Machine Economy Simulator

这是毕业项目里最高级那一项「Create a Machine Economy」的可玩版本。

设定和毕业项目一样：1000 个用户、100 个 Agent、一种结算稳定币、一条链、一个市场。你要为九个领域各定一条规则，然后系统会随机触发九类危机中的五类。

你不是在猜未来，你是在看自己的规则怎样失效。

先说清楚它是什么

这是一个规则模型，不是预测模型。

它不声称能预测真实世界的机器经济会怎么演化——没有人能。它只保证一件事：

同一套规则加同一个种子，永远得到同一个结果。

所以每一笔损失都能被追溯到某一条具体的规则。这正是它的教学价值所在：你不是在赌博，你是在做受控实验——只改一条规则，再跑一遍，看差别。

模型里每个数字都是我们定的，不是测出来的。你应该质疑这些数字，但更应该关注的是结构：哪条规则挡住了哪类事件，以及每条规则的代价是什么。

九条规则没有一条是免费的

这是整个模拟器最想传达的一点。每个选项都同时写着「它带来什么」和「它的代价」。

全选最安全的那一档，你会活下来，但成交量低得可怜、用户增长几乎停滞。全选最激进的那一档，前几拍数字很漂亮，然后一次事件就能让国库见底。

没有一套配置能在所有维度上最优。 这和毕业项目里「每修改一次制度都要回答六个追问」是同一件事。

开始

默认配置是一套「什么都不设防、只追增长」的选择——无准入、热钱包、先服务后付、不做声誉、不抽成、发币补贴、没有熔断。先直接跑一遍看它怎么死，再逐条改。

九类事件各自在考什么

每一类事件都在考特定的几条规则。事件本身不可控，但你的规则决定了它造成多大伤害。

怎么用它

几个值得自己验证的结论

下面这些是模型里确实成立的关系。别信我说的，自己跑一遍。

默认                  16 拍崩盘   缺口 -1,833    损失 111,233
加熔断                17 拍崩盘   缺口 -2,129    损失  78,049
加熔断 + 5% 手续费      18 拍崩盘   缺口 -38,005   损失  67,547
再把补贴关掉            撑满 24 拍   国库 +336,277  损失 165,435

它和毕业项目的关系

模拟器只覆盖了毕业项目的一部分——它替你执行规则，但不替你设计规则。

毕业项目要求的更多：你要自己定义事件的影响路径、自己论证每次修改的理由、自己回答「谁获益、谁承担成本、在什么条件下有效」。模拟器给你的是一个可以反复试错的沙盒，让你在写设计说明之前先摔几次。

完整要求见毕业项目最后一节。

引擎在哪

模拟逻辑全部在 packages/curriculum/src/simulator.ts，有 12 条单测覆盖，包括确定性、事件排期、以及「防御型配置的损失一定小于激进型配置」这类因果断言。

界面组件里不含任何模拟逻辑——一旦逻辑散进组件，「为什么亏了」就没法被测住了。这本身也是 T32 那条原则的应用：做判断的那部分必须是确定性的、可测试的。