这是一个为《明日方舟：终末地》准备的卡池模拟与规划工具。它的核心目标不是简单复刻“抽一次、十连、出货”的娱乐模拟，而是帮助玩家回答一个更实际的问题：在资源有限、目标不同、卡池不断轮换的情况下，怎样抽才更接近自己的最优策略？
项目分为两个主要页面。模拟器页面负责还原卡池抽取过程，支持配置往期、当期以及未来可能出现的卡池；规划器页面则更偏策略分析，玩家可以输入资源、目标角色、期望保留量等条件，系统通过蒙特卡洛模拟估算不同方案的风险与收益，并给出评分和建议。
后端使用 Python Flask 构建 API，Waitress 作为生产服务器，负责处理卡池数据、概率计算与规划逻辑。前端使用原生 JavaScript 和 HTML 实现交互界面，重点保证响应式布局、深色模式和低依赖结构。这个项目并不追求一开始就做成复杂平台，而是先把“可计算、可解释、可迭代”的核心链路跑通。
目前项目仍在开发中， 是预留地址。后续我计划补充更完整的数据可视化、用户数据导入、方案对比和卡池版本管理。它本质上也是一次系统设计练习：把游戏里的不确定性拆成数据、概率、权重和决策，再让玩家看懂自己的选择。