这个方案需要大量的用户行为数据来训练，林雪解释，而且对冷启动用户不太友好。
姜皓点头：确实，新用户的数据稀疏性问题需要解决。
就在技术讨论再次陷入专业细节的泥潭时，苏晚突然开口：我们为什么不利用现有的用户标签体系呢？
所有人都看向她。
苏晚走到白板前，拿起马克笔：林顾问的方案很先进，但也许我们不需要从头开始。她画了一个简单的流程图，我们可以把用户手动标记的心情标签、日记关键词，与他们的基础画像结合，建立一个轻量级的规则引擎，作为深度学习模型的补充。
她继续解释道：这样既能在数据不足时提供基础推荐，又能随着用户数据积累逐步过渡到深度学习模型。而且——她看向林雪，这个方案应该能解决你刚才提到的冷启动问题，对吧？
办公室里一片安静。林雪在视频那头微微挑眉，第一次露出了略显惊讶的表情：从工程实现角度，这个方案确实更务实。
姜皓看着白板上苏晚画的简洁流程图，眼中闪过赞赏：很好的思路。规则引擎与深度学习模型可以并行运行，根据数据丰富度动态调整权重。
苏晚微微一笑，放下马克笔：技术我不懂，但我知道产品需要平衡理想与现实。她意有所指地看了姜皓一眼，最好的方案不一定是理论上最完美的，而是最适合当下阶段的。
林丹在底下疯狂给楚然使眼色，用口型说：看见没！降维打击！
楚然难得没有反驳，在笔记本上画了个小小的点赞手势。
这次讨论后，办公室的氛围发生了微妙的变化。苏晚依然不是技术专家，但她开始更自信地在技术讨论中提出产品视角的建议。而姜皓也似乎意识到了什么，在接下来的技术会议中，会有意地将讨论拉回到产品落地层面。
更让人意外的是，林雪的态度也有所转变。在后续的邮件往来中，她开始主动询问某些功能的产品逻辑和用户场景，而不仅仅是技术实现。
这天临下班时，姜皓走到苏晚工位旁：规则引擎与深度学习模型结合的方案，我想再跟你详细聊聊。
苏晚挑眉：终于想起问我的意见了？
姜皓轻咳一声：一直都很重视。他停顿了一下，补充道，只是有时候会过于专注技术细节。
理解，苏晚收拾着东西，语气轻松，毕竟姜总脑子里同时运行着几十个线程，偶尔丢包也是正常的。
姜皓被她这个技术梗逗笑了：晚上想吃什么？我请客，就当是...补偿丢包损失。
我想想，苏晚拿起包，狡黠一笑，不如去吃那家新开的脑花火锅？以形补形，给你补补那个偶尔丢包的脑子。
林丹在不远处听到这句，差点笑出声，被楚然一个眼神制止。
看着姜皓和苏晚说笑着离开的背影，林丹满意地点头：看见没，这才是健康的相处模式！互相调侃，共同进步！
沈晨摇扇感叹：琴瑟和鸣，莫过于此。
林薇推了推眼镜，在平板上记录：情感与技术达成新的平衡点。团队协作效率预计提升12.7%。
而视频连线那头的林雪，在结束通话前，看着空荡荡的办公室，轻轻摇了摇头，嘴角却带着一丝若有若无的笑意。她关掉摄像头，在笔记本上记下一行字：团队化学反应有趣。值得观察学习。”
