下了飞机之后，李显回到工作室后就将自己关在了办公室里。
从书架上茫茫多的资料中，找到了那个刚穿越过来时，自己用来记录各种灵感的笔记本，一页一页的翻看起来。
从问题推导结果的难度很高，因为每一步证明都要经过深思熟虑，才能保证结果的准确性。
但是有了结果再反推出问题就简单很多。
这也是一直一来，李显都能无往不利的原因，凭借自己多出来的那部分地球的记忆，他根本不用担心文化娱乐中最关键的问题——用户喜好。
能在地球上大火的作品，在这个世界同样有着比其他作品高的多的成功可能性，网文如此，动画同样如此。
无论社会怎么变化。123。那些人类的共同情感总是不会变的。
何况两边的世界发展是如此的接近，优秀文化作品的生存发展空间也是如此的相似。
这个本子上记录了他当时穿越之后，因为要码字所能想到的各种创意和牛逼的影视作品，几乎是百宝囊一样的存在。
只是后来随着自身发展目标的变化，对这个世界越来越多的了解，里面的很多东西都渐渐失去了价值，沦为鸡肋一样的存在。
还能被他借鉴参考的部分已经很少了。
在没有人能看懂的鬼画符中。/
然后就是几乎绞尽脑汁的努力回想。
那些已经在脑海中逐渐模糊的记忆，即使有着标签的加持，回想起来依然很费力。
要说曾经地球上有哪些动画作品拥有世界级的影响力，很多经常看动画的人脑中都能瞬间浮现出很多答案来。
但是从小就甚少接触动画作品的李显，有限的相关记忆中，还能清晰记得的几部作品，都是穿越之前一段时间里自己看过或者因为各种消息被刷屏的。
《猫和老鼠》和《两只虫子》是他最常在无聊和吃饭的时候看的。我只爱吃饭一直映像深刻。
《小猪佩奇》是本身就很火了，各种新闻就没断过，恰好又有一年春节的宣传全网刷屏。
《马莎莎和熊》也是一样，随着两只笨狗熊在国内动画市场上横行无忌，这个对比版本也被很多人拿出来说事。
……
但是仅此为止。
更具体的事情他实在记不清了。
有这样的粗略记忆，引导龚佳佳制作《马莎莎和熊》完全没有问题，因为他可以很确定，这部动画曾经在国际上非常火爆。
但是现在尴尬的地方就在于，他知道这些作品都很火，都拥有着非常大的影响力，但是他不确定这部动画中有没有可以打破世界记录的地方。
他只能根据自己隐约的一点印象，从脑海中翻箱倒柜的寻找更具体的记忆。
将自己关在办公室一下午，将脑海中相关的记忆翻来覆去找了很多遍，他才隐约想起来相关的记忆。…。
那是因为熊出没的大电影票房不错，然后被人一通乱黑的时候，提到了国外一部相似的动画《马莎莎和熊》，不管制作上还是影响力上都要强的多，甚至不久前还打破了一个单集播放次数的世界纪录。
他才好奇之下去看了两集，然后一发不可收拾。
弄明白这一点之后，李显松了一大口气。
他印象中，可供选择的动画作品范围很小。
在他有限的记忆中，具备能克服政治文化差异，传递的情感很容易被全世界的人普遍认同这一核心能力的作品，真的很少。
如果连《马莎莎和熊》都不行，他说不得只能在想办法抄一波《小猪佩奇》了。
那样的话，这个任务的完成时间恐怕就要以年来计算。
毕竟龚佳佳这边已经把设定工作都做的差不多了。123。第一季的故事板都基本画完，连试制作的样片都出来了两分钟，直接扔开在开一个项目也不现实。
李显看了一下第一季那十集的故事板，以及第二季十集的草创剧本，跟记忆中的内容做了一个对比之后，发现剧情本身没有太多值得改进的地方。
就是对各种民间故事进行了相关的整理和改编。
然后传达的信息也不带任何倾向，科学合理的教导孩子养成一些正确的，常识一般的习惯。
如果严格按照故事板中的计划进行，那么它一定是一部人民群众喜闻乐见的作品。
可是这样的话，缺少了那个能压倒骆驼的最后一根稻草。/
换句话说，就是整部动画中缺少了一个强烈的情感爆点来制造话题。
当然这样也有好处。
它能很完美的保证整季作品的内容层次，不会有差别特别大的作品出来。
李显想了想，没有在已经确定故事板的第一季中添加内容，只是将这个想法在第二季的剧本草案中加了上去。
这件事他准备交给龚佳佳去做，对这个项目的干预，能降到多低，就降到多低。
龚佳佳如果感觉哪里有问题的话，正好新抽到的【好为人师】正在难耐。
绝对会让他满意。
……
第二天，李显在标签使用时间还剩下一个多小时的时候。我只爱吃饭双箭齐发将《马莎莎和熊》的第一季内容做了个详细的分解，包括那个已经试制了大半集的内容。
各种平时会被忽略的细节问题，以及制作上的一些方向性想法，密密麻麻的记了两页a4纸。
这是李显为龚佳佳准备的第一节补习课，都是他自己思考的比较成熟的想法。
正好用来测试一下【好为人师】的效果怎么样。
龚佳佳进了李显办公室的时候，就看见他不知道在想什么，毫无知觉露出的一脸神秘的微笑。
干咳了一声，正色道：“李总，你找我？”
“佳佳来了，我刚看了一下你们的故事板，和试制作的第一集内容，有些地方我觉的还需要跟你在商量一下。”
李显回过神，打开了前方墙壁上的投影仪，拉着龚佳佳在前面的沙发上坐下，然后装备上了【好为人师】。
“首先是模型精度的问题……”
。