他没有打开IDE（集成开发环境），而是新建了一个Excel表格。在A1单元格，他郑重地敲下了一行标题：
**《Project Nuomi：生命体征与行为数据监控V1.0》**
他深吸一口气，开始构建表格的框架。
A列：时间戳（精确到分钟）。
B列：事件类型（喂奶/睡眠/哭闹/输出）。
C列：数据量（奶量ml/睡眠时长min/哭闹分贝dB/输出类型）。
D列：触发条件（主动/被动）。
E列：解决方案（拍嗝/换尿布/安抚）。
F列：响应时间（从哭闹到平静的时长）。
G列：备注（观察到的特殊现象）。
一个简陋但功能强大的“数据库”就这么建成了。从这一刻起，小糯物的每一次哭、每一次睡、每一次吃，都不再是无序的混乱，而是可以被记录、被量化、被分析的数据点。
他做的第一件事，就是复盘昨晚那场长达两小时的“哭闹事故”。他凭着记忆，在表格里输入数据，试图找出其中的规律。
接着，他开始 tackling 第二个难题：哄睡。
每次哄小糯米睡觉，都像是一场玄学。有时候拍拍就睡了，有时候抱着走一个小时都没用。这种巨大的不确定性，让林默抓狂。
他决定采用自己最熟悉的测试方法——A/B测试。
他打开音乐软件，搜索“婴儿摇篮曲”，下载了排名最高的二十首歌曲。然后，他又搜索了“白噪音”，下载了包括风声、雨声、海浪声，甚至吸尘器声在内的十几种音频。
他的测试工具，是妻子孕期买的智能手环，可以监测心率。
测试开始。
他先给昏昏欲睡的小糯米播放了一首流行的摇篮曲《宝贝宝贝》。手环显示，小糯米的心率从80瞬间飙升到了95，还皱起了眉头。
“Pass。过于吵闹，旋律复杂，干扰入睡进程。”林默在备注里写道。
然后是白噪音——海浪声。心率下降到85，但十几秒后又开始波动。
“效果不持续，可能存在不规律的波峰，导致惊跳。”
就这样，他像一个严谨的科学家，一首一首地测试，记录数据，分析结果。妻子林
