Hacker News 의견

• GPT-4o를 사용한 분석이 흥미로움

  • 최근 "Who is Hiring"과 "Who wants to be hired" 데이터셋을 pandas와 spacy로 분석했음
  • LLM이 'go'와 'rust'를 구분하는 것이 유용할 것 같음
  • node.js와 nodejs, react-native와 react native를 통합하지 않는 점이 아쉬움
  • selenium 스크립트를 사용해 구글 검색을 반복하는 이유가 궁금함
  • API를 직접 사용하고 제목을 매칭하는 정규식을 사용하는 스크립트를 공유함

• 프로젝트의 소스 코드를 GitHub에서 찾을 수 없어서 아쉬움

  • langchain을 처음 접하는데, API가 예상보다 덜 일관적임
  • Ollama로도 가능하지 않을까 궁금함
  • 여러 래퍼(wrapper)들이 복잡하게 얽혀 있어 혼란스러움
  • 초보자를 위한 튜토리얼이 필요함

• 프로젝트에 시간과 돈을 투자해줘서 감사함

  • "remote"와 "in-person"에 대한 추가 통계가 흥미로움
  • in-person 회사들이 반복적으로 구인하는 이유가 성장일 수도 있고, 후보자를 찾기 어려워서일 수도 있음
  • remote 회사들이 사라지는 이유가 필요한 인재를 찾았거나, 사업을 접었을 수도 있음

• LLM과 전통적인 분석의 훌륭한 조합임

  • LLM이 인간의 뉘앙스, 풍자, 관용구를 이해하는 데 뛰어남
  • ML이 문맥에서 정보를 추출하는 데 탁월함
  • LLM은 실제 숫자 계산에는 신뢰할 수 없음

• 그래프에서 막대를 쌓는 것은 좋지 않음

  • 두 번째 레이어를 제대로 평가할 수 없기 때문임
  • 각 타임스탬프마다 remote와 non-remote를 나란히 두는 것이 더 나음

• 로그 스케일을 사용해야 그래프가 이상해 보이지 않음

  • 대신 300줄의 코드로 three.js를 사용해 버블 차트를 만듦
  • 해커는 해커답게 행동함

• Claude 3 Haiku를 사용해 동일한 분석을 하면 흥미로울 것 같음

  • GPT-4o의 1/40 가격임
  • 결과가 비슷할 것이라는 예감이 있음

• Indeed나 LinkedIn의 무작위 샘플과 비교하면 흥미로울 것 같음

  • Hacker News는 일반 산업에 비해 편향된 그룹임

• JS 프레임워크 그래프에 "React Native"와 "React-Native" 버블이 모두 존재함

• "Who Wants to be Hired"에 대한 유사한 분석을 보고 싶음

  • 구직에 어려움을 겪는 사람들의 트렌드를 파악할 수 있음
  • 이는 경력 성장을 목표로 하는 사람들에게 도움이 될 수 있음