Xây dựng một trang web bằng cách trò chuyện với AI agent: ví dụ HackerTube

Một AI agent có thể xây dựng toàn bộ trang web cho bạn, trừ ba thứ: API key, máy chủ và tên miền. Đó chính là sự phân chia trong HackerTube, một trang kiểu YouTube mà Andrej Karpathy nói rằng anh ấy đã làm trong khoảng hai giờ chỉ bằng cách trò chuyện với Claude. Dưới đây: bốn giai đoạn mà dự án đã trải qua, những gì bạn phải tự chuẩn bị, và cách ước tính chi phí của giai đoạn giữa mang tính lặp lại trên dữ liệu của chính bạn.

Bốn giai đoạn, theo thứ tự này#

Karpathy (nhà nghiên cứu AI, đồng sáng lập OpenAI, cựu giám đốc AI của Tesla, người sáng lập Eureka Labs) đã công bố bài viết vào ngày 31 tháng 10 năm 2026: HackerTube trên blog của anh ấy. Trang web tập hợp các bình luận trên Hacker News giới thiệu một video YouTube và cho phép bạn duyệt qua chúng. Đằng sau nó là một bộ khung mà gần như mọi dự án 'chỉ cần trò chuyện với agent' đều chia sẻ. Hãy thử tự sắp xếp nó theo thứ tự:

Giai đoạn hai là giai đoạn khác biệt. Tải xuống, xây dựng và triển khai mỗi việc chỉ xảy ra một lần. Câu hỏi giữ hay loại được hỏi một lần cho mỗi mục, hàng chục nghìn lần. Hãy ghi nhớ điều đó, nó sẽ quay lại khi chúng ta nói về tiền.

Những gì agent đã làm, bằng con số#

Đây là lần chạy như Karpathy mô tả. Anh ấy làm việc trong ứng dụng desktop Claude Code. Opus 5.5 ở mức nỗ lực trung bình, mặc định của anh ấy, đã tải xuống bộ dữ liệu bình luận Hacker News từ Hugging Face và lọc nó. Sonnet đã duyệt qua các bình luận bên trong một Claude Code Workflow. Kết quả: khoảng 40K bình luận giới thiệu một video YouTube, 6.454 video từ năm 2007 đến 2026, được sắp xếp thành 150 chủ đề. Sau đó Opus xây dựng giao diện và triển khai nó lên một VPS. Trang web có các gợi ý 'ForYou' không cần tài khoản (trạng thái lưu trong phiên trình duyệt), phím tắt và xuất dữ liệu, để người khác có thể đưa dữ liệu cho agent của riêng họ.

Những gì bài viết không cung cấp: bất kỳ chi phí hay số lượng token nào, và bước nào là mã thuần túy so với lệnh gọi mô hình. Vì vậy 'hai giờ' là thời gian, không phải giá cả. Nếu bạn muốn biết tại sao sự phân biệt đó lại quan trọng, agent có cần mô hình ở mọi bước không? sẽ đề cập đến điều đó.

Ba thứ vẫn thuộc về bạn#

Karpathy đã tự làm ba bước: anh ấy tạo một Google Cloud API key (cho metadata YouTube), khởi động VPS và mua tên miền. Hãy xem chúng có điểm chung gì. Mỗi thứ đều gắn với một tài khoản của bạn: một đăng nhập, một hồ sơ thanh toán, danh tính của bạn. Một agent có thể viết mọi lệnh, nhưng nó không thể đứng ở quầy thanh toán thay bạn. Giống như thuê một người xây dựng: họ sẽ dựng ngôi nhà, nhưng bạn ký giấy cho mảnh đất.

Trong thực tế, agent sẽ dừng lại và hỏi. Hãy tự làm key, đặt nó vào một biến môi trường, và chỉ đưa cho agent tên của biến, không bao giờ đưa chính key. Nếu key còn mới với bạn, API key là gì và cách lưu trữ an toàn mất năm phút.

Thử cùng hình dạng trên dữ liệu của riêng bạn#

Giả sử bạn có reviews.csv với 40.000 đánh giá sản phẩm và bạn muốn một trang nhỏ có thể tìm kiếm chỉ với các đánh giá về thời lượng pin. Một prompt theo tinh thần HackerTube:

I have reviews.csv (40000 rows, column: text). Goal: a small searchable web page with only the reviews about battery life.

1. Look at the file and tell me what is in it. Change nothing yet.
2. Write a script that sends each review to a model and gets back keep or drop. Use an OpenAI-compatible API: base URL https://api.cheaptokens.dev/v1, key from the environment variable CHEAPTOKENS_API_KEY, model deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731.
3. Run it on the first 100 reviews, show me the results and the tokens used. Wait for my OK before the full run.
4. Build the page from the kept reviews.
Whenever you need an account, a key or a payment from me, stop and tell me what to do.

Bước 3 là thói quen đáng để học hỏi. Một trăm dòng gần như không tốn gì, và bạn thấy lỗi của mô hình trước khi nó tiêu tiền cho bốn mươi nghìn. Dòng cuối cùng là sự bàn giao từ phần trước, được viết ra. Base URL và model id đến từ tài liệu CheapTokens; bạn tự tạo key ở đó.

Giai đoạn hàng loạt tốn bao nhiêu#

Quay lại giai đoạn lặp lại. Giả sử mỗi đánh giá cộng với một chỉ dẫn một dòng là khoảng 150 token, và câu trả lời ('giữ' hoặc 'loại') là khoảng 10. Với 40.000 đánh giá, đó là 40000 × 150 = 6000000 token đầu vào và 40000 × 10 = 400000 token đầu ra. Trên DeepSeek-V4-Flash, toàn bộ lượt chạy là $0.13, trên GLM-5.3-Flash là $0.136. Tính cả đầu vào và đầu ra cùng nhau, cả hai đều rẻ hơn OpenRouter. Mỗi yêu cầu rất nhỏ, nên cửa sổ ngữ cảnh 380K và 390K không bao giờ phát huy tác dụng; điều quan trọng là giá trên mỗi token nhân với một số lượng rất lớn các lệnh gọi.

Thay đổi các con số thành dữ liệu của riêng bạn và xem:

Đó chỉ là một giai đoạn. Xây dựng và triển khai là các phiên riêng biệt với agent, và prompt lọc thực tế của bạn sẽ dài hơn một dòng. Lọc 40K bình luận với LLM cho thấy một prompt giữ/loại đầy đủ, và định tuyến mô hình giải thích cách gửi các mục dễ đến một mô hình rẻ trước. Giá hiện tại cho mọi mô hình có trên trang giá.

Bước đi đầu tiên của bạn: gửi 100 dòng đó qua thiết lập yêu cầu đầu tiên, đọc các câu trả lời, và chỉ sau đó mới để agent chạy phần còn lại.