feat(collect): 按 docs/tdc-案例.md 重做主链路 —— 四段加密 + 字符串指纹识别 37/37

做的什么:
  1. 判决并修正 collect 结构: 不是「整体一次加密」, 而是
     chunk1 / trajectory / chunk2 / sd **四段独立加密**, 前 3 段
     空格 pad 到 24 字节对齐、sd 不 pad, 4 段 base64 直接拼接。
  2. 按案例 §5.3 实现字符串+结构指纹的模块识别器, 把 37 个采集器
     全部识别且跨构建唯一。
  3. 修 reorder 的恒等映射 bug, 并补强断言。
  4. 在线抓取全新样本作为唯一数据源, 清理探索性脚本。

为什么:
  * 旧「整体加密 + \x00 补齐」与真机数据矛盾 —— 导致多轮实验
    建立在结构错误的 collect 上（这正是此前反复"乱碰"的根因）。
  * 模块 id 每份构建重排, 不能当跨构建锚点; 但模块的**代码**
    （字符串集合、结构）不变 —— 这是案例指明的不变量。
  * reorder 旧实现用「目标槽下标」切「源数组」, 顺序不同即全盘错位;
    原测试只断言"是置换", 恒等函数也满足, 所以 bug 被放过了。

怎么验证:
  * 四段结构（3 条独立证据, 其中一条不需密钥）:
      - 真机明文 3 处连续空格串 [+5,+10,+24], 且 pad == 24-len%24 全中
      - 密文长度算术 480+96+416+56 = 1048 == 真实 1048 字符
      - '=' 只出现在 1046/1048, 对应 sd 段 33B→补 7→40B
  * 指纹: 4 份全新在线构建 37/37 识别、0 unknown、跨构建语义名集合
    完全一致、单构建内 0 重名
  * 配对正确性: 独立证据 37/37 一致; 负对照（清单下标 / 模块 id /
    随机配对）均只有 2-3/37 —— 证明归一化没有过拟合
  * 端到端重排 3/3 正确且非恒等
  * selftest 全绿; 强断言自查: 旧实现过不了新断言

新增:
  tools/tdc_modules.py            字符串+结构指纹识别（案例 §5.3）
  scripts/fetch_online_samples.py 在线抓取全新 tdc.js
  scripts/verify/*.py             7 个可复现的验证脚本
  docs/tdc-案例.md                案例原文（看雪, 作者执着的猫）

修改:
  tcaptcha/crypto.py          +build_collect / split_collect_segments（四段）
  tools/tdc_collectgen.py     reorder 改为跨构建锚点对齐 + spec_from_seq
  tools/tdc_layout.py         +static_fingerprint / opcode_histogram
  tools/tdc_program.py        修符号求值插值类型崩溃
  tcaptcha/tests/test_collectgen.py  补「非恒等」强断言 + 在线新样本端到端
  tcaptcha/client.py          debug 目录改到系统临时目录（不再写仓库内 scratch/）
  har/1ms_dianxuan/PROGRESS.md      新增已知 #41~#49, 显式修正被推翻的旧结论
  .gitignore                  +scratch/  +har/online/

删除:
  scratch/（含 10-11 遗留的一次性脚本, 已确认不可恢复后清理）

注意:
  * 账本记录了一次自我纠错: 曾据案例 §5.5 误判 kind=2「不进 cd」,
    实测（cd 38 槽、轨迹在第 10 槽）否定后已撤回。
  * 仍未打通: 纯离线生成需要每个语义名的取值来源（已知 #38）。

scripts/verify/verify_reorder.py

@@ -0,0 +1,61 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""用**全新在线样本**做端到端重排测试（不需要真机明文，自证）。
+
+做法:
+  给每个语义名编一个**假值** value_i，按构建 A 的清单顺序排成 cd_A。
+  再用锚点把它重排到构建 B 的顺序，得到 cd_B。
+  正确答案 = 按 B 的清单顺序、取各自语义名的假值。
+
+  这个测试能抓住 reorder 的核心 bug（恒等映射）：
+  若 B 的顺序 ≠ A 的顺序，恒等映射必然错；只有真对齐才对。
+"""
+import glob
+import sys
+from pathlib import Path
+
+ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
+sys.path.insert(0, str(ROOT / "tools"))
+import tdc_collectgen as cg  # noqa: E402
+import tdc_modules as tm  # noqa: E402
+
+BATCH = sorted(glob.glob(str(ROOT / "har" / "online" / "*" / "tdc_*.js")))
+print("新样本 %d 份" % len(BATCH))
+print()
+
+
+A = BATCH[0]
+rowsA = tm.analyze(A)
+namesA = [r["name"] for r in rowsA]
+seqA = [r["module"] for r in rowsA]
+n = len(namesA)
+print("基准 %s  项 %d  唯一名 %d" % (A.split("/")[-1], n, len(set(namesA))))
+
+# 假值：每项一个可区分的值
+fake = {nm: "V<%s>" % nm for nm in namesA}
+cd_A = [fake[nm] for nm in namesA]
+
+src = cg.spec_from_seq(seqA, [None] * n, namesA, sample_cd=cd_A)
+
+print()
+for f in BATCH[1:]:
+    rowsB = tm.analyze(f)
+    namesB = [r["name"] for r in rowsB]
+    seqB = [r["module"] for r in rowsB]
+    dst = cg.spec_from_seq(seqB, [None] * len(rowsB), namesB)
+
+    # 正确答案：按 B 的顺序取各自语义名的假值
+    truth = [fake[nm] for nm in namesB]
+
+    try:
+        out = cg.reorder(cd_A, dst, src)
+        ok = out == truth
+        identical = out == cd_A
+        print("  vs %-24s" % f.split("/")[-1])
+        print("     重排结果 == 正确答案 : %s" % ok)
+        print("     重排结果 == 原样(说明没重排): %s" % identical)
+        if not ok:
+            bad = [i for i, (a, b) in enumerate(zip(out, truth)) if a != b]
+            print("     错位 %d 处, 前5: %s" % (len(bad), bad[:5]))
+    except Exception as e:
+        print("  vs %-24s %s: %s" % (f.split("/")[-1], type(e).__name__, str(e)[:110]))
+    print()