一个周五晚上的不满
Andrej Karpathy 10 月 31 日（周六）在个人博客写道，前一晚 11 点他打开 YouTube 想找点东西看，看到的却是夸张的缩略图和翻来覆去的同类推荐。他承认这套算法也许对大多数人有效，但不适合自己。于是第二天上午，他把任务交给 Opus 5.5：根据 Hacker News 上被人推荐过的视频，做一个自己的 YouTube。
结果就是 HackerTube。
4 万条评论，6,454 个视频
按 Karpathy 的描述，整个流程由 Opus 5.5 完成：下载 Hacker News 的全部评论并初步过滤，再在工作流里用 Sonnet 逐条判断，去掉垃圾和低质量内容，最后留下约 4 万条推荐 YouTube 视频的评论。汇总下来，2007–2026 年间被几位 HN 用户推荐过的视频共 6,454 个，覆盖 150 个主题。之后 Opus 套上 YouTube 式界面，申请域名、部署到 VPS，并完成安全加固和性能优化。他说这样一个项目「现在大约只要 2 小时」。
几个设计细节和 YouTube 刻意不同：
- 缩略图取视频进行到 50% 时的画面，而不是上传者精心设计的封面；
- 「为你推荐」不需要注册账户，偏好状态只保存在浏览器本地会话里；
- 支持键盘快捷键；
- 提供整站数据导出，Karpathy 的建议是把数据交给自己的智能体，做一个属于自己的版本。
为什么值得一看
这个项目的看点不在于又多了一个视频站，而在于一种越来越常见的做法：用强模型写代码、用便宜一档的模型批量清洗数据，把一个原本要几周的个人想法压缩到一个上午，并且把数据开放出来让别人复刻。帖子发出后迅速登上 Hacker News 首页，截至本文核实时已有 700 多分、200 多条评论。需要注意，收录范围取决于 HN 社区的口味，主题偏技术和科学，筛选质量也取决于模型判断，网站没有公布具体的筛选标准。