Vending Machine Lab

项目简介

Vending Machine Lab 是一个免费的浏览器模拟器，由 automatedteach 开发并维护，目标是回答一个创业者常问却很难验证的问题：如果把一门生意放着不管两个星期，还有哪些环节离不开你本人？使用者可以选择数字产品、定制数字服务、自动售货机或可重复使用的设备租赁四种经营模型，设定成本、产能、规则和助手安排，然后跑十四天的模拟，看看哪些环节会卡住，调整配置后再用同样的两周条件重跑一次做对比。项目脱胎于作者对“低人工介入型生意”的探索，最终沉淀成一个可以把经营假设显性化、并允许反复试错的工具，采用 MIT 协议开源。

核心功能

四种经营模型：覆盖数字产品、定制数字服务、自动售货机和可重复使用设备四类业务形态，每种模型都有各自对应的成本结构与运行规则。

四十个可编辑示例：内置四十个示例配置，分布在四种经营模型之下，使用者可以把它们当作起点假设直接修改，而不是从空白开始搭建。

多维度经营事件模拟：系统会模拟顾客到达、流动资金、交付过程、退款、人员排班、设备故障以及老板本人的临时请求，尽可能还原真实经营中的干扰因素。

运行历史与对比：所有历史运行结果都会被保留，可以把修改后的方案与相同虚构条件下的旧结果直接对照，判断某项调整究竟有没有改善。

本地保存与导入导出：工作区数据保存在浏览器中，支持导出和导入，方便在不同设备或域名之间迁移，也便于分享给他人。

可选的助手协作：可以把虚构订单包复制到你自己使用的 AI 助手里，再把它给出的决策方案导入回来，让外部助手参与到经营排练中。

技术实现

Vending Machine Lab 完全运行在浏览器本地，采用纯 JavaScript ES 模块实现，无应用依赖、无需构建步骤。项目把引擎拆分为多个职责清晰的模块：app.mjs 负责界面、工作区保存、对比、导入导出以及可选的浏览器智能体控制；engine.mjs 负责配置校验、虚构事件磁带、数字交付和决策校验；physical.mjs 处理库存、设备故障、现场作业与实体订单核算；labor.mjs 管理人员条款与设备产能；examples.mjs 存放四十个示例；legacy 目录则保留早期计算引擎，用以复现旧版保存的计算结果。普通模拟只在浏览器内运行确定性的规则，不调用任何 AI 接口，也不需要 AI 账号或密钥；AI 助手流程完全手动，由使用者自行决定何时复制、何时粘贴。在支持 modelContext 接口的浏览器中，注册的工具允许浏览器智能体读取机器设置、修改草稿或运行本地排练。项目附带基于 Cloudflare Pages 的安全响应头配置和真实的 404 页面，可直接部署到静态托管。当前计算版本为 0.5.0，测试覆盖了计算引擎与账务逻辑。

快速上手

第一步：准备运行环境。需要 Node.js 22 或更高版本，项目没有应用依赖，也无需构建。

第二步：运行测试。可选地执行 npm test 验证计算引擎是否正常。

第三步：启动本地服务。执行 npm run serve，然后访问 http://127.0.0.1:4173/。注意必须使用 HTTP 协议而不是直接打开 index.html，因为应用使用了 JavaScript 模块；剪贴板功能只在 localhost 或 HTTPS 下可用。

第四步：开始模拟。选择一个经营模型，设定成本、产能、规则和助手，运行十四天，观察哪些环节出现积压或失败。

第五步：对比与迭代。修改配置后重跑同一个两周，用历史运行结果对照，判断改动是否真的减少了对你本人的依赖。

第六步：部署分享（可选）。把 dist 目录上传到任意静态托管即可发布，无需数据库、服务端函数、账号绑定或环境密钥；注意保留 legacy 目录以兼容旧数据，并在发布分支时更新页面里的规范链接与社交预览地址。

适用人群

Vending Machine Lab 适合正在构思副业或轻资产生意的独立创业者，用来在投入真金白银前先检验自己的经营假设；适合希望理解自动化与人工介入边界的产品经理和运营人员；适合研究商业模型与系统思维的教学者和学生，把它当作一个可拆解、可反复实验的沙盘；也适合想学习纯前端架构、无依赖 JavaScript 模块化设计与确定性模拟引擎实现方式的开发者参考。需要提醒的是，模拟结果是虚构条件下的排练，不构成对需求或盈利的预测，价格也不会自动影响需求。