Сайт через разговор с ИИ-агентом: пример HackerTube

ИИ-агент может собрать сайт целиком, кроме трёх вещей: API-ключа, сервера и домена. Так устроен HackerTube, сайт в духе YouTube, который, по словам Андрея Карпати, он сделал примерно за два часа, просто разговаривая с Claude. Дальше: из каких четырёх этапов состоял проект, что нужно подготовить самому и как прикинуть, во сколько обойдётся повторяющийся средний этап на ваших данных.

Четыре этапа, и именно в таком порядке#

Карпати (исследователь ИИ, сооснователь OpenAI, бывший директор по ИИ в Tesla, основатель Eureka Labs) опубликовал разбор 31 октября 2026 года: HackerTube в его блоге. Сайт собирает комментарии с Hacker News, где советуют видео на YouTube, и даёт их листать. За ним стоит скелет, общий почти для любого проекта «просто поговорить с агентом». Попробуйте расставить его по порядку сами:

Второй этап тут особенный. Скачивание, сборка и выкладка происходят по одному разу. А вопрос «оставить или выбросить» задаётся по разу на каждый элемент, то есть десятки тысяч раз. Запомните это, к деньгам мы вернёмся.

Что сделал агент, в цифрах#

Вот запуск в изложении Карпати. Он работал в десктопном приложении Claude Code. Opus 5.5 на среднем уровне усилия, это его настройка по умолчанию, скачал с Hugging Face набор комментариев Hacker News и отфильтровал его. Sonnet прошёл по комментариям внутри Claude Code Workflow. Получилось примерно 40 тысяч комментариев с рекомендацией видео, 6 454 ролика с 2007 по 2026 год, разложенных на 150 тем. Потом Opus собрал интерфейс и выложил его на VPS. В сайте есть рекомендации «ForYou» без аккаунтов (состояние хранится в сессии браузера), горячие клавиши и экспорт данных, чтобы любой мог отдать их своему агенту.

Чего в посте нет: ни стоимости, ни числа токенов, ни того, какие шаги были обычным кодом, а какие вызовами модели. Так что «два часа» это время, а не цена. Почему это различие важно, объясняет статья нужна ли агенту модель на каждом шаге.

Три вещи, которые остаются вам#

Три шага Карпати сделал руками: создал ключ Google Cloud API (для метаданных YouTube), поднял VPS и купил домен. Посмотрите, что их роднит. Каждый привязан к вашему аккаунту: логин, платёжный профиль, ваши документы. Команды агент напишет любые, но у кассы вместо вас не встанет. Как со строителем: дом он поставит, а за землю расписываетесь вы.

На практике агент остановится и спросит. Ключ создайте сами, положите в переменную окружения, а агенту назовите только имя переменной, но не сам ключ. Если ключи для вас в новинку, пять минут займёт статья что такое API-ключ и как его хранить.

Повторите ту же схему на своих данных#

Допустим, у вас reviews.csv с 40 000 отзывов о товаре, и нужна небольшая страница с поиском только по отзывам про время работы батареи. Запрос в духе HackerTube:

У меня есть reviews.csv (40000 строк, колонка text). Цель: небольшая веб-страница с поиском только по отзывам про время работы батареи.

1. Посмотри файл и расскажи, что в нём. Пока ничего не меняй.
2. Напиши скрипт, который отправляет каждый отзыв в модель и получает keep или drop. Используй OpenAI-совместимый API: base URL https://api.cheaptokens.dev/v1, ключ из переменной окружения CHEAPTOKENS_API_KEY, модель deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731.
3. Запусти на первых 100 отзывах, покажи результат и расход токенов. Полный прогон только после моего ОК.
4. Собери страницу из отзывов с keep.
Если нужен аккаунт, ключ или оплата с моей стороны, остановись и скажи, что сделать.

Шаг 3 — привычка, которую стоит украсть. Сотня строк стоит почти ничего, а ошибки модели вы увидите до того, как она потратит деньги на сорок тысяч. Последняя строка — это передача руля из прошлого раздела, записанная словами. Base URL и id модели берите из документации CheapTokens, ключ там же создаёте сами.

Сколько стоит массовый этап#

Вернёмся к этапу, который повторяется. Допустим, отзыв вместе с однострочной инструкцией занимает около 150 токенов, а ответ («keep» или «drop») около 10. На 40 000 отзывов это 40000 × 150 = 6000000 входных токенов и 40000 × 10 = 400000 выходных. На DeepSeek-V4-Flash весь проход обойдётся в $0.13, на GLM-5.3-Flash в $0.136. В сумме, с учётом входа и выхода, обе модели дешевле OpenRouter. Запросы крошечные, поэтому окна контекста в 380K и 390K тут вообще не участвуют; важна цена токена, умноженная на огромное число вызовов.

Подставьте свои числа и посмотрите:

Это лишь один этап. Сборка и выкладка — отдельные сессии с агентом, а ваш настоящий промпт фильтра будет длиннее одной строки. Полный промпт keep/drop есть в статье фильтр на 40 тысяч комментариев через LLM, а как сначала отдавать лёгкие элементы дешёвой модели, объясняет маршрутизация моделей. Актуальные цены всех моделей на странице цен.

Первый шаг: прогоните те самые 100 строк по инструкции первого запроса, прочитайте ответы и только потом отпускайте агента на остальное.