refactor: remove deprecated retriever module

RecursiveRetriever was a failed approach, not carried into TRM5.
- delete app/retriever/ (empty placeholder)
- drop retriever + train blocks from config/default.yaml
- renumber fidelity checklist 13->12 items (drop #4, shift up)
- sync core-goal text, dir tree, module-interaction diagrams
  across CLAUDE.md, ARCHITECTURE.md, overview.md, README.md
- reference/ kept intact as historical code

CLAUDE.md

@@ -6,7 +6,7 @@
 > 2. 你的所有思考过程和回复必须使用 **简体中文**。
 
 ## 1. 项目元数据 (Metadata)
-- **核心目标**: 在层次化视频树上构建可自我进化的搜索 Agent + 可训练的递归检索器（RecursiveRetriever），通过 Harness Engineering（工具、技能、记忆、中间件）的持续改进实现长视频理解；服务于科研产出。详见 `research-wiki/ARCHITECTURE.md`、`README.md`。
+- **核心目标**: 在层次化视频树上构建可自我进化的搜索 Agent，通过 Harness Engineering（工具、技能、记忆、中间件）的持续改进实现长视频理解；服务于科研产出。详见 `research-wiki/ARCHITECTURE.md`、`README.md`。
 - **项目类型**: 科研工程混合体 + 生产级（非 MVP）
 - **目标会议**: AAAI 2026（2026年6月25日）
 - **后端架构**: Python 3.11（Clean Architecture 四层分层，详见 `research-wiki/ARCHITECTURE.md §2`）
@@ -221,23 +221,22 @@ MODE=mock N_SAMPLES=10 bash scripts/<experiment>.sh   # smoke test
 
 ### 4.7 核心算法保真
 
-迁移时逐一比对参考代码，不可简化。完整清单见 `research-wiki/ARCHITECTURE.md §6`（建树 4 项 + 训练 9 项 = 13 项）。
+迁移时逐一比对参考代码，不可简化。完整清单见 `research-wiki/ARCHITECTURE.md §6`（建树 4 项 + 训练 8 项 = 12 项）。
 
 | # | 算法 | 核心逻辑 |
 |---|------|---------|
 | 1 | L2 轴心建树策略 | L2 先行→L3 向下→L1 向上，asyncio 链式并发 |
 | 2 | VLM 批量帧描述 + JSON fallback | `_L3_BATCH_SIZE=5` 批量调用，解析失败逐帧 fallback |
 | 3 | 断点续跑机制 | `progress.json` + L1 中间 JSON，按段恢复 |
-| 4 | RecursiveRetriever | Cross-Attention 选择器 + ACT halt + z 状态累积 |
-| 5 | CE-Gate e-process | 截断 Beta 混合、四出口门控 |
-| 6 | 信息阶梯 | 冷启动 2:1、gamma-EMA、反泄漏 |
-| 7 | 块顺序验证 | 基线缓存、INFRA 护栏、配对翻转 |
-| 8 | 诊断瀑布 | 错误归因级联、缺陷 vs 失误、D1-D5 |
-| 9 | 进化 patch 引擎 | 保护跨度、rank-and-clip、附录/动量 |
-| 10 | Mini-batch 构建 | FFD + round-robin + 正确率混合 |
-| 11 | Agent Loop | Thinking+JSON、json_repair、pluggy hook |
-| 12 | 树环境语义搜索 | 分块 embedding、祖先去重、锚定验证 |
-| 13 | 训练循环编排 | 三级嵌套、慢更新10步、断点续训 |
+| 4 | CE-Gate e-process | 截断 Beta 混合、四出口门控 |
+| 5 | 信息阶梯 | 冷启动 2:1、gamma-EMA、反泄漏 |
+| 6 | 块顺序验证 | 基线缓存、INFRA 护栏、配对翻转 |
+| 7 | 诊断瀑布 | 错误归因级联、缺陷 vs 失误、D1-D5 |
+| 8 | 进化 patch 引擎 | 保护跨度、rank-and-clip、附录/动量 |
+| 9 | Mini-batch 构建 | FFD + round-robin + 正确率混合 |
+| 10 | Agent Loop | Thinking+JSON、json_repair、pluggy hook |
+| 11 | 树环境语义搜索 | 分块 embedding、祖先去重、锚定验证 |
+| 12 | 训练循环编排 | 三级嵌套、慢更新10步、断点续训 |
 
 > **任何 PR 涉及上述算法的修改，必须在 commit message 中标注对应序号并说明变更理由。**
 
@@ -301,7 +300,6 @@ project_root/
 │   ├── harness/             # 训练 harness（runner, inference, batching）
 │   ├── question_gen/        # 新题构建
 │   ├── search/              # 搜索 Agent 装配（prompt, skills）
-│   ├── retriever/           # 可训练检索器（RecursiveRetriever）
 │   └── ports.py             # 应用层端口
 │
 ├── adapters/                # 外部实现层（LLM/VLM/embedding/cache/遥测）