林宇坐在實驗室的椅子上，面前的電腦屏幕上是一片密密麻麻的代碼和圖表。他的眼神專注而堅定，全身心地投入到為 Amanda 搭建邏輯框架的工作中。

“首先，要明確整個系統的運行邏輯和流程。”林宇輕聲自語，手中的筆在筆記本上快速地記錄著一些關鍵的思路。

他開始從最基礎的部分入手，思考 Amanda 如何接收外部輸入的數據。“數據的輸入應該是多樣化的，不僅要能處理文本、圖像，還要能應對聲音、傳感器等各種來源的數據。”林宇一邊思考，一邊在代碼中構建相應的數據接收模塊。

當數據輸入的框架初步搭建完成后，林宇緊接著開始設計數據的預處理環節。“這些原始數據往往是雜亂無章的，需要進行清洗、篩選和轉換，才能為后續的處理做好準備。”他的手指在鍵盤上飛快地敲擊著，一行行代碼迅速生成。

在這個過程中，林宇遇到了一個棘手的問題——如何準確地識別和去除無效的數據。他皺起眉頭，陷入了沉思。“也許可以通過設定一些特定的規則和閾值來判斷。”林宇嘗試著編寫了一段代碼進行測試，但結果并不理想。

“不行，這樣的方法太過于簡單粗暴，可能會誤刪一些有價值的數據。”林宇搖搖頭，否定了自己的想法。

他決定重新思考，查閱了大量的相關資料和案例，試圖從中找到靈感。經過幾個小時的努力，林宇終于想到了一個基于機器學習的方法，通過訓練一個模型來自動識別和篩選無效數據。

解決了數據預處理的問題，林宇緊接著開始構建核心的計算和分析模塊。“這個模塊是 Amanda 的大腦，需要能夠快速而準確地對數據進行處理和分析。”他深知這個模塊的重要性，因此格外謹慎。

林宇采用了一種分層的架構設計，將復雜的計算任務分解為多個子任務，并為每個子任務設計了專門的算法和函數。在編寫代碼的過程中，他不斷地進行調試和優化，確保每個子任務都能高效地完成。

隨著時間的推移，邏輯框架的主體部分逐漸成形。但林宇并沒有絲毫的放松，因為他知道，還有很多細節需要完善。

“接下來，要考慮如何將處理后的結果進行輸出和展示。”林宇開始思考輸出模塊的設計。

他希望輸出的結果不僅能夠清晰明了地展示給用戶，還要能夠與其他系統進行無縫對接和交互。為此，林宇設計了多種輸出格式和接口，以滿足不同的需求。

在整個邏輯框架搭建的過程中，林宇不斷地在宏觀的架構設計和微觀的代碼實現之間切換。每一個細節他都力求完美，每一個環節他都反復測試和驗證。

當夜幕降臨，實驗室里只剩下林宇一個人的身影。他依然坐在電腦前，眼睛緊緊盯著屏幕，手指不停地敲擊著鍵盤。雖然身體已經十分疲憊，但他的精神卻高度集中，因為他知道，自己正在創造的這個邏輯框架，將是 Amanda 能夠正常運行的關鍵。

“再堅持一下，就快完成了。”林宇給自己打氣，繼續投入到緊張的工作中。

終于，在黎明的曙光透過窗戶灑進實驗室的時候，林宇完成了邏輯框架的初步搭建。他靠在椅子上，長長地舒了一口氣，臉上露出了欣慰的笑容。

但他也清楚，這只是一個開始，接下來還需要進行大量的測試和優化，才能讓這個邏輯框架真正完美地運行起來。

智界危機