Почистить комментарии от упоминаний процесса

Удалены <remarks>, <summary> сжаты до короткой фразы, вырезаны
ссылки на Task/Ruling/этап/python/прототип; //-комментарии со ссылками
на процесс удалены; то же в .proto. Правила обновлены в
docs/spec/Код-стайл-Дейл.md. Строк комментариев 27210 -> ~19100.

src/core/Deal.Infrastructure/Integrations/Services/GrpcMlClient.cs

@@ -17,43 +17,22 @@ using Microsoft.Extensions.Logging;
 namespace Deal.Infrastructure.Integrations.Services;
 
 /// <summary>
-/// gRPC-адаптер порта IMlClient к автономному ml-service (Ruling 4/6, план Task 16 L438–445).
+/// gRPC-адаптер порта IMlClient к автономному ml-service.
 /// </summary>
-/// <remarks>
-/// Регистрируется вместо Local-заглушки при <c>Services:Ml:UseLocal=false</c> (выбор на старте, Ruling 6).
-/// Поведение 1:1 с <c>backend/app/services/ml_client.py</c> и ml.proto:
-/// <list type="bullet">
-/// <item><see cref="StatusAsync"/> — статус модели из ml-service (RPC Status, deadline 10 с) с кэшем 15 с
-/// (<see cref="MlStatusCache"/>, python L30–31/127–135) + локальная статистика тенанта из KV/таблиц
-/// (счётчики ml/ai, learning = count(CardMoves), outbox = count(MlOutbox)); сервис недоступен — старые
-/// данные кэша (или «не готова») и <c>reachable=false</c>;</item>
-/// <item><see cref="PredictAsync"/> — RPC Predict (deadline 5 с); сбой/недоступность → фиксированный «не
-/// уверен» (python L101–107: решит ИИ/локальный путь воркера);</item>
-/// <item><see cref="ResetAsync"/> — RPC Reset (deadline 10 с); при успехе — очистка своей очереди
-/// MlOutbox (reset_model L110–124) и инвалидация кэша статуса; сбой — мягкий <c>{ok:false,error}</c>,
-/// очередь не трогается;</item>
-/// <item><see cref="PushAsync"/> — ВСЕГДА запись в MlOutbox через <see cref="IMlLearningStore"/> (Ruling 6:
-/// обучение гарантированно и локально; отправку батчами делает <c>MlOutboxFlushScheduler</c>);</item>
-/// <item><see cref="TrainBatchAsync"/> (IMlTrainClient) — RPC TrainBatch (deadline 30 с) для фонового флашера.</item>
-/// </list>
-/// Каждый вызов несёт metadata tenant-id + service-token (<see cref="MlGrpcConnection"/>, Ruling 1). Scoped:
-/// локальная статистика читает KV-настройки и таблицы тенанта (ISettingsStore/IMlLearningStore → scoped
-/// TenantDbContext), как LocalMlClient.
-/// </remarks>
 public sealed class GrpcMlClient : IMlClient, IMlTrainClient
 {
     /// <summary>
-    /// Deadline Predict — 5 с (README контрактов: локальная модель).
+    /// Deadline Predict — 5 с
     /// </summary>
     public const int PredictDeadlineSeconds = 5;
 
     /// <summary>
-    /// Deadline Status/Reset — 10 с (README контрактов).
+    /// Deadline Status/Reset — 10 с
     /// </summary>
     public const int StatusDeadlineSeconds = 10;
 
     /// <summary>
-    /// Deadline TrainBatch — 30 с (README контрактов: батч ≤100, 1 транзакция).
+    /// Deadline TrainBatch — 30 с
     /// </summary>
     public const int TrainBatchDeadlineSeconds = 30;
 
@@ -78,7 +57,6 @@ public sealed class GrpcMlClient : IMlClient, IMlTrainClient
     // Кэш статуса сервиса на тенанта (15 с).
     private readonly MlStatusCache _statusCache;
 
-    // Recorder истории расхода (ML-событие расхода, этап 10, T2): оценка токенов входного текста.
     private readonly TokenUsageRecorder _usageRecorder;
 
     // Логгер сбоев вызовов ml-service.
@@ -92,7 +70,7 @@ public sealed class GrpcMlClient : IMlClient, IMlTrainClient
     /// <param name="learningStore">Хранилище обучения ML (очередь MlOutbox + журнал).</param>
     /// <param name="connection">Транспорт ml-service (singleton-канал + service-token).</param>
     /// <param name="statusCache">Кэш статуса сервиса на тенанта (singleton).</param>
-    /// <param name="usageRecorder">Recorder истории расхода (ML-событие predict, этап 10, T2).</param>
+    /// <param name="usageRecorder">Recorder истории расхода.</param>
     /// <param name="logger">Логгер сбоев.</param>
     public GrpcMlClient(
         ITenantContext tenantContext,
@@ -155,14 +133,12 @@ public sealed class GrpcMlClient : IMlClient, IMlTrainClient
                 new PredictRequest { Text = text ?? string.Empty },
                 CallOptions(tenantId.Value, TimeSpan.FromSeconds(PredictDeadlineSeconds), ct));
 
-            // История расхода (этап 10, T2): ML-ответ токенов не несёт — оценка входного текста (≈chars/4),
             // бюджет/lifetime AI-счётчик не затрагиваются (локальная модель бесплатна).
             await _usageRecorder.AddEstimatedAsync(text, TokenUsageSources.Local, TokenUsageSources.Ml, ct);
             return MapPredict(reply);
         }
         catch (Exception exception) when (exception is RpcException or OperationCanceledException or HttpRequestException)
         {
-            // Сервис недоступен/таймаут/отмена — «не уверен» (python predict L101–107): решит ИИ/локальный путь.
             _logger.LogDebug(exception, "ML predict недоступен (тенант {TenantId})", tenantId.Value);
             return NotReadyPrediction;
         }
@@ -182,7 +158,6 @@ public sealed class GrpcMlClient : IMlClient, IMlTrainClient
         }
         catch (Exception exception) when (exception is RpcException or OperationCanceledException or HttpRequestException)
         {
-            // Мягкая ошибка реального сервиса (python reset_model L117–121): ok:false + текст; outbox не трогаем.
             _logger.LogWarning(exception, "ML reset не удался (тенант {TenantId})", tenantId.Value);
             return new MlResetResultDto(Ok: false, Error: ErrorText(exception));
         }
@@ -192,7 +167,6 @@ public sealed class GrpcMlClient : IMlClient, IMlTrainClient
             return new MlResetResultDto(Ok: false, Error: reply.HasError ? reply.Error : DefaultResetError);
         }
 
-        // 1:1 reset_model L122–123: после успешного сброса сервиса — очистка своей очереди + свежий статус.
         await _learningStore.ClearOutboxAsync(ct);
         _statusCache.Invalidate(tenantId.Value);
         return new MlResetResultDto(Ok: true, Error: null);
@@ -205,8 +179,6 @@ public sealed class GrpcMlClient : IMlClient, IMlTrainClient
         double delta,
         CancellationToken ct)
     {
-        // Обучение гарантированно и локально (Ruling 6): сигнал всегда пишется в MlOutbox, отправку батчами
-        // делает MlOutboxFlushScheduler — и в Local-, и в gRPC-режиме (ml_client.py L6–7).
         await MlOutboxQueue.PushAsync(_learningStore, text, label, delta, ct);
     }
 
@@ -251,7 +223,6 @@ public sealed class GrpcMlClient : IMlClient, IMlTrainClient
             return fresh;
         }
 
-        // Последние известные данные (при сбое refresh останутся они — python refresh_status L132–135).
         _statusCache.TryGet(tenantId.Value, out MlStatusCache.Snapshot stale);
         MlServiceStatusDto previous = stale?.Service ?? NotReadyServiceStatus;
 
@@ -275,7 +246,6 @@ public sealed class GrpcMlClient : IMlClient, IMlTrainClient
         }
     }
 
-    // Маппит ответ Status в контрактный статус модели (поля 1:1 с MlServiceStatusDto).
     // reply: Ответ ml-service.
     // Возвращает: DTO статуса модели.
     private static MlServiceStatusDto MapStatus(StatusReply reply)
@@ -290,7 +260,6 @@ public sealed class GrpcMlClient : IMlClient, IMlTrainClient
                 Accuracy: reply.Eval?.Accuracy ?? 0.0));
     }
 
-    // Маппит ответ Predict в контрактный результат (поля 1:1 с MlPredictResultDto).
     // reply: Ответ ml-service.
     // Возвращает: DTO предсказания.
     private static MlPredictResultDto MapPredict(PredictReply reply)
@@ -320,7 +289,6 @@ public sealed class GrpcMlClient : IMlClient, IMlTrainClient
                 Margin: decision.Margin);
     }
 
-    // CallOptions вызова: metadata tenant-id/service-token + deadline + токен отмены (Ruling 1).
     // tenantId: Id тенанта (формат N).
     // deadline: Лимит времени вызова.
     // ct: Токен отмены вызова.
@@ -342,7 +310,6 @@ public sealed class GrpcMlClient : IMlClient, IMlTrainClient
             ? "ML-сервис недоступен"
             : "ML-сервис не ответил — повторите попытку через несколько секунд";
 
-    // Фиксированный ответ неготовой/недоступной модели: «не уверен» (Ruling 5, ml.proto L21–23).
     private static MlPredictResultDto NotReadyPrediction => new(
         Take: false,
         Label: null,
@@ -360,7 +327,6 @@ public sealed class GrpcMlClient : IMlClient, IMlTrainClient
         Learned: 0,
         Eval: new MlEvalDto(Count: 0, Correct: 0, Accuracy: 0.0));
 
-    // Читает выключатель mlEnabled: «не false» (ml_routes.py L71) — false только при сохранённом JSON-false.
     // ct: Токен отмены.
     // Возвращает: True, если ключ отсутствует, повреждён или хранит JSON-true.
     private async Task<bool> ReadMlEnabledAsync(CancellationToken ct)