判断归属：AI 候选。 这篇演示笔记把用户的设计要求转成一项可讨论的方法选择；用户尚未确认这项具体方法，也没有关于它改善理解的外部研究证据。
Problem#
一篇笔记可能涉及多个概念。如果只按概念数量拆分，读者可能必须在许多页面之间往返，才能重建原本连续的解释。另一方面，一篇过长且包含多个独立问题的笔记，也可能难以定位和复用。
这里的目标来自系统建设需求：以相对独立、能够完整解释的问题为单位，保留因果链和推理链。
Proposal#
候选做法是先识别笔记正在回答的核心问题，再判断其中是否包含另一条可以独立理解、并在其他语境复用的解释。
- 如果拆开后必须不断跳转才能完成同一条关键推导，优先保留在一起，并用小节改善阅读。
- 如果某部分本身回答一个独立问题，且有清楚的输入、结论和适用条件，可以考虑拆出；原笔记仍保留必要摘要和说明依赖的链接。
- 如果只是篇幅变长，先检查是否存在重复、旁支或组织不清；长度本身不足以决定拆分。
这些是待验证的编辑判断，不是已经证明有效的规则。
Boundaries#
完整性取决于目标读者。对熟悉前置知识的人可以省略的步骤，对初学者可能是论证不可缺少的一环。拆分前需要说明预期读者和已有知识，不能把“独立”当成不随语境改变的属性。
目前没有跨工程解释、数学证明和历史论述的实际样本，因而不能宣称这项方法普遍适用。
Notation#
以下仅用于检查 Markdown 数学公式的兼容性。把连续的说明步骤记作 、、，可以用记号表示次序：
箭头只表示此处的阅读顺序，不构成数学证明，也不提供拆分效果的证据。
Links#
- 支持设计目标：系统建设需求要求完整解释优先于机械原子化，但它不能证明上面的具体候选方法有效。
- 尚未验证的潜在联系：检验拆分效果的开放问题将笔记边界与读者能否重建论证联系起来；需要真实样本检验。
- 组织与前置背景：知识实践地图说明建议的阅读顺序。
Evolution#
首次建立时仅记录 AI 候选判断，尚无经过用户确认的结论，也没有实质性观点修订。将来若核心判断改变，在这里记录旧理解、证据或反例、修订推理、新理解、确认状态和日期；普通措辞修改由 Git 记录即可。