HackerTube 是 AI 研究者 Karpathy 用 Claude 做出的個人專案，網址是 hackertube.org。他覺得 YouTube 推薦演算法品質低落、縮圖誇張，所以想找一個不靠演算法、改用 Hacker News 社群多年推薦的影片清單做成的入口。
做法是先把 Hacker News 上四萬則留言抓下來，用 Claude Opus 5.5 和 Claude Sonnet 分批處理：先過濾掉廣告與無關留言，再從剩下的留言裡抓出被提到的 YouTube 影片連結，最後依主題分成一百五十個分類。整個開發加資料處理只花了大約兩個小時，整理出跨越 2007 到 2026 年、共六千四百五十四部影片的清單。
這篇文章受到討論的原因不只是成果，而是展示用 AI 當資料處理工具的效率：過去要人工篩選四萬則留言幾乎不可能，但透過語言模型分批過濾與分類，一個人兩小時內就能做出一個完整可用的網站。網站也提供資料匯出功能，方便其他人用同樣方法做出自己的版本。
對正在學程式的孩子或家長來說，這則故事說明做一個小網站不一定要先學會所有技術細節，而是可以先想清楚要解決什麼問題，再用 AI 工具一步步把資料整理、篩選、分類的苦工做完。重點仍是要自己判斷資料好不好用、邏輯對不對，AI 只是幫忙加速。
AI資料處理個人專案開發工具