。可以提及“分成”、“数据驱动优化”等概念，但不急于在初次接触时展开具体谈判。目标是打开对话，获得一个“试用”或“深入考察”的机会。
接触与评估过程：
古民按计划执行。他通过公众号后台留言，附上简要的自我介绍和优化提纲截图，表达了交流意愿。两天后，他收到了回复，对方是团队创始人之一，大三年级工商管理专业的陈浩，约他在校内咖啡馆见面。
会面中，古民冷静地执行了预设策略。他展示了去除敏感信息的校园物流热力图，指出了“校园物流终端”主要服务区域在午间高峰期的供需错配情况。陈浩起初有些防御性，但古民引用的是公开数据和客观观察，语气平和聚焦于“效率提升可能性”。
当古民问及运营中最大挑战时，陈浩果然大吐苦水：订单时多时少，骑手忙闲不均，高峰期用户投诉多，骑手抱怨跑单累且收入不稳，手动派单和结算耗时耗力易出错，团队扩张后管理越来越混乱。这与古民的诊断假设高度吻合。
古民没有立即给出全套方案，而是提出了一个“小实验”建议：在接下来三天午间高峰，由古民协助，尝试对某个宿舍区的订单进行简单的手动预分配（基于起点和终点接近程度），并与完全抢单模式下的平均完成时间和骑手收入进行对比。陈浩将信将疑，但觉得成本不高（只需给古民查看部分脱敏订单数据的权限，并协调几位骑手配合），同意一试。
实验、验证与加入：
古民拿到了过去一周该团队在目标宿舍区的部分订单数据（时间、起点楼栋、终点楼栋、任务类型、完成状态、骑手ID）。他利用一个晚上，快速编写了一个简单的Python脚本，基于起点-终点距离和任务类型，对订单进行聚类，模拟“打包分配”与“随机抢单”的效率差异。模拟结果显示，在订单密度高的时段，合理打包可提升骑手单位时间完成单量约15-25%，并减少空驶距离。
在实际三天的午间高峰实验中，古民在现场（通过手机和简易表格）协助陈浩进行手动订单打包和推荐分配（非强制，征得骑手同意）。虽然手动操作粗糙，但初步结果显现：参与实验的骑手普遍反馈“跑起来顺路了”、“同时送两三单感觉没那么赶”，平均每小时完成单数有小幅提升。用户端未出现异常。
尽管实
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