结构：整个模拟都是一个无Flutter的Dart文件（约810行，32个单元测试），控件层仅从一个Ticker驱动它，因此物理完全可以通过无UI测试。

免费地提供地形：不再手动绘制18个洞的几何形状，绿色是杯子周围的圆形，公平是从球杆到杯子线上的胶囊（点到段距离），杂草是其他所有东西。每个球击球时都根据滚动摩擦力和击球力进行缩放，因此一个函数可以为每个洞提供地形。

界外不需要愤怒的退出：在移动设备上，打击和距离界外处罚感觉很糟糕。相反，内部墙壁保持活跃的0.82恢复（银行射击保持技巧），但外部边界降低到0.45，公平是狭窄的中心走廊—所以向外喷射它只会使球球死了并将其留在杂草中。没有界外处罚打击，但有战略成本。

值得分享的bug：我从纯滚动公式中导出每个球杆的最大距离。一个单元测试失败：铁球旅行的距离比驱动器更远。结果，高仰角球杆以滚动代替起飞并在落地时损失能量，因此低仰角驱动器实际上更短—非单调的仰角。修复：为感觉保留每个球杆的功率乘数，但让硬距离限制成为唯一的天花板。测试在它发货之前就捕捉到了一个错误的感觉机制。

AI对手不能欺骗：它是相同引擎的第二个实例，玩相同的课程，受相同的物理、地形和球杆限制—没有单独的代码路径可以获得不公平的优势。