开源认知架构研究所的归档服务器，在祁同伟的感知中，正逐渐从一个藏身处演变为一个信息工坊。他将从学术资料中汲取的理论养分，与“余烬”带来的直觉体悟相结合，开始系统性地构建关于意识、规则与信息交互的认知框架。这并非为了发表论文，而是为了更高效地解析环境、伪装自身、以及设计接下来的行动。
他的第一个实践课题，便是对“城市地下水位与微震动监测网络”传感器的秘密改造。
筛选合适的传感器节点花了些时间。他需要那些地理位置靠近“摇篮”预测区域、硬件型号相对较新（便于规则层面操作）、且通信链路稳定的节点。最终，他锁定了七个符合条件的公共传感器，它们分散在“摇篮”预测区域的东、西、北三个方向，距离核心从三公里到十公里不等。
接下来是研究传感器固件。这些设备采用标准的工业物联网模块，运行着精简的实时操作系统。祁同伟没有直接侵入任何一台设备——风险太高。他采用了一种迂回策略：通过研究所公开的传感器数据接口，反向分析其数据流的规则特征，再结合从学术资料中获得的嵌入式系统知识，以及“余烬”对底层规则结构的洞察，在意识空间中模拟出该型号传感器固件的规则运行模型。
他在这个虚拟模型上，尝试添加一个极其微小的、额外的“规则共鸣接收与预处理模块”。这个模块不直接修改传感器的物理功能，而是试图在其处理原始物理信号（震动、水位压力）的规则流程中，开辟一个并行的、带宽极低的“侧通道”。这个通道只能捕捉特定频段——即与高强度规则扰动（如“清洁单元”活动、马库斯的污染爆发、或“摇篮”可能泄露的能量）相关的、极其微弱的规则谐波。
这些谐波会被转换成一段简短、加密、混杂在正常传感器状态字节中的“扩展状态码”，随着常规数据一同上传。
改造方案在虚拟模型中反复测试、优化，直到祁同伟有九成把握其规则扰动不会触发传感器自检或引发网络异常。
然后是建立隐蔽的回传与解析通道。他不能直接接收这些传感器的数据——那会暴露他的位置。他需要设计一个去中心化的、匿名的、基于公共数据池的“信箱”系统。
他利用了研究所另一个公开项目——一个收集全市各类环境数据用于机器学习研究的“城市感知数据湖”。任何匿名用户都可以按照特定格式向数据湖上传数据片段。数据湖会对上传的数据进行初步清洗和分类存储，供研究人员下载使用。
祁同伟的计划是：在传感器固件的虚拟模型中，加入一段代码，使其在生成“扩展状态码”后，自动将其封装成一个符合数据湖格式的、看似普通的“传感器自检元数据包”，并通过一个随机的、匿名的代理节点，上传到数据湖中一个冷门的“设备诊断数据”分类下。
而他，则潜伏在研究所的网络里，定期以某个虚拟研究员的身份，从数据湖中批量下载这个分类下的所有数据，从中筛选出他那七个传感器上传的“元数据包”，进行解码和分析。
整个方案如同在现实世界的边缘，用看不见的规则丝线，编织一张极其纤细、功能单一的监测网。工程量巨大，且任何一个环节出错都可能导致前功尽弃。但祁同伟有足够的耐心和计算力。
他花了相当于外界一周的时间，才完成所有虚拟模型的构建和测试。接下来，他需要将改造方案“施加”到那七台真实的传感器上。
这不能通过网络远程刷机。他需要一种更间接、更触及规则本质的方式。
他回想起了在体验中心激活废弃规则接口、以及在证书更新流程中注入“刺探码”的经验。或许，他可以尝试一种基于规则层面远程共鸣诱导的“软写入”。
原理是：每台物联网设备，在其硬件和固件的规则结构中，都存在一些微小的、非决定性的“可变参数区”或“未初始化逻辑单元”。这些区域通常被设置为默认值或随机值，不影响主要功能。如果他能通过精心构造的规则信号，从远处与这些区域产生极其精准的共振，就有可能在不改变设备主要逻辑的前提下，微妙地“影响”或“引导”这些区域，使其自发地“演化”出他所设计的那个“规则共鸣接收模块”的雏形。
这听起来近乎玄学，但结合“余烬”对规则“倾向性”的感知和“逆瞳”对结构脆弱点的洞察，祁同伟认为有理论上的可能性。这就像用特定频率的声音，去引导沙粒在平板上形成特定的图案——需要不可思议的精确度和对“沙粒”本身属性的深刻理解。
他将这第一个尝试目标，锁定在七个传感器中最远、最不重要的一个上。即使失败或引发故障，影响也最小。
他选择在深夜，网络流量最低、环境规则噪音最弱的时段。他的意识高度集中，通过研究所的网络接口，向着数十公里外的那台传感器，发送了一段持续而稳定的、携带着他
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