feat(sense): T-G4 线性头（离线 softmax 回归 + 纯 Python 推理）

- classifier.py：LinearHead.load（JSON 工件，缺失/损坏 -> ArtifactMissing）+
  predict（纯 Python 点积 + 稳定 softmax，D-G5 serving 零依赖）；LoraRemote 预留
- scripts/train_tier_head.py：numpy softmax 回归（类别权重均衡/L2），
  70/15/15 切分，head.json + metrics.json（accuracy/macro-F1/逐档 F1）+ 工件登记；
  --synthetic 合成自测链路；CLI 出口 UTF-8 reconfigure
- requirements-ml.txt 登记 numpy（离线训练用，D-P6/D-G5 说明理由）
- 测试 +5（黄金向量 softmax 一致/argmax/缺失/损坏/合成训练-推理链路），全量 400 passed

任务拆解与执行计划.md

@@ -159,7 +159,7 @@ P0 完成后的能力：干净的后端抽象 + 可量化的评测 + 可追溯
 | T-G2 | 观察埋点：observer + 三消费方埋点（pipeline/proxy/client） | ✅ 完成 | T-G2 |
 | T-G3 | 标签+校准：夜间 true_tier 推导 + split-conformal + 工件表 | ✅ 完成 | T-G3 |
 | T-G3b | KnnHead（架构变体 B）：kNN 投票 + conformal-kNN + 按桶分区/封顶/压缩；hybrid fusion 预留（§14） | ⬜ 待办 | |
-| T-G4 | 线性头：离线训练脚本 + LinearHead 纯 Python 推理 + 登记 | ⬜ 待办 | |
+| T-G4 | 线性头：离线训练脚本 + LinearHead 纯 Python 推理 + 登记 | ✅ 完成 | T-G4 |
 | T-G5 | Grader：决策组合（特征门×概率×conformal）+ /v1/route + 三态 mode | ⬜ 待办 | |
 | T-G6 | live 分流：pipeline tier_fn 三档钩子 + proxy 档位映射 + T2 档升级阶梯 | ⬜ 待办 | |
 | T-G7 | 审计+前端：ReviewQueue 抽样 + tier 指标卡 + 客户端来源显示/一键升级 | ⬜ 待办 | |