“好！”陆宇点头，又看向张志远和陈浩，“志远，你和王锐、李静重点负责大数据分析引擎和算法模型这部分，这是智慧服务的核心。陈浩，你和赵琦负责前端交互和可视化呈现，要把数据分析的结果用最直观、最友好的方式呈现给图书馆管理者和读者。”

最后，他看向陈峰：“峰子，你负责对外沟通和资源协调，尤其是和图书馆那边的需求对接，一定要挖得深、吃得透，确保我们的方案能真正解决他们的痛点。”

任务分配清晰明确，各司其职。

接下来的几周，工作室进入了另一种高速运转的状态。不再是之前那种救火式的加班，而是更有节奏、更有规划的攻坚。

秦峻带领着后端团队，开始对技术底座进行大刀阔斧却又步步为营的升级改造，常常为了一个技术选型争论得面红耳赤，又很快在数据和逻辑面前达成一致。

张志远和王锐、李静则埋首于海量的图书流通数据、读者借阅记录中，试图挖掘出隐藏的规律和价值。沈清寒也提供了关键的学术支持，引入了最新的数据挖掘算法模型。常常能看到他们围在白板前，写满复杂的公式和推理过程。

陈浩和赵琦则反复打磨着UI设计稿和交互原型，追求每一个像素的精准和每一次点击的流畅。他们甚至跑了好几次图书馆，实地观察不同年龄段的读者如何使用现有的查询系统。

陆宇则统筹全局，既要把握技术方向，又要推敲方案的经济性和可行性，还要不断给团队打气，应对各方传来的或真或假的市场信息。

他们不再闭门造车。陆宇主动邀请了信息办和图书馆的相关负责人，进行了一次非正式的方案思路交流。他们没有像星海那样拿出华丽炫目的PPT和宏大的愿景，而是聚焦于具体问题，展示了他们基于前期项目对图书馆业务的深刻理解，以及几个令人眼前一亮的、接地气的解决方案雏形。

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“比如，我们通过数据分析发现，周末下午三点到五点，少儿区的入馆人数和图书借阅量达到峰值，但附近的自助借还机却经常排队。我们是否可以设计一个动态调度系统，提前预警，并引导读者使用其他楼层空闲的设备？”