贾修很快就认清了自己在魔像这个领域应该不会有啥建树的现实。
想靠自己造魔像估计是不行了，指望短时间内恶补一下，就能解决深耕本学科多年的专家解决不了的问题，确实也不现实。
贾修决定退而求其次。
从自己擅长的部分下手。
他只研究魔法原理层面的玩意儿，最多涉及到附魔方面的内容，至于该怎么结合到材料上，怎么最终组成一个能运行使用的完整魔像，不在他考虑范围内。
计划是，争取在理论层面上，推导出计算专精小树灵与计算机用调控魔像组合并实现出目标效果的可能。
再基于理论可能，制作出大概的方案，然后交由魔像团队，考虑是否具备实现的方法，如果不可以，那又是哪里有问题，是否能更改，希望能在反复商讨修正下，最终得出一个能用的落地方案。
贾修的理解中，他现在要做的工作，是个半懂行的项目经理，要开始提策划案了，尽管不是完全懂行，可怎么也比完全不懂的好一些。
哎————想当年做码农时，最讨厌那些动不动提过来「有大病」的需求了，如今自己变成了提需求的那个。
真别说，感觉比当实现需求的爽。
希望到时候团队里的魔像专家不要骂他，在心里骂可以接受，不骂出声就行，反正当年他也是这么在心里暗骂别人的。
有了这个出发点，贾修从开始学习魔像知识的第一天晚上，便转变了思路。
用一种十分「功利」的方法来学习。
只看和生物魔像相关，大概能用上的部分。
什么基础材料的选择，组件的分类，制备，安全保障————通通不看。
在魔像回路和附魔的功能性上，行业内最常用的，用于战斗或保护的也不看，当出力气的搬运工的也不看，只看让魔像实现相对智能化复杂任务的部分。
比如判卷子用的魔像。
提供的示例里刚好就有圣得罗学院十分常用的判卷魔像，而这已经代表「智能化」魔像相对高端的水准了。
因为这类魔像不仅能像阅卷机器那样，快速地判完固定答案的选择题，还能识别字迹，判一部分答案步骤不是完全确定的题，当然，更困难一些的主观题，或是超出提前设定好的多种解题方法范围的新方法，它还是判断不了，需要转由人工审阅。
有智能，但不多。
让魔像来完成这种类型的任务，在魔像研发领域中，本就是个很小众的方向。
在公认的理解中，魔像最大的用途，就是到战场上作战。