闻乐 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

活久见。今年双11最有技术含量的事，竟然不是琢磨怎么凑满减。

下班后刷直播想囤点货，结果越看越眼熟——AI什么时候混进各大卖场了？

前脚直播一哥热火朝天卖出两万亿Token，后脚就刷到老罗的直播间。

好家伙，AI编程工具也挂上小黄车链接了。

全链路AI开发平台TRAE，罗永浩嘴里的“崔老三”，首月体验价9块9。

这位自称“一行代码都不会写”的五旬老汉，当场架起电脑投屏，在几万观众眼皮底下秀起了操作：

几分钟生成一份带数据图表的短剧调研报告；

把5万多字晦涩资料，改成两套发布会级PPT；

只凭一张手绘草图，硬是搓出一款货真价实、全局可用的语音输入法软件。

绝了。平时只在技术论坛被程序员反复测评、抠性能指标的AI Coding，一夜之间被推上大众狂欢的带货舞台。

那么问题来了：大主播们今年怎么集体卖起了高深莫测的技术产品？

双11的画风变了

往年双11，咱抢的无非是按箱囤的卫生纸、算不明白折扣的护肤品、各种参数的数码硬件……

今年的画风不一样。

李佳琦直播间的两万亿Token，让大家第一次见识到，原来AI也能“按斤囤”。

热闹归热闹，不少普通人跟风下单后，脑门上立刻冒出一排问号：

买了一堆冷冰冰的Token，日常生活里到底能干啥？拿去跟大模型聊天玩成语接龙解闷？还是随便搜搜素材水个文档？

大众对单纯的技术参数和抽象数字脱敏得太快了。吃瓜的猎奇心一过，大家真正关心的只有一件事：

这玩意儿能不能变成我手里能用的东西？

这种心理转变，恰好折射出当下AI赛道正在发生的变化。

两场直播，其实正撞上了行业的一个切面。

权威机构Gartner的2026生成式AI成熟度曲线显示：

市场已经熬过了早期概念满天飞的阶段，眼下更看重能不能真正落地。光靠聊天问答的大模型，增长已经摸到天花板；代码生成、应用搭建这类贴着业务场景走的能力，反倒吸引了更多目光。

行业里干脆把2026年称作智能体元年，国家网信办也专门为智能体定了规矩。AI编程恰好是这轮切换中跑得最快的那条赛道。

Anthropic年初发布的编码趋势报告同样指出，软件开发正在经历自图形界面问世以来最大的一次范式转移：人人都能当开发者，这话不再停留在PPT上；程序员的角色，也正从亲手敲代码一点点转向指挥AI干活。

行业不再只做卖底层算力、卖对话窗口这种原材料生意，开始输出能直接交付可用工具的成品能力。

回头再看那两场直播就明白了：李佳琦卖的是原料，是算力额度；老罗卖的是成品，是拿起来就能用的工具。两场直播恰好撞上同一条分水岭——从卖对话转向卖结果。

作为承接算力、直接产出应用的Coding Agent，它把从原料到成品之间那段断层补上了。

软件开发过去被当成天书，这回在直播间全网围观之下，被压缩成一件像打字聊天一样自然的事。观众也看明白了：

这回上架的不是用一会儿就消耗掉的对话额度，而是一套随时能把脑洞变成真实工具的数字化生产力。大众对技术的那层心防，当场就松动了。

罗永浩现场造物

从前是人学代码去迁就计算机，如今倒了过来：人只管把想法讲清楚，AI工具负责把那些抽象意图变成一行行代码和点得动的界面。

TRAE具备多文件感知能力、环境自动配置，还有底层的本地代码调度能力。

以前软件工程里最让外行打退堂鼓的那些繁琐环节——配环境、装依赖包、搭项目框架、修配置文件报错……这一大堆让人头皮发麻的脏活累活，全被封装在系统底层，安安静静就跑通了。

说得再直白些，它让你光凭想法就能把软件做出来。

老罗又是什么人？全网都知道他爱挑刺，有他站在台上，整场带货就成了一场高压测试。

结果这位较真的门外汉大大方方承认：我一行代码都不会写，以前做软件得凑齐设计师、产品经理和一堆工程师，沟通起来跟孙子似的；现在有了崔老三，改上一百遍它都不带翻白眼的。

直播中，老罗把屏幕投了出来，亮出他这几个小时里捣鼓出的三样东西，每一样都冲着打工人日常的麻烦事去。短剧正热，他给TRAE下了道指令：把今年1到10月的短剧市场分析一遍。

不到4分钟，AI就交出一版纯文字报告。老罗立马摆出挑剔领导的架势挑毛病：光有字哪行，直接导进飞书，能画饼图的画饼图，能上柱状图的上柱状图，既要显得认真把老板糊弄过去，又不能真骗老板，数据得扎实靠谱。

中途电脑还意外死了一次机，重启之后他跟AI说“刚才死机了，继续完成任务”，TRAE没有拿“理解万岁”来打趣他，而是稳稳接上进度，几分钟就生成了一份图文并茂的飞书文档。

后面那套职场求生连招更狠。老罗让AI站到管理层角度做压力测试，反过来拉出一张应对清单，按“一句话核心答案＋详实数据支撑＋追问应答”三层结构把预判列全。这下周一开例会，心里就有底了。

碰上行业前沿资料，老罗把一份5万多字的深度文档整个喂给TRAE通读消化，让它整理成PPT，而且要“演讲者版”和“自助阅读版”两套。演讲版每页只留核心观点、流程图和案例，详细推导全塞进页面下方的演讲者注释里；阅读版图文齐全、逻辑自成一体，别人拿去就能默默看完。

老罗还专门交代：一会儿在后台悄悄做，别占着前台图形界面耽误我干别的；幅面按公司的宽屏改成21:9，主题用蓝色。TRAE照单全收，没过多久，两份排版讲究的文件就整整齐齐交了上来。

最有意思的还得数老罗自己琢磨出来的一个工具，叫馒头语音。他平时用的微软鼠标被戏称为馒头鼠标，于是他打起了那颗闲置滚轮中键的主意：在任何软件里长按滚轮中键，光标处就会冒出一个小悬浮窗开始语音转文字；拖动松手到标点或者发送按钮，一次输入就完成了。

老罗先手绘了一张极其潦草的线框草图丢给TRAE，TRAE看懂了，不光把草图里的交互构想还原出来，还主动把按钮功能、失败兜底方案和跨应用覆盖范围都拆解清楚。

而且不是跑一次出个成品就完事，TRAE还能导出项目包，随时二次开发。老罗发现自己一开始选错了模型，就谎称要换电脑（其实并没有），让它把源码和项目说明打包出来，好切换设备。好在TRAE把项目进度全保留了下来，这位老产品经理的面子算是保住了。

最终跑通的本地软件，在浏览器、聊天窗口甚至飞书里都能用：按住滚轮说话，文字实时精准上屏；顺手往右侧按钮一划松手，逗号、问号自动补齐，甚至能直接触发回车发送。

这套产品理念确实不错，我们都是龙哥的技术粉（doge）。

脑洞自由，创作自由。

直播看完，不少人第一反应是看个新鲜，紧接着心里就直痒痒：

我不是程序员，那这东西到底能帮我干点啥？

能。门槛还比很多人以为的低。搁以前，想弄个小软件，要么自己啃几年语法啃到掉头发，要么花钱请技术团队外包，起步就是好几万。

如今写底层代码这件事被TRAE深度接管了，普通人验证一个想法的花费一降再降。几个小时的业余工夫，脑子里那个念头就能变成一个能点、能交互的原型。

到今年6月，TRAE的全球注册用户已经突破1000万，月活160万，其中不少人一周里有将近5天都在打开它干活。

那普通人到底拿它做什么？两个爱打羽毛球的高中生就是例子。

请专业教练长期陪练太贵，自己动作的细节又看不清楚。这两个完全不懂编程的学生借TRAE调取手机、手表和耳机的传感器数据，做出一款能分析挥拍动作、给出指导的App，后来还真上架了应用商店。

还有个小伙子，一直在犹豫要不要给奶奶家装监控。装吧，老人摔倒能第一时间知道；可一想到奶奶整天被镜头对着，他心里又过不去。

他最后用TRAE搭出「芳莲守护助手」：不用摄像头收音录像，只靠药盒和门磁传感器的数据判断情况，漏吃药或者异常出门才推提醒。老人晚年的体面和隐私都保住了。

全球开发者社区GitHub在年度报告《State of Octoverse》里提到，AI正把开发门槛往下压，大批没有传统编程背景的公民开发者开始动手搭应用；平台上超过40%的PR（拉取请求）由AI Agent发起，非专业人群的开源贡献在快速增加。

△源：《State of Octoverse》2026

麦肯锡的一项调研也给出了类似判断：在轻量级业务脚本和原型构建上，AI编码辅助能把原本要耗上数天的开发周期缩短一半。

当然，TRAE没砸掉资深系统架构师的饭碗，也不会凭空让人发财。可对那些找不到技术合伙人的独立创作者来说，它确实把开发这块短板补上了。

拦在想法前面的，不再是一屏看不懂的终端报错。只要你能察觉到身边真实的痛点，再把它说清楚，就有机会把东西做出来。

放在超级个体的时代，这大概是最趁手的一件现实武器。

直播间里已经有人看明白了——会许愿就行。

坐办公室的行政和运营，天天被各种奇葩格式的表格折磨，完全可以自己搓一个批量清洗数据的专属脚本；

独立摄影师、插画师不用再买昂贵的建站模板，几句话交互下来，就能搭出一个风格独有的作品展示页；

做电商的小卖家，也能随手定制一套贴合自家店铺扣点规则的自动算账小插件。

……

一个人，一个清晰的业务构思，加上工具把执行接过去，过去要一个小团队才能跑通的流程，现在一个人就能撑起来。

说实话，看这场直播我还真看出了自己的需求，转头就去TRAE上试了一把。

有人空手搭出一间悬崖小屋，还打算把“仇人”请过来，坐下聊聊心结（doge）。各位又想动手搓点什么呢？