一个浏览器里的多人德州扑克平台——免注册，输个昵称就能坐下。每桌最多九个座位， 人类与 AI 任意混坐，断线重连保证掉线不等于弃牌。
我最在意的是概率层：蒙特卡洛模拟引擎随着公共牌的发出实时计算你的胜率， 记牌助手把牌堆状态摆在明面上，决策提示从数字里推出来——不靠感觉。三种难度的 AI 对手和你玩的是同一场概率游戏。
让它”像个成品”的细节：随牌局状态自动切换的背景音乐、输光筹码后的观察者模式、 一路适配到手机的响应式布局。
给引擎做体检（2026 年 10 月）
看起来对的扑克游戏，照样可能把钱分错。所以这台引擎受到和我依赖的其他系统一样的待遇： 一套专门想把它弄坏的测试，再加上对这套测试本身的检查。体检由我的 agent 团队里负责工程的那个 agent 执行，结果由我审阅。
- **规则模糊测试。**随机开桌（2–9 个座位、随机筹码、机器人和脚本化的”人类”混坐）， 走服务器实际调用的同一批函数，每一手牌都按 16 类规则检查。原版引擎跑 10 万手， 找出 9 个规则 bug。最严重的几个：没有边池（短筹码全下能赢走整个底池）、 平局不分钱、盲注永远是同两个座位交、玩家可以抢着行动。
- **每个 bug 一个复现测试、一个单独的修复。**新增的 15 个测试在原版上全红、修好后全绿； 修完之后同样的 10 万手，0 违规。
- **测试器本身也被测过。**往修好的引擎里故意埋了 5 个 bug，每一个都在对应的类别里被报出来。
- 牌型评估器和独立的开源库
treys逐手对比：牌型 1,981,857 / 1,981,857 一致， 摊牌赢家 1,982,033 / 1,982,033 一致。故意埋进评估器的两个 bug 都被抓到， 所以”全部一致”不是检查失灵。 - **新机器人：用数据说话，不靠宣称。**一个”胜率对底池赔率”的新机器人，和每个原有等级 各打 20,000 手复式单挑（同一副牌打两次、交换座位）。对初级 +76.8 bb/100 （95% 置信区间 70.1 到 83.5），对高级 +41.0（25.5 到 56.5）。对中级，区间包含 0； 调参后的版本换一组新牌复测，区间仍然包含 0。这照实记为没测出差别，默认参数保持不变。
这些修复目前在一个待审的分支上，还没有合并进公开仓库。