Garry Tan：我現在很少對 AI 下提示詞！YC 執行長解析「可複利 AI 工作流」

Garry Tan 近日發布長文《Meta-Meta-Prompting: The Secret to Making AI Agents Work》，詳細揭露自己如何打造一套由 AI agent 驅動的「第二大腦系統」。他表示，過去五個月 AI 已經讓他重新變回 builder，甚至讓他身為 Y Combinator 執行長的日常工作方式徹底改變。

YC 執行長：未來屬於建立 compoud AI systems 的人

Garry Tan 認為，多數人仍把 AI 當成聊天視窗使用，但真正的機會其實是把 AI 當成一套「作業系統（operating system）」：能持續記憶、累積、更新與串聯個人知識、會議、閱讀與工作流的系統。他甚至直言：「未來屬於那些建立 compound AI systems 的人，而不是只使用大型公司集中式 AI 工具的人。」

(YC 合夥人分享如何用 AI 從頭開始建立公司，新創應將 AI 當作業系統而非工具)

這也與我們先前報導的一致，不論是 Y Combinator Summer 2026 Requests for Startups（RFS），還是 YC 合夥人 Diana 在 Startup School 中，都提到 AI 創業正在從「提高個人工作效率」走向「重建組織與產業流程」。AI 不該只是公司偶爾使用的效率工具，而應該從第一天開始，就被設計成整間公司的作業系統。

(YC 公布 Summer 2026 想投資的 15 種新創方向：AI 創業不是把 Chatbot 塞進產品)

AI 幫他把佛學書變成「人生鏡子」

Garry Tan 分享，自己最近閱讀佛教作家 Pema Chödrön 的《When Things Fall Apart》時，第一次真正意識到 personal AI 的威力。他要求自己的 AI 系統執行「book mirror」流程：先拆解全書 22 個章節，再由多個 sub-agent 同時完成兩件事：摘要作者觀點、將每個觀點映射到 Garry Tan 自己的人生。

而且不是泛泛而談的心靈雞湯，而是直接結合：

家庭背景

創業歷史

YC 工作

深夜筆記

閱讀紀錄

therapist 討論內容

與創業者對話

最終輸出一份長達 3 萬字的「brain page」。

例如書中談 groundlessness（無根性）時，系統會連結到他前一週與 founder 的特定談話，談 fear 時，會引用 therapist 指出的行為模式，談 letting go 時，則連結到他深夜寫下的創作自由感受。

Garry Tan 表示，這整個流程只花約 40 分鐘。他認為，即使是時薪 300 美元的心理治療師，也無法在 40 小時內完成類似分析，因為人類沒有辦法同時載入所有工作脈絡、閱讀歷史、會議紀錄、人際關係圖譜，但 AI 可以。

真正關鍵不是模型，而是「技能系統」

不過 Garry Tan 認為，AI agent 真正重要的不是單一模型，而是「skills」。他目前的系統包含超過 100 個 AI skills 及約 10 萬頁知識庫。

他將這種架構稱為：

Fat skills. Fat code. Thin harness.

意思是：

Harness（runtime/router）應該很薄

Skills 應該很胖

真正價值在知識、工作流與資料

他目前使用 Anthropic Claude Opus 4.7 做 precision、GPT-5.5 做 recall 與 extraction、DeepSeek V4-Pro 做 creative work、Groq + Llama 做高速推理，而 OpenClaw 與 Hermes Agent 則負責 routing。

Garry Tan 認為：「模型只是引擎，其他部分才是車子。」AI agent 不再只是 prompt，而是可複利的 workflow，Garry Tan 強調，自己現在幾乎不再 prompt AI。真正重要的是 skill system。

例如：

meeting-ingestion

media-ingest

enrich

perplexity-research

investor-update-ingest

email-triage

calendar-check

每個 skill 都是可重複、可測試、可組合的工作流模組。而最重要的是，他還建立了一個名為「Skillify」的 meta-skill。當他發現某個工作流會重複出現時，只要輸入：skillify this

系統就會分析剛剛的操作、抽取可重複模式、建立 skill file、加入 resolver routing system 並累積到未來所有 workflow。

10 萬頁知識庫：AI 開始像神經系統而不是檔案櫃

Garry Tan 表示，他目前維護約 10 萬頁結構化 knowledge base。每個人物、公司、會議、書籍、Podcast、文章、想法都會建立專屬頁面。而每次 meeting 結束後，AI 會自動產生 transcript、建立摘要、更新人物頁、更新公司頁、更新 timeline、更新 open threads、更新 relationship context。

這代表 AI 不再只是儲存資料，而是開始像「神經系統」。他形容檔案櫃只是儲存東西，神經系統則會連結、提醒、更新與推導。

AI 時代最重要的是個人 compound system

Garry Tan 最後的核心觀點非常鮮明：未來最強的人，不一定是用最強模型的人，而是能建立：

自己的 knowledge graph

自己的 workflows

自己的 skill system

自己的 personal AI OS

因為隨著每本書，每次 meeting，每次 skill 改進，每次資料更新全部持續累積後，整個 AI 系統會開始出現 compound effect。他甚至表示，現在每天凌晨兩點還在 coding，不是因為工作太多，而是因為：「AI 把 builder 的快樂還給我了。」

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