YC CEO把自己开源了

卷友们好我是rumor。近几年来我愈发能感受到方法论的重要性就像是不同的thinking pattern在面对问题和决策时有一套清晰的可遵循方法可以规避掉一顿瞎搞的探索成本。前阵子YC CEO Garry Tan把自己日常用的两套skill仓库开源了GBrain个人知识脑14k starshttps://github.com/garrytan/gbrainGStack工程脑92k starshttps://github.com/garrytan/gstack我把这两个仓库都扒了一遍今天挑几个最让我有感触的方法分享出来希望能帮大家提升信息收集、处理和决策能力。获取信息一手原话永远比二手转述值钱比如做产品访谈时用户说我每天早会前打开你这个工具4次。访谈者可能直接记录成用户经常使用。而过几周后如果想要探究更多问题比如重度用户的具体场景是什么之前的记录无法提供更多信息。因为早会前/4次/每天这三个细节才是真信号全被笔记里压成经常使用那一句模糊话给倒掉了。GBrain里有个常驻跑的工具叫signal-detector信号探测器它的指令文件第一行就是硬规则——用户的措辞本身就是洞察不要做你的释义。操作上就三件事原话照抄加时间戳链上当事人人/公司/文章/代码库不做总结、不做归纳、不做释义。这条最反共识的地方在于我们记录信息的默认动作就是用自己的话总结一下但这个动作可能让我们丢失了很多有价值的context。不带具体问题别阅读GBrain里另一个工具叫strategic-reading带任务的阅读核心一句话——阅读要带任务不带任务别读。流程是这样先有一个具体问题我们公司在X场景下增长卡死了有没有别人解过拿到资料后逐章打分高/中/低相关性只精读高那些章节输出必须包含两件东西这个方法论会在你场景下怎么失败、未来三个月/一年/三年分别能怎么用现在每天信息非常多我自己的收藏夹躺了一堆文章经常读完之后感觉读了个寂寞。为完整而读效果约等于零。带着具体问题进去反而能把一本书/一篇文章榨干。提炼信息给脑子里的想法分级这里Garry说的想法他写作concept指的是一个人反复说过、写过、想过的判断/框架/观点——比如founder mode创始人模式、二阶思考、Scaling Law还远没到顶这种你自己反复reference的核心mental model思考框架。GBrain里的concept-synthesis想法整合这个工具让AI把所有想法按4个维度提到次数/时间跨度/月份覆盖/自己的参与深度自动分成4个等级T1已经成型4个月以上反复说过6次以上 —— 你的核心想法可以下注T2在打磨最近经常想但还没成型 —— 值得继续深挖T3试验性偶尔提到 —— 别浪费精力做深度综合T4一闪而过单次提及 —— 别记Garry给AI的硬规则是——只对T1/T2投入精力做深度整合T3/T4不浪费预算。这个规则对于我这种P人非常有效。我经常来了一个idea就想开搞或者看到一只股票就要冲进去浪费了部分精力和金钱实际上事后回想都非常冲动。大部分人吵得最凶的恰恰是自己脑子里只待过一闪的T3/T4。如何做决策模糊回答必须被推第二次下面两条来自Garry的另一个仓库GStack——里面装的是他做工程和评估时用的skill。这条最硬的来自office-hoursYC的答疑时间对应创业者跟投资人聊融资的场景他把投资人见创始人时的核心提问框架做成了一个工具。里面是6个强问题英文叫forcing questions——直译是硬要追问到底的问题。Garry的解释聊创业者也好、做产品评估也好、做技术决策也好任何模糊回答都必须被推第二次绝不能放过。6个问题翻译过来Q1真实需求你最强的证据是有人真的想要——不是有兴趣、不是加了候补名单而是它明天消失会真的崩溃Q2现状对比用户现在用什么糟糕方式解决这个问题这个笨办法每次让他们付出什么代价Q3极致具体说出最需要这东西的那个具体的人。他职位是什么什么让他升职什么让他被开掉什么让他半夜睡不着Q4最窄切入这周就有人愿意付真金白银的最小版本是什么不是建好平台之后是这周Q5观察意外你有没有不去主动引导而是单纯看用户怎么用你的东西什么让你意外Q6未来契合三年后世界一定不一样——你这东西到时候会变得更必需还是更不必需6个问题表面看是创业问题但把产品换成你正在做的任何决策——技术选型、写作选题、要不要跳槽——都成立。把这6个问题对照看能感觉到背后一个统一的判断标准——判断好坏只看一件事细节够不够具体。还有三条延伸特别值得拿走1. 三层信号过滤器——同一句用户想要按真实程度其实分三层这是我从skill里梳理出来的层级Garry没明确编号但精神一致第一层我觉得PM觉得用户会用、看ChatGPT火所以也想做 —— 几乎就是噪声第二层我看见上家公司有3个同事每周花10小时做这事 —— 信号开始出现第三层我付钱有人付了钱、扩了量、服务挂的时候打电话来骂 —— 唯一可信的信号大部分时候我们做决策把这三层混成一锅说用户想要——你实际拿到的可能95%是第一层噪声。2. 真正的竞品不是另一家公司——是用户现在在用的那个糟糕笨办法。如果用户根本没有任何笨办法那这个问题可能根本不够痛你做的东西大概率没人买。3. 永远不说挺有意思——Garry在这个工具里给自己定的硬约束是禁止两类客气话禁止thats interesting挺有意思的禁止many ways to think about this这有很多角度必须立刻表明立场——能成因为...或不行因为...客气是判断力的敌人。不查到根因就不修GStack里另一个工具叫investigate系统化调查专门治debug时的两种坏习惯。主纪律不查根因不允许修bug一出现很多人的第一反应是我临时一下让它能跑就行。Garry给AI的硬规则是相反的——没查到根因不准修。工具里列了三个红旗信号出现一个就要警觉你说quick fix for now先快速修一下——Garry认为There is no for now根本没有暂时在trace数据流之前就提fix——你不是在修你在猜每个fix都暴露一个新的问题——你在错的层级修戳人感悟日常工作里先patch一下是绝大多数人的默认动作。Garry把不查根因不修做成AI必须遵守的硬规则——这意味着他认为人靠自觉根本守不住必须工程化。辅助纪律防死磕3-strike规则主纪律解决懒但debug还有另一种坑轴——已经在认真查根因了第一个假设试错了、第二个假设也错了、第三个假设还是错还是不甘心继续钻1小时。Garry的辅助硬规则是——3个假设连续失败就停下找人帮忙。这条防的不是懒是沉没成本。死磕到第4第5个假设时大概率已经偏离了正确路径越查越远。停下来换个人/换个视角往往5分钟就能突破。主纪律治懒辅助规则治轴——两条配套把debug工程化。让AI标注自己不知道回到GBrain。有个工具叫briefing开会前自动准备资料专门处理一类常见场景你要见某个人AI帮你brief一下他的背景。绝大多数AI工具的做法是能查到就讲查不到的就不提呈现出一份看起来完整的brief。你拿到这份brief以为自己有上下文了其实30%是AI编的、20%是过时的你浑然不觉。Garry给这个工具立了两条反共识的硬规则明确标注缺失找不到资料的人/公司必须写未找到资料不能让沉默看起来像覆盖明确标注过时30天以上没更新的资料必须写信息可能过时不能假装是新的这跟我们日常做调研的场景很像看似AI呈现了完整的方案实际上可能规避了重要的维度或者直接根据参数知识开编。总结这几年读一些认知类的书经常会碰到某句话让我恍然大悟——很多坑一定是踩过了看到别人的总结才会有共鸣。Garry写的这些skill不仅是给AI看的更是给人看的——是他多年踩坑经验的提炼。今天我选中的这6条大部分不是在教人怎么做事是在教人不要按本能做事。用户原话别换成你的总结想偷懒压缩信息3个假设失败就停下不甘心继续死磕30天前的资料必须标过时假装知道永远不说挺有意思用客气替代判断的本能人教人教不会事教人一遍就会——而skill就是把事教过的那一遍钉死。我是朋克又极客的AI算法小姐姐rumor大模型算法研究员谷歌开发者专家欢迎关注我带你学习带你肝一起在人工智能时代旋转跳跃眨巴眼「点赞可以靠直觉」