会议结束时，分工明确。
路容负责设计重复数据包过滤规则和异常数据检测模块。技术部同事负责搭建测试环境，提供性能监控工具。周哲负责整体协调和向李剑汇报。
“若溪，你这边需要什么支持？”周哲问。
“我需要访问最近一个月‘深蓝’数据清洗的详细日志，包括每个被过滤数据包的具体原因、原始数据片段、处理时间。”路容说，“另外，我想了解这批数据的来源渠道，是直接采集还是通过第三方合作方获取。”
周哲沉默了几秒。
“日志可以给你，下午开权限。”他说，“但数据来源……这部分信息涉密，需要副总裁级别审批。我尽量申请，但不保证。”
“理解。”路容点头。
会议结束。
路容摘下耳机，关掉变声器。房间里瞬间安静下来，只有笔记本电脑风扇轻微的嗡嗡声。她靠在椅背上，闭上眼睛。
脑海里回放着刚才会议的内容。
重复数据包。格式异常。加密负载。
还有周哲提到“数据来源涉密”时，那一瞬间的迟疑。
她睁开眼，打开数据包。
解压后的文件夹里，是数百个加密文件，每个文件大小在几十MB到几百MB不等。文件名格式统一：deepblue_pre_enc_batch7_001。bin、deepblue_pre_enc_batch7_002。bin……
路容随机选择一个文件，用公司提供的解密工具尝试打开。
工具弹出提示：“需要密钥管理服务授权，请登录。”
她登录公司内网，进入密钥管理平台。平台界面简洁，显示着她已申请的权限列表。其中一条：“深蓝计划批次7数据解密权限——待审批”。
状态：审核中。
路容关掉页面。
没有解密密钥，她无法查看数据内容。但文档里描述了数据结构，她可以基于这些描述，先设计过滤规则的框架。
她打开代码编辑器。
手指放在键盘上，停顿。
然后开始敲击。
代码一行行出现在屏幕上。她写得很慢，每一个函数都仔细推敲，每一个判断条件都反复斟酌。过滤规则的核心逻辑是：识别重复数据包，但不过度过滤；检测格式异常，但不误伤正常数据。
这需要平衡。
太保守，达不到提升可用率的目标。
太激进，可能误过滤重要数据。
路容写着写着，停了下来。
她盯着屏幕上的代码，脑海里浮现出另一个场景。
三年前，天启科技“灯塔”项目。她也负责设计数据清洗流程。当时的项目负责人——一个四十多岁、总爱穿格子衬衫的技术总监——在评审会上说：“过滤规则要大胆一点，宁可错杀，不可放过。用户行为数据，干净比完整更重要。”
她当时反驳：“错杀会丢失真实用户行为模式，影响模型训练。”
“那是算法团队该操心的事。”总监说，“我们的职责是提供干净的数据。”
后来，“灯塔”项目上线三个月后，因为数据过滤过度，导致用户画像模型出现严重偏差。产品团队投诉，算法团队甩锅，最后责任落到了数据清洗流程设计上。
而那个说“宁可错杀”的总监，早已调离项目组。
路容深吸一口气。