原文评论对照阅读
打开社区分享的长文时，在同一页查看原文、评论和它们指向的具体段落。
读者从 Hacker News、Reddit 或 Lobsters 点开一篇长文时，浏览器扩展自动取回原文和对应讨论。它先识别评论中直接引用的句子、链接或数据，再把这些讨论钉回文章对应段落，而不是让用户在两页之间来回寻找。
阅读页保留原文的正常版式。段落边缘会显示小标记，点开后可看到针对这一段的事实纠正、作者补充、反例或追问；每条评论仍能展开完整线程和原始链接。无法可靠定位到原文的讨论留在页面底部，避免牵强地塞进某一段。
用户可以按“纠错优先”“作者回应”或“争议最多”调整阅读顺序。读到某个论点时，还能把原文摘录、关键反驳和自己的笔记存成一张阅读卡，之后回看不会只剩一个失效链接。
首版先支持结构清晰的新闻、博客和技术文章，以及带公开评论的几个社区。付费墙、动态加载全文或没有明确引文的评论不会被假装精确匹配，扩展会清楚说明它只找到了相关主题。
为什么是现在
截至 7 月 29 日观测时，合并文章与 Hacker News 评论的 HNewhere 帖子排到第 18，获得 83 分和 29 条评论。S1 讨论中的具体反馈已从双标签切换延伸到移动端、重复帖子和浏览器扩展，说明读者此刻正碰到更细的对照阅读问题。S1
目标用户
核心用户是从 Hacker News、Reddit 或 Lobsters 打开技术长文的重度读者。他们通常在读到陌生结论、性能数据或争议判断时，才急需查看社区反驳。此时切换标签会打断上下文，长线程又难以定位。段落旁直接出现有出处的讨论，能帮助他们当场判断是否相信原文。
最小切入点
首个可验证版本可先打通 Hacker News。用 HN Algolia 搜索文章规范化网址，再由 Hacker News API 取回评论树；这两项依赖已被 HNewhere 验证。S2 正文解析后，为每段保存文本、链接和位置指纹。评论先按明确引文、共同网址和数字片段做硬匹配。剩余评论再用语义相似度缩小候选段落，不让模型直接决定锚点。定位结果采用文本引文与位置双重选择器，思路可参考 Hypothesis。S3 低置信结果统一留在文末，首版不处理付费墙和频繁变化的动态页面。
以小博大
最直接的首批用户就在 Hacker News 的长文讨论区。可先发布可审查源码的用户脚本，在相关帖子中展示真实文章的段落映射结果。每次适配新站点，都用前后对照截图和失败案例更新项目页。开放匹配规则和误配反馈入口，能吸引重度读者提交特殊页面，也方便技术用户自行修正规则。
竞品与缝隙
怎么赚钱
基础扩展免费，保留本地阅读和单一社区对照。Pro 按月或按年订阅，提供跨设备阅读卡、多社区聚合、历史讨论合并和高级筛选。
反方视角
段落误配会把无关质疑贴到作者论点旁，读者可能因此误判原文。引用常被改写或截断，仅靠语义相似度很容易产生看似合理的错误。网页改版、懒加载和重复段落还会使旧锚点漂移。跨社区抓取要处理接口限制、删除内容、重复帖子和线程排序差异。保存正文与评论还会引出隐私和版权顾虑。若无法清楚标出匹配依据与置信程度，这个工具会比双标签阅读更损害信任。