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会议室里安静了下来。
刚才还在抱怨的资深开发瞪大了眼睛,看着屏幕上那些简洁却有效的代码逻辑。 “这个正则……还能这么写?” “规则引擎?对啊!怎么没想到把变化的部分抽离出来!” “这几层过滤规则设定得有点意思啊……”
刘炜的呼吸变得有些急促,仿佛在黑暗中看到了一线曙光:“林眠!这些……这些你什么时候想的?!”
“刚才看邮件和数据的时候,顺便想的。”林眠回答得轻描淡写。
【灵感碎片:‘数据映射规则冲突’已加载65%,‘批量校验脚本优化’已加载52%。ZZZ系统持续分析中……】
所谓的“顺便”,自然是ZZZ系统的功劳。那些碎片化的灵感在他浏览数据和邮件时,自动组合成了这些可行的解决方案雏形。
“太好了!就这么干!”刘炜瞬间像是被打了一针强心剂,激动地一拍桌子,“老王,老李,你们负责根据林眠这个思路,赶紧把核心的映射规则引擎搭起来!小张,你配合他们做测试!林眠,你……你统筹全局,负责攻克最难的那些点!”
任务迅速分配下去。虽然时间依旧紧迫,但至少有了一个清晰的方向,不再是毫无头绪的抓瞎。
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会议室里的气氛终于从纯粹的绝望,转变为一种紧张的忙碌。
键盘敲击声、讨论声、白板笔的沙沙声开始响起。
林眠也投入了工作。他负责的那部分确实是难点中的难点——一些涉及复杂业务逻辑判断的数据一致性校验问题。这需要深入理解“天眼”和“凤凰”两套系统在某些业务概念上的微妙差异。
这对其他来说可能需要大量的沟通和查阅文档,甚至需要业务方介入澄清。
但对林眠而言,ZZZ系统赋予的超强学习能力和信息处理速度,让他能极快地捕捉到那些隐藏在代码注释、数据示例和零星文档中的关键信息。
【检测到业务逻辑术语‘客户状态编码’,‘天眼’系统定义与‘凤凰’标准存在枚举值偏移……已记录。】 【历史数据中存在大量已废弃业务规则导致的冗余字段,建议在转换层做屏蔽……】 【该财务指标计算口径在Q3财报后有过调整,需区分时间段应用不同转换公式……】
一个个难点被他快速识别、分析、并提出解决方案要点,记录在共享文档中。
他的效率高得惊人,仿佛一台人形自走问题处理机,而且运行起来几乎没有噪音和情绪波动。
旁边的同事不时投来惊异的目光。他们发现,这个看起来总是懒洋洋、踩着点下班的年轻人,一旦进入工作状态,其思维的敏锐和精准度,简直可怕。
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