從抱怨演算法到自動生成 YouTube 替代品
Karpathy 描述他在週五深夜瀏覽 YouTube 時，對推薦內容的品質感到失望，認為縮圖誇張且主題重複，不適合他的閱讀偏好。他決定在週六早上嘗試解決這個問題，於是向 Claude Opus 5.5 提出指令，要求建立一個基於 Hacker News 推薦影片的 YouTube 複製版。
Claude 隨後產出了 hackertube.org 網站的程式碼與架構。Karpathy 表示，整個過程僅耗時約兩小時，讓他得以摆脱對主流平台演算法的不適感。
資料處理流程：從 HN 評論到影片清單
為了建立內容庫，Claude 下載了 Hacker News 的所有評論，並使用 Claude Code 中的 Workflow 功能調用 Sonnet 模型進行過濾。系統移除了垃圾訊息，最終從約 39,834 則提及 YouTube 影片的評論中，篩選出符合標準的內容。
經過處理後，網站收錄了來自 2007 年至 2026 年間、涵蓋 150 個主題的 6,454 支 YouTube 影片。這些影片均為過去近二十年間在 Hacker News 社群中被用戶主動推薦的內容。
開發過程中的自動化與人類角色
Karpathy 透露他使用 Claude Code 桌面應用程序，預設設定為 Opus 5.5 中等努力程度（Medium effort）。他強調自己已不再進行傳統的工程操作，如手動讀寫程式碼或在終端機執行指令，而是完全透過對話讓 AI 完成工作。
人類僅參與了三項必要的手動步驟：從 Google Cloud UI 建立 API 金鑰以查詢 YouTube 影片元數據、啟動 VPS 伺服器以及購買網域名稱。一旦伺服器上線，Karpathy 將 IP 位址提供給 Claude，指示其進行更新、部署、安全加固與優化，AI 便自動完成了剩餘的所有技術任務。
網站功能與社群回饋
HackerTube 介面模仿 YouTube，但強調內容品質，並使用影片預覽圖的 50% 版本取代原始上傳縮圖以減少視覺干擾。該平台提供自定義的「為你推薦」功能，無需註冊帳號，用戶偏好狀態僅儲存在瀏覽器本地會話中。
網站支援鍵盤快捷鍵操作，並允許用戶匯出網站數據，以便將這些資料交給自己的 AI 代理來創建個人版本的服務。社群討論中，有用戶建議增加顯示 YouTube 影片下方的文字描述欄位，因為許多影片會在該處提供額外連結或資訊；另有用戶基於此概念開發了書籍推薦版本。
