aboutsummaryrefslogtreecommitdiff
path: root/docs/tomes/06-behavior.md
diff options
context:
space:
mode:
Diffstat (limited to 'docs/tomes/06-behavior.md')
-rw-r--r--docs/tomes/06-behavior.md57
1 files changed, 47 insertions, 10 deletions
diff --git a/docs/tomes/06-behavior.md b/docs/tomes/06-behavior.md
index 9350d94..b4bddb7 100644
--- a/docs/tomes/06-behavior.md
+++ b/docs/tomes/06-behavior.md
@@ -485,16 +485,53 @@ Tag выбирает конкретное правило. Для tag 1 запиÑ
### TRF и preload-данные
-TRF-файлы проходят структурный разбор. `auto.trf`, `data.trf` и tutorial
-variants имеют сигнатуру [NRes](../reference/nres.md) и содержат большие
-таблицы имён игровых прототипов: оружия, башен, сооружений и других объектов.
-Также найдены preload-записи, ANI и SKE resources.
-
-По содержимому, порядку загрузки и consumers TRF с высокой вероятностью
-предоставляет AI/сценарному слою заранее подготовленную таблицу типов и
-связанных данных. Framing и имена подтверждены corpus-ом, но полная семантика
-каждой TRF-записи ещё не закрыта. Имена должны разрешаться через тот же
-resource registry, что и миссионные объекты.
+TRF-архивы используют несколько потребителей; один подтверждённый путь ведёт
+из `Handler(43)` к вычислению стоимости исследования. В проверенной сборке GOG
+`CalcFullResearchCost` из `ArealMap.dll` получает таблицу, загруженную через
+`MisLoad.dll`. Для этого пути `TRF0` содержит строки по десять сырых `u32`,
+`TRF1` — байты флагов, `TRFB` — пары «смещение имени и номер строки», а
+`TRF6` — пул строк с нулевыми окончаниями. Слово 8 строки связывает её с
+`TRFB` через младшие 16 бит; старшая половина сохраняется как неизвестное
+значение. `TRF2` и `TRF3` образуют упорядоченные списки предварительных
+исследований, которые читает этот путь стоимости. `TRF4`/`TRF5` образуют
+отдельную пару таблиц, но `CalcFullResearchCost` её не использует. Непрозрачные
+`TRF7`–`TRFA` остаются в архиве и требуются загрузчику.
+
+Модуль `fparkan-assets` разбирает этот профиль в `ResearchTrfDocument` и
+вычисляет пару результатов для одного Unit DAT:
+
+```rust
+let table = ResearchTrfDocument::decode(archive_bytes)?;
+let cost = calc_full_research_cost(&candidate, &table)?;
+```
+
+Расчёт проходит компоненты Unit DAT в порядке дерева. Компонент с нулевым
+`kind` завершает весь свой участок вместе с потомками. Для остальных ключ
+ресурса ищется среди имён `TRFB`; повтор строки добавляется лишь один раз.
+После прямых компонентов алгоритм обходит список `TRF2`/`TRF3` в его исходном
+порядке, углубляясь сразу в найденные предварительные исследования. Общая
+таблица посещений не даёт повторно добавлять узел и завершает циклы. Два бита
+флагов `TRF1` управляют включением строки и обходом её зависимостей; остальные
+сырые биты и слова не получают игровых имён без отдельного доказательства.
+
+Результат первого native-выхода подписан в отладочной строке как ore и
+суммирует слово 1 `TRF0`, второй подписан как power и суммирует слово 0. Каждое
+сложение сохраняется как `f32` в порядке найденной последовательности. В
+принятом наборе из 23 синтетических тестов оригинальных DLL проверялись
+`CalcFullResearchCost` и два AI-предиката; именно вызовы `CalcFullResearchCost`
+подтвердили порядок обхода, дедупликацию, циклы, флаги и отсечение дерева.
+Две проверки суммы показали чувствительность округления: одна и та же сумма
+`1, 2^24, -2^24` даёт `0`, а в другом порядке `2^24, -2^24, 1` даёт `1`.
+
+Эта проверка использовала синтетический исследовательский контекст и заданное
+для опыта x87-слово управления `0x007f`; она не запускала штатный `Handler(43)`.
+Локальный Rust-core принимает таблицу и одного Unit DAT, но пока не выбирает
+кандидата в AI-каталоге и не связывает таблицу с владельцем полного старта
+миссии. Поэтому `Single.01` всё ещё останавливается на неподдержанном
+`Handler(43)`. Разбор с настоящими `scream.trf` и `12hel1.dat` проверяет
+совместимость ресурса с API, но сам по себе не сравнивает стоимость с
+оригинальным живым контекстом. Проверки границ байтов защищают Rust от плохих
+входных данных и не приписываются нативному загрузчику.
### Стабильность AI-слоя