實測Claude最新的Agent Teams，3個AI隊友45分鐘給我整了個紅白機游戲廳

這是一個在線紅白機游戲廳。133款經典游戲，直接在瀏覽器里就能玩。魂斗羅、超級馬里奧、俄羅斯方塊、塞爾達、雙截龍......全都有。有封面、有分類、有搜索，打開就能玩，還帶CRT老電視的掃描線效果。

這個網站從零到完成，花了45分鐘。

不是我一個人做的——我開了3個AI隊友，一起搞的。

昨天Claude發了新的旗艦模型Opus 4.6，OpenAI也幾乎同時發了GPT-5.3 Codex，兩家只隔了20分鐘。模型層面的對比我就不展開了——100萬Token上下文、ARC AGI 2翻倍、自適應思考這些，估計你在各家評測號都看過了。

但我盯上的是Opus 4.6里一個叫Agent Teams的新功能。簡單說就是，AI不再是一個人給你干活了，它可以組隊。

所以我特意做了個包含多個模塊開發配合的實驗。

Anthropic自己的案例有多夸張

在說我自己的實驗之前，得先聊聊Anthropic官方給的案例。因為看完那個，我才動了心思。

他們工程團隊發了一篇博客，標題是「Building a C compiler with a team of parallel Claudes」。

用16個Claude實例并行工作，花了大約兩周，跑了差不多2000次Claude Code會話，燒了大約2萬美元。

產出？一個10萬行Rust代碼的C編譯器。

這個編譯器能干什么？能編譯Linux 6.9內核（x86、ARM、RISC-V三個架構都支持）。能編譯QEMU、FFmpeg、SQLite、PostgreSQL、Redis。GCC的torture test通過率99%。

甚至能編譯并運行Doom。

說實話，看到這個案例的時候我愣了一下。

讓我愣住的不是結果——10萬行代碼的編譯器，厲害，但也就是「厲害」。讓我愣住的是方法。16個AI各管一攤，通過文件鎖同步代碼，通過git協調版本，各自認領任務、完成、提交。

你品一下。

其實開多個Claude Code窗口去搞多個項目，或者同時設計一個項目的多個模塊沒啥奇怪的，我之前也整天這么干了。但在Agent Teams這個概念里，多個Agent之間會相互協調配合，分別去處理不同的任務，然后再組合和測試，這點讓我覺得很有趣。

相當于人類不需要再成為AI寫代碼速度的瓶頸了，AI已經能自己踩著自己往上飛了...

我想試試：45分鐘能做什么

16個Agent、2萬美元、兩周，這是大工程的玩法，我是沒法為了測試去搞這么久，我沒這耐心，兩周后天知道又有什么模型出來了。

但我想知道的是，普通人拿這功能做個小東西，到底行不行？速度是不是真的能更快。

選什么項目呢？

我想到一個事。之前做小貓補光燈App的時候，為了藏一個開發者模式入口，我用了紅白機游戲里經典的作弊碼方式——在設置頁面用特定順序點開關來激活。當時還在即刻發了一條：「玩過紅白機游戲的都不陌生，就是通過左左右右BABA之類的特殊按鈕方式調出開發者模式。」

那不如就做個紅白機游戲的網站吧。一個在線的FC游戲廳，能直接在瀏覽器里玩那些經典游戲。

要求也簡單：至少100個能直接運行的游戲，有封面，有分類，界面要好看。

一句話分工

打開Claude Code，先開啟Agent Teams功能（目前是實驗性功能，需要在settings.json里手動打開），然后我就說了一句話：

創建一個團隊，3個teammate并行完成以下任務，建一個紅白機游戲的導航站，上面有豐富完整的紅白機游戲功能，至少包含100個可直接運行的游戲。

Claude想了一下，給我解釋了為什么不建議用太多隊友：

文件沖突——人太多容易互相覆蓋代碼。協調開銷——隊友越多，溝通成本越高。Token消耗——每個隊友都是獨立的Claude實例，10個就是10倍成本。

它建議3個。我覺得合理。

然后它自動創建了3個隊友：

• emulator-dev：負責模擬器核心引擎——封裝jsnes庫，處理60fps畫面渲染、Web Audio音頻輸出、鍵盤輸入映射

• ui-dev：負責整個前端界面——HTML骨架、CSS樣式、游戲卡片網格、搜索、分類篩選、播放器彈窗

• data-dev：負責游戲數據庫——整理100+款游戲的元數據，包括中英文名、年份、分類、評分、ROM文件名

這三塊互相不挨著。模擬器不用管有多少游戲，游戲數據不用管模擬器咋工作的，界面只管調接口就行。

然后三個隊友就各干各的了。我在旁邊看著。

三個隊友各自干了什么 emulator-dev：模擬器工程師

這個隊友把jsnes這個JavaScript NES模擬器庫包了一層TypeScript。

核心做了幾件事：

一個NesEmulator類，管游戲的生命周期——loadRom、start、pause、reset、stop。畫面渲染用requestAnimationFrame跑60fps，把NES原生的256x240像素逐幀寫到Canvas上。

音頻用Web Audio API實現。采樣率44100Hz，用ScriptProcessorNode處理音頻緩沖。雖然ScriptProcessorNode已經被標記為deprecated了，但它兼容性最好，這個選擇挺務實的。

鍵盤輸入做了防沖突處理。玩過網頁游戲的都知道，方向鍵會讓頁面滾動，Enter會觸發按鈕點擊，Tab會切焦點。它把這些按鍵全攔截了，還做了雙人游戲的按鍵映射——玩家1用方向鍵+ZX，玩家2用WASD+GH。

ui-dev：前端設計師

這個隊友做的界面我確實沒想到會這么好看。

整體是暗黑主題加NES經典紅色（），有一種復古街機的感覺。

幾個讓我印象深刻的細節：

CRT電視開機動畫——打開游戲的時候，畫面會模擬老式電視機的開機過程，先是一條水平亮線，然后逐漸展開成完整畫面。

掃描線效果，用CSS實現的，1px寬的半透明黑色條紋反復疊加，看起來真的就像老電視。畫面四周還有邊緣暈映，微微變暗，模擬CRT顯示器的那種感覺。

[圖片：游戲卡片細節截圖，展示懸停發光效果]

游戲卡片做成了仿NES卡帶的樣式。頂部有一條紅色邊紋，懸停的時候會發光。封面是4:3的比例，沒有封面的游戲會顯示一個大字母縮寫加分類標簽作為占位。

搜索支持中英文模糊匹配。分類有12種——動作、冒險、RPG、益智、體育、射擊、平臺、格斗、賽車、策略、模擬、經典。

全屏模式也做了。ESC退出。

data-dev：數據庫管理員

這個隊友整理了133款游戲的完整數據。每款游戲都有英文名、中文名、發行年份、分類、描述、玩家人數、ROM文件名、評分。

游戲列表挺全的。超級馬里奧三代、魂斗羅、俄羅斯方塊、塞爾達傳說、銀河戰士、勇者斗惡龍系列、洛克人系列、忍者龍劍傳、雙截龍、熱血系列、三國志系列......

133款，覆蓋12個分類，每個分類至少5款。

同時還給127款游戲配了真實的盒裝封面圖，從libretro的CDN上拉的。只有6款沒找到封面。

最后的效果

45分鐘。

Vite + TypeScript + jsnes，133款可直接運行的NES游戲，127張官方游戲封面，CRT電視模擬效果，12種分類篩選，中英文搜索，雙人游戲支持，全屏模式，響應式布局。

總共4700多行代碼，188MB項目文件（主要是ROM和封面圖片）。

已經推到了GitHub：github.com/alchaincyf/nes-arcade

如果讓我一個人從零做這個，不用AI，天知道要多久了，我真寫不了。

用單個Claude Code會話做，可能也要2-3小時——因為任務之間有先后，模擬器做完才能做界面集成，數據整理好才能測試。

Agent Teams的好處就在這——三個隊友同時干，誰也不用等誰。最后代碼合到一起也沒出什么問題，除了要求了幾次在用戶體驗上再優化優化，實際部署的bug是一次沒出現過。

一些觀察

用完這一次，有幾個感受。

第一，3個隊友確實是這種規模項目的最佳數量。

Claude自己也解釋了為什么不用更多——文件沖突、協調開銷、Token消耗都會隨人數線性增長。3個隊友各管一攤，互不干擾，是最高效的配置。Anthropic那個16人寫編譯器的項目，是因為編譯器本身就是一個巨大的工程，需要那么多并行的工作面。

第二，分工的關鍵是「無依賴」。

模擬器引擎、前端界面、游戲數據——這三個方向天然就不挨著。如果我讓一個做前端、一個做后端、一個做測試，后兩個就得干等著。所以拆任務的時候得想清楚，讓它們能同時跑起來。

第三，成本確實高。

Agent Teams的Token消耗大約是普通會話的7倍。這個項目跑下來，Token用量不少。對于日常的小修小補，還是單會話更劃算。Agent Teams適合的是「從零開始做一個完整項目」這種場景。

第四，AI選擇jsnes作為模擬器是個挺聰明的決定。

我沒指定用什么技術棧，只說了「紅白機游戲導航站」。emulator-dev自己選了jsnes——一個純JavaScript的NES模擬器，API簡潔，社區成熟，TypeScript類型聲明可以自己補。如果換成更復雜的模擬器方案，45分鐘大概率搞不定。實際體感非常絲滑，我還特意上網查了查相似的模擬器游戲網站，真沒見過比我這加載速度快的。

從一個人寫代碼到帶隊寫代碼

其實這個玩法并不新。去年就有人手動開好幾個Claude Code窗口，一個窗口一個任務，人肉版Agent Teams。

Agent Teams把這件事產品化了。你不用手動開窗口、手動分任務、手動合代碼。一句「建一個團隊，做這件事」就夠了。

Anthropic的一個產品負責人Scott White在發布會上說了句挺有意思的話：「We are now transitioning almost into vibe working.」

Vibe coding大家都知道了——你對AI說「幫我寫這個功能」。Vibe working更進一步，你對一個AI團隊說「幫我把這個項目做了」。

今天這45分鐘，我確實感受到了這個區別。

不過有一點，能不能用好這個功能，關鍵其實不在編程能力，在于你能不能把一個大活拆成幾個互不干擾的小活。說白了是項目管理的能力。

話說回來，上上下下左右左右BA，調出的不是30條命，是一個AI團隊。

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