金磊 发自 上海 量子位 | 公众号 QbitAI
现在的 AI 大赛啊，简直不要太精彩好吧！
他叫彭铭裕，今年 24 岁，之前从事的职业是保安。
而就是这么与 AI 八竿子打不着边的他，竟能从数万人中杀出一条血路，直接斩获全国第 20 强。
△《动动脖子》项目作者，彭铭裕
如此的反转，还要从彭铭裕当保安那段时间说起。
当时，他刷抖音时被各种抖音特效给吸引注了，下班后便开始自己琢磨怎么做特效。随着一点点的经验积累，也让彭铭裕从小白新手走到了高级特效师。
而最直接的收获，便是副业收入比他做保安还要高；于是乎，彭铭裕索性决定辞职回家全职做抖音特效。
但由于他在做特效的时候需要长期坐在电脑前面，颈椎经常会酸痛，用彭铭裕的话来说就是"每次做完特效一动脖子就啪啪响"。
不过有一次他在做游戏特效时，无意间发现这类体感游戏其实是可以缓解颈椎酸痛；又恰逢看到这个 AI 大赛，于是便决定参加搏一把。
在 Top 20 决赛的路演现场，彭铭裕便现场展示了具体玩法：
从效果中我们可以看到，这个小游戏就是能让你在面对电脑时，把鼻子当做乒乓球拍去打球、当做钓鱼竿去钓鱼，让你的脖子能趣味性地动起来。
再如表情包大师和模仿大师这两款小游戏，也能让你的整个上半身都得到运动。
而对于完成这一切的过程，彭铭裕在现场这样说：
我相当于一个文盲，英语都不会说一句；但即便是零基础、一个人，在两个月的时间里还是把它给做出来了。
不得不说，AI，真的立了大功。
如此有趣且励志的一幕，便发生在 TRAE AI 创造力大会上；而彭铭裕所用的 AI，正是 TRAE。
值得一提的是，这个路演，仅仅是创造力大会的一环，现场便已经是水泄不通之势，来感受一下这个 feel：
之所以会如此，是因为除了彭铭裕之外，现场还有太多有趣的选手和项目（共计 3.7 万人报名，从 1.4W 个作品挑选出 Top 20）：
有上天的、有入地的、有造梦的、有古籍的、有音乐的、有亲子的……
先简单剧透一下比赛最终成绩：
第一名：《词元开物》，获 30 万元奖金；
第二名：《动作帧 MotionFrame》，获 25 万元奖金（亚军 20 万奖金 +5 万社会公益奖奖金）；
第三名：《开源太空 · 卫星守望者》，获 10 万元奖金。
颁奖嘉宾更是重磅，歌手、Vibe Coder 胡彦斌，影视飓风创始人 Tim，宇树科技创始人 CEO/CTO 王兴兴（线上），还有教主楼天城等等。
胡彦斌和 Tim 不仅亲自给彭铭裕颁了奖，还在现场体验了一波《动动脖子》：
热闹，真的太热闹了。
而且在热闹的背后，这场创造力大赛不仅把"人人皆可创作"体现得淋漓尽致，更重要的是让人感受到了有技术、有实力，更有温度的 AI。
高中生拿走了 25 万元大奖
那么接下来，我们就来具体看下分别拿下冠、亚、季军的项目，"创造力值"到底几何。
冠军：让 Token 走进硬件里
拿下本届 TRAE AI 创造力大会冠军的团队，他们直接盯上了 AI Coding 至今一个很明显的断点：
软件现在可以用说的做出来，那硬件怎么办？
△《词元开物》项目团队，杨振宇、郑仲鹏和鹿诚龙
《词元开物》的三名成员分别是杨振宇、郑仲鹏和鹿诚龙，他们都是全职创业者，一个主攻硬件，一个负责工业设计，一个做软件研发和产品落地。
三个人在深圳科创学院认识后，都希望让一个没有电子、嵌入式经验的人，也能像 Vibe Coding 一样，只说一句自己想要什么，就把一件真正的硬件做出来。
于是，他们做了一套 AI 硬件 IDE，再配上一台桌面 PCB 雕刻机。
比如你输入一句"给我做一个音乐键盘"，AI 会先和你确认需求，再生成 PRD、选择元器件、梳理引脚连接；接着自动生成代码，完成编译、烧录和仿真。确认方案能跑以后，它还能继续做 PCB Layout、自动布线并生成加工文件，最后直接发给桌面机器，把电路板雕出来。
初赛时，这条链路便已经跑通，但它更像一个"条件都对时能工作的 Demo "。
真正的变化发生在复赛。团队没有继续关起门来加功能，而是把产品直接扔给真实用户，在青少年挑战营、启航营等活动里提供软件、打板和现场支持，累计接触约 500 名用户。
结果问题一下全冒了出来……有人不会选开发板，有人的元件资料缺引脚，有人仿真能跑、实物却接不上，还有人换一台电脑，编译环境直接崩掉。
于是复赛阶段，他们开始死磕一件事，就是让 AI 生成的答案真的能拿去制造。
元件信息不完整，就让系统停下来要求补充，避免 AI 猜；编译失败，要继续判断是代码、依赖还是开发板配置的问题；真实用户遇到 Bug，则通过 Sentry 记录现场，再让 TRAE 读取报错上下文、定位根因并直接修复，有时候甚至省掉了人手动描述 Bug 这一步。
最密集的一轮，他们连续近 5 天、每天 14 小时高强度开发，提交了 361 次 Git，终于让真实用户把整套流程顺利跑完。
硬件本身也在继续重做。到了决赛现场，新一代 PCB 机器的尺寸和重量已经缩减超过 50%，加入自动找平、一次装夹加工 PCB 正反面等功能，还和软件做了数字孪生联动：电脑上生成完板子，可以直接控制机器加工，同时看到实时状态。
8 月初，他们又把这套东西带进一场青少年黑客松，一群高中生用 8 天时间完成了各自的硬件作品。现场展示中，还有一对母女想亲手做硬件送给别人当礼物。
这大概也是"词元开物"这个名字最直观的解释——
让 AI 里的词元（Token），最后真的变成一件能摸得到的东西。
除此之外，在颁奖现场，Tim 还用一双轮滑鞋演示了《词元开物》，让气球人表演了一波劈叉：
亚军：项目已经 Apple Store 排名 22
拿到亚军的开发者，他叫 Kyle（也叫"重构者"），正在读高二，项目叫做《动作帧 MotionFrame》。
△《动作帧》项目作者之一，Kyle
他和队友（小粥）都来自广东中山，也都喜欢打羽毛球，虽然二人都想把球给打好，但请教练着实是太贵了。他们实际问过，一小时教练课 360 元，再加 100 元场地费，而 Kyle 当时兜里只剩 200 块。
而且就算有教练在旁边提醒"不转体"、"击球点太低"，下场之后还是容易照旧，因为打球的人很难看到自己。于是今年 7 月 11 日晚，Kyle 建起工程，想做一个能真正看着自己打球的 AI 教练。
初赛时，动作帧还只是个能识别挥拍、给出建议的 Demo。不过到了复赛，Kyle 一度想搞多机位、三维重建和机构专业版，写了几天后发现方向跑偏，索性把代码全部封存。
随后三天，他泡在羽毛球基地，跟着教练和球员反复拍摄、校准动作。导师又追问"用户凭什么相信 AI "，他干脆重新找专业教练，把标准动作和常见错误都拍下来，让 AI 的判断有真实样本可对照。
最终，复赛版串起了 iPhone、Apple Watch 和 AirPods：手机负责逐帧分析肘角、击球点和挥拍速度，手表采集动作和心率，耳机则在组间休息时直接把问题说给你听；整套系统还加入 12 节课程、100 套训练方法和 110 种常见错误示例。
开发上，Kyle 负责定方向、做取舍和真机验证，TRAE 负责把想清楚的需求变成代码。软件需要上百张动作配图时，TRAE 几个小时就批量生成完成；一次实测发现 9 个问题后，又在 2 小时 54 分钟内完成修复、编译和逐项验证。
一个月后，《动作帧》甚至直接通过 Apple 审核正式上架；在决赛现场，Kyle 说产品上线 10 天已经冲到热门榜第 22 名！
季军：父子兵，齐上阵
拿到这次 AI 大赛季军的选手，是一对父子，他们直接把项目做到了太空。
△《开源太空 · 卫星守望者》项目作者，谭谈和其初二儿子
这个项目名为《开源太空 · 卫星守望者》，父亲叫做谭谈，已经 40 岁。此前他一直在互联网大厂做解决方案，被"毕业"后才在今年进入航天行业；他的搭档更特别，是还在读初中的儿子波波。
父子俩一个负责整体规划和开发，一个负责搜集卫星资料、模型，顺便充当老爸的产品经理。
刚进入航天行业时，谭谈就发现，这个领域的专业软件门槛很高。于是在 7 月 7 日报名比赛时，他给自己定了个挺硬核的目标：借 TRAE 做一套卫星态势感知和任务仿真软件。
第二天，他直接用自然语言把系统目标、数据源和技术方案讲给 TRAE，让它先生成完整开发任务书，再交给 TRAE 继续往下写。
第一次完整跑完开发任务只用了 4 个多小时，项目空间里的代码已经做到 1.63GB。之后父子俩再一边测试、一边往回扔问题，解决 3D 贴图、模型兼容、服务器部署等问题，三天后就有了初赛版本。
但那时候，它还主要停留在看卫星，也就是把真实轨道数据放到 3D 地球上，显示卫星此刻在哪、接下来往哪飞。
而到了复赛阶段，谭谈开始让它真正管卫星。
新版本不仅加入国产 AOE 轨道数据和更多卫星 3D 模型，还做出了一个虚拟的" TREA-01 "卫星任务中心。
用户可以给卫星安排遥感任务，AI 自动计算合适的任务窗口；遇到太空碎片接近，还会触发预警，生成躲避方案，再把整个任务过程回放出来。甚至还加了第一视角驾驶舱——屏幕上的视角直接来到卫星旁边，看着脚下地球明暗交替，体验"自己就是一颗卫星"。
复赛开发也一路在改。7 月 24 日晋级后，谭谈先修 Bug、补数据库同步，随后几天又让 TRAE 生成新的测运控开发文档，继续加入遥感任务编排、AI 任务规划、报告导出和任务回放。有些原本计划好的方案实际效果不好，比如卫星避障的表现形式，他也直接舍掉重来。
到了决赛现场，父子俩把分工说得更直白：爸爸是"架构师 + 码农"，儿子负责搜资料、挑毛病，再时不时塞进去几个新点子。
而谭谈真正想做的，其实还不止这一个软件。他希望比赛结束后把这些能力逐步开源，让更多人能用更低的门槛接触航天软件、理解卫星，甚至一起参与完善这套"开源太空"体系。
还有直接造梦的
还有一组选手，干脆把做梦做成了一款 App。
梦迹 DreamTrace 项目的队长李一璇还是一名大学生。她做这个产品，起因就是自己曾梦见去看偶像演唱会，不仅拿到亲签，还一起合了影。醒来以后兴奋劲还在，梦里的细节却会一点点消失，她便一直想做个能把梦保存下来的工具。
到了这次比赛，她和 21 岁的队友组了个"梦里啥都有"队。李一璇在现场开玩笑总结两人的分工："我负责做梦，他负责帮我把梦做成。"
初赛时，梦迹还只是一个以页面展示为主的 Demo。到了复赛，在 TRAE 的辅助下，团队把后端和数据能力补齐，又把 AI 解梦、AI 画梦、现实关联、梦境故事等能力串了起来。用户刚醒来，可以直接用语音把梦说下来；之后 AI 能把文字重新画出来，也能把一段时间里的梦境和现实经历放到一起找线索，甚至继续生成小说和绘本。
最后这些梦还能被发到社区。相比点赞，梦迹专门设计了一个更有意思的按钮——"也梦到过"。
一个本来醒来几分钟就可能消失的梦，就这样被记录下来，还能找到另一个做过相似梦的人。
不得不说，这些项目真的太有创意、太有意思了。
为什么 TRAE 能让人人都编程？
在看完前面这些选手和项目后，我们不难发现他们身上的一个共同点——
地质系学生、刚下岗的 UI 设计师、高中生，甚至那位自称"文盲"的前保安……这里面相当一部分人，过去压根就不属于传统意义上的程序员群体。
但他们最后拿出来的，又都不只是几张能看的 Demo。他们都是拿着 TRAE，有人做出了能上真机跑的地质建模工具、有人把产品送进了 App Store，还有人已经开始找真实用户测试。
而这事在当下能发生，或多或少也离不开 TRAE 这两年本身的变化。
2025 年初刚上线时，它还更接近一款 AI IDE，AI 主要待在开发环境里帮人写代码、改代码。半年后 SOLO 出现，事情开始有了明显变化——用户只需要给出一个目标，AI 就可以继续往下拆任务、读项目、调用工具，再一步步把事情做完。此时，TRAE 解决的已经不只是"这段代码怎么写"，而是"这个东西怎么做出来"。
再加上 Skills、Rules、MCP、自定义智能体、Plan 和 Spec 这些能力逐步补齐，现在很多开发任务已经变成，你只需要把想法和约束讲清楚，AI 自己规划、调用工具、修改文件、跑命令，再把结果交回来验收。
所以回头看这段演进，值得注意的其实不是名字换了几次、入口多了几个，而是把原本需要人亲手完成的开发步骤，一点点交给 AI。
当然，这并不意味着做产品突然变简单了。
只是以前最先卡住人的，往往是"我不会写"；现在真正难的，越来越变成"我到底要做什么"、"哪里做得不对"、"接下来该怎么改"。
换句话说，代码这道门槛正在往后退，对问题的理解、判断和取舍，反而被推到了更前面。
AI 比赛，现在不能只拼技术了
这也是看完整场比赛之后，一个很明显的感受。
AI Coding 发展到今天，单纯"帮你写一段代码"已经越来越接近基础能力。真正拉开作品差距的，开始往代码之前移动。
《词元开物》团队首先得知道现在 AI 时代的硬件底缺什么；Kyle 得真的花钱问过羽毛球教练，才知道一个高中生想获得专业指导有多贵；李一璇想把自己做过的梦里的故事继续延续下去……
这些问题，AI 自己不会凭空发现。
等问题找到了，接下来才轮到怎么把需求拆清楚、怎么判断 AI 做得对不对、出了 Bug 怎么测、方向跑偏了敢不敢把已经写好的东西推倒重来。也因此，回头看这届比赛，技术依然决定一个产品能不能跑起来，但创造力开始更多决定它为什么值得被做出来。
所以未来未必人人都要成为程序员。
但一个老师可以给自己的学生做工具，一个家长可以围绕孩子的需求做应用，一个普通人也可以因为生活里某个反复折磨自己的小问题，临时给自己"造"一件软件。
当制造软件的能力开始下放，真正稀缺的东西，反而重新回到了人身上——你有没有认真生活，有没有发现那个值得解决的问题，又愿不愿意真的动手把它解决。
这大概也是 3.7 万人跑来参加这场比赛，最值得关注的地方。
所以，你有什么一直想做、但过去觉得"我又不会编程"的点子吗？
不妨，来 TRAE 一下。
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