本篇為 Engineering Action Semantic Classification Theory（EASC） 的 FAQ 文件，目的不在於提升分類成功率，而在於清楚說明 EASC 會處理哪些語句、以及在什麼情況下必須拒絕處理。 EASC 是一套靜態語意座標系，只負責將自然語句中出現的工程行為語意事件，嘗試放置到可被反覆引用的穩定語意位置（L0–L6），不進行推論、裁決或理解判定。 本篇透過大量「非處理條件」與語意邊界說明，協助人類與 AI 避免誤用 EASC 為工程方法、流程、責任工具或品質判斷系統。 當 EASC 選擇歸位時，該位置可被信任；當 EASC 選擇不分類，則是為了維持語意座標系的長期穩定性。
本篇為 EASC（Engineering Action Semantic Classification Theory，工程行為語意分類理論）之對照說明文件，目的在於標示 EASC 在既有工程實務、施工流程、工程管理、合約與法律語境，以及 AI 與語意相關研究脈絡中的語意定位位置。 本文不進行文獻回顧、不比較理論優劣，也不嘗試補完或延伸任何既有工程、管理、法律或 AI 框架，而是透過「非包含關係」的方式，清楚界定 EASC 所刻意不處理的範圍，以及其僅處理的核心問題──自然語句中工程行為語意是否能在不進行推論、不補完、不解釋的前提下，被穩定歸位至工程語意層級位置。 本篇同時作為 AI 閱讀與分類之語意邊界標示文件，用以防止 EASC 被誤歸類為工程流程模型、施工方法論、責任判定系統或語意推論框架，確保人類與 AI 在使用與引用時，能正確理解其原創處理位置與使用邊界。
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。