“里面比较乱，别嫌弃。”
“哪能呢，你都开公司当老板了。”
跟着王铮推门而入，眼前的景象与他预想中初创公司的大致吻合，只是更显拥挤和务实，更准确地说，是一种被精心控制在成本线之上的、高效而务实的拥挤。
约莫一百五十平的开间，被矮屏风隔成几个区域。
裸露的混凝土天花板下，管线纵横，但布置了合理的照明，光线充足而不刺眼。
十几张办公桌挤在一起，屏幕上闪烁着各色代码和图表。
人员构成显出一种跨国团队的典型面貌。六七张亚洲面孔，男女都有，正对着双屏显示器敲击键盘，偶尔用中文低声交流技术细节。四五个白人，穿着更随意的t恤或格子衫，有的戴着硕大的耳机沉浸在自己的世界里，有的则在白板前激烈地争论着什么，笔迹潦草写满了算法结构。
角落里堆着几台打开的服务器机箱，线缆如藤蔓般缠绕。一旁的休息区，一张旧沙发前的小桌上，散落着吃剩的外卖披萨盒和能量饮料罐。
墙壁上钉着几张伦敦地铁图、写满待办事项的便利贴，以及一张用马克笔醒目写着“KEEp cALm ANd dEbUG”的A3纸。
整体氛围忙碌但专注，是一种埋头干活、解决问题的务实劲儿，而非刻意营造的“硅谷式”的那种忙碌的“颓废”，透着一种萌发的欣欣向荣。
“这边是我们的开发部门，那边的是后台部门，其实也就两个人，一个管财务，一个除了财务什么都管......”
王铮引着李乐穿过工位间的狭窄过道，走向最里面用玻璃隔出的一间小屋。
这间所谓的办公室不过七八平米，陈设极其简单，一张老旧的木质办公桌，边角已有些掉漆，上面放着两台显示器、一台笔记本电脑和一堆技术文档。
两把看起来是从二手市场淘来的转椅，一个简易书架塞满了技术手册和行业报告，墙角堆着几箱未拆封的电子配件或宣传材料。
窗户不大，望出去是相邻建筑的砖墙，视野局促。
“你这办公室，挺……朴素的。”李乐环视一周，实话实说。
王铮笑了笑，随手拂过桌面，“创业初期，钱得花在刀刃上。服务器、带宽、人员工资，哪样不比老板的排场要紧？我现在要是弄个落地窗大办公室，摆上红木茶桌和茶具、大展宏图银龙鱼，那才是心里发虚，骗投资人骗自己呢。”
他给李乐拉了把椅子，“我反正观察过，以后你要是看到那种七八个、十来个人的初创公司，老板先给自己搞个气派非凡的独立空间的，这种，基本上撑不过几年就得完蛋。心思没全放在产品和市场上。踏实干活的人，没人在意这个。”
李乐深以为然地点点头，“是这个理儿。”
“喝点什么？水？咖啡？不过咖啡得去外面抢，那帮小子消耗得快。”王铮问道。
“水就行，咖啡对我没用。”
“咱俩差不多，咖啡抵抗，对了，怎么有空来我这儿了？”王铮从角落的小纸箱子里抠出两瓶矿泉水，递了一瓶给李乐，
李乐接过来，笑道，“今天过来，其实是心里一直惦记着个事儿。上回听你聊那个金融数据分析平台的构想，觉得思路挺启发人。我回去也琢磨了琢磨，正好今天在附近，记着你说过你公司就在这儿，就冒昧过来看看，顺便想请教几个问题，没打扰你们吧？”
“哪儿的话，我们这儿平时也有朋友、潜在客户过来聊，没那么封闭。怎么，李博士是对金融科技这块感兴趣了？”王铮语气半开玩笑。
“那倒不是，”李乐拧开瓶盖喝了一口，“是我自己研究上遇到点麻烦，想着你们是专业做这个的，或许能有思路。”
“思路，你的研究？”王铮一愣，随即想道，“哦，对，你是社会学，是不是数据统计？你们不是常用SpSS么？”
“是，”李乐点点头，又给解释着，“不过我的方向是网络社会学研究，经常需要从各大网站、论坛、新闻门户抓取大量文本数据，比如特定话题的讨论帖、新闻评论、博文什么的，用来做内容分析和趋势研究。”
“但现在常用的几个爬虫工具，要么功能太简单，只能抓取静态页面，遇到复杂点的JS渲染或者需要登录交互的就抓瞎。”
“要么配置起来极其复杂，得写一堆规则，维护起来特别麻烦，动不动就因为网站改版失效了，效率很低，而且很多深层数据、关联数据根本拿不到。”
王铮听得很认真，“嗯，通用爬虫确实有这些问题。它们追求的是广度，但对特定领域的深度挖掘和结构化处理，就很弱。”
“而，你的需求是需要那种.....能精准锁定目标，并且能理解页面内容结构的工具，对吧？”
“诶，对对对，就是这个意思，”李乐一拍手，把凳子往前拉了拉，比划道，“最好能智能识别出不同网站的文章主体、评论区块、作者、发布时间这些元数据，自动把它们结构化地提取出来，存成规范的格式，比如JSoN或者直接入数据库。而不是一堆杂乱的htmL代码，还需要我后期花大量人力去清洗和标注。”
听了李乐的意思，王铮沉吟片刻，眼神中流露出技术人遇到具体问题时的专注，“技术上完全可行。这属于聚焦爬虫或垂直领域爬虫的范畴，核心是定制化规则和智能解析。”
“那意思是，有门儿？”李乐脸上敲到好处的现出喜色。
“理论上是可以，”王铮肯定道，“我们可以基于一些开源框架，比如python的Scrapy，进行深度定制。针对不同类型的网站，编写特定的解析器。”
“现在虽然还没法做到完全通用识别，但通过配置选择器、正则表达式，结合一些启发式规则，准确率可以做到很高。”
李乐又往前凑了凑，追问，“如果目标网站有反爬虫机制呢？比如Ip限制、验证码、或者数据通过Ajax动态加载？”
“这都是标配要解决的。”王铮回答得很有底气，“Ip池轮换、代理服务器网络这是基础。验证码可以接入打码平台，或者对简单图形验证码用ocR尝试识别。”
“至于动态加载的问题，现在越来越普遍，我们需要内置一个轻量级的浏览器内核，比如无头浏览器，像puppeteer或Selenium，来模拟真实用户操作，执行JS，获取渲染后的完整dom内容。”
“当然，这会牺牲一些速度，但为了数据完整性，是必要的代价，就看使用者能不能接受了。”
李乐笑了笑，“那总比自己一点点在线上抠呲，或者用哪些不靠谱的爬虫软件强多了吧，”
王铮点点头，“是不假，但更关键的是管理和调度。”
“你需要一个可视化的平台来管理你的爬虫任务，定义目标网站、设置抓取频率、配置提取字段、处理翻页、去重。任务监控、日志报警、数据导出功能等等选项也得跟上。这样你就不用每次都去敲命令行了。”
李乐琢磨琢磨，又问道，“这个，听起来功能很强，但开发这样一套定制化系统，成本和周期恐怕不短吧？”
王铮看了李乐一眼，“怎么，我听李博士这意思，是想给我们拉客户？”
“客户不好说，不过先问问成本呗？”
王铮笑道，“不一定需要从头完全自研。我们可以提供一种半定制化的方案。我们开发一个核心的、高度可配置的爬虫引擎框架和基础管理平台。针对你这个领域，或许可以称，社科研究数据抓取套件？”
“针对常见的社会科学数据源，比如主流新闻网站、大型论坛、博客平台，我们可以预置一批解析模板。客户拿到手，大部分网站只需要简单配置一下URL和少量规则微调就能用。”
“即使遇到新网站，需要全新开发解析器，因为核心框架和调度平台是现成的，开发成本也会比从头做起低很多。可以按模板开发工作量来收费，这样初始投入门槛就降低了。”
说完，王铮又补充道，“当然，数据本地化存储、用户隐私合规，尤其涉及海外数据、安全审计这些，也必须在设计之初就充分考虑。”
李乐若有所思，“要真能有这样一个平台，那对我们来说就太方便了。不仅能抓取数据，最关键的是能直接生成结构化的、干净的数据，省去了最耗时耗力的数据清洗和预处理环节，提升研究效率，甚至可能开辟新的研究维度。”
王铮拿起笔，在一张废打印纸背面随手画了个草图，给李乐展示说明，“我们可以设计一个分层架构。最底层是分布式爬虫调度引擎，负责资源分配、任务队列、代理Ip管理、反反爬策略调度。”
“中间层是解析器仓库，存放各类网站的解析规则模板，可插拔，易于更新。最上层是web管理界面，提供任务配置、监控仪表盘、数据预览和导出功能。”
“数据存储方面，除了直接导出文件，还可以考虑集成一些简单的可视化组件，比如初步的词频统计、情感倾向分析，让你们能快速对抓取回来的数据有个直观把握。”
接下来，两人就技术细节又讨论了近半个小时，从分布式架构的优缺点，谈到如何平衡抓取速度与对方服务器压力，再到数据存储格式的标准定义。
李乐从研究需求角度提出设想，王铮则从技术实现层面评估可行性与成本。
“听你这么一说，我心里大概有谱了。”李乐让语气里变现出足够的期待，“看来技术上确实有实现的路径，虽然挑战不小，尤其是通用性和易用性方面。但这东西如果能做出来，对我们搞社科研的，绝对是个利器。”
王铮也乐道，“这是个有意思的方向。虽然市场需求可能不像金融数据那么直接和庞大，但确实存在。如果我们未来有余力，或者能找到合适的合作方，或许可以考虑作为一个分支产品来探索一下。”
“对对，那我回去再琢磨琢磨，和其他人聊聊，”李乐站起身，“今天真是受益匪浅，不虚此行。你们忙，我就不多打扰了。”
王铮起身相送。“客气了。以后有什么想法，随时沟通。”
将李乐送出小办公室，穿过依旧忙碌的工区。一个白人小伙子正激动地指着白板上的一处算法推导，语速飞快，旁边的人则皱着眉头思考。王铮只是瞥了一眼，并未干涉。
在公司门口告别时，李乐回头又看了一眼“Aether Solutions”的logo，带起感慨的恭维，“你们这‘以太’，虽看不见摸不着，但真要能把这数据流通的基础设施做好了，价值不可估量。”
王铮站在略显陈旧的走廊里，语气平和却自信：“一步步来吧。先把基础打扎实，机会总是留给有准备的人，不是么？”
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走出大楼，到了车前，李乐回头向楼上瞅了眼，嘬了嘬牙花子，拧身拉开车门，坐了进去。
银色的卡罗拉划出一道弧线，汇入车流。当车子驶过泰晤士河，李乐一个打把，车子停到路边，看了看时间，掏出手机，拨了个+00开头的号码，等了等，笑道，“诶，鹏儿，伲怂揍撒咧？”