docs: философия TEXT_RULES (типовые) vs asserts (специфичные), §3.6

GUIDE.md

@@ -72,6 +72,10 @@ TEXT_RULES = [
 ]
 ```
 
+**TEXT_RULES покрывает только типовые модели** (fio, date, phone, mfc, zags...) — те, для которых по ключевому слову можно угадать подходящий текст. Одно правило покрывает десятки похожих моделей.
+
+Для узкоспецифичных моделей проекта, где ключевое слово не даёт нужной точности, используй `text` в asserts (см. [Шаг 3.6](#36-когда-text_rules-не-хватает)).
+
 ## Шаг 2: Первый запуск без asserts
 
 Запусти тест с `-v` (verbose), чтобы увидеть каждую модель и её ответ:
@@ -218,6 +222,34 @@ SMC возвращает классы с полями `class` и `confidence`:
 {"model": "zags~ffb403fff9f5802d53aac8a5c844af26", "text": "загс центрального района", "checks": {"min_found": 0}}
 ```
 
+### 3.6 Когда TEXT_RULES не хватает
+
+**Философия тестов — два уровня проверки:**
+
+| Уровень | Инструмент | Вопрос |
+|---------|-----------|--------|
+| 1 — санитарный | TEXT_RULES | Модель живая? Отвечает хоть что-то? |
+| 2 — проверочный | asserts | Модель отвечает **правильно**? |
+
+TEXT_RULES даёт быстрый ответ «живая/мёртвая» для типовых моделей. Но есть модели, которым нужен специфичный текст, недоступный для угадывания по ключевому слову.
+
+**Пример:** модель `Конкретика по УК~ffb403...` — TEXT_RULES по ключевому слову `"конкретик"` возвращает `"конкретный вопрос"`. Текст слишком размытый, модель не находит сущностей и возвращает пустой ответ.
+
+**Решение:** добавить `text` в assert с точной формулировкой:
+
+```json
+{
+  "model": "Конкретика по УК~ffb403fff9f5802d53aac8a5c844af26",
+  "text": "Найти свою УК",
+  "checks": {"min_found": 0}
+}
+```
+
+**Это не баг, а дизайн:**
+- TEXT_RULES универсален и переносим между проектами (скопировал тесты — работает)
+- asserts пишется под конкретный проект и покрывает специфичные модели
+- Без asserts — быстрый санитарный прогон, с asserts — полная валидация
+
 ## Шаг 4: Запуск с asserts
 
 ```bash