docs: actualize README, architecture, requirements (v1.1)

README:
- processed/ tree now shows mcgill/ and user/ subdirs
- --style user -> --style H1K0 in quick-start prefix example
- pretrained.report.txt and finetuned.report.txt added to artifact tables

architecture.md (-> v1.1):
- remove stale music21 fallback mention from chord_parser section
- fix ChordDataset: on-demand loading, not eager; remove non-existent
  make_dataloader from public interface
- fix train function name: train_model -> train
- update logging description: report goes to .report.txt, not stdout
- note that scripts use max_seq_len=256 (sequences top out at 195 tokens)

requirements.md (-> v1.1):
- FT-12: update from unified script to pretrain.py + train.py pair

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>

README.md

@@ -112,7 +112,9 @@ hamori/
 ├── data/
 │   ├── raw_user/                      .chord-файлы собственного корпуса
 │   ├── raw_external/                  публичные корпуса (McGill Billboard и др.)
-│   ├── processed/                     токенизированные .pt-файлы для обучения
+│   ├── processed/
+│   │   ├── mcgill/                    токенизированные .pt-файлы McGill (train/val)
+│   │   └── user/                      токенизированные .pt-файлы собственного корпуса
 │   └── holdout/                       отложенная выборка для итоговой оценки
 ├── src/
 │   ├── chord_parser.py                парсинг аккордовых символов
@@ -159,7 +161,7 @@ python scripts/generate.py \
 ```bash
 python scripts/generate.py \
     --checkpoint checkpoints/finetuned.pt \
-    --mode major --key C --style user --function verse --time 4/4 \
+    --mode major --key C --style H1K0 --function verse --time 4/4 \
     --prefix "Cmaj7 Am7 Dm7" \
     --output reports/samples/continuation.chord
 ```
@@ -266,6 +268,7 @@ python scripts/pretrain.py
 | `checkpoints/pretrained.pt`         | лучший чекпоинт (по val loss) |
 | `checkpoints/pretrained.log.csv`    | метрики по эпохам             |
 | `checkpoints/pretrained_curves.png` | график кривых train/val loss  |
+| `checkpoints/pretrained.report.txt` | сводный отчёт о прогоне       |
 
 Если обучение было прервано, повторно построить график и отчёт без
 повторного обучения:
@@ -282,7 +285,8 @@ python scripts/train.py
 
 Загружает `checkpoints/pretrained.pt` и дообучает на собственном корпусе
 (`data/processed/user/`). Сохраняет `checkpoints/finetuned.pt` и аналогичный
-набор артефактов (`finetuned.log.csv`, `finetuned_curves.png`).
+набор артефактов (`finetuned.log.csv`, `finetuned_curves.png`,
+`finetuned.report.txt`).
 
 Существенно более низкая скорость обучения (lr=1e-5 против 3e-4) и небольшое
 число эпох (15) предотвращают катастрофическое забывание закономерностей,