feat(m1): instruction & answer generation, 6 categories (T1.4)

- describe / anomaly / root_cause / forecast / compare / event
- JSON answers (stats, anomaly_regions aligned w/ labels, forecast), text for cause/event
- evolve_instruction: deterministic Evol-Instruct-style rephrasing
- tests/test_instruct.py (12 tests, RED->GREEN)

Exit criteria: anomaly JSON json.loads-able & regions reconstruct labels; full suite 37 passed.

openspec/changes/ts-as-modality/tasks.md

@@ -8,7 +8,7 @@
 - [x] 1.1 项目脚手架：创建 `pyproject.toml`（torch/transformers/peft/accelerate/datasets/numpy/tqdm/pyyaml/pytest）、`src/tsmm/` 模块骨架、`configs/`、`scripts/`、`tests/`，并建 `data/`、`checkpoints/` 加 `.gitignore`（验证：`python -c "import tsmm"` 不报错；`pytest tests/` 可跑）
 - [x] 1.2 属性词表与采样 `data/attributes.py`：定义变量名词表/单位/采样率档位，`sample_attributes(n_channels)` 返回结构化属性（验证：单测字段齐全、可复现）
 - [x] 1.3 成分模型与时序合成 `data/synthesis.py`：`generate_series`（趋势+周期+基线+噪声）、`inject_anomaly`（尖刺/水平偏移/方差膨胀/缺失段/缓慢漂移，返回逐点 labels+段元数据）、`couple_event`（t 处阶跃+事件文本）、`add_missing`（NaN 占位）（验证：给定 seed 确定；异常段与 labels 一致；事件处有阶跃）
-- [ ] 1.4 指令与回答生成 `data/instruct.py`：6 类指令模板（描述/异常/根因/预测/比较/事件关联）+ Evol-Instruct 演化，`build_instruction` 产 JSON 区间/数值/文本回答（验证：异常类 JSON 可 `json.loads` 且段与 labels 吻合）
+- [x] 1.4 指令与回答生成 `data/instruct.py`：6 类指令模板（描述/异常/根因/预测/比较/事件关联）+ Evol-Instruct 演化，`build_instruction` 产 JSON 区间/数值/文本回答（验证：异常类 JSON 可 `json.loads` 且段与 labels 吻合）
 - [ ] 1.5 离线生成脚本 `scripts/gen_synthetic.py`：多进程产 `align.jsonl`(50万)/`sft.jsonl`(10万)/`eval_synth.jsonl`(2k held-out)，支持 `--n/--out/--seed/--workers` + tqdm（验证：`--n 1000` 跑通，抽样 5 条 schema 合规）
 - [ ] 1.6 真实 benchmark 加载 `data/real_bench.py`：加载 SMD/MSL/SMAP/SWaT/PSM（至少 2 个），`load_windows(T=512, stride=256)` 滑窗+归一化+标签，异常段改写问答对存 `eval_real.jsonl`（验证：窗口形状 `[N,T,C]`、标签 `[N,T]`、问答非空）
 - [ ] 1.7 M1 出口验证：`gen_synthetic.py --n 1000` 产可视检合法 JSONL；`real_bench.py` 加载 ≥2 数据集；人工抽看 5 条合成样本确认成分/异常/事件正确