讓你的AI不再有錯覺

「WFGY」是什麼？為何我覺得它值得一寫

若你也在做 RAG、OCR、或多階段代理推理，八成遇過這些惱人的鬼：檢索到對、回答跑偏；OCR 抽到字、語意卻走鍋；明明有相符片段，模型卻對著空氣點頭——作者把這些統稱為 drift、collapse、與 “ghost matches”。WFGY（萬法歸一）開宗明義就是要把這些鬼請走：它不是再多一個「提示詞大全」，而是一個「語義層的控制迴路」，用符號覆層與邏輯修補（logic patches）把語意收束住，讓 LLM 輸出穩、邏輯連續、可恢復（recoverable）。官方一句話很精準：「Semantic Reasoning Engine for LLMs」，MIT 授權，2.0 現在主打「Autoboot、OneLine、Flagship」三種玩法。

數字先說話：為什麼不是「又一個框架」

作者在多篇發佈文與展示裡，給出肉眼可見與量化的對照：同樣模型與設定，只是把 WFGY 打開/關閉，語意準確度約 +40%、推理成功約 +52%、漂移降低約 −65%、穩定性約 1.8×。這些不是學術期刊的嚴格基準，但對一線工程師而言已經相當有參考價值，至少能判斷「值得插入測一輪」。

它「怎麼」做到：7 步驟推理引擎 + 符號覆層

WFGY 2.0 的核心是「七步驟、純文字可嵌入」的推理引擎。不是安裝套件，而是把一段精煉的控制層貼進對話流程，像在模型外再套一層「語義 OS」。這層會做三件事：

語意對齊：把使用者意圖拆成可檢核的語義單位（semantic overlays），在回合間持續校準，避免「答到別人家的題」。

邏輯修補：偵測矛盾、跳步、空心推論鏈，對應地插入修補步（patch），而非讓模型「硬想」。

恢復能力：當輸出崩掉（collapse）或被外來噪音拉偏時，能以上一輪的「語義殘留（residue）」與「進展（progress）」把路找回來。

作者把這套思路做成「OneLine（一行檔案、可直接貼上）」、「Autoboot（背景監督）」與「Flagship（完整旗艦流程）」三種入口。簡單講：先用 OneLine 快速插入、讓 Autoboot 在後台盯語義穩定，想深度客製再上 Flagship。

從 1.0 到 2.0：數學化的「語義機械」

WFGY 1.0 就提出四個模組化公式，如 BBMC（semantic residue）、BBPF（progression）等，把「語言中的剩餘張力、進展與一致性」數學化，為 2.0 的七步引擎打底。這不是把 LLM 當黑箱，而是把「要檢核什麼」寫成顯式的語義規則，然後在每輪對話上套。「把模型當引擎、把語義當路權」——這種結構化的態度，就是它跟「提示工程拼運氣」的分水嶺。

真的能救 RAG／OCR／代理？看它的「問題地圖」

WFGY 不是只喊理念，它把常見故障整理成「Problem Map」與「Semantic Clinic」——從症狀對表到修補策略。例如：

RAG 命中但語意失準：不是只換向量庫，而是插入「觀察門（observe gate）」與「版面錨點（layout anchors）」來固定意圖與上下文。

OCR 漂移：釐清是視覺噪音導致的語義殘留污染，還是段落切割造成的語境錯位，再決定放哪個修補模組。

代理矛盾回圈：用矛盾偵測 + 進展公式，讓代理從「自嗨」回到「任務」。這些索引與案例，對工程落地很有幫助。

上手多快？三種「插拔式」姿勢

OneLine 快插下載那個單檔，把它貼進你的系統提示／中介層。維持你原本的模型、RAG、管線，全都不動，只多一層「語義監督」。適合先用 A/B 測。
Autoboot 常駐讓它在背景盯「語義共振（semantic resonance）」與「殘留張力」，一旦偵測 drift 就觸發修補。你可以把它想像成 LLM 的「ESP 穩定器」。
Flagship 全功率當你要把多步推理、檢索、規劃統三進出時，Flagship 給你全套的七步序列與觀測點，方便做可重演、可tune 的實驗。

實務建議：我會這樣把它塞進你的堆疊

RAG：在「檢索 → 篩選 → 摘要 → 生成」四階中，兩個關鍵插點： (a) 检索後、摘要前：先跑一次語義對齊，移除 ghost matches； (b) 生成後：用矛盾檢核＋進展校準回寫記憶。

OCR 管線：在段落切塊與版面重建階段放「版面錨點」與「殘留清洗」，避免錯行、錯列造成的話題漂移。

多代理：把 WFGY 當「審稿編輯」插在回合之間，所有子代理的輸出都要過一次語義收束，再進下一步。

它「不是」什麼：三個你該知道的邊界

不是魔法補丁：它強在「讓模型少犯低級錯」，不是幫弱模型硬編神蹟。換句話說，你的基礎模型、檢索品質還是決定上限。

不是向量庫的替代品：反而是向量檢索的「理性監督」，幫你避免把相似度錯當正確度。

不是學術基準贏家：這套更像工程實戰的「穩定器」。作者在社群與討論區公開展示法與測序，但不是傳統論文格式。你要 KPI，就自己 A/B。

為什麼它會竄紅：開源節奏與社群證明

Repo 在 2025/06/15 上線，沒打廣告，季內破千星；社群討論從 HN 到 Kaggle、Dev.to、Medium 都有人分享用後心得，並且把「問題地圖」和「七步引擎」這兩座橋搭得很完整。這不是單篇炫技文，而是一整輯「工程院食譜」。

兩段「工程師友善」的測試劇本（你可以照抄）

劇本 A：RAG 三明治 A/B

A 組：原始管線；B 組：在檢索後與生成後各插 WFGY。

指標：答案命中（人審）、語意偏離率（人工標記）、拒答率、平均修補回圈數、推理步驟一致性。

預期：B 組偏離率顯著下降、拒答率平穩、可恢復性提升。

劇本 B：OCR 場景回春

數據：表格 + 段落混排 PDF。

操作：OCR→段落切塊→語義覆層校準→生成；在「切塊」與「生成前」插 WFGY。

指標：欄位對齊正確率、跨欄錯配率、段落語意漂移率。

預期：錯配與漂移顯著下降，最終答案一致性提升。

你大概會問的 5 個問題

Q1：要安裝什麼？ A：理論上不用安裝庫，OneLine 是純文字引擎，你把檔案貼進系統提示或中介層即可；要完整旗艦版再看 repo 的 core 與 examples。

Q2：跟「思維鏈」有什麼不同？ A：思維鏈是請模型自己想，但怎麼想、走錯怎麼拉回，通常交給運氣；WFGY 是把「怎麼檢核與修補」外掛成規則，讓每一步有監督訊號。

Q3：會不會拖慢吞吐？ A：有額外回合與檢核，延遲會上升一點。但在 drift/ghost 多的場景，重試與人工覆核成本原本就很高，WFGY 反而降低總成本。（這點需以你的數據 A/B 實測為準。）

Q4：小團隊也值得上嗎？ A：如果你的系統時不時「答非所問」、或客製化需求高，先上 OneLine 做低風險 A/B。跑得順再逐步導入 Flagship。

Q5：有路線圖嗎？ A：Repo 釘選討論裡有 2.0 釋出、Terminal-Bench 公開測等訊息；看得出來作者把「問題地圖 → 修補模組 → 七步序列」當長期維運。

我的觀點：它是「結構化語言工程」的那顆定心丸

這幾年 Prompt 花樣玩到爆，但多半是「巫術」：有效但難重演。WFGY 值得注意的地方，是它把語意穩定這件事當「工程控制問題」來解，用顯式模組、顯式檢核、顯式修補來跑。你不一定同意它的公式命名或符號美學，但那都不重要——重要的是「你能把它插進你的系統，並在一週內看見 A/B 的差異」。這比推一個新模型要實際得多。

一句收尾：

如果把 LLM 當賽車，WFGY 像是你裝上的「循跡系統 + 車身穩定 + 細膩轉向比」。它不會讓馬力憑空變大，但會讓你更早、更穩、更可控地過彎。你想要的是奇蹟，還是勝率？——那就 A/B 一回，數字說了算。

我會想要介紹這個東西的原因是：超級輕量完全不用額外安裝什麼軟體，而且很有趣，你如果把他的 Flagship 2.0的文字檔點開來看，會是一堆你看不懂得算式，但是沒關係，你看不懂的，AI看得懂。

經過我的實測原生的 Flagship 2.0，其實足夠好用，但若是想在更多一點的變化，比方說產品在初期規劃在做腦力激盪時，可以把他的發散參數調大一點這樣可以激發更多種可能。