第27章 性价比的合租屋（1/2）

张伟的电脑屏幕上，同时运行着三套不同的算法模型。一套是公司的房源匹配系统，根据用户输入的预算、区位、面积等硬性条件进行筛选；一套是他自己编写的爬虫程序，抓取着各大社交平台和论坛上关于租房体验的“软性”关键词——隔音、室友、房东、通勤；第三套，则是他大脑里经过无数次客户接触后形成的“人肉评估算法”。

他正在为陈默、林晓晓、王大勇和王老师寻找一个共同的“交叉点”。这单生意，几乎不产生佣金，甚至可能还要倒贴人情。但他有一种直觉，这次匹配，意义远超商业价值。

公司的系统给出的，是几套位于不同方位、符合人均预算的合租公寓，冷冰冰的户型图和数据。他的爬虫程序反馈回的信息则复杂得多：某某小区群租严重，夜间嘈杂；某某公寓装修华丽但隔音如纸；某某地段便利但室友关系冷漠……

而他的“人肉算法”则在快速处理着关于这四个人的独特“数据包”：

· 陈默： 网约车司机。核心需求——安静、稳定的睡眠环境（常夜班）、便捷的车辆出入、相对固定的停车位。潜在需求——缺乏社交连接，需要一个能卸下“服务面具”的空间。

· 林晓晓： 主播。核心需求——良好的隔音（保证直播不被打扰/打扰他人）、稳定的高速网络、独立或可灵活使用的空间（背景布置）。潜在需求——线上热闹下的线下孤独，需要真实的人际互动。

· 王大勇： 驿站老板。核心需求——距离驿站近（应对突发情况）、储物空间（可能存放少量驿站杂物）、坚实的邻里关系。潜在需求——从管理者角色中短暂抽离，获得喘息。

· 王老师： 教育从业者。核心需求——采光好（保护视力）、相对安静的学习备课环境、可能的学生临时到访。潜在需求——将教育理念从课堂延伸到生活。

张伟的手指在键盘上飞舞，将这些非标需求量化、加权，与房源信息进行交叉比对。他否决了公司系统推荐的一套高档公寓，因为爬虫信息显示其物业与住户关系紧张；他放弃了一套价格极优的老小区房，因为其户型导致隔音无解。

最终，他的目光锁定在了一套不在公司主推列表里的房子。位于一个不算新但管理良好的中档小区，距离王大勇的驿站步行十分钟，有地面固定车位。房子是四室两厅两卫的方正户型，关键是，客厅足够大，且被前房东巧妙地用书柜做了半隔断，形成了相对独立的动静分区。

他调出该房子的详细结构图，开始进行“沙盘推演”：

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