# 我扒了 TRAE AI 创造大赛的 3.7 万条数据，看看有什么有趣的发现
**作者**: 阿囤囤
**日期**: 2026-07-16T07:50:02.000Z
**来源**: [https://x.com/Panggungun24/status/2077662024620986554](https://x.com/Panggungun24/status/2077662024620986554)
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> 2026.7.16 全文4054字
> 我抓取了 37,002 条报名帖，成功读取了其中 36,996 条正文。我想知道的是：当 AI 编程已经走到今天，普通人究竟在用它做什么？Vibe Coding 让创意真正变多了吗？一个创意 Demo，又应该用什么标准来评价？
# 为什么我要做这次数据调查
我关注 TRAE AI 创造力大赛，是因为它和我过去见过的大多数黑客松、创业赛、产品赛都不太一样。
第一，它的规模极大。截至报名结束前后，社区报名专区已经积累了 3.7 万条公开报名记录。对一个以 AI 创造和 Vibe Coding 为核心的赛事来说，这个规模本身就是一个罕见的观察样本。
第二，它的奖金非常高。官方信息显示现金奖池达到 113 万元，单项目最高可获得 35 万元。冠军、亚军、季军以及赛道大奖、创造者奖、社会公益特别奖共同构成了一个非常有吸引力的奖项体系。
第三，它的赛事阵容足够引人注意。官方公布的“领造官”包括胡彦斌、罗永浩、小马智行创始人兼 CTO 楼天城、影视飓风创始人 Tim，还有很多很多我们非常敬仰的“大佬”。
所以我很好奇：AI 已经发展到这个阶段，3.7 万个人到底在做什么？Vibe Coding 真的让创意变多了吗？
# 37,002 条数据是怎么来的？
数据来自 TRAE 官方中文社区“TRAE AI 创造力大赛—大赛报名专区”的公开页面 赛事论坛
- 分页抓取报名专区全部主题列表；
- 按社区主题 ID 去重，得到 37,002 条唯一报名帖；
- 逐条读取主题首帖正文、标签、标题、链接等公开字段；
- 成功读取 36,996 条正文，覆盖率 99.984%；
- 返回 404 的数据不要（代表已被删除或转为不可见）。
因为赛事允许一个报名帖同时选择多个赛道，同时也存在同一个项目重复发帖、修改标题后再次提交、在不同赛道重复提交等情况。因此我做了一些去重逻辑：标题会先做标准化，统一全角半角、转小写，去掉标点，以及“学习工作赛道”“参赛作品”“项目名称”“Demo”“App”等模板性前后缀。标准化后完全相同的标题被视为一个明显重复组。
这种方法比较保守。它可以确认明显重复，却无法百分之百识别以下情况：
- 同一个产品换了一个完全不同的名字；
- 同一个作者提交“基础版、增强版、公益版”；
- 标题不同，但产品链接和核心功能完全相同；
- 两支团队独立做出了同一个点子。
因此，针对原始数据，基本上是我非人肉筛选情况下，我个人能想到的最优解。以下分析，也都主要是这 37002 条报信记录作为原始分析数据。
好，我们接下来看看有哪些有趣的发现：
# 官方划定的五大赛道，都有多少人报名了
官方提供的4个赛道（公益是附加赛道）
从大赛方的五个大类来看，学习工作和生活娱乐构成了最主要的创作入口，硬件交互则少得非常明显。
# 如果不看官方赛道，3.7 万个项目实际在做什么
五个官方赛道太粗。于是我根据全部报名标题中的关键词重新建立了 24 个垂直主题。
有意思，真正决定竞争激烈程度的，不是“学习工作”对“生活娱乐”，而是刷题助手对其他刷题助手、心理陪伴对其他心理陪伴、旅游规划对其他旅游规划、小游戏对其他小游戏。由此，参赛团队的年龄分布大致也能猜个一二。
# 观察一：项目数量爆炸，但创新空间出现了坍缩
教育/刷题类命中 11,954 条，游戏/互动娱乐命中 8,775 条。两个最热门主题的数量合计，相当于全部报名规模的 56%。由于主题可重叠，这不是严格市场份额，但足以说明创意高度集中。
生成式 AI 带来了一个很有意思的悖论：创作门槛下降，作品数量爆炸；大家共享相似的模型、模板、教程和灵感来源，创新空间反而发生了坍缩。
大量项目集中在几种熟悉结构：AI 刷题与错题本、心理陪伴与树洞、旅游攻略、简历与面试、文案与内容生成、互动叙事与小游戏、知识库问答、老人用药和适老陪伴。
这些方向绝非没有价值。问题在于，当一万个人都做“AI 学习助手”时，单纯把人群从大学生换成中学生、把主题色从蓝色换成紫色，已经很难构成创新。难以想象，大家的想象力实在太匮乏了。
那么，我眼中的创新究竟是什么？我认为，创新不能只看“有没有人做过”。在 3.7 万个 Demo 的规模下，几乎所有大方向都有人做过。更合理的创新判断至少包含四层：
1. 问题创新：是否发现了一个真实、具体、长期被忽略的需求，而不是重新描述一个宽泛痛点？
2. 解法创新：是否改变了用户完成任务的方式，而不只是给现有流程增加一个聊天框？
3. 交互创新：AI 是否真正嵌入行为链路，能够感知上下文、生成结构化行动、调用工具并接收反馈？
4. 技术运用创新：是否在 TRAE 能力、知识检索、Agent、工作流、多模态或软硬协同上形成独特组合？
真正有竞争力的项目，未必拥有最复杂的架构，但通常会做到一件事：痛点清晰、交互简洁，让人看到产生一种“wow，还能这样”的感觉。
# 观察二：项目复杂度普遍不高
基于原始数据，正文中可观察到的技术信号，我把产品粗略分成四档：
这么来看，项目复杂度初步判断都不高，35w的奖金，从复杂度来看，要脱颖而出不算“比登天还难”，但是项目数实在庞大，要“战斗”到最后也绝非易事。
不过这里必须说明一下：当前赛事所处的阶段，官方是允许提交一个可以跑通核心链路的网页 Demo的。HTML 是交付载体，不是低质量的证据。用 HTML、CSS、JavaScript 做出的单页产品，也完全可以解决真实问题。
同样，正文里没有仓库、截图或复杂架构，也不能证明作品本身没有完成。大赛报名要求的重点，是把创意背景、解决的问题、产品价值和 Demo 说清楚。公开帖子里的“可观察证据”，不能等同于评委实际拿到的全部材料。
因此，上面的复杂度分层只回答一个问题：材料中展示了多少技术模块。它不回答“项目好不好”“有没有价值”“能不能晋级”。
# 观察三：现在还不是评价 UI 美不美观的时候
官方流程显示，2026 年 6 月 16 日至 7 月 15 日是“报名”，即提交创意及产品 Demo的阶段；7 月 16 日至 20 日进行初赛评审；7 月 21 日至 8 月 9 日，进入复赛的选手才需要继续创作完整产品。
Demo 阶段不需要像成熟 SaaS / 端侧产品一样，把每个像素和交互都打磨到极致，但是必须要做到：
- 核心链路跑通；
- 用户能完成一次完整任务；
- 创意可行；
网上看到不少人拿最终商业产品的完成度去嘲笑初赛 Demo，这显然是把“原型验证”和“规模化交付”混成了一件事。且看后面的初赛和复赛作品吧。审美这一块，虽然vibe coding让大家的审美逐渐趋同，但我从不怀疑大家的创造力。时候还未到。
# 观察四：注意，这不是 TRAE AI 变现大赛
很多人天然期待从 3.7 万条报名中看到一批可以立即商业化、快速变现、获得融资的项目。如果没有，就认为 Vibe Coding 的价值被高估了。这太可笑了。
它叫 TRAE AI 创造力大赛，不叫 TRAE AI 变现大赛。
从评审表来看，非硬件赛道的权重是：产品完成度 30%、技术实现 30%、实用性 20%、创新性 20%；社会公益相关评审则把产品完成度、社会价值、技术实现、实用性、创新性各设为 20%。评审重点是：
- 是否有完整用户路径，核心功能是否齐全；
- 系统是否稳定，技术方案是否合理；
- 是否解决真实且高频的问题；
- 是否具有持续使用价值；
- 需求、解决思路和 TRAE 能力运用是否有创新。
来源：Trae AI 创造力大赛官方论坛
这里没有“商业模式”“收入规模”“融资潜力”或“变现能力”这一评分项。由此可见，赛事更想证明的是：不会传统编程的人，也能借助 AI 把一个真实问题做成可运行的产品。而不是你们说的变现。
一个给父母做的用药提醒工具、一个帮老师整理错题的页面、一个服务社区办事的行动卡，可能永远不会成为一家百亿公司，但它依然有价值。Vibe Coding 的意义，不只是批量制造创业项目，而是把软件创造能力从程序员扩散给更多具体问题的拥有者。这句话，我已经在公开场合&非公开场合说过无数遍。
# 观察五：硬件交互只有 5.9%，这可能是最值得关注的信号
硬件交互只有 2,185 条，远低于学习工作和生活娱乐。标题去重后约 2,042 个。这个差距并不意外：
- 网页 Demo 可以快速生成，硬件需要采购、连接和调试；
- 硬件涉及传感、控制、通信、供电、结构与可靠性；
- 错误不再只是页面报错，还可能是设备不响应、连续运行不稳定；
- 软硬件协同更难用一段描述或一张效果图伪装。
评审表也对硬件提出了额外要求：原型完整、量产可行、运行可靠，传感—控制—计算—反馈链路需要联动顺畅，还要能够通过视频、文档或测试结果验证。
硬件少，不只是因为大家没想到，而是缺少可以用来调试的机子，电路板等采购的成本也很高，上面参赛的分析我们也推断出了年龄层大多是年轻学生。这也意味着，未来参赛者如果具备硬件条件，软硬协同可能是一个相对稀缺、区分度更高的方向。
这里希望有更多的硬件厂商也能“下场”办一些赛事，尤其是具身智能，我希望它更早地进入到普通人的家庭中。
# 观察六：大赛真正想推动的，是“人人可创造”
从 0 技术背景也能参赛、报名与初赛阶段允许个人参加，到先提交创意与 Demo、再在复赛阶段创作完整产品，这套流程传递出的价值观非常明确：
> 不会做软件的人，也可以拥有解决自己问题的能力。
这也是为什么我认为，评价这些作品时需要保持两种尺度：
- 不能因为它是 HTML 页面、功能少、商业模式不清晰，就否认它作为 Demo 的价值；
- 也不能因为它讲了一个动人的故事、写了很多 AI 名词，就跳过“是否真的解决问题”的检验。
当创作变得“相对容易”，大家会迅速涌向最熟悉的模板。于是我们看到数量爆炸，也看到创新空间坍缩；看到很多有用的小工具，也看到大量同名、近似和换壳式的点子。但我不认为这说明 Vibe Coding 失败了。恰恰相反，这说明它已经完成了第一步：让“我有一个想法”更容易变成“我有一个能跑的东西”。
如果非要用一句话总结，那么我认为：这场大赛不是在 3.7 万份商业计划书里寻找下一家独角兽，而是在验证一个更基础、也更重要的命题——当不会写代码的人也能开始做产品之后，他们会优先选择解决什么问题？
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