兩人又聊了一個小時。從產品細節，到市場策略，到團隊建設。秦薇給了很多建議，有些很尖銳，但都切中要害。
最後，她站起來，和秋袖禾握手：“顧問費我就不收了，算我入股。等你們做出成績，我要優先投資權。”
“好。”
回到倉庫，團隊立刻開工。
白板上貼滿了便籤，每一張都是一個媽媽的真實痛點。阿哲負責演算法模型，老吳搭後端框架，小雨和小敏做介面設計，周硯統籌全域性。秋袖禾則帶著四個女兒，一邊測試一邊提需求。
第一版原型，重點做餵養記錄和睡眠分析。
秋袖禾輸入晨曦的資料：八個半月，早產一個月，母乳+輔食混合餵養，白天睡兩次，每次一小時左右，晚上八點睡，夜醒兩次。
AI分析後，給出建議：
“寶寶白天小覺時間偏短，建議適當延長。可嘗試在寶寶醒後1.5-2小時安排入睡，創造安靜黑暗的環境。夜醒時間集中在凌晨1點和4點，可能與飢餓有關，可考慮睡前增加餵養量。”
建議很中肯。但秋袖禾注意到，所有建議都是中文的。
“我們要做多語言版本。”她說，“深城很多外籍媽媽，還有雙語家庭。”
“明白。”阿哲點頭，“我在模型裡留了多語言介面，等基礎功能穩定了再加。”
三天後，他們開始測試英文版。
秋袖禾輸入同樣的資料，切換成英文介面。AI生成的建議出現了：
“Baby“s dayti naps are relatively short. It is recoended to appropriately extend the Try arranging sleep 1.5-2 hours after the baby wakes up, creating a quiet and dark environnt. Night wakings are concentrated at 1 Aand 4 A possibly related to hunger. Consider increasing feeding aunt before bedti.”
翻譯基本準確，但有個小問題。中文原版的“黃昏鬧”被直譯成了“evening crying”（夜晚哭），但“黃昏鬧”在育兒領域是個專有名詞，特指嬰兒在傍晚時分的煩躁哭鬧，英文應該是“witching hour”。
這個問題，是曉月發現的。
那天下午，秋袖禾抱著曉月測試原型。曉月對螢幕很感興趣，小手總想點。秋袖禾就握著她的手，教她點按鈕。
點到英文建議那一段時，曉月突然停了下來。她盯著“evening crying”這個片語，小眉頭皺起來，發出不滿的“嗯嗯”聲。
“怎麼了寶貝？”秋袖禾問。
曉月伸出小手，指著那個片語，然後轉頭看媽媽，小嘴動了動，發出幾個音節：“witch…hour…”
發音不準，但能聽出來是“witching hour”。
秋袖禾愣住了。她趕緊查資料——果然，“黃昏鬧”的專業翻譯是“witching hour”，或者“purple crying”。而“evening crying”太籠統，不夠準確。
“阿哲！”她喊道，“翻譯模型有問題！‘黃昏鬧’不能直譯！”
阿哲跑過來，看了問題，也愣了：“這……這是語言習慣問題，不是演算法錯誤。但曉月怎麼知道？”
秋袖禾看著懷裡的女兒。曉月也看著她，黑溜溜的眼睛裡，有種超越月齡的……語感。
“她可能……對語言比較敏感。”秋袖禾含糊地說。
那天晚上，團隊緊急修改翻譯模型。阿哲加入了育兒領域的專業詞庫，確保術語準確。老吳優化了多語言切換的邏輯。小雨重新設計了介面，讓不同語言的顯示更自然。
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）完章九十四第（
