FunnyTools methodology
FunnyTools 工具驗證與內容方法
一個工具值得信任，不是因為頁面寫了『準確』，而是因為你能看懂它怎麼算、怎麼測、有哪些限制，以及出錯時怎麼重現。
更新：
FunnyTools 的核心定位是：
把常見但一次性的工作，做成可以直接在瀏覽器完成的小工具。
但「能按」和「可信」是兩件事。
因此本站把工具品質拆成幾個可以被檢查的部分：
- 公式是否正確
- 輸入邊界是否有處理
- 輸出是否可重現
- 檔案是否真的能重新開啟
- 資料是否照頁面宣稱留在本機
- 亂數來源與抽樣演算法是否符合用途
- 文章中的外部規則是否有來源
- AI 或自動化在內容中扮演什麼角色
- 鍵盤、手機與可存取性是否能基本使用
- 發現錯誤後有沒有可追蹤的修正流程
這個 Methodology Hub 就是這些方法的公開入口。
為什麼要公開方法？
Google Search Central 現行 People‑First 指南建議內容建立者思考：
- Who：誰製作內容？
- How：內容怎麼產生？
- Why：為什麼做這個內容？
也強調：
- 清楚來源
- 可驗證的專業背景
- 原創分析
- 讓使用者完成任務
- 避免大量低價值頁面
這些原則和 FunnyTools 的工具網站特性很吻合。
因為對計算器、PDF、圖片、亂數與教育統計工具而言：
「How」本身就是產品價值。
這個中心不做什麼
這裡不會宣稱：
- 所有工具永遠沒有 bug
- 每個結果都等於官方結果
- 每個瀏覽器行為都完全一致
- 一次測試就等於專業認證
- AI 產生的內容天然正確
- 自動化測試通過就等於所有真實情境都通過
公開方法的目的不是做「完美保證」。
而是：
讓使用者知道怎麼自己複核。
先看你想確認哪一件事
工具到底怎麼驗證？
從 smoke test、known-answer test、boundary test、round-trip test 到 regression test。
公開測試案例
用簡單、可手算、可重新輸入的案例檢查 Percentage、Weighted Average、Grade Average、GPA、Base64、UUID 等工具。
計算器公式怎麼複核？
區分公式正確、輸入規則正確、正式制度正確三個不同層級。
「本機處理」到底是什麼？
說明瀏覽器記憶體、localStorage、下載、第三方分析與真正工具輸入之間的差別。
PDF／圖片工具怎麼測？
不只看「有下載按鈕」，而要重新開啟輸出檔、檢查頁數、尺寸、格式與失敗邊界。
亂數工具怎麼驗證？
說明 CSPRNG、均勻映射、抽後放回、不重複與「短期看起來不平均」的差異。
內容來源、審閱與修正
哪些內容用官方來源、什麼情況更新日期、錯誤如何被修正。
AI 協作內容怎麼處理？
AI 可以幫忙整理與草擬，但公式、路徑、標準與產品行為需要另外驗證。
可存取性與相容性怎麼測？
鍵盤、label、focus、mobile、圖表替代文字、不同瀏覽器與高對比情境。
使用者也可以自己驗證
如果你只是想確認某個工具是不是算對：
使用：
它會帶你完成：
看公式 → 選一組可手算案例 → 輸入工具 → 比較 → 測邊界 → 保存重現條件。
和 About / Privacy 有什麼不同？
About
說明：
FunnyTools 是誰、為什麼做、網站定位。
Privacy
說明：
資料與第三方服務怎麼處理。
About Tools
說明：
工具在瀏覽器中如何運作、哪些任務適合本站。
Methodology
說明：
怎麼證明某個工具／內容真的按宣稱的方式工作。
四者互補，不應互相取代。
本站的可信度原則
1. 可重現比「相信我」重要
能手算的公式就提供例子。
2. 不確定就標示限制
正式薪資、學校GPA、銀行貸款、法規與專業判斷，以外部正式規則為準。
3. 工具功能以實際程式為準
Marketing copy 和 code 不一致時：
code audit優先。
4. 更新日期必須有實質理由
不能只為了讓頁面看起來新而改日期。
5. AI 協作不能取代查證
AI可以加速整理，但不能當來源。
6. 使用者回報是測試的一部分
真實裝置、檔案與瀏覽器組合遠多於開發者能預先覆蓋的案例。
下一步
想先驗證一個工具？從公開測試案例開始。
重點速記
Claim → Formula/Code → Test case → Reproduce → Limit → Correct