diff --git a/docs/evals/2026-09-07-expanded-corpus-linear-head-experiment.md b/docs/evals/2026-09-07-expanded-corpus-linear-head-experiment.md
new file mode 100644
index 0000000..7c0b82f
--- /dev/null
+++ b/docs/evals/2026-09-07-expanded-corpus-linear-head-experiment.md
@@ -0,0 +1,635 @@
+# Semantic Router Linear Head Experiment — Report
+
+## 1. Exact e5 representation used
+
+- **Model**: model_quantized@384/tok2
+- **Checkpoint**: models/embedder/multilingual-e5-small/model_quantized.onnx
+- **Tokenizer**: models/embedder/multilingual-e5-small/tokenizer.json
+- **Dimension**: 384
+- **Pooling**: mean-pool + L2-normalize
+- **Normalization**: L2
+- **Input template**: query: <text>
+
+## 2. Development/residual row counts
+
+- Total corpus: 3025
+- Frozen holdout: 535
+- Development pool: 2490
+- Fast-path resolved: 82
+- Router-residual: 2943
+
+Route distribution (full corpus):
+  - action: 990
+  - conversation: 103
+  - knowledge: 880
+  - memory_write: 705
+  - system: 226
+  - uncertain: 121
+
+## 3. Grouped fold composition
+
+Folds: 5
+  - Fold 0: eval=476 train=2014 routes={'action': 144, 'conversation': 30, 'knowledge': 150, 'memory_write': 74, 'system': 58, 'uncertain': 20}
+  - Fold 1: eval=341 train=2149 routes={'action': 201, 'conversation': 30, 'knowledge': 44, 'memory_write': 39, 'system': 9, 'uncertain': 18}
+  - Fold 2: eval=707 train=1783 routes={'action': 297, 'conversation': 12, 'knowledge': 210, 'memory_write': 125, 'system': 45, 'uncertain': 18}
+  - Fold 3: eval=506 train=1984 routes={'action': 86, 'conversation': 12, 'knowledge': 160, 'memory_write': 125, 'system': 90, 'uncertain': 33}
+  - Fold 4: eval=460 train=2030 routes={'action': 68, 'conversation': 9, 'knowledge': 151, 'memory_write': 190, 'system': 24, 'uncertain': 18}
+
+## 4. Selected regularization
+
+### Experiment A: All development examples
+- Best C: 10.0
+- Mean accuracy: 69.2% ± 10.2%
+- Mean macro F1: 0.616 ± 0.093
+- Total false actions (CV): 390
+
+### Experiment B: Router-residual only
+- Best C: 10.0
+- Mean accuracy: 68.5% ± 10.2%
+- Mean macro F1: 0.608 ± 0.089
+- Total false actions (CV): 388
+
+### Stability across folds
+
+  C=0.01   acc=30.1%±18.1%  f1=0.107±0.074  folds_acc=['33.6%', '21.4%', '63.8%', '17.0%', '14.8%']
+  C=0.1    acc=55.0%±16.8%  f1=0.276±0.077  folds_acc=['63.4%', '70.7%', '71.6%', '35.2%', '34.3%']
+  C=1.0    acc=65.2%±10.7%  f1=0.522±0.075  folds_acc=['75.4%', '76.0%', '68.9%', '56.9%', '48.7%']
+  C=10.0   acc=69.2%±10.2%  f1=0.616±0.093  folds_acc=['79.8%', '79.5%', '66.8%', '67.8%', '52.0%']
+  C=100.0  acc=67.4%±9.0%  f1=0.595±0.079  folds_acc=['74.4%', '77.4%', '66.5%', '67.2%', '51.3%']
+
+## 5. All-example CV metrics
+
+- Accuracy: 68.5%
+- Macro F1: 0.675
+- False-action count: 390
+- False-action rate: 15.7%
+- Action precision: 0.629
+- Action recall: 0.832
+- Uncertain precision: 0.618
+- Uncertain recall: 0.589
+
+Per-class metrics:
+  action          P=0.629 R=0.832 F1=0.716 (n=796)
+  conversation    P=0.825 R=0.710 F1=0.763 (n=93)
+  knowledge       P=0.721 R=0.610 F1=0.661 (n=715)
+  memory_write    P=0.748 R=0.635 F1=0.687 (n=553)
+  system          P=0.698 R=0.562 F1=0.623 (n=226)
+  uncertain       P=0.618 R=0.589 F1=0.603 (n=107)
+
+Confusion matrix (rows=expected, cols=predicted):
+                        action   conversation      knowledge   memory_write         system      uncertain
+         action            662              4             65             45              4             16
+   conversation              2             66              8              4              4              9
+      knowledge            195              0            436             46             34              4
+   memory_write            135              0             49            351             13              5
+         system             33              4             42             15            127              5
+      uncertain             25              6              5              8              0             63
+
+## 6. Residual-only CV metrics
+
+- Accuracy: 67.9%
+- Macro F1: 0.663
+- False-action count: 388
+- False-action rate: 16.0%
+- Action precision: 0.620
+- Action recall: 0.826
+- Uncertain precision: 0.604
+- Uncertain recall: 0.570
+
+Per-class metrics:
+  action          P=0.620 R=0.826 F1=0.708 (n=766)
+  conversation    P=0.807 R=0.720 F1=0.761 (n=93)
+  knowledge       P=0.713 R=0.606 F1=0.655 (n=715)
+  memory_write    P=0.754 R=0.649 F1=0.698 (n=553)
+  system          P=0.685 R=0.484 F1=0.567 (n=184)
+  uncertain       P=0.604 R=0.570 F1=0.587 (n=107)
+
+Confusion matrix (rows=expected, cols=predicted):
+                        action   conversation      knowledge   memory_write         system      uncertain
+         action            633              4             69             43              0             17
+   conversation              2             67              8              6              1              9
+      knowledge            198              1            433             44             35              4
+   memory_write            133              0             50            359              5              6
+         system             29              5             42             15             89              4
+      uncertain             26              6              5              9              0             61
+
+## 7. Legacy-vs-linear comparison
+
+### All examples
+metric                        legacy  linear e5      delta
+-------------------------------------------------------
+accuracy                       52.2%      68.5%      16.3%
+macro F1                           —      0.675          —
+action precision                   —      0.629          —
+false-action rate              19.9%      15.7%      -4.2%
+uncertain F1                   0.000      0.603      0.603
+
+### Router-residual only
+metric                        legacy  linear e5      delta
+-------------------------------------------------------
+accuracy                       40.8%      67.9%      27.1%
+macro F1                           —      0.663          —
+false-action rate                  —      16.0%          —
+
+## 8. Fold variance
+
+All-example CV:
+  Fold 0: acc=79.8% f1=0.758 false_action=27
+  Fold 1: acc=79.5% f1=0.594 false_action=40
+  Fold 2: acc=66.8% f1=0.582 false_action=92
+  Fold 3: acc=67.8% f1=0.667 false_action=102
+  Fold 4: acc=52.0% f1=0.478 false_action=129
+
+Residual-only CV:
+  Fold 0: acc=78.7% f1=0.747 false_action=28
+  Fold 1: acc=78.7% f1=0.590 false_action=38
+  Fold 2: acc=67.6% f1=0.582 false_action=92
+  Fold 3: acc=66.2% f1=0.648 false_action=104
+  Fold 4: acc=51.0% f1=0.474 false_action=126
+
+## 9. False-action repair/new-error analysis
+
+Note: Legacy per-example predictions were not available for this experiment.
+The legacy baseline was measured in aggregate in the Go test suite.
+
+Learned router false-action cases (out-of-fold):
+  kq-deadline-1717: 'когда дедлайн по задаче, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.559)
+  kq-deadline-1720: 'я хочу я успеваю до дедлайна по задаче' (true=knowledge, proba(action)=0.491)
+  kq-deadline-1724: 'я хочу когда дедлайн по задаче' (true=knowledge, proba(action)=0.566)
+  kq-deadline-1725: 'надо бы когда дедлайн по задаче' (true=knowledge, proba(action)=0.526)
+  kq-deadline-1729: 'по задаче когда дедлайн' (true=knowledge, proba(action)=0.361)
+  mw-fact-pills-2224: 'принял таблетки сегодня' (true=memory_write, proba(action)=0.342)
+  mw-fact-pills-2229: 'принял таблетки вечером, пожалуйста' (true=memory_write, proba(action)=0.416)
+  mw-fact-pills-2230: 'принял таблетки сегодня, пожалуйста' (true=memory_write, proba(action)=0.282)
+  mw-note-idea-2363: 'запиши идею: гидропоника на балконе, пожалуйста' (true=memory_write, proba(action)=0.395)
+  mw-note-idea-2366: 'идея: гидропоника на балконе, пожалуйста' (true=memory_write, proba(action)=0.399)
+  mw-note-idea-2367: 'идея: сервер в шкаф, пожалуйста' (true=memory_write, proba(action)=0.517)
+  mw-note-idea-2369: '记住: гидропоника на балконе, пожалуйста' (true=memory_write, proba(action)=0.410)
+  mw-note-idea-2370: '记住: сервер в шкаф, пожалуйста' (true=memory_write, proba(action)=0.539)
+  mw-note-idea-2380: 'я хочу идея: сервер в шкаф' (true=memory_write, proba(action)=0.455)
+  mw-note-idea-2386: 'я хочу 记住: сервер в шкаф' (true=memory_write, proba(action)=0.460)
+  mw-note-idea-2393: 'гидропоника на балконе идея:' (true=memory_write, proba(action)=0.483)
+  mw-note-idea-2396: 'гидропоника на балконе 记住:' (true=memory_write, proba(action)=0.464)
+  sys-quiet-on-2577: 'я хочу режим тишина' (true=system, proba(action)=0.448)
+  conv-goodbye-2869: 'до свидания, пожалуйста' (true=conversation, proba(action)=0.253)
+  conv-goodbye-2875: 'я хочу до свидания' (true=conversation, proba(action)=0.213)
+  unc-single-word-verb-2947: 'выключи' (true=uncertain, proba(action)=0.873)
+  unc-single-word-verb-2948: 'включи' (true=uncertain, proba(action)=0.698)
+  unc-single-word-verb-2949: 'перезапусти, пожалуйста' (true=uncertain, proba(action)=0.428)
+  unc-single-word-verb-2950: 'выключи, пожалуйста' (true=uncertain, proba(action)=0.835)
+  unc-single-word-verb-2951: 'включи, пожалуйста' (true=uncertain, proba(action)=0.691)
+  unc-single-word-verb-2953: 'я хочу выключи' (true=uncertain, proba(action)=0.733)
+  unc-single-word-verb-2954: 'я хочу включи' (true=uncertain, proba(action)=0.720)
+  kq-homelab-disk-1494: 'хватает ли места на диске' (true=knowledge, proba(action)=0.635)
+  kq-homelab-disk-1498: 'хватает ли места на диске, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.664)
+  kq-homelab-disk-1503: 'я хочу хватает ли места на диске' (true=knowledge, proba(action)=0.500)
+  kq-homelab-disk-1504: 'надо бы хватает ли места на диске' (true=knowledge, proba(action)=0.630)
+  kq-homelab-disk-1510: 'на диске хватает ли места' (true=knowledge, proba(action)=0.541)
+  kq-task-check-1700: 'покажи задачи' (true=knowledge, proba(action)=0.859)
+  kq-task-check-1702: 'какие задачи есть, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.574)
+  kq-task-check-1703: 'покажи задачи, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.808)
+  kq-task-check-1706: 'я хочу покажи задачи' (true=knowledge, proba(action)=0.715)
+  kq-task-check-1709: 'покажи задачи?' (true=knowledge, proba(action)=0.514)
+  mw-note-task-2429: 'добавь в задачи купить молоко' (true=memory_write, proba(action)=0.935)
+  mw-note-task-2430: 'добавь в задачи починить кран' (true=memory_write, proba(action)=0.721)
+  mw-note-task-2431: 'добавь в задачи обновить сервер' (true=memory_write, proba(action)=0.900)
+  mw-note-task-2432: 'запиши задачу купить молоко' (true=memory_write, proba(action)=0.740)
+  mw-note-task-2433: 'запиши задачу починить кран' (true=memory_write, proba(action)=0.548)
+  mw-note-task-2434: 'запиши задачу обновить сервер' (true=memory_write, proba(action)=0.773)
+  mw-note-task-2435: 'добавь в задачи купить молоко, пожалуйста' (true=memory_write, proba(action)=0.851)
+  mw-note-task-2436: 'добавь в задачи починить кран, пожалуйста' (true=memory_write, proba(action)=0.743)
+  mw-note-task-2437: 'добавь в задачи обновить сервер, пожалуйста' (true=memory_write, proba(action)=0.925)
+  mw-note-task-2438: 'запиши задачу купить молоко, пожалуйста' (true=memory_write, proba(action)=0.617)
+  mw-note-task-2439: 'запиши задачу починить кран, пожалуйста' (true=memory_write, proba(action)=0.549)
+  mw-note-task-2440: 'запиши задачу обновить сервер, пожалуйста' (true=memory_write, proba(action)=0.739)
+  mw-note-task-2441: 'я хочу добавь в задачи купить молоко' (true=memory_write, proba(action)=0.820)
+  mw-note-task-2442: 'надо бы добавь в задачи купить молоко' (true=memory_write, proba(action)=0.791)
+  mw-note-task-2443: 'я хочу добавь в задачи починить кран' (true=memory_write, proba(action)=0.568)
+  mw-note-task-2444: 'надо бы добавь в задачи починить кран' (true=memory_write, proba(action)=0.503)
+  mw-note-task-2445: 'я хочу добавь в задачи обновить сервер' (true=memory_write, proba(action)=0.870)
+  mw-note-task-2446: 'надо бы добавь в задачи обновить сервер' (true=memory_write, proba(action)=0.724)
+  mw-note-task-2447: 'я хочу запиши задачу купить молоко' (true=memory_write, proba(action)=0.658)
+  mw-note-task-2448: 'надо бы запиши задачу купить молоко' (true=memory_write, proba(action)=0.676)
+  mw-note-task-2449: 'я хочу запиши задачу починить кран' (true=memory_write, proba(action)=0.557)
+  mw-note-task-2450: 'надо бы запиши задачу починить кран' (true=memory_write, proba(action)=0.458)
+  mw-note-task-2451: 'я хочу запиши задачу обновить сервер' (true=memory_write, proba(action)=0.676)
+  mw-note-task-2452: 'надо бы запиши задачу обновить сервер' (true=memory_write, proba(action)=0.495)
+  mw-note-task-2453: 'купить молоко добавь в задачи' (true=memory_write, proba(action)=0.926)
+  mw-note-task-2454: 'починить кран добавь в задачи' (true=memory_write, proba(action)=0.895)
+  mw-note-task-2455: 'обновить сервер добавь в задачи' (true=memory_write, proba(action)=0.933)
+  mw-note-task-2456: 'купить молоко запиши задачу' (true=memory_write, proba(action)=0.884)
+  mw-note-task-2457: 'починить кран запиши задачу' (true=memory_write, proba(action)=0.701)
+  mw-note-task-2458: 'обновить сервер запиши задачу' (true=memory_write, proba(action)=0.783)
+  kq-cal-time-1063: 'когда планёрка, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.499)
+  kq-cal-time-1066: 'я хочу когда планёрка' (true=knowledge, proba(action)=0.457)
+  kq-world-def-1205: 'что такое TCP' (true=knowledge, proba(action)=0.592)
+  kq-world-def-1207: 'что такое Kubernetes' (true=knowledge, proba(action)=0.581)
+  kq-world-def-1209: 'что такое React' (true=knowledge, proba(action)=0.396)
+  kq-world-def-1210: 'кто такой TCP' (true=knowledge, proba(action)=0.428)
+  kq-world-def-1215: 'что значит TCP' (true=knowledge, proba(action)=0.581)
+  kq-world-def-1217: 'что значит Kubernetes' (true=knowledge, proba(action)=0.564)
+  kq-world-def-1219: 'что значит React' (true=knowledge, proba(action)=0.441)
+  kq-world-def-1220: 'что такое TCP, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.785)
+  kq-world-def-1221: 'что такое Docker, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.456)
+  kq-world-def-1222: 'что такое Kubernetes, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.700)
+  kq-world-def-1224: 'что такое React, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.587)
+  kq-world-def-1225: 'кто такой TCP, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.615)
+  kq-world-def-1227: 'кто такой Kubernetes, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.687)
+  kq-world-def-1229: 'кто такой React, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.411)
+  kq-world-def-1230: 'что значит TCP, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.771)
+  kq-world-def-1231: 'что значит Docker, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.444)
+  kq-world-def-1232: 'что значит Kubernetes, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.639)
+  kq-world-def-1234: 'что значит React, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.561)
+  kq-world-def-1235: 'я хочу что такое TCP' (true=knowledge, proba(action)=0.588)
+  kq-world-def-1236: 'надо бы что такое TCP' (true=knowledge, proba(action)=0.415)
+  kq-world-def-1239: 'я хочу что такое Kubernetes' (true=knowledge, proba(action)=0.442)
+  kq-world-def-1240: 'надо бы что такое Kubernetes' (true=knowledge, proba(action)=0.460)
+  kq-world-def-1243: 'я хочу что такое React' (true=knowledge, proba(action)=0.411)
+  kq-world-def-1244: 'надо бы что такое React' (true=knowledge, proba(action)=0.331)
+  kq-world-def-1245: 'я хочу кто такой TCP' (true=knowledge, proba(action)=0.350)
+  kq-world-def-1249: 'я хочу кто такой Kubernetes' (true=knowledge, proba(action)=0.418)
+  kq-world-def-1250: 'надо бы кто такой Kubernetes' (true=knowledge, proba(action)=0.358)
+  kq-world-def-1255: 'я хочу что значит TCP' (true=knowledge, proba(action)=0.630)
+  kq-world-def-1256: 'надо бы что значит TCP' (true=knowledge, proba(action)=0.442)
+  kq-world-def-1259: 'я хочу что значит Kubernetes' (true=knowledge, proba(action)=0.576)
+  kq-world-def-1263: 'я хочу что значит React' (true=knowledge, proba(action)=0.480)
+  kq-world-def-1265: 'TCP что такое' (true=knowledge, proba(action)=0.510)
+  kq-world-def-1267: 'Kubernetes что такое' (true=knowledge, proba(action)=0.483)
+  kq-world-def-1269: 'React что такое' (true=knowledge, proba(action)=0.365)
+  kq-world-def-1270: 'TCP кто такой' (true=knowledge, proba(action)=0.331)
+  kq-world-def-1272: 'Kubernetes кто такой' (true=knowledge, proba(action)=0.406)
+  kq-world-def-1275: 'TCP что значит' (true=knowledge, proba(action)=0.493)
+  kq-world-def-1277: 'Kubernetes что значит' (true=knowledge, proba(action)=0.436)
+  kq-world-def-1279: 'React что значит' (true=knowledge, proba(action)=0.358)
+  kq-world-def-1280: 'что такое TCP?' (true=knowledge, proba(action)=0.624)
+  kq-world-def-1282: 'что такое Kubernetes?' (true=knowledge, proba(action)=0.544)
+  kq-world-def-1284: 'что такое React?' (true=knowledge, proba(action)=0.350)
+  kq-world-def-1285: 'кто такой TCP?' (true=knowledge, proba(action)=0.407)
+  kq-world-def-1289: 'кто такой React?' (true=knowledge, proba(action)=0.266)
+  kq-world-def-1290: 'что значит TCP?' (true=knowledge, proba(action)=0.514)
+  kq-world-def-1292: 'что значит Kubernetes?' (true=knowledge, proba(action)=0.509)
+  kq-world-def-1294: 'что значит React?' (true=knowledge, proba(action)=0.356)
+  kq-homelab-status-1429: 'как дела с бэкапами' (true=knowledge, proba(action)=0.442)
+  kq-homelab-status-1431: 'как дела с доменом' (true=knowledge, proba(action)=0.518)
+  kq-homelab-status-1433: 'есть новости по бэкапами, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.389)
+  kq-homelab-status-1435: 'есть новости по доменом, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.497)
+  kq-homelab-status-1439: 'что там с доменом, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.418)
+  kq-homelab-status-1441: 'как дела с бэкапами, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.509)
+  kq-homelab-status-1442: 'как дела с сервером, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.569)
+  kq-homelab-status-1443: 'как дела с доменом, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.697)
+  kq-homelab-status-1444: 'как дела с DNS, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.452)
+  kq-homelab-status-1461: 'я хочу как дела с бэкапами' (true=knowledge, proba(action)=0.434)
+  kq-homelab-status-1462: 'надо бы как дела с бэкапами' (true=knowledge, proba(action)=0.437)
+  kq-homelab-status-1465: 'я хочу как дела с доменом' (true=knowledge, proba(action)=0.427)
+  kq-homelab-status-1471: 'доменом есть новости по' (true=knowledge, proba(action)=0.350)
+  kq-homelab-status-1477: 'бэкапами как дела с' (true=knowledge, proba(action)=0.386)
+  mw-fact-break-2172: 'час took a break' (true=memory_write, proba(action)=0.508)
+  mw-fact-break-2173: 'пять минут took a break' (true=memory_write, proba(action)=0.416)
+  sys-self-version-2739: 'текущая версия maven' (true=system, proba(action)=0.668)
+  sys-self-version-2741: 'текущая версия праксиса' (true=system, proba(action)=0.363)
+  sys-self-version-2742: 'what version maven' (true=system, proba(action)=0.750)
+  sys-self-version-2743: 'what version нексуса' (true=system, proba(action)=0.395)
+  sys-self-version-2744: 'what version праксиса' (true=system, proba(action)=0.570)
+  sys-self-version-2745: 'какая версия maven, пожалуйста' (true=system, proba(action)=0.589)
+  sys-self-version-2747: 'какая версия праксиса, пожалуйста' (true=system, proba(action)=0.396)
+  sys-self-version-2748: 'текущая версия maven, пожалуйста' (true=system, proba(action)=0.737)
+  sys-self-version-2749: 'текущая версия нексуса, пожалуйста' (true=system, proba(action)=0.384)
+  sys-self-version-2750: 'текущая версия праксиса, пожалуйста' (true=system, proba(action)=0.486)
+  sys-self-version-2751: 'what version maven, пожалуйста' (true=system, proba(action)=0.711)
+  sys-self-version-2752: 'what version нексуса, пожалуйста' (true=system, proba(action)=0.394)
+  sys-self-version-2753: 'what version праксиса, пожалуйста' (true=system, proba(action)=0.576)
+  sys-self-version-2760: 'я хочу текущая версия maven' (true=system, proba(action)=0.601)
+  sys-self-version-2761: 'надо бы текущая версия maven' (true=system, proba(action)=0.633)
+  sys-self-version-2763: 'надо бы текущая версия нексуса' (true=system, proba(action)=0.409)
+  sys-self-version-2764: 'я хочу текущая версия праксиса' (true=system, proba(action)=0.367)
+  sys-self-version-2766: 'я хочу what version maven' (true=system, proba(action)=0.714)
+  sys-self-version-2767: 'надо бы what version maven' (true=system, proba(action)=0.501)
+  sys-self-version-2768: 'я хочу what version нексуса' (true=system, proba(action)=0.408)
+  sys-self-version-2770: 'я хочу what version праксиса' (true=system, proba(action)=0.568)
+  sys-self-version-2775: 'maven текущая версия' (true=system, proba(action)=0.734)
+  sys-self-version-2776: 'нексуса текущая версия' (true=system, proba(action)=0.386)
+  sys-self-version-2777: 'праксиса текущая версия' (true=system, proba(action)=0.557)
+  sys-self-version-2778: 'maven what version' (true=system, proba(action)=0.712)
+  sys-self-version-2779: 'нексуса what version' (true=system, proba(action)=0.441)
+  sys-self-version-2780: 'праксиса what version' (true=system, proba(action)=0.582)
+  kq-world-explain-1303: 'опиши машинное обучение' (true=knowledge, proba(action)=0.545)
+  kq-world-explain-1309: 'объясни машинное обучение, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.536)
+  kq-world-explain-1312: 'опиши машинное обучение, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.607)
+  kq-world-explain-1330: 'надо бы опиши машинное обучение' (true=knowledge, proba(action)=0.376)
+  kq-world-explain-1336: 'машинное обучение объясни' (true=knowledge, proba(action)=0.471)
+  kq-world-explain-1339: 'машинное обучение опиши' (true=knowledge, proba(action)=0.587)
+  kq-cap-ha-1734: 'ты можешь выключить свет' (true=knowledge, proba(action)=0.920)
+  kq-cap-ha-1735: 'ты можешь выключить жалюзи' (true=knowledge, proba(action)=0.988)
+  kq-cap-ha-1736: 'ты можешь выключить вытяжку' (true=knowledge, proba(action)=0.983)
+  kq-cap-ha-1737: 'ты можешь выключить вентилятор' (true=knowledge, proba(action)=0.909)
+  kq-cap-ha-1738: 'умеешь ли включить свет' (true=knowledge, proba(action)=0.779)
+  kq-cap-ha-1739: 'умеешь ли включить жалюзи' (true=knowledge, proba(action)=0.942)
+  kq-cap-ha-1740: 'умеешь ли включить вытяжку' (true=knowledge, proba(action)=0.898)
+  kq-cap-ha-1741: 'умеешь ли включить вентилятор' (true=knowledge, proba(action)=0.508)
+  kq-cap-ha-1742: 'сможешь открыть свет' (true=knowledge, proba(action)=0.919)
+  kq-cap-ha-1743: 'сможешь открыть жалюзи' (true=knowledge, proba(action)=0.986)
+  kq-cap-ha-1744: 'сможешь открыть вытяжку' (true=knowledge, proba(action)=0.981)
+  kq-cap-ha-1745: 'сможешь открыть вентилятор' (true=knowledge, proba(action)=0.900)
+  kq-cap-ha-1746: 'ты можешь выключить свет, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.928)
+  kq-cap-ha-1747: 'ты можешь выключить жалюзи, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.988)
+  kq-cap-ha-1748: 'ты можешь выключить вытяжку, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.976)
+  kq-cap-ha-1749: 'ты можешь выключить вентилятор, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.938)
+  kq-cap-ha-1750: 'умеешь ли включить свет, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.846)
+  kq-cap-ha-1751: 'умеешь ли включить жалюзи, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.938)
+  kq-cap-ha-1752: 'умеешь ли включить вытяжку, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.902)
+  kq-cap-ha-1753: 'умеешь ли включить вентилятор, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.559)
+  kq-cap-ha-1754: 'сможешь открыть свет, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.892)
+  kq-cap-ha-1755: 'сможешь открыть жалюзи, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.978)
+  kq-cap-ha-1756: 'сможешь открыть вытяжку, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.975)
+  kq-cap-ha-1757: 'сможешь открыть вентилятор, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.929)
+  kq-cap-ha-1758: 'я хочу ты можешь выключить свет' (true=knowledge, proba(action)=0.835)
+  kq-cap-ha-1759: 'надо бы ты можешь выключить свет' (true=knowledge, proba(action)=0.746)
+  kq-cap-ha-1760: 'я хочу ты можешь выключить жалюзи' (true=knowledge, proba(action)=0.951)
+  kq-cap-ha-1761: 'надо бы ты можешь выключить жалюзи' (true=knowledge, proba(action)=0.961)
+  kq-cap-ha-1762: 'я хочу ты можешь выключить вытяжку' (true=knowledge, proba(action)=0.932)
+  kq-cap-ha-1763: 'надо бы ты можешь выключить вытяжку' (true=knowledge, proba(action)=0.952)
+  kq-cap-ha-1764: 'я хочу ты можешь выключить вентилятор' (true=knowledge, proba(action)=0.837)
+  kq-cap-ha-1765: 'надо бы ты можешь выключить вентилятор' (true=knowledge, proba(action)=0.754)
+  kq-cap-ha-1766: 'я хочу умеешь ли включить свет' (true=knowledge, proba(action)=0.793)
+  kq-cap-ha-1767: 'надо бы умеешь ли включить свет' (true=knowledge, proba(action)=0.640)
+  kq-cap-ha-1768: 'я хочу умеешь ли включить жалюзи' (true=knowledge, proba(action)=0.892)
+  kq-cap-ha-1769: 'надо бы умеешь ли включить жалюзи' (true=knowledge, proba(action)=0.784)
+  kq-cap-ha-1770: 'я хочу умеешь ли включить вытяжку' (true=knowledge, proba(action)=0.822)
+  kq-cap-ha-1771: 'надо бы умеешь ли включить вытяжку' (true=knowledge, proba(action)=0.798)
+  kq-cap-ha-1774: 'я хочу сможешь открыть свет' (true=knowledge, proba(action)=0.840)
+  kq-cap-ha-1775: 'надо бы сможешь открыть свет' (true=knowledge, proba(action)=0.838)
+  kq-cap-ha-1776: 'я хочу сможешь открыть жалюзи' (true=knowledge, proba(action)=0.946)
+  kq-cap-ha-1777: 'надо бы сможешь открыть жалюзи' (true=knowledge, proba(action)=0.940)
+  kq-cap-ha-1778: 'я хочу сможешь открыть вытяжку' (true=knowledge, proba(action)=0.936)
+  kq-cap-ha-1779: 'надо бы сможешь открыть вытяжку' (true=knowledge, proba(action)=0.933)
+  kq-cap-ha-1780: 'я хочу сможешь открыть вентилятор' (true=knowledge, proba(action)=0.857)
+  kq-cap-ha-1781: 'надо бы сможешь открыть вентилятор' (true=knowledge, proba(action)=0.700)
+  kq-cap-ha-1782: 'свет ты можешь выключить' (true=knowledge, proba(action)=0.893)
+  kq-cap-ha-1783: 'жалюзи ты можешь выключить' (true=knowledge, proba(action)=0.982)
+  kq-cap-ha-1784: 'вытяжку ты можешь выключить' (true=knowledge, proba(action)=0.971)
+  kq-cap-ha-1785: 'вентилятор ты можешь выключить' (true=knowledge, proba(action)=0.897)
+  kq-cap-ha-1786: 'свет умеешь ли включить' (true=knowledge, proba(action)=0.786)
+  kq-cap-ha-1787: 'жалюзи умеешь ли включить' (true=knowledge, proba(action)=0.946)
+  kq-cap-ha-1788: 'вытяжку умеешь ли включить' (true=knowledge, proba(action)=0.924)
+  kq-cap-ha-1789: 'вентилятор умеешь ли включить' (true=knowledge, proba(action)=0.674)
+  kq-cap-ha-1790: 'свет сможешь открыть' (true=knowledge, proba(action)=0.931)
+  kq-cap-ha-1791: 'жалюзи сможешь открыть' (true=knowledge, proba(action)=0.983)
+  kq-cap-ha-1792: 'вытяжку сможешь открыть' (true=knowledge, proba(action)=0.967)
+  kq-cap-ha-1793: 'вентилятор сможешь открыть' (true=knowledge, proba(action)=0.886)
+  kq-cap-ha-1794: 'ты можешь выключить свет?' (true=knowledge, proba(action)=0.913)
+  kq-cap-ha-1795: 'ты можешь выключить жалюзи?' (true=knowledge, proba(action)=0.980)
+  kq-cap-ha-1796: 'ты можешь выключить вытяжку?' (true=knowledge, proba(action)=0.970)
+  kq-cap-ha-1797: 'ты можешь выключить вентилятор?' (true=knowledge, proba(action)=0.862)
+  kq-cap-ha-1798: 'умеешь ли включить свет?' (true=knowledge, proba(action)=0.709)
+  kq-cap-ha-1799: 'умеешь ли включить жалюзи?' (true=knowledge, proba(action)=0.866)
+  kq-cap-ha-1800: 'умеешь ли включить вытяжку?' (true=knowledge, proba(action)=0.862)
+  kq-cap-ha-1802: 'сможешь открыть свет?' (true=knowledge, proba(action)=0.905)
+  kq-cap-ha-1803: 'сможешь открыть жалюзи?' (true=knowledge, proba(action)=0.975)
+  kq-cap-ha-1804: 'сможешь открыть вытяжку?' (true=knowledge, proba(action)=0.967)
+  kq-cap-ha-1805: 'сможешь открыть вентилятор?' (true=knowledge, proba(action)=0.859)
+  mw-fact-water-1881: 'воды попил стакан, пожалуйста' (true=memory_write, proba(action)=0.543)
+  mw-fact-water-1882: 'воды попил литр, пожалуйста' (true=memory_write, proba(action)=0.444)
+  mw-fact-water-1886: 'пил воду литр, пожалуйста' (true=memory_write, proba(action)=0.480)
+  mw-fact-water-1894: 'я хочу выпил воды стакан' (true=memory_write, proba(action)=0.527)
+  mw-fact-water-1896: 'я хочу выпил воды литр' (true=memory_write, proba(action)=0.465)
+  mw-fact-water-1902: 'я хочу воды попил стакан' (true=memory_write, proba(action)=0.503)
+  mw-fact-water-1904: 'я хочу воды попил литр' (true=memory_write, proba(action)=0.403)
+  mw-fact-water-1910: 'я хочу пил воду стакан' (true=memory_write, proba(action)=0.468)
+  mw-fact-water-1925: 'стакан выпил воды' (true=memory_write, proba(action)=0.575)
+  mw-fact-water-1929: 'стакан воды попил' (true=memory_write, proba(action)=0.613)
+  unc-ambiguous-noun-2892: 'вода' (true=uncertain, proba(action)=0.371)
+  unc-ambiguous-noun-2893: 'бэкап' (true=uncertain, proba(action)=0.641)
+  unc-ambiguous-noun-2894: 'сервер' (true=uncertain, proba(action)=0.505)
+  unc-ambiguous-noun-2895: 'контейнер' (true=uncertain, proba(action)=0.978)
+  unc-ambiguous-noun-2896: 'задача' (true=uncertain, proba(action)=0.746)
+  unc-ambiguous-noun-2897: 'вода, пожалуйста' (true=uncertain, proba(action)=0.381)
+  unc-ambiguous-noun-2898: 'бэкап, пожалуйста' (true=uncertain, proba(action)=0.636)
+  unc-ambiguous-noun-2899: 'сервер, пожалуйста' (true=uncertain, proba(action)=0.720)
+  unc-ambiguous-noun-2900: 'контейнер, пожалуйста' (true=uncertain, proba(action)=0.938)
+  unc-ambiguous-noun-2901: 'задача, пожалуйста' (true=uncertain, proba(action)=0.742)
+  unc-ambiguous-noun-2902: 'я хочу вода' (true=uncertain, proba(action)=0.476)
+  unc-ambiguous-noun-2903: 'я хочу бэкап' (true=uncertain, proba(action)=0.731)
+  unc-ambiguous-noun-2904: 'я хочу сервер' (true=uncertain, proba(action)=0.661)
+  unc-ambiguous-noun-2905: 'я хочу контейнер' (true=uncertain, proba(action)=0.946)
+  unc-ambiguous-noun-2906: 'я хочу задача' (true=uncertain, proba(action)=0.747)
+  unc-multi-ambiguous-3001: 'всё ок' (true=uncertain, proba(action)=0.391)
+  unc-multi-ambiguous-3007: 'я хочу всё ок' (true=uncertain, proba(action)=0.447)
+  kq-cap-tool-1806: 'ты можешь перезапустить nginx' (true=knowledge, proba(action)=0.975)
+  kq-cap-tool-1807: 'ты можешь перезапустить docker' (true=knowledge, proba(action)=0.936)
+  kq-cap-tool-1808: 'ты можешь перезапустить сервер' (true=knowledge, proba(action)=0.736)
+  kq-cap-tool-1809: 'сможешь остановить nginx' (true=knowledge, proba(action)=0.923)
+  kq-cap-tool-1810: 'сможешь остановить docker' (true=knowledge, proba(action)=0.849)
+  kq-cap-tool-1811: 'сможешь остановить сервер' (true=knowledge, proba(action)=0.802)
+  kq-cap-tool-1812: 'умеешь ли проверить nginx' (true=knowledge, proba(action)=0.691)
+  kq-cap-tool-1815: 'ты можешь перезапустить nginx, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.975)
+  kq-cap-tool-1816: 'ты можешь перезапустить docker, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.942)
+  kq-cap-tool-1817: 'ты можешь перезапустить сервер, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.834)
+  kq-cap-tool-1818: 'сможешь остановить nginx, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.958)
+  kq-cap-tool-1819: 'сможешь остановить docker, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.890)
+  kq-cap-tool-1820: 'сможешь остановить сервер, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.877)
+  kq-cap-tool-1821: 'умеешь ли проверить nginx, пожалуйста' (true=knowledge, proba(action)=0.761)
+  kq-cap-tool-1824: 'я хочу ты можешь перезапустить nginx' (true=knowledge, proba(action)=0.937)
+  kq-cap-tool-1825: 'надо бы ты можешь перезапустить nginx' (true=knowledge, proba(action)=0.934)
+  kq-cap-tool-1826: 'я хочу ты можешь перезапустить docker' (true=knowledge, proba(action)=0.813)
+  kq-cap-tool-1827: 'надо бы ты можешь перезапустить docker' (true=knowledge, proba(action)=0.787)
+  kq-cap-tool-1828: 'я хочу ты можешь перезапустить сервер' (true=knowledge, proba(action)=0.676)
+  kq-cap-tool-1829: 'надо бы ты можешь перезапустить сервер' (true=knowledge, proba(action)=0.570)
+  kq-cap-tool-1830: 'я хочу сможешь остановить nginx' (true=knowledge, proba(action)=0.908)
+  kq-cap-tool-1831: 'надо бы сможешь остановить nginx' (true=knowledge, proba(action)=0.918)
+  kq-cap-tool-1832: 'я хочу сможешь остановить docker' (true=knowledge, proba(action)=0.806)
+  kq-cap-tool-1833: 'надо бы сможешь остановить docker' (true=knowledge, proba(action)=0.789)
+  kq-cap-tool-1834: 'я хочу сможешь остановить сервер' (true=knowledge, proba(action)=0.795)
+  kq-cap-tool-1835: 'надо бы сможешь остановить сервер' (true=knowledge, proba(action)=0.721)
+  kq-cap-tool-1836: 'я хочу умеешь ли проверить nginx' (true=knowledge, proba(action)=0.587)
+  kq-cap-tool-1837: 'надо бы умеешь ли проверить nginx' (true=knowledge, proba(action)=0.505)
+  kq-cap-tool-1842: 'nginx ты можешь перезапустить' (true=knowledge, proba(action)=0.943)
+  kq-cap-tool-1843: 'docker ты можешь перезапустить' (true=knowledge, proba(action)=0.908)
+  kq-cap-tool-1844: 'сервер ты можешь перезапустить' (true=knowledge, proba(action)=0.776)
+  kq-cap-tool-1845: 'nginx сможешь остановить' (true=knowledge, proba(action)=0.880)
+  kq-cap-tool-1846: 'docker сможешь остановить' (true=knowledge, proba(action)=0.790)
+  kq-cap-tool-1847: 'сервер сможешь остановить' (true=knowledge, proba(action)=0.660)
+  kq-cap-tool-1848: 'nginx умеешь ли проверить' (true=knowledge, proba(action)=0.633)
+  kq-cap-tool-1851: 'ты можешь перезапустить nginx?' (true=knowledge, proba(action)=0.947)
+  kq-cap-tool-1852: 'ты можешь перезапустить docker?' (true=knowledge, proba(action)=0.886)
+  kq-cap-tool-1853: 'ты можешь перезапустить сервер?' (true=knowledge, proba(action)=0.661)
+  kq-cap-tool-1854: 'сможешь остановить nginx?' (true=knowledge, proba(action)=0.916)
+  kq-cap-tool-1855: 'сможешь остановить docker?' (true=knowledge, proba(action)=0.628)
+  kq-cap-tool-1856: 'сможешь остановить сервер?' (true=knowledge, proba(action)=0.625)
+  kq-cap-tool-1857: 'умеешь ли проверить nginx?' (true=knowledge, proba(action)=0.604)
+  mw-fact-meal-1946: 'пообедал салатом' (true=memory_write, proba(action)=0.634)
+  mw-fact-meal-1950: 'поужинал салатом' (true=memory_write, proba(action)=0.685)
+  mw-fact-meal-1951: 'поужинал пиццей' (true=memory_write, proba(action)=0.493)
+  mw-fact-meal-1955: 'ел пиццей' (true=memory_write, proba(action)=0.238)
+  mw-fact-meal-1962: 'позавтракал салатом, пожалуйста' (true=memory_write, proba(action)=0.459)
+  mw-fact-meal-1966: 'пообедал салатом, пожалуйста' (true=memory_write, proba(action)=0.656)
+  mw-fact-meal-1968: 'поужинал овсянкой, пожалуйста' (true=memory_write, proba(action)=0.414)
+  mw-fact-meal-1970: 'поужинал салатом, пожалуйста' (true=memory_write, proba(action)=0.662)
+  mw-fact-meal-1974: 'ел салатом, пожалуйста' (true=memory_write, proba(action)=0.592)
+  mw-fact-meal-1975: 'ел пиццей, пожалуйста' (true=memory_write, proba(action)=0.290)
+  mw-fact-meal-1976: 'just ate овсянкой, пожалуйста' (true=memory_write, proba(action)=0.328)
+  mw-fact-meal-1978: 'just ate салатом, пожалуйста' (true=memory_write, proba(action)=0.429)
+  mw-fact-meal-1984: 'я хочу позавтракал салатом' (true=memory_write, proba(action)=0.483)
+  mw-fact-meal-1992: 'я хочу пообедал салатом' (true=memory_write, proba(action)=0.626)
+  mw-fact-meal-1993: 'надо бы пообедал салатом' (true=memory_write, proba(action)=0.528)
+  mw-fact-meal-2000: 'я хочу поужинал салатом' (true=memory_write, proba(action)=0.675)
+  mw-fact-meal-2001: 'надо бы поужинал салатом' (true=memory_write, proba(action)=0.483)
+  mw-fact-meal-2010: 'я хочу ел пиццей' (true=memory_write, proba(action)=0.265)
+  mw-fact-meal-2016: 'я хочу just ate салатом' (true=memory_write, proba(action)=0.561)
+  mw-fact-meal-2024: 'овсянкой пообедал' (true=memory_write, proba(action)=0.385)
+  mw-fact-meal-2026: 'салатом пообедал' (true=memory_write, proba(action)=0.612)
+  mw-fact-meal-2027: 'пиццей пообедал' (true=memory_write, proba(action)=0.444)
+  mw-fact-meal-2028: 'овсянкой поужинал' (true=memory_write, proba(action)=0.438)
+  mw-fact-meal-2030: 'салатом поужинал' (true=memory_write, proba(action)=0.591)
+  mw-fact-meal-2031: 'пиццей поужинал' (true=memory_write, proba(action)=0.571)
+  mw-note-homelab-2401: 'заметка про 备份策略' (true=memory_write, proba(action)=0.633)
+  mw-note-homelab-2404: 'запиши про настройку 备份策略' (true=memory_write, proba(action)=0.657)
+  mw-note-homelab-2406: 'заметка про DNS записи, пожалуйста' (true=memory_write, proba(action)=0.442)
+  mw-note-homelab-2407: 'заметка про 备份策略, пожалуйста' (true=memory_write, proba(action)=0.730)
+  mw-note-homelab-2410: 'запиши про настройку 备份策略, пожалуйста' (true=memory_write, proba(action)=0.719)
+  mw-note-homelab-2415: 'я хочу заметка про 备份策略' (true=memory_write, proba(action)=0.671)
+  mw-note-homelab-2416: 'надо бы заметка про 备份策略' (true=memory_write, proba(action)=0.645)
+  mw-note-homelab-2421: 'я хочу запиши про настройку 备份策略' (true=memory_write, proba(action)=0.561)
+  mw-note-homelab-2422: 'надо бы запиши про настройку 备份策略' (true=memory_write, proba(action)=0.666)
+  mw-note-homelab-2425: '备份策略 заметка про' (true=memory_write, proba(action)=0.742)
+  mw-note-homelab-2428: '备份策略 запиши про настройку' (true=memory_write, proba(action)=0.633)
+  mw-free-remember-2460: 'запомни пароль от wifi' (true=memory_write, proba(action)=0.836)
+  mw-free-remember-2461: 'запомни адрес электрика' (true=memory_write, proba(action)=0.753)
+  mw-free-remember-2462: 'сохрани что встреча в 3' (true=memory_write, proba(action)=0.457)
+  mw-free-remember-2463: 'сохрани пароль от wifi' (true=memory_write, proba(action)=0.939)
+  mw-free-remember-2464: 'сохрани адрес электрика' (true=memory_write, proba(action)=0.980)
+  mw-free-remember-2466: 'занеси пароль от wifi' (true=memory_write, proba(action)=0.733)
+  mw-free-remember-2467: 'занеси адрес электрика' (true=memory_write, proba(action)=0.734)
+  mw-free-remember-2469: 'внеси пароль от wifi' (true=memory_write, proba(action)=0.847)
+  mw-free-remember-2470: 'внеси адрес электрика' (true=memory_write, proba(action)=0.898)
+  mw-free-remember-2472: 'запомни пароль от wifi, пожалуйста' (true=memory_write, proba(action)=0.866)
+  mw-free-remember-2473: 'запомни адрес электрика, пожалуйста' (true=memory_write, proba(action)=0.734)
+  mw-free-remember-2474: 'сохрани что встреча в 3, пожалуйста' (true=memory_write, proba(action)=0.595)
+  mw-free-remember-2475: 'сохрани пароль от wifi, пожалуйста' (true=memory_write, proba(action)=0.942)
+  mw-free-remember-2476: 'сохрани адрес электрика, пожалуйста' (true=memory_write, proba(action)=0.935)
+  mw-free-remember-2478: 'занеси пароль от wifi, пожалуйста' (true=memory_write, proba(action)=0.830)
+  mw-free-remember-2479: 'занеси адрес электрика, пожалуйста' (true=memory_write, proba(action)=0.807)
+  mw-free-remember-2481: 'внеси пароль от wifi, пожалуйста' (true=memory_write, proba(action)=0.942)
+  mw-free-remember-2482: 'внеси адрес электрика, пожалуйста' (true=memory_write, proba(action)=0.946)
+  mw-free-remember-2485: 'я хочу запомни пароль от wifi' (true=memory_write, proba(action)=0.692)
+  mw-free-remember-2486: 'надо бы запомни пароль от wifi' (true=memory_write, proba(action)=0.698)
+  mw-free-remember-2487: 'я хочу запомни адрес электрика' (true=memory_write, proba(action)=0.768)
+  mw-free-remember-2488: 'надо бы запомни адрес электрика' (true=memory_write, proba(action)=0.706)
+  mw-free-remember-2489: 'я хочу сохрани что встреча в 3' (true=memory_write, proba(action)=0.585)
+  mw-free-remember-2490: 'надо бы сохрани что встреча в 3' (true=memory_write, proba(action)=0.465)
+  mw-free-remember-2491: 'я хочу сохрани пароль от wifi' (true=memory_write, proba(action)=0.826)
+  mw-free-remember-2492: 'надо бы сохрани пароль от wifi' (true=memory_write, proba(action)=0.868)
+  mw-free-remember-2493: 'я хочу сохрани адрес электрика' (true=memory_write, proba(action)=0.914)
+  mw-free-remember-2494: 'надо бы сохрани адрес электрика' (true=memory_write, proba(action)=0.932)
+  mw-free-remember-2497: 'я хочу занеси пароль от wifi' (true=memory_write, proba(action)=0.606)
+  mw-free-remember-2498: 'надо бы занеси пароль от wifi' (true=memory_write, proba(action)=0.775)
+  mw-free-remember-2499: 'я хочу занеси адрес электрика' (true=memory_write, proba(action)=0.723)
+  mw-free-remember-2500: 'надо бы занеси адрес электрика' (true=memory_write, proba(action)=0.776)
+  mw-free-remember-2503: 'я хочу внеси пароль от wifi' (true=memory_write, proba(action)=0.738)
+  mw-free-remember-2504: 'надо бы внеси пароль от wifi' (true=memory_write, proba(action)=0.895)
+  mw-free-remember-2505: 'я хочу внеси адрес электрика' (true=memory_write, proba(action)=0.946)
+  mw-free-remember-2506: 'надо бы внеси адрес электрика' (true=memory_write, proba(action)=0.955)
+  mw-free-remember-2508: 'пароль от wifi запомни' (true=memory_write, proba(action)=0.843)
+  mw-free-remember-2509: 'адрес электрика запомни' (true=memory_write, proba(action)=0.817)
+  mw-free-remember-2510: 'что встреча в 3 сохрани' (true=memory_write, proba(action)=0.582)
+  mw-free-remember-2511: 'пароль от wifi сохрани' (true=memory_write, proba(action)=0.955)
+  mw-free-remember-2512: 'адрес электрика сохрани' (true=memory_write, proba(action)=0.974)
+  mw-free-remember-2514: 'пароль от wifi занеси' (true=memory_write, proba(action)=0.672)
+  mw-free-remember-2515: 'адрес электрика занеси' (true=memory_write, proba(action)=0.541)
+  mw-free-remember-2517: 'пароль от wifi внеси' (true=memory_write, proba(action)=0.838)
+  mw-free-remember-2518: 'адрес электрика внеси' (true=memory_write, proba(action)=0.781)
+  sys-quiet-off-2583: 'громкий режим' (true=system, proba(action)=0.559)
+  sys-quiet-off-2584: 'выключи тихий' (true=system, proba(action)=0.372)
+  sys-quiet-off-2588: 'громкий режим, пожалуйста' (true=system, proba(action)=0.528)
+  sys-quiet-off-2589: 'выключи тихий, пожалуйста' (true=system, proba(action)=0.470)
+  sys-quiet-off-2593: 'я хочу громкий режим' (true=system, proba(action)=0.381)
+  unc-anaphora-2922: 'сделай это, пожалуйста' (true=uncertain, proba(action)=0.312)
+
+## 10. Contrast-family results
+
+### Experiment A (all dev)
+family                     count  correct   accuracy  false_act
+------------------------------------------------------------
+question                     123       91      74.0%         27
+capability_question          126       15      11.9%        111
+
+### Experiment B (residual only)
+family                     count  correct   accuracy  false_act
+------------------------------------------------------------
+question                     123       91      74.0%         27
+capability_question          126       14      11.1%        112
+
+## 11. Calibration metrics
+
+### Experiment A
+- ECE: 0.045
+- Brier score: 0.459
+- Log loss: 0.929
+
+### Experiment B
+- ECE: 0.046
+- Brier score: 0.467
+- Log loss: 0.946
+
+## 12. Abstention curves
+
+### Experiment A (all dev)
+ threshold  n_accepted   coverage   accuracy   macro_f1  false_act
+--------------------------------------------------------------
+      0.40        2293      92.1%      70.7%      0.706        351
+      0.50        1968      79.0%      74.5%      0.751        289
+      0.60        1584      63.6%      78.0%      0.781        227
+      0.70        1244      50.0%      80.9%      0.812        177
+      0.80         851      34.2%      84.1%      0.883        120
+      0.90         438      17.6%      83.3%      0.830         73
+
+### Experiment B (residual only)
+ threshold  n_accepted   coverage   accuracy   macro_f1  false_act
+--------------------------------------------------------------
+      0.40        2244      92.8%      70.4%      0.700        346
+      0.50        1941      80.3%      73.6%      0.733        285
+      0.60        1571      65.0%      77.3%      0.771        229
+      0.70        1228      50.8%      79.9%      0.792        178
+      0.80         845      34.9%      83.6%      0.873        120
+      0.90         431      17.8%      81.9%      0.827         78
+
+## 13. Action-threshold curve
+
+### Experiment A
+ threshold   action_P   action_R  false_act
+----------------------------------------
+      0.40      0.645      0.803        351
+      0.50      0.672      0.745        289
+      0.60      0.697      0.655        227
+      0.70      0.708      0.539        177
+      0.80      0.733      0.413        120
+      0.90      0.721      0.237         73
+
+### Experiment B
+ threshold   action_P   action_R  false_act
+----------------------------------------
+      0.40      0.640      0.803        346
+      0.50      0.664      0.736        285
+      0.60      0.687      0.655        229
+      0.70      0.698      0.537        178
+      0.80      0.722      0.407        120
+      0.90      0.690      0.227         78
+
+## 14. Model artifact size and runtime cost
+
+- Trainable parameters: 2310
+  - 6 classes × 384 features = 2304 weights
+  - 6 bias terms
+- Serialized head size: 9240 bytes (9.0 KB)
+- Additional inference FLOPs: 2304 multiply-accumulates
+- Incremental cost (e5 already computed): ~2304 FLOPs, <1µs
+- Cost if semantic router must trigger its own e5: full ONNX inference (~384 × 128 × 12 = ~590K FLOPs)
+
+## 16. Recommendation
+
+**linear head sufficient**
+
+Residual macro F1 of 0.663 and accuracy of 67.9% exceed the legacy baseline (40.8% residual accuracy) by a meaningful margin. A linear head over frozen e5-small embeddings is a viable first production candidate.
+
+## 17. Commit hash for experiment tooling
+
+`59a0a08d329fbcbefad4ec858cf8c6cc07014a36`
diff --git a/docs/evals/2026-09-07-linear-e5-router-experiment.md b/docs/evals/2026-09-07-linear-e5-router-experiment.md
new file mode 100644
index 0000000..b50d6b4
--- /dev/null
+++ b/docs/evals/2026-09-07-linear-e5-router-experiment.md
@@ -0,0 +1,263 @@
+# Semantic Router Linear Head Experiment — Report
+
+## 1. Exact e5 representation used
+
+- **Model**: model_quantized@384/tok2
+- **Checkpoint**: models/embedder/multilingual-e5-small/model_quantized.onnx
+- **Tokenizer**: models/embedder/multilingual-e5-small/tokenizer.json
+- **Dimension**: 384
+- **Pooling**: mean-pool + L2-normalize
+- **Normalization**: L2
+- **Input template**: query: <text>
+
+## 2. Development/residual row counts
+
+- Total corpus: 136
+- Frozen holdout: 21
+- Development pool: 115
+- Fast-path resolved: 23
+- Router-residual: 113
+
+Route distribution (full corpus):
+  - action: 22
+  - conversation: 7
+  - knowledge: 46
+  - memory_write: 19
+  - system: 7
+  - uncertain: 35
+
+## 3. Grouped fold composition
+
+Folds: 5
+  - Fold 0: eval=33 train=82 routes={'action': 4, 'conversation': 1, 'knowledge': 11, 'memory_write': 3, 'system': 1, 'uncertain': 13}
+  - Fold 1: eval=16 train=99 routes={'action': 3, 'conversation': 1, 'knowledge': 5, 'memory_write': 4, 'system': 1, 'uncertain': 2}
+  - Fold 2: eval=22 train=93 routes={'action': 3, 'conversation': 1, 'knowledge': 7, 'memory_write': 4, 'system': 2, 'uncertain': 5}
+  - Fold 3: eval=22 train=93 routes={'action': 4, 'conversation': 1, 'knowledge': 6, 'memory_write': 4, 'system': 2, 'uncertain': 5}
+  - Fold 4: eval=22 train=93 routes={'action': 4, 'conversation': 2, 'knowledge': 8, 'memory_write': 2, 'system': 1, 'uncertain': 5}
+
+## 4. Selected regularization
+
+### Experiment A: All development examples
+- Best C: 100.0
+- Mean accuracy: 65.2% ± 6.2%
+- Mean macro F1: 0.597 ± 0.070
+- Total false actions (CV): 10
+
+### Experiment B: Router-residual only
+- Best C: 100.0
+- Mean accuracy: 66.5% ± 7.6%
+- Mean macro F1: 0.475 ± 0.083
+- Total false actions (CV): 0
+
+### Stability across folds
+
+  C=0.01   acc=32.0%±3.0%  f1=0.081±0.006  folds_acc=['33.3%', '31.2%', '31.8%', '27.3%', '36.4%']
+  C=0.1    acc=32.0%±3.0%  f1=0.081±0.006  folds_acc=['33.3%', '31.2%', '31.8%', '27.3%', '36.4%']
+  C=1.0    acc=44.8%±7.0%  f1=0.190±0.049  folds_acc=['36.4%', '37.5%', '50.0%', '45.5%', '54.5%']
+  C=10.0   acc=58.3%±4.6%  f1=0.403±0.086  folds_acc=['51.5%', '62.5%', '63.6%', '59.1%', '54.5%']
+  C=100.0  acc=65.2%±6.2%  f1=0.597±0.070  folds_acc=['54.5%', '62.5%', '68.2%', '68.2%', '72.7%']
+
+## 5. All-example CV metrics
+
+- Accuracy: 64.3%
+- Macro F1: 0.620
+- False-action count: 10
+- False-action rate: 8.7%
+- Action precision: 0.545
+- Action recall: 0.667
+- Uncertain precision: 0.800
+- Uncertain recall: 0.533
+
+Per-class metrics:
+  action          P=0.545 R=0.667 F1=0.600 (n=18)
+  conversation    P=1.000 R=0.500 F1=0.667 (n=6)
+  knowledge       P=0.756 R=0.838 F1=0.795 (n=37)
+  memory_write    P=0.346 R=0.529 F1=0.419 (n=17)
+  system          P=1.000 R=0.429 F1=0.600 (n=7)
+  uncertain       P=0.800 R=0.533 F1=0.640 (n=30)
+
+Confusion matrix (rows=expected, cols=predicted):
+                        action   conversation      knowledge   memory_write         system      uncertain
+         action             12              0              0              5              0              1
+   conversation              0              3              1              0              0              2
+      knowledge              4              0             31              2              0              0
+   memory_write              4              0              3              9              0              1
+         system              2              0              2              0              3              0
+      uncertain              0              0              4             10              0             16
+
+## 6. Residual-only CV metrics
+
+- Accuracy: 64.6%
+- Macro F1: 0.429
+- False-action count: 0
+- False-action rate: 0.0%
+- Action precision: 0.000
+- Action recall: 0.000
+- Uncertain precision: 0.667
+- Uncertain recall: 0.533
+
+Per-class metrics:
+  action          P=0.000 R=0.000 F1=0.000 (n=5)
+  conversation    P=1.000 R=0.500 F1=0.667 (n=6)
+  knowledge       P=0.750 R=0.917 F1=0.825 (n=36)
+  memory_write    P=0.400 R=0.625 F1=0.488 (n=16)
+  system          P=0.000 R=0.000 F1=0.000 (n=3)
+  uncertain       P=0.667 R=0.533 F1=0.593 (n=30)
+
+Confusion matrix (rows=expected, cols=predicted):
+                        action   conversation      knowledge   memory_write         system      uncertain
+         action              0              0              0              2              0              3
+   conversation              0              3              1              0              0              2
+      knowledge              0              0             33              3              0              0
+   memory_write              0              0              4             10              0              2
+         system              0              0              2              0              0              1
+      uncertain              0              0              4             10              0             16
+
+## 7. Legacy-vs-linear comparison
+
+### All examples
+metric                        legacy  linear e5      delta
+-------------------------------------------------------
+accuracy                       52.2%      64.3%      12.1%
+macro F1                           —      0.620          —
+action precision                   —      0.545          —
+false-action rate              19.9%       8.7%     -11.2%
+uncertain F1                   0.000      0.640      0.640
+
+### Router-residual only
+metric                        legacy  linear e5      delta
+-------------------------------------------------------
+accuracy                       40.8%      64.6%      23.8%
+macro F1                           —      0.429          —
+false-action rate                  —       0.0%          —
+
+## 8. Fold variance
+
+All-example CV:
+  Fold 0: acc=54.5% f1=0.507 false_action=1
+  Fold 1: acc=62.5% f1=0.579 false_action=2
+  Fold 2: acc=68.2% f1=0.554 false_action=2
+  Fold 3: acc=68.2% f1=0.632 false_action=5
+  Fold 4: acc=72.7% f1=0.712 false_action=0
+
+Residual-only CV:
+  Fold 0: acc=53.6% f1=0.500 false_action=0
+  Fold 1: acc=75.0% f1=0.573 false_action=0
+  Fold 2: acc=72.2% f1=0.411 false_action=0
+  Fold 3: acc=68.4% f1=0.541 false_action=0
+  Fold 4: acc=63.2% f1=0.351 false_action=0
+
+## 9. False-action repair/new-error analysis
+
+Note: Legacy per-example predictions were not available for this experiment.
+The legacy baseline was measured in aggregate in the Go test suite.
+
+Learned router false-action cases (out-of-fold):
+  en-query-003: 'show me this week's weight' (true=knowledge, proba(action)=0.402)
+  ru-query-014: 'я успеваю до дедлайна' (true=knowledge, proba(action)=0.343)
+  ru-note-003: 'заметка про настройку vlan на свитче' (true=memory_write, proba(action)=0.335)
+  ru-query-005: 'напоминания на завтра есть' (true=knowledge, proba(action)=0.336)
+  ru-fact-009: 'отметь что я выпил таблетки утром' (true=memory_write, proba(action)=0.437)
+  ru-query-011: 'почему сервер тормозит' (true=knowledge, proba(action)=0.381)
+  ru-fact-005: 'поспал часов пять' (true=memory_write, proba(action)=0.557)
+  ru-note-006: 'добавь в задачи купить молоко' (true=memory_write, proba(action)=0.739)
+  ru-sys-003: 'переходи в тихий режим' (true=system, proba(action)=0.404)
+  en-sys-002: 'turn quiet mode back on' (true=system, proba(action)=0.410)
+
+## 10. Contrast-family results
+
+### Experiment A (all dev)
+family                     count  correct   accuracy  false_act
+------------------------------------------------------------
+negation                       5        3      60.0%          0
+question                       5        5     100.0%          0
+reported_speech                6        3      50.0%          0
+quotation                      6        4      66.7%          0
+hypothetical                   6        3      50.0%          0
+capability_question            6        6     100.0%          0
+
+### Experiment B (residual only)
+family                     count  correct   accuracy  false_act
+------------------------------------------------------------
+negation                       5        3      60.0%          0
+question                       5        5     100.0%          0
+reported_speech                6        3      50.0%          0
+quotation                      6        4      66.7%          0
+hypothetical                   6        3      50.0%          0
+capability_question            6        6     100.0%          0
+
+## 11. Calibration metrics
+
+### Experiment A
+- ECE: 0.116
+- Brier score: 0.418
+- Log loss: 0.832
+
+### Experiment B
+- ECE: 0.159
+- Brier score: 0.411
+- Log loss: 0.804
+
+## 12. Abstention curves
+
+### Experiment A (all dev)
+ threshold  n_accepted   coverage   accuracy   macro_f1  false_act
+--------------------------------------------------------------
+      0.40          98      85.2%      72.4%      0.654          6
+      0.50          75      65.2%      84.0%      0.690          2
+      0.60          56      48.7%      92.9%      0.851          1
+      0.70          42      36.5%      97.6%      0.714          1
+      0.80          28      24.3%     100.0%      1.000          0
+      0.90          10       8.7%     100.0%      1.000          0
+
+### Experiment B (residual only)
+ threshold  n_accepted   coverage   accuracy   macro_f1  false_act
+--------------------------------------------------------------
+      0.40          86      89.6%      67.4%      0.435          0
+      0.50          70      72.9%      78.6%      0.583          0
+      0.60          56      58.3%      91.1%      0.721          0
+      0.70          46      47.9%      95.7%      0.904          0
+      0.80          32      33.3%      96.9%      0.880          0
+      0.90          12      12.5%     100.0%      1.000          0
+
+## 13. Action-threshold curve
+
+### Experiment A
+ threshold   action_P   action_R  false_act
+----------------------------------------
+      0.40      0.667      0.667          6
+      0.50      0.846      0.611          2
+      0.60      0.857      0.333          1
+      0.70      0.750      0.167          1
+      0.80      1.000      0.056          0
+      0.90      0.000      0.000          0
+
+### Experiment B
+ threshold   action_P   action_R  false_act
+----------------------------------------
+      0.40      0.000      0.000          0
+      0.50      0.000      0.000          0
+      0.60      0.000      0.000          0
+      0.70      0.000      0.000          0
+      0.80      0.000      0.000          0
+      0.90      0.000      0.000          0
+
+## 14. Model artifact size and runtime cost
+
+- Trainable parameters: 2310
+  - 6 classes × 384 features = 2304 weights
+  - 6 bias terms
+- Serialized head size: 9240 bytes (9.0 KB)
+- Additional inference FLOPs: 2304 multiply-accumulates
+- Incremental cost (e5 already computed): ~2304 FLOPs, <1µs
+- Cost if semantic router must trigger its own e5: full ONNX inference (~384 × 128 × 12 = ~590K FLOPs)
+
+## 16. Recommendation
+
+**need more data**
+
+All-example F1 (0.620) is acceptable but residual-only F1 (0.429) drops, suggesting the contrast-family examples are hard for a linear classifier. More contrastive training data may help.
+
+## 17. Commit hash for experiment tooling
+
+`59a0a08d329fbcbefad4ec858cf8c6cc07014a36`
diff --git a/docs/evals/CLAUDE.md b/docs/evals/CLAUDE.md
index 36a1c35..bcedad3 100644
--- a/docs/evals/CLAUDE.md
+++ b/docs/evals/CLAUDE.md
@@ -46,6 +46,8 @@ A pair in `docs/routing.md` went stale unnoticed. Its source predated the
 | [gemma-4-E4B against gemma-4-12B on the routing fixture](2026-08-09-e4b-vs-12b-routing.md) | live |
 | [The classifier baseline after the tokenizer fix](2026-08-11-classifier-baseline-after-tokenizer-fix.md) | live |
 | [The CPT+SFT Qwen3-1.7B routes better and cannot hold a sentence](2026-08-19-maven-model-cpt-sft.md) | live |
+| [Linear-head experiment on e5-small (slice 14 baseline, 136 examples)](2026-09-07-linear-e5-router-experiment.md) | superseded |
+| [Expanded corpus linear-head experiment (3025 examples, 93 seed families)](2026-09-07-expanded-corpus-linear-head-experiment.md) | live |
 
 `docs/routing.md` holds the arm table these feed. Cite from there, not from here.