docs: 首帧锁定尖峰决策为「接受」+ Task4 Step7 改为两场景单帧峰值回归守卫

spec §5.6：残余的首帧尖峰（1500 弹同帧创建且首次选目标全失败时 16~22ms）
决策接受不处理——触发条件是三个苛刻条件的合取属合成最坏情况、一次性不复发、
压下它需牺牲「首次锁定即时」的手感或改变归航/bounce 语义。附重新立项触发条件。

plan Task4 Step7：原只测「敌人全在射程外」，补上评审发现的更严重场景
「射程内全在 visited」（visited 只增不减故为永久状态）；指标由 60 帧均值
改为单帧峰值——退避把成本摊成 1 重选帧 + 11 退避帧，均值会掩盖尖峰，
而帧预算 16.67ms 下尖峰才是玩家可见的。性质由决策关卡降级为回归守卫。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

docs_dev/plans/2026-07-30-bullet-homing.md

@@ -457,29 +457,51 @@ _mcp_print("FAILS=%d folded=%.2f after_reset=%.2f in_pool=%s" %
 Expected: `FAILS=0 folded=6.00 after_reset=0.00 in_pool=true`
 > API 已确认存在：`SpellRegistry.get_spell(id)`（:36）、`get_all_ids()`（:39）、`CastStats` 为 `class_name` 注册的 RefCounted（可 `.new()`）。
 
-- [ ] **Step 7: 性能守卫 —— 确认未触发 R-H1 尖峰**
+- [ ] **Step 7: 性能回归守卫 —— R-H1 两种病态场景的单帧峰值**
 
-> spec §5 记录的风险：「敌人在场但均超出 `homing_range`」时每颗归航子弹每帧都会 `query_circle`。此步实测该病态场景，决定是否启用逃生方案（方案 3 失败退避）。
+> **本步性质已变更（2026-07-30，Task 2 代码质量评审后）**：原本这是「决策关卡」—— 实测后再定要不要启用 spec §5 的退避方案。评审在 Task 2 阶段就直接实测并**证实触发**（300 弹规模即越过 2.0 ms 线），故退避 + 抖动**已随 Task 2 落地**。本步因此降级为**回归守卫**：确认退避与抖动仍生效、峰值未回弹。
+>
+> **两种病态场景都要测**（原计划只写了第一种，漏了更糟的第二种）：
+> 1. **敌人在场但均超出 `homing_range`** —— 玩家朝空处/刚清空的方向开火。瞬态。
+> 2. **射程内敌人全在 `visited_targets` 里** —— bounce+homing 组合弹打空一个小簇后。`visited` 只增不减，故这对那颗子弹是**永久状态**，比第一种更严重。这条是评审发现的，原 spec 风险分析漏掉了。
+>
+> **指标是单帧最大值，不是 60 帧均值。** 退避把成本摊薄成「1 个重选帧 + 11 个退避帧」，均值会掩盖重选帧的尖峰；而帧预算只有 16.67 ms，尖峰才是会被玩家看见的东西。抖动的作用正是打散这个尖峰。
 
-Run: godot-mcp-pro `execute_game_script`：
+Run: godot-mcp-pro `execute_game_script`（两种场景各跑一次，改 `SCENARIO` 常量）：
 ```gdscript
+var SCENARIO := 1   # 1 = 敌人全在射程外；2 = 射程内全 visited
+var N_BULLETS := 300   # 也跑一遍 1500 作为压力上限
 BulletManager.reset(); EnemyManager.reset(); SpatialGrid.clear()
-# 敌人全部远在 homing_range(400) 之外 → 每帧重选且每帧失败
-for k in 50:
-	var eid = EnemyManager.spawn_enemy(Vector2(3000 + k * 10, 0), 1000.0, 0)
-	SpatialGrid.insert(eid, Vector2(3000 + k * 10, 0))
-for k in 300:
-	BulletManager.spawn_bullet(Vector2(0, k), Vector2(350, 0), 10.0, 6.0, 1.0, 1.0, 0, -1, 0, 0.0,
-		{"homing_strength": 3.0, "homing_range": 400.0, "homing_target_id": -1})
-var t0 := Time.get_ticks_usec()
-for k in 60:
+var visited := []
+if SCENARIO == 1:
+	for k in 50:   # 全部远在 homing_range(400) 之外
+		var eid = EnemyManager.spawn_enemy(Vector2(3000 + k * 10, 0), 1000.0, 0)
+		SpatialGrid.insert(eid, Vector2(3000 + k * 10, 0))
+else:
+	for k in 30:   # 在射程内，但全部预置进 visited → 重选必然失败
+		var eid = EnemyManager.spawn_enemy(Vector2(200 + k, 100 + k), 1000.0, 0)
+		SpatialGrid.insert(eid, Vector2(200 + k, 100 + k))
+		visited.append(eid)
+for k in N_BULLETS:
+	var cold := {"homing_strength": 3.0, "homing_range": 400.0, "homing_target_id": -1}
+	if SCENARIO == 2:
+		cold["visited_targets"] = visited.duplicate()
+	BulletManager.spawn_bullet(Vector2(0, k), Vector2(350, 0), 30.0, 6.0, 1.0, 1.0, 0, -1, 0, 0.0, cold)
+# 跑满一个退避周期以上，捕捉单帧峰值（含重选帧）
+var peak_us := 0
+var total_us := 0
+for k in 40:
+	var t0 := Time.get_ticks_usec()
 	BulletManager._gd_integrate(1.0 / 60.0)
-var per_frame := float(Time.get_ticks_usec() - t0) / 60.0 / 1000.0   # ms/帧
-_mcp_print("per_frame_ms=%.3f threshold=2.000 escape_needed=%s" %
-	[per_frame, str(per_frame > 2.0)])
+	var dt_us := Time.get_ticks_usec() - t0
+	total_us += dt_us
+	if dt_us > peak_us: peak_us = dt_us
+_mcp_print("scenario=%d bullets=%d peak_ms=%.3f mean_ms=%.3f budget=16.670 over_budget=%s" %
+	[SCENARIO, N_BULLETS, peak_us / 1000.0, total_us / 40.0 / 1000.0, str(peak_us / 1000.0 > 16.67)])
 ```
-Expected: `escape_needed=false`（`per_frame_ms` 应远低于 2.0）。
-若 `escape_needed=true`，**按 spec §5 启用方案 3**：`_apply_homing` 重选失败时写 `cold["homing_retry_at"] = Time.get_ticks_msec() + 200`，重选前先判 `Time.get_ticks_msec() < int(cold.get("homing_retry_at", 0))` 则直接 return；重选成功时抹掉该键。然后重跑本步确认降到阈值以下，并在 spec §5 记录实测数据与启用结论。
+Expected：300 弹两种场景 `peak_ms` 均明显低于 2.0；1500 弹（压力上限）`over_budget=false`。
+> 若 `over_budget=true`，**停下来上报，不要自行加码** —— 那说明需要的是设计级方案（给 `visited_targets` 设上限、或让归航子弹连续失败 N 次后彻底放弃归航），属设计决策而非实现调优。
+> 注：编辑器/调试构建的绝对值偏高于 release，看**比例与是否越线**而非绝对数字。基线（普通弹、无冷数据）约 1.6 ms @1500 / 0.32 ms @300，可先跑一次作参照。
 
 - [ ] **Step 8: 设计器字段回读往返（验收⑨后半）**
 
@@ -537,4 +559,4 @@ EOF
 | 8 | 两层修饰器 → `homing_add == 6.0` | Task 4 Step 6 |
 | 9 | 商店可购 + 设计器字段往返 | Task 4 Step 6 / Step 8 |
 | 10 | `validate_script` 通过 / 无目标不崩 | Task 1 Step 6、Task 2 Step 5、Task 3 Step 2、Task 4 Step 4 |
-| — | R-H1 风险实测与逃生方案判定（spec §5） | Task 4 Step 7 |
+| — | R-H1 退避+抖动的性能回归守卫（两种病态场景 × 单帧峰值，spec §5） | Task 4 Step 7 |

docs_dev/specs/2026-07-30-bullet-homing-design.md

@@ -252,11 +252,19 @@ MODIFIER（`type 1`）的 meta schema 加：
 
 复发尖峰彻底消除，稳态全部回到帧预算内。
 
-### 5.6 残余：初次锁定帧（待决策，非退避问题）
+### 5.6 残余：初次锁定帧 —— **已决策：接受，不处理**
 
 抖动后仍有**一个**高耗时帧 —— 第 1 帧，1500 弹 `far` 16.2 ms / `visited` 22.0 ms。它**不是**退避尖峰，而是「§2.4 首次锁定即时、不受退避约束」的直接结果：1500 颗归航子弹在同一帧被创建时，它们的首次 `query_circle` 必然落在同一帧。抖动按设计不作用于此（已断言首帧即时锁定且不写退避键，手感不回退）。
 
-触发条件苛刻：需**同一帧**创建约 1500 颗归航子弹且首次选目标全部失败。典型局面下齐射规模远小于此，且失败还需叠加「全射程外」或「全 visited」。**未擅自处理** —— 压下它必须牺牲「首次锁定即时」这一手感属性（如首帧也抖动、或连续失败 N 次后彻底放弃归航），属设计决策而非性能调优，留待需要时立项。
+触发条件苛刻：需**同一帧**创建约 1500 颗归航子弹且首次选目标全部失败。典型局面下齐射规模远小于此，且失败还需叠加「全射程外」或「全 visited」。
+
+**决策（2026-07-30）：接受，本期不处理。** 理由三条：
+
+1. **触发条件不是真实局面。** 1500 弹是全游戏子弹池的压力上限（`MAX_BULLETS=2048`），要求它们**全部**归航、**同帧**创建、且首次选目标**全部**失败 —— 这是三个独立苛刻条件的合取，属合成的最坏情况而非可达的玩法状态。项目实测基准是 500 敌 + 1500 弹时整个 `_physics_process` ≈ 0.6 ms（帧预算 3.6%）。
+2. **它一次性、不复发。** 与被修掉的那个每 12 帧永久复发的尖峰性质不同 —— 后者是持续卡顿，前者最多是一次可忽略的掉帧。
+3. **压下它的代价是手感回退或语义变更。** 三条可行路径（首帧也抖动 / 连续失败 N 次后彻底放弃归航 / 给 `visited_targets` 设上限）分别牺牲「首次锁定即时」、改变归航语义、改变 bounce 语义。按 CLAUDE.md「先测量后优化，不做无凭据的过早优化」，为一个合成场景付这个代价不划算。
+
+**重新立项的触发条件**：若日后出现「单帧创建数百颗以上归航子弹」的真实玩法（如某个 Endless 全局词条或 Boss Rush 构筑），且实测首帧超 16.67 ms，则按上述三条路径之一立项处理。
 
 ## 6. 非目标（YAGNI）