十分钟休息结束，转化曲线仍停在屏幕上，像一道横在所有人面前的墙。

陈海把排序日志重新拉开：“库存权重一加，临期饼干和纸巾套装就冲上去；权重一降，库存压力又压不下去。南城要清货，可用户不买，我们夹在中间。”

年轻测试低声说：“要不先把库存最重的商品强推一轮？至少数据上能看到点击。”

林川看了他一眼，没有责备，只问：“点击变高，退货也变高，南城会给钱吗？”

会议室安静下来。

他们不是在做漂亮报表。七天后，邵明看的是有效订单毛利，李萍看的是仓库有没有少压货。把没人要的东西推到用户面前，只会把上一家服务商走过的坑再踩一遍。

林川端起已经凉透的咖啡，目光落在白板上“库存压力”和“用户偏好”两行字之间。他第一次很想让系统直接给出答案。

念头刚起，熟悉的提示便浮了出来。

【系统提示：当前问题属于真实经营与技术决策，不提供算法答案。可核验异常方向：样本分层错误。请宿主基于真实数据自行判断，系统不会替代研发、管理与商业责任。】

林川握着纸杯的手顿了一下。

不是公式，不是模型，也不是一段可以复制的代码。

系统像是在提醒他：钱能买来时间、团队和一次试错机会，却不能替他承担判断。

他把纸杯放下，重新拿起白板笔，在“用户”下面划出三栏：“可靠老客、价格敏感、低可信冷启动。”

陈海抬头：“这是按用户分？”

“不止。”林川又在“商品”下面写：“刚需补货、清仓临期、小家电决策。”

他转身看向屏幕：“我们刚才把库存压力当成一层，把用户偏好当成另一层，然后硬往一起压。问题是，南城的数据本来就不干净。三套用户编号只能合并六成，活动流量又混着手动置顶。所有人、所有商品放在一锅里算，当然互相打架。”

周野的视频还挂着，医院走廊那头传来护士推车的声音。他看了几秒白板，声音哑却清楚：“按层跑，先别追全量最优。可靠老客用购买偏好，价格敏感用户看清仓响应，冷启动只给低风险刚需品。”

陈海很快接上：“库存压力不能直接顶到总排序前面，只能在同层候选里做调权。”

“对。”林川点头，“还有一条，退货原因不清的商品，先别进灰度。”

后端皱眉：“可那两个SKU库存最多，南城最想清。”

林川把李萍发来的表格打开。临期饼干库存一千一百件，退货原因备注里写着“口味差异、日期敏感、破损包装”。另一款小电锅库存三百多台，售后记录里连续出现“插头松”“加热慢”。

他把两行圈出来：“推荐解决不了质量和预期问题。硬推它们，短期订单可能起来，退货会把毛利吃掉。把这两个从第一轮灰度池剔除，明早给南城写清楚原因。”

年轻测试忍不住说：“他们会不会觉得我们不帮他们清最急的货？”

“会。”林川说，“所以我们要拿数据说话。星川不是仓库甩货工具，我们卖的是有效转化。”

这句话一落，会议室里那点被困住的焦躁终于有了出口。陈海把排序规则拆成三份，后端重写权重入口，测试重新抽样退货原因。周野只留在线上看关键节点，林川每隔二十分钟就让负责人报一次卡点。

第一次卡点很快来了。

后端把新入口接上后，系统直接报错。可靠老客样本太少，价格敏感用户又被两次清仓活动污染，低可信冷启动池更像一团散开的线头。陈海盯着报错日志，额头上冒出细汗：“如果再分细，训练样本不够；如果不分，刚才的问题又回来。”