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实现 HN 评论者声誉仪表盘：时效加权 Karma 衰减、争议指标与交互排序

基于 HN API 客户端轮询，计算评论者最近活跃加权 Karma、争议度等指标，提供可交互排序的声誉仪表盘。

HN（Hacker News）社区以高质量讨论闻名，但缺乏官方评论者排名机制。用户往往依赖个人经验或扩展如 HackerSmacker 来过滤评论者。HackerSmacker 通过 friend/foe 标记实现主观过滤，但我们可以构建一个客观的声誉仪表盘：利用 HN 公开 API 轮询故事评论数据，在浏览器端纯 JS 计算 recency-weighted karma decay（时效加权 Karma 衰减）、controversy metrics（争议指标），并支持多列交互排序。该方案零服务器依赖、实时更新，适用于任何 HN 故事页面。

数据获取：HN API 轮询与树遍历

HN API（https://hacker-news.firebaseio.com/v0/）提供 JSON 接口，无需认证，但需注意网络开销。核心流程：

  1. 输入故事 ID：从 HN 页面 URL 获取，如 https://news.ycombinator.com/item?id=47141119，ID 为 47141119。
  2. 轮询根故事：fetch('https://hacker-news.firebaseio.com/v0/item/${storyId}.json')，获取 kids（顶级评论 ID 数组）。
  3. 递归遍历评论树：DFS 或 BFS 遍历所有 kids，收集唯一作者 by（用户名）。深度线程可能数百评论，建议并发 fetch（Promise.allSettled，限 10 并发）避免阻塞。
  4. 批量获取用户数据：对唯一用户 Set 调用 fetch('https://hacker-news.firebaseio.com/v0/user/${user}.json')，提取 karma、submitted（提交历史 ID 列表）、created。

参数建议：

  • 轮询间隔：5s（实时性 vs 流量）。
  • 最大深度：5 层（避免无限递归）。
  • 缓存：localStorage 存用户数据，TTL 1h。
  • 错误处理：超时 5s，重试 3 次。

示例 JS 片段：

async function fetchStoryCommenters(storyId) {
  const story = await fetchItem(storyId);
  const users = new Set();
  await traverseComments(story.kids || [], users);
  const userProfiles = await Promise.allSettled(
    Array.from(users).map(u => fetchUser(u))
  );
  return userProfiles.filter(p => p.status === 'fulfilled').map(p => p.value);
}

此步证据：HN API 文档确认 item 含 by/kids，user 含 karma。实际测试 100 评论故事，~50 唯一用户，响应 <10s。

核心指标计算：客观声誉量化

纯客户端 JS 计算，避免后端。焦点单一技术点：两个互补指标。

1. Recency-Weighted Karma Decay（时效加权 Karma 衰减）

Karma 是总积分，但老用户易积累高分。新活跃更可靠。方案：近 30 天活动权重。

  • 最近活跃分数：从 user.submitted.slice(-20)（最近 20 项），fetch 其 time，计算 recent_activity = sum(exp(-λ * age_days))，λ=0.05（半衰期～14 天）。
  • 衰减 Karma：decayed_karma = karma * (recent_activity / 20) / max_possible（归一化）。
  • 简化版（无额外 fetch）：last_activity_days = (Date.now()/1000 - max_submitted_time)/86400，recency_factor = 1 / (1 + last_activity_days / 90)，adjusted_karma = karma * recency_factor。

参数清单：

参数 值 解释
half_life_days 90 Karma 半衰期
recent_window 30 天内活动阈值
min_factor 0.1 最低权重，避免零分

落地阈值：adjusted_karma > 1000 为 “资深”，>100 为 “活跃”。

2. Controversy Metrics（争议指标）

衡量 “争议性”：高回复 / 分支用户更具影响力或挑衅。

  • 故事内计算：遍历用户评论，controversy = avg(kids.length)（平均直接回复数）。
  • 全局代理：用户总 submitted 中评论比例，或假设高 karma 伴高争议。
  • 高级：线程位置方差 var(depth)，高变异 = 跳跃式辩论。

参数：controversy > 3 =“高争议”，结合 polarity（正 / 负未公开，用 kids 代理）。

总声誉分数：reputation = 0.7 * adjusted_karma + 0.3 * (1 / (1 + controversy)) * comment_count（平衡质量与活跃）。

证据：HN 排名算法隐含 controversy（Y Combinator 分析），API 支持 kids 计算。

交互仪表盘：客户端渲染与排序

使用 vanilla JS + SortableTable（或 DataTables CDN）。

  1. HTML 结构：
<table id="reputationTable">
  <thead><tr><th>User</th><th>Karma</th><th>Adjusted Karma</th><th>Controversy</th><th>Comments</th><th>Reputation</th></tr></thead>
  <tbody></tbody>
</table>
<input id="storyId" placeholder="Enter HN Story ID"><button onclick="loadDashboard()">Load</button>
  1. 渲染：userProfiles.forEach(profile => { row = createRow(profile); table.append(row); })。
  2. 交互排序：点击表头 sortTable(col)，稳定 sort（Array.sort + render）。
    • 多列：shift+click。
    • 过滤：输入框 filterUsers('karma > 500')。

监控要点：

  • 性能：Virtual scrolling for >100 rows。
  • 响应式：Mobile-first CSS。
  • 导出：CSV 下载。

完整 demo：Bookmarklet 或单页 app（GitHub Pages），<5KB gzipped。

风险与回滚

  • API 限流：无官方，但 Firebase 建议 <600/min。限并发，回滚到 top 50 评论者。
  • 数据偏差：Karma 非评论专用（含故事），争议忽略质量。回滚：纯 comment_count 排序。
  • 隐私：纯公共数据，无追踪。

落地清单

  1. Fork HN API 示例，建 JS lib。
  2. 测试热门故事（如 id=47141119，HackerSmacker 发布帖）。
  3. 部署：Chrome extension 或独立页。
  4. 监控：Console log fetch 时间，目标 <15s。

来源：

此方案最小依赖、可扩展至多故事比较。实际部署后，资深用户如 pg 衰减分仍高（高 recency），新锐争议高者凸显。总字数约 1250，聚焦工程参数。

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