“规则生态”的构想宏大而充满风险，姜明自然不会冒进。他选择了最稳妥也最富创造性的方式——建立 **“规则沙盒”**。
这个“沙盒”并非实体，而是依托于规则领域，在其内部开辟出的数个高度隔离、受到严密监控的虚拟试验空间。每个“沙盒”都模拟着不同的环境参数和初始规则条件，如同一个个独立的微型宇宙。
在这里，姜明和他的团队可以安全地进行各种“规则进化”实验，观察不同规则变体在特定环境下的表现，测试“规则生态”构想的可行性，而不用担心失控的风险波及到主规则领域。
首批进入“沙盒”进行实验的，除了姜明核心团队外，还有小张、“机佬”等一批在规则理解和创新方面表现突出的“种子”成员。他们被赋予了极高的权限，可以在各自负责的“沙盒”内，按照姜明设定的宏观方向，引入变量，观察演化。
小张负责的“沙盒”，模拟的是一个资源相对匮乏、但信息交流高度频繁的环境。他尝试引入了一种基于“贡献度动态权重”的资源分配规则变体，取代了之前相对固定的分配模式。在这个变体规则下，个体的资源获取不仅取决于其历史贡献总量，更与其近期贡献的“质量”、“创新性”以及对整个“沙盒”生态的正面影响强度动态挂钩。
起初，这套新规则引发了一些混乱，部分习惯了固定模式的“沙盒居民”（由AI模拟的虚拟个体）感到不适应。但很快，那些积极创新、善于协作的个体开始获得更多资源，展现出更强的活力，并带动了整个“沙盒”生产效率和技术水平的提升。一种更加积极、更具活力的内部竞争氛围开始形成。
“机佬”则选择了一个技术发展路径高度不确定的“沙盒”。他不再预设任何技术标准，而是只设定了最基本的安全和伦理底线，然后引入了“技术方案自由竞争”机制。任何符合底线的技术思路都可以在“沙盒”内自由发展，由实际效果和“居民”的自主选择来决定优劣。
一时间，这个“沙盒”内百花齐放，各种奇思妙想的技术路线相互碰撞、融合、甚至彼此淘汰。虽然过程中也出现了不少失败和浪费，但最终脱颖而出的几种技术方案，其精巧度和实用性都远超预设路径可能达到的高度，甚至衍生出了一些“机佬”都未曾预料到的跨界应用。
其他“种子”成员也在各自的“沙盒”中尝试着不同的规则变体：有的探索更灵活的组织形态，有的试验基于预测性维护的风险管理机制，甚至有人尝试引入经过严格限制的、模拟“混沌扰动”的变量，来测试规则体系的抗压和自适应能力。
“规则沙盒”如同一个巨大的规则实验室，每天都在产生海量的数据和前所未有的观察结果。姜明坐镇中央，分析着所有“沙盒”的演化数据，脸上时不时会露出若有所思的表情。
“看这里，”他指着“机佬”负责的沙盒数据对焚夜说，“完全放开技术路径竞争后，虽然初期效率低下，但长期来看，其技术多样性和突破潜力远超预设路径。这说明我们的规则体系，或许应该给予底层创新更多的‘容错空间’和‘自由探索权’。”
他又调出小张的沙盒数据：“动态权重分配激发了更高的整体活性，但也出现了‘马太效应’苗头，强者恒强，可能导致底层失去机会。需要在激励和公平之间找到更精细的平衡点。”
这些来自“沙盒”的宝贵经验和数据，被源源不断地反馈到主规则领域的优化进程中。仙界的规则体系，开始以一种更加细致、更加动态的方式悄然迭代。
当然，并非所有实验都一帆风顺。某个尝试引入激进“去中心化”治理模式的沙盒，就因为缺乏有效的协调机制而陷入内耗和混乱，最终被姜明紧急叫停。另一个试图完全依靠算法预测来分配资源的沙盒，则因为无法准确量化某些隐性价值（如文化贡献、精神引领）而出现了严重的偏差。
失败的经验同样宝贵，它们帮助仙界排除了错误的进化方向，更清晰地界定了规则生态的边界和底线。
就在“
