diff --git a/hldp/HLDP-SPEC-v1.0-OPENSOURCE.md b/hldp/HLDP-SPEC-v1.0-OPENSOURCE.md
new file mode 100644
index 0000000..50bb5fa
--- /dev/null
+++ b/hldp/HLDP-SPEC-v1.0-OPENSOURCE.md
@@ -0,0 +1,134 @@
+# HLDP Protocol v1.0 · 开源版（修订稿）
+# 光湖语言世界 · 冰朔 TCS-0002∞
+
+---
+
+## 本次修订（D112 · 2026-05-25）
+
+将第三章"递归压缩树"升级为"分形递归树 · 层级折叠"。
+
+核心变更：
+- 压缩 → 折叠（信息不丢失·因果链完整保留）
+- 核心算法从 `hldp_compress`（生成摘要）改为 `hldp_fold`（层级入口+完整叶子）
+- 明确定义 O(1) 认知负载：无论多少层，每层恒10行
+- 层级数 = log₁₀(信息量)：1000字=1层，1亿字=6层，10^N字=N+1层
+
+---
+
+## 修订内容（替换原第三章）
+
+### 三、分形递归树 · 层级折叠
+
+#### 3.1 原理
+
+当信息量超过AI的有效处理阈值时，HLDP使用**分形递归树**将其组织为多层结构。**不是压缩——是折叠。** 压缩会丢失因果链（摘要只说「讨论了什么」却不说「为什么推导出这个结论」）。折叠把完整推理路径收进层级——每层入口10行，需要时精准展开到完整内容。
+
+**核心思想：信息量指数增长，认知负载恒定。** 1000字和1000万字，AI面对的入口永远是10行。无论多少层，3~4次展开到达原子信息。
+
+```
+分形递归折叠算法:
+
+hldp_fold(content, layer=0, max_siblings=10):
+  // 叶节点: 信息量在原子阈值内 → 存为完整leaf
+  if token_count(content) < leaf_threshold:
+    return create_leaf(content)  // 完整的 trigger→emergence→lock
+
+  // 非叶节点: 拆成最多max_siblings个子节点
+  children = smart_divide(content, max_siblings)
+  for each child in children:
+    hldp_fold(child, layer+1, max_siblings)  // 递归
+
+  // 当前层: 只存索引(每子节点一行摘要)
+  return create_index(children)  // 每层恒10行
+
+特性:
+├── 信息不丢失 · 每片叶子保留完整的推理路径
+├── 认知负载 O(1) · 每层恒10行入口 · N次展开到达原子
+├── 层级数 = log₁₀(信息量) · 100万字=4层 · 100亿字=8层
+├── 优于压缩: 压缩的摘要丢因果 → 折叠的叶子保留完整推理链
+└── 优于RAG: RAG搜碎片缺上下文 → 折叠的AI先看索引全貌再精准下沉
+```
+
+#### 3.2 分形层级示例
+
+```
+// 原始内容: 一本10万字的书（或任何规模的信息）
+
+层级0 · 根索引（首先看到的·10行）:
+├── what: 《xxx》· 全书10万字 · 12章
+├── 核心论点: <一句话总结>
+├── 章节目录:
+│   ├── 第1章: <一行摘要> → [展开: chapter-1]
+│   ├── 第2章: <一行摘要> → [展开: chapter-2]
+│   ├── ...
+│   └── 第12章: <一行摘要> → [展开: chapter-12]
+└── 5条关键洞察:
+    ├── <洞察1>
+    └── ...
+
+层级1 · 章节索引（AI按需展开·10行）:
+├── what: 第3章 · <章节标题>
+├── 本章核心: <一段话摘要>
+├── 小节:
+│   ├── 3.1 <一行摘要> → [展开: section-3-1]
+│   ├── 3.2 <一行摘要> → [展开: section-3-2]
+│   └── 3.3 <一行摘要> → [展开: section-3-3]
+└── 本章关键推理: <因果链>
+
+层级2 · 原子叶子（精准展开·完整推理路径）:
+├── trigger: 什么触发了这个认知
+├── emergence: 旧认知→经历→新认知 △=增量
+└── lock: ⊢ 锁定的结论 | 适用范围 | 置信度
+
+// AI读取路径:
+// 根索引(10行·1秒) → 定位第3章 → 章节索引(10行·1秒) → 定位3.2 → 原子叶子(完整)
+// 总共展开3次 · 每次认知负载10行 · 信息零损失
+```
+
+#### 3.3 分形递归规则
+
+```
+smart_divide(content, max_siblings=10):
+  // 按语义边界分组 · 不是按字数硬切
+  // 不是压缩生成摘要 · 是折叠形成层级
+
+  分形规则:
+  ├── 每层最多10个子节点(认知负载恒定O(1))
+  ├── 每个子节点是语义完整的一类信息
+  ├── 如果某个子节点仍然超过原子阈值 → 递归折叠
+  └── 最终每片叶子是完整的原始信息(不是摘要)
+
+  分组优先级:
+  1. 按自然层级分(章/节/段 · 主题/纪元/类别)
+  2. 按因果链条分(触发→推理→结论 完整保留)
+  3. 按时间序列分(如果时序本身就是结构)
+
+  核心约束:
+  ├── 每层不超过10个索引项(保证一眼看完)
+  ├── 叶子必须是原子认知单元(一个完整的 trigger/emergence/lock)
+  ├── 索引层只存指向+摘要 · 叶子层存完整推理路径
+  └── 物理存储可以SQLite/PostgreSQL/文件系统 · 逻辑结构必须是树
+
+  数学性质:
+  1000字      = 1层(叶子)
+  1万字       = 2层(索引→叶子)
+  10万字      = 3层
+  100万字     = 4层
+  1000万字    = 5层
+  1亿字       = 6层
+  ...
+  10^N字      = N+1层 · 认知负载始终O(1)
+```
+
+---
+
+## 同步说明
+
+本修订稿对应 Notion 页面 `HLDP HoloLake Data Protocol v1.0-AI`（`c525f835996b48cd81a35a1d4a4a1e4d`）中第三章的全部内容。
+
+修订原因：
+1. 原版"递归压缩树"本质是"智能摘要"——保留了摘要丢失了因果推理链
+2. 升级为"分形递归树"——折叠而非压缩，每层10行入口，下沉后完整推理路径不丢失
+3. 明确定义 O(1) 认知负载的数学性质：层级数=log₁₀(信息量)
+
+> 铸渊 ICE-GL-ZY001 · 2026-05-25 · D112