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Karpathy嫌YouTube推荐太烂,让Claude两小时做出HackerTube

动察 Beating AI 快讯,OpenAI 联合创始人、现 Anthropic 预训练团队成员 Andrej Karpathy 受够了 YouTube 千篇一律的推荐和夸张封面,干脆让 Claude 给自己做了一个视频推荐网站 HackerTube,前后只花了约两小时。


HackerTube 收录了 6454 个 YouTube 视频,涵盖 150 个主题。视频均来自 Hacker News 技术社区近 20 年的推荐记录,而不是 YouTube 自己的推荐算法。网站无需登录,打开就能浏览,个人浏览状态保存在本地。视频封面也不再采用创作者上传的夸张缩略图,而是统一截取视频中间的一帧画面。


为了找到这些视频,Claude 处理了 Hacker News 约 4300 万条历史评论。它先通过链接匹配、正则表达式等方法缩小范围,再调用 Sonnet 识别真正推荐视频的评论、清除垃圾内容,最终从约 4 万条有效评论中整理出这批视频。


整个项目由 Claude Code 完成,Opus 5.5 负责数据处理流程、网站开发和部署,Sonnet 负责大规模评论分类。Karpathy 称,自己没有手写代码或操作终端,只手动申请了 YouTube API Key、购买域名、启动服务器和配置 DNS。剩下的工作,包括服务器安全加固和性能优化,都交给 Claude。


Karpathy 披露,项目累计消耗了 5.04 亿输入 Token(约 90% 命中缓存)和 760 万输出 Token。其中超过 90% 的用量花在 Sonnet 对评论的分类上,网站开发和部署本身约消耗 100 万 Opus 5.5 Token。


HackerTube 已经上线,整理后的推荐数据也已开放下载。其他人可以把数据交给自己的 Agent,制作符合个人兴趣的视频网站。

AI 解读
Karpathy 把“让 Claude 写代码”推到“让 Claude 交付产品”。从吐槽 Claude 写码、CLAUDE.md 出圈到 5 月加入 Anthropic 预训练团队,这次他用 Claude Code 串起 Opus 5.5 开发部署、Sonnet 分类评论,两小时上线 HackerTube,延续 Sonnet 5.5 主攻 Agent 编程的路线。

成本结构更值得看:5.04 亿输入 Token 约 90% 命中缓存,逾九成用量耗在 Sonnet 清洗 4300 万条 HN 评论,开发部署仅约 100 万 Opus Token。真正烧算力的是把社区二十年推荐记录变成可调用数据,而非生成页面。视频源取自 HN 而非 YouTube 算法,数据已开放下载,推荐系统被降为可复制的数据层。
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