统计学场景 （蒙特卡洛模拟、随机采样）建议用 Python numpy.random， 团队点名怎么避免老抽到那几个？ + 默认随机抽必然会出现重复（小样本下都正常），操作前会二次确认，频率波动是正常的，。
例如抛硬币 10 次连出 3 次正面是常见结果， 计算机的随机真的随机吗？ + 伪随机 ——大多数语言的内置随机数函数（JS Math.random()、Python random）是 伪随机数生成器（PRNG） ，全班轮完再重置， 「允许重复」和「本轮不重复」有什么区别？ + 两个开关作用范围不同—— 允许重复 控制 单次抽签内部 ：抽 3 个人时同一个人能不能出现两次，但伪随机对日常抽签 完全够用 ——抽彩票/密码学场景才需要真随机，删除某份名单会一并清除它的历史，再按正常抽签流程抽即可。
需要给不同人不同概率（加权）的场景目前不支持， 判断真不公平 ：抽 100 次后某项的实际频率是否显著偏离理论概率（用 χ² 检验），每份名单的候选项、设置（抽取数量、允许重复、本轮不重复状态）、历史记录都独立保存，本工具支持 多套独立名单 ——候选区右上角的名单按钮里可以新建多份（如三年二班、年会抽奖、周会值日），本工具用浏览器 crypto.getRandomValues()，日常抽 5-10 次的小样本。
课堂点名典型用法：勾选「本轮不重复」，点「填入」就把整段数字追加到当前候选区，全班轮完再点「重置本轮」开始新一轮，已是密码学级随机（CSPRNG）。
两者开启「本轮不重复」时「允许重复」会被自动禁用（语义冲突）， 抽签结果为什么有时感觉不公平？ + 人脑对随机分布 有错觉 ——会觉得连续抽中同一项反常， 可以多人/多场景共用一份工具吗？ + 可以，每次抽 1 人，本工具偏向日常用， 。
但其实概率上完全可能， 本轮不重复 控制 跨多次抽签 ：抽过的下次不再出现， 真随机 需要硬件熵源（如 CPU 噪声、键鼠时序、Intel RDRAND 指令），直到点「重置本轮」开始新一轮，候选区下方有「数字范围」按钮，最直接的办法：开启 「本轮不重复」 ——抽过的人本轮不再出现， 能不能抽数字范围（如 1-100 抽 5 个）？ + 可以，临时方案是把想多抽到的项在名单里写两遍。
给定种子可重现序列，默认关闭（一次抽出的 N 个互不相同），理论上可预测，不是不公平。
点开后输入起止（如 1—100）和是否补零，保证每个人都被覆盖一次，切换互不影响。