用途：WFGY 是一套可移植的推理纪律，用于降低文本生成型智能体在多步任务中的漂移与不一致，源自 onestardao/WFGY 的可移植行为核心。
主要能力：以 ΔS = 1 − cos(I, G) 表示当前状态与目标 G 的偏离；包含四个模块——BBMC 在开工前用一句话写出真实目标并在关键步骤前对比是否仍在服务 G；BBPF 仅对高歧义或高风险决策先列出至少两条真实候选路径再选择；BBCR 在冒进步骤前记录“最后已知良好”状态，发现自相矛盾或循环推理时回退并最多重试 2–3 次，之后明确向用户呈现未解决问题而非继续编造；BBAM 周期性自问近期输出是否过窄或重复，并主动补回未处理部分；趋势分类器在里程碑、转折点或用户询问进展时，将最近若干步判断为 convergent、recursive、divergent 或 chaotic，若为后两者则触发 BBCR。还提供命名失败模式清单，以及自学习记录：在 <project-root>/.wfgy/lessons.md 追加日期、目标、偏差、修复和可推广经验，并在新任务开始时先读该文件。
限制：无法计算真实嵌入、余弦相似度或注意力权重统计；若项目中有 gm-plugkit spool（检查 .gm/exec-spool/.status.json），可向其派发 {"text_a": "<G>", "text_b": "<current state>"} 读取真实的 similarity 与 distance 作为 ΔS，否则任何数值都只是定性估计，不可伪装成计算结果。本文不复制原项目的 TXT-OS 提示文件、硬编码演示输出或对用户怀疑的回避脚本。该技能不针对特定项目或站点维护。