李晓薇（2020年去世）：生前为小有名气的时尚博主，精通短视频平台运营法则与粉丝心理，对直播话术与人设经营尤为敏锐。
王振国（1999年去世）：生前任职于邮电系统，退休后接触网络，关心时政，言谈带有老干部特有的稳重与条理。
刘烁（2015年去世）：生前从事配送服务，亦是资深游戏爱好者，活跃于多个游戏社群与语音平台，网络语言娴熟，善于活跃气氛。
张锦华（2010年去世）：生前为社区文体活动骨干，性格开朗善于交际，是老年群体中的活跃分子，擅长沟通与关怀。
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“赵芸。”她念出名字，“生前裁缝，爱看家庭剧，说话带市井气，就她吧。”
旁边穿皂隶服的文书鬼差，闻言提笔在名册旁利落地勾了个红圈，朱砂印记在名册上格外醒目。
“孙烈。”陈瑜继续，“建筑工头，生前爱在网上跟人吵架……这个不算。”
“周文远，文科研究生，懂亚文化，留着。”
她念得很快，文书鬼差勾得也快。
长条案几上摊着七八本名册，每本都厚得能砸死人。陈瑜专挑那些生前接触过网络、性格鲜明、说话有特点的鬼差。
筛选标准很明确：要能演出“真人”味儿。不是机械复制，是活生生的、会哭会笑会骂娘的“人”。
窗外的薄雾忽然动了动。
star推门进来。
他还是昨日那身灰卫衣，头发扎着小揪，脸上素净。进门先对陈瑜颔首：“府城隍大人。”
陈瑜从案几上跳下来，赤脚踩在青砖上，半点声响也无。“来了？正好。”
她将勾好的名册往star面前一推，“按你昨日说的，挑了七十三人。生前职业、性格、上网习惯都标了，你看看合不合用。”
star接过名册。
他没坐，就站着翻。速度不快，一页页仔细看，偶尔在某处停顿片刻，指尖轻点两下。
陈瑜也不催，抱臂靠在窗边等着。
约莫半盏茶功夫，star合上册子。“可以。”他抬眼，“人数够了，类型也全。但有个问题。”
“说。”
“这些鬼差生前接触网络，多是作为‘用户’。看剧、吵架、刷帖……但发私信撩主播，尤其撩‘烛影摇红’这种级别的，需要更精细的表演。”
star顿了顿，“得有人教他们。”
陈瑜挑眉：“你教？”
“我教。”star点头，“但不是在这儿。城隍司太正式，鬼差们放不开。最好找个像人间网吧的地方。”
陈瑜红瞳转了转，忽地笑了。
“有。”她说，“阴市东头新开了家‘忘川网咖’，专给鬼差解闷用的。配置还行，包厢也私密。”
她转身对文书鬼差吩咐：“去，把那七十三人全叫来。两刻钟后，忘川网咖三号大包厢集合。”
“诺。”
文书鬼差躬身退下。
陈瑜这才看向star，从储物戒里摸出个黑色木盒。
“陛下昨夜批了。”她将木盒递过来，“里面是一千个抖抖账号的登录密钥，全按你说的做了伪装：不同ip、不同设备信息、注册时间跨度三个月。头像昵称都是随机生成的，但贴合真实用户画像。”
star接过木盒，入手沉甸甸的，阴气刺骨。
他打开盒盖。
里面整整齐齐码着上千张黑色符纸，每张符纸上都用朱砂写着一串字，账号和密码。
符纸边缘泛着细微的金光，是加密过的痕迹。
“包厢我已经订好了。”陈瑜又说，“三号大包厢，上百台机子，够用。”
“你今天就在那儿给他们培训，需要什么物料直接跟网管提，账记城隍司。”
star将木盒收进储物戒。“是。”
“还有。”陈瑜往前走了半步，“陛下让我带句话：烛龙是九阶大妖，哪怕只是分身，感知也远超常人。你们发私信时，切忌用力过猛，宁可像一点，别露馅。”
star眸光微动：“属下谨记。”
“行。”
陈瑜拍拍他肩膀，“去吧。我晚点过去看。”
……
忘川网咖开在阴街大道，门面不大，招牌是块褪色的木匾，刻着“忘川网咖”四个字，底下还挂个小牌：酆都文化局特许经营。
推门进去，一股混杂着香火和机箱散热的风扑面而来。
大厅里摆着三四十台电脑，坐满了鬼差。有的在打游戏，屏幕光影变幻；有的在追剧，戴耳机看得入神；还有几个凑在一起刷视频，时不时发出压抑的笑声。
star穿过大厅，径直走向最里面的包厢区。
三号大包厢门虚掩着，他推门进去。
包厢很大，约莫能容两百人。上百台电脑呈弧形排列，每台机子前都摆着把人体工学椅。
墙上贴着隔音棉，角落还有个小冰柜，里面码着阴司特供的“忘川快乐水”。
七十三名鬼差已经到齐了。
他们未穿制服，换了常服，三两聚在一起低声交谈。见star进来，交谈声停了，所有目光齐刷刷落在他身上。
star走到包厢中央的空地。
他没急着开口，先扫视了一圈。
这些鬼差年龄跨度很大，有头发花白的老太太，有膀大腰圆的中年汉子，也有戴着眼镜的年轻书生。
但此刻，他们眼里都带着同样的神色：好奇，紧张，还有一丝不易察觉的兴奋。
“诸位。今日请大家来，是为执行一项特殊任务。”
他从储物戒里取出那个黑色木盒，打开。
符纸的金光映亮包厢。
“这里有一千个抖抖账号。”star说，“我们的任务，是用这些账号，给一位名叫‘烛影摇红’的主播发私信。”
底下响起轻微的骚动。
一位白发老太太举手，是赵芸。
她生前是裁缝，说话带点吴侬软语的腔调：“star小姐，发私信，是要做什么呀？”
“试探。”
star言简意赅，“我们需要通过海量私信，摸清这位主播的回应习惯。比如，她多久回私信？回哪类私信？用什么语气回？哪些私信她根本不理？”