随机选择器

要解决什么问题

团队点名、活动抽签、测试数据里「公平地选一个或多个」——用 random.randint 或手写洗牌很容易在权重、不重复和可审计的随机性上踩坑：同一轮里已中奖的选项又被抽到、多人同时抽取时逻辑混乱、或者随机源太弱被人质疑「是不是内定」。

技能如何工作

cn-random-picker（SKILL 内名：随机选择器）是一个仅依赖 Python 标准库的随机抽取逻辑，面向「逗号分隔的选项列表」这类输入。

• 随机抽取：从多个候选里选出一个结果。
• 多人抽取：一次产出多个互不重复的结果，适合「抽 N 人」而不是反复点一次抽一个。
• 权重模式：每个选项可配置不同权重，高频/高优先级候选不必靠手工重复名单。
• 去重保证：已在本轮（或会话逻辑内）抽中的选项不会再次命中，避免重复中奖。
• 公平模式：使用标准库 secrets 模块生成随机性，偏向密码学安全的随机源，而不是可预测的伪随机演示级实现。

典型用法形态：输入如 张三,李四,王五，输出会标明抽中对象（示例中为「李四」）。运行环境要求 Python 3.6+，无外部依赖，适合脚本、本地小工具或 Agent 在对话里代你执行抽签步骤。

适用边界与注意点

• 分类上偏生活工具（抽奖、抽签、lottery），不是分布式抽奖平台；名单解析、权重配置的具体字段以 SKILL 约定为准，复杂业务规则仍需你在上游整理好选项。
• secrets 解决的是随机源质量，不替代流程设计：公示规则、留存种子/日志、防篡改展示仍需你自己的合规与产品层。
• 若只需要「随便一个数」而不关心权重与去重，用更轻的随机即可；当需要权重 + 批量不重复 + 更强随机时，这个技能更合适。