第二步：设计“智能建议”规则集（决策支持层）
基于数据分析，古民设计了几个简单的、可嵌入现有微信群流程的“智能建议”规则，旨在为骑手在关键决策点提供“提示”，而非取代决策。
1. “避坑”商家预警：在午高峰开始前（10:50），由古民（或之后可固定由某人）在群里发布一条“午高峰商家出餐预警”，基于历史数据列出3-5个“已知慢且不稳定”的商家名单，建议骑手“谨慎接单或预留足够时间”。例如：[预警] 午高峰慎接：D1-“老火锅”（出餐慢+波动大），B3-“功夫煲仔”（周末慢），C2-“现磨坊咖啡”（高峰排队久）。
2. “顺路潜力”提示（核心优化）：这是实验的关键。古民设计了一个基于微信群和共享在线表格的“半自动匹配提示”流程：
? 工具：创建一个共享的在线表格（如腾讯文档），仅7名骑手可编辑。表格预先画好，行是时间（以5分钟为间隔，从11:00到13:30），列是7名骑手。每个单元格代表某个骑手在某个5分钟时间段的状态。
? 状态更新：骑手抢到订单后，除了在微信群按原格式播报，必须立即在共享表格的对应自己名字列、对应时间段的单元格里，用简明代码更新状态。代码格式：[取餐网格]-[商家快/慢]-[送达网格]。例如，老王在11:05抢到一单，就在“老王”列、“11:00-11:05”或“11:05-11:10”的单元格里填入：B3-快-A2。如果正在配送途中，可简单标记运输中。如果刚完成配送，处于空闲寻单状态，标记空闲。
? 匹配提示生成：古民（或指定一个稍有空闲的骑手，如刚好在等餐的）每隔5-10分钟快速扫描共享表格。基于表格中每个人的“计划取餐网格”、“计划送达网格”和“状态”，结合网格间基准距离和流向数据，人工寻找潜在的“路径合并”或“接力”机会。发现后，立即在微信群@相关骑手，给出具体建议。
? 示例1（路径合并）：@小王 @小李 潜在合并：小王你11:10-11:15在C1取餐送D2，小李你计划11:20-11:25在D1取餐送E3。你们取餐点临近（C1/D1相邻），且小王送D2后去D1或E3顺路？小李是否可考虑接小王D2的单顺路送，然后你俩在D2交接？可节省小王从D2折返时间。
? 示例2（订单接力）：@小张 你目前在B3，状态“空闲”。@小刘 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）。