YC выкатил новый RFS на Spring 2026

Показываю, как выжимать максимум из ChatGPT и Claude: авторские промпты, роли «Act as…», кастом‑инструкции и рабочие методики без воды. Проверяю на реальных задачах — от маркетинга и контента до сложного анализа с мульти‑экспертным синтезом. Если хотите, чтобы ИИ давал конкретику вместо шоу — вы по адресу.

ycrfsai-native

(https://www.ycombinator.com/rfs) — и там прямым текстом описаны бизнес-модели, где AI не помощник, а движок всего бизнеса.

Два направления зацепили особенно:

  • 🎯 Cursor for Product Managers — Cursor и Claude Code умеют писать код, но кто скажет агенту ЧТО писать? YC хочет видеть тулзу, которая берёт интервью с юзерами, аналитику, фидбек — и на выходе даёт agent-ready тикет. Не PRD для людей, а инструкцию для агента. Bottleneck сместился: код уже не проблема, проблема — формулировка задачи.
  • 🤖 AI-Native Hedge Funds + Agencies — не «прикрутить ChatGPT к процессу», а строить бизнес, который невозможен без AI. Хедж-фонды, где рои агентов прочёсывают SEC filings и торгуют. Агентства, где один человек + AI = результат целой команды, с софтверной маржой 70-90% вместо агентских 15-25%.

Так как я строю AI стартап-студию, сразу вижу, что наша сеть из 23 каналов это ровно та модель, которую YC описывает: 100+ источников, 12K строк кода, 0 написано руками, один фаундер за несколько вечеров. Раньше = команда + месяцы. А это лишь один пример подобного продукта, которых сейчас будет сотни тысяч по всему миру.

Ставьте 🤝, если видите в этом возможность для себя, пишите вопросы в комментариях.

Подробный разбор всех направлений — в моей статье на VC👇

🔗 https://vc.ru/2723762

@ai_kapustin

Инфографика: сравнение классического агентства и AI‑native агентства — маржа, штат, сроки выполнения и преимущества AI‑модели для бизнеса.
Сравнение классической и AI‑native моделей агентств с ключевыми метриками (маржа, команда, время).

Читайте так же