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获取一个无需信任的随机值的唯一方法是通过三种方式进行分布和时间锁定：玩家、服务器和未来的熵。
在上面的演示中，当你提交（掷骰子）时，带有玩家秘密哈希值的提交信息会发送到服务器，服务器接受该信息并返回其秘密的哈希值以及随机性将被解析的“未来”drand轮次。演示中使用的未来时间为10秒。
当揭示发生时（在drand的特定轮次之后），所有秘密都会被揭示，随机数将通过“玩家种子：服务器种子：drand签名”生成。
所有的验证都是基于数学，因此真正无需信任，因此：
1. 玩家种子应与提交的玩家哈希匹配。
2. 服务器种子应与提交的服务器哈希匹配。
3. Drand签名在提交时是公开不可用的，但在揭示时可用。（时间锁定）
4. 生成的随机数在事件发生后是确定性的，而在事件发生之前是未知和不可预测的。
5. 任何一方都无法影响最终结果，特别是没有任何人可以获得“最后一瞥”的优势。
我认为这应该在所有游戏、在线彩票/赌博以及其他希望通过设计而非信任来实现公平的系统中使用。
视频演示了我如何使用由gdb生成的跟踪文件和自定义Python扩展来探索和调试JONESFORTH：
<p><a href="https://youtu.be/giLsd-bik6A?si=R48V_1HR2SgnOFzV" rel="nofollow">https://youtu.be/giLsd-bik6A?si=R48V_1HR2SgnOFzV</a></p>
你对FORTH调试工作流程有什么建议吗？
<p>这是我对JONESFORTH的分支，包含视频中看到的所有基础设施：
<p><a href="https://github.com/dharmatech/jonesforth-steps/tree/main/step-9000" rel="nofollow">https://github.com/dharmatech/jonesforth-steps/tree/main/step-9000</a></p>
阅读JONESFORTH的源代码是理解它的一部分，但使用调试器是另一个非常有帮助的部分。不过，GDB可能会有些麻烦。上述方法有助于使使用GDB进行自省更加简单明了。
<p>这是视频中的跟踪文件：
<p><a href="https://github.com/dharmatech/jonesforth-steps/blob/main/step-9000/trace.norm.md" rel="nofollow">https://github.com/dharmatech/jonesforth-steps/blob/main/step-9000/trace.norm.md</a></p>
嗨，HN，
我创建了DeleteTik，以解决手动逐个撤销TikTok转发带来的烦恼。
目前，这个工具专门用于批量删除转发，帮助清理您的个人资料历史。我正在积极开发下一次更新，以支持删除点赞和收藏功能。
非常希望听到您的反馈或您遇到的任何问题！