（媒角抵加／林承志綜合報導）不滿YouTube首頁推薦的AI研究者Andrej Karpathy，改用Hacker News的社群留言建立另一個影片瀏覽入口。他在10月31日介紹HackerTube，網站從多年討論中整理YouTube連結，再用Claude協助標記留言、分類及製作頁面。Karpathy說，這項作品約花兩小時完成；Google Cloud的API金鑰、伺服器和網域則由他自行處理。

關鍵資訊

  • 作品：HackerTube整理Hacker News留言中反覆出現的YouTube影片，網站列出6,454支影片及150個主題。
  • 選片方式：網站先篩選跨不同月份被多人提及的連結，再用AI判讀留言是推薦、引用、玩笑或批評。
  • 人與AI分工：Karpathy表示，他向Claude下指令，另自行取得YouTube資料API金鑰、啟用伺服器並購買網域。
  • 觀看方式：影片頁可查看相關社群留言，影片透過YouTube嵌入播放；網站介面目前以英文為主。
  • 資料限制：留言分類和影片摘要由AI產生，可能有誤；網站提供資料下載，供使用者另行整理。

從YouTube首頁轉向Hacker News留言

Karpathy在10月31日文章中寫道，他對YouTube出現的誇張縮圖和推薦內容感到不滿，於是要求Claude根據Hacker News使用者分享的影片建立新網站。Karpathy曾任Tesla AI主管，是OpenAI創始成員之一；他於2026年5月宣布加入Claude開發商Anthropic。

Hacker News是討論科技、創業與其他議題的社群網站。HackerTube說明，系統掃描公開留言資料中的YouTube連結，先找出至少由3位不同使用者在3個不同月份提及、且附有一定內容評論的影片，再交由Claude判讀留言性質。網站列出的資料涵蓋2007年至2026年的社群討論，分成150個主題。

網站提供搜尋、主題分類、稍後觀看和歷史紀錄。影片頁也顯示相關留言並連回原討論，例如Rust非同步程式設計演講頁面列出多則Hacker News留言，讀者可循連結查看原文。

HackerTube從社群留言篩選影片連結，再以AI判讀留言與整理清單；留言也可能是引用或批評。（AI生成概念圖）

AI判讀留言，連結不一定代表推薦

同一支影片被多人引用，可能是因為它受到讚賞，也可能是討論者拿它當資料來源或提出批評。HackerTube說，Claude會依留言及原討論標題，區分推薦、引用、玩笑或批評，並產生影片摘要及主題；網站排序會參考影片在不同月份被推薦的情況。

這套判讀會影響讀者看到的標籤與排序。Kingy AI對10月31日公開資料的分析統計6,454個影片ID，其中1,658支在資料保留的留言裡沒有被標成正面推薦。該分析指出，每支影片最多保留20則留言，其他留言可能在資料之外；統計使用既有AI標籤，未逐則重新判讀。

HackerTube的資料頁也提醒，Claude產生的標籤、摘要與卡片內容可能有誤。影片頁保留原始留言連結，讀者可查看社群討論的脈絡。

人取得金鑰與主機，Claude協助整理和部署

Karpathy表示，他使用Mac版Claude Code桌面程式，以Claude Opus 5.5作為主要模型；系統從公開的Hacker News資料集整理連結，再透過Claude Code的Workflow讓Sonnet處理留言與篩選。HackerTube網站說明，留言標記、影片卡片與主題清單由Opus協調的Sonnet代理團隊產生。

建站過程仍有人員處理外部服務。Karpathy說，他自行在Google Cloud建立查詢YouTube影片資料所需的API金鑰、啟用虛擬私人伺服器（VPS）並購買網域；伺服器啟用後，他把IP位址交給Claude，要求它更新、部署及強化安全設定。

Karpathy將建置時間估計為約兩小時，並稱Claude執行了伺服器安全設定。網站提供資料集下載，包含影片ID、社群留言、主題與搜尋向量；使用者需依所列授權標示來源，留言與影片也涉及各自的權利及使用條件。

台灣讀者如何使用

HackerTube不需建立網站帳號，依網站說明，喜歡、觀看紀錄與稍後觀看清單儲存在瀏覽器中。網站使用YouTube的隱私增強型嵌入播放器，實際能否觀看仍取決於原影片及YouTube的播放條件；不同影片的字幕與語言也可能不同。

對想整理特定領域內容的台灣創作者，這個案例提供一種工作分工：先定義可信的公開社群與收錄條件，再讓AI協助分類、摘要及建立瀏覽方式；對外服務所需的帳號、金鑰、網域和主機仍由人員配置。若改用繁體中文資料來源，社群範圍、原文權利及分類品質都會影響最後結果。

資料來源與更新紀錄