6月13日，我们在旧金山举办了一场为期12小时的黑客马拉松活动，吸引了300多位创始人和开发者参与，使用Claude Opus 4.8进行创新开发。此次活动共收到超过1500份申请，最终310名参与者来自全球各地，每人获得500美元的积分，在一天内将创意转化为可运行的演示作品。
我们采访了三支获奖团队，了解他们的作品以及如何利用Claude完成项目。
祝贺所有获奖者和参与者，希望他们的项目能为你带来灵感。
第一名： Tekton — Holly Tang 和 Austin Burgess
当一座历史悠久的木结构建筑被火灾摧毁，数百年的工艺也随之消失。Tekton通过3D重建这些建筑，并追溯每个构件的历史来源。
用户输入一座历史建筑，Claude会自动搜集相关的建筑图纸、施工文件、照片和示意图，随后构建一个包含339个逐步建造状态的3D模型。点击模型中的任意部件，Tekton会展示该细节的出处及其设计原因。团队称之为“证据链”，从原始资料到经过验证的模型完整连接。该项目旨在学术验证、修复工作及文化保护，首批重建对象包括唐代建筑和巴黎圣母院尖塔。
所有验证工作均基于Opus 4.8完成。独立验证子代理在隔离环境中对每个重建部分进行评分，自我纠错循环确保所有20项测试通过。每个模型均严格对照历史记录及引用资料，确保最终模型符合原始建筑的建造规范。
Holly Tang和Austin Burgess在一个月前的Code with Claude活动中排队买咖啡时相识。Holly是一名设计师，曾协助Austin的创业公司 Pearl。她表示：“我喜欢看纪录片，看到美丽建筑因火灾消失总让我难过。”Holly曾独自完成过单一建筑重建的原型，Austin则负责将其扩展为适用于任意建筑的完整流程。
他们分阶段开发Tekton：先完成巴黎圣母院尖塔的规模化渲染，再逐步增加细节，最后扩展至整座建筑。虽然时间不够完成全部，但许多黑客马拉松参与者对项目表现出浓厚兴趣并主动提出协助。Holly和Austin计划将Tekton开源，方便博物馆、历史学家、非营利组织及政府机构共同使用和完善。
给其他开发者的建议： 在动手开发前，先规划完整项目。
Austin说：“我们制定了完整的产品需求文档和包含约50个具体任务的Notion看板，明确了每一步的目标。”有了清晰的计划，他将开发流程拆分成多个并行工作流。
第二名： Sim Francisco — Tanmayi Priya Dasari 和 Tejas Prabhune
Sim Francisco是一个旧金山市人口的模拟模型，包含1万名基于美国人口普查数据生成的合成居民，每人拥有独特的人口统计信息、个人历史和世界观，分布在城市地图上并实时响应新闻事件。
用户向城市提问，系统会按社区逐一调查模拟选民意见。基于2023年10月的知识截止点，模型预测2024年总统选举民主党得票率为81.3%，实际为83.8%；预测2024年3月旧金山Prop A投票支持率为70%，实际为70.38%。它还能追踪Kalshi和Polymarket等预测市场，误差仅几个百分点。*
Opus 4.8负责前后端全部代码编写，并对后端行为进行端到端验证。团队让Claude与验证器及对抗代理协作，确保后端能准确再现真实的人口分布。
Tanmayi和Tejas是加州大学伯克利分校的电气工程与计算机科学专业学生，通过校园机器学习俱乐部相识。对Tejas来说，Sim Francisco也是他后续创业项目的测试平台，旨在验证模拟人物是否能保持一致性以训练长期任务模型。
给其他开发者的建议： 不要满足于第一个可行方案，尤其是成本高昂时。
团队最初为每个居民单独调用推理接口，成本过高。Tejas说：“后来Claude自行设计了进化聚类算法，将居民分组为约300个代表性人物。”分组后模型在Kalshi、Polymarket和历史数据上的准确度保持不变，推理成本却降低了10到100倍。
第三名： Custom Universe — Jake Stevens 和 Mauricio Pereira
用手机拍摄椅子照片，Custom Universe能将其转化为3D物体，用户可将其放入场景中，通过文本提示重新设计样式，并实时移动，渲染图像同步更新。
该项目面向机器人实验室，帮助生成大量合成数据以训练机器人完成特定任务和适应特定环境。实验室可扫描工厂设备，放入虚拟场景，生成数据以微调机器人模型。传统方案需要物理学家和工程师处理物理和碰撞几何，Custom Universe则通过拖拽方式布置场景，团队计划加入更精确的物体定位功能，比如在厨房台面上微调30厘米。
Opus 4.8负责项目端到端开发，并操作远程NVIDIA H100 GPU支持模型运行。团队还利用Claude筛选合适模型，搭建将苹果RealityKit扫描对象导入网页应用的管道。
Jake是罗切斯特理工学院计算机视觉专业毕业生，创办了专注加速AI模型的初创公司Luminal，该场景构建器最初是他的一个副业项目。Mauricio毕业于麻省理工机器人专业，创办了Coat Robotics，他带来了机器人训练数据匮乏和合成环境构建难题。Custom Universe依赖开源模型和算法，免费开放，用户可在自有GPU上运行。
给其他开发者的建议： 利用Claude选择工具，而不仅仅是写代码。
Mauricio说：“我们大量迭代时都在评估哪个模型输出更合适，Claude帮我们做了大量调研。”团队还让Claude处理不熟悉的技术集成，比如苹果RealityKit和扫描对象上传流程，“我们让Claude把这些加入到开发管道中。”
了解我们的Claude社区项目，包括线下聚会、黑客马拉松等活动。
*Sim Francisco是独立黑客马拉松项目，使用选举预测作为示例，不代表Anthropic对AI模拟选举预测的认可。
