第七区审判官分部地下三层，C-7分析室。
房间没有窗户，四面墙壁都是哑光的深灰色吸音材料，天花板嵌着可调节色温和亮度的线性光源，此刻调成接近自然光的冷白色。房间中央是一个半环形的多功能工作台，台面上方悬浮着大小不一的十几面光屏，幽蓝的数据流在其上无声滚动。
陆瑶独自站在工作台前。她已经卸去了所有外部伪装，穿着仲裁者内勤的标准深灰色制服，审判时的黑色斗篷被叠好放在角落，长发在脑后挽成一个利落的发髻，露出清晰的颈部线条——那里光洁如初，三天前的淤痕早已了无踪迹。
她面前的屏幕上，并排显示着三份档案。
左侧是“陈启明”，退休教师，矛盾点：仓库访问时间冲突、来源不明的校徽。
中间是“林小慧”，图书管理员，矛盾点：坚持认为读者借阅行为存在“非随机重复模式”，关联另外两起低阶波动报告。
右侧是“张海”，公园清洁工（已处理），矛盾点：声称“落叶飘落轨迹存在规律性重复”，后被一级记忆删除处理。
三个案子，三个不同的普通人，三种看似毫不相干的“异常”关注点：时间与物品归属、行为模式规律、自然现象重复。
按照标准分类，它们会被归入不同的认知溢出子类，由不同的仲裁者分头处理，最终结论都会指向“个体认知偏差”或“记忆/感知误差”。
但此刻，陆瑶将它们并列在一起。
她的手指在虚空中划动，调出内部查询工具。她输入的不是案件内容关键词，而是一系列元数据筛选条件：
首次标记时间戳范围：近六个月。
标记触发机制：系统自动扫描（非人工上报）。
初次风险评估：低或中低。
关联数据节点：均经过第七区数据枢纽的“Gamma-3”协议转换层。
后续处理路径：均被分配至“长期观察”或“低优先级复核”队列。
筛选结果跳出。
除了眼前这三例，还有十一例。
十四个不同的名字，不同的年龄职业，不同的“异常”表现。有的是觉得“邻居每天出门时间过于精确”，有的是报告“家养植物的生长周期与往年记录存在统计偏差”，有的是疑惑“超市特价商品轮换顺序似乎有固定规律”……
零散，琐碎，微不足道。
如果单独看任何一例，都会像裴扰说的那样——只是“硬西红柿”，规整，符合预期，属于系统可以轻易消化处理的“标准异常样本”。
但当它们被并列在一起，当陆瑶的目光扫过那完全一致的元数据特征时，一种冰冷的异常感，悄然浮现。
太整齐了。
触发机制整齐（都是系统自动扫描捕捉，而非他人举报或自我暴露剧烈）。
风险评估整齐（全是低或中低，没有一例高危）。
数据路径整齐（都经过同一个协议转换层）。
处理方式整齐（都被导向观察或低优先处理）。
整齐得像……生产线上按相同模具压出的零件。
陆瑶的指尖微微发凉。她调出更底层的日志——不是案件内容日志，而是系统对这些案件进行标记、分类、分配时的操作记录。
日志浩如烟海。她编写了一个筛选脚本，只提取与这十四个案例相关的、涉及“判断逻辑”和“路径选择”的条目。
光屏上的数据流开始加速滚动，然后逐渐放缓，突出显示某些段落：
【案例#7742（陈启明）：模式匹配度72%，符合‘怀旧固着-轻度’模板。自动分配至观察队列C。建议复核周期：90日。】
【案例#7815（林小慧）：模式匹配度68%，符合‘职业性模式敏感-低危’模板。自动分配至观察队列B。建议复核周期：60日。】
【案例#7903（张海）：模式匹配度75%，符合‘自然环境过度观察-低危’模板。自动触发一级接触协议。处理完成。】
……
每一个案例，系统都在极短时间内（毫秒级）将其匹配到某个预设的“认知偏差模板”，然后根据模板预设的风险等级和处理建议，自动分配后续路径。
高效。精准。无可指摘。
但陆瑶盯着那些“模板名称”和“匹配度百分比”。
这些模板……是谁定义的？匹配度的阈值是多少？为什么72%的匹配度就足以做出“观察90天”的决策？为什么张海75%的匹配度就直接触发了一级接触（记忆删除）？
更重要的是——这些模板，是否覆盖了所有可能的“异常”形态？
如果一个“异常”无法被匹配到任何现有模板，或者匹配度刚好卡在阈值以下，系统会如何处理？
忽略？还是……
她想起裴扰。他的档案一片空白，他的存在无法被系统识别，他的行为模式无法被归类。他就像一个游走在所有模板之外的“幽灵变量”。
那么，是否还有其他“幽灵变量”？或者，某些本应被系统注意到的“异常”，因为无法匹配模板，而被悄无声息地过滤掉了？
陆瑶感到一阵寒意。她调出近一年来第七区所有“认知波动”报告的总体统计图。
图表显示，报告数量呈平稳波动，与人口基数、季节变化等因素的预测模型高度吻合。风险等级分布也符合预期：高危极少，中低占绝大多数。
一切看起来都很“健康”。
但她现在看着这份“健康”的报告，却仿佛看到了水面之下，可能有一张无形的筛网。这张网有着特定大小的孔洞（那些“模板”），只有尺寸合适的“异常”才会被捞起来，标记，处理。而那些尺寸不对的——无论是太大（过于异常而无法识别？）还是太小（异常程度低于模板阈值？）——都可能从网眼漏过，沉入水底，不被看见。
陈启明他们，就是那些被捞起来的“合适尺寸”的异常。
那漏过去的呢？
陆瑶的手指无意识地敲击着工作台冰冷的边缘。她需要验证这个猜测。
她开始编写一个新的查询——不再寻找被系统标记的案例，而是寻找那些可能含有“异常”特征，但未被系统任何模板捕捉到的数据碎片。
这很困难。系统的过滤机制是黑箱，她无法直接逆向工程。但她有审判官的高级权限，可以访问原始数据流（尽管是脱敏和聚合后的）。
她设定了一个宽泛的筛选条件：寻找近三个月内，第七区公共数据网络中，所有涉及“规律”、“重复”、“矛盾”、“错误”、“不对劲”等关键词的匿名讨论、非正式记录、甚至是被自动过滤掉的“低信噪比”传感器数据。
结果数量庞大到令人窒息。
她不得不增加限制：只保留那些提及了具体时间、地点、人物或物品，且包含可验证细节的条目。
数量骤减，但仍有两千多条。
陆瑶快速浏览着这些“漏网之鱼”。大部分确实是毫无意义的噪音：抱怨天气预测不准，觉得某条路最近总堵车，怀疑买的商品缺斤少两……
但渐渐地，一些特殊的条目开始浮现：
【用户匿名：每天早晨7:15准时经过中央公园东门的那只黑白花猫，今天没出现。连续观察147天了，第一次中断。有点担心。】（时间：两周前）
【某小区业主论坛被删帖：3栋402的钢琴声，每天下午3点响30分钟，持续了三年。上周突然停了。不是搬家，人还在。奇怪。】（时间：一个月前）
【交通摄像头日志备注（低级ai自动生成）：编号CT-7
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