PPT汇报的震慑效果立竿见影。接连两日，陈默明显感觉到政务处理的阻力小了许多，几个关乎城防和粮饷的“钦定项目”推进速度显著加快。甚至连温体仁一党的人，在公开场合也收敛了不少。
然而，陈默心中的弦却绷得更紧了。光幕上的倒计时无情地跳动着：【剩余时间：5天】。李邦华对李国桢的调查尚未有突破性进展，西苑的火枪和水泥项目也还在攻坚阶段。
就在他对着京城布防图苦思冥想时，光幕上的直播界面忽然被大量代码般的弹幕刷屏：
“主播看这里！我们几个程序员老哥给你紧急拉了个分支！”
“基于开源情报（史书）和你的现状，我们跑了个简单模型！”
“模型预测：死守北京成功率3%，主要原因：1.京营士气值过低；2.城内物资匮乏；3.关键节点（如城门守将）存在背叛高概率。”
紧接着，几条加粗飘红的弹幕弹出：
“建议执行‘斩首-维稳’嵌套算法！”
“第一步：识别并清除最高风险节点（内鬼）！”
“第二步：注入强心剂（提升士气/物资）！”
“第三步：重构防御架构（调整布防）！”
程序员们的“黑话”让陈默有些眼花，但他迅速理解了核心思想：先清理内部最大的不稳定因素，然后提振军心民心，最后调整战术。这与他之前的思路不谋而合，但模型给出的冰冷概率和“算法”式的步骤，让他更加清晰地认识到局势的严峻。
“@全体程序员，如何精准识别‘最高风险节点’？”陈默立刻用意念追问。光靠李邦华的秘密调查，效率太低，他需要更直接的方法。
弹幕立刻活跃起来：
“这题我会！看行为模式啊！比如谁最近频繁接触非必要人员？谁在转移资产？谁在散布悲观言论？”
“数据交叉比对！查李国桢和温体仁派系的人员、资金流动！重点看异常！”
“主播你不是有系统吗？能不能搞个‘忠诚度’或者‘背叛概率’的实时监控？”
最后一条弹幕让陈默心中一动。系统确实有显示官员忠诚度的功能，但一直是静态数据。他立刻尝试与系统沟通：“系统，能否对特定目标进行动态风险监控？尤其是基于其近期行为，预测其背叛概率？”
【请求接收……分析中……】
【可临时开启‘行为模式分析’模块，结合现有数据，对特定目标进行风险评估。消耗能量较高，持续时间有限。】
【是否对目标：李国桢，开启深度行为分析？】
“开启！”陈默毫不犹豫。