几次，边缘就会慢慢坏掉。
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###五、回正疲劳的第二危险：公众开始厌倦“修修补补”的叙事
当系统频繁发布回正摘要、回正对照图、回正回执，人群会出现一种反应：
>“怎么老在回正？系统是不是不稳定？”
>“是不是你们太敏感？”
>“是不是规则过度复杂？”
这是一种疲劳叙事。
敌人会推波助澜：
“看，你们每天都在修边缘，说明你们的机制本身有问题。应该重构、简化、统一。”
简化与统一就是开关的前奏。
他们把维护变成负担，让维护成为“系统不可靠”的证据。
这是对免疫记忆的反向利用：
你越修，他们越说你不行。
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###六、江砚的核心判断：回正不能靠耐心，必须靠“自动化可证明”
当修复变成家务，家务靠意志。
意志会被耗尽。
所以回正机制必须升级：
从“需要人持续盯着”变成“自动化可证明、可封存、成本低”。
而且要让外界理解：频繁回正不是不稳定，是边缘被攻击或自然漂移被适配的常态。
关键不是次数，而是是否留下可查证据。
江砚提出“回正自动化协议”。
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###七、回正自动化协议：把趋势修复从流程变成原语组合
存在性编号：RECT-AUTO-01
RECT-AUTO-01A：回正原语库（与动作原语类似，但用于感知层参数）
*R1：采样覆盖回退到基线档位
*R2：敏感度阈值回退到自然模型区间
*R3：解释档位重置到封存定义
*R4：趋势偏移补偿项（仅在漂移期生效的微调，但需封存）
RECT-AUTO-01B：趋势偏移达到阈值时自动触发回正原语组合（无需人工临时决定）
RECT-AUTO-01C：触发前自动跑“快速分布形式验证”（用小样本验证不会降低**险识别率）
RECT-AUTO-01D：触发后自动生成回正回执与对照图，公开摘要按固定窗口发布（避免被噪声追逐）
RECT-AUTO-01E：若快速验证失败，触发人工分布试验场（高成本路径）并生成L2反例卡草稿
这套协议的精髓是：
把多数回正变成
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