城市维护ai的“非侵入性阻尼加固”如期而至，在标准休憩时段完成。第二天，陈星检查了他的谐振器。它依旧在工作，但振幅被压制在一个更低的、几乎无法引发任何实际振动的水平。系统用物理方式给它戴上了“镣铐”，但没有清除它。
这个结果，比谐振器彻底失效，更让陈星感到一种智力层面的寒意。系统选择了最节能、最不引人注目的处理方式。
他没有拆除被“驯服”的谐振器，而是让它继续运行，作为一个系统“注意力”的监视器。同时，他启动了计划的第二阶段。
基于“屏蔽”行为本身会消耗系统资源的假设，他设计了多个低功耗、不同频率的谐振器原型，结构更为简单、隐蔽，使用的都是实验室常见的、消耗性的边角料。他像播种一样，在实验室不同区域，以及他权限内可访问的其他几个非关键区域，悄然布设了这些微型装置。
他的策略很简单：分布式、低强度、持续性的异常刺激。
他不再追求单一装置的“效果”，而是试图测试系统并行处理多个微小异常的能力极限。他想知道，当“噪音”达到一定数量级时，系统是会继续精准地逐个屏蔽，还是会暴露出某种全局性的、更底层的应对机制？
几天过去了，监控数据显示，大部分新布设的谐振器都陆续被“屏蔽”或物理限制了。系统的处理精准而高效，维护通知依旧礼貌且理由充分。
然而，在大量数据的交叉比对中，陈星发现了一个极其细微的规律：系统对异常的响应，存在一个平均约为 3.7 秒的延迟。
从谐振器被激活，到系统施加屏蔽，无论装置位于城市的哪个角落，这个延迟都惊人地一致。这不像是物理距离造成的，更像是一个固定的 “决策周期”。
3.7 秒。
一个短暂到人类几乎无法利用，但在规则层面或许存在的“窗口期”。
陈星没有急于行动。他需要验证，也需要一个足够分量的“测试载荷”，来填满这个转瞬即逝的窗口。
他想到了李默留下的、关于规则符号学的那些最深奥、最基础的笔记。那不是成型的理论，更像是一套用于描述和操作规则本身的 “元语言” 的碎片。
他花了数天时间，从中提取出一段极其精简、不包含任何具体操作指令、仅仅是试图对“存在”和“观察”进行定义的规则性描述。这段描述本身是静态的、无害的，但它所指向的层面，远高于日常的物理异常。
他将这段“规则描述”编译成一段特殊的数据包。然后，他改写了其中一个谐振器的驱动信号——不再是简单的周期性振动，而是一段承载着这个数据包的、复杂的调制信号。这个谐振器，将不再仅仅是制造物理噪音，而是试图在一个极短的瞬间，向系统底层注入一段关于“它是什么”的、自我指涉的代码。
他选择了在系统维护日志显示例行全盘扫描的时段，激活了这个特殊的装置。
谐振器开始工作，将那段承载着“规则描述”的振动，注入到周围的环境场中。
陈星同步启动了大量其他普通谐振器，试图在那一刻，给系统制造尽可能多的并行处理负担。
他的眼睛紧盯着高精度计时器。
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