我使用Opus 5.5 (Extra)制作了一个Mandelbrot分形探索器和Conway的生命游戏，能在浏览器中深度缩放至10^300，整个项目只有一个HTML文件[2分钟演示]

2分钟演示已附上。它从整个集合开始，沿螺旋缩放至10^300，放大查看各种分形，然后将分形转化为Conway的生命游戏。 如何构建的 这始于研究，而非编码。我深入研究了最好的开源深度缩放探索器如何解决核心问题：在缩放约10^15倍时，普通浮点数会失效。大多数最强的项目得出了相同的答案。计算一个任意精度的参考轨道，然后让GPU跟踪每个像素相对于它的微小偏移。我在此基础上，结合了分形社区的一些新技术来避免故障并一次性跳过数千次迭代。 构建是一个单独文件，无依赖库，运行在WebGL2上。高精度数学在后台工作器中运行，因此UI永远不会卡顿。其他所有事情都在GPU上处理。颜色与数学计算分开，因此调色板、光照和颜色循环可以即时更改，无需重新渲染。 然后进行了验证，这是我认为最重要的部分。我在10^11、10^31和10^300处将输出与独立的高精度渲染进行了比较。对于集合内外部的一致性达到了99.7–100%，并排图像无法区分。 有趣的发现：少数“错误”像素并非错误。在这些区域，如果你移动十万分之一像素，真实答案会改变几十次迭代。 优化是接下来的一步，先分析性能再修复。改变最大的优化包括：跳过可证明在集合内部的区域、根据实际测量时间调整GPU工作、将参考点对准附近的微型Mandelbrot，使其轨道只需一个周期、一个渐进的半分辨率通道，确保每个像素只计算一次。 整体上，比第一个可用版本快约2.4倍，在内部密集视图中高达5.5倍，且图像质量无损失。我其中一个“优化”实际上使速度慢了3倍。基准测试在发布前就发现了。 最后阶段是美化：自动驾驶以引导向细节、手工调整的调色板、浮雕光照，以及生命游戏模式。 下一步：让它扩展。一个网站让你可以自己尝试（我在这方面需要一些帮助）！更多内容即将推出。使用Claude链接尝试：https://claude.ai/artifact/65DhaH5Kice4D2A6EMeCoC