徐佳莹端来一杯刚泡的龙井，茶叶在热水里缓缓舒展，散着淡淡的清香。
她看着苏木认真的侧脸，轻声说“你做得对，咱们木槿的故事，就该像这茶，得慢慢品才有味道，急不得。”
苏木接过茶杯，茶香混着腊梅的淡香，在舌尖散开。
他望向窗外，院角的腊梅苗在晚风里轻轻晃动，虽然还小，却充满了生命力。
徐佳莹没有打扰他，很快又走了，苏木坐在书桌前，指尖划过卓君来的分析报告。
屏幕上密密麻麻的代码和图表，在旁人看来或许枯燥，他却逐字逐句读得格外认真。
卓君用不同颜色标注出“阅”
推荐算法的核心漏洞。
基于用户短期浏览数据的“信息茧房”
机制，会不断推送相似类型的爽文，比如用户点击过“霸总甜宠”
，后续页面就会被同题材内容填满，看似提升了用户停留时长，实则在消耗用户的阅读耐心。
报告末尾的折线图清晰显示“三个月内，重复点击同类型标签的用户流失率会上升40，核心原因是内容同质化导致的审美疲劳。”
他将报告转到木槿核心团队群，附带一条消息。
“阅的算法是短期兴奋剂，靠强刺激留住用户，却留不住人心，咱们要做的是长期的营养剂，用有温度的内容留住真正爱故事的人。”
“从下周起，加强编辑人工推荐板块，每个编辑每周至少深度阅读五本新人作品，重点挖掘最具生活温度的章节，比如作者描写的江南小吃做法、老物件使用场景、街坊间的对话细节，这些都是算法抓不到的亮点。”
“推荐栏就叫匠心推荐，周慧已经设计好了腊梅纹样的样板，我会让技术部尽快上线。
另外，每个推荐作品都要配编辑手记，写清楚为什么推荐这篇。”
“比如这段腊梅嫁接的描写，作者实地观察过老木匠的操作，细节真实动人，让读者知道我们推荐的不是流水线文字，而是用心打磨的故事。”
消息刚出去，秦玉明就立刻回复“我这就安排编辑团队培训，重点教他们如何挖掘作品里的生活细节，比如分辨作者真实经历的描写和网络抄来的套路，避免推荐同质化内容。”
“另外，我会让运营部做匠心推荐专题页，把推荐作品按江南美食老手艺民俗故事分类，方便读者找到自己喜欢的内容。”
江源也来消息“漫改团队可以配合，给匠心推荐的作品画三幅短漫分镜，用画面放大细节，比如作者写老木匠用稻草缠腊梅枝，我们就画老木匠布满老茧的手握着稻草，芽苞在稻草间露出嫩黄，用视觉冲击力吸引更多读者点击。”
苏木看着群里的响应，紧绷的神经稍稍放松。
他想起大学时，卓君总在宿舍里熬夜写代码，屏幕亮到凌晨，说“算法再厉害，也抵不过人心的温度”
，如今这句话竟成了应对“阅”
的关键。
他拨通卓君的电话，听筒里传来孩子的笑声和键盘敲击声。
卓君去年从互联网大厂辞职，回老家陪父母，顺便做些远程技术咨询，日子过得比以前悠闲。
“报告看了？”
卓君的声音带着笑意，背景里还能听到他闺女喊“爸爸，我要吃腊梅饼干”
。
“阅的算法框架是抄的三年前的开源项目，只改了表面参数，比如把点击量权重从60调到70，本质上没什么创新。
我已经把漏洞整理成文档，标注了他们抓取其他平台内容的代码片段，你们要是起诉，随时能拿去用。”
“对了，我闺女说喜欢你上次寄的腊梅书签，非要让我问你，什么时候再寄点乌镇的桂花糕，说比老家的点心好吃。”
“下周就给你寄，”
苏木笑着说，满是感激，“这次还得麻烦你，帮咱们技术部优化下用户画像系统。
别只看点击量停留时长这些表面数据，多关注用户停留过30秒的段落用户用荧光笔批注过的细节描写用户分享时写的走心评论这些深度互动数据。”
“帮编辑更好地现有潜力的作品，比如有的用户会在主角煮年糕汤的段落批注想起奶奶煮的年糕，这种内容就该重点推荐。”
“没问题，”
卓君爽快答应，“我这两天整理下方案，写个数据分析模型，争取周末前给赵宇。
对了，要是阅后续搞小动作，比如雇水军给你们刷差评、恶意举报作品，随时找我，我帮你们做反作弊系统，识别异常ip地址和刷评话术，保证让他们无处遁形。”
挂了电话，苏木起身去院子里透气。
夜色中的乌镇格外安静，只有巷口茶馆还亮着暖黄的灯，偶尔传来几声犬吠。
徐佳莹正坐在廊下，借着灯笼的光缝补苏锦的毛衣。
那是件淡粉色的毛衣，苏锦去年冬天穿的时候勾破了袖口，徐佳莹一直没舍得扔，说“补补还能穿”
。
她的手指灵活地穿梭在毛线间，针脚细密，指尖偶尔碰到灯