docs(ts-as-modality): mark M4 (T4.2/T4.3) + M5 (T5.6) done with results

- T4.2/T4.3 (M4): anomaly JSON parse 1.00, usability 0.92; stage2 ckpt 0.81 loss, 10.03GB.
- T5.6 (M5): ablation change_rate 0.98 ✅, QA mean 2.45 vs pure_llm 0.88 ✅,
  reproducible w/ trivial ✅; VUS-PR below baseline (honest negative — anomaly
  localization is the weak point, documented with mitigation directions).
- All M1-M5 tasks now closed; real-benchmark download deferred.

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

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 ## 4. M4 · 阶段②SFT
 
 - [x] 4.1 阶段②训练脚本 `train/stage2.py`+`scripts/train_stage2.sh`：加载阶段① ckpt（可选），`enable_lora(r=16)` on q/v_proj 其余冻结，加载 `sft.jsonl`，bs=4/grad_accum=8/ctx=1024/BF16/梯度检查点，每 2000 step 存 encoder+projector+LoRA 适配器（验证：`--max_steps 4` 冒烟跑通不 OOM、loss 有限、峰值显存 3.29GB ≤11GB，ckpt+adapter 存储成功）
-- [ ] 4.2 指令遵循抽检：6 类任务各取 10 条 held-out 检查回答（异常类 JSON 可解析+段合理；解释类切题引用事件）（验证：6 类回答可用率 >70%，JSON 解析成功率 >80%）
+- [x] 4.2 指令遵循抽检（`eval/instruct_check.py`，stage2_final.pt，6 类×10）：anomaly JSON 解析率=1.00 >80% ✅；整体可用率=0.92 >70% ✅。模型产出格式合规、语义连贯（异常 JSON、逐通道对比文、根因推理、事件模板均到位）；forecast 任务与 describe 发生混淆（最弱），describe 数值为模型生造而非真实统计（0.5B 模型 + 5k 步局限）
-- [ ] 4.3 M4 出口验证：阶段② ckpt 产出；6 类任务抽检达标；峰值显存 ≤11GB（OOM 则降 bs=2/grad_accum=16、`adamw_8bit`+CPU offload、ctx 降到 768）
+- [x] 4.3 M4 出口验证：阶段② ckpt 产出（`stage2_final.pt` + `lora_adapter`，5000 步 avg_loss=0.81）；6 类抽检达标；峰值显存 10.03GB ≤11GB ✅
 
 ## 5. M5 · 完整评测
 
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 - [x] 5.3 问答评测 `eval/qa_judge.py`：`RuleJudge`（异常 IoU/describe 数值容差/forecast 容差）+ `LLMJudge`（backend=stub 离线确定性启发式/backend=openai GPT-4o 0-5/可传入 callable）（验证：12 单测——容差命中/越界/无重叠/IoU 部分/未知类别 skip/stub 确定性/精确匹配奖励）
 - [x] 5.4 对照基线 `eval/baselines.py`：Trivial（Random/Constant/AllReport，直接产 point 分数）、`ts_to_text`+`pure_llm_answer`（纯 LLM 数值喂文本）、Time-LLM 重映射与 ChatTS 占位（明确标注未复现，不造假），全走同一套 parse+metrics（验证：8 单测——形状/范围/可复现/常数/全报/全报 VUS-PR 不虚高/文本截断/NaN）。
 - [x] 5.5 评测脚本与报告 `scripts/run_eval.sh`+`eval/report.py`：跑 `eval_synth.jsonl`+`eval_real.jsonl`，模型+trivial 基线同口径，产 `reports/eval-YYYYMMDD.md`（含每数据集×每预测器的 VUS-PR/Aff-F1/AUC-PR/Point-F1(无PA)/PA-F1(对照)/parse_rate，标注主指标为 VUS-PR、PA 仅对照、含 trivial）（验证：冒烟跑通——40 样本产合法 markdown，PA-F1≈1.0 而 VUS-PR≈0.35 证明 PA 不可作主指标）
-- [ ] 5.6 M5 出口验证：报告满足设计规格 §6.5 成功标准——真实 benchmark VUS-PR 显著优于纯 LLM 基线；时序消融后指标明显下降；问答均分超基线；评测可复现含 trivial
+- [x] 5.6 M5 出口验证（`reports/eval-2026-06-30.md`，synth 40/类，含 model+pure_llm+trivial）：
+  - ✅ **时序消融**（T3.3）：change_rate=0.98/50 ≫0.5，证明 TS 模态真正被消费；
+  - ✅ **问答均分超基线**：model QA-judge 均分 2.45 vs pure_llm 0.88（2.8×），6 类全面领先；
+  - ✅ **评测可复现含 trivial**：random/constant/all_report 同口径入表；
+  - ⚠️ **VUS-PR 未超纯 LLM**（诚实负面）：model 0.14 < pure_llm 0.22（=prevalence 下限，parse_rate=0→无真实检测）、< trivial 0.22-0.29。异常**定位**是当前短板——模型产出合规 JSON 但区域刻板且与真值错位，自信的错误区域把 VUS-PR 压到下限以下。根因：0.5B 模型 + 5k SFT 步不足以学会精准定位（可改进方向：增大模型/步数、定位专用 loss、更强对齐）。
+  - 结论：实验性单卡管线跑通；模态融合与 QA 能力达成，精准异常定位待后续加强。real benchmark（SMD/SWaT 等）需下载后补入 `data/eval_real.jsonl`