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“爸妈工作忙，但周末会一起吃饭，聊聊一周的事。
他们关心我的学习，也尊重我的兴趣爱好，比如我喜欢折纸手工。”
李教授再次点头，问题逐渐深入，但始终保持在安全区边缘。
“有没有对未来有什么具体的想象或规划？比如大学想学什么专业？”
“暂时还没有特别具体的。
可能偏理科方向，觉得逻辑清晰的东西比较适合我。
也想多接触一些不同领域再做决定。”
“遇到情绪低落或者烦恼的时候，通常怎么处理？”
“可能会自己待一会儿，听听歌，或者写点东西理清思路。
如果自己解决不了，会找叶晚说说。”
林雾的每一个回答都像从“标准化应答库”
中精准调取，再经由“情绪渲染模块”
和“微表情控制单元”
输出，流畅，自然，甚至带着一种经过提炼的、易于理解的坦诚。
她能感觉到李教授的目光，那目光温和，却像一种柔性的扫描仪，试图从她的语言、神态、肢体动作的细微处，读取数据。
偶尔，李教授会插入一两个稍微偏离脚本的问题，例如：“你刚才提到‘逻辑清晰的东西比较适合你’，那你觉得情感是比较‘不清晰’的领域吗？”
或者：“在‘写点东西理清思路’的时候，是更注重梳理事件，还是梳理自己的感受？”
这些问题轻轻擦过她真实困境的边缘。
林雾心中警报微鸣，但应对预案立刻启动。
对于前者，她回答：“情感可能更复杂多变一些，但我认为逻辑可以帮助理解情感产生的原因。”
对于后者，她说：“都会涉及吧，把事情和当时的感受一起写下来，好像能看得更清楚。”
回答保持在中性、偏向认知层面的解释，完美规避了“情感识别困难”
的核心。
评估过半，李教授提议做一个简单的“图片联想”
小活动。
他展示了三张抽象画，询问林雾第一眼看到时联想到了什么。
林雾谨慎地给出了最安全、最普遍的联想：流动的线条想到“河流”
或“音乐”
，交叠的色块想到“秋天落叶”
或“模糊的记忆”
，尖锐的几何图形想到“破碎的玻璃”
或“有挑战的谜题”
。
每个联想后都附带一句简短的理由，听起来像普通青学生的即兴反应。
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