这张图究竟在计算什么？
林说“创业很累”，并没有提交一张写好了服务类别、预算和时间的需求单。程序把这段话分别与接收方的本地上下文结合：心理咨询师可能发现自己能提供支持，奶奶可能发现自己的联系人值得继续了解。关键在于，关系要经过两边材料的计算才显现，不能只从发送者的一句话里预先列出来。
奶奶的儿子没有参加最初的广播。他被转介触达以后，程序读取他的资料，发现他曾为压力大的创业者提供陪伴式出行。于是，林的意图、奶奶提供的联系路径和司机的能力被组合成一份新材料。这份材料表达的内容已经多于最初那句话，它带着一个具体的合作可能，继续与别人的上下文结合。
同一位社群组织者，面对一句“我很累”和面对一份“有人需要陪伴、有人能够提供出行体验”的组合，能参与的事情不同。组合进入下一轮计算后，程序提名了组织者与两位愿意体验的创业者。这正是这个案例要展示的递归方向：一次发现的产物，可以继续作为另一次发现的输入。未来可以把这种方法继续组合成更复杂的方法，而不必为每条关系手工编写匹配分支。
最后，司机补充“周六有空”。程序再次走过同一套方法，对完全相同的判断复用已有记录，对改变的司机材料和下游组合重新判断。图中已有关系保留，受影响的部分重新亮起，三个后续候选具备了进一步讨论小规模尝试的条件。投资人的相关性依然未确定，因此图里没有把他画成已经参与。这次演示停在合作候选的发现，还没有替参与者决定或执行合作。
J++ 在这里做了什么？
这个案例将“发现接收方”“展开转介”“让组合继续发现”写成三个可复用的方法，再组合成一个方法。JEV 提供局部语义判断，J++ 负责问题与材料的组织、并发请求、判断记录复用，以及把结果交给下一段计算。更大的通爻设想是，让持续产生的计算结果进一步影响发现和传播路径；这里先展示十人网络中一段能够运行、能够检查的计算。