docs(runtime): explain import scheduling and dependency selection

src/lib/canvas-runtime/import-batches.ts

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  */
 /** Runner-owned feedback, not persisted job state. Probe bounded batches to
  * distinguish fixed publication cost from the marginal cost of another unit. */
-/** budget/max由runner给出，用实际已提交units和耗时更新下一批软上限。 */
+/** runner 提供已验证的正 budget/max，并在尝试后反馈 units/elapsed；本函数不自行读取时钟或发布内容。
+ * 闭包只保留 limit 和 observed，重启 runner 会重新从 1 探测，不用持久化这些性能估计。
+ * 参数/样本未在此验证，调用方需传有限且合理的耗时/单位；它不是容量或源完整性校验器。 */
 export function createImportBatches(budget:number,max:number){
  // 初始未观测时保守为1；observed只表示收到反馈，不是源校验或导入已完成。
  let limit=1,observed=false;
@@ -13,7 +15,9 @@ export function createImportBatches(budget:number,max:number){
   get limit(){return limit;},
   /** 是否已有至少一次发布成本样本，用于runner的调度决策。 */
   get observed(){return observed;},
-  /** 超时按比例减小并至少降一档；不足当前limit的尾批不能证明更大批也便宜。 */
+  /** 首次反馈即 observed=true；elapsed > budget 按比例缩小，且尽量至少减 1，最低保留 1。
+   * 未超时且 units ≥ limit 才按约 1.5 倍增长并封顶 max；等于 budget 也算此分支。
+   * 不足当前 limit 的尾批不增长，避免将少量记录的固定发布成本误当成更大批仍便宜。 */
   record(units:number,elapsed:number){
    observed=true;
    if(elapsed>budget){limit=Math.max(1,Math.min(limit-1,Math.floor(units*budget/elapsed)));return;}