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> 作者：ClaudeDevs (@ClaudeDevs) · 平台：X (Twitter) · 日期：2026-06-18
> 原始來源：https://x.com/ClaudeDevs/status/2067298098553254211
## 中文摘要
Claude Build Day 匯集開發者展示 Claude 模型應用。
**活動概況**
Anthropic 於舊金山舉辦「Claude Build Day」，吸引 300 位開發者參與。活動中開發者們在單日內完成多項具備高度實用性與技術深度的專案，展現了大型語言模型在歷史研究、社會模擬及 3D 視覺生成領域的應用潛力。
> 一群人在明亮的室內空間中圍繞著長桌使用筆記型電腦進行工作或交流。
**獲獎專案亮點**
本次活動選出三項最具代表性的獲獎作品：
- **第一名：Tekton**
由 Holly Tang 與 Austin Burgess 開發，是一個以證據為導向的 3D 重建平台。該工具能將唐代建築等歷史文物進行數位還原，每個組件皆可追溯至歷史文獻。使用者可透過介面滑桿控制建築的生成進度（從地基、樑柱至內部細節），並利用「Recover」功能根據歷史考證（如唐代特有的紅綠配色）進行精確還原，點擊組件即可查看背景資訊。
> 兩位講者展示名為 Tekton 的歷史建築重建引擎，透過 AI 技術將歷史建築與文物進行 3D 建模與還原。
- **第二名：Sim Francisco**
由 Tanmayi Priya Dasari 與 Tejas Prabhune 開發，是一個基於人口普查資料的舊金山數位孿生模擬平台。該系統模擬了 10,000 名具備個人背景標籤（如社會傾向、職業、交通習慣）的虛擬居民。使用者可針對特定議題（如「是否將 Carl the Fog 定為舊金山官方吉祥物」）進行民調，系統能即時分析不同族群的立場與意見分佈，並預測現實世界的社會反應。
> 兩位學生展示名為「Sim Francisco」的模擬平台，該平台透過模擬舊金山居民的行為來預測社會反應。
- **第三名：Custom Universe**
由 Jake Stevens 與 Mauricio Pereira 開發，是一個即時 3D 渲染引擎。該工具能將單張手機照片轉化為可編輯的寫實 3D 場景。使用者在左側編輯視窗匯入或移動 3D 模型（如椅子）時，右側視窗會即時更新渲染影像。該工具支援參數調整，包括 `Steps: 4`、`Seed: 42` 與 `Size: 512 x 512` 等設定，顯著提升了場景生成的互動效率。
> 兩名男子分別站在一個橘色像素風格造型的立式工作台兩側，正專注地使用筆記型電腦工作。
**技術影響**
本次活動由 Cerebral Valley 共同主辦，展示了 AI 開發者生態系正從單純的文字生成，轉向結合歷史考證、社會科學模擬與即時 3D 渲染的複雜應用場景。這些專案證明了透過 Claude 的 API 與開發者工具，開發者能在極短時間內構建出具備高度專業知識與互動性的應用程式。
> 兩名講者展示名為「Custom Universe」的 AI 工具，該平台能將 3D 模型即時轉譯為寫實的室內場景影像。
> 一群參與者在「Claude Build Day」活動背板前合影留念。
## 媒體內容
**兩位講者展示名為 Tekton 的歷史建築重建引擎，透過 AI 技術將歷史建築與文物進行 3D 建模與還原。**
**影片中的 Prompt 與操作**
操作步驟：
1. @00:07 點擊右側滑桿，從地基開始逐步生成建築結構。
2. @00:24 點擊佛像，彈出包含歷史背景與結構說明的資訊視窗。
3. @00:45 點擊「Recover」按鈕，將建築外觀切換為唐代風格。
4. @00:56 點擊建築構件，彈出關於唐代木結構的詳細說明視窗。
5. @01:10 切換至「Notre-Dame」專案，展示尖塔的結構設計圖。
**逐字稿**
- `00:00` 我是 Austin。哈囉，這是 Holly。我們正在開發 Tekton，這是一個歷史重建引擎。（I'm Austin. Hello, this is Holly. And we're building Tekton, which is a historical recreation）
- `00:04` Tekton 的功能是，你給它一座歷史建築，它就會去搜尋（engine. So what Tekton does is you give it a historical building and it goes and looks up）
- `00:09` 所有的設計圖、設計方案、歷史資訊，以及所有這些圖像和（all of the schematics, the design, historical information, and all from of these images and）
- `00:14` 一切內容，以極高的準確度重建歷史影像。如你所見，我不知道（everything recreates historical images with incredible accuracy. As you can see here, I don't）
- `00:20` 你想不想稍微介紹一下這座寺廟？好的。現在讓我帶你看看這座寺廟。所以（know if you want to talk a little bit about the temple? Yes. Now let me show you the temple. So）
- `00:24` 現在你就在寺廟裡面。當你按下每一尊佛像時，對於許多（now you're inside of the temple. When you press each of the Buddha, for a lot of people who are）
- `00:28` 不熟悉這段歷史的人來說，它會為你提供背後詳細的歷史論證，（not familiar with the history, it will provide you detailed historical reasoning behind that）
- `00:33` 以及我們根據原始結構在這裡所呈現的內容。是的，現在當我們（and what we're putting in here based on the original structure. And yes, now when we go）
- `00:39` 回到這裡，我們可以看到像是一千年前的樣子，當你按下復原時，它過去是在（back to, we can see like this 1000 years ago, when you press the recover, it used to be in）
- `00:47` 唐朝時期。根據歷史事實，大多數建築都以紅色和綠色作為主色調。（Kang Dynasty. Most of the building are using red and green as the main color based on historical）
- `00:52` 還有一些細節，如果你可以滑動，現在當你點擊這裡，它就像是一種特殊的（fact. And some of the detail, if you can swipe, now when you click here, it's like a special）
- `00:58` 木造結構，我們遵循了我們找到的引用資料，像是關於（wooden structure, which we follow the citation where we find like the online instruction about）
- `01:04` 如何建造這種特定唐代木造結構的線上說明。對，現在...（how to building this like certain Tang Dynasty wooden structure. Yeah, now...）
- `01:08` 所以基本上我們建造這個的流程是，我們首先在 Notion 文件中規劃了所有的任務單，（So basically our process for building this is that we first planned out all of the tickets）
- `01:13` 主要是為了檢視來源出處和歷史準確性。（in a notion document for basically going through the provenance and the historical accuracy.）
- `01:19` 從那裡開始，我們部署了，我想，三個 prompt 在工作流程上，基本上是為了端到端地執行它。（From there, we deploy just, I think, three prompts on a workflow to basically execute it end）
- `01:24` 對，我是說，我想這和我剛才說的是同一回事。（Yeah, I mean, I think it's the same type of thing I said.）
- `01:25` 對，我是說，我想我們已經充分說明了我們決定如何進行的優點。（Yeah, I mean, I think we got enough of the good thing about how we decided to be in a）
- `01:26` 嗯，我想這樣就可以了。（Well, I think that's all right.）
- `01:26` 對。（Yeah.）
**兩位學生展示名為「Sim Francisco」的模擬平台，該平台透過模擬舊金山居民的行為來預測社會反應。**
**影片中的 Prompt 與操作**
Prompt（00:48）：
```
你認為卡爾霧（Carl the Fog）應該成為舊金山的官方吉祥物嗎？
```
原文：Do you think Carl the Fog should become the official SF mascot?
操作步驟：
1. （00:42）點擊網頁介面上的輸入框
2. （00:48）輸入問題並送出
3. （00:58）點擊地圖上的特定居民圖示以查看詳細資訊
**逐字稿**
- `00:00` 嗨，我是 Tanmayi，我是 Tejas，我們是兩位加州大學柏克萊分校的學生，我們建立了 San Francisco。（Hi there, I'm Tanmayi and I'm Tejas and we're two UC Berkeley students who built）
- `00:04` 如果能在客戶對發布內容做出反應之前，就預測出他們會有什麼反應，（San Francisco. What if you could predict how your customers responded to）
- `00:08` 或者如果你能獲得關於誰會贏得選舉的訊號，那會怎樣呢？（releases before they went out into the real world or if you could get a signal）
- `00:11` 我們看到數以千計的 Agent，每一個都各自模擬了一個完整具象化的人類。（on who will win an election? We see that thousands of Asians each of which）
- `00:15` 每個人類都具備完整的人口統計資料，（individually simulates a full embodied human. Each human is complete with）
- `00:20` 像是年齡、性別和宗教，一直到小學時期的愛好和興趣，（demographic data like age, gender, and religion all the way to elementary）
- `00:24` 以及他們上班時搭乘的大眾運輸工具模式。（school hobbies and interests that they have and the mode of public）
- `00:27` 當使用 2023 年 10 月截止的模型進行測試時，（transportation they take to work. When testing with an October 2023 cutoff model）
- `00:31` 模擬的舊金山居民準確地預測了選民對 2024 年提案的反應，（simulated SF humans accurately predicted how voters would react to 2024）
- `00:36` 甚至在兩個百分點的誤差範圍內預測了他們偏好的總統候選人。（propositions and even their preferred presidential nominee within two）
- `00:40` 好了，讓我們來試試看。這裡我們有舊金山，也就是所有 10,000 名居民的模擬。（percentage points. Alright, let's try it out. So here we have San Francisco, the）
- `00:44` 所以現在如果我們問一個問題，例如，你認為 Carl the Fog 應該成為舊金山的官方吉祥物嗎？（simulation of all 10,000 residents. So now if we ask a question, for example, do you）
- `00:49` 我們詢問全體人口，你可以看到他們開始思考並個別做出回應。（think Carl the Fogg should become the official SF mascot? We ask the entire）
- `00:53` 如果我們點擊一個角色或居民，可以看到 May Rodriguez 傾向於反對，（population, you can see that they start to think and respond individually. If we）
- `00:58` 然後總體而言，我們看到有 65% 的回應傾向於贊成。（click a character or resident can see that May Rodriguez is leaning no and then）
- `01:03` 為了先實現舊金山，隨後擴展到全世界，並理解現實的因果本質，我們呈現 San Francisco。（overall we see that the response is 65% leaning towards yes. And to enable first SF）
- `01:09` 隨後，為了讓世界理解現實的因果本質，我們推出了 San Francisco。（and then later the world and to understand the causal nature of reality, we present San Francisco.）
**兩名講者展示名為「Custom Universe」的 AI 工具，該平台能將 3D 模型即時轉譯為寫實的室內場景影像。**
**影片中的 Prompt 與操作**
操作步驟：
1. （00:12）點擊「Load demo scene」載入範例場景
2. （00:24）點擊「Import 3D」並從檔案系統選擇「Can.obj」模型
3. （00:42）點擊場景中的植物模型並將其刪除
4. （00:47）點擊場景中的沙發模型並進行移動調整
**逐字稿**
- `00:00` 嗨，我是 Jake。我是一位致力於加速人工智慧模型的創業公司創辦人。（Hi, I'm Jake. I'm a startup founder that works on speeding up AI models.）
- `00:04` 嗨，我是 Mauricio，我是一位深知機器人領域對資料需求迫切的創業公司創辦人。（Hi, I'm Mauricio, a startup founder aware of the need for data in robotics.）
- `00:11` 好的，今天我們要來建構一個 Custom Universe。（Okay, and today we're building a custom universe.）
- `00:15` Custom Universe 的設計初衷，是為了協助像 Mauricio 在 MIT 的實驗室這類單位，為他們的環境模型開發合成資料。（So custom universe is designed to help people like Mauricio's labs at MIT develop synthetic data for their world models.）
- `00:24` 基本上，Custom Universe 讓你能夠透過網路上找到的物件，或是像這張椅子一樣用手機掃描進來的物件，來生成 3D 場景。（So custom universe lets you basically generate a 3D scene using either objects that you find on the internet or ones that you scan in from your phone like this chair.）
- `00:34` 如你所見，它會根據你對場景所做的編輯，即時生成輸出結果。（And as you can see, it generates outputs in real time based on the edits that you make to the scene.）
- `00:41` 所以我甚至可以刪除那株植物，然後砰，右側的影像編輯器就會隨之更新。（So I can even delete that plant and then boom, the image editor on the right updates.）
- `00:45` 所以沒錯，我們的目標是將此產品銷售給那些需要生成大量合成資料的實驗室，以訓練機器人在特定環境中完成特定任務。（So yeah, using this, the goal is to sell this to labs that need to generate lots of synthetic data to train these robots on completing specific tasks in specific environments.）
- `00:59` 以上就是我們的介紹。（So that's it.）
## 標籤
活動發佈, AIGC, LLM, Anthropic, Claude