2012年四月底，北京的春天达到了最浓的时候。

桃花、樱花、海棠，全都开了，整个城市像是一个巨大的花园。风一吹，花瓣簌簌地往下落，铺了一地，走上去软软的，像踩在地毯上。气温已经稳定在20度以上，学生们穿得越来越轻薄，校园里到处都是春天的气息。

秦风租了一间办公室——在中关村的一家孵化器里，300平米，够一个小型团队用了。孵化器叫“中关村创业大街一號“，是海淀区政府在2011年推出的一个创业扶持项目。里面提供免费的办公场地、网络、会议室，还有定期的创业辅导和投资对接。秦风去看了一次，觉得条件不错，就签了合同，租了一间300平米的办公室，月租一万二，包含了物业费和网络费。

他把钥匙交给张浩，说：“这就是我们的根据地了。“

张浩接过钥匙，看了看，说：“300平米，够用了。我可以安排二十个人的工位，再加一间会议室和一间休息室。“

秦风点了点头：“你安排吧。我不管细节，我只看结果。“

张浩没说话，但眼神里透出一股子认真。他被秦风选中，不仅是因为技术强，也是因为他有执行力。

带著张浩、李萌、王健去清华计算机实验室找凌玥，是第二周的事。

凌玥看到来了这么多人，眉头微微皱了一下——她不喜欢跟陌生人打交道。秦风介绍说：“他们是我找的技术团队，以后我们一起做这个项目。“凌玥点了点头，没说什么，直接打开了代码。

她的代码质量很高，接口设计很清晰。张浩看完后悄悄对秦风说：“这个女生的技术水平，比我们公司以前的首席架构师还强。“

秦风笑了笑：“我知道。“

对接的过程比预想的顺利。凌玥的后端代码写得很规范，接口文档也很详细，张浩他们对接起来很快。前后端对接，本质上是前后端约定好接口的格式和参数，然后分別开发，最后再连起来测试。凌玥的接口文档写得很清楚——每个接口的名称、参数、返回值、错误码，都列得清清楚楚。张浩他们只需要按照文档来开发，就能跟后端对接上。

对接完成后，李萌开始训练推荐算法的模型——用了一批从网上爬来的短视频数据。她把这些数据分成训练集和测试集，然后用协同过滤算法和內容推荐算法，分別训练了两个模型。最后，她把两个模型的结果融合起来，得到了一个混合推荐模型。

“这个模型的准確率，大概在百分之三十左右。“李萌说，“在冷启动阶段，这个准確率已经可以了。等用户行为数据积累多了，准確率还会提升。“

秦风点了点头。推荐算法的准確率，在业界一般也就是百分之三十到百分之四十。因为用户的兴趣是变化的，而且很多时候，用户自己也不知道自己对什么感兴趣。推荐算法能做的，是儘量把用户可能感兴趣的內容推给他们，但不能保证每次都推对。

五月初，“颤动视频“的內测版本完成了。

秦风找了100个內测用户——主要是清华和北大的学生，让他们试用並反馈问题。这些內测用户，一部分是秦风在学校里贴海报招来的，一部分是凌玥在学校的技术论坛上发帖招来的，还有一部分是张浩他们从自己的朋友圈里拉来的。

內测的方式很简单——秦风建了一个微信群，把100个內测用户都拉了进去。然后他在群里发了一个下载连结，让大家下载安装，试用一周，然后把问题和建议反馈到群里。

反馈的结果比预想的好——用户留存率达到60%，日均使用时长达到25分钟。

留存率60%，意味著100个內测用户里，有60个在第二天还会打开应用。这个数据，在2012年的移动网际网路应用领域，已经可以算作优秀了。因为那时候的用户，对移动应用还很新鲜，但也很容易审美疲劳。能让他们留下来，说明產品本身是有吸引力的。