01Core pain point and demand
Hacker News 首页和评论区充斥着大量与主题无关、情绪负面或非技术性的内容（如政治争论、招聘广告、情绪化吐槽），用户不得不手动编写关键词过滤规则、屏蔽用户或反复翻页，才能找回高质量的技术阅读体验。现有过滤手段依赖静态关键词，无法理解语义和情绪，维护成本高且容易误伤。
02Product solution
基于大语言模型的 HN 智能过滤与摘要助手：通过浏览器插件或 RSS/API 代理接入 HN 数据，利用 LLM 对每条帖子和评论进行主题分类、情绪识别与质量打分，自动屏蔽政治、招聘、情绪化内容，并按用户兴趣（如 AI、Rust、分布式系统）生成个性化信息流与每日摘要。支持自然语言自定义过滤规则（如“只看有实质技术讨论的评论”），并学习用户点赞/跳过行为持续优化。
03Monetization and business model
采用 Freemium 订阅制：免费版提供基础关键词过滤和每日摘要；付费版解锁 AI 语义过滤、个性化兴趣模型、评论区质量评分、多设备同步与自定义规则。同时可提供团队版（技术团队共享过滤配置）和 API 接口，供第三方阅读器或企业内部信息流集成。
04Action steps
- 1第一步：抓取 HN 官方 API 与评论区数据，构建标注样本集，训练/微调主题分类与情绪识别模型，验证过滤准确率
- 2第二步：开发浏览器插件 MVP，实现 AI 过滤、兴趣标签和每日摘要核心功能，邀请 50 名高频 HN 用户内测
- 3第三步：根据内测反馈优化误伤率与规则自然语言输入体验，上线 Chrome/Firefox 商店
- 4第四步：推出 Freemium 订阅与 Stripe 支付，接入用户行为学习闭环
- 5第五步：在 HN、Reddit r/programming、Product Hunt 等技术社区做冷启动推广，收集口碑
- 6第六步：开发团队版与 API，拓展企业技术团队和第三方阅读器集成场景
- 7第七步：持续迭代模型，扩展至 Lobsters、Dev.to 等同类技术社区，形成多源信息流产品
05Risk notice
主要风险包括：HN 官方 API 使用条款与抓取频率限制可能收紧，需合规接入；LLM 调用成本随用户量增长可能侵蚀订阅利润，需做缓存与轻量模型优化；过滤误伤高质量讨论会引发用户流失，需保留“一键查看被过滤内容”兜底；同类免费插件竞争激烈，付费转化率存在不确定性；此外 HN 社区对商业化工具接受度需谨慎验证，避免被视为刷量或干扰社区生态。