YC 掌門人：我13年沒寫代碼，用AI重啓後效率暴增400倍

你肯唔肯用一日時間燒咗500蚊美金嘅token？

如果你猶豫咗，咁你可能仲未真係理解AI時代最重要嘅思維轉變。

Y Combinator嘅CEO Gary Tan最近做咗件令整個技術圈震驚嘅事——佢已經13年冇寫過Code，但喺過去幾個月裏面，佢一邊全職營運YC，一邊用AI整咗幾十萬行Code，喺GitHub上由零開始累積咗超過10萬Star嘅開源Project。

好多人喺網上大叫「冇可能」。但係真㗎。佢啲隊友親眼睇曬成個過程。

呢個唔係關於某個天才Programmer嘅故事。而係關於每一個技術人正喺度錯過嘅一次範式跳躍。

「13年之後，佢重新打開咗Code Editor」

Gary Tan最近一次大量寫Code係2013年。嗰一年，佢嘅Blog平台初創公司Posterous俾Twitter以2000萬美金收購咗。

由嗰陣時開始，佢轉型做投資人，之後仲做咗YC嘅掌門人。Code，就冇再點樣掂過。

直到今年年初，佢想做一件事：幫加利福尼亞州嘅政治問題整一個發聲平台。

佢想聚集一班真正關心加州教育問題嘅人——譬如話，舊金山公立初中唔俾細路學代數呢件事，喺佢睇嚟簡直荒謬。佢喺公立學校學咗代數，先至行到去Stanford、工程師、YC創始人呢條路。而家有幾多細路因為一個莫名其妙嘅政策，俾人關咗喺呢條路外面？

佢決定：整個網站。用Claude Code。

佢將呢個Project叫做Gary's List。

「200蚊美金，五日，一個全功能平台」

Gary回憶，第一次做Posterous，用咗400萬美金、六七個人、年半時間。

第二次重建，用咗10萬美金、兩個人、三個月。

今次，Gary's List嘅建設成本係：「200蚊美金」——佢嘅Claude Code Max帳户月費。時間：「五日」。

功能清單一啲都唔馬虎：全功能Blog平台、完整嘅RAG檢索系統、自動深度研究、遞歸爬取、交叉驗證多來源資訊……

仲震撼嘅係，呢個平台唔只係俾人寫Blog。佢本身會好似一個調查記者咁樣做嘢：自動抓取全網觀點，交叉比對幾十個資訊源，生成有根有據嘅深度報告。

「用5到10蚊美金嘅Opus API Call，就可以完成一個人類研究員要用幾星期先做到嘅工作。」

呢個只係開始咋。

「咩係Token Maxxing？」

Gary提出咗一個概念：「Token Maxxing」。

核心邏輯係：當AI可以用更多Token換嚟更好嘅結果時，唔好慳，拼命咁餵。

佢舉咗個例子。做Research嘅時候，唔好睇一個來源。如果可以攞到20個來源，交叉比對，揾出邊13個來源持同一觀點、邊7個持相反觀點，然後將曬呢啲Context一齊餵俾個Model——你得到嘅決策質素，會遠遠高過任何一個剩係睇標題、㩒一個Link嘅人類。

「如果你可以Token Max，咁就係你而家可以做嘅最型嘅事。」

呢個唔止係寫文章。寫Code都一樣。知識工作嘅每一個角落都可以Token Max——

「我哋唔係喺度減少人嘅作用，而係放大緊人嘅判斷力。」

Gary強調，機器冇代替佢嘅慾望同方向感。佢係嗰個「在乎代數教育」嘅人，佢係嗰個話「我要呢個」嘅人。AI只係幫佢將「呢個」做到極致。

「GStack：一個意外誕生嘅工具」

Gary話，GStack根本唔係刻意設計出嚟㗎。

佢只係發現，自己喺Claude Code裏面不斷輸入同樣嘅Prompt，於是就打開Apple Notes，將啲常用嘅指令記低。然後越記越多，越用越爽，最終演變成一個完整嘅Workflow工具。

GStack裏面有啲乜？

• 「CEO Review」：受Brian Chesky「10星體驗」啟發，不斷追問「咩係10分嘅產品？」
• 「Plan Review」：喺動手之前，叫AI畫ASCII Art架構圖，將所有Data Flow、User Path、Error情況全部可視化——呢個操作令輸出質素顯著提升。
• 「QA Browser」：集成咗Playwright，叫AI自動開Browser測試UI，唔使Gary再手動㩒一次。
• 「/codex Call」：遇到超複雜問題，將「ADHD CEO式嘅Claude Code」換成「200 IQ CTO式嘅Codex」嚟處理。

佢最近48個鐘頭內合併咗13個PR。

「我只需要將諗法排隊，審批一下，Claude就會去做曬所有嘢。」

「「瘦骨架，厚技能」」

喺曬咁多實踐背後，Gary總結咗一套哲學：「Thin Harness, Fat Skills」。

骨架（Harness）係乜？係嗰個接收用戶輸入、傳俾LLM、執行Tool Call嘅核心循環。Claude Code已經做得好好——「冇必要自己重新整一個轆」。

技能（Skills）係乜？係嗰啲寫喺Markdown裏面嘅「指令」——就好似一個婚禮策劃師寫低嘅操作清單，話俾下一個人知點樣將婚禮再搞多次。

Gary話，好多工程師犯嘅錯係：將應該寫喺Markdown裏面嘅Logic，硬塞咗入Code裏面。Code係確定性嘅、脆弱嘅，佢唔明特殊情況，唔知你嘅意圖。但LLM有「潛在空間」——佢知你係邊個，理解你嘅動機，處理到模糊情況。

「工程嘅藝術，正喺度變成：判斷邊啲嘢應該喺LLM嘅世界裏面，邊啲應該喺Code嘅世界裏面。」

然後，再加埋80%-90%嘅Test Coverage——唔係100%（太多啦），但絕對唔係0%。冇Test嘅Vibe Coding，產出嘅係仲差過人類寫嘅Code，因為你根本唔知會發生咩事。

「個人AI嘅未來：你要控制佢，定係俾佢控制返你？」

Gary話，我哋正企喺一個歷史性嘅轉捩點前面。

就好似當年嘅個人電腦革命——Apple 1係一塊麵包板，裝喺用釘同膠紙黐埋嘅木盒入面。想要個人電腦？你要自己動手。

而家嘅個人AI正處於同樣嘅階段：仲好粗糙，仲要你識少少技術，仲會喺最關鍵嘅時候死機，要你落車開箱自己整。但佢已經喺度嘞。

Gary拋咗一個令佢在意嘅問題：

「你到底會控制你嘅AI，定係你嘅AI會控制你？」

一邊係：你有自己嘅Data，自己嘅Integration，睇得到發生咩事，寫到自己嘅Prompt。

另一邊係：公司控制嘅AI，好似Facebook Feed咁——你永遠唔知Algorithm係邊個寫、為邊個服務、背後係咩Business Model。

個人電腦革命最偉大嘅禮物，係賦予咗每個人對電腦嘅控制權。個人AI革命最大嘅賭注係：我哋會唔會再贏一次？

「用Token買返時間」

節目結尾，Gary講咗一段好擊中人心嘅說話。

佢話佢羨慕「時間億萬富翁」——嗰啲有大把時間嘅後生仔，可以學任何嘢，探索任何方向。

「但如果你可以Token Max，你就可以買到機器意識嘅數百萬年時間。我唔再只係用緊我自己嘅時間——我喺度驅動機器為我喺乎嘅人同事工作。」

佢將Token消費比作三藩市嘅租金。

貴嗎？貴。

但「喺三藩市生活嘅成本，遠不如唔喺三藩市嘅機會成本咁高」——同理，唔燒Token嘅代價，比燒Token嘅成本更加高。

對於YC創始人，佢嘅建議係：將Token消費當做租金，唔好當做辦公椅。你可以慳椅嘅錢，但Token係你撬動未來嘅槓桿，要推到極限。

「只需要做一件事：信。唔好再拗，打開Claude Code，試一次。」

最後呢句說話，Gary講畀嗰啲仲質疑佢「400倍Code量」嘅人聽。

但我覺得佢其實係講畀所有人聽嘅——

我哋同Gary Tan用緊同一部MacBook Pro，打開同一個Prompt Box。

冇任何嘢，企喺我哋同「用機器意識服務人類」之間。

除咗我哋自己。

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原文連結：https://www.youtube.com/watch?v=57lDpTwiW6g&t=27s

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你願意花一天燒掉500美元的token嗎？

如果你猶豫了，那你可能還沒真正理解AI時代最重要的思維轉變。

Y Combinator的CEO Gary Tan最近做了一件讓整個技術圈震驚的事——他已經13年沒有寫過代碼，但在過去幾個月裏，他一邊全職運營YC，一邊用AI交付了數十萬行代碼，在GitHub上從零積累了超過10萬Star的開源項目。

很多人在網上直呼"不可能"。但這是真的。他的隊友們親眼看到了全程。

這不是關於某個天才程序員的故事。這是關於每一個技術人正在錯過的一次範式跳躍。

「13年之後，他重新打開了代碼編輯器」

Gary Tan最近一次大量寫代碼是2013年。那一年，他的博客平台創業公司Posterous被Twitter以2000萬美元收購。

從那以後，他轉型成了投資人，後來成了YC的掌門人。代碼，再也沒怎麼碰過。

直到今年年初，他想做一件事：給加利福尼亞州的政治問題建一個發聲平台。

他想聚集一批真正關心加州教育問題的人——比如，舊金山公立初中不讓孩子學代數這件事，在他看來簡直荒謬。他在公立學校學了代數，才走上了斯坦福、工程師、YC創始人的路。現在有多少孩子因為一個莫名其妙的政策，被關在了這條路之外？

他決定：建個網站。用Claude Code。

他把這個項目叫做Gary's List。

「$200，五天，一個全功能平台」

Gary回憶，第一次做Posterous，花了400萬美元、六七個人、一年半時間。

第二次重建，花了10萬美元、兩個人、三個月。

這次，Gary's List的建設成本是：「200美元」——他的Claude Code Max賬户月費。時間：「五天」。

功能清單卻不含糊：全功能博客平台、完整的RAG檢索系統、自動深度研究、遞歸爬取、交叉驗證多來源信息……

更震撼的是，這個平台不只是讓人寫博客。它本身就會像一個調查記者一樣工作：自動抓取全網觀點，交叉比對數十個信息源，生成有據可查的深度報告。

"花5到10美元的Opus API調用，就能完成一個人類研究員要花幾周時間做的工作。"

這還只是開始。

「什麼是Token Maxxing？」

Gary提出了一個概念：「Token Maxxing（代幣最大化）」。

核心邏輯是：當AI可以用更多token換來更好的結果時，不要吝嗇，拼命喂。

他舉了一個例子。做研究時，不要只看一個來源。如果可以獲取20個來源，交叉比對，找出哪13個來源持同一觀點、哪7個來源持相反觀點，然後把所有這些上下文一起餵給模型——你得到的決策質量，會遠超任何一個只看標題、點開一個連結的人類。

"如果你能token max，那就是你現在能做的最酷的事情。"

這不僅僅是寫文章。寫代碼同樣如此。知識工作的每個角落都可以被token max——

「我們不是在減少人的作用，而是在放大人的判斷力。」

Gary強調，機器沒有替代他的慾望和方向感。他是那個"在乎代數教育"的人，他是那個說"我要這個"的人。AI只是幫他把"這個"做到了極致。

「GStack：一個意外誕生的工具」

Gary說，GStack根本不是刻意設計的。

他只是發現，自己在Claude Code裏反覆輸入同樣的提示詞，於是打開Apple Notes，把那些常用的指令記了下來。然後越記越多，越用越爽，最終演變成了一個完整的工作流工具。

GStack裏有什麼？

• 「CEO Review」：受Brian Chesky"10星體驗"啓發，不斷追問"什麼是10分的產品？"
• 「Plan Review」：在動手之前，讓AI畫ASCII藝術架構圖，把所有數據流、用戶路徑、錯誤情況全部可視化——這個操作讓輸出質量顯著提升。
• 「QA瀏覽器」：集成了Playwright，讓AI自動打開瀏覽器測試UI，不用Gary再手動點一遍。
• 「/codex調用」：遇到超複雜問題，把"ADHD CEO式的Claude Code"換成"200 IQ CTO式的Codex"來處理。

他最近48小時內合併了13個PR。

"我只需要把想法排進隊列，審批一下，Claude就去把所有事情做完。"

「"瘦骨架，厚技能"」

在所有這些實踐背後，Gary總結了一套哲學：「Thin Harness, Fat Skills（瘦骨架，厚技能）」。

骨架（Harness）是什麼？是那個接收用戶輸入、傳給LLM、執行工具調用的核心循環。Claude Code已經做得很好了——「沒必要自己重建輪子」。

技能（Skills）是什麼？是那些寫在Markdown裏的"指令"——就像一個婚禮策劃師寫下的操作清單，告訴下一個人怎麼把婚禮再辦一次。

Gary說，很多工程師犯的錯誤是：把應該寫在Markdown裏的邏輯，硬塞進了代碼裏。代碼是確定性的、脆弱的，它不理解特殊情況，不懂你的意圖。但LLM有"潛在空間"——它知道你是誰，理解你的動機，能處理模糊情況。

「工程的藝術，正在變成：判斷哪些東西應該在LLM的世界裏，哪些應該在代碼的世界裏。」

然後，再加上80%-90%的測試覆蓋率——不是100%（那太多了），但也絕對不是0%。沒有測試的振動編程，產出的是比人類寫的更爛的代碼，因為你根本不知道會發生什麼。

「個人AI的未來：你要控制它，還是被它控制？」

Gary說，我們正站在一個歷史性的轉折點前。

就像當年的個人電腦革命——Apple 1是一塊麪包板，裝在用釘子和膠帶拼起來的木盒子裏。想要個人電腦？你得自己動手。

現在的個人AI正處於同樣的階段：還粗糙，還需要你懂點技術，還會在最關鍵的時候拋錨，讓你下車開箱自己修。但它已經在那裏了。

Gary拋出了一個讓他在意的問題：

「"你到底會控制你的AI，還是你的AI會控制你？"」

一邊是：你有自己的數據，自己的集成，看得見發生了什麼，寫得了自己的提示詞。

另一邊是：公司控制的AI，像Facebook信息流一樣——你永遠不知道算法是誰寫的，為誰服務，背後是什麼商業模式。

個人電腦革命最偉大的禮物，是賦予了每個人計算的控制權。個人AI革命的最大賭注，是：我們會不會再贏一次？

「用token買回時間」

節目結尾，Gary說了一段很擊中人的話。

他說他羨慕"時間億萬富翁"——那些有大把時間的年輕人，可以學任何東西，探索任何方向。

"但如果你能token max，你就能買到機器意識的數百萬年時間。我不再只是在用我自己的時間——我在驅動機器為我在乎的人和事工作。"

他把token消費比作舊金山的租金。

貴嗎？貴。

但"在舊金山生活的成本，遠不如不在舊金山的機會成本高"——同理，不燒token的代價，比燒token的成本更高。

對於YC創始人，他的建議是：把token消費當作租金，不要當作辦公椅。你可以省椅子的錢，但token是你撬動未來的槓桿，要推到極限。

"只需要做一件事：相信。別再爭論，打開Claude Code，試一次。"

最後這句話，Gary說給了那些還在質疑他"400倍代碼量"的人。

但我覺得他其實是說給所有人聽的——

我們和Gary Tan用的是同一台MacBook Pro，打開同一個提示詞框。

沒有什麼，站在我們和"用機器意識服務人類"之間。

除了我們自己。

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原文連結：https://www.youtube.com/watch?v=57lDpTwiW6g&t=27s

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