■ **概要** 推論時に動作するモデル非依存の制御系で、Dense Track記法と選別的ロード戦略により、長文脈・複雑タスクでの推論効率を体系化したもの。 ■ **特徴・用途** - DeepSeek/Qwen/GPT/Claude等モデル横断で対応；ウェイト改変なし・推論時のみ動作 - 9モジュール・8メカニズム（選別的ロード、メタ認知制御、検証・リカバリ等）で、多段階タスク・Tool use・状態永続化に対応 - ベンチマーク実測で速度2.5倍・トークン効率2.2倍改善、`.jspace/`ローカル状態管理により統合コストが低い ■ **結論** 推論時メタレイヤーとして確立度が高く、既存LLMパイプラインへの組み込み障壁が低い点と、検証・リカバリのフロー系統性に学習価値がある。