AI 时代每个试图自救、试图拥抱未来的人，都应该提前想清一件事：你的智能，是租的，还是自己的。

想不清这个问题的人，越努力，越是在给别人的仓库添货。

为什么推荐这场演讲

上个月，YC 在旧金山 Chase Center 办了新一期 Startup School，数千名创始人到场。

现任总裁 Garry Tan（陈嘉兴，YC 历史上首位华裔掌门）做了一场 42 分钟的演讲，题目叫《Own Your Intelligence》（拥有你的智能）。

先说说这个人凭什么值得听。

Garry Tan 是 Palantir 第 10 号员工，公司沿用至今的 Logo 是他设计的。

后来他创办 Posterous，被 Twitter 收购；再后来和 Reddit 联合创始人一起创立 Initialized Capital，给 Coinbase 写下第一张种子轮支票，2023 年出任 YC 总裁兼 CEO。

但这不是重点。

重点是：他讲的每一句，都是他每天在自己机器上跑的东西——22 万页 markdown 文件构成的个人知识库、GitHub 上 12.3 万 star 的开源框架、一个趁他睡觉时处理完他收件箱的 agent。

他是亲手在做的人，讲的是第一手复盘。

再交代一下我的立场。

我是科幻爱好者，当年看《钢铁侠》时就动了念头：要给自己搭一个贾维斯。这个念头我追了很多年——今年我交付了一门《我如何实践打造私人 AI 贾维斯助手》的课程（https://diy-jarvis.com），数千名朋友买过；更重要的是，我自己真的搭了一套这样的系统，90 多个定时任务、几十个技能文件、一套分层记忆，每天跑在我自己的机器上。

所以我看这场演讲，自带一层校验：他说的哪些我已经亲手验证过，哪些我还没做到。

一句话定调：这场演讲最值钱的东西在后半场那个警告：你的技能文件放在谁的仓库里，决定了你的认知是你的资产，还是别人的榨取物。

过程中的高光也不少：他从 17 世纪被逐出教门的斯宾诺莎讲起，亮出自己 400 倍的产出账，展示 22 万页 markdown 组成的「第二大脑」，最后落在一个父亲为患罕见病的儿子建 8 万个文件的故事上——42 分钟没有一分钟是废话。

以下是对这场演讲的转述和翻译，关键处我会插批注。

开场，他先讲了一个被「封杀」最狠的人

Garry Tan 一上台说：互联网说我是全网最 AI 魔怔的人之一，所以我开场要讲一个历史上被 cancel 得最狠的人——巴鲁赫·斯宾诺莎。

1929 年，一位纽约拉比用电报问爱因斯坦：你信上帝吗？限 50 个词回答。

爱因斯坦用 25 个词回了：「我信斯宾诺莎的上帝，他在世界的和谐法则中显现，而不是那个操心人类命运与行为的上帝。」

爱因斯坦是在世最出名的科学家，回答的是人类最大的问题，答案指向斯宾诺莎。

但斯宾诺莎自己的社区是怎么对他的？

1656 年 7 月 27 日，阿姆斯特丹。23 岁的斯宾诺莎站在犹太会堂里，听长老们用社区历史上最恶毒的诅咒把他逐出教门：

「白天受诅咒，夜里受诅咒。躺下受诅咒，起来也受诅咒。」

没人可以和他说话，没人可以和他做生意，没人可以靠近他四肘之内，没人可以读他写的任何东西。

那个世纪他的社区发出过大约 40 道禁令。

他的罪是「邪恶的观点」。

而在诅咒之前，社区先试过收买他：每年一千荷兰盾，只要他偶尔来会堂露露脸、闭上嘴。换句话说，花钱让他停止建造。

他的回答是：一万也不干。他要的是真理，不是舒适。

被逐前不久，一个狂热分子拿刀刺他，刀刃划破了他的斗篷。他把这件斗篷留了一辈子，那个破口始终不缝——他要记住观点的代价。

之后他白天磨镜片，造出让全欧洲最好的科学家找上门的光学仪器；晚上写一本危险到生前不能出版的书。

最终 44 岁死于肺病——肺里全是给别人磨镜片时吸进的玻璃粉尘。

他把手稿锁在书桌里，临终指示是：用运河驳船把这张书桌运给出版商。后来正是这部遗稿，点燃了启蒙运动。

支撑他的那个引擎，他自己起了名字：conatus——每个生命体内那股「继续存在、并增强自己行动能力」的驱力。

和简历无关，和头衔无关，就是 striving 本身。

四百年后，我们在犯同一个错

斯宾诺莎的异端邪说是什么？

上帝不是王座上的君王，上帝弥散在万物之中。God or nature。

Garry Tan 说，四百年后的今天，我们对智能在犯一模一样的错误：所有人都在等 AGI 作为一个 singular event 降临——数据中心里的上帝，某个公告，某个阈值，某个天色突变的日子。

然后他抛出了自己的版本：你们盯着天上看的东西，已经在房间里了。

它长得不像上帝，长得像基础设施——一个终端窗口、一个装满 markdown 文件的文件夹、一个趁你睡觉跑完的任务。弥散在万物之中，恰恰是斯宾诺莎让你去看的地方。

AGI 不是作为事件到来的，它是弥散着到来的：你的 agent，跑在你的上下文上，做你的工作。

他管它叫 Personal AGI：通用智能，但只给「你」一个人——不是那种给所有人同时降临的版本。Vannevar Bush 当年管这个梦叫 Memex，一台成为你大脑延伸的机器。

他特意划清界限，因为「个人 AI」这个词已经被营销部门劫持了。Personal AGI 不是：

• 每月 20 美元订阅的聊天机器人；
• 一个稍微好点的自动补全；
• 一个只认识你日历的助手。

那些是你租来的企业级 AGI。你关掉标签页它就重置，它知道的和别人知道的一样多，而当背后的公司战略转向，你所谓的助手就会按别人的时间表被切掉脑叶。

真正的 Personal AGI 是另一种动物：跑在你自己的基础设施上，读你拥有的记忆，执行你写的程序，并且复利。

两者的区别是：企业级 AGI 只在公司发版时变好；你的 Personal AGI 每天都在变好，因为它每天多知道一点你的人生。

一个是你消费的产品，一个是你建造的资产。

世界上几乎没人拥有第二样东西，而在座的每个人，周一之前就可以拥有。

他的原话：这种智能应该为你所拥有，而不是租用。如果你去把它建出来，2034 就不必是 1984。

同一个大脑，400 倍产出

为什么是现在？因为 agent 能做的事，在编程 agent 身上最显眼。

2013 年，Garry Tan 还是 YC 合伙人，晚上给 YC 写内部社交网络 Bookface。

今年，他全职运营 YC，还是同一个大脑、同样的工时，只是多了每天下午五点接孩子。他算了自己的产出：大约是 2013 年的 400 倍。

Agent 能做的早已不只是代码。设计、产品、增长，每一块知识工作都适用。

也不只是他：YC 在组合规模上看到了同一件事。一年半前的冬季批次，四分之一的公司代码库 95% 由 AI 生成，如今这些公司把 AI agent 用于一切——而这个批次正成为 YC 历史上增长最快、最赚钱的批次之一。

他很严谨地补了一句：我知道什么叫相关性，我不能证明 AI 代码导致了增长。

但我可以告诉你：增长最快的创始人不把 AI 当自动补全，他们把它当劳动力。

所有人用的是同一个 Claude：同样的权重，同样的上下文窗口，同样的 API——可有人是 2 倍的人，有人是 100 倍的人。

杠杆不在权重里，在你给它的上下文里——它有多相关，是否在正确的步骤出现。

快乐的定义，是行动力在增加

斯宾诺莎在《伦理学》里有个定义，Garry Tan 说自己每周都在想：快乐，是你的行动能力在增强的感觉。

这就是为什么 agent 第一次用一个下午干完你一周的活时，你感到的远超「方便」——是快乐。

这是技术术语，不带修辞——你的行动力增强了，你的 conatus 变大了。

他也定义了反面：悲伤，是你的行动能力在减弱的感觉。

如果你的周日夜晚有一种特定的沉重感，觉得自己影响世界的能力在后退，觉得自己在安静辞职——你感觉到的就是这个。

「记住这个，」他说，「下半场它会很政治。」

未来十年的公式

一个前沿模型——租来的、大宗商品的、每个季度都在降价。

加上你的上下文——你拥有的、独一无二的，理想情况下地球上没有任何别人有。

加上一个把两者接起来的 harness——OpenClaw、Hermes Agent、Claude Code、Codex，都行。

加起来，你得到一个行动像「极快版本的你」的 agent。

模型的质量是租的，但你的大脑是拥有的——理想情况下，归你所有。

麦克卢汉说技术是人的延伸，乔布斯说电脑是大脑的自行车。而如果你拥有他描述的这套东西，你有一枚自动驾驶的火箭。

Paul Graham 教过每个创始人两件事：做出人们想要的东西，做无法规模化的事。

这两条仍然统治一切。新的是第二条的乘数：agent 让一个创始人把不可规模化的事，规模化地做。

建议没变，物理变了。

七位数的工作记忆，对三本《哈利波特》

他从工作记忆讲起，因为它解释一切。

人脑同时能容纳大约七件事，七加减二——这是认知心理学里最著名的论文，是本地电话号码只有七位的原因，也是你买杂货会忘掉第八样的原因。

人类建立的每一个机构——每张检查清单、每个组织架构图、每个文件柜、每个站会——都是给这个限制造的假肢。

而一个 AI agent 能容纳一百万 token，约一千页，相当于三本《哈利波特》同时摊在头顶。它能在任何一本里找到一根针，并在几秒内跨三本做综合。

三本《哈利波特》，对七位数字。

你可以争论这还不算 AGI，但这已经是一个不同的运行 regime 了。而地球上几乎所有人，仍在用为「七位数字大脑」设计的方式过一生。

反方向他也算了一遍：一千页很多，也很少。

你的人生摊开是一座图书馆，远不止三本书——你发过的每封邮件、每场会议、每个决定及其背后的原因。决定你的 agent 是天才还是金鱼的问题是：谁来决定，桌上摊开的是哪三本书？

这就是大脑该干的事。这就是他的 GBrain 在干的事：图书馆，加上图书管理员。

他的个人 agent 里有一个 Karpathy 式知识 wiki，约 22 万页 markdown，25 年人生全部日记化——每封邮件、每场会议、笔记、照片、草稿、犯过的错。

这 22 万页主要由 agent 编纂，由 agent 整理，由 agent 检索。而他从不重新问一个自己已经回答过的问题。

（注：这套「图书馆 + 图书管理员」的结构，我自己的系统跑了快两年——90 多个定时任务、几十个技能文件、一套分层的记忆体系。他讲的「晨间简报」我每天早上也在收，我的 agent 在我睡觉时会处理完一批信息源。我自己也有个 Karpathy LLM Wiki。所以读到这一段我没有新奇感，只有一种确认：这条路是对的，而且他应该走得比我稍微深一点。毕竟全球知名的投资人，会有很多文书乃至智力型工作，可被 AI 接管的比例巨大。）

他描述自己的一天：睡觉时 agent 处理收件箱——他强调，是处理，远不止分拣。

它知道哪些邮件来自遇到麻烦的创始人，哪些是推销，哪些来自那 17 个他一直没退订的邮件列表。

重要的邮件会带着上下文被分诊：这人是谁，我和他的全部历史，他字里行间真正在问什么。

他醒来看到的是简报，不是一堆邮件。每次会议前，agent 已经备好准备文档；他午夜好奇的研究，早上已经完成。

图书馆之上是他的 agentic 编程框架 GStack，12.3 万 star，GitHub 历史上前一百的开源项目。

而整套架构的内核是什么？技能文件，加一个 agent 能驱动的浏览器。一页页的英文，加一个作用于世界的方式。

Markdown，不是魔法。技能要厚，harness 要薄。

技能文件长什么样

他展示了一个真实的技能文件（轻度脱敏）：当 Circleback 传来一份会议录音，转写它、标出发言人；提取每个承诺、谁做的、截止日；把提到的每个人和图书馆交叉核对并链接到他们的页面；摘要存这里，全文存那里；如果新信息和已有认知冲突，标记出来，不要覆盖。

就这些。一页英文。一个聪明的实习生——任何识字的人——都能照着执行。

而这恰恰是他的检验标准：一个聪明的实习生能照做，agent 就能跑。

这意味着一件挺深刻的事：markdown 就是代码。如果你能用英文写清指令，你就是程序员，编译器是语言模型。

（注：「聪明的实习生测试」我在自己的系统里验证了无数遍。我的几十个技能文件全是 markdown，没有一行「代码」——定时整理、内容采集、写作辅助，全是写给 agent 看的英文说明书。

他说「markdown is code」，我的版本是：凡是需要跟 AI 交代第二遍的事，都必须当场落盘成文件。）

在 YC 内部，做媒体的、做活动的、做财务的——一辈子没打开过终端的人——都在建技能文件和定时任务。

一位财务同事用内部 agent，自己把大约一百个 Excel 工作簿编成了一个应用。她不是程序员，她现在是 agent 的管理者。

每个人都将是。

计算发生在哪里

最重要的问题：计算发生在哪？

答案只有两个，而混淆它们是他见过所有 agent 失败的根因。

一部分计算属于潜空间：品味、判断、从模糊请求里读出一个人真正想要什么。这活在模型里，你用 markdown 文件引导它。

另一部分属于确定性空间：算术、SQL 查询。比如今天 6000 人的分会场座位表——那必须存在 SQL 数据库里，由 markdown 文件去调用。

让 agent 安排五个人围一桌，容易，交给潜空间就行。让它给 Chase Center 里 6000 人排个性化日程，潜空间的 agent 就得写代码来记录和计算。

你们在这场大会的体验，就是 markdown 文件调用代码的产物。

**模型失败的地方，正是我们人类失败的地方。**修法是让模型像人一样计算：潜空间的归潜空间，确定性的归确定性。

这场演讲本身，就是机器的收据

演讲前五天，他决定这场演讲需要斯宾诺莎。

于是他的 agent 找来三本最好的传记——Nadler、Goldstein、Stewart 的书，约 1500 页，全部读完，产出了一份综合：一份带日期的生平编年、三位传记作者每一处分歧、带章节出处的最佳原文引用。

以及，因为它知道他要什么：斯宾诺莎一生中最值得讲的 10 个时刻，按可讲性排序，附上台表达建议。

刀、贿赂、书桌——开场那些让人起鸡皮疙瘩的节拍，全部来自那个通宵运行。

1500 页变成一个可以上台的故事。他管这个技能叫 compendium，一个加强版的深度研究，每天都在用。

他还特意交代了起点：他的系统不是从 22 万页开始的。

它是从一个文件夹开始的——几篇关于他在跟的公司和常联系的人的 markdown。图书馆变大的方式和任何东西一样：每天一点，复利，agent 负责归档。

没有人先建仓库，你先建一层架子。

一个人的组织，和被打破的旧数学

当你今晚坐下来面对一个 agent，你的角色已经变了：你在管理一支 markdown 组成的劳动力。

技能文件是员工：一项能力，一份写清楚的工作说明，清楚到新人能执行。

解析器（resolver）是组织架构图：任务进来，它决定归哪个文件处理。

这意味着在你注册公司之前，在有联合创始人、Logo、BP 之前，你已经可以运营一个组织——一个人的组织，加你的 agent。

你是创始人，也是整个管理层，你下面的编制由你决定。

这已经产生了打破旧数学的公司：Emergent（YC 2024 夏季批次）从公开发布到九位数美元营收只用了八个月；年化收入跨过 1500 万美元时，全公司 15 个人。

Retell（2024 冬季批次）年化 6000 万美元，约 40 人。

这种人效以前不存在——软件业没有过，石油没有过，铁路没有过。

软件也不必再金贵。你可以在一个周末，为「一个观众」——你自己——造出恰好需要的工具。

旧建议是「挠自己的痒，祈祷它是个市场」；新版本好多了：挠自己的痒，因为挠痒几乎免费。

而那些为一个人造的工具里，有一些会变成整个公司——当别人开始求你给他们用时，你就知道了。

他也很诚实地给了一个警告：没人打理的大脑，是一个搜索功能很好的垃圾场。

检索会无比自信地把过期的信息翻上来；一个烂技能文件会把一个烂流程固化成永远。

所以原语是「记忆 + 卫生」：每条事实有出处，新旧信息相撞时有矛盾检查，图书管理员的正式工作是修剪。

（注：这条我有血泪体会。我的记忆系统有一条铁律叫「单一真源」——任何一条记忆只允许在一处维护，其他地方只能放只读镜像，由脚本重建，禁止手工编辑。违反它的代价就是他说的情况：多处副本漂移，agent 无比自信地引用过期版本。）

五步走，今晚就开始

接下来是操作指南。他说：照做接下来六分钟的内容，你会领先 99% 只是点点头的人。

第一步，今晚：选一个 harness，在自己机器上跑一个 agent。

他用 OpenClaw 和 Hermes Agent 配 GBrain（gbrain.io 有免费托管版，GBrain 本身免费开源）。但他很坦白：他总是推荐法拉利，可本田也很好——Codex、Claude Code，随便哪个都能完成 99% 的事，还更少半路抛锚。

概念才是重点，不是某个仓库或产品。

第二步，这个周末：开始你的图书馆。

不需要宏大档案馆，一个文件夹就够。导出笔记，能导出邮件就导出邮件。

给你手上每个项目、每个常合作的人各写一页：你们在共建什么，对方在乎什么，你欠对方什么，上次说了什么。这些东西地球上没有任何模型有，因为它只存在于你脑子里——而你的脑子，前面说过了，只能装七件事。

第一次 agent 用「你的上下文」而不是互联网的公开信息回答你问题时，你会听到那声「咔哒」，然后你就回不去了。

你的收件箱里躺着五年、十年的个人历史，那是你的护城河，摊在那里，没被索引，什么都没干。你和这整套架构之间的唯一闸门，大概就是 24 小时。

第三步：写你的第一个技能文件。

选题很容易——你每周都要做、又最讨厌的那件事是什么？报销单、会议纪要、周报、竞品调研？

用大白话解释给 agent 听，就像你向一个第一天上班的聪明朋友解释那样。然后让它做错。

做错了就纠正，每条规则、每个例外、每个「哦对了还有」都写进去。这一页纸现在就是你的员工了。

第四步：把它接成定时任务。

每天早上七点做这个，每周五总结那个。第一次醒来发现工作在你睡觉时已经完成，你脑子里有什么东西会永久性地改变。

从那天起，驱动你工作的东西从「天」换成了你的想象力。

第五步，这是区分复利者和玩票者的纪律：永远不做一次性工作。

大多数人让 agent 跑完一个任务，就把上下文扔了，关掉窗口。别。

每个任务结束时，让 agent 把它刚做的事「技能化」——提取成一个可以永远复用的 markdown 文件。

他在 YC 内部的说法是：同一件事如果你要交代两遍，就是你的失败。

（注：这一条简直是我系统的宪法。我给自己 AI 助手立过一条规矩：我说「记住这个」的时候，它必须当场写进文件。后来我干脆直接在每个任务最后，都加上了标准化流程：1、自我审计代码，2、提交 Github，3、复盘总结并保存到记忆文件。）

90 天的曲线

照做这五步，他能预告你接下来 90 天，你自己的 agent 系统会怎么样演化——

第一周，老实说，它是个玩具。图书馆很薄，技能很笨拙，你修的比省的多。

第四周，飞轮咬上了。agent 开始用你的上下文回答，晨间任务产出了你真的会读的东西，你写下第三、第四个技能，因为前两个奏效了。

第十二周，你有一座在你问完之前就回答的图书馆，十几个技能文件跑着你一周里曾经最不想碰的部分，还有一两个别人老想借用的工具——在那个房间里，这叫一个 startup。

曲线和你见过的任何复利曲线一样：平，平，平，然后不平。

大多数尝试者会在第二周放弃——这恰好是坚持到第十二周的人觉得自己在作弊的原因。

同一个文件，两种命运

接下来是不那么好玩的部分，因为上面教的一切，是双刃剑。

技能文件不是文档，它是你认知的一块——你怎么做那件事，从你脑子里萃取出来，写下来，可执行。你教给 agent 的每个技能，都是外化的你。

而同一个文件，取决于一个变量，是两个相反的未来。这个变量是：谁控制它。

他举了个虚构的例子：支持工程师 Maya，两年里教会她的 agent 四十个技能——凌晨两点怎么分诊一个 P0，怎么安抚一个快要流失的客户，怎么写一份真正防住下一次事故的事后复盘。

四十个文件，是她两年 judgement 的结晶，躺在磁盘上。

版本一：这些文件在 Maya 自己的仓库里。

她换工作，文件跟她走。新公司的第一天，她带着年复利的判断力上岗。

这叫所有权。如果她想据此创业，那是她的专长——她说不定真能，现在整个 startup 都可以是一堆 markdown 文件。

版本二：这些文件在公司的仓库里，归公司 IT 政策管。

Maya 离开时两手空空，公司继续在没有她的情况下运行她的判断。四十个文件永远执行，而 commit 历史里甚至没有她的名字。

她没有职业生涯，她经历了一场榨取。

同样的文件，同样的 Maya，一个变量。

所以他给出了一条教义，希望你明天就能复述：技能文件是你的。拥有你的技能——因为如果你不拥有，你的工作就会变成一个技能文件。

这事历史上发生过。工匠曾经拥有自己的工具，那是他们自由的原因。

工厂打破了这一点：织布机属于纱厂。

知识工人一度以为自己是安全的，因为我们的工具长在脑子里，没人能没收。技能文件终结了这个豁免：历史上第一次，你的认知可以被萃取、存储、版本化、被拥有。

唯一的问题是：被谁？

还记得那一千荷兰盾吗？**那个 offer 从未消失，只是换了品牌。**一切「你的判断在别人的仓库里复利」的舒适安排，都是一千荷兰盾一年——买你露个面、闭上嘴、别建自己的东西。

斯宾诺莎在 1673 年遇到了升级版：海德堡大学给这位被诅咒的异端奉上正教授职位——薪水、体面、讲席，外加「哲学思考的自由，以不扰乱既有宗教为限」。

他的回信是：「我不知道那种哲学思考的自由，界限可能不得不在哪里。」

他读懂了服务条款，拒绝了收购。

他有个短语来形容自己守护的东西：under your own power——在你自己的力量之下，而不是别人的。你的行动力反正都存在，1673 年和 2026 年的政治问题都是：谁指挥它？

斯宾诺莎去世时，人们清点他的房间：两条裤子，七件衬衫，一台镜片车床，160 本书，和锁在书桌里的《伦理学》。

**他几乎一无所有，但没人拥有过他的技能文件。**那个书桌抽屉，就是他的仓库。

像他拥有他的抽屉一样，拥有你的。

三个反驳

他替观众把三个反驳先说了。

反驳一：模型进步这么快，harness 这些东西马上过时，等下一个版本就好。

——这是「苦涩教训」派，他爱他们，但请注意每次模型发布实际发生的事：模型越强，差异化越往上下文迁移。当每个人的引擎都是一千马力，比赛赢在司机和地图上。

权重是大家的，图书馆是你的——至少他希望是。更好的模型让你的图书馆更值钱，因为更聪明的读者从同样的书里榨出更多。实验室每发一个新版本，都是给你已经拥有的劳动力免费升级。

反驳二：这不就是 RAG 吗？

——当然。而 Postgres 不就是 B 树吗。检索是原语，不是产品。

难的是周围的一切：什么被写下来，怎么被丰富和链接，什么进热记忆、什么归档为冷参考，两条事实打架时谁仲裁。

检索容易，值得被检索，才是产品。

反驳三，最值得尊重的一个：你把整个生活放进一个系统——邮件、会议、孩子的日程——泄露了怎么办？

——他的答案就是整场演讲的答案：这恰恰是它必须属于你本人的原因。他的大脑跑在他自己的基础设施、自己的仓库、自己的密钥下。

和默认状态比一比：默认状态不是隐私，默认状态是你的人生已经散落在十朵不属于你的云里——那些公司的激励和你不一致，而且除了你，谁都能搜。

他没有通过整合上下文制造风险，他是把监管权拿了回来。Custody 就是安全模型。

如果你信不过自己拿钥匙，答案也绝不会是更相信别人的服务条款。

为什么全部开源

harness、大脑架构、技能、整个个人操作系统——他为什么把这些全开源了？

表面答案是：因为我可以。在 YC 的位置让他不必把自己的基础设施变现。

但这也是对错误问题的回答。真正的问题是，为什么任何人都该这么做——他的答案是：强者的工具应该被送出去。

每个时代都有一种私有的杠杆技术：曾经是识字，然后是资本，今天就是这个——harness、图书馆、markdown 组成的劳动力。拥有它的人正安静地在另一个尺度上运行，差距每个月都在拉大。

这样的东西保持私有，你得到一个祭司阶层；它被送出去，你得到一场文艺复兴。

他知道自己想住在哪个里面。

他还给了一段信条：

说别人不愿说的话。

投别人不愿投的人。

建别人不愿建的楼。

写别人不愿写、并送出去的代码。

留下别人不愿留下的机构。

公开建造的人要知道会面对什么。

斯宾诺莎的故事还有一章：

1676 年 11 月，全欧洲最耀眼的天才莱布尼茨——丝绸长袜，行李里装着计算器——专程到海牙，和全大陆最受憎恨的人在阁楼里待了三天。然后用接下来的 40 年对这次拜访撒谎：公开说只是顺道聊了几小时，私下笔记里写满了对斯宾诺莎的痴迷评注。

Garry Tan 说自己每周都在经历缩小版：他说 agent 写了他大部分代码，午饭前嘲讽就到了；然后他去看看嘲讽最响的人实际在用什么发布产品——agent，一路到底。

先引用转发嘲讽你，再 git clone 你。

嘲讽只是采用曲线在宣告自己。

八万个文件，为一个男孩

最后，他展示了这套架构指向唯一真正重要的东西时的样子。

他有个朋友，儿子患有一种罕见的癫痫。没有实验室，没有经费，没有许可。

这位父亲直接动手：建了一个 8 万个 markdown 文件的仓库——为一个男孩建的大脑。每次专科就诊、每篇论文、每份发病日志、每种药物相互作用，全部索引、交叉链接。当新医生有个想法，他几分钟内就能知道这是不是已经试过。

一位父亲，一台笔记本，一座图书馆。

这就是 Personal AGI 落在人间的样子：整套架构，瞄准一个男人在世界上最爱的那一样东西。

没人会来替他建这个，所以他自己建了。

也没人会来替你建你的——这是好消息。

收尾

你曾被告知需要的一切——团队、融资、许可、资历——都只是一种变通，变通的对象是一个事实：一个人只能同时记住七件事、每天工作十六小时。

这个事实刚刚过期了。

他最后留了两句话。

一句是他的人生信条：「这一切虽然都是人为制造出来的，但制造的那个人该是你。」（It’s all made up, but you get to make it up.）

世界上每一个机构——包括 1656 年对着一个 23 岁年轻人念出诅咒的那个——都是由不比你们聪明的人创建出来的。区别是，之前每一代创业者都得先招募几十个信徒才能造出任何东西，而你需要一台笔记本，加上你屁股底下已经坐着的那几年历史。

另一句来自斯宾诺莎。《伦理学》——那本得靠书桌走私出去的书——结尾只有九个词：「一切卓越之物，既困难，又稀有。」

困难刚刚坍塌了。稀有，由你决定。

读完全文，说两句我的。

这场演讲值得看三遍：第一遍看方法，第二遍看警告，第三遍确认方向。

我自己最在意的确认是：他讲的这套东西，我这些年用业余时间手搓出来的那套「贾维斯」，方向到底对不对。

结论是：对，而且他才把天花板指给我看——我的图书馆规模和他的 22 万页差着几个数量级，我的技能文件几十个，而他在用同一个架构给整个 YC 换操作系统。

从《钢铁侠》的贾维斯到今天，这条路我走了十几年，最深的体会恰好也是他想说的：这套东西没有门槛，唯一的闸门是 24 小时和「不犯懒」。

今晚你就可以建第一个文件夹，写第一页关于「你是谁、你在做什么」的 markdown。

困难已经坍塌了。稀有由你决定。

演讲信息：《Garry Tan: Own Your Intelligence》，YC Startup School 2026，2026 年 7 月 25-26 日于旧金山 Chase Center，时长 42 分钟。

• YC 官方页面（含完整逐字稿）：https://www.ycombinator.com/library/WX-garry-tan-own-your-intelligence
• YouTube 原版：https://www.youtube.com/watch?v=eRrc1pUY5oU
• 我的自研 AI 贾维斯课程：https://diy-jarvis.com

配图说明：文中概念图均参照演讲视觉风格自制；Garry Tan 照片来自 YC 官方人物页；犹太会堂内景为 Emanuel de Witte 的公有领域油画（Artvee 转引）。