HN SOTA: Rastreando a Popularidade de Modelos de Codificação via Comentários do Hacker News
HN SOTA é um pipeline de dados que acompanha automaticamente quais modelos de codificação estão populares no Hacker News. Ele é executado diariamente, extraindo os 200 posts mais populares das últimas 24 horas, e então solicita ao Gemini que filtre aqueles cujos títulos são sobre LLMs ou codificação em geral (máx. 50). Para cada post relevante, envia o título e os comentários ao Gemini, pedindo que identifique modelos da lista do OpenRouter e avalie o sentimento (positivo/negativo/neutro) por comentário por modelo.
Os resultados são registrados em uma planilha pública do Google, incluindo IDs de comentários para que você possa auditar anexando o ID a https://news.ycombinator.com/item?id=. A página principal mostra um ranking dos 10 principais modelos por menções nos últimos 10 dias, com gráficos de barras dimensionados para 100%.
O pipeline foi projetado para transparência – o autor quis explicitamente a capacidade de verificar a sanidade das saídas do modelo. Iterações futuras podem escanear por ferramentas (ex.: Aider, Continue) e configurações de hardware.
Em 1º de maio de 2026, o agregado cobre de 23 de abril a 1º de maio. A planilha do Google vinculada ao site fornece dados granulares por comentário.
Se você acompanha discussões sobre modelos no HN, mas não consegue ler todos os tópicos, esta ferramenta oferece um resumo rápido e automatizado do que está sendo falado e como.
📖 Leia a fonte completa: HN AI Agents
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