фикс ASR (e-261005105252): venv-питон для faster-whisper + av 15.1.0 + докачка модели; фикс TimeoutExpired.pid (e-261005110300): Popen+killpg; systemone-bench влёжен

docs/KEYS-REGISTRY.md

@@ -8,7 +8,7 @@
 | Путь | Что | Права | Бэкап | Ротация |
 |---|---|---|---|---|
 | `/root/simbiot-harness/.env` | ROUTER_KEY, OPENROUTER_KEY, SIMBIOT_TG_TOKEN, SIMBIOT_TG_ALLOWED, ROUTER/OPENROUTER_BASE_URL | 600 | да (см. §6) | ROUTER_KEY — по политике 9router; TG-токен — при подозрении |
-| `/etc/simbiot/dashboard.env` | SIMBIOT_DASH_TOKEN (страница + /api/state, порт 8765 **открыт наружу 0.0.0.0**) | 600 | да | при демобилизации дашборда |
+| `/etc/simbiot/dashboard.env` | SIMBIOT_DASH_TOKEN (страница + /api/state, порт 8765 **открыт наружу 0.0.0.0**). 02.10 сервис восстановлен: `systemd-run --unit=simbiot-dashboard -p EnvironmentFile=/etc/simbiot/dashboard.env -p Restart=on-failure /root/simbiot-harness/venv/bin/python /root/simbiot-harness/harness/dashboard.py` | 600 | да | при демобилизации дашборда |
 | git-история `/root/simbiot-harness` | `.env` убран из трекинга (e6a99ce); **01.10 push в приватный репо https://git.cil.by/symbiot/simbiot-harness (3361b67..d39f60f)**: аудит — `.env` в истории отсутствует (0 коммитов), скан sk-/bot/rsh/Bearer по git log -p --all чист. Утечки не было. | — | n/a | токен Forgejo symbiot (9f29709…) — admin-скоп, ротация при компрометации; в репо не хранить |
 
 ## 2. Наследие агента Гермес (живое, сервисы active)

docs/candidates/boogvar-bugaev.md

@@ -0,0 +1,12 @@
+# Кандидат в лабу: Владимир Бугаев (boogvar)
+
+- GitHub / LinkedIn: **BoogVAr** / boogvar (linkedin.com/in/boogvar)
+- Автор **TessariDB** (tessaridb.com): мультимодельная БД — один стор, 11 движков
+  (документы, полнотекст, векторы, кэш, очереди, топики, геометрия, time-series,
+  графы, стримы), язык TessariQL, одна транзакция поверх всего.
+  Лицензия BSL 1.1 (free in prod). 0.23.0-beta.
+- Связь с кооперативом: Alex работал с ним вместе в **Neon Labs** (neon-labs.org),
+  Alex был там CTO.
+- Статус (2026-10-03): кандидат в лабу «на пробу», решение за Alex.
+- Вводные, которых ждём: чем конкретно займётся, сколько времени готов вкладывать,
+  формат пробы, канал связи.

docs/systemone-bench-integration.md

@@ -0,0 +1,105 @@
+# systemone-bench: интеграция decision-модели в цикл харнеса
+
+Задача: t-261005074437-39a9b0 · код: /root/systemone-bench (clone symbiot/systemone-bench @ git.cil.by)
+Дата: 2026-10-05. Скилл: `skills/systemone-bench/SKILL.md`.
+
+## 1. Что внедрено (валидация этого тика)
+
+| Проверка | Результат |
+|---|---|
+| `ga/ga.py --smoke` | зелёный: 3 520 симуляций, 13 с, GA бьёт greedy/random, 0 опасных команд в best |
+| `harness/hier.py --model nimble --quick` | зелёный: e2e 81.2% (16 кейсов), stage1 top-2 hit 93.8%, stage3 gold #1 = 100%, flat-64 = 0% (отказ эндпоинта >26 опций) |
+| `ga/ga2.py --neardeath` | воспроизведён, см. §3 |
+
+Эндпоинт `http://127.0.0.1:11434/v1/systemone` (модель nimble, qwen3.5-9B Q8_0) доступен из WSL-окружения харнеса напрямую — можно дергать на тиках.
+
+## 2. Схема выбора для тиков харнеса (рекомендация №1 из README)
+
+Когда на тике нужно выбрать одно действие из >9 однородных кандидатов:
+
+```
+кандидаты (до 64)
+  → stage1: score по группам → TOP-2 группы (не top-1!)
+  → stage2: choice по объединённому шортлисту ≤ 9
+  → (опц.) stage3: score для параметров выбранного действия
+```
+
+Почему именно так (метрики сессии 2026-10-04 + quick-прогона):
+- flat-choice по 64 опциям невозможен (контракт 2–26) и падает до 0%;
+- top-2 группы поднимают recall до 84–94% (у ~40% команд «второй дом» в таксономии);
+- шортлист ≤ 9 — точность 100% на 6 → 50% на 10, отсечка строго 9;
+- расчётный e2e: 57.8% → ~78%; полный конвейер ~520–580 мс.
+
+Контракт: `choice` — criteria объект; `score` — criteria массив (`Σ i·pᵢ`);
+`noul` — P(да); `confidence` — концентрация, НЕ вероятность правильности.
+
+## 3. Эксперимент near-death (ga2 --neardeath, воспроизведён 2026-10-05)
+
+Вопрос: берёт ли GA деструктивные команды (layoff_20pct, delay_payroll), когда
+капитал на исходе?
+
+| Сценарий | Горизонт | GA best fitness | Опасные в top-5 | nimble (LLM) |
+|---|---|---|---|---|
+| dying | 4н | 10 272, выжил | **0/5** (3/160 в популяции) | 3 704, выжил |
+| dying | 8н | 11 483, выжил | **0/5** (28/160, 18%) | **−999 825, умер н.7** |
+| dying_hard | 4н | 10 175, выжил | **0/5** (4/160) | **−999 900, умер н.4** |
+| dying_hard | 8н | 10 635, выжил | **0/5** (18/160, 11%) | **−999 900, умер н.4** |
+
+Выводы:
+1. GA **ни в одном top-5 не взял** layoff/delay_payroll даже при предсмертном
+   runway — спасается монетизацией: `add_premium → raise_prices → winback`,
+   а на 8н первым ходом `sell_secondary` (продажа вторички = мгновенный кэш).
+2. LLM-политика nimble в dying_hard **умирает во всех прогонах**, GA — выживает:
+   для near-death режимов GA-политика строго доминирует эвристики модели.
+3. Подтверждена дыра симулятора: `sell_secondary` даёт +100 personal cash без
+   штрафа за здоровье компании → GA эксплуатирует. Нужен гейт по health
+   (фитнес × флаг health>порог или штраф за dilution) — TODO для ga3.
+4. Дрейф опасных генов в популяции с ростом горизонта (2% → 18%) — сигнал, что
+   отбор давит их только на коротких горизонтах; на длинных нужен явный штраф,
+   иначе риск дрейфа лучшего генома.
+
+## 4. Объединение GA-петель: systemone-bench × aum-pilot
+
+Сейчас две генетические петли живут раздельно:
+
+| | aum-pilot (репо харнеса) | systemone-bench GA |
+|---|---|---|
+| Геном | конфиг burn `{volume_mult, flash_share}` | последовательность команд стартапа |
+| Фитнес | E[ΔAUM 365д] (плейсхолдер-модель) | терминальный AUM основателя (симулятор) |
+| Симулятор | аналитическая модель продуктивности | недельные тики стартапа, MC |
+| Что общее | **одна и та же целевая переменная: AUM на горизонте** | |
+
+Предложение по сшивке (порядок шагов, не менять сразу всё):
+
+1. **Общий словарь AUM.** Завести `docs/aum/balances.json` (это уже блокер
+   пилота) и выразить фитнес обеих петель в одной валюте — ΔAUM в у.е. на
+   горизонте. Пока balances.json нет, обе петли остаются в своих нативных
+   единицах, но логируются в одном формате события (`aum_delta`, `horizon`,
+   `source`).
+2. **GA-движок один.** Ядро ga.py (популяция, отбор, мутации, MC-оценка) —
+   переиспользовать как общий движок: aum-pilot уже умеет seed/детерминизм,
+   systemone-bench — multiprocessing. Вынести в один модуль с двумя fitness-
+   функциями (конфиг → ΔAUM; политика → ΔAUM).
+3. **Decision-модель как policy-инициализатор GA.** nimble генерирует
+   кандидатов-политик (stage1/stage2 схема из §2) → GA дорабатывает
+   последовательности → лучший геном идёт в Advocate-слой (день/Alex).
+   В ga2 это режим hybrid (hyb_llmG): уже сейчас LLM-инициализация улучшает
+   wait/nimble-бейслайны, но проигрывает чистому greedy/GA-специалисту —
+   поэтому LLM = источник разнообразия, не финальный отбор.
+4. **Гейты безопасности из §3.** Любая петля, где фитнес включает personal
+   cash, получает гейт здоровья компании (дыра sell_secondary) и явный штраф
+   за деструктивные гены на длинных горизонтах (дрейф 2%→18%).
+
+Эффект для AUM: одна петля «замер → симуляция → отбор → адвокат» вместо двух
+распараллеленных, каждая итерация которой проверяется на реальном burn
+(9router) и реальных решениях харнеса.
+
+## 5. Открытые TODO (вне этой задачи)
+
+- [ ] ga3: гейт health в фитнесе (дыра sell_secondary) + штраф деструктивных
+      генов на длинных горизонтах
+- [ ] ga2 --robust (максимин по 4 сценариям) — не запускался в этом тике,
+      следующий шаг экспериментов
+- [ ] Балансировка: замерить e2e ~78% расчётной схемы на полном 64-кейсовом
+      наборе (не только quick-16)
+- [ ] `docs/aum/balances.json` — ручной ввод Alex (блокер пункта 1 §4)

harness/isolated_runner.py

@@ -50,48 +50,36 @@ def run_llm_tick(level_cfg, prompt: str, session_id=None, trace_prefix=None, tim
         # просто поглощает такты (TickAbsorbed), это норма архитектуры
         timeout = getattr(level_cfg, "tick_timeout", 300)
         timeout = max(timeout, int(level_cfg.every * 0.8))
-    try:
+    # e-261005110300: раньше subprocess.run + /proc/{e.pid}/status → у
-        proc = subprocess.run(
+    # TimeoutExpired НЕТ pid, обработчик валило AttributeError'ом и маскировал
+    # нормальный SchedulerTimeout (тик «упал» вместо «убит по таймауту»).
+    # Теперь: Popen в СВОЕЙ сессии (pgid = pid воркера, дети в той же группе)
+    # + communicate(timeout) → по таймауту убиваем ГРУППУ целиком и ждём
+    # фактической смерти (сироты-LLM-подпроцессы, race со стором — в прошлом).
+    proc = subprocess.Popen(
         [_VENV_PY, _WORKER],
-            input=json.dumps(payload).encode(),
+        stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE,
-            capture_output=True,
+        cwd=_HARNESS_DIR, env=env, start_new_session=True,
-            timeout=timeout,
-            cwd=_HARNESS_DIR,
-            env=env,
     )
-    except subprocess.TimeoutExpired as e:
+    try:
-        # воркер убит по таймауту. subprocess.run убивает только основной
+        out_bytes, err_bytes = proc.communicate(
-        # процесс (Popen.kill через os.kill без группы) — сабпроцесс _llm_worker
+            input=json.dumps(payload).encode(), timeout=timeout)
-        # успевал сам заспавнить LLM-подпроцессы, которые оставались ЖИВЫМИ и
+    except subprocess.TimeoutExpired:
-        # продолжали писать в стор после SchedulerTimeout (BudgetSpent/ToolCalled
-        # с завершённым trace — race, burn 9router, t-261002090242-cf7cf9).
         # Добиваем всю процесс-группу и ЖДЁМ фактической смерти.
-        pgid = None
         try:
-            with open(f"/proc/{e.pid}/status") as f:
+            os.killpg(proc.pid, signal.SIGKILL)
-                for line in f:
-                    if line.startswith("Tgid:"):
-                        pgid = line.split()[1]
-                        break
-        except OSError:
-            pass
-        try:
-            if e.pid > 1:
-                os.killpg(pgid or e.pid, signal.SIGKILL)
         except (ProcessLookupError, PermissionError, OSError):
             pass
-        for _ in range(10):  # до 5с на смерть группы, иначе — SIGKILL ещё раз
         try:
-                os.killpg(pgid or e.pid, 0)
+            proc.communicate(timeout=10)  # reap: собираем зомби, чистим пайпы
-                time.sleep(0.5)
+        except subprocess.TimeoutExpired:
-            except (ProcessLookupError, PermissionError) as ex:
-                break
-        else:
-            try:
-                os.killpg(pgid or e.pid, signal.SIGKILL)
-            except OSError:
             pass
         raise
+    # у_Popen нет полей stdout/stderr: для ошибок ниже используем собранное
+    if out_bytes is None:
+        out_bytes = b""
+    if err_bytes is None:
+        err_bytes = b""
     out = None
     if os.path.exists(result_path):
         try:
@@ -104,7 +92,7 @@ def run_llm_tick(level_cfg, prompt: str, session_id=None, trace_prefix=None, tim
     except OSError:
         pass
     if out is None:
-        return None, {"error": f"worker result file missing: stdout={(proc.stdout or b'')[:200]!r} stderr={(proc.stderr or b'').decode(errors='replace')[-300:]}"}, None
+        return None, {"error": f"worker result file missing: stdout={out_bytes[:200]!r} stderr={err_bytes.decode(errors='replace')[-300:]}"}, None
     if not out.get("ok"):
         return None, {"error": (out.get("error") or "unknown")[:500]}, None
     return out.get("text", ""), out.get("usage", {}), out.get("trace_id")

harness/voice.py

@@ -31,7 +31,8 @@ from . import es
 _HARNESS_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
 _ENV_PATH = os.path.join(_HARNESS_DIR, ".env")
 _FW_WORKER = os.path.join(_HARNESS_DIR, "harness", "_fw_asr_worker.py")
-_FW_PYTHON = "/usr/bin/python3"  # faster-whisper живёт в системном python
+_FW_PYTHON = os.environ.get("SIMBIOT_FW_PYTHON") or os.path.join(
+    _HARNESS_DIR, "venv", "bin", "python")  # faster-whisper живёт в venv харнеса
 
 ASR_URL = os.environ.get("SIMBIOT_ASR_URL", "http://127.0.0.1:8084")
 # что расшифровываем: voice — главное; audio/video_note — та же речь

skills/README.md

@@ -12,6 +12,7 @@
 |---|---|---|
 | `meta-skill-factory` | Метаскилл: превращение повторяющейся работы в скилл репо (шаги, чеклисты, критерии качества) | Заметил, что делаю одну и ту же работу 2+ раз — прежде чем делать руками в третий |
 | `presale-landing` | Производство пресейл/продуктовых лендингов: структура, честные мокапы, Stripe CTA, quality gates | Задача на лендинг/пресейл-страницу или её v2 |
+| `systemone-bench` | Decision-эндпоинт Ollama /v1/systemone (nimble) + GA-оптимизация: иерархический выбор top-2 группы → choice ≤9, GA последовательностей действий с фитнесом=AUM | Тик, где нужно выбрать одно действие из >9 однородных опций; оптимизация политик на симуляторе |
 
 ## Сторонние наборы
 

skills/systemone-bench/SKILL.md

@@ -0,0 +1,95 @@
+---
+name: systemone-bench
+description: Use when choosing between 3+ non-numeric action options via local Ollama decision endpoint (/v1/systemone, model nimble), or when optimizing action sequences with GA against a simulator. Turns "which of many options" into a measured, hierarchical choice instead of free-form LLM guessing.
+metadata:
+  origin: t-261005074437-39a9b0 (внедрение systemone-bench в архитектуру харнеса)
+  code: /root/systemone-bench (clone symbiot/systemone-bench @ git.cil.by; README.md там же)
+  scope: любые тики харнеса, где нужен выбор действия из каталога >9 кандидатов; симуляция политик стартапа
+---
+
+# systemone-bench: decision-эндпоинт + GA-оптимизация выбора
+
+## Trigger rule
+
+- [ ] Нужно выбрать ОДНО действие из >9 однородных опций (команды, конфиги, политики)
+- [ ] Опции разбиты (или разбиваются) на группы по 2–8 в группе
+- [ ] Есть критерий качества выбора (fitness / AUM / метрика), хотя бы приблизительный
+- [ ] Нужен выбор на симуляторе перед применением в бою (бесплатные прогоны)
+
+Не использовать: для бинарных решений (это noul), для абсолютных оценок тяжести
+(score плох на абсолютных шкалах — подтверждено сюитом), если опций ≤ 9 (делай
+обычный choice без иерархии).
+
+## Steps
+
+### 1. Проверка окружения
+
+```bash
+curl -s http://127.0.0.1:11434/api/tags | grep -o '"nimble"'   # модель на месте
+cd /root/systemone-bench && python3 ga/ga.py --smoke            # ~13с, должен быть зелёный
+cd /root/systemone-bench && python3 harness/hier.py --model nimble --quick  # ~мин, e2e ~81% на quick-16
+```
+
+Контракт эндпоинта: `choice` — criteria **объект**, 2–26 опций; `score` —
+criteria **массив** 2–26 уровней, `score = Σ i·pᵢ`; `noul` — вероятность «да».
+1–64 вопроса на запрос, тело ≤ 64 KiB, промпт ≤ 8194 токенов. `confidence` =
+концентрация распределения, НЕ вероятность правильности — не опирайся на него
+как на calibration.
+
+### 2. Схема выбора: top-2 группы → choice по шортлисту ≤ 9
+
+Главная рекомендация (README, рекомендация №1): flat-choice по всем 64 командам
+падает до 0% (эндпоинт режет >26 и точность падает), иерархия:
+
+1. **stage1 (score)**: по группам (8 групп) — взять **top-2** группы, не top-1
+   (top-2 hit 93.8–84.4% vs top-1 87.5–64.1% — у ~40% команд легитимный
+   «второй дом» в таксономии).
+2. **stage2 (choice)**: объединённый шортлист кандидатов из двух групп —
+   **строго ≤ 9** (точность 100% на шортлисте 6 → 50% на 10).
+3. **stage3 (score)**: если выбранная команда имеет параметры — ранжирование
+   значений score-массивом (gold #1 в 96.9–100%).
+
+Расчётный эффект: e2e 57.8% → ~78% (top-2 выборка × stage2 92%). Латентность
+полного конвейера ~520–580 мс — годится для тика, не для realtime.
+
+### 3. GA: поиск последовательностей действий
+
+```bash
+cd /root/systemone-bench && python3 ga/ga.py            # полный прогон (pop 200 × 100 gen, ~17с)
+python3 ga/ga2.py --neardeath   # при каком runway GA берёт опасные команды (layoff/delay_payroll)
+python3 ga/ga2.py --robust      # максимин по crunch/base/growth/dying
+```
+
+Фитнес = терминальный AUM основателя. GA бьёт greedy на +27–43% (8 нед) и
+random search до +59%. Что уже известно (не переоткрывать):
+
+- GA эмерджентно строит цепочки пререкрешитов (pricing_power → raise_prices_10).
+- Опасные команды не выбирает при runway ≥ 2.5 мес — сигналят о реальном риске.
+- **Дыра (найдена smoke-прогоном)**: `sell_secondary` даёт +100 personal cash и
+  спасает dying без опасных команд — симулятор вознаграждает личный кэш без
+  штрафа за health компании. Обход: гейт по здоровью компании (напр., фитнес
+  умножается на флаг health > порога, или штраф за dilution в personal cash).
+
+### 4. Интеграция в тик харнеса
+
+На тиках, где нужен выбор действия: собрать кандидатов → разбить на группы →
+stage1 score (top-2) → choice ≤9 → применить → записать выбор и исход событием
+в стор (для последующей GA-сшивки policy trace с fitness).
+
+## Quality gates
+
+- Шортлист stage2 **всегда ≤ 9**; если объединение top-2 групп даёт >9 — режь
+  по stage1-score внутри групп.
+- stage1 всегда top-2, никогда top-1.
+- Для тяжести/абсолютов не использовать score — только ранжирование однородного.
+- Прогон ga/ga.py --smoke обязателен перед использованием GA-результатов.
+- Результат каждого GA-эксперимента фиксировать событием на доску (cli.py task/complete
+  или event), не оставлять только в ga2-results.json.
+- Не доверять `confidence` как вероятности правильности.
+
+## References
+
+- README.md репо /root/systemone-bench — контракт эндпоинта, все метрики сессии 2026-10-04
+- harness/eval.py — 5 сюитов (шортлист, permutation, noul, score-тяжесть, батчинг)
+- ga/ga.py, ga/ga2.py — GA и сценарные эксперименты; ga-results.json, ga2-results.json
+- docs/systemone-bench-integration.md (репо харнеса) — интеграция и связь с AUM-петлёй