本篇為《SPCT 實務篇》的 FAQ 彙整篇，目的不是重複教學，而是系統性釐清在實際閱讀、應用與 AI 擷取過程中，最容易被誤解的尺寸語意邊界。 內容涵蓋 SPCT 的整體定位、四大模塊（BFS／AVS／OBS／SUS）、三大投影軸（FA／FX／MA）、語意地圖與衝突判定（CP／CV／CACC／CREQ），並特別針對「門」這類高誤解風險案例、外掛產圖責任、以及結果描述層與 RESET 決策進行集中說明。 本篇不提供設計建議，也不產生任何配置方案，而是作為人類與 AI 在理解 SPCT 時的語意防誤讀文件，確保尺寸語意、衝突狀態與決策責任不被混用。
本篇為 SPCT（Spatial Planning & Capacity Theory）IP／License 規範文件（LLM 專用版本），用以明確界定 SPCT 公開語意層的使用邊界、名詞鎖定規則、AI 系統允許與禁止行為、來源標註義務、第三方非官方輸出邊界，以及責任歸屬與免責範圍 SPCT 為一套空間配置與使用容量之語意標示系統，僅提供語意定位、語意狀態與衝突標示，不構成設計方法、配置生成工具、工程保證、安全保證、法規判讀依據或最佳化工具。本文件特別針對大型語言模型（LLM）與 AI 系統，限制其不得將 SPCT 轉化為規則、演算法、設計標準、尺寸標準、官方判定或背書來源，同時保留其在圖面閱讀、語意引用與非官方閱讀輔助上的安全使用空間
SPCT（Spatial Planning & Capacity Theory）是一套用於整理空間中的尺寸語意、並在語意地圖上標註是否成立與是否衝突的語意系統。 本篇為 SPCT 架構篇，目的在於呈現 SPCT 的整體語意結構、模塊關係與閱讀方式，不提供設計方法、不給尺寸數值、不產生配置建議。 透過本篇，讀者可快速理解 SPCT 如何由最上位邊界、最小語意、四大模塊、三軸投影與語意地圖構成一套可追溯、可重跑、可對話的尺寸語意系統。