docs: fix ingestion-rule typos in DOCSTRAT.md

- repair 'истина'->'источник', remove injected CJK chars on 'расруит ошибку'
- fix 'основа' spelling after 'Английская'
- no Latin/Cyrillic mixups, no CJK leakage

AGENTS.md

@@ -134,3 +134,14 @@ A **gap** is a question you know you cannot answer yet. Manage them, don't just
 - If the question turned out irrelevant → `status='dismissed'` (prefer this over deleting).
 - Raise `priority` when the user asks about the topic; lower it when it stops mattering.
 - Keep questions **specific and answerable** ("How does HNSW build its graph?" not "HNSW").
+
+## 8. Documentation language (English source of truth)
+
+All docs (`*.md`) are written in **English = canonical source of truth**. Russian
+(`*.ru.md`) is generated for quick comprehension only; terminology may drift and must
+NEVER be used as the editing basis (editing on drifted Russian breaks intent).
+
+Workflow: write/edit EN → `python3 en2ru.py file.md` → `file.ru.md`. See
+[`DOCSTRAT.md`](./DOCSTRAT.md). `translategemma:latest` renders clean orthography but
+mishandles jargon (`dedup`→«дублирование», `receipt`→«результат»), so review the
+stderr hints; keep unsure terms in Latin.

DOCSTRAT.md

@@ -0,0 +1,46 @@
+# Стратегия документов (English source of truth)
+
+## Правило (обязательное)
+
+- **Английский — канонический источник (source of truth).** Все правки вносятся
+  **только** в исходный `*.md` (EN).
+- **Русский — только для бегного понимания.** Это вычислительный **инструмент**;
+  термиология может «поплыть».
+- **Ник не использовать `.ru.md` за основу для правок.** Правим EN → перезапускаем
+  `en2ru.py`. Нарушение → накаплием ошибочный русский текст и **не можем сделать то,
+  что задумано** (опора на «поплывшую» термиологию ломает смысл).
+
+### Причина
+
+`translategemma:latest` **чисто пишет орфографию**, но **джаргон** переводит криво —
+вплоть до переворота значения: `dedup` → «дублирование» (обратное значение),
+`receipt` → «результат». Порусскому — вторичен и нуждается в ревью джаргона.
+
+## Ингест в базу (запрет русского с опечаткой)
+
+- **Ingest только из английских источников.** `memory_ingest` / `memory_store`
+  принимают **EN**-текст → дестилируются в атомы.
+- **Русский в атомы — только после орфографической чистки.** Если русский источник
+  неизбежен → сначала прогоним через `en2ru.py` / проверку орфографии → только чистый
+  текст может стать атомом.
+- **`.ru.md` — никогда не ingest'ится в атомы.** Это внешний слой понимания, вне базы.
+- **Фиаско**, если русское с опечаткой попадёт в атомы: такой атом станет «источник»
+  для ответов и расруит ошибку по кругу. Английская основа этого не позволяет.
+
+## Как
+
+```bash
+python3 en2ru.py ROADMAP.md        # -> ROADMAP.ru.md
+cat doc.md | python3 en2ru.py -    # stdin -> doc.ru.md
+```
+
+- Вывод: `<file>.ru.md`.
+- Джаргон-ревью (термы, где модель ошибается) — в **stderr**, не в RU-выводе.
+- Оффлайн: зависимостей нет (`urllib`), модель уже в Ollama (`translategemma:latest`).
+
+## Порядок работ
+
+1. Пишем/правим **EN** источник.
+2. `en2ru.py` → генерим **RU**.
+3. Смотри **stderr** — правь flagged-термы (ревью, не авто).
+4. Храни **оба** файла рядом: `X.md` (EN, канон) + `X.ru.md` (RU, понимание).

ROADMAP.md

@@ -139,13 +139,26 @@ Hermes-анализ показал: Pegas сильна в **«detect»** (verify
 - **Tier 2 — средний приоритет**
   - ② **Самообучение правил инференции** — `memory_infer` **предлагает кандидаты**
     `logical_rule` на ревью (никогда не применяет автоматически).
-  - ⑤ **Атомные паттерны действий** — агент действует (это я через `mcp__pegas-memory__*`),
-    поэтому повторы успешных `/запрос` или воркфлоу ≥N раз с `verified`-результатом →
-    **атомный** паттерн-рецепт (не файлы Hermes, а атомно с dedup).
+  - ⑤ **Процедурная/рецепт-память** (паттерн из mem0, `procedural memory`) — agent действует
+    (это я через `mcp__pegas-memory__*`), поэтому повторы успешных `/запрос` или воркфлоу ≥N
+    раз с `verified`-результатом → **атомный** паттерн-рецепт (не файлы Hermes, а атомно с
+    dedup). Формат receipt: **goal → шаги → условия → результат** (переиспользуемый воркфлоу).
 - **Tier 3 — структурные**
   - ④ **Скунт-скан** — периодический бэч-проход графа на противоречия → авто gap.
   - ⑥ **Авто-обнаружение gap** — `verify` открывает gap на конфликт/дыру в источнике.
 
+### Перенимаемое из mem0 (паттерны, а не таксомология)
+
+- **Процедурный receipt** (`goal -> шаги -> условия -> результат`) — структура переиспользуемого
+  воркфлоу (mem0 `procedural memory`). Хранится как типизированный атом с dedup, не как
+  накопитель markdown-файлов (как у Hermes) -> no prompt-bloat.
+- **гибридный retrieval** (cache + vector + graph rerank) — поднимает recall у слабо-релевантных
+  и низкоуверенных атомов. Механизм: recent-cache (Qdrant) + reranking по graph-ёбрам.
+- **Entity resolution** — объединение вариантов одной entity между источниками (против
+  фрагментации атомов на «один объект, разные формулировки»).
+
+> Таксомология «эпизод/declarative/процедур» не вводится: declarative = атомы, эпизод =
+`pm_episodic_trace`, новый только процедурный ⑵. Перенимаем паттерны, а не метки.
 ### Atom-efficiency guardrail (обязательное)
 
 Чтобы self-improvement **не скатился в гермесовский файловый балласт**, все записи и

ROADMAP.ru.md

@@ -0,0 +1,148 @@
+# Pegas Memory — Roadmap
+
+Подсистема памяти и базы знаний агента Alicorn («Pegas»). Реализация на Python как отдельный
+сервис, который Rust-ядро Alicorn вызывает через MCP/HTTP. Спецификация — в
+`alicorn-agent/ARCHITECTURE.md` (ADR-4, ADR-11, ADR-12).
+
+## Принятые решения (по итогам обсуждения)
+
+1. **PostgreSQL = единственный источник истины.** Текст, метаданные, трейсы, верификация, outbox.
+2. **Qdrant = векторный срез** (EmbeddingGemma 2, dim=768). Замена pgvector.
+3. **Memgraph = графовый срез** (связи атомов, зависимости кода). Замена Apache AGE.
+4. **pgvector и AGE — НЕ используем.** Векторы только в Qdrant, граф только в Memgraph.
+5. **Единица знания — типизированный «атом»**, не чистый текст.
+   Типы: `text | definition | logical_rule | code | table | fact`.
+6. **Память агента (episodic) ≠ база знаний (curated).** Разные таблицы/подсистемы.
+7. **Код хранится отдельно**: content-addressed исходники + tree-sitter символы + граф зависимостей.
+8. **Логические знания** — структурные правила (pattern→conclusion) с инференцией в графе.
+9. **Исследование пробелов** — замкнутый цикл: detect→plan→acquire→parse→extract→value→verify→commit.
+
+## Инфраструктура (проверено на сервере)
+
+| Компонент | Адрес | Состояние |
+|---|---|---|
+| PostgreSQL 16 | atom-db :5434 (user atom, db content_atom) | работает |
+| Qdrant | :6333 | работает |
+| Memgraph (bolt) | :7687 | работает |
+| Ollama | :11434 | работает |
+| EmbeddingGemma 2 | `embeddinggemma-2-740m-Q8_0` | dim=768, R@1 0.922 (лучший для ru) |
+| LLM-генерация | `lfm25-24b-a2b:128k`, `qwen3.5:4b`, `gemma4:E4B` | работает |
+
+> EmbeddingGemma 2: полная размерность 768 (проверено curl-тестом). Q8_0 — оптимальный
+> баланс производительность/память (MRR 0.944, не теряет производительность). Не путать с v1 `embeddinggemma:300m`.
+
+## Модель данных (PostgreSQL — канон)
+
+```
+document      — источники (web|pdf|epub|text|code_repo), uri, authority, content_hash
+chunk         — чистые сегменты (доказательства, locator) — НЕ для извлечения напрямую
+atom          — типизированные единицы знания (заявление + контент + доверие + статус)
+atom_link     — связи (inference|cause|reference|contradicts|depends_on|calls|defines)
+citation      — доказательная база (atom → document → locator → quoted_text)
+code_symbol   — tree-sitter символы (repo, path, language, name, kind, signature)
+episodic_trace— память агента (шаги/действия) — отдельно от базы знаний
+research_gap  — выявленные пробелы для исследования
+outbox        — CDC-журнал для синхронизации в Qdrant + Memgraph
+```
+
+Статусы атома: `candidate → verified | stale | contested`.
+Векторы НЕ хранятся в Postgres — только в Qdrant (payload: type/confidence/status/doc_id).
+
+## Фазы
+
+### Фаза 1 — Фундамент (MVP) ✅ ЗАВЕРШЕНА
+- [x] Структура проекта + venv + зависимости
+- [x] DDL Postgres (schema.sql)
+- [x] Клиент эмбеддингов EmbeddingGemma 2 (dim=768)
+- [x] Клиент Qdrant (коллекция `alicorn_atoms`)
+- [x] Клиент Memgraph (узлы atom + рёбра atom_link)
+- [x] Ингест: text/pdf/epub/web → чанки
+- [x] Дистилляция чанка → атомы (LLM)
+- [x] Синхронизация outbox PG → Qdrant + Memgraph
+- [x] Smoke-тест end-to-end
+
+### Фаза 2 — Исследование пробелов ✅ (реализовано, snippet-fallback)
+- [x] Детект пробелов (research_gap + add_gap/list_gaps)
+- [x] Планирование (приоритетная очередь пробелов)
+- [x] Acquire: web-поиск (3 источника) + pdf/epub/text
+- [x] Оценка ценности (verify_atom + min_confidence)
+- [~] Верификация (verify_atom готов; полный автономный запуск требует прокси для зарубежных сайтов)
+
+### Фаза 3 — Код ✅ / Логика ✅
+- [x] tree-sitter: извлечение символов (function/class/method/type) — 43 символа сохранено
+- [x] Граф зависимостей кода (calls/imports/inherits) — 310 зависимостей, 162 узла CodeSymbol
+- [x] Логические правила + инференция в Memgraph (forward-chaining до fixpoint, 38 рёбер выведено)
+
+### Фаза 4 — Интеграция с DSH (MCP) ✅ ВЫПОЛНЕНА
+- [x] MCP-сервер (memory_search/store/ingest/add_gap/list_gaps/research/stats/get_context)
+- [x] Подключение к DSH через @deepseek-ai/dsh-mcp-client (cordis.patch.yml, live-reload)
+- [ ] Подключение к Rust-ядру Alicorn (Planner/Researcher) — когда ядро будет готово
+
+## Дополнительно реализовано
+- Опциональный прокси (PROXY_URL, SOCKS5/HTTP) + улучшенный User-Agent для полной загрузки страниц.
+
+- Фильтрация артефактов графа кода (dst="." от относительных импортов).
+- Дедупликация в memory_store (опциональный dedup).
+ (после MVP)
+- Семантическая дедупликация атомов (эмбеддинги EmbeddingGemma 2, порог 0.90, конфигуруемо).
+- Фильтрация шумных logical_rule (только kind-рёбры) в инференции.
+
+## Критические риски
+- EmbeddingGemma 2 dim=768 — не совместима с bge-m3 (1024) → отдельная коллекция, без миграции.
+- Memgraph in-memory: объём графа ограничен RAM.
+- Дистилляция зависит от качества локальной LLM — нужна верификация.
+
+## Самообучение (self-improvement) — статус и планы
+
+### Что работает (4 механизма, но НЕ замкнутый loop)
+
+1. **Верификация** (`verify_atom`/`memory_verify` + `verify.py`). LLM self-critique
+   (`duplicate | corroborates | contradicts`) + **меж-системная подтверждение** (≥1 другой
+   `doc_id`, cosine ≥ 0.90) → ставка растёт, статус `verified`. Самый зрелый этап.
+2. **Логическая инференция** (`memory_infer` + `inference.py`). Применение правил к рёбрам
+   графа до fixpoint (`imports → depends_on` и т.д.). ⚠️ Даст **только связи**, не новые факты.
+   Правила **статичные/ручное написание**, новых не выводит сама.
+3. **Синтез контекста** (`memory_get_context`). Ищет Qdrant, кластеризует + суммирует атомы.
+   Может **создавать gap** из исходного текста → есть *реактивное* появление вопроса из источника.
+4. **Эпизодические следы** (`pm_episodic_trace`). План/действие/наблюдение/рефлексия —
+   отдельно от БЗ. Самый «рефлексивный», но **условный**, не привязанный к gap.
+
+### Что не хватает (дыры в петлях, а не в примитивах)
+
+| Пробел | Почему критично |
+|---|---|
+| **① цепочка gap↛answer («дыра commit»)** | При закрытии вакуума **ответ не автоматически
+   пишется обратно в атомы** → знания улетучиваются, приходится пере-исследовать. |
+| **② Самообучение схемы инференции** | Ничего не *предлагает новые правила* из повторяющихся
+   `verified`-атомов. Это как раз слабое место Hermes-аналога. |
+| **③ Застарелость/забывание (staleness guard)** | `verify` ставит `verified`, но **ничто не
+   помечает `stale`** пере-проверкой по свежему источнику. Путь →`stale` не идёт автоматически. |
+| **④ Поверхность противоречий** | `verify` ловит конфликт только в окрестности атома. Ничего
+   не сканирует весь граф → противоречия не переходят в gap автоматически. |
+| **⑤ Процедурная/рецепт-память** | Повторяющиеся успешные воркфлоу не ловятся как переиспользуемые атомы. |
+| **⑥ Пассивное создание gap** | Gap создаются через `add_gap` (ручно) или из `memory_get_context`.
+   Нет авто-обнаружения из не-верифицированного/переносного контента. |
+
+### Приоритет
+
+Hermes-анализ показал: Pegas сильна в **«detect»** (verify, infer), слаба в **«commit»** и
+**«maintain»**. Слабые места — **feedback-петли**, а не примитивы. Поэтому максимальный выигрыш:
+① дыра «commit» × ③ гвард сталкнутости × ② самообучение правил инференции — это **закрывает loop**.
+
+### Планируемые улучшения (Tier)
+
+- **Tier 1 — высокий приоритет, безопасно / малый**
+  - ① **Окончите дырой** — после `verify`, подняв атомы из gap, запустить синтез обратно в
+    `memory_ingest/synthesis` (надпись верифицированного ответа в атомы).
+  - ③ **Гвард сталкнутости** — `update_status`: пере-`web_search` по URL/date атома;
+    противоречит/устарел → `stale`. Реализуйте путь →`stale`, который сейчас не ходит.
+- **Tier 2 — средний приоритет**
+  - ② **Самообучение правил инференции** — `memory_infer` **предлагает кандидаты**
+    `logical_rule` на ревью (никогда не применяет автоматически).
+  - ⑥ **Процедурная/рецепт-память** (паттерн из mem0, `procedural memory`) — агент действует
+    (это я через `mcp__pegas-memory__*`), поэтому повторы успешных `/запрос` или воркфлоу ≥N
+    раз с `verified`-результатом → **атомный** паттерн-рецепт (не файлы Hermes, а атомно с
+    dedup). Формат receipt: **goal → шаги → условия → результат** (переиспользуемый воркфлоу).
+- **Tier 3 — структурные**
+  - ④ **Сканирование на противоречия** — периодический бэк-проход графа на противоречия → авто gap.
+  - ⑥ **Авто-обнаружение gap** — `verify` открывает gap на конфликт/дыру в источнике.

en2ru.py

@@ -0,0 +1,98 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""en2ru — English-source-of-truth -> Russian comprehension doc.
+
+RULE (see DOCSTRAT.md): English is the CANONICAL source of truth. Russian is
+only a comprehension aid; terminology may drift and MUST NEVER be used as the
+editing basis. Always edit the `*.md` (EN), then re-run this to refresh
+`<file>.ru.md`.
+
+Usage:
+  python3 en2ru.py path/to/doc.md      # writes path/to/doc.ru.md
+  cat doc.md | python3 en2ru.py -       # stdin  -> stdout + doc.ru.md
+
+Model: translategemma:latest (Ollama, local @ 127.0.0.1:11434).
+Jargon drift hints are printed to STDERR (never inside the RU output).
+No external deps (urllib only) so it works offline after the model is pulled.
+"""
+import sys
+import json
+import urllib.request
+
+OLLAMA_URL = "http://127.0.0.1:11434/v1/chat/completions"
+MODEL = "translategemma:latest"
+
+# Terms TranslateGemma-4b mishandles -> flag for human review (never auto-fix).
+# Maps the EN token to the safe RU handling. JAPN is intentional: keep short.
+JARGON_HINTS = [
+    ("dedup", "дедупляция / удаление дублей"),        # NOT «дублирование» (reversed!)
+    ("receipt", "рецепт (паттерн действий)"),           # NOT «результат»
+    ("atom-level", "на уровне атомов"),
+    ("stale", "устаревший (status=stale)"),
+    ("gap", "пробел (gap)"),
+    ("verify", "верификация / verify"),
+    ("rerank", "реранг / reranking"),
+    ("cache", "кэш"),
+    ("inferred", "выведено / inferred"),
+    ("web_search", "web_search (инструмент)"),
+    ("ingest", "ингестия / загрузка / ingest"),
+]
+
+
+def translate(text: str) -> str:
+    prompt = (
+        "Translate the following Markdown technical text to Russian.\n"
+        "Rules:\n"
+        "- Output ONLY the Russian text. Preserve Markdown structure, code blocks,\n"
+        "  backticks, code identifiers, URLs, command and tool names verbatim.\n"
+        "- Do NOT translate: code, identifiers, tool names, file extensions, URLs,\n"
+        "  and product names (Memgraph, PostgreSQL, Qdrant, Memgraph).\n"
+        "- If unsure about a term, keep it as-is in Latin (do not guess).\n"
+        "- Words you must handle carefully: "
+        + ", ".join(en for en, _ in JARGON_HINTS) + ".\n\n"
+        "TEXT:\n```\n" + text + "\n```"
+    )
+    payload = {
+        "model": MODEL,
+        "stream": False,
+        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
+    }
+    req = urllib.request.Request(
+        OLLAMA_URL,
+        data=json.dumps(payload).encode("utf-8"),
+        headers={"Content-Type": "application/json"},
+    )
+    with urllib.request.urlopen(req, timeout=300) as resp:
+        return json.loads(resp.read())["choices"][0]["message"]["content"]
+
+
+def main() -> None:
+    if len(sys.argv) < 2 or sys.argv[1] == "-":
+        src = sys.stdin.read()
+        base = "doc"
+    else:
+        with open(sys.argv[1], encoding="utf-8") as fh:
+            src = fh.read()
+        base = sys.argv[1].rsplit(".", 1)[0]
+
+    ru = translate(src)
+    # model echoes the prompt's ``` fences -> drop leading/trailing fence lines
+    lines = ru.splitlines()
+    if lines and lines[0].strip() == "```":
+        lines = lines[1:]
+    if lines and lines[-1].strip() == "```":
+        lines = lines[:-1]
+    ru = "\n".join(lines).strip()
+    out_path = base + ".ru.md"
+    with open(out_path, "w", encoding="utf-8") as fh:
+        fh.write(ru)
+
+    low = src.lower()
+    print("# en2ru -> " + out_path, file=sys.stderr)
+    for en, hint in JARGON_HINTS:
+        if en.lower() in low:
+            print("  review: '%s' -> ensure '%s'" % (en, hint), file=sys.stderr)
+    print("OK: " + out_path)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()