Гаррі Тан нещодавно опублікував довгий допис «Meta-Meta-Prompting: The Secret to Making AI Agents Work», детально розкривши, як він збудував систему «другого мозку», керовану AI agent’ами. Він заявив, що за останні п’ять місяців AI змусив його повернутися до ролі builder’а, а також повністю змінив спосіб, у який він як генеральний директор Y Combinator виконує свої щоденні задачі.
Керівник YC: майбутнє за тими, хто створює compoud AI systems
Гаррі Тан вважає, що більшість людей усе ще сприймає AI як вікно для чату, але справжня можливість — це використовувати AI як набір «операційної системи (operating system)»: систему, яка може безперервно пам’ятати, накопичувати, оновлювати й пов’язувати персональні знання, зустрічі, читання та робочі процеси. Він навіть прямо каже: «Майбутнє належить тим, хто створює compound AI systems, а не тим, хто просто користується централізованими AI-інструментами великих компаній».
(Поділ партнерів YC про те, як за допомогою AI з нуля створити компанію: стартапам варто розглядати AI як операційну систему, а не як інструмент)
Це також узгоджується з нашим попереднім повідомленням: незалежно від Y Combinator Summer 2026 Requests for Startups (RFS) чи від того, як партнерка YC Diana у Startup School говорила про це, всюди згадувалося, що AI-стартапи переходять від «підвищення особистої ефективності роботи» до «перебудови організацій і процесів у галузі». AI не має бути лише інструментом ефективності, який компанії інколи використовують; його потрібно проєктувати як операційну систему всієї компанії — з першого дня.
(YC опублікувала 15 напрямів нових стартапів, у які хоче інвестувати на Summer 2026: AI-стартапи — це не про те, щоб вставити Chatbot у продукт)
AI перетворив його буддійські книжки на «дзеркало життя»
Гаррі Тан ділиться, що під час нещодавнього читання буддійського автора Pema Chödrön «When Things Fall Apart» він уперше по-справжньому усвідомив силу personal AI. Він попросив власну AI-систему виконати процес «book mirror»: спершу розібрати всю книжку на 22 розділи, а потім кільком sub-agent’ам одночасно зробити дві речі: узагальнити погляди автора та зіставити кожен погляд із життям самого Гаррі Тана.
І це не просто розмови про м’яку душевну підтримку, а безпосереднє поєднання:
сімейного бекграунду
історії створення стартапів
роботи в YC
нотаток пізно вночі
історії читання
вмісту, який обговорює з терапевтом
розмов із засновниками
У підсумку система виводить довгий «brain page» обсягом 30 тис. слів.
Наприклад, коли в книжці йдеться про groundlessness (безкоренність), система під’єднує це до його конкретної розмови з founder’ом тижнем раніше; коли йдеться про fear (страх) — вона посилається на поведінкові патерни, які вказав therapist; коли — про letting go (відпускання), вона з’єднує це з відчуттям творчої свободи, яке він записав глибоко вночі.
Гаррі Тан каже, що весь цей процес займає приблизно 40 хвилин. Він вважає, що навіть психолог-терапевт із погодинною ставкою 300 доларів не зміг би виконати подібний аналіз за 40 годин, бо люди не можуть одночасно завантажити всі робочі контексти, історію читання, записи зустрічей і мапу взаємин, тоді як AI може.
Справжній ключ — не модель, а «skill system»
Втім, Гаррі Тан вважає, що у AI agent’ів найважливіше — не окрема модель, а «skills». Його система вже містить понад 100 AI skills та приблизно 100 тис. сторінок у базі знань.
Він називає таку архітектуру:
Fat skills. Fat code. Thin harness.
І це означає:
Harness (runtime/router) має бути тонким
Skills мають бути товстими
Справжня цінність — у знаннях, робочих процесах і даних
Наразі він використовує Anthropic Claude Opus 4.7 для precision, GPT-5.5 для recall та extraction, DeepSeek V4-Pro для creative work, Groq + Llama для швидкого міркування, а OpenClaw і Hermes Agent відповідають за routing.
Гаррі Тан вважає: «Модель — це лише двигун, решта — це автомобіль». AI agent більше не просто prompt, а мультиплікативний workflow. Гаррі Тан наголошує, що зараз він майже не робить prompt AI. По-справжньому важливим є skill system.
Наприклад:
meeting-ingestion
media-ingest
enrich
perplexity-research
investor-update-ingest
email-triage
calendar-check
Кожен skill — це повторюваний, тестований і комбінований модуль робочого процесу. І найважливіше: він створив meta-skill під назвою «Skillify». Коли він помічає, що певний workflow повторюється, достатньо ввести: skillify this
Система проаналізує щойно виконані дії, виокремить повторювані патерни, створить skill file, додасть resolver routing system і накопичуватиме це для всіх майбутніх workflow.
100 тис. сторінок бази знань: AI починає бути схожим на нервову систему, а не на картотеку
Гаррі Тан каже, що зараз він підтримує близько 100 тис. сторінок структурованої knowledge base. Для кожної людини, компанії, зустрічі, книжки, Podcast, статті та ідеї створюється власна сторінка. А після кожної зустрічі AI автоматично генерує transcript, створює підсумок, оновлює сторінку людини, сторінку компанії, timeline, open threads і relationship context.
Це означає, що AI перестає бути лише сховищем даних і починає бути «нервовою системою». Він описує різницю так: картотека — це просто зберігання речей, а нервова система — це зв’язування, нагадування, оновлення та виведення.
Найважливіше в епоху AI — персональна compound system
У фіналі Гаррі Тан формулює ключову думку дуже чітко: найсильніша людина в майбутньому — не обов’язково та, хто використовує найсильнішу модель, а та, хто зможе створити:
власний knowledge graph
власні workflows
власну skill system
власну personal AI OS
Бо з часом, коли кожна книжка, кожна зустріч, кожне покращення skills і кожне оновлення даних безперервно накопичуються, весь AI-системний ланцюг починає проявляти compound effect. Він навіть каже, що зараз щодня о 2:00 ночі продовжує кодити — не тому, що роботи забагато, а тому що: «AI повернув мені радість від роботи builder’а».
Цей матеріал Garry Tan: «Я зараз майже не даю AI промпти!» — Генеральний директор YC про «мультиплікативні AI-робочі процеси» вперше з’явився в ABMedia.
