the on-device Shiv/Gemma integration mentioned in the issue. Done means eligible feeds and threads show a collapsible, streaming summary with regeneration, without a cloud API call.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Summary
When multiple notes share the same topic tag (tTag) or are in the same reply thread, show a 2–3 line AI-generated summary at the top of the topic feed or thread view. Powered entirely on-device by Shiv (Gemma via flutter_gemma) — no cloud API call.
Flow
- User opens a topic feed (e.g.
#bitcoin) or a long reply thread - App fetches top N notes from Isar filtered by
tTagorrootEventId - Notes are BFS-expanded via
eTagRefs(GraphRAG — seedocs/graphrag.md) - Subgraph is verbalized into a prompt and sent to Gemma
- Summary streams token-by-token at the top of the feed/thread
User experience
- Collapsed by default — tap to expand
- Regenerate button to re-summarize with latest notes
- Only appears when there are 5+ notes on the same topic
Data layer impact
None. NoteModel.tTags and NoteModel.eTagRefs are already in place for graph traversal.
When to build
Shiv AI phase (last major feature).
- Lenguaje dominante
- Dart
- Estrellas
- 2
- Forks
- 2
- Merge medio
- 1 d 7 h
- PR fusionados (30 d)
- 35
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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