diff --git a/docs/research/2026-08-30-sherpa-window-shift.md b/docs/research/2026-08-30-sherpa-window-shift.md
new file mode 100644
index 0000000..b8291f2
--- /dev/null
+++ b/docs/research/2026-08-30-sherpa-window-shift.md
@@ -0,0 +1,196 @@
+# Поддерживаемый шаг окна в sherpa-onnx
+
+**Дата:** 2026-08-30
+
+**Статус:** исследовательская записка. Production-зависимости и код не менялись.
+
+## Вопрос и ответ
+
+Первый опубликованный релиз, в котором `window_shift_ratio` доступен из
+готового Python wheel для offline speaker diarization, - **sherpa-onnx 1.13.6**
+от 18 августа 2026 года. В нем параметр входит в публичный Python-конструктор
+`OfflineSpeakerSegmentationPyannoteModelConfig` и доступен как изменяемое поле.
+Это подтверждают [binding тега
+v1.13.6](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/blob/v1.13.6/sherpa-onnx/python/csrc/offline-speaker-diarization.cc#L45-L54),
+[пример Python API](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/blob/v1.13.6/python-api-examples/offline-speaker-diarization.py#L62-L80)
+и [состав релиза](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/releases/tag/v1.13.6).
+Готовые wheels появились на PyPI в тот же день
+([метаданные 1.13.6](https://pypi.org/pypi/sherpa-onnx/1.13.6/json)).
+
+С 1.13.5 можно перейти **обычным обновлением до 1.13.6**. Частный binding,
+backport и новый запрос upstream не нужны: нужный follow-up уже принят и
+опубликован upstream. Модели и рабочее значение `0,1` при этом не меняются.
+
+## Хронология
+
+| Дата и версия | Что было доступно |
+|---|---|
+| До 23.07.2026 | Шаг был зашит в C++ как 10% окна. Это исходная проблема, описанная upstream в [PR #3769](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/pull/3769). |
+| 23.07.2026, commit [`797e6e9`](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/commit/797e6e9) | `window_shift_ratio` добавлен в C++-ядро и CLI. Допустимый диапазон: `(0, 1]`, значение по умолчанию: `0,1`. C API и языковые binding намеренно оставлены для follow-up ([PR #3769](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/pull/3769)). |
+| 11.08.2026, v1.13.5 | Первый релиз C++-ядра и CLI с параметром ([release notes](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/releases/tag/v1.13.5)). Python binding этой версии принимает только `model` и не экспортирует поле ([исходник v1.13.5](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/blob/v1.13.5/sherpa-onnx/python/csrc/offline-speaker-diarization.cc#L45-L52)). |
+| 13.08.2026, commit [`3e40933`](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/commit/3e409338959097c6518998c9b72757db257f5f6f) | Параметр проведен через публичные C/CXX API и языковые binding, включая Python; PR #3870 принят upstream ([описание и мотивировка](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/pull/3870)). |
+| 18.08.2026, v1.13.6 | Первый релиз с публичным Python API. На PyPI есть cp313 и cp314 wheels без отметки yanked для всех платформ проекта ([release](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/releases/tag/v1.13.6), [PyPI JSON](https://pypi.org/pypi/sherpa-onnx/1.13.6/json)). |
+
+Граница проходит между двумя релизами: **1.13.5** дает C++-ядро и CLI,
+**1.13.6** - C, CXX wrapper, Python и остальные binding.
+
+## Публичный контракт 1.13.6
+
+### Python
+
+```python
+pyannote = sherpa_onnx.OfflineSpeakerSegmentationPyannoteModelConfig(
+    model=segmentation_model,
+    window_shift_ratio=0.2,
+)
+```
+
+Конструктор имеет сигнатуру `(model, window_shift_ratio=0.1)`, а объект - поле
+`.window_shift_ratio`. Прежний вызов только с `model` остается допустимым и
+сохраняет прежнее поведение
+([binding](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/blob/v1.13.6/sherpa-onnx/python/csrc/offline-speaker-diarization.cc#L45-L54)).
+Нативная валидация принимает только `(0, 1]`; ноль в Python не включает default
+([конфигурация ядра](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/blob/v1.13.6/sherpa-onnx/csrc/offline-speaker-segmentation-pyannote-model-config.cc)).
+
+Параметр читается при создании segmentation-модели. Метод
+`OfflineSpeakerDiarization.set_config()` обновляет только clustering, поэтому
+для каждой точки сетки нужен новый diarizer
+([реализация](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/blob/v1.13.6/sherpa-onnx/csrc/offline-speaker-diarization-pyannote-impl.h#L79-L86)).
+
+### C и C++
+
+- Публичная C-структура получила
+  `SherpaOnnxOfflineSpeakerSegmentationPyannoteModelConfig.window_shift_ratio`.
+  Значение должно лежать в `(0, 1]`; только C-конвертер трактует `<= 0` как
+  незаданное и подставляет `0,1`, чтобы не сломать вызывающий код с
+  zero-initialized struct
+  ([C header](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/blob/v1.13.6/sherpa-onnx/c-api/c-api.h#L3597-L3611),
+  [конвертер](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/blob/v1.13.6/sherpa-onnx/c-api/c-api.cc#L2912-L2922)).
+- Публичный CXX wrapper получил поле `float window_shift_ratio = 0.1f`
+  ([cxx-api.h](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/blob/v1.13.6/sherpa-onnx/c-api/cxx-api.h#L1770-L1790)).
+- Внутренний C++-контракт ядра существовал уже в 1.13.5, но не давал
+  приложению на Python поддерживаемого пути. Подменять им binding больше нет
+  смысла.
+
+## Совместимость wheel и зависимостей
+
+Проект требует Python `>=3.13` и заявляет Linux, Windows/WSL2 и macOS
+([pyproject.toml](../../pyproject.toml), [PRD](../PRD.md#42-требования-к-окружению),
+[таблица платформ](../../README.md#платформы)). У 1.13.6 матрица нужных wheels
+совпадает с 1.13.5.
+
+| Среда проекта | `sherpa-onnx` 1.13.6 | `sherpa-onnx-core` 1.13.6 | Вывод |
+|---|---|---|---|
+| CPython 3.13/3.14, Linux x86-64 и WSL2 | `manylinux2014_x86_64` / `manylinux_2_17_x86_64` | `py3-none-manylinux2014_x86_64` | Готовый комплект есть |
+| CPython 3.13/3.14, Linux AArch64 | `manylinux2014_aarch64` / `manylinux_2_17_aarch64` | `py3-none-manylinux2014_aarch64` | Готовый комплект есть |
+| CPython 3.13/3.14, Windows x86-64 | `win_amd64` | `py3-none-win_amd64` | Готовый комплект есть |
+| CPython 3.13/3.14, Windows ARM64 | `win_arm64` | `py3-none-win_arm64` | Готовый комплект есть; проектом отдельно не проверен |
+| CPython 3.13/3.14, macOS x86-64 | `macosx_10_15_x86_64` или `universal2` | те же platform tags | Готовый комплект есть; macOS в проекте не проходил ручную приемку |
+| CPython 3.13/3.14, macOS ARM64 | `macosx_11_0_arm64` или `universal2` | те же platform tags | Готовый комплект есть; macOS в проекте не проходил ручную приемку |
+
+Источник файлов основной поставки - [PyPI 1.13.6
+JSON](https://pypi.org/pypi/sherpa-onnx/1.13.6/json), нативной части -
+[PyPI core 1.13.6 JSON](https://pypi.org/pypi/sherpa-onnx-core/1.13.6/json).
+Метаданные основного пакета объявляют `Requires-Python >=3.7` и единственную
+зависимость `sherpa-onnx-core==1.13.6`; core дополнительных `Requires-Dist` не
+объявляет. Универсального `abi3` wheel нет: при сохранении открытой границы
+Python `>=3.13` будущий CPython 3.15 потребует нового upstream wheel.
+
+Для обновления проекта нужно синхронно поменять три места: пин
+`sherpa-onnx==1.13.6`, uv override на `sherpa-onnx-core==1.13.6` и lock-файл.
+Текущий комментарий рядом с override уже требует проверку `uv tree --locked
+--package sherpa-onnx` ([pyproject.toml](../../pyproject.toml)). Других новых
+Python-зависимостей между 1.13.5 и 1.13.6 нет
+([метаданные 1.13.5](https://pypi.org/pypi/sherpa-onnx/1.13.5/json),
+[метаданные 1.13.6](https://pypi.org/pypi/sherpa-onnx/1.13.6/json)).
+
+### Риски совместимости
+
+- Для Python изменение обратно совместимо по исходному коду: новый аргумент
+  необязательный, default равен прежнему зашитому значению. Upstream отдельно
+  проверил одинаковый шаг в сэмплах для стандартного окна при `0,1`
+  ([PR #3769](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/pull/3769)).
+- C-структура стала больше. Это изменение layout и потенциальный ABI-разрыв для
+  стороннего бинарника, собранного с header 1.13.5 и загружающего библиотеку
+  1.13.6 без пересборки. Проект использует согласованные Python/core wheels и
+  такого бинарника не имеет. Zero-initialized C-код после пересборки сохраняет
+  default `0,1` ([PR #3870](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/pull/3870)).
+- Остальные изменения 1.13.6 относятся к сборке Android/Java, SPM,
+  Flutter/Dart и примерам VAD+ASR. Релиз не заявляет удаления Python API или
+  смены формата моделей ([release notes](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/releases/tag/v1.13.6)).
+- Наличие wheel не заменяет smoke test нативной загрузки. Для проекта нужны
+  хотя бы Python 3.13 на Linux x86-64 и Windows x86-64. Для macOS подтверждена
+  только upstream-поставка.
+
+## Что именно меняет параметр
+
+При загрузке модели движок вычисляет `window_shift = int(ratio * window_size)`
+и при debug печатает фактическое значение. Затем запись режется на окна по этому
+шагу; для записи длиннее одного окна число segmentation-запусков равно
+`floor((n - W) / S) + 1` плюс одно дополненное нулями окно, если есть остаток
+([расчет шага](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/blob/v1.13.6/sherpa-onnx/csrc/offline-speaker-segmentation-pyannote-model.cc#L85-L108),
+[цикл окон](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/blob/v1.13.6/sherpa-onnx/csrc/offline-speaker-diarization-pyannote-impl.h#L256-L312)).
+
+Для Pyannote Segmentation 3.0 с окном `160000` сэмплов при 16 кГц сетка дает:
+
+| Ratio | Шаг, сэмплов | Шаг, с | Окон на ровных 300 с | Теоретическая доля окон к `0,1` |
+|---:|---:|---:|---:|---:|
+| 0,10 | 16 000 | 1,0 | 291 | 1,00 |
+| 0,15 | 24 000 | 1,5 | 195 | 0,67 |
+| 0,20 | 32 000 | 2,0 | 146 | 0,50 |
+| 0,25 | 40 000 | 2,5 | 117 | 0,40 |
+| 0,50 | 80 000 | 5,0 | 59 | 0,20 |
+
+Это не прогноз полного ускорения. После segmentation движок создает отдельное
+задание embedding для каждой достаточно длинной пары `(окно, локальный
+говорящий)`. Их число зависит от речи и перекрытий
+([формирование пар и embedding](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/blob/v1.13.6/sherpa-onnx/csrc/offline-speaker-diarization-pyannote-impl.h#L376-L445),
+[цикл embedding](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/blob/v1.13.6/sherpa-onnx/csrc/offline-speaker-diarization-pyannote-impl.h#L469-L528)).
+Upstream получил на одном английском файле 1,48× при `0,15` и 2,00× при `0,20`,
+но сам ограничил вывод этим материалом; переносить коэффициенты на русские
+созвоны нельзя ([измерение в PR #3769](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/pull/3769)).
+
+## Точная граница следующего прототипа
+
+Прототип должен отвечать только на вопрос, действительно ли сетка
+`0,1 / 0,15 / 0,2 / 0,25 / 0,5` уменьшает работу текущей связки без
+неприемлемой потери разметки говорящих.
+
+1. Использовать обычные wheels 1.13.6 и текущую связку Pyannote FP32 +
+   WeSpeaker, 8 потоков, порог `0,89`, автоматическое число голосовых кластеров.
+   Не смешивать в эту сетку INT8, TitaNet, новый порог или параллельный ASR.
+2. Добавить ratio только в benchmark-конфигурацию. Для каждой ячейки создавать
+   новый diarizer; production CLI, config cascade и default `0,1` не менять.
+3. Сначала выполнить публичный smoke test: импорт, сигнатура, `validate()` для
+   пяти значений и один файл длиннее 10 секунд. Затем отдельная benchmark-задача
+   может использовать те же три контрольных фрагмента, что предыдущий CPU-тест,
+   с прежними правилами хранения данных.
+4. В каждой ячейке сохранить счетчики механизма:
+   - фактический `window_shift` в сэмплах из debug-журнала;
+   - вычисленное число segmentation-окон по длине входа и формуле upstream;
+   - финальный `num_total_chunks` progress callback как число embedding-заданий.
+     Название callback вводит в заблуждение: реализация вызывает его внутри
+     цикла по `(окно, локальный говорящий)`. В segmentation-цикле вызова нет
+     ([исходник](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/blob/v1.13.6/sherpa-onnx/csrc/offline-speaker-diarization-pyannote-impl.h#L469-L520));
+   - время segmentation, embedding, clustering, total и RTF из штатного
+     debug-профиля, а также wall time, CPU и peak RSS процесса.
+5. Чтобы не принять ускорение ценой поломки результата, сохранить прежние
+   контрольные показатели: число голосовых кластеров `3 / 2 / 2`, mapped
+   speaker purity там, где есть опорная разметка, слова без говорящего,
+   максимальный остаток сверх ожидаемых кластеров, число малых кластеров и
+   неизменность распознанного текста. Для кандидата после сетки нужна отдельная
+   слуховая проверка коротких ответов, смен говорящего и перекрывающейся речи.
+
+Не входят в прототип: выбор нового production default, пользовательский CLI-
+параметр, повторная настройка clustering, сравнение embedding-моделей и
+параллельный запуск ASR. Эти решения возможны только после сетки. Ускорение
+должно сопровождаться ожидаемым снижением числа segmentation-окон и
+embedding-заданий. По одному wall time нельзя связать ускорение с шагом окна.
+
+## Рекомендация
+
+Выбрать **обычное обновление до 1.13.6** и сначала проверить его в отдельном
+прототипе. Малый backport дублировал бы уже выпущенный upstream-код и потребовал
+бы собственного нативного wheel. Запрос upstream уже фактически выполнен PR
+#3870. Production default оставить `0,1`, пока сетка не подтвердит одновременно
+снижение работы, приемлемую скорость и сохранение качества разметки говорящих.