Claude AI использовался для автоматизации исследования и ранжирования стартапов YC W26.
Пользователь Reddit в сообществе r/ClaudeAI поделился экспериментом, в котором он использовал Claude для автоматизации того вида исследований, которые обычно проводит венчурный ассоциат перед встречами. Система изучила каждый стартап из YC W26 и составила рейтинги на основе конкретных критериев.
Методология исследования
Для каждой компании Claude выполнил несколько автоматизированных исследовательских задач:
- Проанализировал профили основателей в LinkedIn, чтобы проверить их реальную трудовую историю
- Искал упоминания в прессе и признаки роста
- Изучил продукт, чтобы определить, существует ли что-то реальное или это просто лендинг
Система оценки
Claude оценил каждую компанию по четырём конкретным критериям:
- Достоверность основателей
- Реальность продукта
- Рыночные возможности
- Конкуренция
Затем система присвоила каждой компании уровень от S (высший) до D (низший) на основе этих оценок.
Результаты
Эксперимент показал, что уровень S было «очень трудно получить». Большинство компаний оказались на уровнях B или C, что, по словам пользователя, «честно говоря, логично для ранней партии». Распределение показало, что «несколько действительно впечатляют, а несколько — просто вибрации и сайт на Webflow».
Пользователь ищет отзывы сообщества о рейтингах и общем подходе к автоматизированному исследованию стартапов.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
Дизайнер создает нативное приложение для тегирования фотографий на Mac с использованием Claude Code и локальной модели компьютерного зрения.
Дизайнер без опыта работы в Xcode использовал Claude Code для создания Loupe — нативного приложения для Mac на SwiftUI, которое анализирует фотографии с помощью локальной модели компьютерного зрения (minicpm-v через Ollama) и записывает метаданные IPTC/XMP. Приложение включает параллельную обработку, автоматическое определение оборудования и обучающуюся систему, адаптирующуюся к стилю тегирования.
Практический опыт замены стека автоматизации на MCP-серверы и локальные LLM.
Разработчик делится результатами 4 месяцев работы персональной инфраструктуры автоматизации с использованием MCP-серверов с моделями Qwen 2.5 32B и Llama 3.3 70B на оборудовании с двумя видеокартами 3090, подробно описывая, что работает хорошо, а что нет.
АЛЬТМИР: Архитектура постоянного жизненного симулятора, которая отделяет LLM от базы данных для решения проблемы амнезии ИИ
ALTWORLD — это симуляционная игра с сохранением состояния, которая решает проблему контекстного окна, храня каноническое состояние запуска в таблицах PostgreSQL и JSON-объектах, а затем генерируя повествовательный текст только после изменений состояния. Архитектура использует Next.js App Router, Prisma и PostgreSQL с чётким разделением между логикой симуляции и AI-нарративом.
Создание продуктивной автономной системы машинного обучения для исследований с помощью Claude Code
Разработчик создал систему, в которой Claude Code выступает в роли автономного исследователя машинного обучения для табличных данных, проводя эксперименты в течение ночи с ограниченным редактированием файлов и изоляцией в Docker. Ключевые выводы включают блокировку редактируемых файлов, защиту пропускной способности экспериментов с помощью ограничений и реализацию постоянной памяти через структурированное логирование.