Hacker News Data Skill

UnifAPI를 통한 공개 Hacker News 데이터의 결정론적 읽기 경로. 이것은 데이터 스킬입니다: 자체적으로 마케팅 작업을 실행하지 않습니다 — 구체적인 hacker-news/... 작업, 응답 형태, 그리고 함정을 명시하여, 개발/인프라/스타트업 카테고리에 대한 어떤 출시 반응 또는 리스닝 워크플로든 매번 표면을 다시 발견하는 대신 하나의 알려진 레시피에서 읽도록 합니다.

읽기 전용 — 손이 아니라 눈. 공개 HN 데이터를 리서치하고 인용된 record를 반환합니다; 절대 스토리나 댓글을 게시하지 않으며, UnifAPI는 HN 자격 증명을 절대 보유하지 않습니다.

실시간 근거를 위해 unifapi 스킬을 사용하세요

공유 unifapi 스킬을 통해 한 번 연결(OAuth MCP)한 다음, 아래 작업들을 호출하세요. 스토리 피드는 top, new, best, ask, show, 또는 jobs의 **{feed}**를 받습니다. 출력이 record 비용을 명시할 수 있도록 모든 billing 메타데이터를 보관하세요.

응답 계약

단일 엔티티 엔드포인트는 객체를 data에 반환합니다:

{
  "request_id": "unif_...",
  "data": {},
  "billing": { "records_charged": 1, "balance_remaining": 99 }
}

리스트 엔드포인트는 배열을 data에 더하여 pagination을 반환합니다:

{
  "request_id": "unif_...",
  "data": [],
  "pagination": { "has_more": false, "next_cursor": null },
  "billing": { "records_charged": 1 }
}

pagination.has_more가 true이면, pagination.next_cursor를 다음 요청의 cursor로 전달하세요(limit이 페이지 크기를 설정). 항상 billing을 보존하세요.

핵심 작업

{feed} ∈ top · new · best · ask · show · jobs.

여기 나열되지 않은 필드가 필요합니까? 호출 전에 unifapi 스킬의 get_operation을 사용해 정확한 스키마를 읽으세요 — 하지만 이 표에서 작업을 고르세요, 맹목적으로 발견하지 마세요.

워크플로

결정론적 레시피들. 작업에 맞는 것을 고르세요; 각각은 정확히 무엇을 호출할지 명명합니다.

1. 관찰을 구성하세요. 피드를 고르세요: 출시와 질문에는 show와 ask, 안착하고 있는 것에는 top과 best, 가장 신선한 것에는 new.
2. 피드를 스캔하세요. hacker-news/stories/{feed}/items(한 호출로 하이드레이트된 항목 — ids-후-페치보다 저렴)를 호출하고 스토리를 title이나 url로 당신의 제품이나 카테고리에 매칭하세요. next_cursor로 페이징하세요.
3. 스레드를 읽으세요. 매칭되는 항목에서, score(포인트)와 descendants(댓글 수)를 읽은 다음, hacker-news/items/{id}로 kids id들을 따라가 댓글 트리에서 솔직한 비평을 읽으세요.
4. 비평가에게 가중치를 주세요. 댓글 작성자의 견해가 얼마나 무게를 갖는지 판단하려면 karma와 submitted에 hacker-news/users/{id}를 호출하세요.
5. 변화를 주시하세요. 최근 변경된 항목과 프로필에는 hacker-news/updates를, 또는 신선한 스캔을 한정하려면 hacker-news/max-item을 호출하세요.
6. 모든 것을 인용하세요. 모든 수치는 그것이 나온 HN 항목으로 되돌아 묶입니다; billing.records_charged를 보고하세요(billing 메타데이터가 없으면 추정).

형태 노트

• HackerNewsItem — type (story · comment · job · poll · pollopt), by, time, title, url, text, score(포인트), descendants(댓글 수), kids(자식 댓글 id, 객체가 아님), parent.
• HackerNewsUser — id, created, karma, about, submitted(항목 id).
• HackerNewsUpdates — 최근 변경된 items와 profiles.

함정

• 키워드 검색 없음. 발견은 피드 기반입니다 — top/new/best/ask/show/ jobs를 스캔하고 title/url로 매칭하세요. 브리프에서 그렇게 말하세요.
• kids는 자식 댓글 id이지 임베드된 객체가 아닙니다 — hacker-news/items/{id}로 재귀하여 댓글 트리를 읽으세요.
• descendants는 댓글 수이고 score는 포인트입니다 — 둘을 혼동하지 마세요.
• 하이드레이트된 스토리를 원할 때는 id 목록이 아니라 hacker-news/stories/{feed}보다 hacker-news/stories/{feed}/items를 선호하세요.
• 잔액이 낮으면 list 페이지가 조용히 잘릴 수 있습니다: billing.truncated_due_to_balance를 확인하세요 — true이면 페이지가 부분적입니다.

출력

호출 워크플로가 필요로 하는 record를 반환하세요, 각각 그것의 HN 항목에 인용되고, 한 줄 비용 노트(records_charged)와 함께. 이 스킬이 직접 사용될 때는, 간결한 반응 브리프가 기본값입니다:

**{Story title}** ({feed}) — {score} points, {descendants} comments. Landed: {yes/no}. Candid takes: "{quote}" (by {user}, {karma} karma). Evidence: {item URLs}. Records: ~{N}.

관련 스킬

• competitor-launch-monitor (Competitive Intelligence), social-listening-brief (Social Listening) — 이 읽기 경로 위의 출시 반응 및 리스닝 작업.
• unifapi — 공유 데이터 스킬: MCP를 연결하고 get_operation으로 정확한 스키마를 조회합니다.