Проанализировал 150к постов на HackerNews и сделал модель, которая поможет завируситься

Ты час подбираешь заголовок для Show HN, нажимаешь submit - и через 30 минут либо летишь в топ, либо тихо умираешь в /newest.

И почти невозможно понять, почему.

В выходные я собрал инструмент, который сам давно хотел:

→ hackernews.foresyn.ai

Это клон HN, где можно прогнать свой Show HN до настоящего поста.

Пишешь title + url + description - и модель показывает:

— сколько очков можно ожидать
— реалистичный p10–p90 диапазон
— похожие прошлые HN-посты
— что тебе, скорее всего, напишут в комментах
— как можно улучшить заголовок

Особенно горжусь - симулятором комментов

Он ищет реальные старые HN-комменты к похожим постам и показывает, кто придёт душнить:

“we built this in 2017”
“why not SQLite?”
“how is this different from X?”
“pricing?”

Ещё есть Auto-improve: модель сама генерит варианты заголовка, перескоривает и greedily лезет вверх до плато.

И Live ledger: каждый день скорим настоящую HN frontpage и публикуем ошибку модели.

В понедельник я хочу запостить это на сам Hacker News. До этого очень нужно, чтобы люди попробовали сломать штуку.

Особенно если вы уже постили на HN:
• верите ли скору?
• где UX бесит?
• какой prediction выглядит нелепо?

Про то, что под капотом напишу отдельный пост: 148K HN-постов, Gemini embeddings, halfvec индекс, LightGBM поверх 31 фичи, kNN-сигналы, domain priors, time-of-day, title craft.

→ Попробуйте!