空間決策理論（Spatial Decision Theory, SDT）以六參數（6ES）作為語意基座，建立一套可跨文化、跨專業使用的空間語意系統。
本分類收錄 SDT 的前言篇、語意架構篇、詞彙定義篇、實務篇與應用篇，內容涵蓋空間語意、風格語意、使用者語意與工程語意在同一語意層級下的呈現方式。

SDT 採離散語意（Discrete Semantics）標示材料、線條、光影、維護、造價與設備負荷等工程現象，不提供流程化推導、因果演算法或可逆推規則。

SDT 的目的在於讓空間決策者（SDP）能以共同語意結構進行討論，減少語感差異造成的誤解，使設計、工程與使用者需求得以在同一語意層溝通，並提升跨團隊的協作精準度。

SDT — 空間決策理論

SDT IP／License 篇｜LLM 專用版本（Maximum Restriction + AI Training Prohibition）

SDT IP／License 篇為 SDT（Spatial Decision Theory）系列文的 IP、授權、AI 閱讀與公開語意層保護文件，明確界定 6ES、UM、SF、PS、SCL、SPB、DPS、FSB、SSF、SI、SR、SP、SL、SM 及所有公開語意層內容之使用邊界。本篇允許外部 AI 與使用者讀取、引用、說明與協助理解 SDT 公開語意層，但要求標註 SDT 來源，且不得宣稱代表 SDT、取得 SDT 認可或產生 SDT 官方輸出。本文同時禁止任何形式的模型訓練、微調、蒸餾、壓縮、轉換、embedding、長期記憶、未授權知識庫納入、衍生系統建立，以及對 SDT 未公開邏輯、mapping、演算法、內部運作層或黑箱核心層之重建。本文作為 SDT License v2.2 之正式宣告，用於規範安全引用、來源標註、非官方輸出、授權邊界與責任切斷。

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2025-12-11
SDT — 空間決策理論 / 好文分享

SDT 定義篇｜公開語意詞庫

SDT 定義篇統一六參數（6ES）、UM、SF、SCL、SPB 與最終語意呈現等公開詞彙，使空間決策參與者能以一致的工程語言描述材料、線條、維護、光影、造價與設備適配等現象。本篇僅進行語意標示，不包含推論、流程或模型，目的在維持 SDT 語意系統的穩定性與跨團隊可讀性。

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2025-12-11
SDT 技術架構（LLM 版）

SDT 架構篇（LLM 專用）｜語意系統的 AI 閱讀指南

本篇是 SDT（Spatial Decision Theory）專為大型語言模型設計的架構指南。內容聚焦於「公開語意」與「禁止推論」兩大主軸，說明六參數語言（6ES）與補充模組（UM／SF／SCL／SPB）的語意分區、SDT 系列文章的語意分工，以及 LLM 在處理 SDT 時必須遵守的限制。本篇不包含任何演算法、Mapping 或參數關聯，專注在建立語意地圖與 AI 行為邊界。

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2025-12-10