Строим штат сотрудников у себя дома для будущего стартапа-единорога.
CEO Y Combinator показал, как выглядит рабочий файл, который заменяет сотрудника, и объяснил, почему главный вопрос — в чьём репозитории он лежит.
Насмотренность 06/100
Что такое скилл-файл на самом деле
Начну не с философии, а с того, что Тан зачитывает со сцены (17:07). Это настоящий рабочий файл из его системы, слегка отредактированный.
Когда приходит запись встречи из Circleback — расшифруй с метками говорящих. Вытащи взятые обязательства, кто их взял и к какому сроку. Сверь каждого упомянутого человека с библиотекой и проставь ссылки на их страницы. Сводку положи сюда, полную расшифровку туда. Если что-то противоречит тому, что мы уже считаем верным — пометь, но не перезаписывай.
Всё. Это страница текста на английском и есть скилл.
И отсюда его критерий, по которому понятно, годится ли ваше описание (17:33).
Если бы это смог выполнить умный стажёр, это выполнит и ИИ-агент.
Дальше Тан говорит вещь, за которую, по его же словам, регулярно получает (17:46). Markdown — это код. Если вы умеете писать понятные инструкции по-русски, вы программист. Компилятор — языковая модель.
Проверяется это не на инженерах (18:05). В YC скилл-файлы и задачи по расписанию пишут медийщики, организаторы мероприятий и финансисты — люди, ни разу не открывавшие терминал.
Одна сотрудница финансового отдела собрала около сотни Excel-книг в одно приложение, сделанное внутренним агентом.
Она не программист. Она менеджер агентов. И это теперь новая реальность (особенно с выходом Astra OpenAI :) ).
Где ломаются все агенты
Самый практичный кусок доклада Тан подаёт как главный вопрос архитектуры (18:22).
Где происходит вычисление? Ответов ровно два, и путаница между ними, по его словам, вызывает все сбои агентов, которые он видел (18:29).
- Латентное пространство. Вкус, суждение, понимание того, что человек на самом деле хочет от расплывчатого запроса. Это живёт в модели, и вы управляете этим через markdown (18:33)
- Детерминированное. Арифметика, SQL-запрос, расписание. Это должно лежать в базе, к которой markdown-файлы обращаются (18:47)
Модель ломается там же, где ломаемся мы. Лечится тем, чтобы она считала так же, как считает человек: часть — на глаз, часть — на бумаге (19:33).
Если у вас агент уверенно выдаёт неверные числа — с высокой вероятностью вы попросили латентное пространство сделать работу детерминированного.
Почему у двух людей с одной моделью разный результат
Тан формулирует это прямо (10:06). Есть люди с двукратным приростом и люди со стократным, и пользуются они одной и той же моделью. Те же веса, то же окно контекста, тот же API.
Рычаг не в весах. Рычаг в том, какой контекст вы даёте, насколько он уместен и попадает ли он в нужный шаг (10:17).
Человек держит в голове около семи вещей одновременно. Семь плюс-минус два — самая известная работа в когнитивной психологии. Поэтому городские телефоны были семизначными и поэтому вы забываете восьмой пункт из списка покупок.
Каждый институт, который построило человечество — чеклист, оргструктура, картотека, планёрка, — это протез вокруг предела в семь вещей (13:13).
Агент держит миллион токенов. Это примерно тысяча страниц — три книги про Гарри Поттера, открытые одновременно, с возможностью найти иголку в любой и связать все три за секунды (13:26).
Три книги против семи цифр. Это ещё не AGI, говорит Тан, но это уже другой режим работы — а живут почти все по-прежнему по схеме, рассчитанной на семизначный мозг.
И тут же разворачивает цифру в другую сторону (14:13). Тысяча страниц — это много, но и очень мало. Ваша жизнь — не три книги, ваша жизнь — библиотека.
Гений ваш агент или золотая рыбка, решает одно: кто выбирает, какие три книги открыты на столе (14:27).
Отсюда его определение того, что он строит: библиотека плюс библиотекарь (14:43).
Его собственная библиотека — около 220 000 markdown-страниц, двадцать пять лет жизни: почта, встречи, заметки, черновики, то, в чём он ошибался (14:56). Собрано агентами, курируется агентами, ищется агентами.
Практический эффект он описывает одной фразой (15:12): он никогда не переспрашивает то, на что уже отвечал.
Что это даёт в деньгах
Две компании из его батчей (22:09).
Emergent, Summer 24. От публичного запуска до девятизначной выручки — восемь месяцев. На отметке 15 миллионов долларов годовых в компании было 15 человек (22:18).
Retail, Winter 24. 60 миллионов годовых примерно на сорока сотрудниках (22:23).
Emergent: $15 млн / 15 человек = $1 млн на сотрудника
Retail: $60 млн / 40 человек = $1,5 млн на сотрудника
Такой выручки на человека, по его словам, не существовало нигде — ни в софте, ни в нефти, ни в железных дорогах (22:28).
Рабочую рамку он задаёт так (21:23): садясь вечером за агента, вы не программируете, вы управляете штатом из markdown-файлов. Скилл-файл — сотрудник, резолвер — оргструктура.
До юрлица, до кофаундера, до логотипа вы уже управляете организацией (21:45).
Пять шагов и график на 90 дней
- Сегодня вечером. Запустить агента на своей машине. Сам он использует OpenClaw и Hermes agent с GBrain, но оговаривает: Codex или Claude Code закроют 99% (24:28)
- На выходных. Завести одну папку с markdown-файлами. Выгрузить заметки и почту. Написать по странице на каждый проект и каждого человека (25:13)
- Первый скилл. Взять задачу, которую делаете каждую неделю и ненавидите сильнее всего. Объяснить агенту простым языком, дать ошибиться, поправить (26:11)
- На расписание. Каждое утро в семь — вот это. Каждую пятницу — вот то (26:43)
- Никогда не делать разовую работу. В конце каждой задачи просить агента оформить сделанное в скилл (27:22)
Если вам пришлось попросить об одном и том же дважды — вы провалились (27:52).
Дальше используем график:
- Неделя 1. Игрушка. Чините больше, чем экономите
- Неделя 4. Маховик цепляется. Утренняя задача выдаёт то, что вы правда читаете
- Неделя 12. Дюжина скиллов ведёт части недели, которых вы боялись. И один-два инструмента, которые другие просят одолжить — в зале YC это называется стартапом (28:46)
Большинство бросит на второй неделе. Поэтому те, кто не бросил, к двенадцатой чувствуют себя жуликами (28:59).