设计极具启发。她提出“指令分级传达”方案：“古代军队按‘军、师、旅、卒、伍’分级执行命令，咱们可以将指挥指令分为‘战略级’‘战术级’‘执行级’，战略级由总部下达总体目标，战术级由区域指挥中心制定具体方案，执行级由一线队伍落实动作，平台自动匹配指令优先级，避免混乱。”她还从管子兵法“一体之治也，故能出号令，明宪法”中获得灵感，设计了“指挥权限管理模块”，明确不同岗位人员的操作权限，确保指令传达准确、执行规范，防止权限滥用导致失误。
赵阳在基地搭建了“全场景指挥模拟实验室”，模拟“巷战攻坚+人质谈判+物资短缺+舆情危机”的四重复杂场景。第一次测试时，平台出现数据延迟问题：侦查机器人传回的敌人位置更新滞后，导致物资调配送错地点，谈判专家拿到的敌人心理画像不完整。赵阳暂停测试，指着屏幕上的数据流：“这就像古代作战时‘斥候’汇报延迟，导致‘粮官’送错粮草。咱们要借鉴‘快马传书’的紧急传递模式，给关键数据设置‘绿色通道’，比如敌人位置、人质状态等核心信息，优先传输处理，确保实时同步。”他联合陈凯优化数据传输算法，将核心数据的延迟时间缩短到0.5秒以内，再次测试时，各模块联动流畅，指令执行准确率提升到98%。
陈凯的研发团队在智能决策辅助系统的算法设计上遇到瓶颈：面对多变量的复杂战况，系统生成的方案过于单一，缺乏灵活性。他翻阅林薇整理的古代指挥案例集，看到“官渡之战”中曹操根据战场变化多次调整战术的案例，茅塞顿开：“古代将领决策时会考虑‘天时、地利、人和’多因素，咱们可以在算法中加入‘动态权重’机制，根据战况变化调整各影响因素的权重，比如巷战中‘地形因素’权重提高，谈判中‘敌人心理因素’权重优先，物资短缺时‘补给距离因素’占比提升。”他引入机器学习技术，让系统通过学习数千个实战案例，自主优化权重分配逻辑，最终系统能根据不同场景，生成3-5套差异化方案，且成功概率预测误差缩小到3%以内。
王玲对接了东北、华南、西北三个不同地域的反恐指挥中心，收集到三大核心需求：一是偏远地区网络信号弱，平台需支持离线操作；二是基层人员操作能力有限，界面需简洁易懂；三是需兼容现有老旧设备，降低更换成本。针对这些需求，她组织小组调整方案：陈凯在平台中加入“离线数据缓存模块”，网络中断时自动保存关键数据，恢复后同步更新；林薇和赵阳简化操作界面，将核心功能设置