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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。
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