Andrej Karpathy publicou no X um projeto de fim de semana chamado HackerTube: um site que só recomenda vídeos do YouTube elogiados repetidamente por usuários do Hacker News. O acervo tem 6.454 títulos.
O que é o HackerTube
O endereço é hackertube.org. A proposta cabe em uma frase: mostrar vídeos que a comunidade do Hacker News recomendou mais de uma vez, em vez de seguir o que o algoritmo do YouTube decidiu empurrar.
Karpathy contou que se cansou das recomendações da plataforma. Pediu então ao Claude que vasculhasse 20 anos de comentários do fórum, algo em torno de 43 milhões de mensagens, e separasse os vídeos que apareciam com aprovação real.
O resultado são 6.454 cards. Cada um traz resumo, motivo pelo qual o fórum gostou, gênero e uma avaliação sobre o quanto o vídeo envelheceu. A cobertura passa de 150 temas.
O post teve mais de 3,2 milhões de visualizações nas primeiras 15 horas. Número alto para um projeto pessoal, e compreensível: a promessa de escapar do feed viciante atrai gente que passa o dia em frente a uma tela.
As regras do HackerTube: três pessoas, três meses e um filtro
A primeira etapa foi mecânica. O modelo varreu os comentários publicados entre 2007 e 2026 em busca de links do YouTube. Encontrou mais de 100 mil vídeos distintos.
A segunda etapa é a que dá sentido ao projeto. Para um vídeo entrar, precisava ter sido recomendado por pelo menos três pessoas diferentes, em pelo menos três meses diferentes, com um comentário de verdade. Esse filtro derrubou a lista para cerca de 7 mil títulos.
A regra dos três meses é o detalhe mais inteligente do desenho. Um link que viraliza em uma thread e desaparece não passa. Um vídeo que volta a ser citado meses depois, por gente diferente, tem chance de ser útil de verdade.
Depois veio a parte de interpretação. O Claude leu cada comentário junto com o título da discussão e classificou a intenção: recomendação, citação, piada, crítica. Foram 39.834 comentários rotulados.
Com esses rótulos, o modelo escreveu o card de cada vídeo e organizou a taxonomia. O ranking final não usa número de cliques nem de visualizações. Usa a quantidade de meses em que o vídeo foi recomendado. Popularidade sustentada, não pico de curiosidade.
Quem fez o quê entre Karpathy e o Claude
Karpathy descreve uma divisão bem específica. Ele fez três tarefas de navegador: pegou uma chave da API do Google Cloud para obter metadados do YouTube, alugou um servidor e comprou o domínio.
O resto ficou com o agente. O Opus 5.5, rodando na versão desktop do Claude Code em um Mac, no esforço médio, construiu o pipeline de dados, a busca, as recomendações e o site. Também fez o deploy, a partir de um pedido direto: atualizar, reforçar a segurança, publicar e otimizar.
A leitura e a rotulagem em massa ficaram com várias instâncias do Claude Sonnet 5.5, coordenadas pelo Opus. É o desenho de orquestração que virou padrão em projetos de agente: um modelo maior planeja e distribui, modelos menores executam o trabalho repetitivo em paralelo.
O que o humano manteve foi o que exige conta, cartão e decisão de risco. Chave de API, servidor, domínio. Coisas que um agente não pode resolver sozinho dentro de uma sessão de código.
O pacote de dados do HackerTube e o arquivo para agentes
O site disponibiliza o acervo em um zip de 17,8 MB, com licença ODC-By 1.0 e exportação de 31 de outubro de 2026. Dentro dele estão quatro arquivos principais.
Arquivo | Conteúdo | Tamanho |
|---|---|---|
videos.jsonl | 6.454 cards de vídeo | 8,6 MB |
mentions.jsonl | 39.834 comentários classificados | 34,7 MB |
related.jsonl | 3.778 relações entre vídeos | não informado |
taxonomy.json | 150 temas | não informado |
Por causa dos termos da API do YouTube, o pacote não traz número de visualizações nem duração. Quem quiser esses dados precisa usar o id de cada vídeo e uma chave gratuita, em cerca de 130 requisições.
Há também um arquivo chamado DATA.md, escrito para agentes, não para humanos. Ele explica como os arquivos se relacionam, onde estão as armadilhas, como é um registro típico e como orientar o usuário a buscar os metadados que faltam.
O post termina com um convite direto: aponte seu Claude para o pacote. É uma frase estranha fora do contexto de IA. Dentro dele, é a diferença entre publicar dados e publicar dados prontos para outro agente usar.
A parte do HackerTube que não dá para copiar
Dá para repetir em casa? Em parte. Duas horas é o número que viralizou, e ele merece uma ressalva. É relato do autor, sem reprodução independente. Ninguém cronometrou o processo em outro ambiente.
Também não é um projeto que qualquer pessoa replica em uma tarde. O resultado depende do Opus 5.5, da versão desktop do Claude Code e de alguém que saiba pedir as coisas na ordem certa. Karpathy passou anos construindo infraestrutura de IA e sabe onde o pipeline costuma quebrar.
Os dados têm termos de uso. Comentários do Hacker News e metadados do YouTube não são um conjunto livre para qualquer aplicação comercial. A licença ODC-By resolve a camada do acervo organizado, não a das fontes.
E o ranking é julgamento editorial, não medida objetiva de qualidade. Um vídeo recomendado em 12 meses diferentes é relevante para aquela comunidade. Isso não significa que seja o melhor vídeo sobre o assunto para qualquer pessoa.
Por que a curadoria do Hacker News virou produto
A parte mais interessante do HackerTube não é a interface. É o deslocamento do critério. Em vez de perguntar ao algoritmo o que prende atenção, o site pergunta à comunidade o que continuou valendo a pena meses depois.
Esse tipo de filtro existia em listas manuais, mantidas por pessoas que colecionavam links. O que muda agora é a escala. Um modelo consegue ler 43 milhões de mensagens, classificar 39 mil comentários e montar 6.454 fichas em uma tarde.
Para quem publica conteúdo, há uma lição prática. O acervo não foi construído com texto novo, e sim com a leitura de conversas antigas. Quem tem um fórum, uma lista de e-mails ou um arquivo de suporte pode aplicar a mesma ideia: transformar discussão dispersa em catálogo pesquisável.
Para quem só quer assistir, o ganho é imediato. Vale abrir a lista por tema, escolher um vídeo recomendado em vários meses e comparar com o que o YouTube sugeriria no mesmo momento. A diferença costuma aparecer no terceiro ou quarto item.
O que ainda não se sabe é se o modelo de curadoria se sustenta quando o acervo cresce. Um catálogo de 150 temas é gerenciável. Um de 15 mil exige outro tipo de organização, e talvez outro tipo de julgamento humano. Karpathy deixou o pacote aberto justamente para descobrir isso.
