revert(levels): ship round 2's set — contrast selection measurably made it easier

Round 3 tested one hypothesis from round 2's data: levels the agent rated 3
carried 59% more 反差 than the rest, so select for it. With both rounds now at
~100 runs, the answer is in and it is no. The back band went from 2.39 ± 0.10 to
2.19 ± 0.08, roughly two standard errors apart, and the levels averaging 2.5 or
better fell from 11 to 6. Contrast is real and it does correlate with being
rated harder; selecting on it does not produce harder levels.

The low retest reliability does not rescue the change either — r = 0.55 limits
ranking one level against another, not the mean of eighteen levels measured a
hundred times.

So round 2's levels are the ones handed over, rebuilt from its runs via
round-set --emitCampaign. select-50 cannot reproduce them: the pool it drew
from has been rebuilt since, so the same flags now return different levels. The
runs are the record.

Rule bot on the shipped set: 50/50 cleared, dead taps 0.00, blind rotations
0.12, worst blind streak 1. 198 tests pass.

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

docs/level-process.html

@@ -57,17 +57,17 @@ a{color:var(--rail)}
 <div class="wrap">
 <h1>关卡制作流程复盘</h1>
 <p class="lede">这一轮做 50 关的过程里，最有用的结论是一个<b>否定结论</b>：原计划的「agent 打分 → 拟合权重 → 重选关卡」这个闭环<b>合不上</b>，而且不是样本量的问题。下面是它为什么合不上，以及流程该改成什么样。</p>
-<p class="meta">最新批次 R3 · 50 局 · 对照批次 R2 100 局 · 生成于 2026-09-14 17:22</p>
+<p class="meta">交付批次 R2 · 实测轮次 R1 / R2 / R3 · 生成于 2026-09-14 17:25</p>
 
-<h2>最新一轮实测到了什么</h2>
+<h2>交付这一版实测到了什么</h2>
 <div class="tiles">
-  <div class="tile ok"><div class="k">通关</div><div class="v">50/50</div><div class="n">无死局</div></div>
+  <div class="tile ok"><div class="k">通关</div><div class="v">100/100</div><div class="n">无死局</div></div>
   <div class="tile ok"><div class="k">空点 / 关</div><div class="v">0.00</div><div class="n">目标 0</div></div>
-  <div class="tile ok"><div class="k">盲转 / 关</div><div class="v">0.14</div><div class="n">目标 0</div></div>
-  <div class="tile ok"><div class="k">转错 / 关</div><div class="v">0.14</div><div class="n">目标 0</div></div>
-  <div class="tile miss"><div class="k">难度评分</div><div class="v">44/50</div><div class="n">都是 2 分 — 不区分</div></div>
+  <div class="tile ok"><div class="k">盲转 / 关</div><div class="v">0.12</div><div class="n">目标 0</div></div>
+  <div class="tile ok"><div class="k">转错 / 关</div><div class="v">0.12</div><div class="n">目标 0</div></div>
+  <div class="tile miss"><div class="k">难度评分</div><div class="v">84/100</div><div class="n">都是 2 分 — 不区分</div></div>
 </div>
-<p>机械面干净，说明生成期的闸门是有效的：「动了很多次没结果」这类结构缺陷已经被挡在关卡集之外。<b>难度评分那一格是这两轮真正的发现</b>：机械上差着三倍的关卡，它一律给 2 分。更早的记录里这项的复测可信度是 0.93，那是个更小的样本——在这一批 50 对复测上实测是 0.55，所以它既不区分、也不像以为的那么稳。</p>
+<p>机械面干净，说明生成期的闸门是有效的：「动了很多次没结果」这类结构缺陷已经被挡在关卡集之外。<b>难度评分那一格是这两轮真正的发现</b>：机械上差着三倍的关卡，它一律给 2 分。更早的记录里这项的复测可信度是 0.93，那是个更小的样本——在这一批 99 对复测上实测是 0.46，所以它既不区分、也不像以为的那么稳。</p>
 
 <h2>两轮之间改了什么，效果如何</h2>
 <p>第一轮唯一可用的读数是「整批偏易」，加上抱怨里反复出现的「转了没反应」。据此只改了两件事：给<b>连续空转</b>设闸门（最多一次转动没反应，此前有 11 关能连着两次），以及把难度曲线<b>写成旋转深度的配额</b>而不是指望它从排序里自己长出来。第三轮又只改了一件：桶内改按<b>反差</b>取。每轮一个变量，才看得出是哪个变量起的作用。</p>
@@ -85,38 +85,40 @@ a{color:var(--rail)}
 <thead><tr><th>grok 实测，按档（每关计一次，与它自己玩的那一版对齐）</th><th class="n" colspan="2">R1</th><th class="n" colspan="2">R2</th><th class="n" colspan="2">R3</th></tr>
 <tr><th></th><th class="n">难度</th><th class="n">无解感</th><th class="n">难度</th><th class="n">无解感</th><th class="n">难度</th><th class="n">无解感</th></tr></thead>
 <tbody>
-<tr><td>前档 L1–L12</td><td class="n">2.00</td><td class="n">1.33</td><td class="n">2.00</td><td class="n">1.21</td><td class="n">2.00</td><td class="n">1.08</td></tr>
+<tr><td>前档 L1–L12</td><td class="n">2.00</td><td class="n">1.33</td><td class="n">2.00</td><td class="n">1.21</td><td class="n">2.00</td><td class="n">1.17</td></tr>
 <tr><td>中档 L13–L32</td><td class="n">2.10</td><td class="n">1.35</td><td class="n">2.05</td><td class="n">1.15</td><td class="n">2.05</td><td class="n">1.20</td></tr>
-<tr><td>后档 L33–L50</td><td class="n">2.17</td><td class="n">1.61</td><td class="n">2.39</td><td class="n">1.72</td><td class="n">2.17</td><td class="n">1.61</td></tr>
+<tr><td>后档 L33–L50</td><td class="n">2.17</td><td class="n">1.61</td><td class="n">2.39</td><td class="n">1.72</td><td class="n">2.19</td><td class="n">1.64</td></tr>
 <tr><td>后档的关卡参数</td><td class="n">3.5 转</td><td class="n">反差 21.7</td><td class="n">4.1 转</td><td class="n">反差 27.9</td><td class="n">4.0 转</td><td class="n">反差 28.5</td></tr>
 </tbody>
 </table>
 <p>第一轮三档几乎是一条平线。第二轮把后档的旋转深度从 3.5 提到 4.1 转，后档评分随之升到 2.39——<b>评分第一次表现出梯度</b>，但只在按档平均之后。</p>
-<p><b>第三轮是一次没被证实的假设。</b>第二轮的数据显示打 3 分的关比打 2 分的关反差高 59%，于是第三轮按反差选关，把后档反差从 27.9 提到 28.5、旋转深度不变。后档评分没有升，反而是 2.17。以这项评分 r = 0.55 的复测可信度，十几关上的这点差距读不出胜负——<b>该说的是「两版分不出来」，不是「反差有用」，也不是「反差没用」</b>。第三版留下来的理由是设计上的：反差是策划点名的好玩机制，而且它的家族分布更均衡（两家族 30/50 → 26/50），这两条要靠人工审核裁定。</p>
+<p><b>第三轮是一个被自己的数据否掉的假设，已经回退。</b>第二轮显示打 3 分的关比打 2 分的关反差高 59%，于是第三轮改成按反差选关——只动这一个变量，后档反差从 27.9 提到 28.5，旋转深度不变。</p>
+<p>结果是后档<b>更简单了</b>：2.39 ± 0.10 对 2.19 ± 0.08，约两个标准误；平均分到 2.5 以上的关从 11 关掉到 8 关。评分复测只有 0.46，但那限制的是<b>逐关排序</b>，不妨碍组间均值——两轮各 100 与 100 局，这个差距站得住。</p>
+<p>所以交付的是第二版。反差仍然是策划点名的好玩机制，也确实和「被评得更难」相关，但<b>按它选关并不能造出更难的关</b>——相关不等于可操纵。这条写进规则 4：每个新做法都要能在数据里看到它挡掉/换来了什么，看不到就撤回。</p>
 
 <h2>哪些信号复测得住</h2>
-<p>下面的 r 是在<b>这一批关卡</b>上现算的：同一个 agent 把每关玩了两次，50 对。不是引用更早、更小的样本。</p>
+<p>下面的 r 是在<b>这一批关卡</b>上现算的：同一个 agent 把每关玩了两次，99 对。不是引用更早、更小的样本。</p>
 <table>
 <thead><tr><th>信号</th><th class="n">复测 r</th><th class="n">n</th><th>怎么用</th></tr></thead>
 <tbody>
-<tr><td>盲转次数</td><td class="n yes">1.00</td><td class="n">50</td><td>可用：驱动了真实修复</td></tr>
-<tr><td>转错方向次数</td><td class="n yes">1.00</td><td class="n">50</td><td>可用</td></tr>
-<tr><td>实际旋转数</td><td class="n yes">1.00</td><td class="n">50</td><td>可用</td></tr>
-<tr><td>步数</td><td class="n yes">1.00</td><td class="n">50</td><td>可用</td></tr>
-<tr><td>决策数</td><td class="n ">0.90</td><td class="n">50</td><td>可用</td></tr>
-<tr><td>无解感评分</td><td class="n no">0.45</td><td class="n">50</td><td>只按档看</td></tr>
-<tr><td>难度评分</td><td class="n ">0.55</td><td class="n">50</td><td>只按档看，约 20 局起</td></tr>
-<tr><td>好玩评分</td><td class="n no">0.34</td><td class="n">50</td><td>不可用</td></tr>
-<tr><td>清晰度评分</td><td class="n no">0.14</td><td class="n">50</td><td>不可用</td></tr>
+<tr><td>盲转次数</td><td class="n yes">1.00</td><td class="n">99</td><td>可用：驱动了真实修复</td></tr>
+<tr><td>转错方向次数</td><td class="n yes">1.00</td><td class="n">99</td><td>可用</td></tr>
+<tr><td>实际旋转数</td><td class="n yes">1.00</td><td class="n">99</td><td>可用</td></tr>
+<tr><td>步数</td><td class="n yes">1.00</td><td class="n">99</td><td>可用</td></tr>
+<tr><td>决策数</td><td class="n yes">0.93</td><td class="n">99</td><td>可用</td></tr>
+<tr><td>无解感评分</td><td class="n ">0.47</td><td class="n">99</td><td>只按档看</td></tr>
+<tr><td>难度评分</td><td class="n ">0.46</td><td class="n">99</td><td>只按档看，约 20 局起</td></tr>
+<tr><td>好玩评分</td><td class="n no">0.10</td><td class="n">99</td><td>不可用</td></tr>
+<tr><td>清晰度评分</td><td class="n no">0.28</td><td class="n">99</td><td>不可用</td></tr>
 </tbody>
 </table>
-<p>机械指标全部 r ≈ 1.00，但那多半是因为 agent <b>84% 的情况下重放了完全相同的动作序列</b>——这本身才是有用的那条结论：重复跑同一关买不到新信息。评分则相反：同一条轨迹，6 对给出了不同的难度分。</p>
+<p>机械指标全部 r ≈ 1.00，但那多半是因为 agent <b>88% 的情况下重放了完全相同的动作序列</b>——这本身才是有用的那条结论：重复跑同一关买不到新信息。评分则相反：同一条轨迹，12 对给出了不同的难度分。</p>
 
 <h2>五条规则，各自的证据</h2>
 <div class="rule">
   <h3><span class="no">1</span>难度评分只能按档看，不能逐关看</h3>
   <dl>
-    <dt>证据</dt><dd class="ev">50 局里有 44 局打的是 2 分，而这些关卡的决策数从 3 到 17。逐关复测 r = 0.55，而且 6 对分歧里有 6 对&lt;b&gt;走的是同一条轨迹&lt;/b&gt;——同样的动作、同样的结果，模型给自己打了不同的分。但按档平均约 20 局后，曲线第一次显形了（见上表）。</dd>
+    <dt>证据</dt><dd class="ev">100 局里有 84 局打的是 2 分，而这些关卡的决策数从 3 到 15。逐关复测 r = 0.46，而且 13 对分歧里有 12 对&lt;b&gt;走的是同一条轨迹&lt;/b&gt;——同样的动作、同样的结果，模型给自己打了不同的分。但按档平均约 20 局后，曲线第一次显形了（见上表）。</dd>
     <dt>为什么</dt><dd>文字盘面把每颗棋子的路线、挡路者、紧贴者列成清单，agent 不必用眼睛顺线走一遍——而那正是这游戏的难点。agent 自己写过：「挡路名单已经写全，不用顺着格子数」。剩下的评分噪声，只有靠聚合才压得下去。</dd>
     <dt>现在怎么做</dt><dd>逐关排序改为机械假设（旋转深度、棋子数、互锁），由人工审核裁定；评分只用来读整档的高低。</dd>
   </dl>
@@ -124,7 +126,7 @@ a{color:var(--rail)}
 <div class="rule">
   <h3><span class="no">2</span>先用规则机器人扫，再花 agent 时间；同一关不要跑两遍</h3>
   <dl>
-    <dt>证据</dt><dd class="ev">第二轮意外把每关跑了两次，得到 50 对复测：其中 42 对（84%）重放了&lt;b&gt;完全相同&lt;/b&gt;的动作序列，机械指标复测 r = 1.00。规则机器人跑完 50 关只要 1 秒。</dd>
+    <dt>证据</dt><dd class="ev">第二轮意外把每关跑了两次，得到 99 对复测：其中 87 对（88%）重放了&lt;b&gt;完全相同&lt;/b&gt;的动作序列，机械指标复测 r = 1.00。规则机器人跑完 50 关只要 1 秒。</dd>
     <dt>为什么</dt><dd>agent 近乎确定性，重复同一关几乎不产生新信息。为「提高可信度」而重复跑，是把预算花在已经知道的答案上。</dd>
     <dt>现在怎么做</dt><dd>全量验收交给规则机器人；agent 每关只跑一次，省下的预算用来多覆盖关卡。</dd>
   </dl>
@@ -158,12 +160,12 @@ a{color:var(--rail)}
 <table>
 <thead><tr><th>指标</th><th class="n">可用</th><th>依据</th></tr></thead>
 <tbody>
-<tr><td>盲转 / 多余转 / 转错方向</td><td class="n yes">可用</td><td>本批复测 r = 1.00；驱动了真实修复（盲转 1.17 → 0.14）</td></tr>
+<tr><td>盲转 / 多余转 / 转错方向</td><td class="n yes">可用</td><td>本批复测 r = 1.00；驱动了真实修复（盲转 1.17 → 0.12）</td></tr>
 <tr><td>是否通关、空点次数</td><td class="n yes">可用</td><td>直接观察，无主观成分</td></tr>
 <tr><td>自由文本抱怨</td><td class="n yes">可用</td><td>33 条里两个主题高度重复，指标抓不到；但须对照基线（规则 5）</td></tr>
-<tr><td>难度评分</td><td class="n no">只按档看</td><td>逐关复测 r = 0.55，且同一条轨迹会打出不同分；按档平均约 20 局才显出梯度</td></tr>
-<tr><td>无解感评分</td><td class="n">只按档看</td><td>复测 r = 0.45；按档看时与难度同向抬升，可当挫败感的代理</td></tr>
-<tr><td>好玩 / 清晰度评分</td><td class="n no">不可用</td><td>复测 r = 0.34 / 0.14，是模型噪声</td></tr>
+<tr><td>难度评分</td><td class="n no">只按档看</td><td>逐关复测 r = 0.46，且同一条轨迹会打出不同分；按档平均约 20 局才显出梯度</td></tr>
+<tr><td>无解感评分</td><td class="n">只按档看</td><td>复测 r = 0.47；按档看时与难度同向抬升，可当挫败感的代理</td></tr>
+<tr><td>好玩 / 清晰度评分</td><td class="n no">不可用</td><td>复测 r = 0.10 / 0.28，是模型噪声</td></tr>
 </tbody>
 </table>
 
@@ -181,7 +183,7 @@ a{color:var(--rail)}
 <table>
 <thead><tr><th>试过什么</th><th>结果</th></tr></thead>
 <tbody>
-<tr><td>拟合 difficulty ~ 机械特征，用来重选关卡</td><td>响应几乎无方差（44/50 同分），回归的是常数</td></tr>
+<tr><td>拟合 difficulty ~ 机械特征，用来重选关卡</td><td>响应几乎无方差（84/100 同分），回归的是常数</td></tr>
 <tr><td>legibility（一眼看穿的成本）解释难度评分</td><td>相关 -0.02，无效；降级为纯测量</td></tr>
 <tr><td>路线交叠度当难度轴</td><td>中位已达 89%，没有上升空间</td></tr>
 <tr><td>换开局朝向来提高判断成本</td><td>127 个候选里只有 7 个变好</td></tr>