· 软件辅助： 她下载了多个地图导航APP和专业的路况记录软件。每次接单，她都会同时开启记录，详细标注平台APP规划的路线、实际行驶路线、遇到的每一个红灯、堵点、突发状况（如修路、事故）、进入小区/写字楼耗费的时间（门禁、登记、等电梯）等。
· 信息堡垒： 她注册了全新的、与骑手身份完全隔离的加密邮箱和云端存储。所有收集到的原始数据——视频、音频、GPS轨迹、时间戳、平台派单信息截图——都第一时间加密上传备份。物理备份则藏在出租屋一个极其隐蔽的角落。
第二步：解码规则，寻找裂痕。
· 数据挖掘： 陈薇开始像一个最苛刻的审计员，审视自己的每一笔订单。她将平台APP的后台数据（派单时间、预计时长、路线规划）与自己记录的实际数据（真实耗时、路况证据）进行逐项比对、统计分析。她很快发现了触目惊心的系统性偏差：平台算法严重低估了红灯等待时间（平均每个红灯少算30-50秒）；完全无视大型小区/写字楼内部通行耗时（经常低估5-10分钟）；在恶劣天气或高峰时段，派单依然密集，路线规划极不合理（经常出现南辕北辙的取送点组合）；所谓的“预计送达时间”，根本就是一个无视现实物理规律的“不可能任务”。
· 证据归档： 每一个发现的不合理之处，都被她用详实的数据对比、路线图、时间轴、以及最重要的——头盔和车载摄像头拍下的第一视角实况录像——清晰地标注、整理、归档。文件名精确到订单号、日期、具体违规点（如：低估红灯时长_订单XXXXX_20231015）。
第三步：示敌以弱，诱敌深入。
· “驯服”假象： 陈薇在送餐时，表现得更加“驯服”和“焦虑”。面对明显不可能的送餐时限，她不再争辩，只是对着头盔摄像头（镜头对着手机屏幕或前方道路）露出苦笑，用无奈甚至带着一丝哀求的语气自言自语（实为录音）：“唉，又是这种神仙单…这时间怎么可能够？红灯都等不起啊…” 或者在保安亭登记、等电梯时，对着镜头无奈地叹气：“又要超时了…这个月的罚款…”
· “求助”陷阱： 她开始“笨拙”地向平台线上客服“求助”。当接到明显不合理的爆单或路线规划时，她会截屏，然后发起线上申诉：“您好，系统派单路线严重绕路/时间严重不足，请求调整。” 客服的回复永远是千篇一律的冰冷模板：“尊敬的骑手您好，系统算法经过大数据优化，派单合理。请努力按时送达，避免超时扣款。感谢您的理解与支持！” 每一次申诉和客服的机械回复，都被完整录屏保存。
第四步：寻找盟友，埋下火种。
· 隐秘串联： 在配送聚集地短暂休息时，陈薇不再沉默。她会看似无意地抱怨：“唉，今天又被系统坑了，派个单横跨半个城，时间还卡得死死的，路上还修路，结果超时罚了50！” 立刻会引来其他骑手的共鸣。
· “可不是！我昨天那个单，算的时间连等三个红灯都不够！”
· “进XX大厦，光等电梯就花了七八分钟，平台管吗？照样扣钱！”
