核心要点速览

  • 把用「是/否」缩小候选的常规诊断反过来用,尽量推迟到达正确答案。
  • 结果里会带上提问次数和判定出的都道府县,方便在 X 上截图分享。
  • 自动模式下选定出身地后会高速自动作答,也适合用来验证。

反着常规诊断走的「最晚命中」规则

开发者 e6nlaq(@ru_milmil)发布的出身地一击命中诊断,页面上写着「你的出身地,我一击命中」,并说明会用独有算法推出出身地。诊断以「这里是你的出身地吗?」配合「是」「否」作答,一次出示一个候选往下推进。常规诊断比的是最快猜中,而这款的最大特点,是尽量推迟到达正确答案。

提问次数和都道府县本身就能当分享素材

结果画面上不只留下判定地区,还留下提问次数,单凭一张截图就能看出「拖到多晚才猜中」。公开后约 3.4 小时内获得约 17.7 万次展示,随后原帖累计约 124 万次展示、7380 个赞、1682 次收藏、510 次转发。「我的出身地」还登上了趋势。

用自动模式验证这种「慢」是怎么设计的

页面上的自动模式是:选定都道府县后,系统会高速自动作答。它不只用来手动比次数,也适合验证某个都道府县会在第几问出现。e6nlaq 在个人简介里写着竞程、Web 和 CLI,并注明曾参加 JOI 本选,同时还运营着工具发布站点「e6nlaq's Lab」。

尽量最晚猜中出身地的逆转诊断:趣味与走红原因:原站入口在新标签页查看原始页面的完整内容
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X(推特)首发原帖

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常见问题

提问次数是越多越好吗?

在这个诊断里,越晚到达正确答案,越算这次逆转的成果。大家会在分享文案里互相晒次数。

自动模式会自动做什么?

选定都道府县后,它会面向该选择高速自动作答,方便确认提问次数。

参考链接与官方出处

  1. e6nlaq's Labe6nlaq.vercel.app
  2. 出身地ズバリ診断 関連ソース (1)x.com
  3. 出身地ズバリ診断 公式・公開ページe6nlaq.github.io