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解码 ULID（Crockford base32）、KSUID（base62）、NanoID、MongoDB ObjectId 与 Discord/Twitter/Sonyflake 雪花 ID：拆解时间戳、随机位、机器位，展示 ISO 时间与十六进制原始值，并按生日界公式估算碰撞概率。
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逐位精确解码（BigInt，无浮点精度丢失）：ULID 前 10 个 Crockford base32 字符是 48 位 Unix 毫秒时间戳、后 16 字符是 80 位随机数；KSUID 前 4 字节是自纪元 2014-05-13T16:53:20Z 起的 32 位秒级时间戳、后 16 字节随机载荷；雪花 ID 按 41/5/5/12（Twitter）或 42/5/5/12（Discord）位拆分。碰撞概率按生日界近似 p ≈ 1 − e^(−n(n−1)/2^(b+1)) 计算。64 位雪花 ID 的完整位段自定义解码请配合 snowflake-discord-id-bit-decoder 工具使用。
执行
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案例
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工具使用指南
ULID、KSUID、NanoID、MongoDB ObjectId 和 Discord、Twitter、Sonyflake 雪花 ID 解码器，可批量读取每行一个 ID，自动识别或指定格式，展示 ISO 时间、原始十六进制值及相关位段信息，并按生成数量估算碰撞概率。
背景
开发人员需要核对来自不同服务的 ULID、KSUID 和雪花式整数，确认它们对应的时间信息。
问题
手动拆分不同编码和大整数容易出错，也不便于比较多个 ID。
如何使用
将三个 ID 按行粘贴到“ID 列表”，保持“格式”为“自动识别”，并使用默认的碰撞概率生成数量。
ID：01ARZ3NDEKTSV4RRFFQ69G5FAV、0ujtsYcgvSTl8PAuAdqWYSMnLOv、175928847299117063；格式：自动识别；生成数量：1000000。结果
工具分别识别 ULID、KSUID 和 Twitter 雪花式整数，显示 ISO 时间、相关字段拆解，并生成 100 万次生成数量下的碰撞概率表。
背景
安全工程师需要确认一个默认长度的 NanoID 使用 URL 安全字母表，并了解其随机空间。
问题
NanoID 不包含时间戳，不能通过时间字段验证，需要检查其字符集和熵值。
如何使用
输入 `V1StGXR8_Z5jdHi6B-myT`，将格式指定为“NanoID”，并将生成数量设为 1000000000。
结果
工具校验该值的 URL 安全字母表，报告 126 位熵，并明确提示 NanoID 不含时间戳组件。
支持 ULID、KSUID、NanoID、MongoDB ObjectId，以及 Discord、Twitter 和 Sonyflake 雪花 ID。
可以，在 ID 列表中每行输入一个值；自动识别模式可处理不同格式的 ID。
ULID 的前 10 个 Crockford base32 字符对应 48 位毫秒时间戳，后 16 个字符对应 80 位随机数。
NanoID 不含时间戳。工具会校验 URL 安全字母表，并根据长度报告熵值等信息。
它根据输入的生成数量和 ID 的随机位数，使用生日界近似公式估算在一个时间窗口内发生碰撞的概率。