Scrimba ra mắt HN.watch: Biến mọi bài đăng Hacker News thành video giải thích bằng AI

Per Borgen, nhà sáng lập Scrimba, vừa trình làng HN.watch – một dự án thử nghiệm cho phép tạo video giải thích cho mọi bài đăng trên Hacker News. Điểm đáng chú ý nằm ở chỗ video được sinh ra ngay khi người dùng nhấp vào liên kết, chỉ mất vài giây và tốn khoảng 0,04 USD mỗi video.

Ý tưởng xuất phát từ công cụ Scrimba Explain, sản phẩm mới của Scrimba sau gần một thập kỷ phát triển định dạng video dựa trên HTML để dạy lập trình. Lần này, nhóm phát triển đã tích hợp mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để bất kỳ ai cũng có thể tạo video giải thích về bất cứ chủ đề gì.

Cách HN.watch hoạt động

HN.watch hoạt động giống Hacker News, nhưng thay vì đọc bài viết, người dùng xem video giải thích. Hệ thống tạo video ngay lập tức trong lần đầu tiên ai đó nhấp vào một liên kết.

Theo Borgen, cách tiếp cận dùng HTML thay vì mô hình khuếch tán (diffusion model) có ba lợi ích rõ rệt:

• Tốc độ: Nhanh hơn nhiều so với video dựa trên điểm ảnh, chỉ vài giây từ lúc nhấp chuột đến lúc phát lại
• Chi phí: Khoảng 0,04 USD mỗi video (chưa tính phần tạo hình ảnh, vốn có thể đẩy chi phí lên rất cao)
• Dễ chỉnh sửa: Nhờ tốc độ và chi phí thấp, việc chỉnh sửa có sự hỗ trợ của AI cũng trở nên nhanh và rẻ

Nhược điểm về mặt hình ảnh là điều khó tránh khỏi khi dùng HTML thay vì mô hình khuếch tán, nhưng nhóm phát triển cho rằng đánh đổi này hoàn toàn xứng đáng.

Khi video rẻ như tin nhắn

Borgen đặt giả thuyết rằng nếu việc tạo video chuyển từ "đô la và phút" sang "xu và giây", hàng loạt trường hợp sử dụng mới sẽ xuất hiện. Ông liệt kê một số ví dụ đã thấy trong thực tế:

• Video giải thích cho từng Pull Request (Scrimba đang dùng nội bộ)
• Gắn video vào mọi trang tài liệu nội bộ hoặc công khai
• Chuyển một bài viết phức tạp thành video trong khoảng 4 giây nhờ tiện ích mở rộng Chrome
• Người sáng tạo khóa học nhanh chóng phác thảo bài giảng trước khi ghi hình chính thức
• Người dùng cá nhân tạo video kể chuyện cho con, thiệp cưới, sinh nhật...

Ngăn xếp công nghệ "cây nhà lá vườn"

Điểm gây tò mò nhất trong dự án là toàn bộ hệ thống được xây dựng từ đầu thay vì dùng các thư viện phổ biến. Nhóm Scrimba dùng Imba, một ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở do CTO Sindre Aarsæther tạo ra, biên dịch sang JavaScript nên tương thích hoàn toàn với hệ sinh thái npm và Node.

Họ cũng tự phát triển sync engine (OP) và hệ thống quản lý ngữ cảnh cho agent (Q). Điều đáng ngạc nhiên là dù các công nghệ này gần như không có trong dữ liệu huấn luyện của LLM, các mô hình vẫn xử lý rất tốt.

"Điều này có lẽ là vì ngăn xếp của chúng tôi cực kỳ cô đọng. Imba ngắn gọn, OP cũng vậy – chỉ một khai báo là thiết lập luôn lưu trữ, đồng bộ, quyền hạn, giao diện và cả những gì AI nhìn thấy."

Thay vì dùng React.js, Express, Supabase và LangChain, nhóm đã tự viết tất cả. Borgen thừa nhận vui vẻ rằng họ đang "mắc hội chứng không phải do mình phát minh". Về phía mô hình, họ sử dụng Gemini, GPT, Inworld, ElevenLabs cùng một vài dịch vụ khác.

Đón nhận phản hồi trái chiều

Borgen dự đoán trước rằng sẽ có khá nhiều ý kiến phản đối từ cộng đồng Hacker News, nơi vốn nổi tiếng với sự ưu ái dành cho văn bản.

"Công cụ kiểu này không dành cho tất cả mọi người. Nhưng ngày nay có rất nhiều người thích xem video hơn đọc chữ, đặc biệt là thế hệ trẻ."

Đây cũng là một chủ đề đang gây tranh luận rộng rãi trong giới công nghệ: liệu AI có thực sự giúp việc lập trình và truyền đạt kiến thức trở nên dễ dàng hơn, hay chỉ đang tạo ra thêm một lớp trung gian không cần thiết. Một bài viết khác cũng đang gây chú ý trên Hacker News với tiêu đề "Coding Is Not Solved" phần nào phản ánh sự hoài nghi đó.

Người dùng có thể trải nghiệm Scrimba Explain qua giao diện web, MCP, plugin ChatGPT hoặc tiện ích mở rộng Chrome. Borgen cũng mời cộng đồng đóng góp ý tưởng về các trường hợp sử dụng mới cho công nghệ này.