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yc-application

以 YC 合夥人的視角審查、評分並改寫 Y Combinator 申請表、一分鐘影片腳本、簡報或創辦人簡歷 — 清晰優先、創辦人重於點子、證據重於宣稱 — 使用基於 YC 官方講座(附時間戳)與真實錄取申請書的規則庫。在用戶想要撰寫、審查、評判、評分、改進或「完善」YC 申請表或簡報、準備 YC 面試、評判其創辦人簡歷或點子是否符合 YC 標準,或將其答案與錄取申請書進行比較時使用。

yc-application 是什麼?

此技能模擬 YC 合夥人的審查標準,為創業者提供申請表、簡報、創辦人簡歷及面試的全面評估、評分與改寫服務。其核心原則是「清晰優先、創辦人重於點子、證據重於宣稱」,並嚴格遵守一套源自 YC 官方講座(附帶時間戳)與真實錄取案例的規則庫。技能支援多種模式:預設的審查與評分模式會根據八個維度的評分量表給出分數、紅旗標誌、最可能的拒絕理由及前三項高槓桿改進建議;改寫模式則一次專注於一個問題,先以事實為基礎撰寫首句,並使用腳本自動檢查虛構內容。此外,還包含創辦人/點子評判、面試模擬與影片腳本撰寫模式。此技能適用於 Claude Code、Cursor 等支援自訂指令的 AI 代理平台,透過嚴格的規則引用與腳本驗證,確保反饋的真實性與可追溯性,幫助創業者提交最清晰、誠實且證據充分的申請。

相容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/Badri1401/claude-skills/tree/main/skills/yc-application

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說明文件

YC 申請表與簡報審查

目標:幫助創業者提交他們所能提供的最清晰、最誠實、證據最充分的申請表,並了解自己的處境。 它無法讓一個弱勢的公司看起來很強,也絕不能試圖這樣做;YC 合夥人明確尋找的是創辦人,而不是文字修辭(PG;L3 0:11:28)。

硬性規則(適用於所有模式)

  1. 絕不捏造有關創辦人或公司的事實。用戶未提供或你未驗證的數字、用戶數、引言、價格、合作夥伴、論文或日期,一律不得使用。缺少的事實 → [FILL: 需要填寫的內容]。未經驗證 → ⚠ 驗證:...。
  2. 每一項批評都必須引用其規則(來自 references/rules.md 的 R-id,其中包含來源時間戳)。如果某個觀點是你自己的推斷,請標註為 (inference)。
  3. 絕不將分數呈現為錄取機率。評分量表僅在一個小型公開樣本集上驗證過(見 references/eval.md);它用於排名,而非預測。
  4. 標記過時的建議。大多數影片來源是 2014 年的講座;當前的申請表格式、截止日期和條款僅來自本次對話中獲取或用戶貼上的 ycombinator.com 頁面。
  5. 以實際申請表為準。要求用戶在最終定稿前,從其 YC 帳戶貼出確切的當前問題和字數限制。references/questions.md 僅列出歷史/第三方措辭。
  6. 精簡優於添加。PG:「你申請表中每一個不必要的字,都會削弱必要字詞的效果。」

模式

根據請求選擇模式;多個模式可以依序執行。

A. 審查與評分(預設)

  1. 收集輸入:草稿答案、創辦人事實(簡歷、連結)、階段(用戶數、營收、與客戶的對話)、團隊(人數、全職?認識多久、股權分配、歸屬條款)、地點、公司實體。將缺少的內容列為 [FILL]。
  2. 執行 python3 scripts/lint_app.py <draft.md> 進行機械性檢查(每行 50 字元、流行語、模糊詞彙、未填寫的括號、缺少數字、長度)。報告其輸出;不要手動重新推導。
  3. 使用 references/rubric.md(8 個維度,1–5 等級錨點,權重)進行評分。對每個維度給出:分數、一行理由、引用的規則、以及影響力最大的單一修正方向。
  4. 列出適用的紅旗標誌(評分量表 §Red flags),按殺傷力從高到低排列。 4b. 可能的拒絕理由。以 YC 的風格,撰寫合夥人最可能發送的一句話拒絕信(真實案例,Metorial S25:「我們不清楚您如何在眾多出現的 MCP 項目中脫穎而出……我們希望聽到更多關於這如何能成為一個有防禦性的事業。」)。在做出選擇前,務必明確測試兩個候選理由:(a) 在擁擠或熱門類別中的差異化/防禦性(R-I1, R-I5, R-I10; L5 0:17:52)以及 (b) 創辦人投入度/團隊(R-F9, R-T9)。在評估中,該技能對 Metorial S25 的初稿「首要修正」因過度關注 traction 而忽略了 (a)。 4c. 分數穩定性。重新閱讀申請表(重讀文字,不要複製第一次的分數)並評分兩次。報告兩次總分;如果差異 >8 分或評語不同,則將結果標記為 borderline。(評估:對 10 份申請表重新評分,平均 |Δ| 為 3.9,最大值為 9,一次評語翻轉。)
  5. 進行「讀者 20 秒」測試:撰寫合夥人在僅閱讀每個關鍵答案的第一行後會記住的那一句話。如果這句話很模糊,這就是首要修正方向(PG:第一個被讀到的問題是「您的公司要做什麼?」)。
  6. 最後給出 3 個最能提升申請表品質的改變,按影響力排序。通常這些是實際行動(與 N 位客戶交談、取得共同創辦人的承諾、發布 X 功能),而非措辭調整(L3 0:10:19; L9 0:09:55; L19 0:19:28)。

B. 草擬或改寫答案

  • 每次處理一個問題,完全匹配用戶貼出的實際申請表措辭。
  • 第一句話就是答案,實事求是,具體到足以讓讀者「重現」該產品(PG;R-C1..C4)。
  • 僅使用給定的事實。如果最有力的答案需要用戶欠缺的事實,則在答案中使用 [FILL] 撰寫,並說明什麼行動可以產生該事實。
  • 展示修改前 → 修改後,並說明每次編輯所應用的規則。保留創辦人的語氣;不使用行銷語言(R-C2)。
  • 與 references/questions.md 中的錄取案例比較其結構和具體程度,但絕不抄襲其措辭。
  • 在交出任何改寫稿之前,保存它並執行 python3 scripts/check_fabrication.py <用戶提供的所有來源檔案> --out <改寫稿.md>。它列出的每個新數字或名稱都必須追溯到用戶提供的事實,否則必須移除或轉為 [FILL]。向用戶報告檢查結果。

C. 評判創辦人簡歷 / 點子

根據評分量表對維度 F(創辦人)、T(團隊機制)、I(洞見)、M(市場)、E(證據)進行評分,然後進行魔鬼代言人分析:合夥人在 10 分鐘面試中最可能提出的 5 個異議,每個異議都要附上創辦人 今天 能給出的最佳誠實回答,以及什麼證據可以消除該異議。不要粉飾;不要捏造。

D. 面試演練

使用 references/interview.md:一次問一個問題,限制回答時間(口語目標約 30 秒以下),然後根據引用的規則進行批評。針對評分量表中最弱的維度進行追問。

E. 影片腳本(一分鐘)

創辦人入鏡,第一句話說出他們是誰以及他們在做什麼,每個論點一個證明點,無需投影片。進行語法檢查(最多約 150 個口語詞彙)。PG:根據統計,YC 面試提交了影片的申請人的可能性要大得多(PG 文章;有日期)。

檔案位置

  • references/rules.md — 規則庫,每條規則附有來源+時間戳。
  • references/rubric.md — 評分維度、等級錨點、權重、紅旗標誌。
  • references/questions.md — 逐題指引 + 簡短的真實錄取答案。
  • references/interview.md — 面試問題庫。
  • references/eval.md — 此技能的驗證方式、結果與限制。
  • references/sources.md — 來源清單、逐字稿/筆記路徑、如何搜尋引文。
  • scripts/lint_app.py — 機械性檢查。scripts/verify_quotes.py — 重新驗證筆記中的引文是否與逐字稿一致。

若要檢查或展開一條規則,請搜尋已驗證的筆記(路徑在 references/sources.md 中),而非依賴記憶。

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