HN SOTA: Rastreando la popularidad de los modelos de codificación a través de comentarios de Hacker News
HN SOTA es un pipeline de datos que rastrea automáticamente qué modelos de codificación son populares en Hacker News. Se ejecuta a diario, extrayendo los 200 posts más populares de las últimas 24 horas, y luego solicita a Gemini que filtre aquellos cuyos títulos traten sobre LLMs o codificación en general (máx. 50). Para cada post relevante, envía el título y los comentarios a Gemini, pidiéndole que identifique los modelos de la lista de modelos de OpenRouter y califique el sentimiento (positivo/negativo/neutral) por comentario y por modelo.
Los resultados se registran en una hoja de Google pública, incluyendo IDs de comentarios para que puedas auditar añadiendo el ID a https://news.ycombinator.com/item?id=. La página principal muestra un ranking de los 10 modelos principales por menciones en los últimos 10 días, con gráficos de barras escalados al 100%.
El pipeline está diseñado para ser transparente – el autor quería explícitamente poder verificar los resultados del modelo. Futuras iteraciones podrían escanear harnesses (por ejemplo, Aider, Continue) y configuraciones de hardware.
Al 1 de mayo de 2026, el agregado cubre del 23 de abril al 1 de mayo. La hoja de Google enlazada desde el sitio proporciona datos granulares por comentario.
Si sigues las discusiones sobre modelos en HN pero no puedes leer todos los hilos, esta herramienta te da un resumen rápido y automatizado de lo que se habla y cómo.
📖 Read the full source: HN AI Agents
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