Karpathy Built the HackerTube Video Recommendation Website with Claude Code in Two Hours
English text is being prepared.
Andrej Karpathy, former Tesla AI director and OpenAI co-founding member, released a weekend project called HackerTube. Dissatisfied with YouTube's recommendation mechanism, he used Anthropic's Claude Code to filter 6,454 repeatedly recommended videos from 43 million Hacker News comments spanning the past 20 years, and built a new video recommendation website. The whole process took about 2 hours. The project used the Claude Opus 5.5 model with reasoning effort set to Medium. Karpathy said he personally completed only three operations: creating a Google Cloud API key, starting a VPS server, and purchasing a domain name; the rest of the development, deployment, and security hardening was done by Claude. The website requires no registration or login, uses thumbnails taken from the middle of videos rather than creator covers, and provides a ZIP archive of the underlying comment analysis data for other developers to adapt on their own.
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The report discloses the full process of Karpathy using Claude Code to filter 6,454 videos from 43 million comments and build the website in about 2 hours, offering a look at how AI coding tools are changing the way individuals develop software.
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嫌YouTube推荐太烂，AI大神卡帕西用2小时“手搓”出替代网站凤凰网科技下载客户端 独家抢先看2026年11月02日 13:45:38 来自北京市Updated 2026年11月02日 13:47:53
凤凰网科技讯 11月2日，前特斯拉AI总监、OpenAI联合创始成员安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）近日发布了一个名为HackerTube的周末项目。他因为不满YouTube的算法推荐，利用Anthropic旗下AI编程工具Claude Code，从科技社区Hacker News过去20年的4300万条评论中筛选出6454个被用户反复推荐的视频，并搭建了一个全新的视频推荐网站。整个过程仅耗时约2小时。
卡帕西在社交平台上表示，相比YouTube现有的推荐机制，HackerTube能够提供“明显更好的观看体验”。
与依赖用户观看历史、个性化推荐算法的视频平台不同，HackerTube的核心思路是利用真实社区讨论记录，寻找那些经过长期推荐和认可的视频内容。
该项目的数据来源是Hacker News过去20年的评论。卡帕西让Claude分析其中4300万条评论，最终筛选出6454个持续获得推荐的视频，以此建立一个精选视频库。
HackerTube还有几个与传统视频平台不同的设计。首先，用户无需注册或登录账号，使用状态直接保存在本地浏览器会话中。其次，网站不再使用YouTube视频创作者上传的封面图，而是截取视频中间位置的代表性画面作为缩略图。
卡帕西认为，这样可以避免那些经过反复A/B测试、专门为吸引点击而优化的视频封面，让用户更关注视频本身的内容。
此外，HackerTube还提供底层评论分析数据的ZIP压缩包，允许其他开发者下载后交给Claude分析，并根据自己的需求制作不同版本的视频推荐网站。
比HackerTube本身更值得关注的，是卡帕西披露的开发过程。
据他介绍，整个项目主要使用Claude Code完成，采用Claude Opus 5.5模型，并将推理强度设置为Medium。他使用的是Mac版Claude Code桌面应用。
卡帕西称，自己只需要与Claude对话，就能让AI完成几乎所有开发工作。
在整个过程中，他亲自处理的操作主要只有三项：通过Google Cloud界面创建API密钥，以便查询YouTube视频元数据；启动一台用于部署网站的VPS服务器；购买网站域名。
服务器准备完成后，卡帕西将IP地址提供给Claude，要求其更新代码、加强安全防护、完成部署并优化性能。按照他的说法，Claude随后完成了这些工作。
他最后提出了一个问题：“还有哪些我们尚未想到的可能性？”
HackerTube不仅是一次对YouTube推荐机制的重新设计，也展示了AI编程工具正在改变个人开发者构建互联网产品的方式。不过，卡帕西披露的约2小时开发时间属于个人项目实践，并不意味着类似产品在数据处理、长期维护和安全保障方面都能以同样速度完成。(作者/于雷)
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