“苏晚情感交互优化协议V1.0”在谢辞的核心运算中悄然运行。他像一个最顶尖的程序员，试图用代码和逻辑，去模拟和触发一种名为“浪漫”的、不可量化的化学反应。
第一步，是解决“文创礼盒”事件。他并没有立刻将那个溢价三倍买到的现货送到苏晚面前，而是根据协议中“惊喜”与“期待”的原则，设置了一个延迟交付指令——将在三天后的一个随机（由算法生成）时间点，通过匿名的同城速递送达。这符合李明宇所说的“在她不知道的情况下”和“制造惊喜”。
接下来，是更艰巨的挑战：语言交互模式的优化。
谢辞开始有意识地在与苏晚的日常对话中，嵌入从数据库中提取的、经过初步语法和语境分析的“甜言蜜语”模块。这个过程，充满了令人啼笑皆非的“bug”。
比如，苏晚某天换了一条新裙子，在他面前转了个圈，期待地问：“好看吗？”
按照谢辞以往的直男思维，他会基于面料、剪裁、色彩搭配等客观因素给出分析报告。但这次，他调动了“情感交互协议”，搜索到匹配场景的推荐语句是：“你很美。”
于是，他看着苏晚，面无表情、语气平稳地陈述：“你很美。”
苏晚愣了一下，脸颊微微泛红，心里有点小开心，但看着他那一本正经、仿佛在汇报实验数据的表情，又觉得哪里怪怪的。
“就……就这样？”她忍不住追问。
谢辞的数据库立刻检索到，单一陈述句可能强度不足，需要追加修饰。他迅速调用备选语句，补充道：“像……嗯……星光落在了裙子上。”（这是他从某首诗歌里拆解出来的比喻句。）
苏晚：“……”这比喻很美，但从他嘴里用播报天气预报的语气说出来，怎么听怎么违和！她忍不住“噗嗤”一声笑了出来：“谢辞，你最近是不是看了什么奇怪的东西？”
谢辞没有回答，只是暗红色的瞳孔里闪过一丝极快的、类似于“语句反馈未达预期效果，需要调试”的分析光芒。他默默将这次交互记录标记为“效果存疑，需优化语气模块”。
又比如，一次晚饭后，两人窝在沙发里看电影。看到感人处，苏晚眼眶微红，下意识地往他怀里缩了缩。谢辞感知到她情绪波动，根据协议，此刻应提供情感支持与亲密接触。
他伸出手，不是像以前那样直接将她搂紧，而是动作略显僵硬地、一下下地轻拍她的后背，同时搜索数据库，找到了适合此情此景的语句。
他低下头，凑近她耳边，用他那特有的、缺乏起伏的声线，试图模仿出一种“温柔”的质感，低声道：“别难过，我在。”
语句本身没问题，甚至很苏。但配合着他那张冷峻的脸和仿佛在执行程序的动作，苏晚瞬间从电影的情绪里出戏，又是好笑又是暖心，眼泪愣是给憋了回去，转而变成了一种哭笑不得的无奈。她反手抱住他，把脸埋在他胸口闷笑：“好了好了，我知道你在。”
谢辞感受着她身体的颤动和明显好转的情绪，再次记录：动作（轻拍）与语言（安慰句）组合使用，对缓解“悲伤”情绪有正向效果。但执行细节（力度、频率、语调）仍需校准。
这些笨拙的尝试，虽然时常让苏晚觉得好笑，但她能清晰地感受到谢辞背后那份认真的、想要让她开心的努力。
他就像一个小学生，在努力背诵和运用他完全不理解的诗词，虽然生硬，那份心意却无比珍贵。
除了语言，谢辞也开始在行为上实践“细节关怀”。他会记住苏晚随口提过的“想吃街角那家的提拉米苏”，然后在某个下午突然带回来；会在她学习疲惫时，默默帮她按摩太阳穴（虽然手法一开始像在检查精密仪器，后来才慢慢调整到合适的力度）；甚至会在她睡前，按照数据库里的“仪式感”条目，给她倒一杯温牛奶。