一名工程师逆向工程麦当劳应用，绘制出所有故障冰淇淋机的地图

麦当劳的软冰淇淋机出了名地容易故障，而在 2020 年，顾客除非亲自开车到店，否则无从得知某台机器是否已经坏了。那年 10 月，常驻德国的软件工程师拉希克·扎希德推出了 McBroken，这是一张地图，按冰淇淋机是否正常工作把美国每一家麦当劳标成绿色或红色。他的方法是：逆向工程该连锁店的内部点餐 API，并尝试在每一家门店往购物车里添加一份麦旋风。如果应用接受该商品，说明机器正常；如果拒绝，说明机器故障。

这种探测需要调校。每分钟轮询一次会让应用把他判定为机器人并切断访问；每 30 分钟添加一份麦旋风既能保持地图实时更新，又能通过其识别人类行为的标准。扎希德先从德国的麦当劳门店入手，骑车往返于柏林各家门店之间，把 McBroken 的数据与现实情况对照，之后才扩展到美国。它呈现出的图景很直白：截至撰稿时，全美略低于 10% 的机器故障，纽约市接近 24%，西雅图约 20%，华盛顿特区都会区大约 14%。

更早的一次尝试是雷娜·麦克劳德 2017 年开发的应用，起因是她想吃麦旋风却没买到，该应用依赖众包报告，效果完全取决于用户；而直接查询点餐数据源让 McBroken 的数据更准确、更及时。麦当劳并未对抗这个项目——传播与政府关系高管大卫·托瓦尔公开感谢了扎希德，称他是真正的粉丝，并承认该连锁店在甜点上还有“改进空间”——据 Business Insider 报道，加盟商也在自行寻找解决办法。

不要依赖众包的故障报告——去探测点餐 API。如果应用允许你把冰淇淋加入购物车，机器就是正常的；如果拒绝，就是坏了。

点餐应用实际上就是一个机器状态 API：它的购物车逻辑已经知道哪些门店无法供应冰淇淋。

一个虚拟购物车不花任何成本，而且始终是最新的，不像众包报告会随用户关注度的下降而失效。

30 分钟的节奏是关键——快到足以保持实时，慢到足以让应用觉得像人类。

这张地图是在羞辱而非指控：它只是陈述点餐应用对每家门店已经暗示的内容。

当一家公司不愿公布状态数据时，它自己的交易接口仍会泄露这些数据。一个精心选择的探测，只要在东西坏掉时恰好失败，就胜过一大群人工报告者。

麦当劳从未对这个机器人采取行动：大卫·托瓦尔公开称赞了这一努力（“只有真正的麦当劳粉丝才会做到这种地步”），并承认公司在让更多顾客满意甜点方面还有改进空间。据 Business Insider 同月报道，加盟商正自行处理此事，寻求让机器更常保持正常运转的解决方案。