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嗨，HN， 我在这里已经是每天的用户快15年了。在这段时间里，我的兴趣发生了变化。我发现自己现在对深入的技术文章和个人博客更感兴趣，而不是那些常常占据首页的大型科技公告。“热门”内容开始让我觉得乏味，我花更多时间在“新内容”中翻找。 因此，我决定构建我想要的东西：一个个性化的“For You”推荐流。 链接：[https://hn.shaped.ai](https://hn.shaped.ai) 这个概念很简单：你用正常的HN账户登录，当你收藏故事时，它会学习你感兴趣的内容，并重新排序推荐流，以显示更多你喜欢的内容。 构建过程（一个为期两天的黑客马拉松）： 客户端：我使用了一个AI编码助手（lovable.dev）来生成初始的React/Next.js客户端。它在快速搭建一个功能基线方面出奇有效。 后端：由于HN的官方API是只读的，我设置了一个轻量级的Supabase后端。它使用边缘函数将登录/投票请求代理到HN的非官方API，并使用Postgres数据库缓存帖子和用户事件（收藏等）。 个性化：排名由我自己公司的平台Shaped提供支持。它实时获取帖子和你收藏的事件。 排名逻辑的核心是一个可配置的公式。它本质上是经典的HN算法，乘以一个个性化的项： (item.score / score_penalty + content_similarity) / (time_decay) content_similarity是通过将帖子的文本嵌入与你最近收藏的内容的嵌入进行比较来计算的。最棒的是，你实际上可以在用户界面中调整score_penalty，以增强或减弱个性化效果。 这确实是一个初版。我很想听听你的反馈。个性化的感觉如何？有没有bug？还有什么缺失的功能会让你每天使用它？ 我接下来要做的事情包括协同过滤（等数据足够多后！）、语义搜索和“类似故事”功能。这里还有一篇关于如何构建它的更详细的文章：[https://www.shaped.ai/blog/building-a-hackernews-for-you-feed](https://www.shaped.ai/blog/building-a-hackernews-for-you-feed) 感谢你的关注！

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