输入是否被操控”

互疑冷却的另一面，是主题投喂：

敌人可以制造大量轻量输入集中在某个主题，让某分叉点选择在批次分布里显著抬升。

然后用“看，大家都这样想”推动某种叙事。

这就是把确认分布变成“注意力开关”的新形态。

因此必须把主题异常当作风险信号，而不是民意神谕。

存在性编号：FEED-INVEST-01

FEED-INVEST-01A：主题分布异常触发调查链

FEED-INVEST-01B：检查四项

*输入节奏是否等距/伪随机抖动

*触达路径是否单一圈层集中

*语义模板重复率是否过高

*分叉点确认撤销率是否异常（诱导后反悔）

FEED-INVEST-01C：若疑似投喂，只做降权与去潮，不封禁

FEED-INVEST-01D：调查输出生成L3模式提示卡（误读/投喂模式），不升级为L1/L2反例，避免免疫过敏

这样可以在不压制真实表达的前提下，让投喂成本上升，叙事难以利用分布变化制造故事。

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###十二、一次高压场景：批次聚合会不会让决策变慢？

ANON-GUARD-01引入批次聚合，必然带来一点“对外延迟”。

敌人会抓住这一点说：

“你看，系统又变慢了，又不透明了。”

江砚很清楚：

对外延迟不等于决策变慢。

内部决策仍基于实时确认票据与内部追溯链。

对外只是批次发布，保护个体。

可问题在于：

公众的信任需要可见性。

若对外延迟过长，会引发误读与焦虑。

焦虑会被敌人利用。

因此批次发布必须与时隙保险、说明层预算联动：

在高压期，外界更需要快速知道“系统在做什么”，但不需要知道“谁做了什么”。

江砚提出高压期的“快摘要、慢分布”策略：

存在性编号：ANON-FAST-01

ANON-FAST-01A：高压期先发布“意图映射摘要卡”

*系统依据I1/I2/I3采取了哪些保守动作原语

*回滚窗口与预计恢复时刻

*不发布确认分布

ANON-FAST-01B：确认分布延迟到高压期过后按批次发布

ANON-FAST-