O pesquisador Andrej Karpathy, cofundador da OpenAI e atual pesquisador da Anthropic, construiu em um fim de semana uma plataforma de vídeos com curadoria automatizada, o HackerTube. O sistema, baseado no modelo Opus 5.5 do Claude, analisou 43 milhões de comentários acumulados em 20 anos do Hacker News, fórum de tecnologia, e selecionou 6.454 vídeos que seguem sendo recomendados ali. Segundo publicação dele na rede X, o resultado é claramente superior às recomendações do YouTube.
Como o projeto foi montado
O site dispensa cadastro e troca as miniaturas elaboradas por um único quadro extraído do meio de cada vídeo. As preferências ficam guardadas no próprio navegador.
O diferencial está na matéria-prima: em vez de medir popularidade por visualizações, o filtro parte de comentários de uma comunidade técnica acumulados ao longo de duas décadas, sinal de interesse que não depende de cliques ou de miniaturas.
Quase todo o trabalho ficou com o Claude Code, ferramenta da Anthropic que executa tarefas de programação a partir de instruções em linguagem natural. Karpathy diz que suas únicas etapas manuais foram obter uma chave de API do Google Cloud, espécie de credencial de acesso a serviços externos, alugar um servidor e comprar o domínio.
Em seguida, Karpathy montou o TristanTube em uma única tentativa, com 3 minutos de execução, usando 47.000 vídeos extraídos de uma lista de canais do YouTube organizada por Tristan Hume.
Os números do experimento
| Indicador | Valor |
|---|---|
| Comentários analisados | 43 milhões |
| Período do Hacker News | 20 anos |
| Vídeos no HackerTube | 6.454 |
| Vídeos no TristanTube | 47.000 |
| Tempo do TristanTube | 3 minutos |
Leitura para o investidor
O dado de maior peso econômico talvez seja o prazo, e não o site. Segundo Karpathy, projetos que levavam semanas agora podem sair em poucas horas. Se essa redução se confirmar em escala, o custo de criar produtos digitais tende a cair, favorecendo quem já tem distribuição e dados próprios e pressionando empresas cuja vantagem depende apenas de software fácil de replicar.
No caso de recomendação, a comparação com o YouTube pesa porque a plataforma pertence à Alphabet (GOOGL), cuja receita publicitária depende do tempo que o usuário passa assistindo. Ainda assim, um experimento individual não permite estimar impacto financeiro sobre a companhia, já que não há números publicados de audiência, retenção ou comparação direta.
A conclusão de superioridade também se apoia numa avaliação pessoal do autor, sem indicadores como tempo de exibição ou abandono. O episódio mostra a velocidade com que a IA encurta o desenvolvimento de software, mas não comprova ganho de participação de mercado para nenhuma empresa listada. Na prática, o caso funciona como indicador de tendência e não como base para decisões de alocação.