HN SOTA: Verfolgung der Beliebtheit von Codierungsmodellen durch Hacker News-Kommentare
HN SOTA ist eine Daten-Pipeline, die automatisch verfolgt, welche Codierungsmodelle auf Hacker News beliebt sind. Sie läuft täglich, scraped die 200 beliebtesten Beiträge der letzten 24 Stunden und fordert dann Gemini auf, diejenigen zu filtern, deren Titel sich auf LLMs oder Codierung im Allgemeinen beziehen (max. 50). Für jeden relevanten Beitrag sendet sie den Titel und die Kommentare an Gemini und bittet es, Modelle aus der OpenRouter-Modellliste zu identifizieren und die Stimmung (positiv/negativ/neutral) pro Kommentar pro Modell zu bewerten.
Die Ergebnisse werden in ein öffentliches Google Sheet protokolliert, einschließlich Kommentar-IDs, sodass Sie diese überprüfen können, indem Sie die ID an https://news.ycombinator.com/item?id= anhängen. Die Hauptseite zeigt eine Top-10-Rangliste der Modellerwähnungen der letzten 10 Tage mit Balkendiagrammen, die auf 100 % skaliert sind.
Die Pipeline ist auf Transparenz ausgelegt – der Autor wollte ausdrücklich die Möglichkeit, die Modellausgaben zu überprüfen. Zukünftige Versionen könnten auch nach Harnesses (z. B. Aider, Continue) und Hardware-Setups scannen.
Stand 1. Mai 2026 umfasst die Aggregation den Zeitraum vom 23. April bis 1. Mai. Das auf der Website verlinkte Google Sheet enthält detaillierte Daten pro Kommentar.
Wenn Sie Modell-Diskussionen auf HN verfolgen, aber nicht jeden Thread lesen können, liefert dieses Tool eine schnelle, automatisierte Zusammenfassung dessen, worüber gesprochen wird und wie.
📖 Lesen Sie die vollständige Quelle: HN AI Agents
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