框架，完全是手撸的。浮萍姐说，那时候公司刚起步，买不起现成的农业物联网方案，她就自己写了一套。”
林晚凑近细看。代码确实古朴——变量命名都是a、b、c、temp1、temp2，注释也只有寥寥几句，但逻辑清晰，结构严谨。她能想象出五年前的姚浮萍，在深夜的办公室里，一边啃着面包一边敲下这些代码的样子。
“这里有个很有趣的设计。”苏晓点开一个函数，“你看，温度控制的PID算法，浮萍姐没有用标准的库函数，而是自己推导了参数整定公式。她在注释里写：‘植物的感受和传感器数据之间，有0.3秒的滞后。人察觉不到，但番茄知道。’”
林晚忍不住笑了。这确实是姚浮萍的风格——把科学严谨做到极致，却又带着某种诗意的偏执。
“所以你现在要做什么更新？”林晚问。
“浮萍姐让我把数据采集频率从每秒一次提到每秒十次，同时增加一个‘异常生长模式’识别模块。”苏晓调出设计文档，“她说，过去五年菜园积累了两百多万条环境数据和作物生长数据，足够训练一个简单的机器学习模型，来预测病虫害或者营养缺乏。”
“用AI种菜？”林晚觉得有趣。
“算是吧。不过浮萍姐强调，这个模型不能是黑箱——每一条判断必须有可解释性，要能追溯到具体是哪项环境参数的变化导致了预警。”苏晓认真地说，“她说‘如果AI自己都说不清为什么觉得番茄要生病，那还不如让有经验的老农来看’。”
林晚点头。这正是姚浮萍一直坚持的理念：技术要为人服务，而不是反过来让人困惑。
两人开始工作。苏晓负责修改代码，林晚则帮着检查数据接口。温室里很安静，只有键盘敲击声和空调的低鸣。
一个小时后，苏晓伸了个懒腰：“搞定！林顾问，你要不要看看新加的模块？”
林晚走到屏幕前。新增的代码模块结构清晰，注释详细，甚至还画了数据流向图。她不禁赞叹：“写得很好，完全不像刚转正的新人。”
苏晓脸红了：“都是浮萍姐教得好。她每周三晚上开小灶，给我们讲系统设计，从Unix哲学讲到微服务架构，还要求我们每学一个新技术，必须手写实现一遍
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