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截至2026年10月|24.8 万条站内测试记录:瞄准训练占了近三分之二

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2026年10月17日
Daniel Lu全栈工程师 | 内容创作者

整理 248,024 条站内记录,区分提交次数、记录标识和月度变化,看看重复尝试如何影响统计口径。

分类:数据与洞察

数据截至2026年10月
把所有成绩放进一张总表,很容易先盯着最高分。但这次整理数据,最明显的差异其实在参与结构:248,024 条记录里,瞄准训练就有 160,969 条,占 64.90%。
这意味着,不能把这张表简单理解成“大家对所有能力测试投入了差不多的时间”。不同项目的记录量,差得很大。

先交代这次统计的范围

本文采用 2026-10-17 03:54:35(北京时间)读取的固定快照,只统计 human_benchmark_records。记录时间范围为 2025 年 12 月 23 日至 2026 年 10 月 17 日,最新一条为当日 01:23:55。旧表 human_scores 的 6,507 条记录未并入本次统计。以下结果描述本站提交记录,不是随机抽样的人群常模。
表里除了反应、瞄准、记忆和视觉任务,也有模拟交易、24 点和少量 2048 记录。因此,下表说的是这张数据表的构成,不是把所有项目都认作生理能力测量。

瞄准训练占了近三分之二

项目提交记录占主表记录该项目记录标识数
瞄准训练160,96964.90%37,432
色彩敏感度28,13811.35%6,942
反应时间21,8508.81%7,024
斯特鲁普任务8,5343.44%2,702
序列记忆7,4503.00%3,475
灰阶任务6,0922.46%2,852
模拟交易5,3842.17%2,109
色觉图案任务4,9512.00%2,885
遮挡数字记忆4,3101.74%2,271
24 点3320.13%133
2048140.01%12
全表共出现 46,644 个记录标识。这里按账号 ID 优先、没有账号 ID 时使用访客名的方式归组,两类标识分开处理。
标识数不等于人数。 同一个人可能换浏览器、换访客名或登录账号,不同人也可能使用相同访客名。各项目还会出现相同标识,最后一列不能直接相加当作总人数。瞄准训练有 1 条记录没有这两类标识,参与总量统计,但不参加标识归组。

记录多,也可能是同一批标识反复提交

瞄准训练中,每个有标识记录组的提交次数,中位数为 2 次。但分布并不平均:提交最多的 10 个标识,合计贡献 9,761 条,占该项目有标识记录的 6.06%。
项目提交最多的 10 个标识贡献记录占该项目有标识记录
瞄准训练9,7616.06%
色彩敏感度3,82513.59%
反应时间1,0404.76%
斯特鲁普任务1,09912.88%
这不是对这些标识的性质作判断,也不能仅凭次数认定有人刷分。它只说明:直接按记录统计时,反复提交者的权重更大。
所以,想问“这个项目被用了多少次”,可以按记录数看;想问“典型参与者第一次留下什么成绩”,则应换一个口径,至少先按标识各取一条。两种问题不应共用一个分母。

月度记录也有起伏,但不等于网站流量

完整月份主表记录数
2026 年 6 月41,031
2026 年 7 月50,678
2026 年 8 月39,571
2026 年 9 月20,358
这些是按提交时间归入北京时间自然月的数量,没有用尚未结束的 10 月与完整月份比较。
记录下降可能对应参与减少,也可能与项目构成、上报方式或重复尝试次数有关。这张表没有提供足够信息把原因拆开,因此不能据此断言“网站流量下降了多少”,更不能解释成用户的能力发生了变化。

下一次整理,先确定要回答什么

这次数据最值得保留的,不是某个最高纪录,而是几个分开的观察口径:使用热度看记录量,参与覆盖看标识,成绩分布则同时看全部记录和按标识选取的记录。
如果你只是想找一个任务试试,下面两个项目的玩法很直接。记下自己的测试条件,再看几次记录之间的差异,比拿一个总榜判断能力更有参考价值。
🔗 瞄准训练

练习目标定位,记录完成表现与重复尝试的变化。

→
🔗 反应时间测试

完成一组测试,同时观察典型时间和波动。

→

统计说明:记录数量未按成绩筛选;标识统计排除缺少标识的记录;“前 10”按各项目内提交次数降序选取。本页不展示原始账号 ID、访客名或单个标识的明细。