用途：在出现应影响未来执行、但不应由执行者自行当作权威的证据时，将其记录下来并等待人工复核。一条“用户澄清需求”与一次“暴露出的漂移”常是同一时刻，例如“你又跳过了基线”。同一日志，一个技能；记录者本身不获得权威。
只捕获五类内容：correction（用户纠正，如“图表标题必须包含运行名”，执行者不应自行把“用户想要什么”定为规范）；drift（因约束未加载导致检查失败，记录根因以免下次重演）；negative_constraint（如“绝不自动提升一条经验”，这类“不要做 X”不可被悄悄放宽）；pitfall（仓库陷阱，须由失败证明而非猜测，如“少了环境 B 跑测试 A 会得到虚假信心”）；architecture_constraint（如“已批准经验位于 control/，执行者不可写入”，一旦被错误改写会破坏信任模型）。它只在有东西暴露证据时捕获（用户、检查、具体自观察到的错误），不保证智能体在无提示时察觉自身漂移。
不属于此处的：测试/校验方式属仓库 README、Makefile、CI；项目约定与环境依赖属 CLAUDE.md、AGENTS.md、锁文件；当前任务状态与开放问题属 run_state.yaml（无需复核，是草稿）；个人输出偏好属智能体内置记忆。
流程：先清理可选钩子留下的收件箱。PreCompact 钩子可能在 state/lessonbook/inbox.md（$LESSONBOOK_INBOX）留下 status: UNREVIEWED 占位项，逐条审阅：指向真实纠正/漂移的转为下方带类型的日志条目并清除；噪音则丢弃。收件箱是机器生成的指针，绝非权威，不要让其腐烂。然后向 state/tasks/<task_id>/correction_journal.md 追加条目，包含类型、Trigger、Expected、Actual、Evidence（pitfall/constraint 必需）、Prevention、Scope（task-only 或 candidate for future tasks）。若该要求在本任务剩余部分仍生效，立即加入 run_state.yaml 的 active_constraints；若 Scope 为候选未来任务，标记以便收尾时由 lesson-propose 拾取，不要自行提升。
输出：追加的带类型 correction_journal.md 条目；必要时更新的 run_state.yaml active_constraints。限制：不要写入 control/，这些是执行者观察而非人工复核前的权威；不要不记录就悄悄“吸收”纠正，记录本身即是目的；不要过度捕获，常规进度不算条目，坑点/约束需真实失败证据而非直觉，少而可信胜过嘈杂日志。