fix: guard floor phase against n_trainval budget + assert epsilon on output

Codex Task 8 审查修复：
- Important 1: _satisfy_floors 每步移入前检查预算，floor 需求超 n_trainval 时
  抛 InfeasibleSplitError（fail loud），保证 trainval 永不超额挤占 test；补预算超限测试。
- Important 2: 确定性测试末尾用 _epsilon_ok 断言产出 test 真满足 ε（两维偏差回归护栏），
  并断言 trainval <= n_trainval。
- Minor: fixture docstring 注明结构真实 / signal 二次构造，正式运行由真实诊断替换。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

app/harness/split_selection.py

@@ -409,6 +409,9 @@ def _satisfy_floors(
     每轮取未达标类型的缺口，候选 = 能填 ≥1 槽 且 移入后 test 仍满足 ε 的视频；候选为空即
     死锁抛 InfeasibleSplitError；否则选填槽最多者（等槽数按预洗牌顺序取首个，确定性）。
 
+    n_trainval 是硬预算：floor 需求超出预算（尚有缺口却已达 n_trainval）也判不可行 fail loud，
+    保证返回的 trainval 永不超过 n_trainval（不因硬约束悄悄超额、挤占 test）。
+
     参数:
         selected: 当前 trainval（就地追加）。
         pool: 当前剩余池 = test 补集（就地移除）。
@@ -416,12 +419,17 @@ def _satisfy_floors(
         config: 选择配置。
 
     异常:
-        InfeasibleSplitError: 存在未达标类型但无候选可在不破 ε 下填补。
+        InfeasibleSplitError: 存在未达标类型但无候选可在不破 ε 下填补，
+            或 floor 需求超过 n_trainval 预算。
     """
     while True:
         deficits = _unmet_floors(selected, config.floor_k)
         if not deficits:
             return
+        if len(selected) >= config.n_trainval:
+            raise InfeasibleSplitError(
+                f"floor 需求超过 n_trainval={config.n_trainval} 预算，剩余缺口: {dict(deficits)}"
+            )
         candidates = [
             video
             for video in pool
@@ -501,7 +509,8 @@ def select_split(videos: list[VideoRecord], *, config: SelectConfig) -> SplitAss
         SplitAssignment，trainval 按选择顺序、test 按 videos 原始顺序。
 
     异常:
-        InfeasibleSplitError: videos 为空，或 floor 与 ε 死锁无法满足。
+        InfeasibleSplitError: videos 为空、floor 与 ε 死锁无法满足、
+            或 floor 需求超过 n_trainval 预算。
     """
     if not videos:
         raise InfeasibleSplitError("videos 为空，无法执行切分")

tests/unit/test_split_selection.py

@@ -54,8 +54,9 @@ def _load_adhoc_predictions() -> list[dict]:
 def _real_shaped_video_records() -> list:
     """用真实预测结构 + 二次构造 T2 信号构建 300 个 VideoRecord。
 
-    题型 / 难度画像取自真实 infer_adhoc 预测；因真实诊断尚未跑，T2 信号是二次构造：
-    对高信号题型（Counting / Action Reasoning）的错题标 T2 defect，error_type 循环取 4 类，
+    注意：视频 type / difficulty 结构真实（取自真实 infer_adhoc 预测），signal 叠加是二次构造
+    （pre-diagnosis 阶段固有限制，真实诊断尚未跑）；正式运行时 T2 信号由真实诊断产物替换。
+    这里对高信号题型（Counting / Action Reasoning）的错题标 T2 defect，error_type 循环取 4 类，
     使 floor 约束有料、多样性格子有区分度。
 
     返回:
@@ -158,6 +159,7 @@ def test_build_video_records_covers_all_videos_with_difficulty_and_types():
 def test_select_split_video_disjoint_and_floor_and_deterministic():
     from app.harness.split_selection import (
         SelectConfig,
+        _epsilon_ok,
         derive_reportable_types,
         select_split,
     )
@@ -181,6 +183,10 @@ def test_select_split_video_disjoint_and_floor_and_deterministic():
         v.wrong_by_type.get("Counting Problem", 0) for v in videos if v.video_id in trainval_ids
     )
     assert counting_defects >= 3  # floor 硬约束满足
+    assert len(a.trainval) <= cfg.n_trainval  # trainval 永不超预算
+    test_ids = set(a.test)
+    test_records = [v for v in videos if v.video_id in test_ids]
+    assert _epsilon_ok(test_records, videos, cfg)  # 产出 test 真满足 ε（回归护栏）
 
 
 def test_infeasible_floor_vs_epsilon_raises():
@@ -204,6 +210,29 @@ def test_infeasible_floor_vs_epsilon_raises():
         )
 
 
+def test_infeasible_floor_exceeds_n_trainval_budget_raises():
+    from app.harness.split_selection import (
+        InfeasibleSplitError,
+        SelectConfig,
+        select_split,
+    )
+
+    # floor 需求（Action Reasoning 48 缺陷）远超 n_trainval=1 预算：单视频至多带 1 题 AR 缺陷，
+    # 无法在 1 个 trainval 名额内满足 floor=40 → 抛 InfeasibleSplitError（预算不足）。
+    videos = _real_shaped_video_records()
+    with pytest.raises(InfeasibleSplitError):
+        select_split(
+            videos,
+            config=SelectConfig(
+                n_trainval=1,
+                floor_k={"Action Reasoning": 40},
+                epsilon=1.0,
+                reportable_types=set(),
+                seed=3,
+            ),
+        )
+
+
 def test_derive_reportable_types():
     from app.harness.split_selection import derive_reportable_types