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问HN：是时候将HN分叉为AI/LLM和“其他所有内容”了吗？ -- Ask HN: Is it time to fork HN into AI/LLM and "Everything else/other?"

原文链接 | HN讨论 | 2025-07-16 00:58:18

文章摘要

有用户提出是否应将Hacker News分为AI/LLM和其他内容两个板块，并分享了一个工具，该工具可以过滤掉与AI和LLM相关的帖子，用户还可以自定义过滤词并保存设置。该工具通过Algolia API获取Hacker News首页内容，并允许用户在不使用React的情况下进行过滤操作。

文章总结

这篇文章讨论了是否应该将Hacker News（HN）分为AI/LLM（人工智能/大语言模型）和“其他”两个独立板块的提议。以下是主要内容总结：

  1. 提议背景：随着AI/LLM相关话题在HN上的增多，部分用户感到这些内容占据了过多的版面，导致其他话题的讨论减少。有人提议将HN分为两个板块，分别专注于AI/LLM和其他话题。

  2. 工具开发：用户@simonw开发了一个工具，允许用户过滤掉AI/LLM相关的内容。该工具通过Algolia API获取HN首页数据，并根据用户输入的关键词（默认是“llm”和“ai”）进行过滤。用户可以将过滤条件保存在本地存储中。

  3. 工具局限性：虽然该工具可以过滤掉部分AI/LLM相关的内容，但仍有用户指出，某些AI相关的文章可能不会使用明显的AI关键词，因此无法完全过滤。此外，工具的功能较为简单，仅基于关键词过滤，无法智能识别AI相关内容。

  4. 社区反应：社区对此提议的反应不一。部分用户支持将AI/LLM内容分离出去，认为这样可以减少AI话题的过度曝光，恢复HN的多样性。另一些用户则认为AI/LLM是当前科技领域的重要组成部分，不应将其排除在外。

  5. 替代方案：有用户建议通过标签系统或关键词过滤来管理内容，而不是完全分离板块。例如，Lobste.rs（另一个技术社区）已经实现了标签系统，用户可以选择关注或屏蔽特定标签。

  6. 历史类比：有用户提到，过去HN也曾被某些热门话题（如加密货币、NFT）占据，但随着时间推移，这些话题的热度逐渐消退。他们认为AI/LLM话题也会经历类似的过程。

  7. 社区分裂的风险：部分用户担心，将HN分为两个板块可能会导致社区分裂，降低整体活跃度。他们认为，保持一个统一的社区有助于维持多样性和讨论的深度。

  8. AI/LLM的价值：一些用户指出，AI/LLM相关的文章和讨论具有很高的技术价值，能够帮助用户了解前沿科技的发展。他们认为，完全屏蔽这些内容可能会错失重要的技术信息。

  9. 个人化过滤：有用户建议开发更智能的过滤工具，利用AI技术来帮助用户筛选内容，而不是简单地基于关键词过滤。

  10. 总结：尽管AI/LLM话题在HN上占据了大量版面，但社区对于是否将其分离出去仍存在分歧。一些用户希望通过工具或标签系统来管理内容，而另一些用户则认为AI/LLM是当前科技领域的重要组成部分，不应被排除在外。

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评论总结

以下是评论内容的总结：

主要观点与论据：

  1. 支持分类标签或过滤功能

    • 观点：部分用户建议Hacker News（HN）引入标签或过滤功能，以便根据兴趣筛选内容。
    • 论据：
      • 评论1：“HN可以支持标签或分类功能，方便用户根据兴趣筛选内容。”（Feature request: HN could support a tag or label for categorizing a post.）
      • 评论18：“我建了一个工具，可以过滤掉AI和LLM相关的内容。”（I built you this: https://tools.simonwillison.net/hacker-news-filtered）

  2. 反对分叉或分类

    • 观点：许多用户认为不需要将HN分叉或分类，AI/LLM内容是当前技术前沿的一部分。
    • 论据：
      • 评论10：“分叉社区会减少参与度，AI/LLM是技术前沿，不应被埋没。”（fragmenting the community would just reduce engagement）
      • 评论19：“AI/LLM已成为IT的核心部分，如果你不想要AI，那可能只是想要一个复古的新闻聚合器。”（AI/LLM has become of core part of IT.）

  3. AI/LLM内容过多

    • 观点：部分用户认为AI/LLM内容占据了HN的太多版面，影响了其他内容的可见性。
    • 论据：
      • 评论2：“今天AI内容占据了9/30的首页，比例过高。”（today it is 9/30）
      • 评论12：“如果能排除LLM相关的内容，我的HN体验会大大改善。”（My experience with HackerNews would be significantly improved if I could exclude the LLM-related stuff）

  4. AI/LLM内容会逐渐减少

    • 观点：一些用户认为AI/LLM内容会像过去的加密货币一样，热度逐渐消退。
    • 论据：
      • 评论7：“AI/LLM内容会像加密货币一样逐渐消失。”（No, will go away just like all the crypto stuff）
      • 评论21：“AI/LLM内容会像加密货币一样，热度逐渐消退。”（AI/LLM too will pass.）

  5. AI/LLM内容的价值

    • 观点：部分用户认为AI/LLM内容具有技术深度，值得关注。
    • 论据：
      • 评论5：“AI/LLM相关的内容也有有趣的新信息，尤其是背后的深度技术。”（curious, couldn't AL/llm related content also have interesting new information?）
      • 评论24：“HN是AI/LLM内容的最佳来源，提供了有价值的批判性观点。”（HN is probably the best source of informed, critical takes on AI/LLM content）

  6. 用户体验下降

    • 观点：部分用户表示AI/LLM内容过多导致他们使用HN的意愿下降。
    • 论据：
      • 评论14：“我过去常常在首页找到5到10篇感兴趣的文章，现在可能只有一篇。”（I used to hit the front page and find 5 to 10 stories I was interested in.）
      • 评论28：“AI/LLM内容降低了我的阅读欲望，吸引了很多低质量的讨论。”（It is reducing my desire to read this site.）

总结：

评论中，用户对AI/LLM内容在HN上的占比存在分歧。部分用户支持引入过滤或分类功能，以便更好地管理内容；另一些用户则认为AI/LLM是技术前沿，不应被排除或分叉。同时，有用户认为AI/LLM内容会像过去的加密货币一样逐渐减少热度，而另一些用户则对当前AI/LLM内容的质量和数量表示不满，认为其影响了HN的用户体验。