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!