01核心痛点与需求
Hacker News 上 AI 相关新闻（模型、定价、性能、自托管、立法）泛滥，缺乏分类过滤机制，干扰了原本的 hacking 内容阅读体验。
02产品解决方案
开发一个浏览器扩展，利用 AI 分类模型自动识别 Hacker News 上的 AI 相关帖子，并提供可自定义的过滤规则（如按关键词、主题、来源），让用户选择隐藏或折叠 AI 新闻，保留纯粹的 hacking 内容。
03变现与商业化路径
采用免费增值模式，基础过滤功能免费，高级功能（如自定义 AI 模型、实时过滤、多平台支持）付费订阅。
04行动步骤
- 1调研 Hacker News 用户对 AI 新闻过滤的具体需求，进行用户访谈。
- 2设计浏览器扩展原型，实现基础关键词过滤功能。
- 3开发 AI 分类模型，训练识别 AI 相关帖子的准确率。
- 4在 Hacker News 社区发布测试版，收集反馈。
- 5迭代优化过滤算法和用户体验。
- 6上线付费订阅，推广到开发者社区。
- 7持续监控用户反馈，增加新功能（如自定义规则、白名单）。
05风险提示
AI 新闻过滤可能误判，导致用户错过重要内容；用户对过滤需求可能不强烈，市场容量有限；浏览器扩展开发需适配不同浏览器，维护成本高。