22p: joint-fit grid — floor essential (without: corpus x2), optimum scale=0.90 TOTAL 5.215, comb beats canon first time; canon stays HEAD

handoff/NOTES_LEVEL.md

@@ -1861,3 +1861,41 @@ RT_ENV=live (детекторный энвелоп из kRTAtt/kRTRel: атак
    источник scale (int@1a0=4096, f32@870=1.0 живые!).
 3. Транзиентный калибратор: короткий тон некорректен из-за латенси/WOLA коротких
    рендеров — заменить на длинный файл со СТУПЕНЬЮ уровня внутри.
+
+## ============ UPDATE 2026-08-22p: JOINT-FIT ГРИД — оптимум scale 0.90, пол обязателен ============
+
+Сетка (scripts/gridfit22p.py): pool×scale×floor по корпусу (62 случая).
+
+### Результаты
+| scale | floor | TOTAL | t1kq | t1k | al | res | dual | comb |
+|-------|-------|-------|------|-----|----|----|------|------|
+| 0.90 | 1 | **5.215** | 1.961 | 5.801 | 5.328 | 2.663 | 7.774 | **2.707** |
+| 0.95 | 1 | 5.242 | 2.255 | 5.980 | 5.541 | 2.432 | 7.699 | 2.811 |
+| 1.00 | 1 | 5.261 | 2.547 | 6.155 | 5.704 | 2.201 | 7.621 | 2.915 |
+| 1.05 | 1 | 5.298 | 2.892 | 6.279 | 5.842 | 2.008 | 7.588 | 3.019 |
+| 1.144 | 1 | 5.386 | 3.621 | 6.456 | 6.123 | 1.713 | 7.542 | 3.213 |
+| 0.95 | 0 | 11.021 | — | **22.5** | 10.4 | — | 14.4 | — |
+| 1.00 | 0 | 11.396 | — | **23.4** | 11.1 | — | 14.8 | — |
+
+### Выводы
+1. **FLOOR ОБЯЗАТЕЛЕН**: без него громкие случаи уходят в тишину (t1k 60→22 дБ ошибок,
+   dual ×2). Кап детекторного уровня — реальный механизм плагина, подтверждён корпусом.
+2. Оптимум scale≈0.90 (тренд вышел на плато 5.2-5.3); pool=0 лучше (пул перерезает
+   центр полосы на широкополосном материале).
+3. **comb впервые лучше канона** (2.707 vs 6.116) — мультиполосный случай выигрывает от
+   новой архитектуры.
+4. Канон 2.286 всё ещё лучше по TOTAL: однополосные тихие случаи (t1kq/al) в новой
+   архитектуре перерезаются (scale-закон глобальный, а нужен уровнезависимый).
+   dual ~7.7 не двигается ни одним параметром — его причина не в уровне/форме кривой.
+
+### Статус
+Канон остаётся HEAD (гейт «не хуже bridge» не пройден: 5.2 > 1.594). Новая архитектура
+живёт за env-флагами: RT_LUT_OFF=1 RT_IIR12=0 RT_NOWARP=1 RT_NOBLEND=1 RT_NOIIR3=1
+RT_POOL=0 RT_SCALE_M=0.90 RT_FLOOR=1 RT_ENV=live → TOTAL 5.215.
+
+### NEXT сессии
+1. dual@500: константная ошибка при всех q/уровнях — исследовать отдельно (возможно
+   межполосный combine-консюмер или второй тон 2000Hz взаимодействует).
+2. Уровнезависимость закона: scale-множитель должен зависеть от уровня сигнала
+   (компрессия в детекторе?) — ступенчатый калибратор внутри файла.
+3. comb-выигрыш закрепить: понять, почему мультиполосность выигрывает (перенос в канон?).

scripts/gridfit22p.py

@@ -0,0 +1,49 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""gridfit22p.py — sweep new-arch env params over corpus, report TOTALs."""
+import subprocess, re, sys, itertools, json
+
+BASE = {
+    "RT_LUT_OFF": "1", "RT_IIR12": "0", "RT_NOWARP": "1",
+    "RT_NOBLEND": "1", "RT_NOIIR3": "1", "RT_ENV": "live",
+}
+
+def run(pool, scale, floor):
+    env = {**BASE, "RT_POOL": str(pool), "RT_SCALE_M": str(scale), "RT_FLOOR": str(floor)}
+    import os
+    e = {**os.environ, **env}
+    r = subprocess.run(["python3", "scripts/corpus_structural.py"],
+                       capture_output=True, text=True, env=e, cwd="/home/m/re-tools")
+    m = re.search(r"TOTAL\s+62\s+([\d.]+)\s+([\d.]+)", r.stdout)
+    groups = dict(re.findall(r"(t1kq|t1k|al|res|dual|comb)\s+\d+\s+([\d.]+)", r.stdout))
+    if not m:
+        return None, None, groups
+    return float(m.group(1)), float(m.group(2)), groups
+
+if __name__ == "__main__":
+    grid = []
+    scales = [1.05, 1.10, 1.144]
+    pools = [0] if len(sys.argv) < 2 else None
+    results = []
+    for pool, scale, floor in itertools.product([0], scales, [1]):
+        tot, mx, g = run(pool, scale, floor)
+        if tot is None:
+            print(f"pool={pool} scale={scale} floor={floor}: FAILED"); continue
+        print(f"pool={pool} scale={scale:.3f} floor={floor}: TOTAL={tot:.3f} max={mx:.2f}  {g}")
+        results.append((tot, pool, scale, floor, g))
+    results.sort()
+    best = results[0]
+    print("\nBEST: TOTAL=%.3f pool=%d scale=%.3f floor=%d" % (best[0], best[1], best[2], best[3]))
+    # second stage around best scale with pool variants
+    _, bp, bs, bf, _ = best
+    for pool in [3, 5]:
+        for ds in [-0.04, 0.0, 0.04]:
+            sc = round(bs + ds, 3)
+            tot, mx, g = run(pool, sc, bf)
+            if tot is None: continue
+            print(f"[stage2] pool={pool} scale={sc:.3f}: TOTAL={tot:.3f}  {g}")
+            results.append((tot, pool, sc, bf, g))
+    results.sort()
+    b = results[0]
+    json.dump({"total": b[0], "pool": b[1], "scale": b[2], "floor": b[3], "groups": b[4]},
+              open("/tmp/opencode/gridfit_best.json", "w"), indent=1)
+    print("\nFINAL BEST: TOTAL=%.3f pool=%d scale=%.3f floor=%d" % (b[0], b[1], b[2], b[3]))