feat: land superpaper v1 notes scaffold

Add the ledger schema, class router, lint codes, ingest/build
pipeline, and three work-tree examples: align derivation,
superfig delegation, and supertensor delegation.

examples/excerpt-toy/notes/sections/sec-01.tex

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+\section{这篇论文在问什么}
+要把输入变成预测，最简单的机制是什么？损失要不要走在前向主路上？
+这是摘录 fixture，不假装读完全文。

examples/excerpt-toy/notes/sections/sec-02.tex

@@ -0,0 +1,3 @@
+\section{主张与贡献}
+\splabel{C1}
+一次前向是 $x \to f_\theta \to \hat y$。损失 $L(\hat y,y)$ 在预测之后单独计算，不是主路上的一站。

examples/excerpt-toy/notes/sections/sec-03.tex

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+\section{预备：定义、假设、符号}
+预测器定义为 $\hat y = f_\theta(x)$。符号见附录。

examples/excerpt-toy/notes/sections/sec-04.tex

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+\section{一次前向与损失}
+内积的方差会随维数 $d$ 涨。为了不让后续非线性饱和，要把点积除掉 $\sqrt{d}$。
+
+\begin{align}
+u^\top v &\longrightarrow \frac{u^\top v}{\sqrt{d}}.
+\end{align}
+
+\begin{itemize}
+\item $u,v$ — 两个 $d$ 维向量
+\item $d$ — 特征维（shape parameter）
+\end{itemize}
+
+\begin{importantbox}{主路与损失}
+损失比较 $\hat y$ 与 $y$，梯度再回到 $\theta$。不要把 $L$ 画成前向的一站。
+\end{importantbox}
+
+\subsection{本章小结}
+前向只负责预测；缩放是改写，不是新算子。

examples/excerpt-toy/notes/sections/sec-05.tex

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+\section{总结与延伸}
+摘录只保留一条机制：一次前向加侧路损失。更长的论文用 ledger 把 claim 钉住，再按路由出图。