實測Claude最新的Agent Teams，3個AI隊友45分鐘給我整了個紅白機遊戲廳
整理版優先睇
用Claude Agent Teams，3個AI隊友45分鐘建成133款紅白機遊戲網站
作者係一個經常測試AI工具嘅開發者，見到Anthropic用16個Claude實例並行工作、兩星期整咗個10萬行Rust代碼嘅C編譯器（可以編譯Linux內核同Doom），覺得呢個方法好有趣，但佢冇咁多時間同金錢去試大項目。佢想知普通人用呢個Agent Teams功能做個小嘢，速度係咪真係更快。於是佢揀咗整一個紅白機遊戲網站，因為佢之前喺另一個App用紅白機作弊碼做隱藏入口，覺得呢個題材好玩。要求：至少100款可直接運行嘅遊戲、有封面、有分類、界面靚。
佢喺Claude Code開啓Agent Teams（實驗功能），一句話就自動創建咗3個AI隊友：emulator-dev負責模擬器核心（封裝jsnes庫，處理60fps渲染、音頻、鍵盤輸入），ui-dev負責前端界面（暗黑復古主題、CRT電視開機動畫、掃描線、NES卡帶卡片），data-dev負責遊戲數據庫（整理133款遊戲資料，包括中英文名、年份、分類、評分、ROM文件名）。三個模塊完全冇依賴關係，可以並行開發。45分鐘後，一個完整嘅在線紅白機遊戲廳就出咗嚟：133款遊戲，127張官方封面，12種分類篩選，中英文模糊搜尋，雙人遊戲支援，全螢幕模式，仲有CRT電視模擬效果。總共4700多行代碼，188MB項目檔案。作者將源碼推到GitHub，並提供線上體驗網址。
佢觀察到幾個重點：第一，3個隊友係呢類規模項目嘅最佳數量，避免文件衝突同協調開銷。第二，任務拆解嘅關鍵係…
- 結論：Agent Teams 令 AI 可以團隊協作，45分鐘內從零完成完整項目，效率遠超單一會話或人手。
- 方法：關鍵在於將項目拆成無依賴模塊（模擬器、界面、數據），讓三個 AI 並行開發，互不等待。
- 差異：與手動開多個 Claude Code 窗口相比，Agent Teams 產品化協作流程，一句話即可啟動團隊。
- 啟發：人類角色從寫代碼轉向項目管理——能否拆好任務決定成敗；Vibe Coding 進化到 Vibe Working。
- 可行動點：想嘗試的人可先在 settings.json 開啟 Agent Teams 實驗功能，小規模項目用 3 個隊友最有效。
nes-arcade GitHub 倉庫
133款紅白機遊戲網站的源碼，包括模擬器、界面、數據庫
線上體驗站點
可直接遊玩的紅白機遊戲廳，支援搜尋、分類、CRT效果
一個實驗：普通人用 AI 團隊做個小項目
作者見到 Anthropic 用 16 個 Claude 實例 並行工作，兩星期整咗個 C 編譯器，但佢更想試一般人用 Agent Teams 能唔能夠快啲整到小項目。
關鍵係「AI 可以組隊」呢個概念
揀咗紅白機遊戲網站做實驗，要求至少 100 款遊戲、封面、分類、靚界面。
一句話開團隊，三個隊友各自開工
喺 Claude Code 開啓 Agent Teams，輸入一句話，佢就 自動創建三個隊友：emulator-dev、ui-dev、data-dev。
佢解釋點解唔建議太多隊友——文件衝突、協調開銷、Token 消耗
- 1 模擬器工程師（emulator-dev）：封裝 jsnes 庫，處理 60fps 渲染、Web Audio 音頻、鍵盤輸入對應。
- 2 前端設計師（ui-dev）：建造暗黑復古主題界面，含 CRT 電視開機動畫、掃描線效果、仿 NES 卡帶遊戲卡片。
- 3 數據庫管理員（data-dev）：整理 133 款遊戲完整資料，包括英文名、中文名、年份、分類、描述、評分、ROM 文件名。
45 分鐘後：一個可玩嘅紅白機遊戲廳
最後產出係 Vite + TypeScript + jsnes 嘅完整網站，133 款遊戲直接喺瀏覽器玩。
佢哋用嘅 jsnes 係純 JavaScript NES 模擬器，API 簡潔、社區成熟
- 127 張官方遊戲封面（libretro CDN），只有 6 款冇封面
- 12 種分類篩選，支援中英文模糊搜尋
- CRT 電視模擬效果：開機水平亮線動畫、掃描線、邊緣暈映
- 雙人遊戲支援（P1 方向鍵+ZX，P2 WASD+GH），全螢幕模式
- 4700 多行代碼，188MB 項目檔案
作者將網站推到 GitHub 同線上體驗，實際加載速度比市面上相似網站都快。
從寫 Code 到帶隊：Vibe Working 嘅啟示
Agent Teams 嘅 Token 消耗大約係普通會話 7 倍，適合「從零開始做完整項目」場景，日常小修小補用單會話更划算。
能否用得好取決於項目管理能力——將大任務拆成互不幹擾嘅小模塊
作者最後話：上上下下左右左右 BA，調出嚟嘅唔係 30 條命，而係一個 AI 團隊。
呢個係一個在線紅白機遊戲廳。有133款經典遊戲，直接喺瀏覽器就可以玩。魂鬥羅、超級馬裏奧、俄羅斯方塊、塞爾達、雙截龍……全部都有。有封面、有分類、有搜尋，打開就玩得，仲有CRT舊電視嘅掃描線效果。
呢個網站由零開始到完成，用咗45分鐘。
唔係我一個人做㗎——我開咗3個AI隊友，一齊搞。
尋日Claude推出咗新旗艦模型Opus 4.6，OpenAI都幾乎同一時間出咗GPT-5.3 Codex，兩間公司只係隔咗20分鐘。模型層面嘅比較我就唔詳細講啦——100萬Token上下文、ARC AGI 2翻倍、自適應思考呢啲，估計你喺各個評測號都睇過曬。
但我留意到Opus 4.6裏面有個叫Agent Teams嘅新功能。簡單講就係，AI唔再係一個人幫你辦事，佢可以組隊。
所以我特登做咗個包含多個模塊開發配合嘅實驗。
Anthropic自己嘅案例有幾誇張
講我嘅實驗之前，要先講下Anthropic官方畀嘅案例。因為睇完之後，我先有咗諗頭。
佢哋工程團隊出咗篇博客，標題係「Building a C compiler with a team of parallel Claudes」。
用16個Claude實例並行工作，用咗大約兩星期，跑咗大約2000次Claude Code會話，燒咗大約2萬美金。
產出？一個10萬行Rust代碼嘅C編譯器。
呢個編譯器做到啲乜？可以編譯Linux 6.9內核（x86、ARM、RISC-V三個架構都支援）。可以編譯QEMU、FFmpeg、SQLite、PostgreSQL、Redis。GCC嘅torture test通過率99%。
甚至編譯到同運行到Doom。
講真，睇到呢個案例嘅時候我呆咗一呆。
令我呆住嘅唔係結果——10萬行代碼嘅編譯器，犀利，但都只係「犀利」。令我呆住嘅係方法。16個AI各管一攤，透過文件鎖同步代碼，透過git協調版本，各自認領任務、完成、提交。
你諗下。
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嘅多個模塊唔係乜嘢奇事，我之前都成日咁做。但係喺Agent Teams呢個概念入面，多個Agent之間會互相協調配合，分別去處理唔同嘅任務，然後再組合同測試，呢點我覺得好有趣。
即係人類唔需要再做AI寫代碼速度嘅瓶頸，AI已經可以自己踩住自己向上飛……
我想試試：45分鐘可以做啲乜
16個Agent、2萬美金、兩星期，呢啲係大工程嘅玩法，我無辦法為咗測試搞咁耐，我冇咁嘅耐性，兩星期後邊個知又有乜模型出咗。
但我想知道嘅係，普通人用呢個功能做個細嘢，究竟得唔得？速度係咪真係可以更快。
揀邊個項目好呢？
我諗到一件事。之前做小貓補光燈App嘅時候，為咗收埋一個開發者模式入口，我用咗紅白機遊戲經典嘅作弊碼方式——喺設定頁面用特定順序㩒掣嚟啟動。當時仲喺即刻發咗一條：「玩過紅白機遊戲嘅都唔陌生，就係透過左左右右BABA之類嘅特殊按鈕方式叫出開發者模式。」
咁就不如做個紅白機遊戲嘅網站啦。一個在線嘅FC遊戲廳，可以直接喺瀏覽器度玩嗰啲經典遊戲。
要求都好簡單：至少100個可以直接運行嘅遊戲，有封面，有分類，界面要靚。
一句話分工
打開Claude Code，先開啓Agent Teams功能（目前係實驗性功能，需要喺settings.json度手動開），然後我就講咗一句話：
建立一個團隊，3個teammate並行完成以下任務，整一個紅白機遊戲嘅導航站，上面有豐富完整嘅紅白機遊戲功能，至少包含100個可以直接運行嘅遊戲。
Claude諗咗一陣，同我解釋咗點解唔建議用太多隊友：
文件衝突——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——每個隊友都係獨立嘅Claude實例，10個就係10倍成本。
佢建議3個。我覺得合理。
然後佢自動建立咗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：負責成個前端界面——HTML骨架、CSS樣式、遊戲卡片網格、搜尋、分類篩選、播放器彈窗 data-dev：負責遊戲數據庫——整理100+款遊戲嘅元數據，包括中英文名、年份、分類、評分、ROM文件名
呢三塊互相唔關聯。模擬器唔使理有幾多遊戲，遊戲數據唔使理模擬器點運作，界面只管call接口就得。
然後三個隊友就各自做自己嘅嘢。我喺旁邊睇住。
三個隊友各自做咗啲乜
emulator-dev：模擬器工程師
呢個隊友將jsnes呢個JavaScript NES模擬器庫包咗一層TypeScript。
核心做咗幾件事：
一個NesEmulator類，管理遊戲嘅生命週期——loadRom、start、pause、reset、stop。畫面渲染用requestAnimationFrame行60fps，將NES原生嘅256x240像素逐幀寫到Canvas上。
音頻用Web Audio API實現。採樣率44100Hz，用ScriptProcessorNode處理音頻緩衝。雖然ScriptProcessorNode已經被標記為deprecated，但佢兼容性最好，呢個選擇都幾務實。
鍵盤輸入做咗防衝突處理。玩過網頁遊戲嘅都知道，方向鍵會令頁面滾動，Enter會觸發按鈕點擊，Tab會轉移焦點。佢將呢啲按鍵全部攔截咗，仲做咗雙人遊戲嘅按鍵映射——玩家1用方向鍵+ZX，玩家2用WASD+GH。
ui-dev：前端設計師
呢個隊友做嘅界面我真係冇諗過會咁好睇。
整體係暗黑主題加NES經典紅色（#e60012），有一種復古街機嘅感覺。
幾個令我印象深刻嘅細節：
CRT電視開機動畫——打開遊戲嘅時候，畫面會模擬老式電視機嘅開機過程，先係一條水平亮線，然後逐漸展開成完整畫面。
掃描線效果，用CSS實現嘅，1px寬嘅半透明黑色條紋反覆疊加，望落真係好似舊電視。畫面四周仲有邊緣暈映，微微變暗，模擬CRT顯示器嘅感覺。
[圖片：遊戲卡片細節截圖，展示懸停發光效果]
遊戲卡片整成仿NES卡帶嘅樣式。頂部有一條紅色邊紋，懸停嘅時候會發光。封面係4:3比例，冇封面嘅遊戲會顯示一個大字母縮寫加分類標籤作為佔位。
搜尋支援中英文模糊匹配。分類有12種——動作、冒險、RPG、益智、體育、射擊、平台、格鬥、賽車、策略、模擬、經典。
全屏模式都整埋。ESC退出。
data-dev：數據庫管理員
呢個隊友整理咗133款遊戲嘅完整數據。每款遊戲都有英文名、中文名、發行年份、分類、描述、玩家人數、ROM文件名、評分。
遊戲列表都幾齊全。超級馬裏奧三代、魂鬥羅、俄羅斯方塊、塞爾達傳說、銀河戰士、勇者鬥惡龍系列、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。
同時仲幫127款遊戲配咗真實嘅盒裝封面圖，從libretro嘅CDN度拉落嚟。只有6款揾唔到封面。
最後嘅效果
45分鐘。
Vite + TypeScript + jsnes，133款可以直接運行嘅NES遊戲，127張官方遊戲封面，CRT電視模擬效果，12種分類篩選，中英文搜尋，雙人遊戲支援，全屏模式，響應式佈局。
總共4700幾行代碼，188MB項目文件（主要係ROM同封面圖片）。
已經推到GitHub：github.com/alchaincyf/nes-arcade
如果淨係得我一個人由零開始做呢個，唔用AI，鬼知要搞幾耐，我真係寫唔到。
用單一Claude Code會話做，可能都要2-3個鐘——因為任務之間有先後，模擬器做完先可以做界面整合，數據整理好先可以測試。
Agent Teams嘅好處就係呢度——三個隊友同時做，邊個都唔使等邊個。最後代碼合埋一齊都冇乜問題，除咗要求咗幾次喺用戶體驗上再優化下，實際部署嘅bug係一次都冇出現過。
一啲觀察
用咗今次之後，有幾個感受。
第一，3個隊友的確係呢類規模項目嘅最佳數量。
Claude自己都解釋咗點解唔用更多——文件衝突、協調開銷、Token消耗都會隨住人數線性增長。3個隊友各管一攤，互不幹擾，係最高效率嘅配置。Anthropic嗰個16人寫編譯器嘅項目，係因為編譯器本身係一個巨大嘅工程，需要咁多並行嘅工作面。
第二，分工嘅關鍵係「無依賴」。
模擬器引擎、前端界面、遊戲數據——呢三個方向本身就唔關事。如果我整一個做前端、一個做後端、一個做測試，後面兩個就要乾等。所以拆任務嘅時候要諗清楚，令佢哋可以同時跑起嚟。
第三，成本確實高。
Agent Teams嘅Token消耗大約係普通會話嘅7倍。呢個項目跑落嚟，Token用量唔少。對於日常嘅小修小補，都係單會話更抵。Agent Teams適合嘅係「由零開始做一個完整項目」呢類場景。
第四，AI揀jsnes作為模擬器係一個幾聰明嘅決定。
我冇指定用乜技術棧，只係講咗「紅白機遊戲導航站」。emulator-dev自己揀咗jsnes——一個純JavaScript嘅NES模擬器，API簡潔，社區成熟，TypeScript類型聲明可以自己補。如果換成更複雜嘅模擬器方案，45分鐘好大機會搞唔掂。實際體感非常順暢，我仲特登係上網查咗下類似嘅模擬器遊戲網站，真係未見過有我呢個加載速度咁快嘅。
由一個人寫代碼到帶隊寫代碼
其實呢個玩法唔係新嘅。舊年已經有人手動開幾個Claude Code窗口，一個窗口一個任務，人肉版Agent Teams。
Agent Teams將呢件事產品化咗。你唔使手動開窗口、手動分任務、手動合代碼。一句「建立一個團隊，做呢件事」就夠。
Anthropic嘅一個產品負責人Scott White喺發佈會講咗句幾有意思嘅話：「We are now transitioning almost into vibe working.」
Vibe coding大家都知啦——你對AI講「幫我寫呢個功能」。Vibe working更進一步，你對一個AI團隊講「幫我將呢個項目搞掂」。
今日呢45分鐘，我確實感受到呢個分別。
不過有一點，用唔用得好呢個功能，關鍵其實唔係編程能力，而係你能唔能夠將一個大任務拆成幾個互不幹擾嘅細任務。講到底係項目管理嘅能力。
話說回頭，上上下下左右左右BA，叫出嚟嘅唔係30條命，而係一個AI團隊。
如果你想睇下我呢個網站究竟點樣嘅話，歡迎透過下面嘅連結體驗👇
https://nes.bookai.top/
這是一個在線紅白機遊戲廳。133款經典遊戲，直接在瀏覽器裏就能玩。魂鬥羅、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裏一個叫Agent Teams的新功能。簡單說就是，AI不再是一個人給你幹活了，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自己的案例有多誇張
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實例並行工作，花了大約兩週，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。
這個編譯器能幹什麼？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%。
甚至能編譯並運行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，我之前也整天這麼幹了。但在Agent Teams這個概念裏，多個Agent之間會相互協調配合，分別去處理不同的任務，然後再組合和測試，這點讓我覺得很有趣。
相當於人類不需要再成為AI寫代碼速度的瓶頸了，AI已經能自己踩着自己往上飛了...
我想試試：45分鐘能做什麼
16個Agent、2萬美元、兩週，這是大工程的玩法，我是沒法為了測試去搞這麼久，我沒這耐心，兩週後天知道又有什麼模型出來了。
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。
選什麼項目呢？
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，我用了紅白機遊戲裏經典的作弊碼方式——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：「玩過紅白機遊戲的都不陌生，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遊戲的網站吧。一個在線的FC遊戲廳，能直接在瀏覽器裏玩那些經典遊戲。
要求也簡單：至少100個能直接運行的遊戲，有封面，有分類，界面要好看。
一句話分工
打開Claude Code，先開啓Agent Teams功能（目前是實驗性功能，需要在settings.json裏手動打開），然後我就說了一句話：
創建一個團隊，3個teammate並行完成以下任務，建一個紅白機遊戲的導航站，上面有豐富完整的紅白機遊戲功能，至少包含100個可直接運行的遊戲。
Claude想了一下，給我解釋了為什麼不建議用太多隊友：
文件衝突——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。
然後它自動創建了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、遊戲卡片網格、搜索、分類篩選、播放器彈窗 data-dev：負責遊戲數據庫——整理100+款遊戲的元數據，包括中英文名、年份、分類、評分、ROM文件名
這三塊互相不挨着。模擬器不用管有多少遊戲，遊戲數據不用管模擬器咋工作的，界面只管調接口就行。
然後三個隊友就各幹各的了。我在旁邊看着。
三個隊友各自幹了什麼
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，管遊戲的生命週期——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。採樣率44100Hz，用ScriptProcessorNode處理音頻緩衝。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。
鍵盤輸入做了防衝突處理。玩過網頁遊戲的都知道，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，還做了雙人遊戲的按鍵映射——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麼好看。
整體是暗黑主題加NES經典紅色（#e60012），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——打開遊戲的時候，畫面會模擬老式電視機的開機過程，先是一條水平亮線，然後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覆疊加，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：遊戲卡片細節截圖，展示懸停發光效果]
遊戲卡片做成了仿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，沒有封面的遊戲會顯示一個大字母縮寫加分類標籤作為佔位。
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、平台、格鬥、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款遊戲的完整數據。每款遊戲都有英文名、中文名、發行年份、分類、描述、玩家人數、ROM文件名、評分。
遊戲列表挺全的。超級馬里奧三代、魂鬥羅、俄羅斯方塊、塞爾達傳說、銀河戰士、勇者鬥惡龍系列、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款遊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。
最後的效果
45分鐘。
Vite + TypeScript + jsnes，133款可直接運行的NES遊戲，127張官方遊戲封面，CRT電視模擬效果，12種分類篩選，中英文搜索，雙人遊戲支持，全屏模式，響應式佈局。
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——因為任務之間有先後，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——三個隊友同時幹，誰也不用等誰。最後代碼合到一起也沒出什麼問題，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自己也解釋了為什麼不用更多——文件衝突、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，需要那麼多並行的工作面。
第二，分工的關鍵是「無依賴」。
模擬器引擎、前端界面、遊戲數據——這三個方向天然就不挨着。如果我讓一個做前端、一個做後端、一個做測試，後兩個就得乾等着。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。對於日常的小修小補，還是單會話更划算。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。
我沒指定用什麼技術棧，只說了「紅白機遊戲導航站」。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遊戲網站，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
其實這個玩法並不新。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在發佈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，在於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。
如果你想看看我這個網站究竟咋樣的話，歡迎通過下面的連結體驗👇
https://nes.bookai.top/