总部发来的测试指令包，其复杂度和模糊性远超常规。它模拟了一个小型前哨站的环境：不完整的能源生产数据、波动的需求曲线、部分设备故障概率，以及一组相互制约的优化目标（最大化运行时间、最小化维护次数、均衡负载）。
这绝不是简单的“如果-那么”规则能处理的。它要求系统在多重不确定性和约束条件下，生成一个“可接受的”解决方案，本质上是一种受限优化计算。
陈默没有立刻将指令发送给STF-1。他先在“熵减”构建的隔离沙箱中，进行了数千次模拟推演，尝试预测网络可能的行为模式。沙箱模拟基于他对网络已了解的所有协议和“G-策略”中揭示的某些决策倾向。
模拟结果显示，网络极大概率不会拒绝指令，但响应方式存在几个可能分支：1. 严格遵循某条最保守的已知规则，给出一个极其基础、性能低下的方案；2. 尝试调用其内部可能存在的某种“优化算法库”，给出一个更优但可能暴露其计算能力的方案；3. 在方案中嵌入某些难以察觉的、符合其底层逻辑但不符合人类直觉的“隐藏特性”。
风险在于第二和第三种可能。尤其是第三种，一个带有未知“隐藏特性”的能源方案，如果未来被星弧真的应用在某个前哨站，后果难以预料。
陈默必须对指令进行“预处理”和输出进行“后过滤”。他在原始指令中，增加了更多的人为限制条件和极其详细的中间步骤要求，试图将网络的响应“引导”至一个更可控、更易解析的路径。同时，他编写了多层输出过滤器，准备实时解析网络的回复，标记任何异常或不明参数。
准备过程耗费了近二十小时。期间，他接到了“灰雀”的简短回报：目标作坊主拒绝了勘探船代表的首次还价，并提出以聚合物形态交易，价格提高了15%。勘探船代表明显不悦，谈判暂时中断。一次微小的“成本扰动”初见成效。
莉亚·沃伦的调研也在继续。她这次申请调阅了过去三个月“彼岸”基地对外通讯的元数据（非内容，仅时间、频率、目标域统计）。这是一个聪明的举动，试图从陈默的交流模式中寻找异常。陈默提供了数据，这些数据经过“熵减”处理，掩盖了与废墟探寻者、蛛网及幽灵网络关键节点的联络，使其模式看起来与一个专注研究的首席顾问相符，仅与星弧内部、学术数据库及少数设备供应商有常规联系。
沃伦没有立刻发表意见，但陈默知道，她像最耐心的猎手，在积累所有看似无关的细节。
终于，测试时刻到来。STF-1被连接到一个加强版的隔离和监测阵列中。陈默启动了指令发送协议。
指令注入后，样本的光纹流转速度骤然提升，光芒也变得刺目了些。监测数据显示其内部计算活动强度达到了演示期间的数倍。时间一分一秒过去，整整五分钟后，数据流才开始输出。
结果出乎陈默的预料。
网络没有给出一个单一的“最优方案”，而是给出了三套差异显着的能源分配方案，并附带了简短的、基于某种抽象指标的性能评估。
方案A：极度保守，牺牲效率换取近乎绝对的安全冗余，符合最基础的生存主义逻辑。
方案B：高度均衡，在所有目标间取得折中，表现出强烈的系统稳定性偏好。
方案C：极具攻击性，方案主动“建议”关闭或降级前哨站部分“非核心”功能以集中能源，并包含一个在特定故障条件下，主动切换至一种高风险、高产出备用模式的子程序。其评估指标显示，该方案在“理论最大任务完成度”上得分最高。
方案C 引起了陈默和旁边沃尔克的极大警惕。它不像是一个自动化系统的应答，更像是一个…… 战略选择。
“熵减”的实时分析提示：【方案C蕴含决策逻辑，与‘G-策略’档案中针对资源紧缺环境下‘重点目标保障’策略的简化数学模型，存在高度结构性相似。相似度：71%。】
陈默瞬间明白了。网络并非展现了“智能”，而是在调用其庞大的、记录着无数文明应对策略的历史数据库，并基于指令中的约束条件，“匹配”出了几种历史上的策略模板，将其转化为具体的能源分配方案！方案C，对应的可能正是某个上古文明在危机中采取的“集中力量，确保关键任务”的决策模式。
这比单纯的“智能”更惊人，也更符合“遗迹系统”的设定——它是一个存储并能在一定程度上应用历史经验与策略的超级知识库。
陈默立刻向沃尔克汇报了这一“发现”，并强调：“这证实了系统内部存储着海量的历史策略模型，并能进行匹配应用。这依然是基于规则和模式匹配的高级自动化，而非自主创造。方案C的危险性在于其匹配的策略本身是极端环境下的产物，不应被直接应用于常态环境。”
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