Z Potentials｜专访YC录取的华人团队，用Agent重塑Excel的亿万级生意，她押注电子...

主要观点总结

Rachel Hu，从12岁在机房里写下第一个RPA自动化脚本开始，她的职业轨迹几乎始终与“数据”和“智能”交织在一起。她兼具科学家的理性和创业者的务实，决定躬身入局，开启全新的创业征程。她选择专注于解决 “最后一公里”的问题，提供真正让用户省时间、省钱的工具，做好用的“电器”。她的公司CambioML用AI Agent重新定义Excel的工作方式，自动清洗数据，将非结构化信息转换为结构化结果，自动生成报表和图表，并确保每一步都有原始数据或公式的支撑。她判断，这个领域的 ARR上限可能达到数亿美元。她偏爱“潜力股”员工，而不是履历耀眼的明星。她相信这个行业完全有可能实现从 千万到数亿美元的 ARR，行业天花板非常高。

关键观点总结

关键观点1: Rachel的职业轨迹

从12岁在机房里写下第一个RPA自动化脚本开始，Rachel的职业轨迹几乎始终与“数据”和“智能”交织在一起。她既是那个在网页比赛中用RPA脚本给自己投票的小女孩，也是后来在基金公司做量化分析、用代码驱动财务报表的年轻实习生，更是站在Amazon Web Services机器学习实验室一线的科学家。横跨学术、金融与科技巨头的经历，让她兼具科学家的理性和创业者的务实。

关键观点2: 创业选择

当大模型行业在全球范围内沸腾，Rachel决定躬身入局，开启全新的创业征程。她认为，大模型行业的发展也将遵循同样的路径，巨头负责“发电”，创业公司则要去完成“最后一公里”的接入，提供真正让用户省时间、省钱的工具，做好用的“电器”。

关键观点3: 产品方向

她的产品并不是为精通VBA的分析师服务，而是为那些每天被格式混乱、公式难写、报表催交困扰的普通人解决“繁琐小事”。她希望用AI Agent重新定义Excel的工作方式，自动清洗数据，将非结构化信息转换为结构化结果，自动生成报表和图表，并确保每一步都有原始数据或公式的支撑。

关键观点4: 市场潜力

Rachel判断，这个领域的 ARR上限可能达到数亿美元。她认为，这个领域的商业价值更高，这个领域将会诞生多家优秀的公司。

关键观点5: 人才选择

她偏爱“潜力股”员工，而不是履历耀眼的明星。她相信，只有真正能够交付高质量产品的员工才能为公司带来价值。