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预测自身移动
服务器还没回复，你就先按自己的输入行动；两边不一致时，客户端自行校正。 这里出错的代价只是画面上的一次小幅校正，别无其他，所以在三种预测机制中，只有这一种可以放心地激进一些。
预测重放声明的规则，而不是另一份规则副本
客户端不会并行运行另一套移动实现，它运行的是平台所用的同一个声明模型：模型属于 Locomotion，预测（prediction）只是提前应用它。所以两边在大多数时候结果一致：一套规则，应用两次。
因此，既没有可以调用的“预测”操作，也没有“校正”操作。预测之所以发生，是因为 aspect 声明为可预测。
哪些内容参与预测，按 aspect 声明
是否可预测是实体 aspect 上的一项声明，而不是全局开关：
- 客户端能自己算出来的 aspect（例如你自己输入驱动下的位置）可以预测。
- 权威方按客户端没有的规则修改的 aspect 不得预测。客户端推导不出来，硬猜只会造成回滚，玩家看到的就是游戏在“撒谎”。
校正协议，以及决定它的两个数值
权威状态到达时带着它最后应用的输入序号，所以客户端清楚地知道自己缓冲区里还有多少输入未确认。接下来：
- 接受权威状态。
- 重放缓冲区中排在已确认输入之后的输入。
- 把结果与当前已显示的画面对照并校正。
手感取决于两个声明的数值。偏差阈值：低于阈值时平滑校正，高于阈值时客户端直接跳到权威状态并重放。未确认输入缓冲区的上限：溢出并非未定义行为，降级方式由声明给出并且可以观察到，所以网络差的客户端知道自己已经停止预测，而不是悄悄漂移。
偏差只有发生偏差的客户端能观察到，别的客户端看不到。 你能知道自己的预测被校正了、校正了多少，这对调优有用，也能给玩家显示准确的网络状态指示。但你读不到别人的偏差：预测错误的幅度反映的是对方的网络状况，与游戏本身无关。校正在客户端完成，因为其他所有人看到的本来就是权威方的状态。
如果你用过其他方案
- Unreal 的 Mover 2.0。 结构很熟悉：带 tick 时间戳的输入、移动模型、来自权威方的校正。区别在于模型放在哪里：这里由你声明模型，由平台模拟，所以我们没有提供需要你继承或替换的移动组件。
- 回滚加重放的 netcode，例如 Photon Fusion。 校正后重放自己未确认的输入，是同一种机制，这里完整支持。特意没有提供的是事后重新运行整个世界，替代做法和原因见 Lag Compensation。
本页不涉及的内容
其他玩家的实体不做预测，只做显示，见显示其他玩家。按射击者的时间线判定射击是服务器端机制，见 Lag Compensation。如果房间的权威模式（authority mode）是外部权威，这三种机制都不适用：tick 归谁运行，预测也就归谁。