feat(browser): auto-commit con 178 cambios

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-06-20 18:22:23 +02:00
parent 7d100e7f3e
commit 763e06c127
178 changed files with 19917 additions and 317 deletions
@@ -0,0 +1,68 @@
+---
+name: fetch_hackernews_search
+kind: function
+lang: py
+domain: datascience
+version: "1.0.0"
+purity: impure
+signature: "def fetch_hackernews_search(query: str, limit: int = 50, tags: str = \"story\") -> list[dict]"
+description: "Busca en Hacker News via la API Algolia publica (sin auth ni anti-bot) y normaliza cada hit a un shape comun de market intelligence. GET a hn.algolia.com/api/v1/search filtrando por tags (story/comment/...)."
+tags: [market-intel, hackernews, scraping, http, social, demand, impure, datascience]
+uses_functions: []
+uses_types: []
+returns: []
+returns_optional: false
+error_type: "error_go_core"
+imports: [requests]
+params:
+  - name: query
+    desc: "termino de busqueda (ej: 'i wish there was a tool')"
+  - name: limit
+    desc: "maximo de resultados (hitsPerPage de Algolia, topea ~1000)"
+  - name: tags
+    desc: "filtro de tipo de item Algolia: 'story' (default), 'comment', 'story,comment', 'show_hn', 'ask_hn'"
+output: "list[dict] (puede ser []). Cada fila: {source:'hackernews', platform_id:str, title:str, body:str, url:str, author:str, channel:'hn', created_utc:float, platform_score:int, query:str}"
+tested: true
+tests:
+  - "parser normaliza hits al shape exacto"
+  - "hit sin url externa cae a news.ycombinator.com item link"
+  - "points None se mapea a 0"
+  - "hits vacio devuelve lista vacia"
+test_file_path: "python/functions/datascience/fetch_hackernews_search_test.py"
+file_path: "python/functions/datascience/fetch_hackernews_search.py"
+---
+
+## Ejemplo
+
+```python
+from datascience import fetch_hackernews_search
+
+# Buscar stories
+rows = fetch_hackernews_search("i wish there was a tool", limit=50, tags="story")
+for r in rows[:3]:
+    print(r["platform_score"], r["title"], r["url"])
+
+# Buscar comentarios (mas senal de demanda conversacional)
+comments = fetch_hackernews_search("alternative to", limit=100, tags="comment")
+```
+
+## Cuando usarla
+
+Usala como fuente complementaria a `fetch_reddit_search` en pipelines de market
+intelligence. HN concentra demanda tecnica/SaaS y la API Algolia es estable y
+sin anti-bot, ideal para escaneos recurrentes. Pasa `tags="comment"` para captar
+demanda expresada en hilos (suele ser mas rica que los titulos de story).
+Combina con `score_demand_signal` para puntuar cada hit.
+
+## Gotchas
+
+- **Sin red = lista vacia, no excepcion**: si la peticion falla (red, 5xx,
+  JSON malformado) la funcion devuelve `[]`. Revisa el tamano del resultado.
+- `created_utc` viene de `created_at_i` (epoch en segundos, float).
+- `platform_score` son los `points` del item, `0` si Algolia no lo provee
+  (tipico en comentarios, que no tienen puntos visibles en la API).
+- `url`: si el hit es una story con enlace externo, `url` es ese enlace; si no
+  (Ask HN, comentarios, Show HN sin link), cae al permalink
+  `https://news.ycombinator.com/item?id={objectID}`.
+- A diferencia de Reddit, Algolia **no** exige User-Agent ni rate-limitea de
+  forma agresiva en uso normal, pero conviene no abusar.