第4章

”
孙磊张了张嘴，然后慢慢闭上了。
“没有报告。”他说，声音变得很轻，“他当时说报告在整理，后来就没下文了。”
陈潮薇没有继续追问。这件事比她想象的要深。李伟——这个名字她记住了。
“修复方案我写在报告第七页到第九页，”她说，“不需要改后端逻辑，只改前端缓存策略就行。等服务器响应的超时时间我建议设800毫秒，800毫秒内没返回再读本地缓存。这个时间用户感知不到延迟，但能保证数据准确性。”
孙磊低头翻看报告，越看眼睛越亮。
“八百毫秒，”他喃喃地说，“八百毫秒......”
他猛地抬头：“陈潮薇，你以前干过测试？”
“没有。”
“开发？”
“也没有。”
“那你怎么——”
他话没说完，办公区入口传来一阵急促的脚步声。
创始人张正鸿领带歪斜地冲进来，脸色铁青。
“全体开会！会议室！现在！”
会议室里坐了二十多个人。产品部、技术部、运营部的核心成员全到齐了。
张正鸿站在白板前，双手撑在桌上，指关节泛白。
“跃动科技今天上午十点上线了新功能，”他的声音压得很低，但每个字都像石头砸在地上，“叫‘智能推荐’。根据用户浏览历史实时推荐个性化内容。”
他点了一下手机，投屏上出现跃动科技App的界面截图。
“从十点到下午两点，我们的日活下降了22%，用户平均使用时长下降了35%。技术部告诉我，要追平这个功能，至少需要一个月。”
会议室里一片死寂。
孙磊低着头，黑眼圈像是刻在脸上的两道阴影。他的技术部三天前刚因为V3.2.0通过测试而庆贺，现在那个版本还没上线就成了废品。
运营总监是个四十多岁的女人，叫刘敏，她开口的声音有点沙哑：“一个月太长了。一个月后用户习惯都养成了，我们追上去也没用。”
“两周。”孙磊抬起头，“给我两周，我带技术部——”
“两周黄花菜都凉了。”角落里传来一个慢悠悠的声音。
陈潮薇顺着声音看过去。
说话的是个四十岁左右的男人，头发梳得油亮，穿着一件深蓝色POLO衫，肚子微微凸出，整个人靠在椅背上，姿态松弛得像在自家客厅看电视。他面前的笔记本屏幕上不是会议投屏的内容，而是一个股票交易界面。
李伟。产品部高级产品经理。工号0047。
“张总，”李伟把椅子往前滑了一点，脸上挂着一种很老成的笑容，“跃动这次明显是有备而来。他们那个算法我研究过，是基于深度学习的协同过滤，我们技术底子确实差一截。与其硬拼技术，不如在运营上想办法——多发点优惠券，搞点打卡活动，先把用户留下来再说。”
张正鸿的眉头皱得更紧了。
“优惠券*****。”
“能拖一阵是一阵嘛。”李伟摊了摊手，“再说这种算法推荐的事，我们团队里也没人懂——”
“我懂。”
所有人的目光转向会议桌的另一端。
陈潮薇站了起来。
她的手指微微发凉，但声音稳得像一根钉子钉进木板里。
“不用一个月。不用两周。三天，足够破局。”
李伟的嘴角抽了一下。“小姑娘，你刚来第一天——”
“第一天我已经找到了你们V3.2.0的四个致命*ug。”陈潮薇打断他，目光直直落在他脸上，“你否决的那个弱网缓存优化方案，会让App在信号不好的时候把用户订单金额显示成一分钱。用户体验？”
李伟的笑容僵住了。
陈潮薇没再看他。她走到白板前，拿起马克笔。
“跃动科技的智能推荐，根本不是深度学习。”
孙磊猛地抬头：“什么？”
“他们的推荐逻辑是基于一个极简规则：用户点击什么内容，就推送更多同类内容。没有语义理解，没有用户画像，没有协同过滤。”
她转过身，在白板上画出一个简单的逻辑图。
“这套系统的致命漏洞是——它对新用户完全没有判别能力。新用户没有历史点击数据，推荐就是瞎猜。而且只要用户连续点击十次低质量内容，算法就会误以为这是用户偏好，开始大量