用Claude在浏览器里跑PS2模拟器：TabStationToo实战

一个浏览器标签页里的PS2

把PS2模拟器塞进浏览器标签页，听起来像是个周末玩笑，但TabStationToo这个项目把它做出来了。作者在Reddit上分享了整个过程：他和朋友基于PCSX2（GPL-3.0）的核心，将其改造成能在浏览器中运行，并围绕它构建了新的前端页面。用户打开页面，选择自己的BIOS和光盘镜像文件夹，就能直接开始游戏。

这个项目最特别的地方不在于“浏览器跑模拟器”本身，而在于开发方式：绝大部分代码由Claude（Opus5.5）编写，人类负责决策、测试和反馈。作者坦言：“我们决定要构建什么、测试游戏并报告问题，Claude完成了大部分编程工作。”

当AI成为主要程序员

项目仓库里有一个CLAUDE.md/AGENTS.md文件，Claude每次会话开始时都会读取。这个文件说明了项目背景、浏览器限制、构建与测试方法，以及两条硬性规则：必须 credit PCSX2；未经测试不得声称功能可用。

这种协作模式的关键在于把AI放进一个有约束的工程流程里，而不是让它自由发挥。作者没有把Claude当作“代码生成器”，而是当作一个需要规则、需要验证、需要迭代的团队成员。

CLAUDE.md / AGENTS.md 是什么

AGENTS.md（以及Claude专用的CLAUDE.md）是近年AI编程工具生态中形成的一种约定：在仓库根目录放一个Markdown文件，用自然语言写明项目背景、构建命令、测试方式、代码风格和硬性禁忌。Claude Code、Cursor等工具会在每次会话开始时自动读取该文件，把它作为系统级上下文注入。

它的意义在于把“提示词”从一次性输入变成版本化的工程资产：规则随代码一起提交、一起评审、一起演化。TabStationToo里的两条硬性规则——必须credit PCSX2、未经测试不得声称功能可用——就是通过这种机制持续约束AI行为，而不是靠人每次口头提醒。这也是文章所说的“把AI放进有约束的工程流程”的具体载体。

技术难点：从机器码到WebAssembly

PCSX2在PC上快，是因为它把PS2代码翻译成PC原生机器码，而浏览器不允许这么做。作者用Claude写了替代方案：在游戏运行时把PS2代码翻译成WebAssembly，并与PCSX2原始代码逐项对比，确保结果完全一致。

图形渲染器也被移植到了WebGPU。这部分工作量不小，因为PCSX2的渲染管线积累了大量平台相关逻辑，移植到WebGPU需要重新设计不少环节。

PCSX2的JIT与动态重编译

PCSX2模拟PS2的核心依赖JIT（即时编译，Just-In-Time compilation）技术。PS2的CPU（Emotion Engine，MIPS架构）执行的是MIPS机器码，而PC是x86或ARM架构。PCSX2采用“动态重编译”策略：在游戏运行时，把遇到的MIPS指令块即时翻译成宿主机的原生机器码，并缓存起来反复执行。这种方式比逐条解释执行快一到两个数量级，这也是PCSX2能在PC上流畅运行的前提。

但浏览器环境禁止生成并执行任意原生机器码，JIT的这条路径被彻底堵死。作者选择把PS2代码翻译成WebAssembly，这仍然是“编译”思路，只不过目标换成了浏览器沙箱内可执行的字节码。难点在于：WebAssembly的语义与原生机器码不同，寄存器、内存模型、指令粒度都要重新映射，还要保证翻译结果与PCSX2原始代码“逐项一致”，否则会出现游戏逻辑错误或画面异常。

WebGPU是什么

WebGPU是新一代浏览器图形与计算API，由W3C GPU for the Web工作组制定，Chrome、Edge、Firefox、Safari等主流浏览器已陆续支持。它取代了WebGL，直接映射到现代图形后端（Vulkan、Metal、Direct3D 12），提供更低的开销、更灵活的资源绑定和计算着色器能力。

PCSX2的图形渲染器原本基于GSdx插件，内部大量使用Direct3D/OpenGL/Vulkan的平台相关逻辑，包括纹理格式转换、着色器生成、状态管理等。把这些逻辑搬到WebGPU并非简单替换API：WebGPU的管线状态需要预先创建、绑定组布局要显式声明、着色器语言使用WGSL，很多在原生图形API中“顺手”的操作在WebGPU里要重新设计。这也是作者说“工作量不小”的原因。

让模拟器在标签页里跑顺

优化占据了最多时间。作者对每个优化想法都要求Claude检查画面是否保持像素级一致，并记录每一次尝试——包括大量最终被放弃的方案。这种“像素一致+完整日志”的纪律，让优化过程可追溯，也避免了为了速度牺牲正确性。

测试覆盖了《吉他英雄》《GTA San Andreas》《最终幻想XII》《龙珠Z 电光火石3》《火影忍者疾风传：究极忍者风暴5》和《生化危机4》。主要测试机是一台M1 Max Mac和一台Ryzen 7 7840U的Linux系统。作者表示，许多游戏现在已能接近满速运行，但最重的场景仍然偏慢。

像素级一致为什么是优化的安全网

模拟器优化的最大风险是“看起来更快了，但某些画面悄悄变了”：贴图错位、纹理过滤偏差、帧混合顺序不同，往往只在特定场景或特定游戏里暴露，靠肉眼抽查很难发现。要求每次优化后画面与基线逐像素一致，相当于给每次改动加了一道自动化回归测试——只要像素有差异，就说明这次优化改变了渲染语义，需要回退或重新设计。

配合“记录每一次尝试（包括被放弃的方案）”，这套纪律还解决了AI协作中的一个隐性问题：AI容易重复提出曾经失败过的思路。完整的尝试日志让被否定的方案有据可查，避免在同一个坑里反复打转，也让后来者能看到哪些优化方向已被证伪。

隐私与独立性

所有文件都留在用户电脑上，不会上传。游戏直接从用户自己的光盘镜像读取。项目独立于Sony和PCSX2团队，作者特别强调不要把TabStationToo的bug报给PCSX2。目前项目仍处于早期实验阶段，作者在收集哪些游戏能跑通的反馈。

对AI辅助开发的启示

TabStationToo展示了一种正在成形的开发范式：AI承担大量编码，人类负责架构决策、测试验证和规则制定。难点不在于让AI写出代码，而在于建立一套让AI代码可信的流程——规则文件、自动测试、像素对比、尝试日志，这些都是让“AI写的代码”变成“可用的软件”的关键。

对于想尝试类似路径的开发者，这个项目的经验很直接：给AI明确的边界和验证手段，比给它更长的提示词更有用。