林枫的目光仿佛能穿透屏幕，看到那台冰冷、庞大、无形的机器。

这台机器吞噬了无数人的善意，磨灭了他们的功绩，却连一个可以被憎恨的名字都没有留下。

它通过抹去姓名来抹去责任，系统无名，执行者便无责，受害者哭诉亦无门。

一种冰冷的愤怒在他胸中凝结，不是炽热的咆哮，而是如同深渊玄冰般的决绝。

既然敌人选择匿名，那他就反其道而行之，为他们犯下的每一桩罪行，都刻上一个受害者的名字。

“子轩，”林枫的声音不大，却让房间里所有人都停下了手中的工作，“立刻发起一个线上征集活动，就叫‘我认识的好人’。”

赵子轩愣了一下，随即眼中燃起火焰：“主题是？”

“主题就是，那些因做过好事而被惩罚的人。”林枫的语速加快，思路清晰如刀锋，“我们需要最真实的案例，要求投稿人必须提供当事人的真实姓名、事件发生的时间、地点，以及他们做了什么好事，又因此遭受了何种不公的待遇。告诉所有人，我们不是要控诉，我们只是要记录，记录那些被遗忘的善意。”

命令一下，整个团队如同一部精密战争机器，高速运转起来。

赵子轩利用他过去积累的所有人脉和社交媒体渠道，将“我认识的好人”征集令如雪片般散发出去。

帖子没有激烈的言辞，只有平实而恳切的请求，请求人们讲出那些压在心底、不敢言说的故事。

一开始，回应稀稀拉拉。

人们习惯了沉默，习惯了“多一事不如少一事”的生存法则。

但当第一条、第二条真实的案例被匿名发布出来后，就像在冰封的湖面上砸开了第一道裂缝。

压抑已久的情绪找到了宣泄的出口，投稿开始呈指数级增长。

三天，仅仅三天。

后台收到的有效投稿达到了一个令人心惊肉跳的数字：一千三百二十七条。

每一条投稿背后，都是一个鲜活的人，一段滴血的故事。

有在手术台前连续奋战三十六小时、救下危重病人却因“超时工作违反规定”而被降职的主任医师；有扶起摔倒老人却被讹诈，最终因无法自证清白而被学校记入诚信档案、取消评优资格的大学生；有在火场中救出母子三人、自己落下终身残疾的退役消防员，他的家属在搬家时，仅仅因为这个“英雄背景”就被数个房东婉言拒绝，理由是“怕惹麻烦”。

这些案例不再是冰冷的数据，它们带着人的体温，带着血的腥气，扑面而来。

陈默通红着双眼，将所有案例进行结构化处理。

他像一个冷酷的解剖医生，将这些悲剧分门别类，建立起一个名为“好人黑名单”的数据库。

他为每一个案例打上标签：“善行类型”“牵连程度”“地域分布”，然后，他将这些数据导入可视化软件。

一张巨大的中国地图在屏幕上展开，上面密密麻麻布满了红点。

陈默指着其中一片连成线的红点，声音沙哑：“看这里，这是我们根据数据生成的‘见义勇为链式打击’模型。”

屏幕上，一个动画清晰地展示了这条绝望的锁链：一个红点代表一个见义勇为者，当他牺牲或受重伤后，从这个点延伸出数条灰色的线，连接到代表他父母、配偶、子女的数个小点上。

这些小点随即被标记为“信用受限”“就业歧视”“教育壁垒”……模型无情地演算着：一人牺牲，三代受限。

“我把它做进了‘亲情脱钩模拟器’。”陈默的声音里透着一股狠劲，“新增了‘真实案例模式’。现在，只要输入数据库里任何一个人的名字，就能亲眼看到他的善行是如何一步步导致整个家族信用崩塌的。”