你11:15在B3取餐（慢商家）送A1。小张你是否可先去B3帮小刘取他另一单（如果在附近）？避免小刘在慢商家空等。
??这个“提示”并非命令，只是提供一个基于全局视图的优化建议。相关骑手需在1-2分钟内回应是否采纳。这相当于引入了一个低配版的、基于共享状态表的“人工调度观察员”。
3.“异常响应”流程优化：针对异常通报，除了原有的互助建议，增加一条：通报人需在共享表格自己名字的对应时间单元格，用红色标记“异常”及预计延误时间。这样，其他骑手和“观察员”不仅能从群里看到文字，还能在表格视图上一目了然地看到谁、在何时段、陷入了何种延迟，更容易评估谁能提供有效协助。
第三步：实验执行与对照
新的“智能建议”规则集在接下来一周的午高峰实施。实验组仍是这7人。古民亲自担任第一周的“观察员-提示员”，负责维护共享表格和发布匹配提示。
为评估效果，设立了更精细的对照指标（与引入“智能建议”前一周的数据对比）：
??核心效率指标：午高峰人均完成单数、人均总骑行里程（估算）、平均每单耗时（从抢单到完成）。
??协同指标：路径合并/接力建议的提出数量、采纳数量、成功执行数量。
??体验指标：通过简短的每日问卷（1-2个问题），收集骑手对“商家预警”和“匹配提示”有用性的主观评分（1-5分），以及对操作复杂度的反馈。
实验结果：
第一、二天，操作生疏。更新共享表格经常被忘，或格式错误。古民的匹配提示有时因信息更新不及时而失效。但“商家预警”立即见效，被点名的商家订单被更谨慎对待，相关订单的整体延误率下降。
第三、四天，习惯初步形成。骑手开始体会到共享表格的“全局视图”价值——即使不采纳具体建议，也能一眼看到队友们大概在什么位置、做什么，有助于自己规划。匹配提示的采纳率从初期的不到20%，上升到约40%。成功执行的合并/接力案例增加，出现了几次三人间的简单协同（A帮B取餐，B的订单部分由C顺路送达）。
第五天（周五，订单量最大），实验效果凸显。午高峰，古民基于表格状态，密集发出了12条匹配提示，其中7条被采纳并成功执行。最成功
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