说一下我最近在做的东西，主要是想听点真实反馈。
做了什么:pullsim.com------------- 一个英文的宝可梦 TCG 开包模拟器，可以免费开各个系列的包。跟同类站的区别是我把重点放在抽卡率数据上：每个系列按稀有度拆开，标出来自多少包样本，另外单独做了一个 /how-we-calculate/ 页面，把统计口径写清楚——怎么算一张，怎么处理保底位，样本怎么收集。
为什么折腾这个?
市面上很多模拟器的概率是估的，或者干脆不写来源。我自己开包的时候想找一个能对得上公开统计的地方，找不到，就自己做了一个。做的时候给自己定了一条：每个数字都要能说清样本从哪来。数据我整理成 CSV 放到了 GitHub 和 Hugging Face ，想让别人验证或者拿去用都行。
踩到的几个坑（可能对做类似站的人有用）:
1.系列映射比想象中麻烦：同一张卡在不同系列、不同语言版本里编号规则不一样，跨系列统计时得先建一套自己的映射，不然算出来的概率是错的。
2.样本量不够时数字会离谱：小系列样本少，稀有卡一张就能让概率翻几倍，得标注置信区间或者干脆写“样本不足”。
3.英文站的收录很慢：站是面向美国用户的，上线后索引和曝光都要等，这块我还在摸。
想请教的几个问题:
1.模拟类工具站，你觉得用户更在意“开包爽”，还是更在意“数据准”？我现在的重心压在数据上，不太确定方向对不对。
2.这类纯前端模拟的站，有没有什么性能或体验上的坑是我没考虑到的？
网站： https://pullsim.com
数据： https://github.com/zin294/pullsim-pull-rates
做了什么:pullsim.com------------- 一个英文的宝可梦 TCG 开包模拟器，可以免费开各个系列的包。跟同类站的区别是我把重点放在抽卡率数据上：每个系列按稀有度拆开，标出来自多少包样本，另外单独做了一个 /how-we-calculate/ 页面，把统计口径写清楚——怎么算一张，怎么处理保底位，样本怎么收集。
为什么折腾这个?
市面上很多模拟器的概率是估的，或者干脆不写来源。我自己开包的时候想找一个能对得上公开统计的地方，找不到，就自己做了一个。做的时候给自己定了一条：每个数字都要能说清样本从哪来。数据我整理成 CSV 放到了 GitHub 和 Hugging Face ，想让别人验证或者拿去用都行。
踩到的几个坑（可能对做类似站的人有用）:
1.系列映射比想象中麻烦：同一张卡在不同系列、不同语言版本里编号规则不一样，跨系列统计时得先建一套自己的映射，不然算出来的概率是错的。
2.样本量不够时数字会离谱：小系列样本少，稀有卡一张就能让概率翻几倍，得标注置信区间或者干脆写“样本不足”。
3.英文站的收录很慢：站是面向美国用户的，上线后索引和曝光都要等，这块我还在摸。
想请教的几个问题:
1.模拟类工具站，你觉得用户更在意“开包爽”，还是更在意“数据准”？我现在的重心压在数据上，不太确定方向对不对。
2.这类纯前端模拟的站，有没有什么性能或体验上的坑是我没考虑到的？
网站： https://pullsim.com
数据： https://github.com/zin294/pullsim-pull-rates
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