服从调剂,但第一指挥[星际] - 第333章

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    其实她不在意这帮小孩的死活,哪怕是75-168,人人都以为她是欣赏他的嘴甜,其实根本不是。
    凯瑟琳只喜欢有攻击性的小孩,在弱肉强食的福利院里,她知道这样的孩子才可能存活到最后,成为她引以为傲的杰作。
    75-168是一头非常优秀的幼狮,因为他的血统确然高贵,天生就带着极强的侵略性。
    但凯瑟琳在这群孩子里还看到了更让她喜欢的存在。
    ——那是一条毒蛇。
    懒洋洋蛰伏着,好像对一切都不屑一顾的毒蛇。
    这条蛇的每个地方都很完美。
    斑斓夺目的外表、深不可测的城府、从容镇静的心态……以及一击毙命的毒牙。
    假如调/教得当,凯瑟琳相信它会成为福利院顶尖的成品。
    可是要用这个框架来评价它,它就出现了一个致命的缺陷。
    服从性太差。
    “我已经道过歉了,凯瑟琳妈妈。”
    “你就算死一万次也不够弥补你的过错。”
    “难道75-168比我还重要吗?”
    凯瑟琳危险地眯起双眼:“昨晚在房间外偷听的小鬼果然是你。176,你知道你最近的行为有多逾越吗?”
    小鱼以从未有过的温驯姿态低下了头。
    黑发柔顺地贴在脖颈处,发丝间隐约可见他因为常年不见日光而格外白皙的皮肤。
    “克隆体连吃饭睡觉都要您费心教育,实在太容易被拆穿了。
    “如果让领养家庭发现,自己想要带走的孩子不仅不是本人,还是杀死那孩子的凶手……那个家庭该是何等的生气。”
    凯瑟琳的面上出现一丝犹豫。
    的确,追责都是之后才要做的事,当务之急是赶紧想办法应付领养家庭。
    如果是寻常的领养家庭,凯瑟琳也不至于这么恼怒,她只要随便扯个谎就可以让对方换人。
    可是这次来的是相当难缠的贵族……
    “凯瑟琳妈妈,”小鱼又说,“这样一来,你不就更彻底地拿住我的软肋了吗?”
    于是二人的目光,同时汇向75-175。
    当事人片刻不停地颤抖着,完全不理解他们想做什么。
    片刻,凯瑟琳的手指从75-175的衣服下勾出那把悬挂的钥匙。
    她弯起鲜艳的红唇,目光中流露出一丝惊艳的赞许。
    以凯瑟琳的聪明,当然理解了小鱼的算计。
    “不能再耽搁了,冯·维尔家的大少爷下午就要过来接走他的弟弟。”凯瑟琳牵起75-175冰凉的手,似是安抚、又似警告,拍了拍75-175的后背,“小少爷,冯·维尔家可是历经千辛万苦,才找到了你身上的信物。”
    “出去之后,可要谨记冯·维尔家族的荣耀。
    “哪怕是为了176死掉的脑细胞,你也要把一些废话烂在肚子里,知道了吗?”
    这么多年以来,他一直都如履薄冰。
    事实上,在第一眼看到他的黑发,艾利亚斯的表情就明显变了一瞬。
    但他的新哥哥眨眼间笑笑不语,从善如流把他接回家去。
    那之后也没有人来过问他的身份。
    艾利亚斯和冯·维尔的其他人都待他亲和平易,只有鲜少露面的珀西亚姑姑偶尔会多看两眼。
    不过她的公务实在繁忙,冯·维尔家族内部的事宜早就全权交给艾利亚斯。
    只要艾利亚斯认可了他,他自然就是唯一的克洛维斯。
    ——哪怕只是为了包庇小鱼呢?
    即使承认自己的朋友是恶魔。
    即使承认林逾是他深深恐惧的那类人。
    即使要从此在谎言里苟活。
    但克洛维斯早已发誓向恶魔献出灵魂。
    这是无关血脉、形同至亲的忠诚。
    对郁兰生的调笑充耳不闻,克洛维斯能感受到自己四肢里充盈的力量。
    这是和从前都不相同的感受。
    此前,他的异能虽为“鹰眼”,但实际不过是能够看清千米外的风景。
    途中不可预判的阻碍、目力之外的范围,以及哪怕看到了,也无力更改的结局——这都是他沮丧心情的来源。
    但在红石的加持下,一切都截然不同。
    除了视力,他的听力、嗅觉、触觉都得到了倍增的进步。
    呼吸之间,一切异动、异响、异味都在掌握,曾经只是模棱两可的“战斗直觉”在这一瞬间进化成真切的预判。他最苦恼的视野阻碍,也因为其他四感的提升而得到弥补。
    最关键的是,他的视野里不再是普通人肉眼可见的“物体”了。
    而是被切割成无数个立方体的小型空间。
    它们当中有气体、有固体、也有液体。这些拼凑而成的立方体就像古早时期的像素游戏,一个个组建成寻常人眼里的事物。
    这样的世界有些陌生,好在克洛维斯适应得很快,毕竟“鹰眼”的结构就已经和普通人大有不同。他常年依赖“鹰眼”,早就习惯了各种各样奇怪的视觉。
    由于这些立方体的折换,郁兰生那莫名其妙的空间扭曲立刻有了漏洞。
    克洛维斯很快注意到,郁兰生并不能平等普遍地改变每一寸空间,她的着力也同样是不规则的弧线,而自己完全可以通过小立方体的拉伸变化预判她的“延展”。
    也即,他可以在扭曲的小规模空间里寻找被扭曲最小的部分,甚至通过迅速的预判和转移规避这些细小扭曲。

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