秦照一臉平靜地表示,對麵的前台小妹和何蘅安都露出瞭然的表情,雙十一的可怕之處她們深有體會,有時候晚上九點還能接到快遞的送件電話。秦照的「兼職」說辭迅速被何蘅安接受。


    其實秦照壓根沒經歷過雙十一,隻知道那天網購便宜。他完全不能理解為什麽人人提到雙十一,都是神情一變,物流公司的人更是既興奮又害怕,那表情好像準備去吸毒。


    「何醫生,沒事的話我先走了,再見。」秦照扯下外賣單據,朝何蘅安和前台小妹揮手,轉身離開。秋風蕭瑟,他出門的時候縮了縮腦袋,將外套拉鏈拉至領口,帶上手套,推著小電驢飛快騎走。


    這就走了?


    何蘅安愣,居然感到有點失落。


    不過,他現在的反應才是正常人該有的吧,之前……何蘅安笑著搖了搖頭,之前果然是她想多了。


    從諮詢所的落地窗看去,當秦照的身影消失在街角時,前台小妹捧著臉花癡地望著他消失的地方:「我們家秦zhao真是好勤奮好勵誌呢!」


    這麽快就成「你們家」的了?何蘅安笑。


    「哎呀,對了,你還沒告訴我,他名字裏的zhao是哪個字?」前台小妹攀住她胳膊不放。


    何蘅安想了想:「陽光普照的照。」


    *


    因為這個小插曲,她下午的心情一直不錯。下班回家,路過小區附近的一家甜品店時,何蘅安想了想,把車停在路邊,揣著錢包手機鑰匙,愉快地走進這家常來的甜品店。


    無論是tiffany藍的童話風情,還是好吃得讓人能把舌頭吞下去的榴槤千層,這家街角甜品店都很得她歡心。


    何蘅安走進去才發現,今天甜品店的生意出奇火爆,挺大的甜品店,買單的隊伍竟然一直排到門口。


    那就等等吧,反正也不著急,甜品店裏溫暖而甜蜜的空氣讓她願意多等一會。


    不過,當何蘅安在隊伍中的位置不斷向前挪動時,她開始發現這家甜品店有點不一樣的地方——


    招了新員工,還是個男的。


    愛吃甜品的大都是女孩子,這家店的舊員工也都是女性。突然招了個男性來收銀,而且今天買單的人反常的多,難道收銀的小哥長得特別的帥、特別的——


    像秦照。


    何蘅安促狹的笑容凝固在唇邊。


    這人是學了影□□嗎?


    怎麽哪哪都有他?


    「您的號碼牌,請拿好,下一位。」不得不說,甜品店英式風情的黑白紳士製服比x團外賣的員工服好看百倍,忙得不可開交的收銀員先生頭也沒抬,隻是彬彬有禮地問:「您好,請問您需要什麽?」


    「呃,一塊榴槤千層。」


    「好的,請問您還需要……」收銀員先生熟練地操作機器,不過話說到一半,他突然抬起頭來,表情驚訝不已:「何醫生?!好巧!」


    何蘅安幹笑兩聲:「是啊,好巧。」


    不,一點都不巧。


    街角甜品店入職剛滿5天,x團外賣兼職剛滿3天,一切巧合都是秦照的精心製造。


    在第n天依然沒有收到何蘅安的快件之後,急得火燒火燎的秦照,又一次入侵了僱主的物流信息資料庫。一無所獲之後,他如法炮製入侵了其他幾家大的物流公司的資料庫。綜合所有數據,從他給何蘅安寄件的那天算起,一直到他入侵當晚,何蘅安一共有17個包裹,其中y通4個,z通6個,某韻6個,某豐1個。


    x通為0。


    這不科學。


    調出何蘅安之前半年的包裹物流信息,設定變量製表後,秦照清晰地發現,離散數據的擬合曲線一直較為平滑,穩定。


    直到他給何蘅安送件,之後的曲線驟然變得尖銳,呈現出完全不同的規律。


    秦照有點受傷。


    然後他調出何蘅安之前一年的包裹物流信息,持續計算。


    結果一樣。


    秦照更受傷了。


    他實在想不明白自己哪裏做得不對,讓何醫生討厭他?


    好鬱悶好鬱悶的秦照失魂落魄地離開網吧,回到公司提供的18人一間的擁擠不堪、臭氣熏天的群租屋,窩在床上縮成一團,自我療傷。


    那天她明明對他笑了,而且還給他吃她親手做的烤土司,她怎麽會討厭他呢?


    「喂,點不點外賣?」同屋的人用臭襪子扔他。


    秦照搖頭,翻身,背對,拒絕回答。


    「餓死你。」同屋的人一邊嘀咕一邊去打外賣電話,他覺得自己夠好心了。同屋的其他人都覺得秦照是個怪胎,被子疊得像豆腐塊似的,泡網吧從不玩遊戲,不抽菸不喝酒,不和他們聊天打屁yy女人。


    四個字,格格不入。


    到底是哪裏做錯了呢?


    秦照還在冥思苦想。同屋那人的「外賣」兩個字倒是提醒了他,快遞不行,他可以去送外賣。


    但是要是何醫生誤以為他是有意接近……


    等、等一下!


    她是不是察覺到他是有意接近了!


    他嚇到她了!


    秦照騰地一下從床上坐起來,穿起鞋子就往外沖,同屋人像看神經病一樣目送他。


    秦照再次來到網吧。他本來想以嘉心苑小區為中心抓取外賣用戶信息,不過這樣容易讓何醫生起疑心。於是他轉用何醫生工作的諮詢所為核心抓取信息分析,綜合計算得出x團外賣的被呼叫概率最高。<hr>


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