基于 Python 与 uv 的 HackerNews 内容提取工具，可将文章与评论整合为结构化 Markdown，适合快速阅读或 LLM 分析。
说明：
## 核心用法
hn-extract 是一款专为 HackerNews 设计的轻量级内容提取工具。用户只需提供帖子 ID、完整 URL 或本地 JSON 文件路径，即可一键获取完整的帖子内容。工具内部通过 HackerNews Algolia API 拉取元数据与评论线程，同时利用 `trafilatura` 库智能抓取并清洗原始文章 HTML，最终输出一份结构清晰的 Markdown 文档，包含文章正文、嵌套评论及关键元信息。
使用方式极为简洁：通过 `uv run –script` 直接执行，无需预先安装依赖。支持 `-o` 参数指定输出路径，省略时则输出至标准输出。工具内置 HTTP 重试机制（最多 3 次），并能自动创建输出目录，提升使用便利性。
## 显著优点
1. **零配置即用**：依托 `uv` 的脚本运行能力，依赖自动隔离安装，无需手动管理虚拟环境。
2. **内容整合度高**：将分散的文章原文与 HN 评论线程合并为单一文档，便于离线阅读或向 LLM 提供完整上下文。
3. **输出格式友好**：Markdown 格式通用性强，评论按层级缩进，保留讨论结构。
4. **输入灵活**：同时支持 ID、URL 和本地缓存文件，适应不同使用场景。
## 潜在缺点与局限性
– **抓取成功率受限**：部分网站启用反爬机制或需要身份验证，可能导致文章提取失败。
– **依赖外部服务**：核心功能依赖 HN Algolia API 与目标文章的可访问性，任一环节故障均会影响结果。
– **无增量更新机制**：每次执行均为全量抓取，对于长帖或高频使用场景效率一般。
– **格式简化损失**：`trafilatura` 提取过程会丢弃部分富媒体内容与复杂排版。
## 适合的目标群体
– 需要快速归档 HN 讨论的技术研究者与内容策展人
– 希望将 HN 内容作为知识库素材喂给 LLM 的 AI 应用开发者
– 追求极简工具链、偏好命令行工作流的效率型用户
## 使用风险
– **网络稳定性**：API 与目标站点访问受网络环境影响，重试机制虽存在但仍可能超时。
– **依赖项演进**：`trafilatura` 等库的更新可能引入行为变更，需关注兼容性。
– **合规边界**：抓取行为需遵守目标网站的 robots.txt 与服务条款，商业用途需谨慎评估。
