Синхронизация upstream и оптимизация постобработки MoonWell (#12)

Синхронизация с upstream до e2aeaecf: исправления AccessKit на Windows, прокрутки трекпада на Linux и анимации моделей в меню.

MoonWell: расчёт рассеяния, вторичного освещения и AO перенесён в половинное разрешение с восстановлением по глубине. В контрольной сцене RTX 5070 суммарное время постобработки снизилось с 6,41 до 3,47 мс. При выключенном расширении изображение совпадает с исходным. Добавлен анализатор диагностических логов GPU.

Исправлена подготовка тестов интерфейса и обработка отсутствующих кинороликов в сокращённой установке. Уточнены причины существующих отклонений русского пакета и HD-атласа.

Проверки: 46 тестов графического модуля и сравнения дневных/ночных кадров пройдены; полный цикл scripts/gates.sh пройден: fmt, Clippy workspace и player, reference, тесты с установкой и без неё, документация, каталог сообщений, проверка GPU-проходов и запуск движка с данными и без. Проверки отсутствующих аддонов и четырёх кинороликов явно пропущены. Живой вход/выход на сервер не выполнялся.

scripts/analyze-gfx-diagnostics.py

@@ -0,0 +1,112 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""Summarize GPU readback means by session and settings epoch, without mixing toggles.
+
+Usage: python scripts/analyze-gfx-diagnostics.py Diagnostics [another/Diagnostics]
+Pass times are weighted by readback frames, not by wall-clock seconds. CPU schedule
+phases overlap worker/render work and must not be summed into a frame time.
+"""
+
+import argparse
+import collections
+import csv
+import json
+import re
+from pathlib import Path
+
+
+def percentile(values, fraction):
+    values = sorted(values)
+    return values[int((len(values) - 1) * fraction)] if values else None
+
+
+def summarize(root):
+    text = (root / "gpu-passes.log").read_text(encoding="utf-8-sig")
+    epochs = []
+    current = {}
+    for line in text.splitlines():
+        session = re.search(r"session=(\S+)", line)
+        if not session:
+            continue
+        session = session[1]
+        if " tag mwgfx=" in line:
+            settings = dict(re.findall(r"([\w.]+)=([^\s]+)", line.split("tag mwgfx=", 1)[1]))
+            epoch = {"session": session, "settings": settings, "samples": []}
+            current[session] = epoch
+            epochs.append(epoch)
+        if " GPU_PASSES " not in line:
+            continue
+        pairs = dict(re.findall(r"(\w+)=([\d.]+)", line.split("GPU_PASSES", 1)[1]))
+        frames = int(pairs.pop("frames", 0))
+        if frames <= 0:
+            continue
+        if session not in current:
+            current[session] = {"session": session, "settings": {}, "samples": []}
+            epochs.append(current[session])
+        current[session]["samples"].append((frames, {k: float(v) for k, v in pairs.items()}))
+
+    result = {"source": str(root), "adapters": sorted(set(re.findall(
+        r"# benilla fps journal[^\n]+", text))), "epochs": []}
+    for epoch in epochs:
+        samples = epoch.pop("samples")
+        if not samples:
+            continue
+        n = sum(w for w, _ in samples)
+        totals = collections.defaultdict(float)
+        for weight, passes in samples:
+            for name, ms in passes.items():
+                totals[name] += weight * ms
+        mean = {k: v / n for k, v in totals.items()}
+        epoch.update(readbacks=len(samples), frames=n,
+                     mean_ms=dict(sorted(mean.items(), key=lambda item: -item[1])),
+                     total_measured_ms=sum(mean.values()))
+        result["epochs"].append(epoch)
+
+    # CSV may contain repeated headers and adapter banners from multiple launches.
+    header = None
+    fps = collections.defaultdict(list)
+    path = root / "fps-journal.csv"
+    if path.exists():
+        for line in path.read_text(encoding="utf-8-sig").splitlines():
+            if not line or line.startswith("#"):
+                continue
+            row = next(csv.reader([line]))
+            if row[0] == "t":
+                header = row
+                continue
+            if header is None:
+                continue
+            for key, value in zip(header, row):
+                if key not in ("mean_ms", "main_ms", "gpu_ms", "p95_ms"):
+                    continue
+                try:
+                    fps[key].append(float(value))
+                except ValueError:
+                    pass
+    result["journal_ms"] = {key: {"samples": len(values),
+        "median": percentile(values, .5), "p95": percentile(values, .95)}
+        for key, values in fps.items()}
+    phases = collections.defaultdict(list)
+    path = root / "cpu-phases.csv"
+    if path.exists():
+        lines = (line for line in path.read_text(encoding="utf-8-sig").splitlines()
+                 if line and not line.startswith("#"))
+        for row in csv.DictReader(lines):
+            try:
+                phases[row["phase"]].append(float(row["wall_ms"]))
+            except (ValueError, KeyError, TypeError):
+                pass
+    result["cpu_phase_wall_ms"] = {key: {"median": percentile(values, .5),
+        "p95": percentile(values, .95)} for key, values in phases.items()}
+    return result
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    parser = argparse.ArgumentParser(description=__doc__)
+    parser.add_argument("folders", nargs="+", type=Path)
+    parser.add_argument("--output", type=Path, help="Write a UTF-8 JSON report")
+    args = parser.parse_args()
+    report = json.dumps([summarize(root) for root in args.folders], indent=2)
+    if args.output:
+        args.output.write_text(report + "\n", encoding="utf-8")
+    else:
+        print(report)