有了五大仙家的“团建”背书，以及周凡数据模型的初步建立，两人不再被动等待客户上门，而是决定主动出击，寻找可能与阴煞相关的线索。

     周凡的思路是：既然阴煞及其操控者喜欢在特定地点制造事端，那么城市中那些非自然的、异常的能量波动点，就可能是他们的目标或者藏身处。

     “我们需要一个‘能量波动’探测机制。

    ”周凡对着电脑屏幕，对柳小小说，“你感知阴气、煞气，本质上也是一种能量感知，对吧？如果我们能把你这种感知，与城市的地理信息数据结合起来……” 他说干就干。

    首先，他利用开源地图API，调取了本市详细的地理信息，包括建筑年代、人口密度、历史变迁（尤其是涉及墓地、刑场、老医院等敏感区域的记录）。

     接着，他让柳小小根据她的经验和感知，对已知的几个事件发生点（包括他自己的出租屋、萌萌家、以及柳小小追查阴煞途中感觉异常的几个地方）进行“能量评级”，标注阴气/煞气的浓度和性质。

     “这里，怨气重，但比较散，评级C。

    ” “萌萌家，戾气冲天，带人为痕迹，评级A。

    ” “你家这里，阴气汇聚，但暂时平稳，评级B+。

    ” …… 柳小小一边感知回忆，一边给出评价。

    周凡则将这些主观评价量化为数据，录入系统，并与地图上的对应坐标关联。

     然后，他编写了一个简单的算法，基于以下假设进行推演： 1.阴煞偏好阴气重或历史负面能量残留的地点（基础权重高）。

     2.它/其操控者可能倾向于在人口不太密集但又不是完全荒芜的区域活动（便于隐藏且有一定“猎物”来源）。

     3.连续作案可能呈现一定的空间规律（如线性移动、环绕某个中心等）。

     4.能量波动异常点（由柳小小感知确认）优先级最高。

     算法会综合这些因素，在地图上生成一个“潜在风险热力图”，颜色越深表示出现异常能量波动或成为阴煞目标的概率越高。

     “这不就是……天气预报？不过是给鬼看的？”柳小小看着屏幕上那幅花花绿绿、不断根据算法微调变化的地图，感觉十分新奇。

     “可以这么理解。

    这是概率模型，能帮我们缩小排查范围。

    ”周