产品介绍
一家典型的 YC 公司究竟是什么样子的？为了找到答案，我抓取了最近 5 批共 793 家初创公司和 1625 位创始人的个人简介。报告包含 27 个交互式图表，涵盖：哪些行业正在崛起，哪些正在衰落，创始人的共同点，合伙人如何挑选公司，描述中的隐藏主题，以及一个"标准"YC 初创公司的精确统计画像。其中一些发现令人惊讶：YC 会在同一批次中投资近乎相同的竞争对手。而且每位合伙人都有其偏好的类型。报告免费，无需登录。
适合谁关注
- 创业者、投资人和财务团队
可借鉴场景
- 快速理解 What YC Is Really Betting On? 的定位、核心能力和 Product Hunt 热度
- 判断“793 家 YC 初创公司的 X 光透视”这类需求是否值得做竞品调研
- 沿着 创业书籍、金融、投融资与商业 继续发现同类产品和替代方案
- 筛选高票产品，观察海外用户当前愿意投票支持的产品形态
- 结合评论热度，判断该产品是否有真实讨论和早期用户反馈
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2月24日
发布日期
作者自荐
总结
这份报告并非传统意义上的产品，而是一个极具洞察力的数据研究项目。它精准地切中了创业生态中的一个核心需求：透明化顶级孵化器 Y Combinator 的投资逻辑与趋势。通过抓取和分析近 800 家 YC 公司的数据，作者不仅反驳了"YC 只投 AI 套壳"的流行观点，更揭示了深科技崛起、合伙人投资偏好、甚至"内部竞争"策略等深层模式。其价值在于将模糊的行业感知转化为可验证的数据洞察，为创业者、投资者和行业观察者提供了宝贵的决策参考。项目本身技术栈轻量（Python + Chart.js），体现了数据驱动分析的力量。潜在挑战在于数据的时效性和解读的客观性，但其作为开源、免费的分析范例，对推动创投领域的透明度具有积极意义。
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大家好，PH 👋 我总听到有人说"YC 现在只投资 AI 套壳应用"，想验证这是否属实。因此，我抓取了最近 5 批 YC 的所有公司数据。 涉及 793 家公司，1625 位创始人简介，以及每个标签、行业和合伙人分配信息。 一些令我惊讶的发现： 🔸 只有 15% 是浅层套壳应用——且比例在下降 🔸 深度科技在最新批次中跃升至 29% 🔸 旧金山的初创公司雇佣人数少于远程公司 🔸 YC 会故意在同一批次中投资近乎相同的竞争对手 🔸 每位合伙人都有其独特的偏好类型（Diana Hu = 基础设施，Garry Tan = 逆向押注） 项目使用 Python（数据抓取 + NLP 分析）和 Chart.js 构建。单 HTML 文件，无后端。 这是一个业余项目——不是产品，也不是初创公司。只是一个失控的周末探索。 期待大家的反馈，你们觉得哪些模式最有趣？ — Krishna