1 ポイント 投稿者 GN⁺ 2024-10-21 | 1件のコメント | WhatsAppで共有
  • HN Updateは、Hacker Newsのフロントページにある上位ストーリーを音声ニュースのようにまとめて表示するページで、毎正時の更新を前提としている
  • 現在の放送対象は上位5件のストーリーで、ページの最終更新時刻は2026年6月30日午後11:06
  • 上位5件から外れたストーリーはアーカイブへ移動し、10件たまると1つのrecapエピソードとしてつなぎ合わせる
  • オーディオプレーヤーはメイン放送とrecap領域にそれぞれあり、長さは9分55秒19分12秒に分かれている
  • Recaps領域では過去のエピソードとLoad Moreが提供され、以前のHacker Newsの流れを続けて確認できる

HN Updateの更新方式

  • HN Updateは、Hacker Newsのフロントページから上位5件のストーリーを取得して表示する
  • 更新周期は毎正時
  • ページの最終更新時刻は2026年6月30日午後11:06

オーディオ放送の構成

  • 上部のオーディオプレーヤーの長さは9分55秒
  • ページ下部のrecap領域にも別のオーディオプレーヤーがあり、長さは19分12秒

Recapsの生成フロー

  • ストーリーがHacker Newsフロントページの上位5件から外れると、アーカイブへ移動する
  • アーカイブにストーリーが10件たまると、それらをつなぎ合わせてrecapエピソードを作成する
  • Recaps Archive領域で過去のrecap項目を確認できる

現在表示されているRecaps項目

  • Recaps領域には次の時刻の項目がある
    • 2026年6月18日午後11:09
    • 2026年6月17日午後05:05
    • 2026年6月17日午前04:14
    • 2026年6月17日午前04:06
  • さらに多くの項目を読み込むLoad Moreが提供されている

1件のコメント

 
GN⁺ 2024-10-21
Hacker News の意見
  • 好意的な反応は多いものの、少し聴いてみた限りではいまいちだった。第一に、体験があまりに遅く感じる。
    たとえば HN のホームを開いてタイトルをざっと眺め、1位の記事のコメントまで読むのに30秒ほどかかり、必要な情報はすべて得たと感じたら、あとは後で新しい記事を見に来ればよかった。ところがこのツールは、1本の記事をブリーフィングするのに1分かかる。
    第二に、実用性が低い。ふつう1日に HN のホームで目に留まる記事は1〜2本だけなのに、このツールは興味のない記事を聴かせてくる可能性が高い。自分が聴く情報とスキップする情報を学習するアルゴリズムで改善はできるだろうが、理想的ではない。興味のあるタイトルをクリックすると、カスタムの音声要約を生成する方式のほうがよいかもしれない。
    第三に、HN の人間味を消してしまう。人々が実際に投稿した文章をそのまま読むのがよいのであって、それぞれの表現や口調、やり取りを見る面白さがある。それをすべて消してロボットのような要約を聴くのは、コミュニティの魂を奪うように感じる。このサイトの最もよい部分である、人々とのつながりの感覚が薄れてしまう。

    • これはユースケースが合っていないケースに見える。自分にとってはフロントページを読む代替にはならないが、朝の散歩中に聴くポッドキャストの代わりにはなりそうだ。
      ニュース的な偏りや広告がない点も特によく、明日ぜひ使ってみるつもりだ。
    • 同意するし、いくつか付け加えると、HN をテキストでざっと見るのが有用なのは、気になるものがあればリンクをたどってさらに深掘りできるからだ。ポッドキャスト形式では、聴いた内容をクリックして掘り下げることができないので、この利点が失われる。
      それに、HN やソーシャルメディアでの高レベルな要約は自分のユースケースではない。本当の価値を与えるというより、価値があるような錯覚を与えるだけだ。自分が求めているのは、気になる話題に深く入り込むことだ。
      これはテキスト読み上げでも可能だが、まずフィードを自分で選び、その選別した記事をポッドキャスト形式で深掘りする必要がある。
      むしろ LLM 要素を外して、HN スレッドの一覧を貼り付けるとコメント全体まで全部テキスト読み上げしてくれる製品のほうが有用そうだ。運転中や別の作業をしながら、長めのコンテンツとして聴ける。
    • ほとんどは合成音声の逐次性という非常に明白な限界に触れている。音声合成を使うスクリーンリーダーを見ると、この現象が最もはっきり分かる。
      メディアそのものの根本的な問題であり、テキスト読み上げが再び注目されている今、一部の開発者がそれぞれ新たに発見することになる問題だ。
    • https://gist.github.com/SMUsamaShah/e7c9ed3936ba69e522f8cb38...
      このユーザースクリプトはブックマークレットとしても使え、まだ見ていない記事に素早く追いつける。HN を開いてブックマークレットを押すと、新しい記事に「(NEW)」が付き、古い記事には順位がどれだけ変わったかが表示される。
      元記事を隠したり、コメント数とスコアの基準を設定して古い記事を隠したり表示したりすることもできる。数ページを眺めながら、まだ見ていない新着記事を素早く確認できるので、キャッチアップが非常に速くなる。
    • すばらしい。自分も実際かなり似たものを作っていた。ただし自分の場合は個別の記事に焦点を当てている。上のコメントのように、一般的な概要には音声はあまり向いていないと感じる。
      まだ準備不足なので Show HN はしていないが、現在の状態はここで見られる。
      https://news.gipety.com/hn/10842381/k/218/s/three-years-as-a...
      過去の古典的な Show HN や Ask HN のエピソードに第二の命を与える、かなりよい方法になりそうだ。
  • 素晴らしいアイデアだ。年を取るにつれて読むエネルギーが減ってきて、HN のフロントページに一瞬だけ上がって消えていく本当に素晴らしいものをよく見逃すという点で、実際に価値がある。
    コメントまで要約してくれるのもよい。コメントの深いところに本当に宝石のような内容がよくある。おそらく上位コメントをいくつか取ってきているのだと思う。
    大きな改善点はパーソナライズかもしれない。フロントページの大半は自分には個人的に関係がなく、新着ページには人気が出なかった素晴らしいものがたくさんある。自分が反応する記事の種類を学習して、現在流行していなくてもそうした記事の要約を見せてくれるとよい。
    Last.fm は20年前に登場し、優れた推薦システムに必ずしも AI が必要ではないことを示したが、パーソナライズされた体験はあまり定着しなかったように思う。YouTube のアルゴリズムはある程度それをやっているが、実際の制御権がほとんどないのが残念だ。

    • 年を取るほど、いま50歳だが、読むこと以外の方式には忍耐力がほぼゼロになる。読むほうが聴くよりはるかに速く、最初に理解できなかった部分を読み返すのもより簡単で速い。
      あまり重要でも価値が大きくもないものだけを聴くようにしている。聴いていて何か引っかかったら、その時点で読む。
    • 上位コメントといくつかの子コメントだけを取得しているところだ。モデルのコンテキストウィンドウを超えないようにするためだ。
      パーソナライズには確かに大きな可能性がある。ただ、HN はあまりにもランダムなので、知的に自分が必要としていることすら知らなかったものを発見することがある。多くの推薦システムと同じく、探索と活用のバランスの問題だと思う。
      最小機能製品としては、特定のキーワードでフィルタリングし、それらの記事をモデル入力に追加する方式が可能そうだ。
    • Last.fm の推薦システムをなぜ AI ではないと見るのか分からない。Wikipedia には「協調フィルタリング」を使っているとあり、Gemini はそれが AI の一形態だと言っている。AI はほぼ70年前から始まっている。
    • 読むエネルギーが減ることには同意する。これが自分たちが年を取ったからなのか、それとも情報を消費する摩擦が時間とともに下がり続けているからなのか気になる。
    • YouTube のアルゴリズムも間接的には制御できる。視聴履歴を整理すればよい。
      ときどき特定のジャンルやバブルに閉じ込められた感じがしたり、寝ている間に自動再生が回ったりすると、トップ画面がそちらに占拠される。最近の視聴リストからそうした動画をいくつか消すと、目に見えて改善する。
      あるいは見たいテーマの動画をいくつか再生し始めると、すぐにその方面ばかりが推薦される。
  • 過去のHN投稿の埋め込みを作り、ユーザーがお気に入り登録した投稿の埋め込みベクトルを平均してから、コサイン類似度検索で興味を持ちそうな投稿を選べたら面白そう
    実際には「いいね」の履歴を使うほうがよさそうだが、それにアクセスできるのか、どうやるのかはよく分からない
    ほかの人たちが埋め込みをどう使っているのかも気になる。複数の埋め込みを平均できることは知っているが、別の変換をしてうまくいった人がいるのか知りたい。King - Man + Woman = Queen のようなものを考えると、多くの場合、質問をそのまま意味検索やRAGの入力として使っているように思う
    質問と回答のペアを大量に作って埋め込み、「質問空間」から「回答空間」へ移す平均的な変換を求め、質問を埋め込むときにその変換を適用してからRAGを行うことに意味があるのかも気になる。あるいはノイズが大きすぎるだけかもしれない

    • お気に入りに何らかの意味があると仮定していることになる。お気に入りは公開だったと記憶しているし、私はたいてい、面白いコメントや笑えるコメントを追跡して共有するために使っている
      一方で推薦履歴は非公開で、自分が実際に気にかけているものによりよく合っている
    • word2vecをRAGと一緒に使うケースはよく分からないが、ほかのユースケースはかなり一般的だ。私の経験では、回答を生成する必要はない
      ベクトルデータベースに入れる各文書について、その文書が答えられそうな質問のリストをLLMで生成する。実質的にはクイズを作るのに近い
      そうした質問の埋め込みを元の文書にマッピングし直し、文書、文書の断片、質問1、質問2などをベクトルデータベースに保存する
      そうすると、ユーザーがRAGに問い合わせるとき、ユーザーのクエリ → 文書の断片という直接のつながりだけでなく、ユーザーのクエリ → 似たクエリ → 文書の断片という推移的なつながりも生まれる
    • dangが埋め込みを使っているのか、それとも単に自然にそうなるのか気になる
  • はあ、今回はこのツールが自分自身についてこう言っていた
    「より自己参照的な流れとして、HN Update自体のローンチを見ていきます。この試みは、Hacker Newsの上位投稿を要約して毎時のニュース放送を提供することを目指しています。リスナーは厳選されたニュースという考えを好意的に見ていますが、要約の正確性や表現の偏りの可能性について懸念もあります。コミュニティでの議論は、この種のサービスの価値が明らかであっても、コンテンツの正確性に対する信頼が依然として核心的な問題であることを示唆しています。」

    • 私のバージョンでは「そしてリスナーの皆さんへ……お母さん、こんにちは!」まで付け加えていた
      かなりかわいくて印象的だ
    • 投稿タイトルや本文にプロンプトを埋め込んで悪いことができるのではないかと思わされる
  • なかなか良いが、内容をでっち上げているように見える。この投稿のウェブサイトの書式に関するメタコメント[1]を拾って、コミュニティがC++のメモリ安全性提案のせいでコードがモバイルで読みにくくなることを心配している、というふうに提示していた
    それを聞いたあとでは、ほかの要約を信頼しにくくなった
    1: https://news.ycombinator.com/item?id=41899828

    • プロンプトに「でっち上げるな」を追加すると役に立つらしい。正確な表現は分からないが、おそらく与えられたテキストにある内容だけを使え、というような形でよさそうだ
    • その通りで、良い挙動ではない
      「この書式とフォントの組み合わせはモバイルでは読みづらい。」
      私たちにはそれがメタコメントだとは明らかだが、混同は起こり得ると思う。それでも「モバイルでの可読性」がプログラミング言語である**C++**にはあまり当てはまらないことには気づけたはずだ
      コメントがメタ的なものかもしれず、さらには事実でないかもしれない、という点をプロンプトに追加して、こうしたコメントに無理やり意味を当てはめないようにするつもりだ
  • かなり興味深いプロジェクトだ。HNベースのプロジェクトには、妙だが特別な感情的愛着がある。HNをある一つの次元で改善する拡張機能やアドオンのように機能するからだ
    コンピュータの前に座っているときや、スマートフォンで無限スクロールを始めるときにこのツールを使うとは思わないが、忙しいときにHNをさっと確認する必要があるなら使いたい
    簡単なフィードバックをすると、まずUI/UXでは、タイトルとサブタイトルがアプリについてあまり多くを伝えていない。オーディオトラックは再生進捗は見えるが、全体時間と現在時刻が見えない。各記事を表す区間としてオーディオトラックを強調表示すると便利そうだ。いくつの記事を要約しているのかも示すべきに思えるし、今は5件のように見える
    より良いユースケースのためには、モバイルアプリかPWAにして、運転中に車載インフォテインメントシステムからも簡単にアクセスできるようにするほうが理にかなっている
    モバイルアプリにして、再生ボタン付きのウィジェットとして提供すれば、放送を再生するのに必要なタップ数を減らせる。建設的な批判として役に立てばうれしい

    • どれも非常に良い指摘だ
  • 次の段階はHNNニュースネットワークを作り、銀行がCNBCやBloomberg Newsを24時間流しっぱなしにしているように、オフィスのテレビで字幕テロップとAIニュースアンカーが出る放送を流し続けることだ

    • 実際に使いそうだ。特に本物のニュースチャンネルのように、その日のニュースの時間別要約があればさらに良い。一日中見る必要はなく、都合のよいときに再生すればいいのだから
      こうしたAIコンテンツ読み上げツールの一番良い点は、ユーザーが声や話す速さなどを選べる可能性があることだ。アメリカ人ではない立場からすると、アメリカ式のトーキングヘッド型ニュースチャンネルは、自分のアクセントに慣れている状態ではかなり耳障りだ。時事問題を追いかけたいときでも同じだ
    • Batman Beyondに出てきた、おそらくAIだったしゃべる頭たちを思い出す
  • この投稿自体がHNの1位になってから聞き始めたので、このツールが自分は内容をでっち上げるかもしれないと言うのを聞くというメタ的な状況になった
    素晴らしいプロジェクトだ

  • 本当に素晴らしい。数時間前の要約や朝のブリーフィングのような形で聞ける過去アーカイブ機能を追加できるとよさそうだ

    • アーカイブの実装はそれほど難しくなさそうだ
      朝のブリーフィングというのは、その日最も興味深いニュースや最も議論されたニュースのように、より厳選されたニュースのまとまりを意味しているのか気になる。今はメインページ上位5件の投稿だけを取得している
  • 昨年、同じアイデアで https://radio-hn.pages.dev/ を作りました。1日に1回だけ配信する方式で、当時ここかどこかに投稿しました

    • NotebookLM より1年半も先んじていたわけですね
      コードが公開されているのか気になります。特に 複数の話者と声 をどう実装したのかが気になります
      NotebookLM には、2人がしょっちゅう役割を入れ替えてしまう問題があります。一方があるトピックでは生徒で、もう一方が先生だったのに、突然意味不明な形で役割が入れ替わります
    • 興味深いです。投稿する前に実際に検索してみたのですが、直近1年に絞っていました。2年前の投稿なので検索に出てこなかったようです
      時代を先取りしていましたね