用瀏覽器就能玩的群飛智能（swarm intelligence）互動教學。 一課一個概念、可拖滑桿親手調、附一手出處。打開即動，零安裝。
A browser-based, interactive playground for teaching swarm intelligence — one concept per lesson, tweak it live, sourced. Open and play, zero install.
▶ 線上玩：https://aqua5230.github.io/drone-swarm-lab/（部署在 GitHub Pages）
群體的智能不住在任何單一個體身上，而住在「鄰居之間的規則」裡—— 少數便宜的節點，靠局部互動長出整體行為。這個原則橫跨自然界（鳥群、魚群、蟻群） 與工程界（去中心化的多機器人系統）。本專案把這條原則一步步演示給任何人看。
防衛關聯（背景脈絡）：去中心化群飛之所以重要，在於它沒有可被斬首的中央、 通訊被干擾仍能協同、可低成本擴量——這些正是現代無人機自主作戰的核心議題。 本專案教的是底層的群飛科學與自主原理，不是武器製造。
| # | 課 | 一句話概念 |
|---|---|---|
| 1 | Boids 三規則 | 分離／對齊／聚合——沒有指揮官的群飛，看「湧現」 |
| 2 | 去中心化 vs 中央控制 | 把「有老大」和「沒老大」擺一起斬首，看誰先垮 |
| 3 | 斷通訊還能協同嗎 | 剪通訊半徑＋封包遺失，看群體在哪一刻碎成孤島 |
| 4 | 從 10 隻到 2000 隻 | 同一套規則數量放大百倍，行為還在、電腦撐不撐得住 |
| 5 | 分散式感知 | 每隻只看一點點，合起來把整片迷霧掃乾淨 |
| 6 | 群體共識 | 蜜蜂不靠老大、靠交叉抑制全群選定同一個新家 |
| 7 | 費洛蒙與自組織分工 | 螞蟻只改環境不互相下令，最短路徑自己浮現 |
| 8 | 抗毀韌性 | 打掉一半個體，剩下的自己補位、重新蓋滿空缺 |
| 9 | 人在環路 | 自主歸自主，人類在哪一格按下同意？量化移走人類的代價 |
| 10 | 綜合沙盒 | 把前九課規則全丟進一個場：放障礙、放掠食者，自己玩 |
每課都附一手學術出處（Reynolds、Seeley、Dorigo、Baran 等）。
- p5.js — 畫面引擎
- Tweakpane — 即時調參面板
- Open Props — 排版設計變數
- marked — 把每課的
lesson.md教學文轉成網頁 - 純靜態檔，無建置工具；可直接掛 GitHub Pages
index.html 首頁／課程目錄（由 shared/lessons.js 清單生成）
shared/
lessons.js 課程清單＝單一事實來源
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lesson.js 載入本課 lesson.md → marked 渲染
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lessons/<id>/
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sketch.js 本課 p5 邏輯（global mode，一頁一個 sketch）
lesson.md 本課教學文（Markdown）
加一課 = 開一個 lessons/<id>/ 放三檔 + shared/lessons.js 加一筆，前面的課不受影響。
每課的教學文除了被 shared/lesson.js 即時渲染，也預先烤成靜態 HTML 塞進該課 index.html，
讓不跑 JS 的搜尋爬蟲與 AI 答題引擎也讀得到（SEO/GEO）。改過任何 lesson.md 後，重跑一次同步：
node tools/prerender.mjs # 只需 node，marked 已內建在 tools/教學文用 fetch 載入，不能直接雙擊開 index.html（瀏覽器的 CORS 會擋），請起個本機伺服器：
python3 -m http.server 8000 # 然後開 http://localhost:8000- Craig W. Reynolds (1987) Flocks, Herds, and Schools: A Distributed Behavioral Model, SIGGRAPH '87. 原始頁
- Paul Baran (1964) On Distributed Communications, RAND — 集中／去中心／分散三張網
- Thomas D. Seeley (2010) Honeybee Democracy — 蜜蜂共識與交叉抑制
- Marco Dorigo & Thomas Stützle (2004) Ant Colony Optimization — 費洛蒙最短路
- Daniel Shiffman, The Nature of Code — Autonomous Agents / Flocking 章