第43章 世上果真有天才（第2页）

难怪別人能做老板，自己却只能做个苦逼打工人。

人与人的智商差距实在太大了。

务实的周兴武都忍不住恭维：“老大，您这套方案把所有痛点都解决了，直接照做就能实现技术落地。”

“可以说把饭都餵到我们嘴里来了。”

其余技术骨干，同样能看出这份算法框架的牛逼之处，大家连连点头称讚。

“结合智剪工具做联动这个思路太妙了，咱们本身就有百万规模智剪用户，把工具用户转化成平台创作者和观眾。”

“省去前期拉新的大笔成本，最头痛的项目冷启动难题都被解决了！”

“老板牛逼啊。。。”

新项目成员心里的质疑彻底消失，会议室里只剩下热烈的討论。

“既然大家一致认同这份方案，那我就直接开始分配工作。。。。。。”

陈宇和大家一起，围绕方案里的技术细节和项目分工展开探討。

半个小时后，工作分配完成。

陈宇把新项目开发团队拆分成四个小组，明確权责到人，杜绝推諉扯皮。

第一组由周兴武带队。

主攻完播率判定机制和六级流量池分发逻辑的代码编写。

这是整个算法体系的灵魂，容不得半点差错。

他们要攻克数据过滤模块，针对常见的掛机刷量、快进刷量、静音播放等作弊行为，编写多维度校验代码。

还要监测播放时长，同步抓取用户屏幕操作轨跡、音频播放状態、设备后台运行状態。

三重校验要同时达標。

才能算作有效完播数据。

光是这一个模块，周兴武就梳理出十几种作弊场景，逐一对接代码逻辑，確保数据精准度达到99。5%以上。

同时还要按照陈宇设定的权重比例，搭建流量池分级模型。

把每一级流量池的晋级標准、流量推送量级、推送人群范围，全部量化成可执行的代码参数。

从而避免人工干预流量分发，保证推荐算法的公平性。

这个小组的攻坚难度算是最高的，但周兴武有信心在天才程式设计师老板的帮助下，解决所有技术难题。

第二组负责用户画像建模。

由黄文博为领头人，搭建用户標籤体系与跨平台数据对接。

他们要先对接智剪现有后台的百万用户数据，提取用户的剪辑行为、素材偏好、设备信息、地域年龄等基础数据。

再搭建用户画像资料库，採用机器学习算法，让系统自动给用户打標籤，重点优化下沉用户模型，设置动態更新机制。

第3组负责搭建伺服器。

开发监控预警系统，確保內容分发算法流畅运行和后台数据可视化。。。

第4组负责打通生態闭环，实现智剪数据与推荐算法的强强联合。。。

除了项目团队的內部分工。

陈宇还规定，每天都要开会探討开发进度、集眾人智慧解决技术难题。

有人建议要提前储备內容素材，避免项目上线时，內容贫瘠，用户体验太差。

於是，陈宇大手一挥，授意罗浩悄无声息的更新智剪用户协议。

用户在使用智剪2。0剪辑、渲染並导出作品时。

將在流程中“自动”视为同意將相关素材与成品的商业使用权授予瀚宇科技。