效率优化”提案将自动被反例卡顶住。
敌人用微调制造尖峰。
尖峰被削平，并写成反例免疫。
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###九、敌人的反击：他们把“回正”说成暗箱操控
当尖峰削平、保守动作频率回落后，系统恢复了一部分敏捷。
敌人失去了一条重要杠杆：用临界带拖慢系统。
他们立刻换叙事：
>“你看，他们悄悄调了敏感度，让风险看起来更少。”
>“回正就是降警戒，是为了形象。”
>“他们在用参数操控大家的感受。”
这是把回正说成“掩盖风险”。
江砚没有争论感受。
他用结构把回正透明化：
公开回正的分布对照图、尖峰削平证据、真实**险识别率不下降的对照、以及操控成本未下降的证明。
存在性编号：PUB-BAND-01
PUB-BAND-01A：回正前后边界密度曲线对照
PUB-BAND-01B：识别率与误判率对照
PUB-BAND-01C：操控成本区间对照（不变量档位）
PUB-BAND-01D：反例引用（采样策略投毒反例）
这让“暗箱”叙事很难站住。
因为回正不是让风险消失，而是让风险分布回归自然形态。
尖峰本身就是操控痕迹。
削平尖峰，是去操控。
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###十、真正的更深层危机：边界腐蚀会让系统在长期漂移期失去活力
江砚知道：
区间腐蚀如果不被遏制，会产生一种缓慢但致命的后果：
系统在长期漂移期会越来越倾向保守，创新窗口会逐渐失温，外扩协作会降低，维护者会被无休止的保守动作拖累，最终沉默层再次疲劳。
那时敌人不需要提破冰权。
人们会自己渴望破冰权。
所以边界回正机制必须常态化，成为守望链的旁系护栏。
守的不仅是阈值与不变量，也守“不变量的可用性”。
不变量如果让系统长期停在临界带，就会变成自我束缚。
敌人最喜欢你自我束缚，因为束缚会制造对权威的渴望。
因此，成熟的规则必须在两个极端之间保持平衡：
不陷入摇摆，也不陷入慢性保守。
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###十一、阈值边缘的最后守门：禁止用“临界带过多”作为放宽阈值理由
敌人仍可能用统计说：
“看，临界带落入率长期偏高，说明阈值设得太紧，应该放宽。”
这是最危险的逻辑：用被操控的边界尖峰反过来证明阈值太紧。
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