커뮤니티 현자들의 예언서
‘AI safety’ 에 대한 주제로 Hackers News 의 스토리와 댓글들을 수집 분석해서 리포트를 작성한 것입니다
스토리와 댓글의 시계열, 그래프 분석뿐만 아니라 댓글단 사람들 중에서 이 주제에 대해서 최고의 현자들을 10여명으로 추리고
또 그 중에서 최고의 예언력(시계열적, 그래프, LLM추론)을 보여준 3명의 오라클을 선정해서
그들 3인이 댓글을 단 최고 점수의 스토리들(주로 뉴스,블로그글)과 그 스토리들의 댓글들을 재귀적으로 다시 찾아서
그것을 바탕으로 이 주제에 대한 흐름과 앞으로 6개월, 1~2년 뒤의 예상을 도출하는 리포트를 작성한 것입니다
아시다시피 Y-Combinator 의 Hackers News 는 사실상 최고의 두뇌들의 놀이터죠 물론 nerd들의 지엽적인 의견도 많습니다
그런것들을 여러가지 방법으로 정리하고 현자들의 핵심적인 의견만 추려서 예언서를 만든 겁니다
LLM은 갤럭시 S20+ 의 안드로이드 네이티브 앱(mediapipe + gemma 3n e4b + ktor)로 먼저 해봤습니다. 성공했습니다.
하지만 여러가지 이유로 gpt 4o mini로 바꿨습니다
퀀트에 활용해도 되겠지만 처음부터 그런 의도로 만든건 아니고요
구글 pagerank 검색 이후에 저도 저만의 검색엔진을 만들어 보고 싶었던 것을 커뮤니티AI검색 형식으로 만들어 본겁니다
~/oracles $ ./target/release/oracles phase3 --topic "AI safety"
[DB] Connecting to PostgreSQL...
[DB] Database 'oracle' exists.
[DB] Schema ready.
[Phase 3] Oracle Power Scoring for 'AI safety'...
14 oracle candidates (≥2 comments)
Fetching HN user stats (Firebase)...
After karma≥10 + avg_len≥40 filter: 12 candidates
Checking Algolia 2-yr history for top 12 DB candidates...
Heuristic pre-ranking (top 15):
username alg_cnt db_cnt karma heur graph total
--------------------------------------------------------------------------
ben_w 52 3 27153 1050.0 0.0 1050.0
chasd00 12 4 8471 250.0 47.4 297.4
AndrewKemendo 2 3 23014 50.0 39.3 89.3
bigyabai 3 2 1847 70.0 0.0 70.0
latexr 2 2 25056 50.0 0.0 50.0
IanCal 2 2 11221 50.0 0.0 50.0
Our_Benefactors 2 2 760 47.6 0.0 47.6
some_random 1 2 4568 30.0 0.0 30.0
nkrisc 1 2 16549 30.0 0.0 30.0
Nextgrid 1 2 29649 30.0 0.0 30.0
program_whiz 1 2 1362 30.0 0.0 30.0
ariavikram 1 2 38 20.4 3.0 23.4
LLM evaluating 15 candidates...
[1/12] ben_w (3 cmts, karma=27153)... 70.0/100
[2/12] chasd00 (4 cmts, karma=8471)... 64.0/100
[3/12] AndrewKemendo (3 cmts, karma=23014)... 67.0/100
[4/12] bigyabai (2 cmts, karma=1847)... 64.0/100
[5/12] latexr (2 cmts, karma=25056)... 30.0/100
[6/12] IanCal (2 cmts, karma=11221)... 64.0/100
[7/12] Our_Benefactors (2 cmts, karma=760)... 36.0/100
[8/12] some_random (2 cmts, karma=4568)... 57.0/100
[9/12] nkrisc (2 cmts, karma=16549)... 53.0/100
[10/12] Nextgrid (2 cmts, karma=29649)... 30.0/100
[11/12] program_whiz (2 cmts, karma=1362)... 61.0/100
[12/12] ariavikram (2 cmts, karma=38)... 50.0/100
Selecting Top 3 (min score 0)...
[Phase 3] ✓ Top 3 Oracles selected:
# username score karma
---------------------------------------------
#1 ben_w 70.0 27153
#2 AndrewKemendo 67.0 23014
#3 chasd00 64.0 8471
[Phase 3] Done. (LLM calls: 12/12)
~/oracles $ ./target/release/oracles phase4 --topic "AI safety"
[DB] Connecting to PostgreSQL...
[DB] Database 'oracle' exists.
[DB] Schema ready.
[Phase 4] Deep dive: 2-year history + source news for Top 3 Oracles...
Oracle #1 — ben_w (score=70.0)
52 comments (2yr, topic='AI safety')
Fetching submitted stories from Firebase...
0 submitted stories found
→ 52 impact records, active in 9 quarters: 2024-Q1, 2024-Q2, 2024-Q3, 2024-Q4, 2025-Q1, 2025-Q2, 2025-Q3, 2025-Q4, 2026-Q1
Oracle #2 — AndrewKemendo (score=67.0)
2 comments (2yr, topic='AI safety')
Fetching submitted stories from Firebase...
2 submitted stories found
→ 4 impact records, active in 1 quarters: 2026-Q1
Oracle #3 — chasd00 (score=64.0)
12 comments (2yr, topic='AI safety')
Fetching submitted stories from Firebase...
0 submitted stories found
→ 12 impact records, active in 5 quarters: 2024-Q2, 2024-Q3, 2025-Q2, 2025-Q3, 2026-Q1
[Phase 4] Done. 68 total impact records across all oracles.
~/oracles $ ./target/release/oracles phase5 --topic "AI safety"
[DB] Connecting to PostgreSQL...
[DB] Database 'oracle' exists.
[DB] Schema ready.
[Phase 5] Generating report for 'AI safety'...
[LLM] Timeseries analysis... 731 chars
[LLM] Oracle 1/3 (ben_w) analysis... 741 chars
[LLM] Oracle 2/3 (AndrewKemendo) analysis... 635 chars
[LLM] Oracle 3/3 (chasd00) analysis... 568 chars
[LLM] Oracles synthesis... 701 chars
[LLM] Forecast generation... 3398 chars
[Phase 5] Report saved → ../oracles_web/report/report_AI_safety_2026-03-01.md
[Phase 5] Graph JSON saved → ../oracles_web/report/graph_AI_safety_2026-03-01.json
[Phase 5] Done.
