嘉宾背景
Garry Tan 是 Y Combinator（YC）总裁兼 CEO，也是工程师、创业者与投资人。YC 官方资料介绍，他曾任 Posterous 联合创始人，Posterous 后被 Twitter 收购；此前还曾在 Palantir 做早期工程工作，并共同创办 Initialized Capital。1
本期演讲发布于 2026 年 8 月 6 日，来自 YC Root Access 的官方完整逐字稿。节目主旨不是「再买一个 AI 助手」，而是把模型、个人上下文、记忆库与可复用技能，组合成由自己控制的个人 AGI。2
按节目顺序的详细要点
00:07｜先讲 Spinoza，再讲创业
Garry Tan 从哲学家 Baruch Spinoza 讲起：Spinoza 因表达被共同体视为禁忌的观点而遭到逐出，却没有接受「拿一份稳定薪水、少说话」的安排。
他白天磨制镜片，让人类看得比肉眼更远；晚上写无法在生前出版的书。
Spinoza 用 conatus 描述生命持续前进、不断增加行动能力的驱力。
Garry Tan 把它翻译成创业者能听懂的语言：不是履历、头衔或职位，而是「想继续做、想让自己更能行动」的内在力量。2
04:46｜AGI 不是某一天突然到来
Garry Tan 认为，行业一直在等一个「AGI 事件」：某个阈值、某场发布会，或数据中心里的神明突然睁眼。
但他认为，个人 AGI 已经以另一种形式出现：一个运行在自己基础设施上的 Agent，读取自己的上下文，执行自己写下的流程，并在使用中不断积累。
这不是每月 20 美元的聊天机器人，也不是只知道日历的助手。
那种产品的智能由公司决定是否升级，窗口关闭后上下文会消失，产品转向时用户的助手甚至可能被「切除一部分记忆」。
他主张拥有的是另一种资产：模型质量可以租用，但个人记忆、上下文与技能应该归自己所有。2
07:57｜400 倍不是只属于程序员
2013 年，Garry Tan 在 YC 做合伙人时，晚上为内部社交网络 Bookface 写代码，每天大约交付 14 行有用代码。
2026 年，他全职管理 YC，脑子没换、工作时间没有增加，还要在下午 5 点接孩子，但他估算自己的产出约是 2013 年的 400 倍。
即使把一半代码视为脚手架，再假设他高估自己，按极端严苛的口径计算，底部仍约有 8 倍提升。
他强调，这个倍数不只属于编码，也适用于设计、产品管理、增长，以及所有知识工作。
YC 在投资组合规模上看到类似变化：2025 冬季批次中，约四分之一公司的代码库有 95% 由 AI 生成；这些公司正在把 Agent 用到远超代码的工作中，并走在 YC 历史上增长最快、盈利能力最强的批次之列。
Garry Tan 同时提醒，这只是相关性，不足以证明 AI 生成代码直接造成了增长。
真正的差异在于，有人把 AI 当作自动补全，有人把它当作一支劳动力。
同样的 Claude、同样的权重、同样的上下文窗口和 API，2 倍人与 100 倍人的差别，往往在于给模型什么上下文、上下文是否相关，以及它是否在正确的步骤出现。2
09:50｜快乐，是行动能力在增加
Spinoza 在《伦理学》中把快乐定义为「行动能力增加的感受」。
所以，Agent 第一次在一个下午完成你一周的工作时，那不只是便利，而是一种快乐。
相反，行动能力下降就是悲伤。
如果你在周日晚上感到自己影响世界的能力正在退潮，Garry Tan 认为，那正是另一种相反的体验。
他随后把这件事与政治连接起来：如果你不拥有增强行动能力的系统，你就可能在更强大的组织面前失去行动能力。2
12:29｜你的生活不是三本书，而是一座图书馆
人类一次大约只能在脑中保留 7 个对象，上下浮动 2 个。
人类历史上的清单、组织结构、文件柜和站会，本质上都是给这个限制安装的义肢。
一个 Agent 可以同时处理约 100 万 token，也就是大约 1,000 页文字。
这像把三本《哈利·波特》同时摊在它的脑中，并在几秒内找到其中的线索、跨书综合。
但 1,000 页仍然很少，因为一个人的生活不是三本书，而是一座图书馆：写过的邮件、参加过的会议、做过的决定、决定背后的原因、与每个人的谈话。
决定 Agent 是天才还是金鱼的问题，是谁决定「桌上打开哪三本书」。
Garry Tan 把 GBrain 描述成「图书馆加图书管理员」：他的个人 OpenClaw 知识库约有 22 万个 Markdown 页面，记录了 25 年人生，包括邮件、会议、笔记、照片、草稿和犯过的错误。
这些内容主要由 Agent 编译、整理和检索，但核心原则是：已经回答过的问题，不再从头问一遍。2
15:15｜个人 AI 系统的价值，在于「带着经历做事」
当创始人发来危机邮件时，Agent 不只读当前邮件，还会调出双方过去的每次对话、遇到相同障碍的三家被投公司，以及实际有效的处理方式。
这就是助手与同事的差别：Agent 做事时，带着你知道的一切。
Garry Tan 描述了一个真实工作日：他睡觉时，Agent 处理收件箱，判断哪些邮件来自陷入困境的创始人，哪些是销售邮件，哪些来自 17 个他始终没有退订的邮件列表。
重要邮件会附带上下文：发件人是谁、双方的完整历史、对方文字背后真正想问什么，以及这对自己可能意味着什么。
他醒来看到的不是一堆邮件，而是一份简报。
每次会议前，他会得到准备文档：会见谁、上次说了什么、之后发生了什么变化、应该追问什么。
凌晨好奇的研究，早上已经完成；世界上出现有趣的事情时，Agent 通常已经读过、按照他的关注点交叉检索并归档。2
17:06｜Markdown 不是便签，而是代码
在这座个人图书馆之上，Garry Tan 运行着 Agent 编程框架 GStack；演讲中提到它已经获得 12.3 万个 GitHub stars，进入 GitHub 历史上排名前 100 的开源项目之列。
他把这套架构的核心压缩成一句话：大部分是技能文件，加上一个 Agent 能够驱动的浏览器。
技能文件不是神秘的程序，而是一页用英语写下的流程。
例如，Circleback 录音到达后，转录并保留说话人标签；提取承诺、承诺人和截止时间；将每个被提到的人与个人知识库交叉核对并链接；把摘要与完整逐字稿分别归档；如果与已有认知冲突，就标记出来，不要擅自覆盖。
如果一个聪明实习生能照着做，Agent 就能执行。
所以 Markdown 实际上是代码：能用清晰英语写指令的人，就已经拥有了编程能力，语言模型就是编译器。
YC 的媒体、活动和财务团队里，许多从没打开过终端的人都在写技能文件和定时任务。
一位财务人员把约 100 个 Excel 工作簿编译成一个内部应用；她不是程序员，而是在管理一支 Agent 劳动力。2
18:20｜让模型判断，让代码计算
Agent 失败的一个常见原因，是把两种不同的计算混在一起。
属于潜空间的计算包括品味、判断，以及从模糊请求里读出人真正想要什么；这部分留给模型，并用 Markdown 文件引导。
属于确定性空间的计算包括算术、SQL 查询，以及为大型活动安排 6,000 人座位等需要精确追踪的任务；这部分应该交给数据库和脚本。
让 Agent 给 5 个人排座位很容易，可以直接在潜空间处理。
让它给 6,000 个人制作定制日程，就必须让潜空间 Agent 写代码来记录状态。
正确的系统不是「模型或者代码」，而是 Markdown 文件调用数据库与脚本。
他用本次大会的分组日程作例子：如果没有代码，模型无法可靠地完成这类安排。
模型在它应该失败的地方失败，解决办法是让模型按照人类实际计算的方式工作。2
21:13｜一个人，也可以先拥有一家公司
Garry Tan 为这场演讲加入 Spinoza，并让 Agent 阅读 Nadler、Goldstein 和 Stewart 撰写的三本传记，共约 1,500 页。
Agent 读完后生成综合材料、按日期排列的生平年表、三位传记作者的分歧、带章节引用的原话，以及按可讲述性排序并附表达提示的 10 个故事节点。
刀袭、贿赂、书桌，这些开场节拍都来自一次夜间运行。
他把这种任务叫作「compendium skill」，是一个比普通深度研究更深的个人技能。
这套库并不是先建好仓库再使用，而是从一个文件夹和几份关于项目、合作伙伴的 Markdown 文件开始，每天增加一点，让 Agent 负责归档。
技能文件像一名员工，只有一个能力和一项写清楚的工作。
解析器像组织结构，收到任务后决定由哪份 Markdown 文件或哪个 Agent 处理。
在注册公司、找联合创始人、做 Logo 或 Deck 之前，一个人加上自己的 Agent，就已经可以运行一个组织。
演讲中给出的案例包括：Emergent 从公开发布到 9 位数收入用了 8 个月，达到 1,500 万美元年化收入时只有 15 人；Retell 在 40 人左右时达到 6,000 万美元年化收入。
这不是把旧公司缩小，而是以新的生产力物理规律原生构建公司。
软件也不必再被当成昂贵而稀缺的东西：一个人可以在周末为自己做出恰好需要的工具，其中一些工具会因为别人开始求着使用而变成公司。2
24:16｜五步，建立自己的个人 AGI
第一步，今晚选一个 Harness，在自己的机器上运行 Agent。
Garry Tan 使用 OpenClaw、Hermes Agent 与 GBrain，但他强调 Codex、Claude Code 或其他工具都能完成这套方法的大部分工作，概念比某个仓库或产品更重要。
第二步，这个周末开始建立个人图书馆：先建一个 Markdown 文件夹，导出笔记和邮件，为每个项目与合作对象写一页，记录真正只存在于自己脑中的信息。
第三步，写第一份技能文件，选择每周最痛恨、最重复的任务，用向聪明朋友解释工作的方式写下来，然后允许 Agent 出错，并把每条规则、例外和「还有一件事」补进去。
第四步，把技能接成定时任务：每天早上七点做什么，每周五总结什么。
第一次醒来时发现工作已经在睡眠中完成，工作单位就不再是「一天」，而是你能想象并想在世界上创造的东西。
第五步，永远不要只做一次性工作。
每次任务结束，都让 Agent 把刚才做过的事 skillify，转化成以后可以重复使用的 Markdown 技能文件。
Garry Tan 在 YC 的说法是：如果一件事需要问两遍，你就失败了；记录所学的人会每天变聪明。2
27:58｜复利系统最初很像玩具
第一周，个人图书馆很薄，技能很笨拙，修复工作比节省时间还多。
第四周，飞轮开始转起来：Agent 用你的上下文回答问题，早晨的定时任务产出你确实会阅读的内容，你会因为前两份技能有效而写出第三、第四份。
第 12 周，图书馆会在你问完之前就给出答案，一打技能文件开始接管原本最让你厌烦的工作，一两个工具会被别人不断借用，而在这个房间里，这就叫创业公司。
曲线会像所有复利事物一样，先平、再平，然后突然不再平。
大多数人会在第二周放弃，正因为如此，坚持到第 12 周的人会产生一种自己在作弊的感觉。2
29:09｜技能文件属于谁，决定了未来
一个技能文件不是普通文档，而是一小块被从头脑中提取出来、写下并可执行的认知。
每一个教给 Agent 的技能，都是被外置的自己。
演讲用虚构的支持工程师 Maya 举例：两年里，她教会 Agent 40 项技能，包括凌晨处理 P0 故障、安抚即将流失的客户，以及写出真正能防止下一次事故的复盘。
如果 40 份文件在 Maya 自己的仓库里，她换工作时可以带走它们，第一天就能带着多年复利的判断力开始工作。
如果文件在公司的仓库和 IT 政策下，Maya 离开时一无所有，公司却可以继续运行她的判断。
同样的文件、同样的 Maya，只差一个变量：谁控制它。
Garry Tan 的原则是：技能文件属于你；如果你不拥有自己的技能，你的工作就会变成一份技能文件。
他把这与工匠拥有工具、工厂夺走织机的历史联系起来，并指出，技能文件第一次让人的认知可以被提取、存储、版本化和拥有。
这也解释了为什么他不断鼓励创业：技能文件可以为自己工作，也可以成为公司的核心资产。2
32:24｜个人 AGI 是「在自己的力量之下」
Spinoza 曾拒绝海德堡大学的教授职位，因为附带条件是「可以自由哲思，但不能扰动既定宗教」。
Garry Tan 把这理解为一份服务条款：Spinoza 读完条款，拒绝了这次收购。
个人 AI 的核心不是拥有一个更会聊天的助手，而是控制自己的认知能力，保护自己不被别人的系统抽取。
他给出的单句原则是：个人 AGI 让你在 Agent 时代仍然处于自己的力量之下。
因此，应该从第一天起把大脑与技能放进自己控制的仓库，在平台或收购者对它们提出意见之前，先拥有它们。
Spinoza 去世时几乎一无所有，但他没有让任何人控制自己的技能文件；他的书桌抽屉就是他的仓库。2
35:21｜三个反对意见
第一个反对意见是：模型进步太快，Harness 很快就会过时，不如等待下一次发布。
Garry Tan 的回应是，模型越强，差异化越会转移到上下文。
当所有人的引擎都是 1,000 马力，比赛取决于驾驶者和地图。
模型权重属于所有人，个人图书馆属于你；更强的模型反而能从同一批书里提取更多价值。
第二个反对意见是：这不就是 RAG 吗？
他的回答是，检索只是原语，不是产品；真正困难的是写下什么、如何补充和链接、什么进入热记忆、什么成为冷参考，以及谁在事实冲突时做仲裁。
「容易被检索」不等于「值得被检索」，后者才是产品。
第三个反对意见是隐私：如果把邮件、会议和孩子的日程都放进一个系统，泄露怎么办？
他的答案仍然是所有权：个人大脑运行在自己的基础设施、仓库和密钥下，而默认状态并不是隐私，而是人生已经散落在 10 朵由其他公司拥有的云里，人人都可能搜索，唯独自己难以完整检索。
把上下文集中起来没有制造风险，而是把它收回保管；保管本身就是安全模型。2
38:30｜为什么要全部开源
Garry Tan 开源 Harness、大脑架构、技能和整套个人操作系统，是因为他在 YC 不必靠自己的基础设施变现。
但他认为更重要的问题不是「为什么我可以开源」，而是「为什么任何人都应该拥有这些工具」。
每个时代都有少数人掌握的杠杆技术：很长时间是识字能力，后来是资本，而现在是由 Harness、图书馆和 Markdown 劳动力组成的系统。
如果强大的工具只保持私有，就会形成祭司阶层；如果把它交给更多人，就会形成文艺复兴。
他的开放式信条是：说别人不愿说的话，资助别人不愿资助的人，建造别人不愿建造的建筑，写出并赠送别人不愿赠送的代码，留下别人不愿留下的制度。
他也提醒，公开构建会先迎来嘲讽，然后迎来复制：先有人转发嘲笑你，随后有人把你的仓库克隆下来。2
40:18｜个人 AGI 最重要的用途
他讲到一位朋友的儿子患有罕见癫痫。
这位父亲没有实验室、资助或许可，却建立了一个包含 8 万个 Markdown 文件的知识库，持续追踪这个孩子的确切病情。
每次专科就诊、每篇论文、每次发作记录和每种药物相互作用，都被索引、交叉链接；新医生提出想法时，可以在几分钟内知道是否已经尝试过。
一个父亲、一台笔记本电脑和一座图书馆，就是个人 AGI。
它不是基准测试，也不是产品演示，而是把图书馆、管理员、正确时刻打开的三本书，全部指向一个人最爱的人。
没有人会替这位父亲建立这样的系统，也没有人会替你建立你的系统；Garry Tan 认为这正是好消息。2
结尾｜「一切都是被创造出来的」
过去，人们需要团队、融资、许可和资历，才能绕过「一个人只能在脑中同时保留 7 个东西」这个限制。
这个限制已经失效。
每一个「我希望能拥有这个人」「我希望能雇到这个人但雇不到」的问题，现在都可能由 Agent 补上。
每一座读不完的档案、每一份难以清理的数据集、每一片曾被告知不能煮沸的海洋，都可以被重新处理。
Garry Tan 留下的句子是：「一切都是被创造出来的，但你也可以参与创造。」
他把现场 7,000 人的 conatus 想象成 7,000 股行动的驱力：过去它们常常死在等待融资、等待人手、等待许可和等待别人先相信的路上。
现在，个人 AGI 让这种驱力可以直接进入工作。
Spinoza 在《伦理学》结尾写道：「一切卓越之物，既难得又稀有。」难度正在崩塌，稀有性留给你决定。2
逐句全文翻译
以下为 YC Root Access 官方完整逐字稿的逐句中文译文，保留原始段落顺序，不保留英文原文。2
互联网称我是网上最「AI 癫狂」的人之一，所以我的演讲从一个历史上最被取消的人讲起，才算合适。
他的名字叫 Baruch Spinoza。
如果你当年没有选哲学选修课，下面是你需要知道的重点。
1929 年，一位纽约拉比发电报向爱因斯坦发起挑战：「你相信上帝吗？请用 50 个词回答。」
爱因斯坦用了 25 个词：「我相信斯宾诺莎的上帝；他显现在世界的合法则和谐中，而不是显现在一个关心人类命运与行为的上帝中。」
当时在世的最著名科学家，把人类最大的疑问指向了 Spinoza。
但先看 Baruch Spinoza 自己的共同体是怎样对待他的。
1656 年 7 月 27 日，阿姆斯特丹。
Spinoza 23 岁，是一个关系紧密的塞法迪犹太共同体成员。
他站在会堂里，长老们用这个共同体有史以来最暴烈的诅咒将他逐出。
「愿他白天受诅咒，夜晚也受诅咒；愿他躺下时受诅咒，起身时也受诅咒。」
任何人都不得与他说话。
任何人都不得与他交易。
任何人都不得靠近他四肘之内。
任何人都不得阅读他写下的任何东西。
在 Spinoza 所属共同体那个世纪颁布的大约 40 次禁令中，这一项独特地没有悔罪条款。
它从未被解除。
从技术上说，它直到今天仍然有效。
Spinoza 当时 23 岁。
他的罪名是邪恶的观点，是表达被禁止的思想。
他的惩罚，是被共同体彻底删除。
在共同体诅咒他之前，他们曾试图收买他：每年 1,000 荷兰盾，这是一笔很大的钱。
他只需要偶尔出现在会堂里，并且闭上嘴。
用创始人的语言来听这件事：他们给他一份薪水，让他停止构建。
他拒绝了。
他说，别说 10,000，多少钱都不行。
他想要真理，而不是舒适。
在被逐出教会前不久，一个狂热分子拿刀刺向他。
刀刃划破了他的外衣，却没有刺中他。
他一生都保留着那件没有缝补的外衣。
他想记住思想究竟要付出什么代价。
那么，17 世纪最被取消的人接下来做了什么？
他开始磨制镜片。
白天，他制造光学仪器，让人类能够看见超出双眼能力的东西。
他把镜片做得非常好，以至于欧洲最优秀的科学家都来寻找他的作品。
夜晚，他写下一本危险到无法在生前出版的书。
他 44 岁去世时，肺里装满了磨制其他人镜片时吸入的玻璃尘。
那份手稿被锁在他的写字台里。
他的临终嘱托是：把这张书桌通过运河驳船运到阿姆斯特丹的出版商那里。
那份手稿后来成为他死后出版的作品，并立即在欧洲各地引起关注，启发了启蒙运动中一些最重要的哲学家。
你可能会问：「Spinoza 和创业公司有什么关系？」
这里有一个被所有熟人取消、被开价要求停止构建、因为传播思想差点被杀的人。
他的回应，是白天独自制造精密工具，晚上独自写欧洲最危险的书，不向任何人申请许可。
如果你要创办一家创业公司，完全可以从 Spinoza 身上学到一些东西。
他给那台驱动自己前进的引擎起了一个名字：conatus。
它指的是你的奋进，是每一个生命体持续前进、增加自身行动能力的驱力。
不是你的履历，不是你的头衔，也不是你的工作。
是那股奋进本身。
今天的演讲，讲的是能够放大这股奋进的工具。
那么，他到底说了什么，值得被共同体判定为应当删除一个人？
这场异端思想的大意是：上帝不是王座上的国王。
上帝散布在一切存在之中。
他写道：「上帝，或者自然。」
四百年后，我们正在对智能犯下相似的错误。
所有人都在等待 AGI 作为一个单一事件到来。
一个数据中心里的上帝。
某个公告、某个阈值、某一天天空颜色发生变化。
所以现在，我要说一个更新到四百年后的 Spinoza 式异端观点。
所有人都在看天空，而他们等待的东西已经在房间里了。
它看起来不像上帝。
它看起来像基础设施、一个终端窗口、一组 Markdown 文件，以及一项在你睡觉时完成的任务。
它散布在一切事物之中，而这恰恰是 Spinoza 告诉你应该寻找它的地方。
AGI 不会作为一个事件抵达。
它会以扩散的形式到来：你的 Agent 运行在你的上下文中，替你完成工作。
我把它叫作个人 AGI，而不是一次性属于所有人的人工通用智能。
它是属于一个人的通用智能。
属于你。
这是很多人曾经拥有的梦想。
Vannevar Bush 把它叫作 Memex，一台可以成为你自己和大脑延伸的机器。
我想精确说明我说的是什么，因为「个人 AI」这个词已经被营销部门占领了。
我不是指一个你每月支付 20 美元的聊天机器人。
我不是指稍微好一点的自动补全。
我不是指一个只知道你日历内容、除此之外一无所知的助手。
那只是一份你租来的订阅。
那是一个你不拥有的企业版 AGI。
你关闭标签页，它就会重置。
它知道的只是其他人已经知道的东西。
而当背后的公司转向时，你所谓的助手会按照别人的时间表被切除一部分记忆。
个人 AGI 是另一种动物。
它运行在你的基础设施上，读取你拥有的记忆，执行你写下的流程，并且不断积累。
你不拥有的企业版 AGI，只有在公司发布新东西时才会变好。
你的个人 AGI 会因为你每天使用它而每天变好，因为它每天都知道更多关于你生活的东西。
其中一个是你消费的产品。
另一个是你构建的资产。
现在，世界上几乎没有人拥有第二种东西，但在座的每个人都可以在下周一拥有它。
我相信这种智能应该由你拥有，而不是由你租用。
如果你走出去，为自己构建这样的系统，2034 年就不必变成 1984 年。
你可能会问，为什么个人 AGI 只在现在发生？
我认为，这是因为 Agent 能做什么，而最明显的地方莫过于编程 Agent。
2013 年，我是 YC 的一名合伙人，晚上在构建 Bookface，也就是我们的内部社交网络。
我每天大概交付 14 行有用代码。
如果你读过程序员生产力方面的文献，就会知道，这个数字正好处于中位数。
那是我全力以赴时的水平。
今年，我全职管理 YC。
还是同一个大脑，还是同样的工作时间，还多了下午 5 点接孩子这一件事。
我算了一下自己的产出，现在大约是 2013 年的 400 倍。
不过，在第三排的怀疑者替我把这个数字放气之前，让我先自己把它放气。
你不相信原始代码行数？
好，那就施加你能忍受的、最病态的冗余惩罚，并假设 Agent 写出了臃肿的代码。
假设其中一半只是脚手架。
假设我是在自我吹捧，而这永远是一个有可能成立的解释。
即便如此，在绝对下限上仍然有 8 倍，在中间范围则是这个数字的 10 倍。
无论你怎样折磨这个数字，它都很大。
而且，这还只是代码。
如果你正处在职业生涯的起点，那你很幸运。
这也适用于设计。
这也适用于产品管理。
这也适用于增长。
这适用于你可能想做的每一类工作。
编程的倍数并不只属于编程。
它属于每一件知识工作。
而且不只是我一个人这样。
在 YC，我们可以在投资组合的尺度上观察到这一点。
一年半以前，在 2025 年冬季批次中，四分之一的公司拥有 95% 由 AI 生成的代码库。
现在，那些公司把 AI Agent 用在所有事情上，而不只是代码。
那个批次正在成为 YC 历史上增长最快、盈利能力最强的批次之一。
我知道什么叫相关性，所以让我谨慎地说。
我无法证明 AI 生成的代码和其他一切做法造成了增长。
但我可以告诉你，我们投资的增长最快的创始人，并没有把 AI 当成自动补全。
他们把它当成一支劳动力。
有 2 倍的人，也有 100 倍的人。
他们用的是同一个 Claude、同样的权重、同样大小的上下文窗口和同一个 API。
但杠杆不在权重里。
它在于你给它什么上下文、这些上下文是否相关，以及它是否在正确的步骤出现。
这件事我们稍后还会回来谈。
Spinoza 有一个定义，我几乎每周都会想到。
他在《伦理学》中把快乐定义为行动能力增加的感受。
所以，当 Agent 第一次在一个下午完成你一周的工作时，它感觉并不只是便利。
它感觉像快乐。
这不是我在写诗。
这是一个技术术语。
你的行动能力增加了。
你的 conatus 变大了。
顺便说一句，他也定义了相反的东西——悲伤，也就是行动能力下降的感受。
如果你的周日晚上有一种特殊的沉重感，好像你影响世界的能力正在退潮，好像你正在悄悄放弃工作，那么你感受到的就是这个。
记住这个想法，因为我们会在演讲后半部分回到它，而且它会变成一个政治问题。
这是你未来十年人生的方程式。
一个前沿模型，它是租来的，是一种商品，而且每个季度都在变便宜。
加上你的上下文，它由你拥有，是独一无二的。
理想情况下，这个世界上没有其他人拥有它。
再加上一个把两者连接起来的 Harness。
这个 Harness 可能是 OpenClaw、Hermes Agent、Claude Code 或 Codex。
把这些加在一起，就会得到一个像快速版的你那样行动的 Agent。
模型质量是租来的，但你的大脑是拥有的——理想情况下，由你拥有。
Marshall McLuhan 说，技术是人的延伸。
Steve Jobs 把计算机叫作心智的自行车。
如果你拥有我描述的东西，那么你就拥有了一枚自动驾驶的火箭。
Paul Graham 教会这座楼里的每一位创始人两件事：做出人们想要的东西，以及做那些无法规模化的事情。
这两条原则仍然支配一切。
变化在于第二条的倍增器。
Agent 让一个创始人如今可以把过去无法规模化的事情，以规模化方式做出来。
建议没有变，但所有创业公司的物理规律，以及你能做的事情，都变了。
Spinoza 磨制镜片——制造让人看穿双眼限制的工具。
接下来的 15 分钟，我想展示「为心智磨制镜片」是什么样子。
这是我真实用来运行生活的机器，而这里的每一个概念，都可以迁移到你使用的任何技术栈。
让我们从工作记忆开始，因为它能解释一切。
你我作为人类，一次大约能在脑中保留七件事——七件上下浮动两件。
这是认知心理学中最著名的论文结论。
这就是为什么本地电话号码通常是七位数，也是为什么你会忘掉购物清单上的第八项。
这就是人类完整的工作记忆。
人类建立的每一种机构——每一张清单、每一张组织结构图、每一个文件柜、每一次站会——都是为这个限制安装的义肢。
但一个 AI Agent 可以保留 100 万 token。
这大约是 1,000 页。
就像三本《哈利·波特》同时摊在它的脑中。
它可以在其中任何一本书里找到一根针，并在几秒内跨越三本书完成综合。
三本《哈利·波特》对比七位数字。
你可以说，这还不完全是 AGI。
但它已经处于一个不同的运行机制中。
而地球上几乎所有人，仍然在用为七位数大脑设计的组织结构和工作方式运行生活。
把这个数字反过来看。
1,000 页很多，但也很少。
你的生活不是三本书。
你的生活是一座图书馆。
你发送过的每一封邮件、参加过的每一次会议、做过的每一个决定，以及每个决定背后的原因，还有你与认识的每一个人进行过的每次谈话。
决定你的 Agent 是天才还是金鱼的问题是：谁决定，或者什么决定，桌上打开哪三本书？
这就是大脑。
这就是 GBrain 要成为的东西。
图书馆加图书管理员。
我一直在公开构建 GBrain。
我的个人 OpenClaw 拥有一个 Karpathy 风格的知识 Wiki，大约有 22 万个 Markdown 页面。
那是我 25 年人生的日志化记录。
每一封邮件、每一场会议、我的笔记、我的照片、我的草稿，以及我做错的事情。
这些内容主要由 Agent 编译、由 Agent 整理、由 Agent 搜索。
但我不会重新提问一个自己已经回答过的问题。
而系统里的生活经验才是重点。
一个创始人给我发来一封危机邮件。
在我读完邮件之前，我的 Agent 已经调出了我与这个创始人过去的每次对话。
它还找出了三家遇到过相同障碍的被投公司，以及对它们真正有效的办法。
我的 Agent 做任何事情时，都带着我所知道的一切。
这就是助手与同事的区别。
让我带你走过一个真实的工作日，因为这比架构图更重要。
昨晚我睡觉时，我的 Agent 处理了收件箱。
不是整理，而是处理。
它知道哪些邮件来自陷入困境的创始人，哪些邮件来自试图向我销售东西的人，哪些邮件来自我始终没有真正退订的 17 个邮件列表。
重要的邮件会带着从图书馆提取的上下文完成分流：这个人是谁，我和他的完整历史，他文字背后真正想问的是什么，以及这对我可能意味着什么。
我醒来看到的是一份简报，而不是一堆邮件。
每次会议之前，我都会得到一份准备文档：我要见谁，上次我们说了什么，之后发生了什么变化，我应该问什么。
我在午夜感到好奇的研究，到早晨已经完成。
而当世界上发生某件有趣的事情时，我的 Agent 通常已经读过它，把它与我关心的内容交叉核对，并在我喝咖啡前归档。
在这座图书馆之上，是我的 Agent 编程框架 GStack。
现在它有 12.3 万个 stars，进入 GitHub 历史上排名前 100 的开源项目。
但这整套架构真正的核心是什么？
大部分是技能文件，加上一个 Agent 可以驱动的浏览器。
几页英文，以及一种对世界采取行动的方式。
是 Markdown，不是魔法。
厚技能，薄 Harness。
让我展示技能文件是什么，因为我一直重复这个词，我希望你能看到它其实没有那么神秘。
这是一个真实的技能文件，只做了轻微删节。
它写着：当 Circleback 的会议录音到达时，用带说话人标签的方式转录。
提取做出的承诺、承诺人和截止日期。
把每一个被提到的人与图书馆核对，并链接到他们的页面。
把摘要归档在这里，把完整逐字稿归档在那里。
如果任何内容与我们已经相信的某件事矛盾，就标记出来。
不要覆盖它。
就这样。
这就是一项技能。
它是一页英文。
一个聪明的实习生——其实任何能阅读的人——都能照着做。
这实际上就是测试。
如果一个聪明的实习生可以照着做，Agent 就可以运行它。
这意味着一件相当深刻的事情。
我知道自己因为谈论这件事受到过很多批评，但现在它比以往任何时候都更真实，尤其是在今天。
Markdown 实际上就是代码。
如果你能用英语写出清晰的指令，你就是程序员。
编译器是语言模型。
这也是为什么它不再只属于工程师。
在 YC，我们的媒体人员、活动工作人员和财务团队——那些一生都没有打开过终端的人——正在构建技能文件和定时任务。
我们的一位财务同事把大约 100 个 Excel 工作簿编译成一个由她用内部 Agent 构建的应用。
她不是程序员。
她现在是一名 Agent 管理者。
每个人很快都会成为这样的人。
这里最重要的问题是：计算究竟发生在哪里？
答案只有两个，而混淆它们造成了我见过的每一次 Agent 失败。
有些计算属于潜空间：品味、判断、从模糊请求中读出一个人真正想要什么。
这部分存在于模型中，你用 Markdown 文件引导它。
另一些计算属于确定性空间：算术、SQL 查询。
比如，今天分组活动中你要参加哪些场次的座位安排。
所有这些都需要存储在 SQL 数据库里，再由 Markdown 文件调用。
聪明地处理这一点，会带来很大帮助。
让 Agent 或人类安排 5 个人围坐一张桌子，很容易。
这可以在潜空间里完成。
让它为刚才这座场馆里的 6,000 个人制定定制日程，就需要你的潜空间 Agent 写一些代码来追踪它。
你在这次大会上的体验，必须是 Markdown 文件以这种方式调用代码。
没有代码，你根本无法完成它。
模型会在我们会失败的地方失败。
解决方案，是让模型按照人类实际计算的方式计算：潜空间加确定性空间，Markdown 文件调用数据库和脚本。
很简单，但这就是一切真正建立在其上的东西。
我再给你一个证明。
这是我最喜欢的一个，因为你现在就坐在它里面。
五天前，我决定这场演讲需要 Spinoza，需要我最喜欢的哲学家之一，尤其是因为他被取消得那么彻底。
于是我的 Agent 去获取了三本关于他的最佳传记：Nadler、Goldstein 和 Stewart 的作品，总计约 1,500 页。
它读完了三本。
它为我建立了一份综合材料、一份按日期排列的生平年表、三位传记作者彼此意见不一致的每个地方，以及带章节引用的最佳逐字引文。
而且，因为它知道我需要什么，它还给出了他一生中最适合讲述的 10 个时刻，并按顺序排名，附上表达提示。
刀袭、贿赂、书桌。
大约 20 分钟前让你感到一丝震动的开场，每一个节拍都来自那次过夜运行。
1,500 页，变成了一段我可以编辑、可以直接登台讲述的故事。
我把它叫作 compendium skill。
它是个人技能，是一个规模巨大、比企业 AI 产品能提供的深度研究深得多的版本。
你正在观看的这场演讲的骨架，就是受到我们现在描述的机器启发的。
如果你想知道我的系统最初从哪里开始，它并不是从 22 万页开始的。
它从一个文件夹开始。
从几份关于我正在合作的公司，以及我不断发邮件联系的人的 Markdown 文件开始。
图书馆变大的方式，与任何东西变大的方式相同。
每天增加一点，让 Agent 负责归档，持续复利。
没有人会先把整个仓库建出来。
你先建一层货架。
今晚你坐下来和 Agent 一起工作时，你并不是在写代码。
你是在管理一支由 Markdown 组成的劳动力。
一份技能文件就是一名员工。
它有一项能力，有一份写得足够清楚的工作，清楚到一个新来的人可以执行。
一个解析器就是一张组织结构图。
任务进来后，它会决定哪份 Markdown 文件、或者哪个人，应该处理它。
这意味着，在你注册公司、找到联合创始人、做出 Logo 或 Deck 之前，你已经可以运行一个组织。
一个由你加上 Agent 组成的组织。
你是创始人，也是整个管理层。
你的公司已经注册，而你下面的员工人数，现在取决于你决定要有多少。
这已经产生了一些打破旧有算术的公司。
Emergent 来自我们 2024 年夏季批次，从公开发布到 9 位数收入用了 8 个月。
当它跨过 1,500 万美元年化收入时，团队只有 15 个人。
Retell 来自 2024 年冬季批次，用大约 40 个人达到了 6,000 万美元年化收入。
这种人均收入，在过去不存在。
不论是在软件、石油还是铁路行业，都不存在。
而这些公司并不是自然界里的怪物。
它们是第一批按照新物理规律原生构建的公司。
它们每一家，都是从一两个人开始的，按照我刚才描述的方式接入了系统。
现在想象一下 Dogpatch 的批次房间：每天有几百名创始人，每个人都在做过去需要一个人一整年才能完成的工作。
这不是未来。
在这个批次里，这就是现在的门槛。
如果你不这样做，你的竞争对手就在这样做。
他们会礼貌地吃掉你的午餐，然后还会感谢你。
这也改变了软件究竟是什么。
软件不再需要被当作稀缺而珍贵的东西。
你可以在一个周末里，准确地为一个用户——也就是你自己——构建需要的工具。
过去的建议是：先解决自己的痛点，然后希望它是一个市场。
新的版本好得多。
解决自己的痛点，因为解决痛点几乎已经免费。
你的某些个人工具，最后会变成完整的公司。
你会知道这一点，因为其他人会开始求着使用它们。
在进入操作指南之前，我还要诚实地加一个限定，因为你随时可以从任何角度抓住我的漏洞。
一个没有人整理的大脑，是一个拥有优秀搜索功能的垃圾场。
检索会非常自信地找出一个过时的事实。
一份糟糕的技能文件，会把糟糕的流程永久编码进去。
所以，这个原语是记忆加卫生。
每一个事实都要有来源。
新信息与旧信息相撞时，要进行矛盾检查。
还要有一位真正负责删减的图书管理员。
把大脑当作生产基础设施，它就会复利。
把它当成倾倒场，你会得到一个极其自信、却错误得无人能够追溯的 Agent。
到这里，讲的是哲学和证据。
现在进入操作指南。
如果你在接下来的 6 分钟里照做，你就会领先于观看这场演讲、点头之后什么也不做的 99% 的人。
第一步，今晚选一个 Harness，在自己的机器上运行一个 Agent。
我使用 OpenClaw 和 Hermes Agent，配合 GBrain。
它的托管版本在 gbrain.io。
它是免费的。
GBrain 本身也是免费并开源的。
我总是推荐法拉利，但坦白说，本田也真的很好。
Codex、Claude Code，随便哪个都可以。
它们中的任何一个都能完成这套方法的 99%。
不选法拉利的好处是，它同样会把你送到目的地，只是你不用时不时下车去修理路边抛锚的问题。
重点是概念，而不是任何一个特定的仓库或产品。
智能随时可取，而通往它有很多条路。
第二步，这个周末开始建立你的图书馆。
不要试图建立一个宏大档案。
先建一个 Markdown 文件夹，能导出笔记就导出笔记，能导出邮件就导出邮件。
为你正在做的每个项目，以及你共事的每个人，各写一页。
在这些页面上，写下你真正知道的东西：你们正在共同构建什么、对方在乎什么、你欠对方什么、对方上次说了什么。
这些东西是地球上任何模型都没有的，因为它们只存在于你的脑中。
而正如我们已经确立的，你的脑中只能容纳 7 件事。
第一次 Agent 用你的上下文、而不是互联网的上下文来回答问题时，你会感到那个「咔哒」的瞬间，而且你不会再回头。
你们每个人手上都积累了 5 年、10 年的个人历史，散落在一个又一个收件箱里。
那就是你的护城河，只是躺在那里，没有被索引，什么也不做。
你与整套架构之间唯一的门槛，可能就是 24 小时。
第三步，写你的第一份技能文件。
挑选它很容易。
你每周都会做、同时最讨厌的任务是什么？
可能是报销、会议记录、每周状态更新，或者竞争对手研究。
向 Agent 解释它。
你希望做什么？
用英语、用你向一位第一天上班的聪明朋友解释工作的方式，把它讲清楚，然后让它做错。
如果它做错了，就纠正它。
把每条规则、每个例外、每一个「哦，对了，还有」都放进去，它就会修正。
那一页现在就是一名员工。
运行它。
第四步，把它连接成一个重复运行的任务。
可以就是你在第三步刚创建的任务。
每天早上 7 点，做这件事。
每周五，总结那件事。
第一次醒来时看到工作在你睡觉时已经完成，你的脑中会永久发生变化。
从那天开始，「一天」不再是你的工作单位。
工作单位变成你能想象什么，以及你想在世界上创造什么。
它应该由你的目标和你想创造的东西驱动。
第五步，这是把复利者与浅尝者分开的纪律。
永远不要做一次性工作。
大多数人用一个 Agent 跑一次操作，然后把上下文扔掉。
他们关闭窗口。
就这样。
不要这样做。
每项任务结束时，都要让 Agent 把刚才做的事 skillify。
Skillify 是 GBrain 里可以找到的一项特殊技能。
你可以把它指向那个仓库，然后说：「提取 Skillify，学习怎么做。」
把它变成一份你可以永远使用、反复使用的 Markdown 文件。
我会用在 YC 里经常说的方式来表达：如果一件事你不得不问第二遍，你就失败了。
捕捉自己学到的东西的人，会每天变得更聪明。
每天早上醒来都失忆的人——那只是在浪费时间。
无论模型变得多好，如果你不能把它转化为真正的记忆，也都无关紧要。
做完这五件事，我可以告诉你接下来的 90 天会是什么样。
第一周，坦率地说，它像个玩具。
图书馆很薄。
技能很笨拙。
你修复的问题比节省的时间还多。
第四周，飞轮开始咬合。
Agent 开始用你的上下文回答。
早晨的任务产出了一些你确实会阅读的东西。
你会因为前两份技能奏效而写出第三份和第四份技能。
第 12 周，你会拥有一座在你提问结束前就能回答的图书馆。
一打技能文件正在运行你过去最害怕面对的那部分工作。
还有一两个别人不断请求借用的工具。
在这个房间里，这就叫一家创业公司。
这条曲线与所有你见过的复利事物一样。
平。
平。
平。
然后突然不再平。
大多数尝试这件事的人，会在第二周放弃。
正因为如此，那些没有放弃的人到了第 12 周，会觉得自己仿佛在作弊。
现在，我需要告诉你一件不那么愉快的事，因为我教给你的所有东西都可以双向切割。
我之前告诉过你 Spinoza 关于悲伤的定义：行动能力下降的感受。
我说过，它会变成政治问题。
现在就是这里。
一份技能文件不是一份文档。
它是一块你的认知：你做某件事的方式，被从你的脑中提取出来，写下，并且可以执行。
你教给 Agent 的每一项技能，都是被外置的你。
同一份文件，取决于一个变量，会通向两个完全相反的未来：谁控制它。
以一位虚构的支持工程师为例。
我们叫她 Maya。
两年里，Maya 教给她的 Agent 40 项技能。
如何在凌晨两点处理 P0 级故障。
如何让一个即将流失的客户平静下来。
如何写出一份真正能阻止下一次事故的复盘报告。
40 份文件。
那就是她的判断力——花了两年建立的东西——存放在磁盘上。
第一种版本：这些文件在 Maya 的仓库里。
她换工作时，文件跟着她一起走。
在新公司的第一天，她就可以调用多年复利的判断力。
她每工作一年，就复利一年。
这就是拥有。
如果她想创建一家做这件事的公司，这就是她的专业能力。
事实证明，她确实可以。
如今，完整的创业公司可以由 Markdown 文件组成。
第二种版本：这些文件位于公司的仓库里，受公司 IT 政策管辖。
Maya 离开时一无所有。
公司却继续运行她的判断力。
40 份文件永远执行，而提交记录里甚至没有她的名字。
她没有拥有一段职业生涯。
她拥有的是一次被抽取。
同样的文件，同样的 Maya，只差一个变量。
所以，这就是我要你明天能够复述的原则。
我相信技能文件属于你。
拥有你的技能，因为如果你不拥有它们，你的工作就会变成一份技能文件。
这件事以前发生过。
工匠拥有自己的工具。
这让他们自由。
工厂打破了这种关系。
织机属于工厂。
知识工作者原以为我们是安全的，因为工具生活在自己的头脑里，没有人可以没收它们。
技能文件终结了这一点。
人类历史上第一次，人的认知可以被提取、存储、版本化并被拥有。
唯一的问题是：由谁拥有？
你还记得那 1,000 荷兰盾吗？
那份报价从来没有消失。
它只是换了一个名字。
每一种让你的判断力在别人的仓库里复利的舒适安排，都是每年 1,000 荷兰盾，让你出现、保持安静、停止构建。
这就是为什么你应该创办一家创业公司。
因为你可以让这些技能文件真正为自己工作。
1673 年，Spinoza 面对的是升级后的第二种版本。
海德堡向这个被诅咒的异端提供了完整教授职位。
薪水、合法性、一把讲席，以及一句「你可以自由哲思，前提是不要扰动既定宗教」。
他的回答是：「我不知道这种哲学自由的界限究竟会是什么。」
他读完了服务条款，拒绝了这次收购。
他有一句话描述自己要保护的东西——「在自己的力量之下」，而不是在别人的力量之下。
你的行动能力无论如何都存在。
1673 年和 2026 年的政治问题都是：谁在指挥它？
个人 AI 关乎控制自己的认知能力，保护自己。
这场演讲的完整论点，可以压缩成一句话：个人 AGI 让你在 Agent 时代仍处于自己的力量之下。
所以，从第一天起，就把你的大脑和技能保存在一个由你控制的仓库里，不要等到任何平台或收购者对它发表意见之后。
Spinoza 去世时，人们清点了他的房间。
两条裤子、七件衬衫、一台车床、160 本书，以及锁在书桌里的《伦理学》。
他几乎没有拥有任何东西。
但从来没有人控制过他的技能文件。
那张书桌的抽屉就是他的仓库。
像他拥有自己的仓库那样，拥有你的仓库。
现在，三个反对意见。
我可以从这里听见它们，所以我们直接处理。
第一个反对意见：模型进步太快，所有这些 Harness 很快就会过时。
只要等下一次发布。
我喜欢「苦涩的教训」那一派，但请注意每次模型发布实际发生了什么。
模型越好，差异化就越会转移到上下文。
当所有人的引擎都是 1,000 马力时，比赛由驾驶者和地图决定。
权重属于所有人。
图书馆属于你。
至少我希望它属于你。
更好的模型会让你的图书馆更有价值，因为更聪明的读者能从同一批书中提取更多内容。
我和楼里的任何人一样支持各家实验室，但它们发布的每一次更新，都是对一支我已经拥有、也希望你拥有的劳动力的免费升级。
第二个反对意见：这不就是 RAG 吗？
当然是。
正如 Postgres 也只是 B-tree 一样。
检索是原语，不是产品。
真正困难的是围绕它的一切。
最初究竟记录什么，如何补充并链接它，什么被提升到热记忆，什么被归档为冷参考。
当两个事实发生冲突时，谁来仲裁？
检索很容易。
值得被检索的东西，才是产品。
第三个反对意见，也是最值得尊重的那个：如果你把整个人生放进一个系统——你的邮件、会议、孩子的日程——它泄露了怎么办？
我的回答与整场演讲的回答相同。
这恰恰是它必须属于你的原因。
我的大脑运行在自己的基础设施上、自己的仓库里、自己的密钥下。
把它与默认状态相比。
默认状态不是隐私。
默认状态是：你的人生已经散落在 10 朵由其他公司拥有的云里，人人都可以搜索，唯独你无法完整地搜索。
我没有因为集中自己的上下文而制造风险。
我把它收回了保管之中。
保管就是安全模型。
如果你不相信自己能够掌管密钥，我保证，答案不是更加信任别人的服务条款。
那么，我为什么把这一切开源？
Harness、大脑架构、技能，以及整套个人操作系统？
人们问我，是因为他们似乎觉得这背后一定有某种陷阱。
答案是：因为我可以。
因为对我来说，在 YC 工作意味着我不必靠自己的基础设施变现。
但「因为我可以」其实回答了错误的问题。
真正的问题是，为什么任何人都应该这样做？
答案是，我相信强者拥有的工具应该被赠送出去。
每个时代都有一种属于强者的私人杠杆技术，是强者拥有、而其他人没有的东西。
很长时间，它是识字能力。
后来，它是资本。
就在今天，它是这个系统：Harness、图书馆，以及由 Markdown 组成的劳动力。
拥有它的人，正在悄悄以与没有它的人不同的规模运转。
而且差距每个月都在扩大。
这也是整场大会的意义：把让你能够亲自做到这件事的力量交给你。
如此强大的东西如果一直私有，就会产生一个祭司阶层。
如果它被赠送出去，就会产生一场文艺复兴。
我知道自己想生活在哪一种世界里。
这意味着，我可以做真正相信的事。
我把它作为一条信条送给你，因为这是我最接近信条的东西：说别人不愿说的话。
资助别人不愿资助的人。
建造别人不愿建造的建筑。
写出并赠送别人不愿赠送的代码。
留下别人不愿留下的制度。
当你公开构建时，你应该知道接下来会发生什么，因为 Spinoza 的故事还有一章。
1676 年 11 月，Gottfried Leibniz，这位欧洲最耀眼的天才——穿着丝绸长袜，行李里装着一台计算机——前往海牙，在阁楼里与这片大陆上最令人憎恨的人共度三天。
然后，他花了接下来的 40 年对此撒谎。
公开说法是，这次拜访只是路过时的几个小时。
但私下里，他的笔记塞满了对 Spinoza 的痴迷评论。
我每周都在经历这个故事的一个小版本。
我说 Agent 现在为我写大部分代码，嘲讽很快就会在午饭前到来。
然后我去看那些最响亮的嘲讽者实际发布了什么，结果发现它们一路到底都是 Agent。
现在就学会这个模式，因为公开构建保证你会遇到它。
首先，他们会在社交平台引用转发你。
然后，他们会把你的 Git 仓库克隆下来。
嘲讽只是采用曲线在宣布自己。
我还想让你看看，当这套架构指向真正重要的唯一一件事时，它是什么样子。
我有一位朋友，他的儿子患有一种罕见的癫痫。
没有实验室，没有资助，也没有许可。
他只是去做了。
你可以去做事情。
他建立了一个包含 80,000 个 Markdown 文件的仓库，为一个小男孩建立了一座大脑，并把自己推到了人类对儿子确切病情所知范围的极限。
每次专科医生就诊、每一篇论文、每一份发作记录、每一种药物相互作用，都被索引、交叉链接并随时可用。
这样，当新医生提出一个想法时，他可以在几分钟内知道这个想法是否已经尝试过。
一个父亲、一台笔记本电脑和一座图书馆。
这就是个人 AGI。
不是基准测试，不是演示。
是我今晚描述的完整架构：图书馆、图书管理员、在正确时刻打开的正确三本书，全部指向一个人最爱的人。
没有人会来替他构建那个系统。
所以他自己构建了。
也没有人会来替你构建你的系统。
这是好消息。
别人告诉你需要的所有东西——团队、融资、许可、资历——都是在绕过这样一个事实：一个人只能在脑中同时握住七件事，并且每天工作 16 个小时。
这个事实刚刚失效。
你现在可以飞了，不是比喻意义上的飞，而是机械意义上的飞。
每一个你曾经想过「我希望拥有这个人」的问题，每一个你曾经想过「我想雇这个人，但我找不到他」的问题，你都可以拥有答案。
每一座太大而读不完的档案馆，每一份太复杂而清理不了的数据集，每一片别人告诉你不要煮沸的海洋，我们现在都可以把它煮沸。
我有一句自己遵循的人生格言，我想把它留给你。
「一切都是被创造出来的，但你可以参与创造。」
世界上每一个制度，包括 1656 年曾经向一个 23 岁年轻人宣读诅咒的那个制度，都是由并不比你更聪明的人创造出来的。
你与此前每一代创始人之间的差别在于：他们必须先招募几十个相信者，才能开始构建任何东西。
你需要的是一台笔记本电脑，以及你已经拥有的、积累了几年的个人历史。
这场活动一共有大约 7,000 人。
7,000 个 conatus。
7,000 股奋进。
在历史的大部分时间里，几乎所有这些奋进都没有得到观众。
它们死在等待融资、等待人手、等待许可、等待别人先相信的过程中。
我今晚展示的机器，是我见过的第一项能够让奋进直接进入工作的技术。
一个人。
没有中间人。
没有许可。
我真心认为，世界还没有理解，7,000 个拥有这种杠杆的人走出这栋楼后，究竟会做出什么。
Spinoza 用九个词结束了《伦理学》——那本必须藏在书桌里偷运出去的书：「一切卓越之物，既难得又稀有。」
难度已经崩塌。
稀有性现在由你决定。
去构建。
谢谢。
References
- 1YC Startup Library：Garry Tan: Own Your Intelligence
ycombinator.com
- 2Root Access：Garry Tan: Own Your Intelligence
ycrootaccess.com
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