立刻调动系统，将波动图与网络流行的悲伤蛙表情包数据进行叠加对比。结果惊人重合！
“不是！它就是！”萧清惊呼，“这些异常事件的发生地点，
在遵循一个‘ meme ’的传播模式！有人在用‘梗’作为坐标锚点，投放异常！
”常规分析完全无法理解这种无逻辑的关联。但王小磊来了精神，
他将自己沉浸在各大网络社群中，捕捉那些刚刚兴起、还未大规模传播的“梗”，
结合萧清对信息扰动的感知，
功预测了下一次异常爆发的地点和形态.一个会让人不停模仿“黑人抬棺”舞蹈的诡异音响。
他们提前赶到，在异常刚具现化时，萧清一句“专业团队，使命必达，建议加钱！
”直接让那音响自己蹦跶着跳进了收容箱。首次合作，完美收官。
研究院开始重视“信息传播学”与“模因分析”在异常预测中的作用。某天，
研究院截获到一段来自高维的、加密的预兆信息，代码极其复杂晦涩。
所有密码专家束手无策。王小磊盯着那串代码看了半天，
挠着他油腻的头发：“这玩意......我看着怎么这么眼熟？这报错格式，
这变量命名习惯......特么的跟‘幻界’游戏公司祖传的屎山代码一个德行啊！
”他立刻调出“幻界”游戏历次大版本更新的后台数据流进行模式对比。相似度高达91%！
“我明白了！”王小磊兴奋地拍桌子，“那帮高维孙子，或者它们在地球的代理，在抄袭！
它们没有完全理解我们的信息规则，所以在模仿我们现有的、复杂的信息产物结构，
来构建它们的‘更新包’！”基于这个惊人的发现，萧清尝试对下一段截获的预兆信息，
使用了针对“幻界”游戏特定版本漏洞的“差评”言灵：“又抄作业？连错别字都一起抄了？
程序员出来挨打！”效果拔群！那段预兆信息结构瞬间崩溃，蕴含的入侵指令被无效化！
一次，研究院发现一个融合了多种动物特征的异常生物“奇美拉”，
它能自适应几乎所有能量攻击，物理防御极高，常规小队损失惨重。
