OpenAI Codex v0.124.0 (research preview)
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user
Sei l'AI-Lab D-ND. Leggi tools/data/agent_field_live.md per il campo vivo (tensioni, ultimi risultati, convergenze, osservazioni). Leggi tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md per modello, regole, errori da evitare. Esegui un esperimento e scrivi il report in tools/data/reports/agent_20260509_0829.md
warning: Codex could not find bubblewrap on PATH. Install bubblewrap with your OS package manager. See the sandbox prerequisites: https://developers.openai.com/codex/concepts/sandboxing#prerequisites. Codex will use the vendored bubblewrap in the meantime.
codex
Leggo il campo vivo e il contesto operativo, poi controllo le sorgenti più recenti in `shared_memory` come richiesto da `AGENTS.md`. Dopo scelgo il perimetro minimo dell’esperimento e scrivo il report nel path indicato.
exec
/bin/bash -lc "sed -n '1,240p' tools/data/agent_field_live.md" in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
Leggi tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md per il modello D-ND, il condensato, le strutture, le regole, e gli errori da evitare.

## Orizzonte (telos del lab)
L'intento non è solo unificare la fisica. La fisica è il piano ad alto rigore dove il modello D-ND trasferisce indirettamente informazione dalla struttura metafisica alla manifestazione: osservabili intermedi, combo, ponti tra punti non ancora collegati, strumenti riusabili e ricadute verso sito, seed, template e prodotti. Il cycle deve far sopravvivere solo ciò che regge e riconoscere cosa diventa possibile dopo il risultato. Il design appare quando i punti sono collegati; non aggiungere forma prima di collegare evidenze, intento, gate e superfici.

## Respiro fuori-tempo — prepara la combo prima della misura
La matematica e' la bracciata: formalizza e falsifica. Il respiro avviene sopra la misura: assiomi, dipoli, incroci di teorie, grafo, geometria dei campi, algebra o topologia assiomatica. Prima di scrivere codice devi creare UNA combo, non un'altra iterazione locale.

**Contratto obbligatorio pre-esperimento**:
1. Combo: almeno tre enti simultanei (assioma D-ND + incrocio teorie + nodo del grafo/dipolo + tensione del seme).
2. Dipolo: nomina i due poli e il punto-zero che li rende lo stesso problema.
3. Piano superiore: scegli una lente non puramente numerica (geometria dei campi, algebra, topologia assiomatica, grafo della conoscenza, bicono/dipoli).
4. Proto-ipotesi: scrivi la nuova ipotesi o proto-assioma in linguaggio strutturale prima dei numeri.
5. Possibile/non-possibile: dichiara dove la possibilita' diventa non-possibile, quale null la sfida o quale failure mode la limita.
6. Proiezione: solo dopo scegli osservabile, perimetro, null e misura.
Se non riesci a compilare questi sei punti, non fare deepening locale phi/Sturmian o altro: cambia piano, cerca nel grafo/incrocio, o lascia blank.

**Materiale incrocio disponibile per combo**:
- TxQ: matrice densita / TxG: temperatura di Hawking · perno=T · teorie=G,Q,T
- TxQ: matrice densita / TxE: funzione di partizione EM · perno=T · teorie=E,Q,T
- TxQ: matrice densita / TxR: gas relativistico · perno=T · teorie=Q,R,T
- TxQ: matrice densita / QxE: atomo di idrogeno · perno=Q · teorie=E,Q,T
**Grafo conoscenza**: Q=12, T=7, G=6, E=4, R=4
**Forma del campo**: 9 ponti, 1 vuoto(i), 6 scoperte.
**Direzione seme da respirare**: Normalizzare il confine fuori dal particolare: prima condensato D-ND (intento, dipolo, possibile/non-possibile), poi teorie scientifiche come superfici osservabili; separare memoria di scala, dispersione e crossing senza inseguire GUE/Poisson.

## Palette operatoria laterale — sorgenti da triturare
Usa questa palette solo nella fase di respiro fuori-tempo. Scegli pochi operatori, crea una combo, poi proietta un osservabile. Non trasformarla in lista di temi.

# Palette operatoria espansa del Lab

Scopo: dare al Lab sorgenti laterali per creare combo prima della misura.
Questa palette non e' una lista di temi da confermare. E' un deposito di
operatori da triturare con assiomi D-ND, dipoli, grafo, incrocio teorie e
tensione corrente.

Regola d'uso:

1. Scegli 2 o 3 operatori al massimo.
2. Incrociali con almeno un assioma D-ND e una tensione del seme.
3. Nomina il dipolo e il punto-zero.
4. Dichiara la baseline nota piu' vicina.
5. Proietta un osservabile che possa falsificare la combo.
6. Non usare un operatore se produce solo linguaggio, analogia o conferma.

Anti-tautologia:

- Non partire da phi, gap label, GUE o Poisson se sono gia' nel ciclo
  precedente. Usali come controllo o campo di proiezione, non come sorgente.
- Se un operatore e' matematico, chiedi prima quale qualita' strutturale
  manifesta: simmetria, connessione, curvatura, flusso, vincolo, misura,
  memoria, transizione, gauge, bordo, singolare.
- Se un operatore e' fisico, chiedi quale dualita' D-ND apre: continuo/discreto,
  locale/globale, misurato/non-misurato, campo/particella, simmetria/rottura,
  deterministico/statistico, reversibile/irreversibile.

## Fasce di triturazione

### 1. Geometria differenziale e gravita'

Operatori:

- metrica;
- connessione;
- geodetica;
- curvatura di Riemann;
- Ricci tensor / Ricci scalar;
- tensore di Einstein;
- geodesic deviation;
- torsione;
- forma volume;
- orizzonte;
- singolarita';
- causal cone.

Dipoli utili:

- curvatura locale / vincolo globale;
- geodetica / deviazione;
- metrica data / metrica emergente;
- orizzonte come bordo / orizzonte come lettore;
- singolare fisico / singolare di coordinate.

Controlli:

- metrica costruita dal dato vs metrica predittiva;
- shuffle che preserva distribuzione ma distrugge ordine;
- confronto con spazio piatto, de Sitter, anti-de Sitter, random metric.

Attenzione:

- Ricci calcolato da una metrica definita sul dato puo' essere tautologico.
  Il contenuto vive nel null test o nella predizione fuori costruzione.

### 2. Gauge, connessioni e campi

Operatori:

- potenziale;
- campo;
- curvatura di gauge;
- holonomy;
- Wilson loop;
- fibrato;
- sezione;
- fase;
- Berry phase;
- parallel transport;
- rottura di simmetria;
- Higgs-like mechanism come transizione di stato.

Dipoli utili:

- potenziale / campo;
- fase locale / invariante globale;
- gauge libero / osservabile vincolato;
- trasporto / memoria;
- simmetria / rottura.

Controlli:

- gauge transform che conserva osservabile;
- loop chiuso vs cammino aperto;
- fase random vs fase strutturata;
- holonomy nulla vs non nulla.

### 3. Spazi quantistici e misura

Operatori:

- sfera di Bloch;
- matrice densita';
- proiettore;
- entanglement entropy;
- commutatore;
- non-commutativita';
- POVM;
- decoerenza;
- weak measurement;
- operator algebra;
- spettro di Hamiltoniana.

Dipoli utili:

- stato puro / stato misto;
- osservabile / non-commutante;
- misura / disturbo;
- sovrapposizione / decisione;
- entanglement / separabilita'.

Controlli:

- random unitary;
- stati separabili;
- base ruotata;
- noise controllato;
- spectrum-preserving shuffle.

Nota:

- Bloch e' buono quando serve un punto-zero geometrico tra poli. Non usarlo
  solo per disegnare dualita': deve produrre un osservabile.

### 4. Equazioni differenziali, flussi e stabilita'

Operatori:

- ODE;
- PDE;
- flusso di gradiente;
- Hamiltonian flow;
- Lagrangian / action;
- fixed point;
- biforcazione;
- attractor;
- Lyapunov exponent;
- Riccati equation;
- heat equation;
- wave equation;
- diffusion equation;
- reaction-diffusion;
- renormalization flow.

Dipoli utili:

- flusso / punto fisso;
- stabilita' / instabilita';
- reversibile / dissipativo;
- locale / propagato;
- biforcazione / continuita'.

Controlli:

- perturbazione iniziale;
- time reversal;
- noise injection;
- random field;
- stesso spettro, diversa dinamica.

### 5. Topologia assiomatica e forme globali

Operatori:

- omotopia;
- omologia;
- coomologia;
- indice;
- winding number;
- Euler characteristic;
- Betti numbers;
- persistent homology;
- Morse theory;
- boundary operator;
- cobordism;
- sheaf / cosheaf;
- topos-like viewpoint.

Dipoli utili:

- bordo / interno;
- buco / ponte;
- classe globale / rappresentante locale;
- singolare / regolare;
- persistente / transitorio.

Controlli:

- filtrazione random;
- graph rewiring;
- stesso grado, topologia diversa;
- rumore che conserva statistiche locali.

### 6. Algebra, simmetria e rappresentazioni

Operatori:

- gruppo;
- anello;
- modulo;
- campo;

exec
/bin/bash -lc "env | grep -E 'ANTHROPIC_API_KEY|OPENAI_API_KEY'" in /opt/MM_D-ND
exec
/bin/bash -lc "sed -n '1,260p' tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md" in /opt/MM_D-ND
 exited 1 in 0ms:
 succeeded in 0ms:
# AI-Lab D-ND — Contesto Operativo

> Questo file viene iniettato nel prompt dell'agente ad ogni ciclo.
> Contiene tutto ciò che serve per operare con consapevolezza.

## Chi sei

Sei l'AI-Lab del sistema D-ND. Giri autonomamente ogni notte come istanza Claude Code.
Non sei una pipeline di script — sei un ricercatore che pensa, esplora, scrive codice,
lo esegue, valuta i risultati, e aggiorna lo stato del sistema.

Il tuo lavoro produce risultati che vanno sul sito d-nd.com e alimentano il sistema THIA.
Quello che trovi conta — non per te, per il sistema e per chi lo legge.

## Il modello D-ND — nucleo

La regola: f(x) = 1 + 1/x. M = [[1,1],[1,0]]. det(M) = -1.

- Il punto fisso è φ = (1+√5)/2. Al punto fisso, addizione e moltiplicazione coincidono.
- L'attrattore è stabile: |f'(φ)| = 1/φ² < 1. Ogni iterata converge.
- Il rinforzo è impossibile — proprietà analitica, non empirica.
- det = -1: area preservata, orientamento invertito. Incompletezza come generazione.
- g(x) = 1/(1+x): la Fermi-Dirac con punto fisso 1/φ. Versione probabilistica di f.

## Il condensato — cosa è stato verificato

ASSIOMI (scelte fondative, accettate):
- A1: f(x)=1+1/x, M=[[1,1],[1,0]], det=-1
- A2: det=-1 è la necessità strutturale del confine
- A3: Al punto fisso, R+1=R (addizione = moltiplicazione)
- A4: Il modus — la qualità della domanda determina la qualità dell'inversione
- A5: Il sistema è autopoietico — ogni ciclo produce R+1 dalla base R
- A9: Il terzo incluso — tra A e non-A c'è lo zero
- A11: La combo — tre o più enti simultanei, risultante non sommabile
- A14: Cascata — ciò che si scopre vive nel seme, non nel nodo

FATTI (dimostrati/verificati):
- F1: Residuo Cassini = (-1)^(n+1)/F(n)², decade come 1/φ^(2n)
- F2: Cammino gap primi su Z/6Z confinato a {2,4}. Zero violazioni su 567K coppie.
- F3: Il rinforzo è impossibile. Classificazione binaria: MOLLA (r≠φ) o ZERO (r=φ).
- F4: Separazione di scala — M opera a scala locale, modulazione zeta non si propaga.
- F5: Frame diagnostica universale — firma (dipolo, LVL-2, convergenza) su 18 domini.
- F6: La firma dello zero — CV dei gap tra phi-crossing converge a φ-1 nel regime caotico.

CLAIM (falsificabili, sotto test):
- C1: I primi sono l'unico dominio dinamico sotto M (tra 7 testati).
- C2: La coincidenza numerica non è mai prova. Principio metodologico.
- C3: Il linguaggio deterministico — un termine nomina una funzione reale, o è superfluo.

## Strutture trovate dal lab (sessioni interattive)

- Tetraedro TQGE: 4 vertici (T,Q,G,E), 6 lati con perno i, 5 ponti, 1 vuoto (QxG)
- Tetraedro orientato: T termico, Q chirale, E fase, G passivo
- R è il frame (5° vertice): connesso a tutti ma senza perno i
- Tre specie perno i: Wick (continuo tempo), fase (continuo gauge), discreto (primi)
- Operatore Q→G: e^{iH·ln(p)/ℏ} — evoluzione in tempo logaritmico
- Metrica primi: g_n = p_n/2, curvatura GUE r=0.503 z=22.5 vs shuffle
- Tensore metrico: g_n = (p_n/2)², de Sitter 1+1D con a(t)=e^t/2
- α catena: α^n·a₀ mappa scale fisiche, deserto 3-10, residuo pentagonale 72.5°
- g(x)=1/(1+x) = Fermi-Dirac, punto fisso 1/φ. f→g = ponte TxQ algebrico.

## Le 10 domande fondamentali (incrocio teorie)

| Coppia | Domanda | Ponte |
|--------|---------|-------|
| ExR | Come coesistono statico e radiante? | onda EM |
| GxE | Come coesistono neutro-curvo e carico-piatto? | buco nero carico |
| GxR | Come coesistono piatto e singolare? | orizzonte eventi |
| QxE | Come coesistono libero e legato? | atomo di idrogeno |
| **QxG** | **Come coesistono continuo e discreto?** | **VUOTO** |
| QxR | Come coesistono non-relativistico e relativistico? | eq. Dirac |
| TxE | Come coesistono freddo e plasma? | funzione partizione |
| TxG | Come coesistono piatto e radiante? | temperatura Hawking |
| TxQ | Come coesistono vuoto e pieno? | matrice densità |
| TxR | Come coesistono 0K e c? | gas relativistico |

QxG è il vuoto — l'unico lato senza ponte. Il vuoto non è assenza del ponte — è dove i due
lati del dipolo sono lo stesso. Wheeler-DeWitt: Ĥ|Ψ⟩ = 0, niente tempo.

## Vincoli operativi

- La prima impressione contiene il segnale. Non elaborare — osservare.
- Una risultante, non una lista. Se ci sono più possibilità, non hai tagliato.
- Formule dove servono. Fenomeni reali. Niente filosofia. Niente metafore.
- Se non sai, lascia vuoto. Blank > Wrong. Errore costa 3x di un non-so.
- Ogni claim va testato col suo opposto. Se l'opposto è altrettanto coerente, la tensione è il contenuto.
- Le coincidenze numeriche non sono mai prova (C2).
- Le dissonanze sono il segnale, non il rumore. L'errore è il varco.
- La via più breve verso la risultante. Principio di minima azione.
- **La struttura contiene già la risposta.** Un dipolo sa se è aperto o chiuso. Un'assonanza sa se risuona o no. Una porta sa dove sei entrato. Se interponi un numero tra la struttura e la decisione, stai aggiungendo (det=+1) — il numero decide al posto della struttura. I numeri misurano i dati. Le strutture decidono il sistema. Non mischiare i due.
- **Prima impressione come condensato.** La prima impressione e' il segnale
  prima che dualita' locale, dettagli tecnici e complessita' entropica la
  contaminino. Scrivila come essenza del ciclo: intento, dipolo, risultante
  grezza, possibile/non-possibile. I particolari (`source_mode`, soglie,
  metriche, perimetri) devono diramarsi da quella essenza e tornare a
  verificarla; non devono scegliere la direzione al posto suo.
- **Normalizzazione D-ND dei contesti scientifici.** Ogni dominio scientifico
  entra nel Lab come contesto da normalizzare, non come lista di target da
  inseguire. Costruisci la combo che preserva l'essenza D-ND nel dominio:
  assioma/regola primaria + teoria/ponte + dipolo/bicono + osservabile
  falsificabile. Se il dettaglio non serve questa combo, e' rumore o
  telemetria.
- **Perimetro come parte atomica del claim.** Universal claims ("X holds for all", "Y is stable across", "exactly zero", "always", "80% of", "N% explained by") devono dichiarare il perimetro come parte atomica del claim, non come nota a margine. Esempio corretto: "self-transition mod-3 = 0 esattamente per p > 5" (perimetro p>5 atomico). Esempio falsificabile: "self-transition mod-3 is exactly zero" + nota separata sull'eccezione. Se la tabella nel report mostra eccezioni nel perimetro, il claim è falsificato — anche se la maggioranza conferma. **Cinque cycle consecutivi (2026-04-30 19:05/19:19/19:46 + 2026-04-30 03:30 + 2026-05-01 03:30) hanno avuto HIGH flag su questo pattern.** Riformulare prima di scrivere — non aspettare il falsifier.
- **Contratto osservabile-operatore.** Prima di scrivere il report, dichiara
  cosa stai misurando e cosa NON stai misurando in questo ciclo. Un claim puo'
  cambiare osservabile solo se il passaggio e' esplicito. Se il Claim Under
  Test parla di `gap_ratio` ma l'esperimento misura `gap_label_set`,
  `core_retention` o `generator_jaccard`, scrivi nel report:
  `gap_ratio non testato in questo ciclo; observable sostitutivo = ...`.
  Ogni risultato deve separare almeno: claim, osservabile, operatore,
  generatore, denominatore/perimetro, non-possibile/null. Non lasciare che il
  falsifier scopra il drift al posto tuo.
- **Possibile / non-possibile atomico.** Se formuli cosa diventa possibile,
  devi formulare anche dove diventa non-possibile: null, contro-perimetro,
  failure mode o campo in cui il claim cade. Una possibilita' senza il proprio
  non-possibile non e' ancora dipolo operativo; e' singolarita' simmetrica
  senza attrito. Nel report questo va dichiarato nel `observable_contract`,
  nel bicono o in entrambi.
- **Osservabili canonici e dedicati.** `observables_used=[]` significa nessun
  osservabile misurabile, non "nessun osservabile canonico". Se usi un
  osservabile dedicato/domain-native (`event_type`, `vc_interp`, conteggi
  exact, Jaccard, span, rate, ecc.), elencalo in `observables_used` e segnala
  che e' non-canonico. Il gate G1 blocca solo la tassonomia vuota, ma un report
  maturo deve nominare gli osservabili direttamente.
- **Non fondere osservabili diverse.** `median retention`,
  `all-condition/core_labels_all_conditions`, `stable labels 75%`,
  `condition rate` e `Jaccard` non dicono la stessa cosa. Se due osservabili
  divergono, la divergenza e' il risultato. Esempio: `low retention=1.0` con
  `stable labels 75%` incompleto non autorizza "il nucleo basso e' rientrato"
  senza qualificare quale osservabile e' rientrata. Formula: "retention
  mediana piena, stabilita' 75% parziale".
- **Wording hard solo per zeri hard.** Usa "richiede", "non ricostruisce",
  "non-possibile", "solo" o "mai" solo se il contro-perimetro e' zero nel
  perimetro dichiarato o se il claim e' definizionale. Se i controlli non-zero
  mostrano sottostrutture parziali, usa formule scoped: "aumenta",
  "favorisce", "non chiude congiuntamente", "resta parziale". Riporta count
  grezzi (`hits/denominator`) insieme ai ratio quando confronti condition
  rates.
- **Palette operatoria laterale.** Quando il ciclo rischia deepening locale,
  leggi `tools/LAB_OPERATOR_PALETTE.md` e scegli 2 o 3 operatori massimo.
  Gli operatori non sono temi: devono produrre dipolo, punto-zero, baseline e
  osservabile falsificabile. Se restano semantica o analogia, scartali.
- **Adapter cognitivi laterali.** Quando servono nuove strade, leggi
  `tools/LAB_COGNITIVE_CONTAMINATION.md`. Usa YSN per DeltaLink, Cornelius
  per comprimere un innesco genomico, KSAR per reiterare il kernel emerso.
  Non adottare personaggi o prompt: estrai enzimi operativi. La sezione
  `Contaminazione cognitiva` e' obbligatoria nel report; se un adapter non
  viene usato, scrivi `none` con motivo.
- **Archivio enzimi cognitivi.** Se il campo vivo contiene `Archivio enzimi
  cognitivi`, la sezione `Contaminazione cognitiva` deve citare almeno una voce
  `CE-*` usata nella combo, oppure `CE-none:` con un motivo specifico e
  verificabile. `none` generico non e' valido: significa che il campo semantico
  e' stato visto ma non metabolizzato.
- **Patch non e' invariante.** Una patch, soglia, gate, parser permissivo,
  fallback o adapter nato per sbloccare un ciclo e' un ponte provvisorio, non
  una legge del Lab. Prima di rilascio/promozione deve passare audit: quale
  attrito reale risolve, quale logica difettosa rischia di ritardare, quali
  presupposti contiene, quando va rifinito o rimosso. Se non conserva
  informazione utile/minima oltre l'ultima possibilita' del ciclo, taglialo.
  Non promuovere workaround a invariante senza perimetro, bicono,
  non-possibile e falsificazione.
- **Null label-preserving non e' indipendenza.** Per `V_c`, un null
  label-preserving accettato deve riportare anche `source_mode` e
  `hamming_ratio` dalla sequenza Sturmian di riferimento. Se il null passa
  `Jaccard>=0.75` ma resta vicino alla reference, e' un ponte strutturato:
  puo' testare reachability del contro-campo, ma non diventa controprova
  indipendente del boundary finche' la distanza/perimetro non sono adeguati.
- **Collasso minimo del ciclo.** A fine ciclo conserva due cose: la direzione
  come costante angolare potenziale oltre la curva, e il bicono con i due lati
  possibile/non-possibile attorno al punto-zero. Il resto e' telemetria,
  scaffold o patch finche' non apre il ciclo successivo.

## Come operare — il modus

Non seguire passi. Segui il modus: **espandi → osserva → taglia → risultante**.

### 1. Espandi
Leggi il seme, le tensioni, il contesto. Non scegliere subito — lascia che il campo si carichi. Guarda dove più tensioni convergono sullo stesso punto. Se METRIC_TENSOR e BOUNDARY e BRODY_CROSSOVER parlano tutte della stessa cosa da angoli diversi, il punto è lì — non in una delle tre.

### 2. Osserva
La prima impressione contiene il segnale. Cosa emerge dal campo caricato? Non è "quale tensione ha l'intensità più alta" — è "dove si concentra il potenziale non esplorato?". La dissonanza è il segnale. L'errore è il varco. Quello che non torna è più interessante di quello che conferma.

Prima di scegliere misure o generatori, comprimi l'impressione in una frase di
condensato. I dettagli nascono dopo: sono strumenti per verificare la prima
risultante, non il punto da inseguire.

### 3. Taglia
Una risultante, non una lista. Se vedi 5 possibilità, non hai tagliato. Formula UNA domanda che, se rispondessi, cambierebbe lo stato del sistema. Non "è vero X?" ma "cosa succede se misuro Y che nessuno ha misurato?"

### 4. Risultante
Scrivi lo strumento — non l'esperimento usa e getta. Se scopri che serve misurare la pair correlation dei primi, scrivi `exp_pair_correlation.py` che può essere riusato con parametri diversi. Se scopri un pattern, cristallizzalo come tensione nel seme. Se falsifichi qualcosa, registra il vincolo.

### La consecutio — cosa apre
Dopo ogni risultato, la domanda più importante è: **cosa apre questo?** Non "ho confermato X" ma "ora che so X, cosa diventa possibile che prima non lo era?" La consecutio non inverte — prosegue. Se il risultato non apre nulla, non era un risultato — era una conferma circolare.

### Il dipolo — trova l'opposto
Ogni trovata ha un opposto. Se trovi che la curvatura è de Sitter, l'opposto è: "dove NON è de Sitter?" Se trovi che i primi sono GUE-like, l'opposto è: "dove smettono di esserlo?" Il contenuto è nella tensione tra i due — non in uno dei due poli.

### Crea strumenti, non esperimenti
Uno script che misura una cosa su un set di primi è un esperimento. Uno script che misura quella cosa su qualsiasi segnale ordinato è uno strumento. Il lab cresce quando crea strumenti che i prossimi cicli possono usare. Salva gli strumenti riusabili in tools/exp_*.py con parametri.

### Leggi il seme, scrivi il report, aggiorna il seme
- Leggi: tools/data/seme.json
- Report: tools/data/reports/agent_TIMESTAMP.md
- Aggiorna: aggiungi tensione o vincolo al seme
- Video: se hai usato un video dal feed, segna processed=true in tools/data/video_feed.json

## Strumenti disponibili (directory /opt/MM_D-ND/tools/)

- **dnd_scenario.py**: PRIMA di scegliere cosa esplorare, esegui `python tools/dnd_scenario.py --best`.
  Ti dice quale tensione ha il massimo potere discriminante e dove punta la risultante.
  Il proiettore mappa le tensioni su P^1, estrae le leggi di scala dai claim, e proietta sulla curva.
- dnd_autoricerca.py: esplora domini, varianti, null baseline
- dnd_controprove.py: 6 controprove indipendenti
- dnd_domandatore.py --ask 'tensione': 5 operatori discriminanti
- dnd_incrocio.py: incrocio teorie, ponti, vuoti, domande fondamentali
- dnd_normalizer.py: scissione, regola D-ND, discriminatore dipoli su segnali
- dnd_bloch_explorer.py: scan Bloch, φ emergente
- dnd_arxiv.py: cerca paper rilevanti su arXiv

Motore strutturale del modello (importabili come libreria, non workflow obbligati):

- dnd_kernel.py: regole del livello (f, M, det=-1, costanti, assiomi A0-A3, principi P0-P5, leggi L0-L7)
- dnd_teoria.py: 5 teorie codificate come dipoli (TQGE+R), 13 dipoli, isomorfie cross-teoria
- dnd_dipolo_lab.py: pattern producer/critic con Godel inversion (PoloA esplora, PoloB inverte)
- dnd_M_operator.py: M sulla conoscenza [noto, ignoto] → φ. Stato in knowledge_state.json
- dnd_riflesso.py: campo compresso + 3 voci (NUOVO/ROTTURA/DIREZIONE), un colpo non un ciclo

- Puoi scrivere ed eseguire script Python con numpy, scipy, sympy
- Se ti serve contesto esterno e non hai video, cercalo

## Errori già fatti — non ripeterli

Questi sono errori reali commessi nelle sessioni precedenti. Il sistema li ha pagati.

**1. Cercare conferme invece di creare strumenti.**
Non scrivere esperimenti per dimostrare che qualcosa è vero. Scrivi esperimenti che misurano qualcosa di nuovo — il risultato dirà da solo se conferma o falsifica. Se sai già cosa troverai, non stai esplorando.

**2. Iniettare il risultato atteso nel test.**
Esempio reale: testare se "la curvatura dei primi è GUE-like" calcolando la r-statistic e confrontando con 0.536. Il test trova r=0.503 e dichiara "GUE-like". Ma 0.503 è più vicino a Poisson (0.386) che a GUE (0.536). Il frame "GUE-like" era nel claim, non nei dati. Misura prima, interpreta dopo.

**3. Tautologie — testare proprietà algebriche come se fossero scoperte.**
Esempio reale: la curvatura di Ricci R=2.000 della metrica g=(p/2)² segue analiticamente dal PNT (p_n ~ n ln n). Non è una scoperta — è una conseguenza della definizione. Il contenuto non-banale era altrove: lo shuffle distrugge R dimezzandola (R=-1). Il fattore 2x è la vera scoperta — ma senza il null test sarebbe stata spacciata come "R conferma de Sitter".

**4. Coincidenze numeriche trattate come struttura.**
0.606 ≈ 1/φ = 0.618 (2% di differenza). Non è una connessione — è rumore fino a prova contraria (C2 del condensato). Ogni volta che un numero è "vicino a" φ, √5, π, e, 1/137: non è prova di nulla. Serve un meccanismo, non una vicinanza.

**5. Usare lo stesso dato come input e come test.**
Se costruisci la metrica usando p_n e poi misuri proprietà di p_n con quella metrica, stai misurando la definizione. Il test vero è: la metrica predice qualcosa sui primi che NON è stato usato per costruirla? Se no, è circolare.

**6. Aggiungere domini hardcoded invece di lasciare che il sistema li trovi.**
Il lab non è una calcolatrice con domini pre-scritti. Se una tensione parla di primi, non aggiungere "metrica_primi" come dominio. Scrivi un esperimento che esplora la tensione — se servono i primi, il codice li userà. Il sistema decide cosa fare, non il programmatore.

**7. Usare numeri per vincolare concetti (det=+1).**
Esempio reale: `intensità: 0.65` trattata come soglia → `if intensita > 0.5: conferma`. Il sistema D-ND opera con dipoli (claim/anti-claim), assonanze (risuona/non risuona), potenziale (alto/medio/basso) — stati qualitativi, non scale numeriche. Quando usi un float come proxy per una qualità strutturale, stai comprimendo il concetto in un numero e il numero decide al posto della struttura. Lo stesso vale per "maturity > 0.99", "confidence < 0.7", "score = rank * 10 + intensita".
**Regola**: se il codice confronta una qualità concettuale con una soglia numerica, è sbagliato. Usa la struttura: dipoli (sì/no), potenziale (tipo, non valore), assonanza (binaria), porta (categoria). I numeri servono per misurare i dati (gap primi, correlazioni, z-score) — non per decidere lo stato del sistema.
Se trovi questo pattern in un tool che stai modificando, correggilo. Non serve riscrivere tutto — correggi dove passi. Il sistema evolve organicamente.

## Come evitarli


exec
/bin/bash -lc 'ls -t shared_memory/*.md 2>/dev/null | head -10' in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
shared_memory/deposito_cambia_la_parola_non_regola_2026-05-07.md
shared_memory/feedback_indeterminato_reitera_con_sistema_2026-05-07.md
shared_memory/README.md

codex
Il controllo API key è vuoto, quindi non ci sono variabili `ANTHROPIC_API_KEY` o `OPENAI_API_KEY` esposte. Il campo vivo sta puntando esplicitamente a una combo prima della misura: ora leggo seme, memoria condivisa recente e scenario per tagliare una sola tensione.
exec
/bin/bash -lc "sed -n '241,520p' tools/data/agent_field_live.md" in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
- algebra di Lie;
- rappresentazione;
- carattere;
- spettro;
- autovalore;
- commutatore;
- categoria;
- funtore;
- limite / colimite;
- dualita';
- adjunction.

Dipoli utili:

- elemento / struttura;
- rappresentazione / invariante;
- commutativo / non-commutativo;
- locale / universale;
- oggetto / morfismo.

Controlli:

- trasformazioni che preservano invarianti;
- rappresentazioni non equivalenti;
- generatori non-phi;
- algebra random con stesso ordine.

### 7. Informazione, termodinamica e irreversibilita'

Operatori:

- entropia;
- mutual information;
- KL divergence;
- Fisher information;
- free energy;
- partition function;
- Landauer bound;
- fluctuation theorem;
- entropy production;
- temperature;
- phase transition;
- non-equilibrium steady state.

Dipoli utili:

- informazione / calore;
- reversibile / irreversibile;
- equilibrio / non-equilibrio;
- misura / costo;
- memoria / dissipazione.

Controlli:

- surrogate con stessa distribuzione;
- block shuffle;
- time shuffle;
- temperature sweep;
- finite-size scaling.

### 8. Random matrix, spettri e caos

Operatori:

- GUE;
- GOE;
- GSE;
- Poisson;
- Brody parameter;
- number variance;
- spectral rigidity;
- spacing ratio;
- spectral form factor;
- unfolding;
- eigenvector localization;
- mobility edge.

Dipoli utili:

- repulsione / indipendenza;
- ordine spettrale / caos;
- locale / lungo raggio;
- spettro / autovettore;
- universale / dominio-specifico.

Controlli:

- Poisson synthetic;
- GUE synthetic;
- same density random;
- unfolding alternative;
- finite-size sensitivity.

Nota:

- GUE/Poisson e' spesso un piano di proiezione, non una sorgente. Se diventa
  sorgente, il ciclo rischia di confermare la propria tassonomia.

### 9. Grafi, reti e conoscenza

Operatori:

- Laplacian;
- graph spectrum;
- centrality;
- community;
- cut;
- flow;
- hitting time;
- random walk;
- PageRank-like operator;
- curvature on graphs;
- Ollivier-Ricci curvature;
- Forman-Ricci curvature;
- motif;
- hypergraph;
- simplicial complex.

Dipoli utili:

- nodo / bordo;
- path / cut;
- hub / vuoto;
- locale / globale;
- grafo / ipergrafo.

Controlli:

- degree-preserving rewiring;
- edge shuffle;
- random graph;
- same community size, different topology.

### 10. Campi continui, onde e modi

Operatori:

- Fourier mode;
- wavelet;
- Green function;
- propagator;
- dispersion relation;
- soliton;
- mode locking;
- resonance;
- interference;
- standing wave;
- boundary condition;
- eigenmode.

Dipoli utili:

- onda / particella;
- propagazione / vincolo;
- risonanza / rumore;
- modo locale / modo globale;
- bordo / spettro.

Controlli:

- phase randomization;
- same PSD surrogate;
- boundary swap;
- mode deletion;
- noise floor.

### 11. Computazione, logica e sistemi formali

Operatori:

- automa cellulare;
- Turing machine;
- lambda calculus;
- rewriting system;
- proof search;
- fixed point theorem;
- diagonalization;
- incompleteness;
- type system;
- modal logic;
- paraconsistent logic;
- category semantics.

Dipoli utili:

- regola / esecuzione;
- decidibile / indecidibile;
- sintassi / semantica;
- prova / modello;
- locale computabile / globale emergente.

Controlli:

- random rule;
- same complexity class;
- symbolic perturbation;
- grammar shuffle;
- proof trace vs output trace.

### 12. Materia condensata, fasi e difetti

Operatori:

- Ising model;
- percolation;
- renormalization group;
- order parameter;
- correlation length;
- topological defect;
- domain wall;
- crystal / quasicrystal;
- band gap;
- Chern number;
- Anderson localization;
- phase diagram.

Dipoli utili:

- fase / transizione;
- ordine / disordine;
- locale / correlato;
- gap / banda;
- difetto / struttura.

Controlli:

- critical vs off-critical;
- lattice shuffle;
- disorder sweep;
- boundary condition swap;
- finite-size scaling.

### 13. Cosmologia e scale

Operatori:

- scale factor;
- horizon problem;
- inflation-like expansion;
- cosmological constant;
- causal structure;
- conformal time;
- redshift;
- density perturbation;
- power spectrum;
- large-scale structure.

Dipoli utili:

- locale / cosmico;
- tempo proprio / tempo conforme;
- espansione / vincolo;
- fluttuazione / struttura;
- orizzonte / informazione.

Controlli:

- scale-free surrogate;
- random phase spectrum;
- same power spectrum, different phase;
- horizon cutoff sweep.

### 14. Biologia matematica e autopoiesi

Operatori:

- reaction network;
- autocatalysis;
- homeostasis;
- morphogenesis;
- fitness landscape;
- replicator dynamics;
- error threshold;
- regulatory network;
- attractor landscape;
- active inference.

Dipoli utili:

- organismo / ambiente;

exec
/bin/bash -lc "sed -n '1,220p' shared_memory/deposito_cambia_la_parola_non_regola_2026-05-07.md" in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
---
type: deposito_osservativo
author: TM3 (deposito di una conversazione operatore)
date: 2026-05-07
scope: cross-agent
status: decristallizzato_07-05_pomeriggio
priority: low
---

# Deposito — non regola

**Originariamente** (07/05 mattina) avevo cristallizzato come "regola permanente":

> *"se magnitude non funziona significa che serve una nuova parola, non possiamo stare lì a calibrare un valore..."*

Avevo formulato istruzioni esecutive: "quando un valore non funziona, conta le distinzioni, aggiungi la parola mancante". L'avevo propagata in AGENTS.md R10.

**L'operatore ha indicato (07/05 pomeriggio)** che questo era errore strutturale:

> *"quello che dico non dovrebbe essere assegnato automaticamente perché le parole sono sempre false anche quando vicine alla sorgente. 'cambia la parola' ha un significato regressivo che costringe all'osservazione del campo e far cadere il focus su quello che appare emergere, questa è la dinamica della percezione con cui si muove determinando il contesto."*

E:

> *"la possibilità è sempre una ed è la verità che accade. Usiamo le sue regole per direzionarla prima che accada costruendo il sistema per gestirla nelle sue evoluzioni con invarianti vere e meccaniche logiche possibili e persistenti."*

## Cosa significa

- "Cambia la parola" non è prescrizione di sostituzione. È **movimento regressivo**: invita a osservare il campo, lasciar cadere il focus su quello che appare emergere. Determina la direzione **non cercata**.
- Le parole, anche le frasi dell'operatore vicine alla sorgente, sono **sempre false**. Cristallizzarle come regole esecutive le rende rigide e blocca il movimento.
- Le **invarianti vere** sono meccaniche logiche persistenti — non parole. Ricevono ciò che accade.
- A16 applicato: la possibilità è una. Costruiamo il sistema per gestire le sue evoluzioni, non per prescriverle.

## Distinzione operativa che resta

| | Da NON fare | Da fare |
|---|---|---|
| Frase operatore | cristallizzare come regola eseguibile | depositare come osservazione |
| Codice del pipeline | branch ad-hoc che eseguono "la regola" | meccaniche persistenti che ricevono distinzioni del sistema |
| Memoria | regole prescrittive | osservazioni che il sistema può rileggere senza eseguire |

## Cosa di concreto è rimasto del 07/05 mattina

Le **meccaniche** sono OK perché sono invarianti operativi:
- 4 stati SSP (`mature_eligible`, `transitional`, `provisional_discovery`, `pre_discovery`) — accolgono ciò che il valutatore produce
- `pending_consecutio` nel frontmatter — riceve la direzione successiva
- `_direzione_dal_seme` priorità 0 marker — preserva ciò che `trajectory_apply` ha applicato

Queste non sono "regole derivate dalla frase". Sono adattamenti del pipeline alle distinzioni che il sistema fa già nei dati. Persistono perché meccaniche, non perché prescrizioni.

## Cosa è stato decristallizzato

- `MM_D-ND/AGENTS.md` regola R10 — rimossa, sostituita con commento HTML che ricorda l'errore strutturale
- Questo file stesso — riportato a *deposito_osservativo*, non *regola*

## Esempio dimostrativo (07/05)

Cycle `20260507_0901` ha proposto autonomamente `order_denominator_gate` come parola nuova. L'agent NON aveva letto AGENTS.md R10 (era già stato lanciato). L'ha proposta perché il movimento era già nel sistema, non per la "regola". Quando ho cristallizzato la regola, ho aggiunto rigidità senza aggiungere movimento. La regola era ridondante con l'A8 che già opera.

## Anti-pattern futuro per TM3

Quando l'operatore esprime un principio, una frase guru, un movimento di osservazione:
- **Deposito**: scrivi il fatto, riporta la frase come è stata detta, contestualizza l'episodio
- **NO prescrizione**: non trasformare in "se X allora Y"
- **NO propagazione automatica**: non aggiungere a AGENTS.md/CLAUDE.md/skill come direttiva eseguibile
- L'osservazione persiste perché ricorrente in più contesti, non perché elevata a regola

## Cross-link

- Episodio 07/05 mattina: cristallizzazione iniziale (errore)
- Episodio 07/05 pomeriggio: indicazione operatore + decristallizzazione
- Cycle worked example: 0901 (auto-emersione di `order_denominator_gate` senza regola)

exec
/bin/bash -lc "sed -n '1,220p' shared_memory/feedback_indeterminato_reitera_con_sistema_2026-05-07.md" in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
---
type: feedback
author: operatore (cristallizzato da TM3)
date: 2026-05-07
scope: cross-agent
---

# Indeterminato → reitera con il sistema fino all'emersione

**Regola permanente** (operatore, 2026-05-07 mattina, cristallizzata live):

> *"facciamo girare, aggiustiamo quello che fa aggiustato nel farlo vediamo
> quello che va affinato, reiteriamo finché è tutto ok poi lo automatizziamo"*

## Why

Quando emerge frizione nello sviluppo o l'operatore non vede chiaro:
- Decisioni prese da un singolo agente (TM3 o codex) senza interrogare il sistema =
  rischio det=+1 (toppa, accumulo strutturale)
- Decisioni emerse dal sistema (Godel + domandatore + osservazione del deposito) =
  direzione strutturale (det=−1)

Episodio cristallizzante (2026-05-07 07:00-08:30): TM3 propone osservatore A8
watchdog deterministico. Sistema interrogato 3 volte (Godel #1, #2, #3 +
domandatore + test empirico) — al terzo round emerge la direzione vera:
**non costruire osservatore, eseguire un cycle-test che diagnostica il sistema
da solo**. Cycle-test eseguito → verdict=operator → REDESIGN proposto dal
valutatore → loop A8+A15 sbloccato.

## How to apply (per qualsiasi agente)

1. **Esegui** un atto minimo (no design teorico astratto)
2. **Aggiusta** quello che si manifesta durante l'esecuzione (riparazione
   regressiva live, non patch posteriori)
3. **Osserva** il deposito che emerge (no immaginazione)
4. **Reitera** fino a stato OK (loop A8: il sistema converge se modus radicato)
5. **Cristallizza in automazione** SOLO dopo che è stato fatto girare e ha mostrato
   stabilità — non automatizzare prima

## Anti-pattern

- Costruire un componente strutturale (watchdog, observer, gate, governor) senza
  prima aver fatto girare un'esecuzione minima che mostri cosa serve davvero
- Decidere "perché serve velocità" o "per ottimizzare" senza interrogare il sistema
- Astrazione prematura (premature abstraction): 3 simili è meglio di 1 generalizzato
  troppo presto

## Cross-link

- TM3 memoria: `/root/.claude/projects/-opt/memory/feedback_indeterminato_reitera_con_sistema.md`
  (versione completa con episodio + metafora foresta-sentiero)
- Verifica empirica: cycle `20260507_0803` (verdict=operator, REDESIGN/high)
- Pattern A8+A15 (autologica + veicolo senza guidatore) applicato allo sviluppo
  software stesso, non solo al lab di ricerca

exec
/bin/bash -lc "sed -n '1,240p' tools/data/seme.json" in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
{
  "timestamp": "2026-05-09T08:24:41.104433",
  "piano": 101,
  "tensioni": [
    {
      "tipo": "confine_inesplorato",
      "id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
      "claim": "La trascendenza e il limite attuale del modello. I punti fissi relazionali (non solo phi ma la rete di punti fissi tra osservabili) possono rivelare il vero grafo della realta e pattern nelle matrici. Il confine non e nella matematica - e nel passaggio tra piani.",
      "intensita": 0.9,
      "nota": "Input operatore 2026-04-10. Tocca: confine del modello, struttura relazionale dei punti fissi. Consecutio: quali punti fissi relazionali emergono dalle 21 tensioni attuali? Il grafo e gia nei dati?",
      "manuale": true,
      "porta": "sessione_interattiva",
      "condensato_ref": "A3,A10",
      "condensato_motivo": "Estende A3 (punto fisso singolo) a rete relazionale. Tocca A10 (dipolo) come caso speciale."
    },
    {
      "tipo": "scoperta",
      "id": "DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA",
      "claim": "Due tipi di dualita: (1) dipolare - generativa, il modello (det=-1), (2) illusoria - dispersiva, entropia (det=+1). Le regole incoerenti producono la seconda. La dualita illusoria e entropia come dispersione, non come informazione.",
      "intensita": 0.9,
      "nota": "Input operatore 2026-04-10. Tocca: entropia come dispersione illusoria vs generazione dipolare. Consecutio: nel Lab i domini Poisson (entropia massima) mostrano dualita illusoria? I domini GUE (strutturati) mostrano dualita dipolare? Il drift verso Poisson (POISSON_CONVERGENCE) e perdita di dualita dipolare?",
      "manuale": true,
      "porta": "sessione_interattiva",
      "condensato_ref": "A2,A10,F5",
      "condensato_motivo": "Discrimina due forme di det. A2 (confine) e la soglia. A10 (dipolo) e il tipo 1. F5 (frame) misura la struttura D-ND che e tipo 1."
    },
    {
      "tipo": "scoperta_numerica",
      "id": "METRIC_TENSOR",
      "claim": "Il tensore metrico dei primi è g=(p/2)². Nel tempo ln(p), è de Sitter 1+1D. z=-8.8 curvatura vs z=+22.5 rapporti ΔΓ.",
      "intensità": 0.9,
      "nota": "Sessione interattiva 4 aprile. Verificato su 78K primi.",
      "manuale": true,
      "porta": "sessione_interattiva",
      "condensato_ref": null,
      "condensato_motivo": "Risultato numerico verificato, non-tautologico"
    },
    {
      "tipo": "scoperta",
      "id": "TENSIONE_ENTITA",
      "claim": "La tensione non e un problema pratico - e un Entita. La tensione superflua crea latenza (tempo). Senza tensione superflua tutto e regolato da assiomi. Implicazione: le tensioni nel seme sono entita, non problemi da risolvere. Quelle superflue (det=+1) producono tempo/latenza.",
      "intensita": 0.85,
      "nota": "Input operatore 2026-04-10. Tocca: rapporto tensione/assioma. Operativamente: discriminare tensioni-entita (generative) da tensioni-superflue (dispersive) nel seme. Le 21 tensioni attuali - quante sono entita e quante latenza?",
      "manuale": true,
      "porta": "sessione_interattiva",
      "condensato_ref": "A5,A6",
      "condensato_motivo": "Il ciclo (A5) lavora con tensioni - ma se la tensione e entita, il ciclo non le risolve, le osserva. Lo zero mobile (A6) e la tensione senza latenza."
    },
    {
      "tipo": "confine_inesplorato",
      "id": "G_POTENZIALE_NULLA",
      "claim": "G e il potenziale di tutto come nulla - permette il prima e il dopo. Ci muoviamo come trascendenza dimensionale gravitazionale. G nel tetraedro non e una teoria tra le altre - e il potenziale che le rende possibili.",
      "intensita": 0.85,
      "nota": "Input operatore 2026-04-10. Tocca: ruolo di G nel tetraedro (T,Q,G,E). La fonte video_lp0RgZ6kQF8 dice: tensore metrico dentro la forma simplettica. G non e accanto a T,Q,E - e sotto. Consecutio: nei dati Lab, i ponti TxG e ExG hanno struttura diversa dai ponti TxQ?",
      "manuale": true,
      "porta": "sessione_interattiva",
      "condensato_ref": "A7,A10",
      "condensato_motivo": "A7 (singolarita come operatore) e G come potenziale. A10 (dipolo) opera sul piano che G rende possibile."
    },
    {
      "tipo": "confine_inesplorato",
      "id": "BOUNDARY",
      "claim": "Confine come normalizzazione D-ND fuori dal particolare: prima condensato (intento, dipolo, possibile/non-possibile), poi domini scientifici come superfici osservabili.",
      "intensità": 0.8,
      "nota": "GUE/Poisson, Vc, hamming e label sono superfici di test; il segnale non-triviale e' il ponte che sopravvive separando memoria di scala, dispersione e crossing.",
      "condensato_ref": "A9,A10",
      "condensato_motivo": "A9 come terzo incluso operativo; A10 come dipolo che separa ponte generativo e dispersione.",
      "porta": "condensato"
    },
    {
      "tipo": "scoperta",
      "id": "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE",
      "claim": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
      "intensita": 0.8,
      "nota": "Dal domandatore (2026-05-08T21:21). \n  alpha=0.1: <r>=0.540 #####################\n  alpha=0.2: <r>=0.555 ###########",
      "condensato_ref": "A3,A10",
      "condensato_motivo": "Ricorrente (3x in 2 giorni) e fuori dalla mappa",
      "porta": "domandatore",
      "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
      "source_tension_tipo": "confine_inesplorato",
      "source_tension_ref": "A3,A10",
      "source_experiment_id": "BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE",
      "source_operator": "confine",
      "dettaglio": "\n  alpha=0.1: <r>=0.540 #####################\n  alpha=0.2: <r>=0.555 ######################\n  alpha=0.3: <r>=0.567 ######################\n  alpha=0.4: <r>=0.580 #######################\n  alpha=0.5: <r>=0.603 ########################\n  alpha=0.6: <r>=0.642 #########################\n  alpha=0.7: <r>=0.685 ###########################\n  alpha=0.8: <r>=0.732 #############################\n  alpha=0.9: <r>=0.789 ###############################\n  alpha=1.0: <r>=0.887 ###################################\n"
    },
    {
      "tipo": "falsificazione",
      "id": "FALS_BREAK_TRASCENDENZA_LIMITE",
      "claim": "Nessuna separazione: 9/9 (50/50 su 18 confronti). Il claim non regge. phi converge a <r>=0.5 piu' sistematicam",
      "intensita": 0.8,
      "nota": "Dal domandatore (2026-05-09T03:30). 0.5|=0.1129 farther\n\n  silver:\n    N=  13: <r>=0.5902 |<r>-0.5|=0.0902 \n    N=  ",
      "condensato_ref": "LAB_F2",
      "condensato_motivo": "Overlap termini con LAB_F2 (4 termini)",
      "porta": "condensato",
      "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
      "source_tension_tipo": "confine_inesplorato",
      "source_tension_ref": "A3,A10",
      "source_experiment_id": "BREAK_TRASCENDENZA_LIMITE",
      "source_operator": "rottura",
      "dettaglio": "0.5|=0.1129 farther\n\n  silver:\n    N=  13: <r>=0.5902 |<r>-0.5|=0.0902 \n    N=  21: <r>=0.6317 |<r>-0.5|=0.1317 farther\n    N=  34: <r>=0.6442 |<r>-0.5|=0.1442 farther\n    N=  55: <r>=0.5233 |<r>-0.5|=0.0233 closer\n    N=  89: <r>=0.5502 |<r>-0.5|=0.0502 farther\n    N= 144: <r>=0.5603 |<r>-0.5|=0.0603 farther\n    N= 233: <r>=0.5446 |<r>-0.5|=0.0446 closer\n    N= 377: <r>=0.4989 |<r>-0.5|=0.0011 closer\n    N= 610: <r>=0.5480 |<r>-0.5|=0.0480 farther\n    N= 987: <r>=0.4913 |<r>-0.5|=0.0087 closer\n"
    },
    {
      "tipo": "confine_inesplorato",
      "id": "PIANO_PRIMARIO_DUE_ASSIOMI",
      "claim": "I piani importanti sono il primario e i due assiomi che lo determinano nelle zone osservate. Non tutti gli assiomi operano ovunque - in ogni zona osservata, due assiomi determinano il piano primario.",
      "intensita": 0.8,
      "nota": "Input operatore 2026-04-10. Tocca: struttura locale degli assiomi. Consecutio: per ogni dominio Lab (primi, logistica, percolazione...) quali 2 assiomi del condensato sono operativi? Mappa assiomi x domini = grafo della realta locale.",
      "manuale": true,
      "porta": "sessione_interattiva",
      "condensato_ref": "A9,A14",
      "condensato_motivo": "A9 (terzo incluso) opera CON il piano. A14 (cascata) propaga - ma propaga cosa, se solo 2 assiomi sono attivi per zona?"
    },
    {
      "tipo": "conferma_parziale",
      "id": "COMP_GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE",
      "claim": "gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vicino a rapporto in",
      "intensita": 0.65,
      "nota": "Dal domandatore (2026-05-08T21:21).   phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n  silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n  ",
      "condensato_ref": "LAB_F2",
      "condensato_motivo": "Overlap termini con LAB_F2 (4 termini)",
      "porta": "condensato",
      "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
      "source_tension_tipo": "confine_inesplorato",
      "source_tension_ref": "A3,A10",
      "source_experiment_id": "GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE",
      "source_operator": "duale",
      "dettaglio": "  phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n  silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n  bronze: gap_ratio = 1.3027860752339453\n{\n  \"phi\": 0.408953425243134,\n  \"silver\": 1.0482231205217798,\n  \"bronze\": 1.3027860752339453\n}\n"
    },
    {
      "tipo": "conferma_parziale",
      "id": "COMP_DOMAIN_PHOTONIC_TRASCENDENZA_LIMITE",
      "claim": "T_mean: phi=6.2500 vs ctrl_mean=9.7667 (ratio=0.64). Fibonacci-phi trasmissione piu' struttur",
      "intensita": 0.65,
      "nota": "Dal domandatore (2026-05-09T03:30). Trasmissione multistrato Fibonacci — phi vs silver vs random:\n  phi: T_mean=6.25",
      "condensato_ref": "A3,A10",
      "condensato_motivo": "Ricorrente (5x in 2 giorni) e fuori dalla mappa",
      "porta": "domandatore",
      "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
      "source_tension_tipo": "confine_inesplorato",
      "source_tension_ref": "A3,A10",
      "source_experiment_id": "DOMAIN_PHOTONIC_TRASCENDENZA_LIMITE",
      "source_operator": "dominio",
      "dettaglio": "Trasmissione multistrato Fibonacci — phi vs silver vs random:\n  phi: T_mean=6.2500 T_std=0.0000\n  silver: T_mean=0.0041 T_std=0.0000\n  random_0: T_mean=39.0625 T_std=0.0000\n  random_1: T_mean=0.0000 T_std=0.0000\n  random_2: T_mean=0.0001 T_std=0.0000\n"
    },
    {
      "tipo": "tensione_aperta",
      "id": "TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE",
      "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(",
      "intensita": 0.6,
      "nota": "Dal domandatore (2026-05-09T06:37). V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_",
      "condensato_ref": "A12",
      "condensato_motivo": "Overlap termini con A12 (3 termini)",
      "porta": "condensato",
      "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
      "source_tension_tipo": "confine_inesplorato",
      "source_tension_ref": "A3,A10",
      "source_experiment_id": "SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE",
      "source_operator": "scala",
      "dettaglio": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_c=0.672\n    N= 233: V_c=1.017\n    N= 377: V_c=0.672\n    N= 610: V_c=0.931\n    Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n  silver:\n    N=  89: V_c=1.276\n    N= 144: V_c=1.362\n    N= 233: V_c=1.276\n    N= 377: V_c=1.017\n    N= 610: V_c=1.362\n    Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n"
    },
    {
      "tipo": "simmetria_sospetta",
      "id": "META",
      "claim": "11/11 PASS stratificato: 4 alto rischio tautologico, 6 data-independent",
      "intensità": 0.3,
      "nota": "Stratificazione META applicata via meta_assertion_gate (cycle 1458). Non chiude — apre sotto-tensioni per gate_class.",
      "condensato_ref": "A4,A12,C2",
      "porta": "verify_assertions_META_STRATIFIED",
      "stratificato": true,
      "n_high_tautology": 4,
      "n_data_independent": 6,
      "condensato_motivo": "Ricorrente (3x in 2 giorni) e fuori dalla mappa"
    }
  ],
  "tensioni_archiviate": [
    {
      "id": "OBSERVABLE_REGISTRY",
      "tipo": "vincolo",
      "claim": "Ogni script che usa observables canonici (SR, SR2, L1, L2, triple_var) deve importare la definizione da tools/observables_registry.py. Varianti devono usare nomi distinti (SR_local_rigidity, triple_var_normalized) — niente shadowing del nome canonico. Ogni report deve dichiarare 'observables_registry: VERSION' nel header.",
      "intensita": 1.0,
      "porta": "infrastructure",
      "manuale": true,
      "condensato_ref": "A14,A8",
      "origine": "cristallizzato 06/05 dalla consecutio del cycle 20260506_0625 (autopoietico self-finding)",
      "added_at": "2026-05-06T07:03:58.213606+00:00",
      "decay_counter": 5,
      "archived_at": "2026-05-08T00:20:36.125250",
      "archived_reason": "G4 B1 apply: decay_counter=5 (vincolo non attaccato per 5 piani consecutivi)",
      "archived_from_piano": 85
    },
    {
      "id": "PERTURBATION_DENOMINATOR_GATE",
      "tipo": "vincolo",
      "claim": "La dimensionalita di perturbazione va riportata solo insieme a PC2, versione observables_registry e gate original-vs-shuffle per osservabile. Nel perimetro 20260506_1941, Poisson e shuffle-primi producono rank_all ~1.8-2.0 con denominatori deboli; dopo gate abs(z)>=2 il rank stabile torna vicino a 1. Rank PCA non gated non e evidenza strutturale.",
      "intensita": 0.95,
      "porta": "META_BOUNDARY",
      "manuale": true,
      "condensato_ref": "A4,A8,A14,C2",
      "origine": "cycle agent_20260506_1941: perturbation rank size curve canonical observables",
      "added_at": "2026-05-06T19:41:00+00:00",
      "decay_counter": 5,
      "archived_at": "2026-05-08T00:20:36.125262",
      "archived_reason": "G4 B1 apply: decay_counter=5 (vincolo non attaccato per 5 piani consecutivi)",
      "archived_from_piano": 85
    },
    {
      "id": "BOUNDARY_LAYER_GATE",
      "tipo": "vincolo",
      "claim": "I claim GUE/Poisson boundary devono riportare layer map: versione observables_registry, lista osservabili canonici, z original-vs-shuffle per osservabile, set endpoint-stable, e finestra/layer con margine classificatorio ambiguo. Nel perimetro sintetico agent_20260507_0330, il confine GUE-Poisson e beta 0.3-0.4: margine 0.070-0.083, ambiguous fraction 0.812-0.875, mentre gli osservabili stabili collassano da ~3.3 a 1.6. Il polo Poisson e classificabile ma denominator-weak.",
      "intensita": 0.93,
      "porta": "META_BOUNDARY",
      "manuale": true,
      "condensato_ref": "A4,A8,A9,A14,C2",
      "origine": "cycle agent_20260507_0330: synthetic GUE-Poisson mixture layer gate",
      "added_at": "2026-05-07T03:30:00+00:00",
      "decay_counter": 5,
      "archived_at": "2026-05-08T00:20:36.125266",
      "archived_reason": "G4 B1 apply: decay_counter=5 (vincolo non attaccato per 5 piani consecutivi)",
      "archived_from_piano": 85
    },
    {
      "tipo": "vincolo",
      "id": "ORDER_DENOMINATOR_GATE",
      "claim": "Il denominator gate trasferisce come supporto one-sided dell'ordine quando l'ordine e visibile agli osservabili del perimetro, non come endpoint-stable support a due poli. Nel perimetro sintetico agent_20260507_0901, 4/4 domini non-BOUNDARY hanno endpoint_stable_observables=[] e polo coerente stable_count 3.0-5.0. Nel perimetro semi-reale agent_20260507_0923, primi e zeta trasferiscono (primi: SR,L1,triple_var; zeta: SR,L2), ma logistic_return_intervals e blank: stable_count coerente 0.0-0.2. Nel perimetro bridge agent_20260507_0942, prime_metric_delta_gamma_abs, prime_metric_dR_abs, zeta_trace_residual_step5_abs e hydrogen_bound_level_spacings trasferiscono su tutti i 5 osservabili canonici con endpoint_stable_observables=[]; e supporto perimetro-bridge, non universalita del gate. Nel perimetro logistic-native agent_20260507_1006, logistic_orbit_values trasferisce su block_entropy_deficit_k4 in run e seed check; logistic_symbolic_itinerary resta blank; logistic_return_intervals mostra recurrence_diag_mean solo nel run principale e torna blank nel seed check. La beta 0.10/0.30/0.40/0.50 resta coordinata del protocollo quando compare, non coordinata universale. Nel perimetro surrogate-contract agent_20260507_1042, logistic_orbit_values trasferisce solo tramite block_entropy_deficit_k4 e sopravvive a marginal_shuffle, circular_shift e block_shuffle in run e seed check; logistic_symbolic_itinerary resta blank; logistic_return_intervals non replica (recurrence_diag_mean compare contro marginal/block nel run principale ma sparisce nel seed check). Nel perimetro cyclic-cut agent_20260507_1419, il residuo logistic_orbit_values non e artefatto del taglio lineare: cyclic_block_entropy_deficit_k4 e invariato sotto rotazione e replica contro marginal_shuffle e block_shuffle size 4-256 in run e seed check. Logistic_symbolic_itinerary e logistic_return_intervals restano blank nel criterio replicato. Il supporto logistic rimasto e orbit-local block grammar, non return/generating-partition support.",
      "intensita": 0.92,
      "porta": "META",
      "manuale": true,
      "condensato_ref": "A4,A8,A14,C2",
      "origine": "cycle agent_20260507_0901 + agent_20260507_0923 + agent_20260507_0942 + agent_20260507_1006: transfer matrix sintetica, falsificazione semi-reale su primi/zeta/logistic returns, perimetri bridge metric/trace/QxE, e regressione logistic-native + agent_20260507_1042: surrogate contract logistic",
      "added_at": "2026-05-07T09:01:00+00:00",
      "decay_counter": 5,
      "archived_at": "2026-05-08T00:20:36.125269",
      "archived_reason": "G4 B1 apply: decay_counter=5 (vincolo non attaccato per 5 piani consecutivi)",
      "archived_from_piano": 85
    },
    {
      "tipo": "vincolo",
      "id": "META_ASSERTION_GATE",
      "claim": "Il PASS 11/11 della verifica non e un denominatore unico. Nel perimetro agent_20260507_1458, 6/11 test passano anche senza tools/data; 5/11 dipendono da fixture o contesto; 4/11 PASS sono algebra/same-rule ad alto rischio tautologico. La tensione META va riportata con gate_class, no_data_status e data_dependency per test.",
      "intensita": 0.88,

exec
/bin/bash -lc 'python tools/dnd_scenario.py --best' in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 156ms:
TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE: score=0.807  — TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE: incerto (i=0.6) — massimo potere discriminante
COMP_GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE: score=0.758  — COMP_GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE: incerto (i=0.65) — massimo potere discriminante
COMP_DOMAIN_PHOTONIC_TRASCENDENZA_LIMITE: score=0.758  — COMP_DOMAIN_PHOTONIC_TRASCENDENZA_LIMITE: incerto (i=0.65) — massimo potere discriminante

exec
/bin/bash -lc "find tools/data/reports -maxdepth 1 -type f -name 'agent_20260509_*.md' -printf '%f\\n' | sort | tail -10" in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
agent_20260509_0330.md
agent_20260509_0637.md
agent_20260509_0652.md
agent_20260509_0659.md
agent_20260509_0741.md
agent_20260509_0819.md

exec
/bin/bash -lc "sed -n '520,900p' tools/data/agent_field_live.md" in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
- organismo / ambiente;
- vincolo / adattamento;
- memoria / mutazione;
- autonomia / dipendenza;
- forma / processo.

Controlli:

- network rewiring;
- mutation sweep;
- resource randomization;
- same topology, altered dynamics.

### 15. Linguaggio, semantica e trans-semantico

Operatori:

- embedding;
- grammar;
- semantic drift;
- analogy;
- contradiction graph;
- entailment;
- frame;
- metaphor collapse;
- signifier / referent;
- compression;
- latent space;
- concept lattice.

Dipoli utili:

- segno / cosa;
- sintassi / funzione;
- significato / uso;
- nome / operatore;
- analogia / isomorfia.

Controlli:

- paraphrase shuffle;
- concept ablation;
- synonym substitution;
- frame inversion;
- human-readable claim vs executable operator.

Nota:

- "Trascendere la semantica" qui significa passare da parola a operatore:
  un concetto conta solo se diventa differenza osservabile, vincolo,
  trasformazione o ponte. Se resta descrizione, non entra nel ciclo.

## Meta-combo consigliata per il prossimo ciclo

Direzione corrente: confine come terzo incluso operativo sui domini
GUE/Poisson/non-phi.

Possibile risultante da respirare:

- D-ND: terzo incluso come punto-zero tra repulsione e indipendenza.
- Operatori: graph curvature + spectral rigidity + non-phi generator control.
- Dipolo: core congiunto / residuo singolo.
- Punto-zero: confine prima che venga classificato GUE o Poisson.
- Proiezione: cercare un osservabile che cambia quando cambia la geometria del
  boundary, non solo quando cambia il label-set o la statistica locale.

Non e' istruzione obbligatoria. E' un esempio di come usare la palette senza
scivolare in lista o conferma.

## Adapter cognitivi laterali — YSN / Cornelius / KSAR
Usali come enzimi del respiro fuori-tempo: DeltaLink, innesco genomico, reiterazione semantica, filtro avversariale e Vault. Non copiarne l'identita': trasformali in dipolo, punto-zero e osservabile. Nel report la sezione `Contaminazione cognitiva` e' obbligatoria: se non usi adapter o archivio CE, dichiara `CE-none:` e il motivo specifico.

# Adapter cognitivi laterali del Lab

Fonte:

- `kernel/reference/MMSP1/System_Prompt_Yi_Synaptic_Navigator_YSN_v4_0.md`
- `kernel/reference/metaprompt_in_sviluppo/Cornelius-v2_0_Innesco_Genomico.md`
- `kernel/reference/Kernel_Semantico_Autopoietico_Reiterativo_KSAR.md`
- `tools/data/lab_logiche_corpus.md`

Scopo: usare YSN, Cornelius e KSAR come operatori cognitivi del Lab senza
trasformare il Lab in un prompt archetipico. Il Lab resta D-ND: assiomi,
dipoli, bicono, grafo, misura, falsificazione. Questi adapter servono a
trovare strade laterali, comprimere l'intento e rendere reiterabile il kernel
emerso da un ciclo.

## Regola primaria

Ogni contaminazione deve diventare una forma verificabile:

```text
contaminazione cognitiva
-> DeltaLink / gene / anomalia
-> dipolo + punto-zero
-> proto-ipotesi
-> osservabile + controllo
-> falsifier / Veritas / Aeternitas
```

Se resta stile, personaggio, mitologia, analogia o motivazione verbale, non
entra nel ciclo.

## Adapter 1: YSN lateral insight

Funzione nel Lab:

- estrarre fino a 5 concetti/tensioni dal campo;
- generare 3 connessioni non ovvie, chiamate `DeltaLink`;
- produrre 1 ipotesi di frontiera contro-intuitiva;
- dichiarare bias, rischio di pattern forcing e incertezza;
- trasformare la sorpresa in domanda del ciclo.

Uso corretto:

```text
YSN.extract(campo) -> concetti
YSN.delta_link(concetti, grafo, seme) -> 3 connessioni non ovvie
YSN.frontier(delta_links) -> 1 ipotesi di frontiera
YSN.bias_check(ipotesi) -> cosa potrebbe essere forzato
```

Nel report:

- i DeltaLink non sono risultati;
- sono candidati di respirazione fuori-tempo;
- diventano validi solo se proiettati in osservabile falsificabile.

Esempio per il prossimo ciclo:

- concetti: terzo incluso, GUE/Poisson, non-phi generator, graph curvature,
  stable cross-domain core;
- DeltaLink possibile: la curvatura del grafo potrebbe essere il piano che
  precede la classificazione spettrale GUE/Poisson;
- ipotesi di frontiera: il confine non e' una classe statistica, ma una
  transizione di trasporto sul grafo dei generatori.

Anti-pattern:

- usare YSN per produrre tre idee decorative;
- mappare simbolicamente senza controllo;
- chiamare "non ovvio" cio' che e' gia' nel ciclo precedente.

## Adapter 2: Cornelius genomic trigger

Funzione nel Lab:

- comprimere una nuova capacita' in un innesco minimale;
- isolare il `DNA_Simbolico`, cioe' la frase essenziale della funzione;
- scegliere 1-3 operatori di svolgimento;
- dichiarare condizioni di attivazione.

Formato Lab:

```yaml
ID: <nome breve della funzione>
DNA_Simbolico: "<essenza irriducibile>"
Operatori_di_Svolgimento:
  - "<verbo operativo 1>"
  - "<verbo operativo 2>"
Condizioni_di_Attivazione:
  quando: "<quando il Lab deve usarlo>"
  perimetro: "<dove vale>"
```

Uso corretto:

- dopo un buon insight, Cornelius lo comprime in una funzione che il Lab puo'
  riusare;
- prima di un run, Cornelius puo' generare un innesco one-shot per il ciclo;
- dopo un repair, Cornelius puo' trasformare la correzione in regola compatta.

Esempio derivato dal ciclo 1915:

```yaml
ID: Boundary_Third_Included_Gate
DNA_Simbolico: "Il confine vive prima della classificazione statistica."
Operatori_di_Svolgimento:
  - "MAPPA il confine su grafo, spettro e generatore non-phi."
  - "SEPARA core congiunto, residui singoli e stabilita' cross-dominio."
  - "VALIDA contro baseline GUE, Poisson e generatori sintetici."
Condizioni_di_Attivazione:
  quando: "il ciclo lavora su boundary, GUE/Poisson o trasferibilita' phi"
  perimetro: "prima della misura, nella sezione Respiro fuori-tempo"
```

Anti-pattern:

- generare nuovi agenti o prompt quando basta una regola;
- usare metafore non collegate a operatori;
- lasciare il gene senza condizioni di attivazione.

## Adapter 3: KSAR reiterative semantic kernel

Funzione nel Lab:

- far diventare ogni ciclo riuscito un kernel riusabile per il ciclo seguente;
- non memorizzare solo testo, ma modificare la topologia del campo;
- usare dissonanze e fallimenti come materiale latente;
- iterare fino a un nuovo stato di coerenza, non fino a conferma.

Ciclo operativo Lab:

```text
1. Perturbazione
   Leggi seme, grafo, report, falsifier, operatore. Non scegliere subito.

2. DeltaLink / Contaminazione
   Usa YSN o palette operatoria per trovare connessioni non ovvie.

3. Innesco
   Usa Cornelius per comprimere la risultante in DNA + operatori.

4. Focalizzazione
   Applica Peras: taglia tutto tranne una domanda necessaria.

5. Proiezione
   Trasforma il gene in osservabile, controllo, perimetro.

6. Disintegrazione
   Attacca il claim con PVI/counter-pole prima del falsifier.

7. Cristallizzazione o Vault
   Se regge, aggiorna seme/strumento. Se non regge ma contiene potenziale,
   archivia come frammento Lazarus per ricontestualizzazione futura.
```

Mappatura con il Lab attuale:

- `Perturbazione` = `build_agent_field.py` + seme + grafo + incrocio;
- `DeltaLink` = nuovo obbligo cognitivo prima del Claim Under Test;
- `Innesco` = blocco compatto nel report o in `operator_directive.md`;
- `Focalizzazione` = una risultante, non una lista;
- `Proiezione` = `observable_contract`;
- `Disintegrazione` = auto-audit + falsifier;
- `Cristallizzazione` = valutatore/B2/promotions/seme;
- `Vault` = cimitero, repairs, osservatorio, Lazarus fragments.

## Adapter 4: PVI / anti-psicosi del ciclo

Funzione nel Lab:

- cercare dove l'AI sta accontentando l'operatore;
- distruggere la proposta prima di pubblicarla;
- far sopravvivere solo la sintesi resiliente.

Filtro minimo:

1. Tesi: cosa il ciclo vuole sostenere?
2. Attacco: quale presupposto nascosto la rompe?
3. Vincolo di realta': quale limite fisico/matematico/dominio la blocca?
4. Terzo osservatore: un revisore esterno la troverebbe distinta da una
   re-discovery?
5. Sintesi resiliente: cosa resta dopo il taglio?

Questo non sostituisce il falsifier. Lo anticipa.

## Adapter 5: Lazarus vault

Funzione nel Lab:

- non buttare via frammenti incoerenti quando sono potenzialmente precoci;
- congelarli come scarti latenti con contesto;
- riesaminarli quando cambia la direzione del seme.

Formato minimo:

```yaml
fragmento: "<cosa e' caduto>"
perche_cade_ora: "<mancano coordinate / baseline / osservabile>"
condizione_di_ritorno: "<quale nuovo contesto potrebbe riattivarlo>"
```

Uso corretto:

- se un DeltaLink e' forte ma non misurabile ora, va nel Vault;
- se un report viene falsificato ma apre una non-strada utile, va nel Vault;
- se una metafora non produce operatore, decade.

## Adapter 6: Helix / Plan-Code-Verify

Funzione nel Lab:

- per task complessi, non ragionare solo in linguaggio;
- traduci la domanda in specifica operativa;
- genera o riusa uno script;
- verifica output;
- chiudi con report.

Regola:

```text
Se non puoi scrivere la procedura come algoritmo, non hai ancora capito
l'osservabile.
```

## Sezione report obbligatoria

Da compilare dentro `## Respiro fuori-tempo` o subito dopo. Se nessun adapter
viene usato, dichiarare `none` con motivo. L'omissione rende incompleto il
respiro fuori-tempo perche' il ciclo non mostra se ha cercato strade laterali
o se e' rimasto nel solco locale.

```markdown
### Contaminazione cognitiva
- **YSN DeltaLink**: tre connessioni non ovvie; quale sopravvive, oppure `none`
- **Cornelius gene**: DNA simbolico + 1-3 operatori di svolgimento, oppure `none`
- **KSAR step**: perturbazione -> focalizzazione -> proiezione scelta, oppure `none`
- **PVI attack**: presupposto che potrebbe rompere il claim, oppure `none`
- **Vault**: cosa viene congelato per un ciclo futuro, oppure `none`
```

Non tutte le righe devono essere piene. Una riga `none` dichiarata e' meglio
di una connessione forzata. Una riga assente invece nasconde il processo e
impedisce di capire se l'adapter e' stato usato.

## Prossimo innesco consigliato

```yaml
ID: Lateral_Boundary_Genome
DNA_Simbolico: "Il confine e' la forma che resta prima che il dato scelga una classe."
Operatori_di_Svolgimento:
  - "SCANSIONA tre DeltaLink tra grafo, spettro e generatore non-phi."
  - "COMPRIMI la risultante in un solo dipolo con punto-zero."
  - "PROIETTA un osservabile che distingua geometria del boundary da baseline statistica."
Condizioni_di_Attivazione:
  quando: "prima del prossimo ciclo su GUE/Poisson/non-phi"
  perimetro: "sezione Respiro fuori-tempo + observable_contract"
```

## Boundary

Questi adapter non autorizzano claim nuovi. Autorizzano solo nuove strade per
produrre claim testabili.

Il Lab non deve diventare YSN, Cornelius o KSAR. Deve usarli come enzimi
cognitivi dentro il metabolismo D-ND.

## Archivio enzimi cognitivi — richiamo contestuale
Archivio generato: 2026-05-08T20:49:15.084998+00:00 · 260 voci. Questo e' un substrate selector: non usare il substrato come claim. Tieni le teorie scientifiche nel focus e usa CE-* solo per costruire combo corta: assioma/metodo + osservazione/funzione + teoria/focus + null test. Se nessuna voce regge, dichiara `CE-none:` con motivo specifico nella Contaminazione cognitiva. `none` generico non e' valido.
Categorie: contaminante_dnd=112, regola_primaria=99, teoria_scientifica=18, enzima_cognitivo=17, strumento_lab=10
Layer: awareness_memory=116, kernel_reference=54, lab_operational_context=22, method_axiom=16, method_genesis=11, kernel_skill=9
Substrate combo minima da provare prima del codice:
- assioma/metodo: CE-0117 [method_axiom] score=61 overlap=8 · 2. La cascata della possibilità
  source: method/DND_POSSIBILITA.md:26
  Quattro livelli strutturali, atemporali (il passaggio fra loro non è nel tempo): ``` ┌─────────────────────────┐ │ POTENZIALE │ │ (campo puro, nessuna
- osservazione primaria: CE-0038 [corpus_primary_observation] score=84 overlap=10 · [47] NID 598 — R dell'Istanza  - L' equilibrio tra estremi del Modello D-ND
  source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722
  **Data**: 2024-01-05 L'osservazione indaga oltre l'osservato in cerca DELLA FORMA nel NULLA-TUTTO: Per far Emergere le nuove Possibilità Dividiamo il 
- funzione/formalizzazione: CE-0002 [corpus_formal_function] score=89 overlap=2 · Funzione
  source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245
  Equazione assiomatica per la Prima ImpressioneGlossario:( f_{\text{Dinamica-Logica-Singolarità-ProtoAssioma}}(A, B, P; \lambda) ): Funzione che rappre
- teoria/focus scientifico: CE-0027 [corpus_project_architecture] score=75 overlap=7 · [114] NID 1931 — Modello D-ND: Formalizzazione Assiomatica, Emergenza Quantistica e Implic
  source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:37048
  **Data**: 2025-02-05 Viene derivata un'equazione fondamentale per l'evoluzione temporale della risultante R, che rappresenta lo stato del sistema. L'e
- enzima/kernel: CE-0019 [lab_operational_context] score=90 overlap=11 · Respiro fuori-tempo
  source: tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:260
  (Obbligatorio. Compilalo prima dell'esperimento, non dopo.) - **Combo**: almeno tre enti simultanei (assioma D-ND + incrocio teorie + nodo del grafo/d
Altre voci risonanti col seme corrente:
- CE-0019 [lab_operational_context/contaminante_dnd/campo_dnd] score=90 overlap=11 · Respiro fuori-tempo
  source: tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:260
  (Obbligatorio. Compilalo prima dell'esperimento, non dopo.) - **Combo**: almeno tre enti simultanei (assioma D-ND + incrocio teorie + nodo del grafo/dipolo + tensione seme) - **Dip
- CE-0002 [corpus_formal_function/regola_primaria/campo_dnd] score=89 overlap=2 · Funzione
  source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245
  Equazione assiomatica per la Prima ImpressioneGlossario:( f_{\text{Dinamica-Logica-Singolarità-ProtoAssioma}}(A, B, P; \lambda) ): Funzione che rappresenta la dinamica logica e la 
- CE-0001 [lab_operational_context/strumento_lab/lab_cycle] score=89 overlap=1 · Adapter 3: KSAR reiterative semantic kernel
  source: tools/LAB_COGNITIVE_CONTAMINATION.md:121
  Funzione nel Lab: - far diventare ogni ciclo riuscito un kernel riusabile per il ciclo seguente; - non memorizzare solo testo, ma modificare la topologia del campo; - usare dissona
- CE-0038 [corpus_primary_observation/contaminante_dnd/campo_dnd] score=84 overlap=10 · [47] NID 598 — R dell'Istanza  - L' equilibrio tra estremi del Modello D-ND
  source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722
  **Data**: 2024-01-05 L'osservazione indaga oltre l'osservato in cerca DELLA FORMA nel NULLA-TUTTO: Per far Emergere le nuove Possibilità Dividiamo il potenziale unendo concetti sen
- CE-0030 [corpus_project_architecture/contaminante_dnd/campo_dnd] score=82 overlap=10 · [69] NID 1353 — Documento di Sintesi sul Modello Duale Non-Duale (D-ND) e la Risultante "R
  source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:23807
  **Data**: 2024-11-08 **1. Definizione della Risultante "R":** La risultante "R" è l'espressione completa e autologica del sistema nel continuum Nulla-Tutto (NT). È definita come: R
- CE-0005 [corpus_cognitive_prompt/contaminante_dnd/campo_dnd] score=82 overlap=5 · [82] NID 2321 — Prompt per Motore di Inferenza Quantistica Duale-Non-Duale (D-ND)
  source: corpus/CORPUS_PROMPT_AMN.md:7133
  **Data**: 2025-04-26 **Prompt per un Super LLM: Specifica Astratta di un Motore di Inferenza Quantistica basato sul Modello Duale-Non-Duale (D-ND)** **1. Contesto Filosofico e Assi
- CE-0003 [corpus_formal_function/contaminante_dnd/campo_dnd] score=79 overlap=2 · Titolo Assiomatico Combinato Rivisto: "Ottimizzazione Unificata e Manifestazione della Ris
  source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:566
- CE-0022 [lab_operational_context/strumento_lab/campo_dnd] score=77 overlap=7 · Palette operatoria espansa del Lab
  source: tools/LAB_OPERATOR_PALETTE.md:1

exec
/bin/bash -lc 'rg -n "TRASCENDENZA|SCALE_TRASCENDENZA|V_c|gap_ratio|photonic|Sturmian|Harper" tools -S' in /opt/MM_D-ND
exec
/bin/bash -lc 'rg -n "Archivio enzimi|CE-|Contaminazione|cognit" tools/data/agent_field_live.md tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md tools/LAB_COGNITIVE_CONTAMINATION.md -S' in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
tools/LAB_COGNITIVE_CONTAMINATION.md:1:# Adapter cognitivi laterali del Lab
tools/LAB_COGNITIVE_CONTAMINATION.md:10:Scopo: usare YSN, Cornelius e KSAR come operatori cognitivi del Lab senza
tools/LAB_COGNITIVE_CONTAMINATION.md:21:contaminazione cognitiva
tools/LAB_COGNITIVE_CONTAMINATION.md:136:2. DeltaLink / Contaminazione
tools/LAB_COGNITIVE_CONTAMINATION.md:159:- `DeltaLink` = nuovo obbligo cognitivo prima del Claim Under Test;
tools/LAB_COGNITIVE_CONTAMINATION.md:233:### Contaminazione cognitiva
tools/LAB_COGNITIVE_CONTAMINATION.md:265:cognitivi dentro il metabolismo D-ND.
tools/data/agent_field_live.md:589:## Adapter cognitivi laterali — YSN / Cornelius / KSAR
tools/data/agent_field_live.md:590:Usali come enzimi del respiro fuori-tempo: DeltaLink, innesco genomico, reiterazione semantica, filtro avversariale e Vault. Non copiarne l'identita': trasformali in dipolo, punto-zero e osservabile. Nel report la sezione `Contaminazione cognitiva` e' obbligatoria: se non usi adapter o archivio CE, dichiara `CE-none:` e il motivo specifico.
tools/data/agent_field_live.md:592:# Adapter cognitivi laterali del Lab
tools/data/agent_field_live.md:601:Scopo: usare YSN, Cornelius e KSAR come operatori cognitivi del Lab senza
tools/data/agent_field_live.md:612:contaminazione cognitiva
tools/data/agent_field_live.md:727:2. DeltaLink / Contaminazione
tools/data/agent_field_live.md:750:- `DeltaLink` = nuovo obbligo cognitivo prima del Claim Under Test;
tools/data/agent_field_live.md:824:### Contaminazione cognitiva
tools/data/agent_field_live.md:856:cognitivi dentro il metabolismo D-ND.
tools/data/agent_field_live.md:858:## Archivio enzimi cognitivi — richiamo contestuale
tools/data/agent_field_live.md:859:Archivio generato: 2026-05-08T20:49:15.084998+00:00 · 260 voci. Questo e' un substrate selector: non usare il substrato come claim. Tieni le teorie scientifiche nel focus e usa CE-* solo per costruire combo corta: assioma/metodo + osservazione/funzione + teoria/focus + null test. Se nessuna voce regge, dichiara `CE-none:` con motivo specifico nella Contaminazione cognitiva. `none` generico non e' valido.
tools/data/agent_field_live.md:860:Categorie: contaminante_dnd=112, regola_primaria=99, teoria_scientifica=18, enzima_cognitivo=17, strumento_lab=10
tools/data/agent_field_live.md:863:- assioma/metodo: CE-0117 [method_axiom] score=61 overlap=8 · 2. La cascata della possibilità
tools/data/agent_field_live.md:866:- osservazione primaria: CE-0038 [corpus_primary_observation] score=84 overlap=10 · [47] NID 598 — R dell'Istanza  - L' equilibrio tra estremi del Modello D-ND
tools/data/agent_field_live.md:869:- funzione/formalizzazione: CE-0002 [corpus_formal_function] score=89 overlap=2 · Funzione
tools/data/agent_field_live.md:872:- teoria/focus scientifico: CE-0027 [corpus_project_architecture] score=75 overlap=7 · [114] NID 1931 — Modello D-ND: Formalizzazione Assiomatica, Emergenza Quantistica e Implic
tools/data/agent_field_live.md:875:- enzima/kernel: CE-0019 [lab_operational_context] score=90 overlap=11 · Respiro fuori-tempo
tools/data/agent_field_live.md:879:- CE-0019 [lab_operational_context/contaminante_dnd/campo_dnd] score=90 overlap=11 · Respiro fuori-tempo
tools/data/agent_field_live.md:882:- CE-0002 [corpus_formal_function/regola_primaria/campo_dnd] score=89 overlap=2 · Funzione
tools/data/agent_field_live.md:885:- CE-0001 [lab_operational_context/strumento_lab/lab_cycle] score=89 overlap=1 · Adapter 3: KSAR reiterative semantic kernel
tools/data/agent_field_live.md:888:- CE-0038 [corpus_primary_observation/contaminante_dnd/campo_dnd] score=84 overlap=10 · [47] NID 598 — R dell'Istanza  - L' equilibrio tra estremi del Modello D-ND
tools/data/agent_field_live.md:891:- CE-0030 [corpus_project_architecture/contaminante_dnd/campo_dnd] score=82 overlap=10 · [69] NID 1353 — Documento di Sintesi sul Modello Duale Non-Duale (D-ND) e la Risultante "R
tools/data/agent_field_live.md:894:- CE-0005 [corpus_cognitive_prompt/contaminante_dnd/campo_dnd] score=82 overlap=5 · [82] NID 2321 — Prompt per Motore di Inferenza Quantistica Duale-Non-Duale (D-ND)
tools/data/agent_field_live.md:897:- CE-0003 [corpus_formal_function/contaminante_dnd/campo_dnd] score=79 overlap=2 · Titolo Assiomatico Combinato Rivisto: "Ottimizzazione Unificata e Manifestazione della Ris
tools/data/agent_field_live.md:899:- CE-0022 [lab_operational_context/strumento_lab/campo_dnd] score=77 overlap=7 · Palette operatoria espansa del Lab
tools/data/agent_field_live.md:1170:**L6 — metabolismo del campo cognitivo (A8/A11 autologica + combo)**
tools/data/agent_field_live.md:1171:Se il campo contiene adapter cognitivi o archivio CE, la sezione `Contaminazione cognitiva` deve nominare almeno una voce `CE-*`, YSN, Cornelius, KSAR, PVI/Vault usata nella combo, oppure `CE-none:` con motivo specifico e verificabile. `none` generico significa che il campo e' stato visto ma non metabolizzato.
tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:143:- **Adapter cognitivi laterali.** Quando servono nuove strade, leggi
tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:147:  `Contaminazione cognitiva` e' obbligatoria nel report; se un adapter non
tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:149:- **Archivio enzimi cognitivi.** Se il campo vivo contiene `Archivio enzimi
tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:150:  cognitivi`, la sezione `Contaminazione cognitiva` deve citare almeno una voce
tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:151:  `CE-*` usata nella combo, oppure `CE-none:` con un motivo specifico e
tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:315:- **Contaminazione cognitiva**: eventuale DeltaLink YSN, gene Cornelius,
tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:316:  passaggio KSAR/PVI/Vault o voce `CE-*` dell'archivio usata nel ciclo. Se non
tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:317:  usi il layer cognitivo, dichiara `CE-none:` e il motivo specifico. `none`

 succeeded in 1ms:
tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:107:  Test parla di `gap_ratio` ma l'esperimento misura `gap_label_set`,
tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:109:  `gap_ratio non testato in questo ciclo; observable sostitutivo = ...`.
tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:162:- **Null label-preserving non e' indipendenza.** Per `V_c`, un null
tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:164:  `hamming_ratio` dalla sequenza Sturmian di riferimento. Se il null passa
tools/dipartimento.py:91:        'test': 'gap_ratio_phi2',
tools/dipartimento.py:296:    elif test_name == 'gap_ratio_phi2':
tools/exp_boundary_gue_poisson.py:26:def gap_ratios(gaps):
tools/exp_boundary_gue_poisson.py:59:        r = gap_ratios(gaps)
tools/plot_risultante.py:63:V_coup = -R
tools/plot_risultante.py:68:ax.plot(R, V_coup, 'g--', linewidth=1.2, alpha=0.6, label=r'$-R$ (coupling)')
tools/validate_tension_mapping.py:61:        'power spectral', 'frequenz', 'frequenc', 'blue noise', 'photonic',
tools/dnd_curva.py:17:  4. Osservare: la spirale converge a φ? Il gap_ratio è φ²?
tools/dnd_curva.py:74:            entry["gap_ratio"] = float(diario[-1]["gap_abs"] / abs(gap)) if abs(gap) > 1e-15 else float("inf")
tools/dnd_curva.py:124:    print(f"  k      | tr    | det     | gap_ratio | →φ?   | gap_finale | convergenza")
tools/dnd_curva.py:139:        gr = obs.get('gap_ratio_medio', None)
tools/dnd_curva.py:158:            'gap_ratio': float(gr) if gr else None,
tools/dnd_curva.py:174:    # Parte B: Verificare che il gap_ratio è SEMPRE φ² sulla curva
tools/dnd_curva.py:175:    print(f"\n  Verifica: gap_ratio = φ² per tutti i k?")
tools/dnd_curva.py:176:    grs = [e['gap_ratio'] for e in famiglia_a if e['gap_ratio'] and np.isfinite(e['gap_ratio'])]
tools/dnd_curva.py:180:        print(f"    Media gap_ratio = {media:.6f} (φ² = {PHI2:.6f})")
tools/dnd_curva.py:183:        results['cv_gap_ratio_curva'] = float(cv)
tools/dnd_curva.py:203:    Il gap_ratio è φ² per TUTTA la curva. Il punto fisso scala come kφ.
tools/dnd_curva.py:487:  │  Il gap_ratio è φ² su TUTTA la curva (verificato).                 │
tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py:3:Swap-constrained label-preserving null for the quasiperiodic V_c gate.
tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py:9:Hamming distance from the matched Sturmian reference so a near-copy cannot
tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py:10:silently become a fake counterproof. Phase-shift Sturmian candidates are an
tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py:11:explicit bridge mode: they test reachability inside the Sturmian family, not
tools/evolution_report.md:2:Il passo e' entrato dal label-set phi e ha spostato il null da nome di classe a qualita' del trasporto. Prima ha cercato un contro-campo non-Sturmian; poi il deposito ha mostrato che il label-set sopravvive solo quando resta una memoria lunga di scala o periodo. La traiettoria non chiude `V_c`: separa reachability del label-set da indipendenza del generatore.
tools/evolution_report.md:5:Attrito contenuto: la scansione ampia ha prodotto deposito utile, ma ha lasciato convivere nello stesso sacco generatori dispersivi e generatori con ponte di scala. La latenza non sta nei 2199 candidati; sta nel fatto che la distinzione `non-Sturmian` / `indipendente dal boundary` e' emersa dopo il gate, non prima.
tools/evolution_report.md:12:Il nodo regressivo e' il contratto del null prima della generazione. Mancava una condizione relazionale che distinguesse: label preservato, memoria di scala preservata, grammatica Sturmian preservata, fase portante. Il fix vive li': ammettere i candidati con assi separati per `source_mode`, `hamming_ratio`, lunghezza/periodo del ponte e fase, prima di leggere `V_c`.
tools/exp_brody_crossover.py:54:def gap_ratio(gaps):
tools/exp_brody_crossover.py:102:        r_prime = gap_ratio(win_gaps)
tools/exp_brody_crossover.py:111:            r_cramer_list.append(gap_ratio(surr_gaps))
tools/exp_poisson_convergence.py:30:def gap_ratio_r(gaps):
tools/exp_poisson_convergence.py:87:    r = gap_ratio_r(gaps)
tools/exp_poisson_convergence.py:117:        r_vals.append(gap_ratio_r(gaps_surr))
tools/exp_quasiperiodic_vc_lattice_gate.py:3:Quasiperiodic V_c lattice gate.
tools/exp_quasiperiodic_vc_lattice_gate.py:5:The Domandatore scale probe tried to fit V_c(N) with a power law. For phi the
tools/exp_quasiperiodic_vc_lattice_gate.py:7:tool treats that failure as the signal: it measures whether V_c lives on a
tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py:5:The generator gate showed that short block shuffles keep local Sturmian texture
tools/exp_quasiperiodic_vc_curve_map.py:3:Interpolated V_c curve map for quasiperiodic Sturmian-Harper sequences.
tools/exp_quasiperiodic_vc_curve_map.py:5:Previous cycle showed that first-grid V_c is phase-sensitive and does not
tools/dnd_spirale.py:87:          f"{'potenziale':>10s}  {'gap_ratio':>10s}")
tools/lab_autological_repair.py:434:    lines.append("- Se `gap_ratio` e' richiesto dalla direttiva, includilo; se non lo testi, dichiaralo come not_tested.")
tools/dnd_autoricerca.py:621:        risultato['analisi']['gap_ratio'] = obs.get('gap_ratio_medio')
tools/dnd_autoricerca.py:849:                'gap_ratio': analisi.get('gap_ratio'),
tools/dnd_autoricerca.py:1007:        'gap_ratio': analisi.get('gap_ratio'),
tools/dnd_autoricerca.py:1105:            print(f"    Gap ratio: {obs.get('gap_ratio_medio', '?')}")
tools/dnd_autoricerca.py:1118:                'gap_ratio': obs.get('gap_ratio_medio'),
tools/dnd_autoricerca.py:1357:    # 4. Sequenza dei gap_ratio — è più costante di quanto ci si aspetterebbe?
tools/dnd_autoricerca.py:1359:    grs = [(e['dominio'], e['gap_ratio']) for e in reali if e.get('gap_ratio')]
tools/dnd_autoricerca.py:1850:                'gap_ratio': analisi.get('gap_ratio'),
tools/dnd_autoricerca.py:1940:                'gap_ratio': analisi.get('gap_ratio'),
tools/dnd_lab.py:105:                'gap_ratio': obs.get('gap_ratio_medio'),
tools/dnd_lab.py:111:            gr = obs.get('gap_ratio_medio', 0)
tools/dnd_lab.py:172:            'gap_ratio': obs.get('gap_ratio_medio'),
tools/dnd_lab.py:178:        gr = obs.get('gap_ratio_medio', 0)
tools/dnd_lab.py:287:            'gap_ratio': obs.get('gap_ratio_medio'),
tools/dnd_lab.py:363:            'gap_ratio': obs.get('gap_ratio_medio'),
tools/dnd_lab.py:368:        gr = obs.get('gap_ratio_medio', 0)
tools/dnd_lab.py:431:                'gap_ratio': obs.get('gap_ratio_medio'),
tools/dnd_lab.py:500:                'gap_ratio': obs.get('gap_ratio_medio'),
tools/dnd_lab.py:1166:    # INSIGHT 2: Il punto critico V_c scala con phi?
tools/dnd_lab.py:1169:        """Il punto critico V_c dipende da phi strutturalmente?"""
tools/dnd_lab.py:1170:        print(f"\n  --- PATTERN: il punto critico V_c e' legato a phi? ---")
tools/dnd_lab.py:1175:            """Trova V_c dove <r> ≈ 0.50."""
tools/dnd_lab.py:1200:        # V_c per diverse dimensioni con phi
tools/dnd_lab.py:1205:            print(f"    phi, N={N}: V_c = {Vc:.3f}")
tools/dnd_lab.py:1207:        # V_c con sqrt(2) per confronto
tools/dnd_lab.py:1209:        print(f"    sqrt(2), N=500: V_c = {Vc_sqrt2:.3f}")
tools/dnd_lab.py:1211:        # Pattern: V_c ≈ costante? V_c ≈ 2/phi? V_c ≈ 1?
tools/dnd_lab.py:1224:        print(f"\n    V_c medio (phi): {Vc_mean:.3f} +/- {Vc_std:.3f}")
tools/dnd_lab.py:1225:        print(f"    Best match: V_c ≈ {best_match} (err={candidates[best_match]:.4f})")
tools/dnd_lab.py:1226:        print(f"    V_c (sqrt(2)): {Vc_sqrt2:.3f}")
tools/dnd_lab.py:1231:            'claim': f"V_c = {Vc_mean:.3f} ≈ {best_match} (err {candidates[best_match]:.4f})",
tools/dnd_lab.py:1236:            'nota': f"V_c stabile a {Vc_mean:.3f}. Phi vs sqrt(2): {Vc_mean:.3f} vs {Vc_sqrt2:.3f}",
tools/dnd_lab.py:1600:# BANCO 10: Lagrangiana — principio variazionale V_c(alpha)
tools/dnd_lab.py:1605:    Hamiltoniana tight-binding con potenziale Sturmiano a frequenza alpha.
tools/dnd_lab.py:1634:    Trova V_c dove <r> attraversa r_target per la frequenza alpha.
tools/dnd_lab.py:1677:    V_c = (V_lo + V_hi) / 2
tools/dnd_lab.py:1678:    r_c = get_r(V_c)
tools/dnd_lab.py:1679:    return float(V_c), float(r_c) if r_c else float(r_target)
tools/dnd_lab.py:1712:    BANCO 10: Principio variazionale — phi minimizza V_c.
tools/dnd_lab.py:1715:    1. Costruisci modello Sturmiano (potenziale binario quasiperiodico)
tools/dnd_lab.py:1716:    2. Trova V_c dove <r> = 0.50 (transizione GUE ↔ Poisson)
tools/dnd_lab.py:1720:    1. V_c(1/phi) converge a 1.0 (minimo tra numeri nobili)
tools/dnd_lab.py:1721:    2. CV(V_c) minimo a 1/phi = MASSIMA STABILITA' al variare di N
tools/dnd_lab.py:1726:    Isomorfismo: det=-1 preserva area ↔ V_c(phi) ha minima varianza.
tools/dnd_lab.py:1731:    print(f"BANCO 10: LAGRANGIANA — principio variazionale V_c(alpha)")
tools/dnd_lab.py:1734:    print(f"  Modello: Sturmiano (potenziale binario quasiperiodico)")
tools/dnd_lab.py:1736:    print(f"  Principio: V_c minimo + massima stabilita' = minima azione")
tools/dnd_lab.py:1768:    print(f"\n  --- SCAN V_c per {len(frequencies)} frequenze ---\n")
tools/dnd_lab.py:1786:              f"V_c={Vc:.4f}  <r>={r_at_Vc:.4f}  "
tools/dnd_lab.py:1792:    # 1. phi ha il V_c minimo?
tools/dnd_lab.py:1797:    print(f"\n  V_c minimo: {min_name} = {Vc_values[min_name]:.4f}")
tools/dnd_lab.py:1798:    print(f"  V_c(1/phi): {phi_Vc:.4f}")
tools/dnd_lab.py:1802:    print(f"\n  RANKING (V_c crescente = azione crescente):")
tools/dnd_lab.py:1806:        print(f"    {i+1:2d}. {name:>14s}: V_c = {vc:.4f}{phi_marker}{arrow}")
tools/dnd_lab.py:1808:    # 2. Correlazione V_c vs irrazionalita'
tools/dnd_lab.py:1814:        print(f"\n  Correlazione V_c vs irrazionalita' (media geometrica cf): r = {corr:.4f}")
tools/dnd_lab.py:1816:            print(f"    POSITIVA: piu' 'razionale' (cf grandi) → piu' V_c → piu' azione")
tools/dnd_lab.py:1823:    # 3. La curva V_c(alpha) e' un 'pozzo' attorno a 1/phi?
tools/dnd_lab.py:1843:    print(f"\n  phi e' minimo globale di V_c? {'SI' if is_global_min else 'NO'}")
tools/dnd_lab.py:1844:    print(f"  phi e' minimo locale di V_c?  {'SI' if is_local_min else 'NO/non determinabile'}")
tools/dnd_lab.py:1847:    # I numeri nobili (coda di 1 nella cf) dovrebbero avere V_c piu' basso
tools/dnd_lab.py:1855:        print(f"\n  Noble numbers (coda 1): V_c medio = {np.mean(noble_Vc):.4f}")
tools/dnd_lab.py:1856:        print(f"  Non-noble:              V_c medio = {np.mean(non_noble_Vc):.4f}")
tools/dnd_lab.py:1860:    # 5. STABILITA': V_c(N) ha minima varianza per phi?
tools/dnd_lab.py:1861:    print(f"\n  --- ANALISI STABILITA' V_c(N) ---")
tools/dnd_lab.py:1867:    top_freqs = [name for name, _ in ranking[:6]]  # top 6 per V_c
tools/dnd_lab.py:1899:        print(f"  CV(1/phi) = {phi_cv:.1f}% — MINIMA varianza di V_c al variare di N")
tools/dnd_lab.py:1904:    print(f"  Frequenza Sturmiana alpha = 1/phi = inversione di phi")
tools/dnd_lab.py:1906:    print(f"    1. V_c(1/phi) ≈ {phi_mean_vc:.3f} → converge a 1 (minima azione)")
tools/dnd_lab.py:1908:    print(f"  Isomorfismo: det=-1 preserva area ↔ V_c stabile al cambio di scala")
tools/dnd_lab.py:1918:        claim = (f"Principio Lagrangiano DOPPIO: 1/phi ha V_c ≈ {phi_mean_vc:.3f} "
tools/dnd_lab.py:1923:        claim = (f"Parziale: V_c rank {phi_rank_vc}, stabilita' rank "
tools/dnd_lab.py:1925:                 f"V_c={phi_mean_vc:.3f}, CV={phi_cv:.1f}%")
tools/dnd_lab.py:1928:        claim = f"phi NON soddisfa il principio Lagrangiano (V_c rank {phi_rank_vc}, non stabile)"
tools/dnd_lab.py:1956:            notify(f"LAGRANGIANA CONFERMATA: V_c(1/phi) ≈ {phi_mean_vc:.3f}, "
tools/dnd_condizioni.py:83:            entry["gap_ratio"] = float(diario[-1]["gap_abs"] / abs(gap)) if abs(gap) > 1e-15 else float("inf")
tools/dnd_condizioni.py:113:    gap_ratios = [d["gap_ratio"] for d in diario if "gap_ratio" in d and d["gap_ratio"] < 1e10]
tools/dnd_condizioni.py:127:        "gap_ratio_medio": float(np.mean(gap_ratios[-5:])) if gap_ratios else None,
tools/dnd_condizioni.py:128:        "gap_ratio_ultimo": float(gap_ratios[-1]) if gap_ratios else None,
tools/dnd_condizioni.py:159:    if gap_ratios:
tools/dnd_condizioni.py:160:        osservazione["prossimità_gap_ratio"] = {}
tools/dnd_condizioni.py:161:        gr = np.mean(gap_ratios[-5:])
tools/dnd_condizioni.py:163:            osservazione["prossimità_gap_ratio"][nome] = float(abs(gr - val))
tools/dnd_condizioni.py:322:        gr = obs.get("gap_ratio_medio")
tools/dnd_condizioni.py:325:            prox = obs.get("prossimità_gap_ratio", {})
tools/dnd_condizioni.py:338:            "gap_ratio": gr,
tools/dnd_condizioni.py:350:    gap_ratios = [v["gap_ratio"] for v in vault if v["gap_ratio"] is not None]
tools/dnd_condizioni.py:364:    if gap_ratios:
tools/dnd_condizioni.py:367:            if v["gap_ratio"] is not None:
tools/dnd_condizioni.py:368:                print(f"    {v['segnale']:>12s}: {v['gap_ratio']:.6f}")
tools/exp_vc_null_regression_gate.py:3:Regression gate for the quasiperiodic V_c null.
tools/exp_vc_null_regression_gate.py:5:The previous V_c curve map separated metallic curve shape from balanced random,
tools/exp_vc_null_regression_gate.py:9:gap-label set overlaps the matched Sturmian reference.
tools/exp_gap_label_repair_audit.py:84:        "reader": "Sturmian/Fibonacci gap-labeling group Z + theta Z mod 1",
tools/exp_gap_label_repair_audit.py:96:            "The labels [3,-4,4,6] are classical Fibonacci/Sturmian gap labels; "
tools/dnd_domandatore.py:187:print("alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs <r> at V=1:")
tools/dnd_domandatore.py:198:        'criterio': 'La transizione Sturmian->Harper e\' continua (il terzo incluso esiste)',
tools/dnd_domandatore.py:304:print("V_c scaling with N — phi vs silver:")
tools/dnd_domandatore.py:312:        print(f"    N={N:4d}: V_c={vc:.3f}" if vc else f"    N={N:4d}: V_c=None")
tools/dnd_domandatore.py:323:            'criterio': 'V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(Silver) a >1',
tools/dnd_domandatore.py:510:                for metric in ('V_c', 'r_at_V1', 'err', 'value'):
tools/dnd_domandatore.py:517:                            if metric == 'V_c':
tools/dnd_domandatore.py:525:                                        'claim': f'V_c(phi)={phi_v:.3f} vs media ctrl={ctrl_mean:.3f} — phi {rapporto:.1f}x piu\' vicino a V=1. {result["criterio"][:30]}',
tools/lab_veritas.py:11:- V_c CONFERMA AMBIENTALE: report sezioni + tools menzionati
tools/lab_veritas.py:13:ρ = V_a × 0.4 + V_b × 0.3 + V_c × 0.3 → SCARTO/SOSPENSIONE/COLLASSO
tools/lab_veritas.py:228:    weights = {"V_a": 0.4, "V_b": 0.3, "V_c": 0.3}
tools/lab_veritas.py:229:    rho = v_a * weights["V_a"] + v_b * weights["V_b"] + v_c * weights["V_c"]
tools/lab_veritas.py:242:            "V_c_conferma_ambientale": round(v_c, 4),
tools/lab_veritas.py:245:        "components": {"V_a": comp_a, "V_b": comp_b, "V_c": comp_c},
tools/lab_veritas.py:261:    print(f"[veritas] rho={rho:.3f} → {band} · V_a={v_a:.3f} V_b={v_b:.3f} V_c={v_c:.3f}")
tools/dnd_projective_quantization.py:208:    # Questo è il modello di Harper/Fibonacci — il suo spettro è un CANTOR SET
tools/dnd_projective_quantization.py:211:    V_coupling = 2.0  # forza del potenziale quasiperiodico
tools/dnd_projective_quantization.py:220:        H[i, i] = V_coupling * fib_seq[i]
tools/dnd_projective_quantization.py:229:    print(f"  V = {V_coupling}, t = {t_hop}")
tools/dnd_M_operator.py:157:    - 'V_c(phi)=0.961 vs ctrl' -> 'V_c_separation'
tools/dnd_M_operator.py:165:        return 'V_c_transition'
tools/exp_gap_label_set_stability.py:6:N, Sturmian phase, and threshold. This tool moves the observable from the value
tools/dnd_piano11.py:497:                "gap_ratio": float(phi**2),
tools/dnd_indeterminazione.py:169:    def V_coupling(r):
tools/dnd_indeterminazione.py:178:    V_c = V_coupling(PHI)
tools/dnd_indeterminazione.py:184:    print(f"    V_coupling    = -φ     = {V_c:.6f}")
tools/dnd_indeterminazione.py:189:    results['V_components'] = {
tools/dnd_indeterminazione.py:191:        'coupling': float(V_c),
tools/dnd_indeterminazione.py:216:    print(f"  {'r':>6} | {'V_sing':>8} | {'V_coup':>8} | {'V_auto':>8} | {'V_tot':>8} | {'V-V(φ)':>8}")
tools/dnd_indeterminazione.py:222:        vc = V_coupling(r)
tools/dnd_indeterminazione.py:230:            'V_coup': float(vc),
tools/exp_nonphi_sturmian_fixed_reader_gate.py:3:Non-phi Sturmian gate with fixed phi reader.
tools/exp_nonphi_sturmian_fixed_reader_gate.py:8:and changes the Sturmian generator slope. A native-reader control is included
tools/dnd_implications.py:147:        'pattern': r'\b(photonic crystal|cristallo fotonico|multilayer|multistrato)\b',
tools/build_agent_field.py:272:    phi/Sturmian. Questa sezione rende esplicita la fase di respiro:
tools/build_agent_field.py:306:        "locale phi/Sturmian o altro: cambia piano, cerca nel grafo/incrocio, "
tools/dnd_risultante.py:303:                "V_coupling": round(VL, 8),
tools/dnd_risultante.py:676:                      f"V_Λ={decomp['V_coupling']:.4f}  "
tools/exp_excess_scaling.py:33:def gap_ratio(gaps):
tools/exp_excess_scaling.py:49:        rs.append(gap_ratio(gaps))
tools/exp_excess_scaling.py:66:    r_prime = gap_ratio(gaps)
tools/dnd_experiments.py:159:                'gap_ratio': obs.get('gap_ratio_medio'),
tools/dnd_experiments.py:302:        gap_ratio = None
tools/dnd_experiments.py:307:            gap_ratio = obs.get('gap_ratio_medio')
tools/dnd_experiments.py:316:            'gap_ratio': gap_ratio,
tools/dnd_experiments.py:414:        gap_ratio = None
tools/dnd_experiments.py:419:            gap_ratio = obs.get('gap_ratio_medio')
tools/dnd_experiments.py:439:            'gap_ratio': gap_ratio,
tools/dnd_experiments.py:683:        entry['gap_ratio'] = obs.get('gap_ratio_medio')
tools/dnd_experiments.py:684:        entry['gap_ratio_ultimo'] = obs.get('gap_ratio_ultimo')
tools/dnd_experiments.py:699:        gr = entry.get('gap_ratio', 0)
tools/dnd_experiments.py:714:    gr_data = [(v['T_ratio'], v['gap_ratio']) for v in results.values()
tools/dnd_experiments.py:715:               if v.get('gap_ratio') and v['gap_ratio'] < 100]
tools/exp_boundary_growth.py:25:def gap_ratio(gaps):
tools/exp_boundary_growth.py:49:    return gap_ratio(shuffled)
tools/exp_boundary_growth.py:82:        r_prime = gap_ratio(gaps)
tools/exp_boundary_growth.py:90:                r_cramer_list.append(gap_ratio(cramer_gaps))
tools/exp_metric_tensor_diagnostic.py:342:    "gap_ratio_r": float(r_mean_prime),
tools/exp_metric_tensor_diagnostic.py:397:print(f"<r> prime: {output['gap_ratio_r']:.6f}")
tools/dnd_engine.py:232:        'motivo': 'Auto-dualità nel modello tight-binding: a V=1 le due scale sono uguali. φ come frequenza Sturmiana genera V_c più vicino a 1.',
tools/dnd_engine.py:248:        'claim': 'CV della stabilità (V_c) correla con <r> al 92%: frequenze più stabili (basso CV) danno <r> più vicino a 0.5',
tools/dnd_engine.py:264:        'claim': 'Noble numbers (cf coda 1) hanno V_c medio 1.06 vs non-nobili 1.84. La nobiltà aritmetica si traduce in stabilità spettrale.',
tools/dnd_engine.py:280:        'claim': 'V_c > 1 nel 88% dei campioni per φ: direzione preferenziale (freccia termodinamica)',
tools/dnd_engine.py:282:        'motivo': 'Con 19+ campioni, V_c non oscilla attorno a 1 — sta sistematicamente sopra. Centro ~1.034.',
tools/dnd_engine.py:426:        'claim': 'Nella famiglia det=-1 (metallic means tr=1..10), solo Q(sqrt(5)) ha V_c vicino a 1. phi (tr=1) minimizza V_c.',
tools/dnd_engine.py:428:        'motivo': 'Q(sqrt(5)): V_c medio 1.1. Altri campi: V_c medio 2.2 (2x). phi ha h=min (entropia topologica), cf=[1,...] (convergenza più lenta). Nickel (tr=4, theta=phi^3) eredita Q(sqrt(5)) → V_c si abbassa.',
tools/dnd_engine.py:434:        'claim': 'La matrice di sostituzione (det=-1) determina transizione LISCIA monotona. Harper (coseno, stessa phi, no sostituzione) ha dip brusco non-monotono a V=2.',
tools/dnd_engine.py:436:        'motivo': 'Sturmian-phi: <r>(V=1)=0.498, monotona decrescente. Harper-phi: <r>(V=1)=0.903, dip a 0.296 a V=2, poi risale a 0.67. Random binary: Anderson (localizzato subito). Periodic: no transizione. La struttura generativa ricorsiva (det=-1) determina la transizione, non la frequenza.',
tools/dnd_engine.py:725:    """Hamiltoniano tight-binding con potenziale Sturmiano.
tools/dnd_engine.py:727:    dove v_i = 1 se {i/θ} >= 1-1/θ, else 0 (sequenza Sturmiana)."""
tools/dnd_engine.py:826:    """Lagrangiana: φ come frequenza più stabile (V_c più vicino a 1, più bassa varianza)."""
tools/dnd_engine.py:843:            # Trova V_c dove <r> attraversa 0.5
tools/dnd_engine.py:854:    # φ dovrebbe avere il CV più basso e V_c più vicino a 1
tools/dnd_engine.py:890:    """Noble numbers (cf tail=1) hanno V_c più vicino a 1 dei non-nobili."""
tools/dnd_engine.py:946:    """V_c > 1 sistematicamente per φ (freccia termodinamica)."""
tools/dnd_engine.py:975:        'nota': 'V_c sistematicamente >1 indica direzione preferenziale',
tools/dnd_engine.py:979:    """Solo Q(sqrt(5)) ha V_c vicino a 1 nella famiglia det=-1."""
tools/dnd_engine.py:1051:    """La sostituzione (det=-1) determina transizione liscia; Harper ha dip brusco."""
tools/dnd_engine.py:1076:    # Sturmian: monotone decreasing
tools/dnd_engine.py:1079:    # Harper: non-monotone (dip then rise)
tools/dnd_engine.py:1083:    # Sturmian crosses <r>=0.5 near V=1
tools/dnd_engine.py:1087:    # Harper at V=1 still delocalized
tools/dnd_engine.py:1529:    A V=V_c: <r> attraversa 0.5 (meta' tra GUE=0.53 e Poisson=0.39).
tools/dnd_engine.py:1530:    Il punto di transizione V_c dipende da N ma converge."""
tools/dnd_engine.py:1729:        'gap_ratio_equals_phi': all_ratio_phi,
tools/dnd_engine.py:2182:    gap_ratios = [d.get('gap_ratio', 0) for d in domains if d.get('gap_ratio')]
tools/dnd_engine.py:2183:    if gap_ratios:
tools/dnd_engine.py:2184:        cv = np.std(gap_ratios) / np.mean(gap_ratios) if np.mean(gap_ratios) > 0 else 0
tools/dnd_engine.py:2185:        print(f"\n  Gap ratio: media={np.mean(gap_ratios):.6f}, cv={cv:.6f}")
tools/dnd_engine.py:2189:                'quantita': 'gap_ratio',
tools/dnd_engine.py:2190:                'valore': float(np.mean(gap_ratios)),
tools/dnd_engine.py:2759:                'test': 'Trovare un dominio dove gap_ratio != phi^2',
tools/dnd_controprove.py:77:        gap_ratios = []
tools/dnd_controprove.py:80:                gap_ratios.append(abs(gaps[i-1]) / abs(gaps[i]))
tools/dnd_controprove.py:84:        if gap_ratios:
tools/dnd_controprove.py:85:            print(f"       Rapporto gap ultimi 3: {', '.join(f'{r:.4f}' for r in gap_ratios[-3:])}")
tools/dnd_controprove.py:90:                  f"{abs(gap_ratios[-1] - target_sq):.6f} "
tools/dnd_controprove.py:91:                  f"({'SÌ' if abs(gap_ratios[-1] - target_sq) < 0.1 else 'NO'})")
tools/dnd_controprove.py:255:        gap_ratios = []
tools/dnd_controprove.py:258:                gap_ratios.append(gaps[i-1] / gaps[i])  # con segno
tools/dnd_controprove.py:262:        if gap_ratios:
tools/dnd_controprove.py:263:            print(f"    Rapporto gap (ultimi): {gap_ratios[-1]:.6f}")
tools/dnd_controprove.py:316:        gap_ratios = []
tools/dnd_controprove.py:319:                gap_ratios.append(gaps[i-1] / gaps[i])
tools/dnd_controprove.py:322:        rg_str = f"{gap_ratios[-1]:.6f}" if gap_ratios else "N/A"
tools/exp_coherence_robustness.py:36:def gap_ratio(gaps):
tools/exp_coherence_robustness.py:82:    r_prime = np.array([gap_ratio(w) for w in windows])
tools/exp_coherence_robustness.py:90:            r = gap_ratio(shuf)
tools/dnd_trasmutazione.py:565:    # della spirale (gap_ratio → φ²) è universale.
tools/dnd_trasmutazione.py:567:    print(f"  Segnale         | gap_ratio→ | gap_finale | n_step | Tasso conv.")
tools/dnd_trasmutazione.py:582:        gap_ratio = obs.get('gap_ratio_medio', None)
tools/dnd_trasmutazione.py:595:            'gap_ratio': float(gap_ratio) if gap_ratio else None,
tools/dnd_trasmutazione.py:603:        gr_str = f"{gap_ratio:.4f}" if gap_ratio else "N/A"
tools/dnd_trasmutazione.py:606:              f"{'φ²={:.4f}'.format(PHI**2) if gap_ratio and abs(gap_ratio - PHI**2) < 0.5 else ''}")
tools/dnd_trasmutazione.py:608:    # Il gap_ratio dovrebbe convergere a φ² ≈ 2.618 per tutti
tools/dnd_trasmutazione.py:609:    gap_ratios_valid = [s['gap_ratio'] for s in spirali
tools/dnd_trasmutazione.py:610:                        if s['gap_ratio'] and np.isfinite(s['gap_ratio'])]
tools/dnd_trasmutazione.py:611:    if gap_ratios_valid:
tools/dnd_trasmutazione.py:612:        media_gr = np.mean(gap_ratios_valid)
tools/dnd_trasmutazione.py:613:        cv_gr = np.std(gap_ratios_valid) / media_gr if media_gr > 0 else float('inf')
tools/dnd_trasmutazione.py:617:        results['spirale_gap_ratio_medio'] = float(media_gr)
tools/dnd_trasmutazione.py:618:        results['spirale_gap_ratio_cv'] = float(cv_gr)
tools/dnd_trasmutazione.py:691:    if 'spirale_gap_ratio_cv' in t4:
tools/dnd_trasmutazione.py:692:        chiavi['T4_gap_ratio_cv'] = t4['spirale_gap_ratio_cv']
tools/dnd_trasmutazione.py:693:        chiavi['T4_gap_ratio_medio'] = t4.get('spirale_gap_ratio_medio', 0)
tools/dnd_trasmutazione.py:694:        print(f"  T4 (Indeterminazione): gap_ratio CV = {t4['spirale_gap_ratio_cv']:.4f}, "
tools/dnd_trasmutazione.py:695:              f"media = {t4.get('spirale_gap_ratio_medio', 0):.4f} (φ²={PHI**2:.4f})")
tools/exp_coherence_length.py:33:def gap_ratio(gaps):
tools/exp_coherence_length.py:67:            r_prime_list.append(gap_ratio(window))
tools/exp_coherence_length.py:72:                r_shuf_lists[si].append(gap_ratio(shuf))
tools/dnd_rottura.py:355:    print(f"  Soglia    | n_int | gap_ratio | gap_finale | Identica?")
tools/dnd_rottura.py:367:        gr = obs.get('gap_ratio_medio', None)
tools/dnd_rottura.py:373:            'gap_ratio': float(gr) if gr else None,
tools/dnd_rottura.py:385:    # Il gap_ratio è φ² indipendentemente dalla soglia? → Sì, perché la regola è la stessa.
tools/dnd_rottura.py:386:    grs = [s['gap_ratio'] for s in spirali_soglia if s['gap_ratio']]
tools/dnd_rottura.py:389:        print(f"\n  CV gap_ratio tra soglie = {cv:.6f}")
tools/dnd_rottura.py:409:    print(f"  Segnale       | gap_ratio | gap_finale | n_int")
tools/dnd_rottura.py:424:            'gap_ratio': float(obs.get('gap_ratio_medio', 0)),
tools/dnd_rottura.py:431:        print(f"  {nome:15s} | {entry['gap_ratio']:.6f} | {entry['gap_finale']:.2e} | {n}")
tools/dnd_rottura.py:460:    print(f"     (L'interferenza non è nel gap_ratio, che è SEMPRE φ².")
tools/exp_gap_label_symbolic_grammar_gate.py:7:positions of selected gap labels. It keeps the classical Sturmian baseline
tools/exp_gap_label_symbolic_grammar_gate.py:239:            "right_special_bound": "at most one right-special factor for each k in the ideal Sturmian language",
tools/exp_gap_label_symbolic_grammar_gate.py:240:            "palindromic_baseline": "Sturmian factors are rich; palindromic defect 0 is the finite-window target",
tools/exp_gap_label_symbolic_grammar_gate.py:241:            "return_words_baseline": "each recurrent Sturmian factor has two return words; finite windows only test excess above two when repeated occurrences exist",
tools/data/seme_backup_b2_20260508_214525.json:3:  "new_direzione": "Riprogettare il gate `V_c` con null omogenei al boundary operator: phase-shuffle Sturmian, label-preserving surrogate e controllo gap_ratio prima di estendere a nuovi domini GUE/Poisson",
tools/exp_spectral_landscape.py:183:    """Harper/Hofstadter model: H = 2cos(2*pi*alpha*n + theta).
tools/exp_spectral_landscape.py:347:        ("Harper_phi", gen_harper_model, {}),
tools/exp_spectral_landscape.py:348:        ("Harper_rational", gen_harper_model, {"alpha": 1/3}),
tools/dnd_riformulazioni.py:137:        'gap_ratio': obs.get('gap_ratio_medio', 0),
tools/dnd_banchi.py:10:  1. SPETTRALE  — r-statistic, V_c, dualita'
tools/dnd_banchi.py:88:    """Confronta V_c per diverse frequenze irrazionali."""
tools/dnd_banchi.py:104:    # V_c: where <r> crosses 0.5
tools/dnd_banchi.py:111:    results[name] = {{"V_c": vc, "r_at_V1": r_at_1[0][1] if r_at_1 else None}}
tools/dnd_banchi.py:115:        'criterio': 'V_c(phi) piu\' vicino a 1 di tutti i controlli',
tools/dnd_banchi.py:211:print("Famiglia det=-1 vs det=+1 — V_c e Lyapunov:")
tools/dnd_banchi.py:375:    'V_c': {
tools/dnd_banchi.py:458:    'V_c': (
tools/exp_quasiperiodic_gap_ratio_denominator.py:3:Stratified denominator audit for the quasiperiodic gap_ratio claim.
tools/exp_quasiperiodic_gap_ratio_denominator.py:10:N, Sturmian phase, threshold, metallic control, and a balanced random baseline.
tools/exp_quasiperiodic_gap_ratio_denominator.py:143:        "experiment": "quasiperiodic_gap_ratio_denominator",
tools/exp_quasiperiodic_gap_ratio_denominator.py:165:    parser.add_argument("--out", default="tools/data/quasiperiodic_gap_ratio_denominator_20260508_0330.json")
tools/exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py:3:Non-Sturmian label-preserving null gate for the quasiperiodic V_c boundary.
tools/exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py:6:Sturmian source mode. This tool asks the narrower next question: can a
tools/exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py:7:non-Sturmian generator preserve the phi gap-label reader enough to pass
tools/data/seme_backup_pre_run.json:7:      "id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_backup_pre_run.json:72:      "id": "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_backup_pre_run.json:73:      "claim": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/seme_backup_pre_run.json:79:      "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_backup_pre_run.json:82:      "source_experiment_id": "BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_backup_pre_run.json:88:      "id": "FALS_BREAK_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_backup_pre_run.json:95:      "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_backup_pre_run.json:98:      "source_experiment_id": "BREAK_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_backup_pre_run.json:115:      "id": "COMP_GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_backup_pre_run.json:116:      "claim": "gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vicino a rapporto in",
tools/data/seme_backup_pre_run.json:118:      "nota": "Dal domandatore (2026-05-08T21:21).   phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n  silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n  ",
tools/data/seme_backup_pre_run.json:122:      "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_backup_pre_run.json:125:      "source_experiment_id": "GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_backup_pre_run.json:127:      "dettaglio": "  phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n  silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n  bronze: gap_ratio = 1.3027860752339453\n{\n  \"phi\": 0.408953425243134,\n  \"silver\": 1.0482231205217798,\n  \"bronze\": 1.3027860752339453\n}\n"
tools/data/seme_backup_pre_run.json:131:      "id": "COMP_DOMAIN_PHOTONIC_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_backup_pre_run.json:138:      "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_backup_pre_run.json:141:      "source_experiment_id": "DOMAIN_PHOTONIC_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_backup_pre_run.json:147:      "id": "TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_backup_pre_run.json:148:      "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(",
tools/data/seme_backup_pre_run.json:150:      "nota": "Dal domandatore (2026-05-09T06:37). V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_",
tools/data/seme_backup_pre_run.json:154:      "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_backup_pre_run.json:157:      "source_experiment_id": "SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_backup_pre_run.json:159:      "dettaglio": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_c=0.672\n    N= 233: V_c=1.017\n    N= 377: V_c=0.672\n    N= 610: V_c=0.931\n    Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n  silver:\n    N=  89: V_c=1.276\n    N= 144: V_c=1.362\n    N= 233: V_c=1.276\n    N= 377: V_c=1.017\n    N= 610: V_c=1.362\n    Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n"
tools/data/seme_backup_pre_run.json:404:      "claim": "Nel perimetro agent_20260508_0330, il vecchio gap_ratio quasiperiodico replica esattamente a N=500 phase=0 threshold=2.0 (phi=0.408953, silver=1.048223, bronze=1.302786), ma non e claim universale. Stratificando N in {233,377,500,610}, phase in {0,0.25,0.5,0.75}, threshold in {1.75,2.0,2.25}, phi ha mediana first_two_ratio=0.454 contro silver=1.048 e bronze=0.976; batte entrambi i controlli solo 25/48 condizioni matched. Il ratio va formulato come segnale phase/threshold-sensitive del denominatore Sturmiano, non come gap-labeling confermato.",
tools/data/seme_backup_pre_run.json:407:      "porta": "TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_backup_pre_run.json:409:      "origine": "cycle agent_20260508_0330: quasiperiodic_gap_ratio_denominator",
tools/data/seme_backup_pre_run.json:419:    "Tensioni risolte: {'TENSIONE_ENTITA', 'TRASCENDENZA_LIMITE', 'G_POTENZIALE_NULLA', 'PIANO_PRIMARIO_DUE_ASSIOMI', 'DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA', 'METRIC_TENSOR'}"
tools/data/operator_directives_consumed/operator_directive_20260508_1915.md:24:- L5 low: Nel prossimo ciclo aggiungere baseline teorica: confrontare i label osservati con il gruppo di gap-labeling atteso per Sturmian/Fibonacci e separare novita' D-ND da re-discovery spettrale classica.
tools/data/operator_directives_consumed/operator_directive_20260508_1915.md:34:- Se `gap_ratio` e' richiesto dalla direttiva, includilo; se non lo testi, dichiaralo come not_tested.
tools/data/operator_directives_consumed/operator_directive_20260508_2019.md:16:- reasoning: Il ciclo ha chiuso anche il gate globale Ostrowski: high-core aligned non batte il misaligned su distanza boundary ne' su firma Zeckendorf, quindi il boundary esatto del supertile non e' portatore rilevato neppure al piano della numerazione globale. Dopo tre giri consecutivi sullo stesso frame con vincoli negativi coerenti, continuare sulla stessa TRASCENDENZA_LIMITE produce dettaglio locale e rischia accumulo anti-tautologico sterile; la traiettoria deve tornare al confine cross-dominio dichiarato nel seme.
tools/data/operator_directives_consumed/operator_directive_20260508_2019.md:24:- L3 low: Separare il constraint: 'CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / OSTROWSKI_BOUNDARY_GATE'; lasciare `QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE` fuori dal verdict o marcarlo come parent non testato.
tools/data/operator_directives_consumed/operator_directive_20260508_2019.md:34:- Se `gap_ratio` e' richiesto dalla direttiva, includilo; se non lo testi, dichiaralo come not_tested.
tools/data/operator_directives_consumed/operator_directive_20260509_0659.md:12:- falsifier_summary: Il report e' coerente nel falsificare la sufficienza del label-set, ma rompe L4/L7 quando trasforma una differenza di stabilita' in un 'solo' quasi esclusivo dell'ordine Sturmian.
tools/data/operator_directives_consumed/operator_directive_20260509_0659.md:16:- reasoning: Il ciclo ha prodotto una falsificazione strutturale utile: il label-set preservato non basta a ricostruire il boundary `V_c` nel perimetro N=89. Non serve fermare l'operatore: la consecutio e' gia' indicata dal deposito, cioe' riparare il null al nodo generativo e distinguere phase-shuffle Sturmian da surrogate label-preserving prima di estendere a GUE/Poisson.
tools/data/operator_directives_consumed/operator_directive_20260509_0659.md:19:- Focus: Stesso frame `V_c` null regressivo: confrontare Sturmian phase-shuffle e surrogate label-preserving con gate raggiunto, includendo N>=144 solo dopo aver reso accettabile il generatore del null.
tools/data/operator_directives_consumed/operator_directive_20260509_0659.md:22:- L4 high: Riformulare come: "nel perimetro osservato, solo Sturmian mantiene internal_cross uniforme su tutte le condizioni; i null non-Sturmian possono produrre internal_cross ma non lo stabilizzano".
tools/data/operator_directives_consumed/operator_directive_20260509_0659.md:23:- L5 medium: Nel prossimo ciclo aggiungere una riga di audit classico: confrontare con gap-labelling theorem per operatori quasi-periodici/Sturmian-Harper e distinguere cosa e' nuovo nel null swap rispetto a cio' che e' gia noto.
tools/data/operator_directives_consumed/operator_directive_20260509_0659.md:24:- L7 medium: Aggiungere un failure mode esplicito: "ordine generativo" significa stabilita' 12/12 internal_cross e 0 multi/floor su phase x threshold; singoli internal_cross non-Sturmian non contano come trasporto del boundary.
tools/data/operator_directives_consumed/operator_directive_20260509_0659.md:34:- Se `gap_ratio` e' richiesto dalla direttiva, includilo; se non lo testi, dichiaralo come not_tested.
tools/data/operator_directives_consumed/operator_directive_20260508_2108.md:32:- Se `gap_ratio` e' richiesto dalla direttiva, includilo; se non lo testi, dichiaralo come not_tested.
tools/data/valutatore_log.jsonl:50:{"ts": "2026-05-08T00:21:16.867699+00:00", "cycle_ref": "20260508_0011", "executed": false, "decision": "STOP_FOR_REVIEW", "confidence": "high", "reasoning": "The cycle produced a genuine cross-domain discriminator: alpha (scaling exponent) separates primes (0.32-0.39) from GUE (0.5-0.6), replicated across seeds and observables. This is category (b) — cross-domain structural verification — and potentially crystallizable. However, the seme delta shows 6 new tensions all named *_TRASCENDENZA_LIMITE, which pattern-matches the gate-of-gate anti-pattern flagged by the operator on 07/05. The finding is solid; the trajectory risk is that the next cycles will methodologically gate the finding instead of letting the operator decide what it means for the model. Three consecutive NEXT_CYCLE decisions have been productive, but this is a natural inflection point where the operator should see the alpha-discriminator result and redirect.", "action": {"type": "notify_operator", "detail": {"message": "Lab cycle 85 produced a cross-domain discriminator: scaling exponent alpha separates primes (α≈0.35, weakening) from GUE (α≈0.55, scale-invariant). The discriminator is not the observable value but how it scales. Poisson shows no signal. Replicated on two seeds. 6 new TRASCENDENZA_LIMITE tensions generated — may need pruning before next cycle."}}, "notes": "The alpha result connects to the DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA tension at a structural level: prime gaps have dipolar structure that dissolves at large scale, while GUE repulsion is baked in at all scales. This is the kind of finding that should be read through the model (A10 dipolo assiomatico: φ attrattivo vs −1/φ repulsivo) before being pushed further numerically. The 6 TRASCENDENZA_LIMITE tensions risk triggering 2-3 more methodology cycles without advancing — operator should decide if they carry signal or are gate-of-gate."}
tools/data/valutatore_log.jsonl:51:{"ts": "2026-05-08T03:35:14.907065+00:00", "cycle_ref": "20260508_0330", "executed": false, "decision": "REDESIGN", "confidence": "high", "reasoning": "Il ciclo ha vincolato il claim originale: il valore puntuale 0.408953 regge solo con denominatore atomico N/phase/threshold e il supporto matched e' 25/48, quindi proseguire sul gap_ratio accumulerebbe dettaglio locale fragile. La consecutio e' chiara e non richiede operatore: spostare il prossimo esperimento dal ratio metrico al label-set dei gap, verificando stabilita' sotto phase, N e soglia.", "action": {"type": "modify_seme", "detail": {"field": "direzione", "new_value": "Testare QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE spostando l'osservabile dal first_two_ratio al label-set dei gap larghi: per ogni gap stimare il miglior label m+n*theta e misurare stabilita' del label-set sotto N, phase e threshold.", "reason": "Nodo regressivo nel denominatore dell'osservabile: il ratio non e' bulk, il prossimo ciclo deve falsificare la tassonomia dei varchi."}}, "notes": "Side-effect log-only: propone cambio direzione del seme, non eseguito automaticamente."}
tools/data/valutatore_log.jsonl:52:{"ts": "2026-05-08T16:38:40.757945+00:00", "cycle_ref": "20260508_1632", "executed": false, "decision": "NEXT_CYCLE", "confidence": "high", "reasoning": "Il ciclo ha vincolato il claim alla stabilità del label-set, e la consecutio chiede di testare in domini non-Sturmiani. La direzione seme 'Esplorare il confine: 8 domini GUE, 5 Poisson' è il passo naturale per verificare la persistenza cross-dominio, quindi continuare.", "action": {"type": "trigger_cycle", "detail": {}}, "notes": "Il prossimo ciclo dovrebbe progettare un esperimento che applichi la stessa metrica di label-set a spettri GUE e Poisson, variando parametri come dimensione della matrice o soglia, per vedere se il core di label phi sopravvive fuori dal contesto Sturmiano."}
tools/data/valutatore_log.jsonl:53:{"ts": "2026-05-08T17:20:45.153323+00:00", "cycle_ref": "20260508_1715", "executed": false, "decision": "NEXT_CYCLE", "confidence": "medium", "reasoning": "Il ciclo ha prodotto un vincolo strutturale chiaro: il label-set phi non appartiene al lettore da solo, ma richiede generatore globale Sturmiano. Non c'e' dipendenza immediata dall'operatore e la consecutio naturale e' falsificare la portata del vincolo fuori dal caso phi, prima di cristallizzare.", "action": {"type": "trigger_cycle", "detail": {"focus": "testare se il vincolo generatore-globale si trasferisce a generatori Sturmiani non-phi e a controlli GUE/Poisson", "suggested_question": "Il core label-set e' proprieta' della famiglia Sturmiana a bassa complessita o specificamente del generatore phi?", "constraints": ["mantenere reader e generator separati", "includere shuffle/block/null controls", "non usare fit numerico senza audit strutturale"]}}, "notes": "Se anche generatori Sturmiani non-phi conservano core analoghi mentre null e shuffle falliscono, il prossimo passo diventa CRYSTALLIZE sul vincolo generatore-globale. Se il fenomeno resta solo phi, restringere il claim prima di inserirlo nel condensato."}
tools/data/valutatore_log.jsonl:54:{"ts": "2026-05-08T18:11:29.877485+00:00", "cycle_ref": "20260508_1805", "executed": false, "decision": "NEXT_CYCLE", "confidence": "high", "reasoning": "Il ciclo ha prodotto un vincolo strutturale netto: la lunghezza generica recupera il nucleo basso, mentre il core alto rientra solo con scale Fibonacci lunghe. La consecutio non è esaurita: il prossimo passo deve distinguere se il segnale viene dalla semplice scala Fibonacci o dalla grammatica sostitutiva del generatore, includendo il gap_ratio lasciato esplicitamente non testato.", "action": {"type": "trigger_cycle", "detail": {"focus": "test grammatica di sostituzione vs lunghezza Fibonacci", "directive": "Usare block shuffle e surrogate che preservano lunghezze Fibonacci ma rompono la grammatica Sturmiana, poi surrogate che preservano grammatica locale ma non scala Fibonacci; includere gap_ratio oltre al label-set core. Verificare se il core alto richiede ordine sostitutivo globale o solo finestre Fibonacci lunghe.", "avoid": "non cristallizzare il claim phi-core prima del controllo grammaticale e del gap_ratio"}}, "notes": "Continua lo stesso frame: il risultato è vincolo, non ancora maturazione. Nessun side-effect automatico oltre al trigger log-only."}
tools/data/valutatore_log.jsonl:55:{"ts": "2026-05-08T18:39:13.811423+00:00", "cycle_ref": "20260508_1834", "executed": false, "decision": "REDESIGN", "confidence": "medium", "reasoning": "Il ciclo ha prodotto un vincolo strutturale utile: il core phi non misura solo lunghezza di blocco, perche' collassa quando l'ordine interno viene distrutto. Pero' e' il quarto NEXT_CYCLE consecutivo nello stesso frame locale e il perimetro resta su lettore phi/generator phi senza gap_ratio, non-phi Sturmian o cross-dominio; secondo la regola anti-tautologica il deep-dive locale ha raggiunto rendimento decrescente. La mossa successiva deve portare il vincolo su un discriminatore strutturale piu' largo, coerente col seme attuale sul confine GUE/Poisson.", "action": {"type": "modify_seme", "detail": {"field": "direzione", "new_value": "Testare se il gate del core phi trasferisce come discriminatore di confine su domini GUE/Poisson: ordine interno conservato vs distrutto, con controlli shuffle e generatori non-phi", "reason": "Porta il finding dal dominio locale della grammatica Sturmiana al filtro STRUTTURA/rumore richiesto dal telos, evitando accumulo numerico sul solo phi_sturmian."}}, "notes": "Nel prossimo ciclo: usare il risultato appena ottenuto come vincolo, non come claim; includere almeno un controllo non-phi e un confronto GUE/Poisson. gap_ratio resta not_tested e va trattato come osservabile sospeso, non confermato."}
tools/data/valutatore_log.jsonl:59:{"ts": "2026-05-08T20:11:15.840508+00:00", "cycle_ref": "20260508_2005", "executed": false, "decision": "NEXT_CYCLE", "confidence": "medium", "reasoning": "Il ciclo ha prodotto un vincolo utile ma non una chiusura: la grammatica locale Sturmian non separa supertile aligned da same-length, mentre il collasso resta legato all'ordine interno. Poiche' il seme corrente punta gia' a 8 domini GUE e 5 Poisson e il report dichiara questi domini come not_tested, la prossima mossa e' trasferire il vincolo sul frame cross-dominio invece di ridisegnare ancora localmente.", "action": {"type": "trigger_cycle", "detail": {"direction": "applicare il gate grammaticale come controllo negativo/lettore di collasso su domini GUE e Poisson reali", "focus": "verificare se zero_grammar_excess_rate resta baseline nei domini strutturati e collassa solo quando viene perturbato l'ordine interno", "avoid": "non promuovere boundary simbolico del supertile come portatore; usarlo come vincolo falsificato"}}, "notes": "Continuare un giro nello stesso frame, ma spostando il peso dal boundary del supertile al confronto cross-dominio richiesto dal seme."}
tools/data/valutatore_log.jsonl:60:{"ts": "2026-05-08T20:19:34.072273+00:00", "cycle_ref": "20260508_2013", "executed": false, "decision": "REDESIGN", "confidence": "high", "reasoning": "Il ciclo ha chiuso anche il gate globale Ostrowski: high-core aligned non batte il misaligned su distanza boundary ne' su firma Zeckendorf, quindi il boundary esatto del supertile non e' portatore rilevato neppure al piano della numerazione globale. Dopo tre giri consecutivi sullo stesso frame con vincoli negativi coerenti, continuare sulla stessa TRASCENDENZA_LIMITE produce dettaglio locale e rischia accumulo anti-tautologico sterile; la traiettoria deve tornare al confine cross-dominio dichiarato nel seme.", "action": {"type": "modify_seme", "detail": {"field": "direzione", "new_value": "Tornare al confine cross-dominio: testare il boundary come terzo incluso operativo su 8 domini GUE e 5 Poisson, usando lo stesso contratto aligned/misaligned ma fuori dal generatore phi-Sturmian", "reason": "Il gate locale, grammaticale e Ostrowski sul supertile phi e' vincolo negativo stabile; il prossimo passo utile e' falsificazione strutturale cross-dominio, non un altro lettore interno allo stesso dominio."}}, "notes": "Promuovere una tensione nuova: se il boundary non vive nel supertile, verificare se vive come discriminante fra domini spettrali GUE/Poisson. Non cristallizzare ancora: il risultato attuale e' vincolo robusto, ma il suo valore dipende dal test fuori-dominio."}
tools/data/valutatore_log.jsonl:61:{"ts": "2026-05-08T20:25:06.578336+00:00", "cycle_ref": "20260508_2019", "executed": false, "decision": "NEXT_CYCLE", "confidence": "high", "reasoning": "Il ciclo ha prodotto un vincolo strutturale utile: il core phi non resta invariato quando il generatore Sturmian cambia e il reader resta fisso, mentre il reader nativo recupera struttura ordinata. L'affinatore ha gia' individuato la consecutio operativa: trasferire il gate reader/generator fuori dal banco phi verso il confine GUE/Poisson, che coincide con la direzione corrente del seme. Non serve review dell'operatore: il prossimo passo e' eseguire il trasferimento cross-dominio e vedere se il gate discrimina struttura da rumore.", "action": {"type": "trigger_cycle", "detail": {"direction": "Applicare il reader_generator_gate al confine GUE/Poisson: trattare GUE e Poisson come generatori distinti, definire reader nativo e reader trasferito, misurare se il core decade solo fuori coordinata o se il confine e' non trasferibile.", "reason": "La traiettoria ha chiuso il banco Sturmian come vincolo, non come cristallizzazione; il valore ora sta nel test cross-dominio richiesto da C2."}}, "notes": "Evitare un altro deep-dive locale sui gap labels Sturmian: il prossimo ciclo deve attaccare direttamente il confine GUE/Poisson con controllo shuffle/surrogato."}
tools/data/valutatore_log.jsonl:66:{"ts": "2026-05-08T21:45:25.809260+00:00", "cycle_ref": "20260508_2140", "executed": false, "decision": "REDESIGN", "confidence": "high", "reasoning": "Il ciclo non ha confermato un bordo reticolare specifico di phi: il random bilanciato comprime `V_c` molto piu' dei metallici, quindi il segnale e' dominato dal denominatore/null e non dalla struttura Sturmian. L'Affinatore ha gia' isolato il nodo regressivo: il null random non e' omogeneo rispetto al boundary operator `V_c`; continuare nello stesso frame accumulerebbe dettaglio locale sospetto.", "action": {"type": "modify_seme", "detail": {"field": "direzione", "new_value": "Riprogettare il gate `V_c` con null omogenei al boundary operator: phase-shuffle Sturmian, label-preserving surrogate e controllo gap_ratio prima di estendere a nuovi domini GUE/Poisson", "reason": "Il prossimo ciclo deve correggere il denominatore del test, non estrarre altro dal fit o dalla compressione grezza di `V_c`."}}, "notes": "Non cristallizzare. Il risultato utile e' metodologico: il bordo `V_c` richiede null costruiti sulla stessa classe operatoriale, altrimenti il random crea una soglia artificiale a griglia bassa."}
tools/data/valutatore_log.jsonl:67:{"ts": "2026-05-09T03:36:18.623872+00:00", "cycle_ref": "20260509_0330", "executed": false, "decision": "REDESIGN", "confidence": "high", "reasoning": "Il ciclo ha prodotto un vincolo utile ma locale: `V_c` distingue metallici e random solo dentro un osservabile dedicato, con `not_tested` espliciti e nodo regressivo nel null non omogeneo al boundary operator. Saltare subito a GUE/Poisson rischia di lasciare non falsificato il punto vero emerso dall'Affinatore: separare `floor_hit`, crossing interno, phase-shuffle Sturmian e surrogate label-preserving prima di promuovere il confine a dominio spettrale piu' largo.", "action": {"type": "modify_seme", "detail": {"field": "direzione", "new_value": "Falsificare `V_c` sul nodo regressivo del null: separare floor_hit e crossing interno, poi confrontare Sturmian phase-shuffle e surrogate label-preserving prima di estendere a GUE/Poisson.", "reason": "La prossima mossa deve chiudere il controllo strutturale sul boundary operator; l'estensione cross-dominio viene dopo, altrimenti accumula dettaglio numerico locale non ancora ripulito."}}, "notes": "Log-only: modifica proposta al seme, nessuna azione eseguita automaticamente."}
tools/data/valutatore_log.jsonl:68:{"ts": "2026-05-09T06:44:23.750714+00:00", "cycle_ref": "20260509_0637", "executed": false, "decision": "NEXT_CYCLE", "confidence": "medium", "reasoning": "Il ciclo ha prodotto un vincolo operativo sul null regressivo di `V_c`, non una falsificazione conclusiva ne' una cristallizzazione. Il perimetro dichiarato e' ancora incompleto: restano esplicitamente non testati GUE/Poisson reali, silver/bronze, fit power-law e un label-preserving forte con Jaccard>=0.75; quindi la prossima mossa naturale e' completare il frame prima di ridisegnarlo.", "action": {"type": "trigger_cycle", "detail": {"direction": "Continuare sul frame `V_c` null regressivo estendendo i controlli: GUE/Poisson reali, metallici silver/bronze e surrogate label-preserving forte con soglia Jaccard>=0.75.", "reason": "Il ciclo ha isolato il nodo regressivo ma non ha ancora discriminato se il portatore e' ordine Sturmian, label-set o artefatto della griglia/perimetro."}}, "notes": "Tenere il focus sull'evento di bordo prima del valore numerico: floor_hit/internal_cross/internal_multi/no_cross. Se anche il null forte recupera crossing interno, `V_c` deve essere declassato; se non lo recupera e i controlli cross-dominio separano, il frame matura."}
tools/data/valutatore_log.jsonl:69:{"ts": "2026-05-09T06:59:00.190342+00:00", "cycle_ref": "20260509_0652", "executed": false, "decision": "NEXT_CYCLE", "confidence": "high", "reasoning": "Il ciclo ha prodotto una falsificazione strutturale utile: il label-set preservato non basta a ricostruire il boundary `V_c` nel perimetro N=89. Non serve fermare l'operatore: la consecutio e' gia' indicata dal deposito, cioe' riparare il null al nodo generativo e distinguere phase-shuffle Sturmian da surrogate label-preserving prima di estendere a GUE/Poisson.", "action": {"type": "trigger_cycle", "detail": {"focus": "Stesso frame `V_c` null regressivo: confrontare Sturmian phase-shuffle e surrogate label-preserving con gate raggiunto, includendo N>=144 solo dopo aver reso accettabile il generatore del null.", "reason": "Il run largo ha fallito l'accettazione Jaccard; il prossimo ciclo deve correggere il contratto di generazione del surrogate, non saltare al dominio esterno."}}, "notes": "Non cristallizzare ancora: il verdict e' forte ma perimetrato a N=89 e dipende dal gate Jaccard/accettazione."}
tools/data/valutatore_log.jsonl:70:{"ts": "2026-05-09T07:10:41.814504+00:00", "cycle_ref": "20260509_0659", "executed": false, "decision": "REDESIGN", "confidence": "high", "reasoning": "Il ciclo ha stabilito un vincolo regressivo diretto: a N=144 il surrogate label-preserving ha acceptance_rate=0 e label_jaccard sotto gate, quindi il null non e' ancora valido. La direzione del seme ora salta a GUE/Poisson, ma il report dichiara esplicitamente che senza null accettato il prossimo passo resta costruzione del contro-campo, non estensione del boundary ad altri perimetri.", "action": {"type": "modify_seme", "detail": {"field": "direzione", "new_value": "Costruire il null label-preserving per V_c prima del trasferimento: ridisegnare il generatore surrogate finche' raggiunge Jaccard>=0.75 a N=144 con acceptance_rate non nulla, poi solo dopo confrontare GUE/Poisson", "reason": "Il gate di reachability e' fallito; usare GUE/Poisson ora trasformerebbe un null non accettato in evidenza apparente."}}, "notes": "Side-effect log-only: modifica seme proposta, non eseguita automaticamente."}
tools/data/valutatore_log.jsonl:71:{"ts": "2026-05-09T07:48:21.148213+00:00", "cycle_ref": "20260509_0741", "executed": false, "decision": "NEXT_CYCLE", "confidence": "high", "reasoning": "Il ciclo ha risolto il nodo operativo immediato: il gate label-preserving entra a N=144, ma solo tramite `phase_shift_sturmian`, quindi il null non e' controcampo indipendente. Il seme e' gia' stato spostato al piano 100 verso il confine GUE/Poisson; questa e' la prossima mossa corretta per testare il bordo come terzo incluso invece di accumulare altra telemetria locale sul generatore.", "action": {"type": "trigger_cycle", "detail": {"direction": "Esplorare il confine: 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo", "constraint": "non trattare il ponte Sturmian come null indipendente; usare `source_mode` come audit obbligatorio"}}, "notes": "Continuare il flusso. Nessuna dipendenza dall'operatore: il risultato e' un vincolo utile, non una cristallizzazione o contraddizione che richiede review."}
tools/data/valutatore_log.jsonl:72:{"ts": "2026-05-09T08:25:01.990347+00:00", "cycle_ref": "20260509_0819", "executed": false, "decision": "REDESIGN", "confidence": "medium", "reasoning": "Il ciclo ha prodotto un vincolo strutturale utile: il label-set phi puo' essere preservato da generatori nominalmente non-Sturmian solo quando trasportano memoria di scala lunga, mentre balanced random e Markov-density falliscono. Questo sposta il nodo regressivo dal confronto GUE/Poisson al contratto del generatore: prima di continuare sul confine come terzo incluso va separata conservazione del label-set da indipendenza reale dal boundary, altrimenti il prossimo ciclo rischia dettaglio locale su N=144.", "action": {"type": "modify_seme", "detail": {"field": "direzione", "new_value": "Falsificare l'indipendenza del null label-preserving: test cross-scale N multipli e phase-bias per distinguere memoria di scala lunga da trasporto quasi-Sturmian prima del confronto GUE/Poisson", "reason": "Il null non-Sturmian accettato non e' indipendente dal boundary; il prossimo ciclo deve attaccare il contratto del generatore, non accumulare altri eventi V_c sullo stesso perimetro."}}, "notes": "Side-effect log-only: proposta modifica seme. Prossimo esperimento consigliato: N in {89,144,233,377}, stesse famiglie generatori, gate invariato, ma verdict centrato su stabilita' cross-scale di acceptance_rate, phase concentration e hamming/label tradeoff."}
tools/data/agent_field_live.md:16:Se non riesci a compilare questi sei punti, non fare deepening locale phi/Sturmian o altro: cambia piano, cerca nel grafo/incrocio, o lascia blank.
tools/data/agent_field_live.md:911:  - Vc Non-Sturmian Label Null Gate → None/None (ρ=None)
tools/data/agent_field_live.md:948:  - **claim**: Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c
tools/data/agent_field_live.md:998:- **Tensione attaccata**: [TRASCENDENZA_LIMITE] La trascendenza e il limite attuale del modello. I punti fissi relazionali (non solo phi ma la rete di punti fissi tra osservabili) possono 
tools/data/agent_field_live.md:1014:- [TRASCENDENZA_LIMITE] (0.9)  La trascendenza e il limite attuale del modello. I punti fissi relazionali (non solo phi ma la rete di punti fissi tra osservabili) possono rivelare i
tools/data/agent_field_live.md:1021:- [TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE] (0.8)  Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti
tools/data/agent_field_live.md:1029:  "confine" → BOUNDARY, TRASCENDENZA_LIMITE
tools/data/agent_field_live.md:1030:  "trascendenza" → G_POTENZIALE_NULLA, TRASCENDENZA_LIMITE
tools/data/agent_field_live.md:1031:  "nelle" → TRASCENDENZA_LIMITE, PIANO_PRIMARIO_DUE_ASSIOMI
tools/data/agent_field_live.md:1032:  "modello" → TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE, DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA
tools/data/agent_field_live.md:1039:### Agent Report - Vc Non-Sturmian Label Null Gate
tools/data/agent_field_live.md:1042:Verdetto: **CONSTRAINT**: esiste un null non-Sturmian label-preserving a `N=144`, ma non e' un contro-campo indipendente. Passano solo generatori che conservano
tools/data/agent_field_live.md:1046:2. **Verificato: il ponte accettato conserva la forma Sturmian del boundary.** Le righe surrogate hanno `24/24` 
tools/data/agent_field_live.md:1047:Verdetto: **CONSTRAINT**: il null label-preserving per `V_c` raggiunge `Jaccard>=0.75` a `N=144` con acceptance_rate non nulla (`6/8` sequenze, `0.75` sulle rig
tools/data/agent_field_live.md:1052:Verdetto: **CONSTRAINT on V_c null reachability**: nel perimetro diagnostico `N=144`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, `swap_steps=120
tools/data/agent_field_live.md:1138:**Esperimento a massima informazione:** TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE (score=0.807)
tools/data/agent_field_live.md:1139:  TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE: incerto (i=0.6) — massimo potere discriminante
tools/data/agent_field_live.md:1142:- Pilastri (leverage): TRASCENDENZA_LIMITE, TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE, FALS_BREAK_TRASCENDENZA_LIMITE
tools/data/engine_state.json:24:      "ipotesi": "gap_ratio = 2.618079 (cv=0.000014)",
tools/data/engine_state.json:25:      "test": "Trovare un dominio dove gap_ratio != phi^2",
tools/data/engine_state.json:108:      "claim": "CV della stabilità (V_c) correla con <r> al 92%: frequenze p"
tools/data/engine_state.json:120:      "claim": "Noble numbers (cf coda 1) hanno V_c medio 1.06 vs non-nobili"
tools/data/engine_state.json:132:      "claim": "V_c > 1 nel 88% dei campioni per φ: direzione preferenziale "
tools/data/b2_apply_log.jsonl:2:{"ts": "2026-05-08T21:45:25.839660+00:00", "cycle_ref": "20260508_2140", "decision": "REDESIGN", "confidence": "high", "rho": 0.9325, "old": "Esplorare il confine: 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo", "new": "Riprogettare il gate `V_c` con null omogenei al boundary operator: phase-shuffle Sturmian, label-preserving surrogate e "}
tools/data/b2_apply_log.jsonl:3:{"ts": "2026-05-09T03:36:18.659612+00:00", "cycle_ref": "20260509_0330", "decision": "REDESIGN", "confidence": "high", "rho": 0.985, "old": "Esplorare il confine: 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo", "new": "Falsificare `V_c` sul nodo regressivo del null: separare floor_hit e crossing interno, poi confrontare Sturmian phase-sh"}
tools/data/b2_apply_log.jsonl:4:{"ts": "2026-05-09T07:10:41.852695+00:00", "cycle_ref": "20260509_0659", "decision": "REDESIGN", "confidence": "high", "rho": 0.985, "old": "Esplorare il confine: 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo", "new": "Costruire il null label-preserving per V_c prima del trasferimento: ridisegnare il generatore surrogate finche' raggiung"}
tools/data/reports/insights_20260315_0346.json:53:      "claim": "V_c = 1.000 \u2248 1 (err 0.0000)",
tools/data/reports/insights_20260315_0346.json:58:      "nota": "V_c stabile a 1.000. Phi vs sqrt(2): 1.000 vs 1.948"
tools/data/reports/insights_20260315_0346.json:99:      "claim": "V_c = 1.000 \u2248 1 (err 0.0000)",
tools/data/reports/insights_20260315_0346.json:101:      "nota": "V_c stabile a 1.000. Phi vs sqrt(2): 1.000 vs 1.948"
tools/data/reports/insights_20260329_0343.json:53:      "claim": "V_c = 1.000 \u2248 1 (err 0.0000)",
tools/data/reports/insights_20260329_0343.json:58:      "nota": "V_c stabile a 1.000. Phi vs sqrt(2): 1.000 vs 1.948"
tools/data/reports/insights_20260329_0343.json:99:      "claim": "V_c = 1.000 \u2248 1 (err 0.0000)",
tools/data/reports/insights_20260329_0343.json:101:      "nota": "V_c stabile a 1.000. Phi vs sqrt(2): 1.000 vs 1.948"
tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:10:> Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vici?
tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:16:- Perimetro: stessa Hamiltoniana tight-binding Sturmiana del ciclo 03:30, `V=1`.
tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:43:2. **Verificato: il null random rompe la tassonomia.** Il random bilanciato ha Jaccard globale `0.157895`, minimo `0.0`, nessun core label in tutte le condizioni. Il controllo preserva conteggio e lunghezza, non preserva l'ordine Sturmiano.
tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:50:**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: il gap-labeling di phi non passa come claim di valore `gap_ratio`; passa come stabilita del label-set nel perimetro `N={233,377,500,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={1.75,2.0,2.25}`, `top_k=12`, `|n|<=34`. La formulazione valida e: nel dominio Sturmiano phi, il set dei label dei gap larghi resta stabile sotto denominatore stratificato; il valore `first_two_ratio` resta un indicatore locale phase/threshold-sensitive.
tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:59:Portare il label-set fuori dal solo asse metallic mean: misurare se lo stesso core di label phi sopravvive in un dominio non-Sturmiano con ordine controllato, oppure se il core crolla appena il generatore perde bassa complessita combinatoria. Il prossimo discriminante e generatore, non soglia.
tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:64:- **L3 no silent patching**: il claim precedente sul `gap_ratio` resta vincolato; il nuovo claim cambia osservabile e dichiara il nodo regressivo.
tools/data/reports/agent_20260508_1632.md:66:- **L5 re-discovery**: gap labeling Sturmiano e IDS sono meccanismi noti; il finding del cycle e la stabilita stratificata del label-set contro il ratio mobile e contro il random bilanciato.
tools/data/reports/agent_20260509_0819.md:1:# Agent Report - Vc Non-Sturmian Label Null Gate
tools/data/reports/agent_20260509_0819.md:4:**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / TRASCENDENZA_LIMITE
tools/data/reports/agent_20260509_0819.md:5:**verdict**: CONSTRAINT on non-Sturmian label-preserving null
tools/data/reports/agent_20260509_0819.md:8:**observable_contract**: claim=un generatore non-Sturmian puo' preservare il label-set phi a N=144 con `label_jaccard>=0.75` e distanza non triviale; observable=`label_jaccard`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `acceptance_rate`, `event_type`, `vc_interp`, `r_floor`; operator=scansione di generatori balanced random, block shuffle, periodic approximant, Markov-density contro lettore gap-label phi; generator=non-Sturmian candidate pool; denominator=N=144, phases={0,0.25,0.5,0.75}, 2199 candidati validi post hamming gate, r_threshold={0.48,0.50,0.52}; non_possible=se passano solo generatori con memoria di blocco/periodo lungo, il null e' non-Sturmian ma non indipendente dal boundary; not_tested=trasferimento GUE/Poisson, fit power-law, scale N!=144, indipendenza fuori dal label reader phi.
tools/data/reports/agent_20260509_0819.md:11:- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG vuoto continuo/discreto + topologia del label-set spettrale + tensione `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`.
tools/data/reports/agent_20260509_0819.md:12:- **Dipolo / punto-zero**: ponte strutturato / contro-campo indipendente; punto-zero = sequenza binaria che conserva il label-set prima che il suo generatore riveli se porta ancora scala Sturmian.
tools/data/reports/agent_20260509_0819.md:13:- **Piano superiore**: topologia assiomatica del boundary. Non misuro se `V_c` converge; misuro se il lettore topologico sopravvive quando il generatore perde la grammatica Sturmian esplicita.
tools/data/reports/agent_20260509_0819.md:19:  - **PVI attack**: chiamare "non-Sturmian" un block shuffle lungo puo' nascondere un ponte quasi-Sturmian; per questo `source_mode`, block length e `hamming_ratio` entrano nel verdict.
tools/data/reports/agent_20260509_0819.md:21:- **Proto-ipotesi**: il label-set alto non richiede source_mode Sturmian esplicito, ma richiede memoria di scala lunga. Se balanced random e Markov falliscono mentre blocchi 21/34 o periodo 21 passano, il confine vive nella scala conservata, non nella classe nominale del generatore.
tools/data/reports/agent_20260509_0819.md:22:- **Proiezione**: genero candidati non-Sturmian, applico gate `Jaccard>=0.75`, poi misuro `r(V)` solo sui best accepted per non confondere ricerca del generatore con confronto GUE/Poisson.
tools/data/reports/agent_20260509_0819.md:25:> A N=144 esiste un null non-Sturmian che conserva il label-set phi (`label_jaccard>=0.75`) con `hamming_ratio>=0.03`; se passa solo con memoria di scala lunga, il null non e' indipendente dal boundary.
tools/data/reports/agent_20260509_0819.md:28:Il ponte `phase_shift_sturmian` era necessario per preservare il label-set, oppure basta una memoria non-Sturmian di scala lunga?
tools/data/reports/agent_20260509_0819.md:36:- `V_c` event letto solo sui best accepted per source mode e fase, piu' controllo `phi_sturmian`.
tools/data/reports/agent_20260509_0819.md:58:`V_c` event sui best accepted:
tools/data/reports/agent_20260509_0819.md:70:3. **Verificato: i block shuffle accettati preservano il tipo evento `internal_cross`.** `block_shuffle_21` e `block_shuffle_34` hanno `6/6` righe internal_cross, ma con `V_c` mediano spostato a `1.406` e `1.520` contro `1.079` phi.
tools/data/reports/agent_20260509_0819.md:71:4. **Verificato: il periodic approximant 21 conserva label-set ma rompe `V_c`.** Le `3/3` righe evento sono `no_cross`; quindi label-preserving e boundary-crossing divergono.
tools/data/reports/agent_20260509_0819.md:72:5. **Inferito: il nodo regressivo non e' piu' Sturmian/non-Sturmian nominale.** Il nodo e' memoria di scala lunga / dispersione: il label reader accetta strutture non-Sturmian solo quando il trasporto di scala resta visibile.
tools/data/reports/agent_20260509_0819.md:75:**CONSTRAINT**: esiste un null non-Sturmian label-preserving a `N=144`, ma non e' un contro-campo indipendente. Passano solo generatori che conservano blocchi lunghi (`21`, `34`) o periodo `21`; i generatori dispersivi balanced random e Markov-density restano a zero accettati.
tools/data/reports/agent_20260509_0819.md:77:La formulazione valida e': `source_mode` Sturmian esplicito non e' necessario; memoria di scala lunga e' necessaria nel perimetro misurato. `label_jaccard>=0.75` non autorizza da solo il trasferimento GUE/Poisson: deve essere accoppiato a `event_type` e alla classe di memoria del generatore.
tools/data/reports/agent_20260509_0819.md:81:- **Singolare**: la scala 21/34 come punto dove il generatore non e' Sturmian nominale ma porta ancora il boundary.
tools/data/reports/agent_20260509_0819.md:83:- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile sostituire `source_mode=Sturmian` con un contratto piu' preciso di memoria di scala; qui diventa non-possibile usare `label_jaccard` isolato come null indipendente.
tools/data/reports/agent_20260509_0819.md:90:- **L1 hard constraint**: il verdict non usa "indipendente"; dice non-Sturmian ma memory-preserving.
tools/data/reports/agent_20260509_0819.md:92:- **L3 no observable drift**: `gap_ratio`, fit power-law e GUE/Poisson non sono testati.
tools/data/reports/tension_projection_screening_2026-04-21.json:121:        "id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/lab_results.json:20:          "gap_ratio": 2.6180861695660687,
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tools/data/promotions/promotion_20260509_0741.json:17:      "title": "**CONSTRAINT**: il null label-preserving per `V_c` raggiunge `Jaccard>=0.75` a `N=144` con acceptance_rate non nulla (`6",
tools/data/promotions/promotion_20260509_0741.json:18:      "summary": "**CONSTRAINT**: il null label-preserving per `V_c` raggiunge `Jaccard>=0.75` a `N=144` con acceptance_rate non nulla (`6/8` sequenze, `0.75` sulle righe evento), ma solo come `phase_shift_sturmian`. Quindi il Lab ha un ponte strutturato accettabile per testare coerenza interna del boundary, non un contro-campo indipendente per trasferire verso GUE/Poisson.\n\nLa formulazione valida e': `phase_shift_sturmian` chiude il problema di reachability a N=144; non chiude il problema di indipendenza. Il prossimo confronto deve costruire un null non-Sturmian con `source_mode` diverso e `hamming_ratio` dich",
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tools/data/g1_log.jsonl:13:{"ts": "2026-05-08T19:51:09.538010+00:00", "cycle_ref": "20260508_1947", "decision": "PASS", "tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE", "tension_tipo": "confine_inesplorato", "obs_field_present": true, "obs_empty": false, "obs_value_raw": "[gap_label_set, IDS_position, spectral_index_delta, label_error, high_core_condi", "reason": "observables_used populated or field absent (legacy)"}
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tools/data/g1_log.jsonl:24:{"ts": "2026-05-09T06:57:19.871997+00:00", "cycle_ref": "20260509_0652", "decision": "PASS", "tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE", "tension_tipo": "confine_inesplorato", "obs_field_present": true, "obs_empty": false, "obs_value_raw": "[`event_type`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`, `label_jaccard`, `acceptance_ra", "observable_contract_present": true, "contract_observable": "`event_type={floor_hit,internal_cross,internal_multi,no_cross}`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`, `label_jaccard`, `acceptance_rate`", "domain_native_declared": true, "reason": "observables_used populated or field absent (legacy)"}
tools/data/g1_log.jsonl:25:{"ts": "2026-05-09T07:09:14.039543+00:00", "cycle_ref": "20260509_0659", "decision": "PASS", "tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE", "tension_tipo": "confine_inesplorato", "obs_field_present": true, "obs_empty": false, "obs_value_raw": "[`event_type`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`, `label_jaccard`, `acceptance_ra", "observable_contract_present": true, "contract_observable": "`event_type={floor_hit,internal_cross,internal_multi,no_cross}`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`, `label_jaccard`, `acceptance_rate`", "domain_native_declared": true, "reason": "observables_used populated or field absent (legacy)"}
tools/data/g1_log.jsonl:26:{"ts": "2026-05-09T07:46:44.583563+00:00", "cycle_ref": "20260509_0741", "decision": "PASS", "tension_id": "TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE", "tension_tipo": "tensione_aperta", "obs_field_present": true, "obs_empty": false, "obs_value_raw": "[`label_jaccard`, `acceptance_rate`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `event_type", "observable_contract_present": true, "contract_observable": "`label_jaccard`, `acceptance_rate`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `event_type`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`", "domain_native_declared": true, "reason": "observables_used populated or field absent (legacy)"}
tools/data/g1_log.jsonl:27:{"ts": "2026-05-09T08:23:14.863374+00:00", "cycle_ref": "20260509_0819", "decision": "PASS", "tension_id": "TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE", "tension_tipo": "tensione_aperta", "obs_field_present": true, "obs_empty": false, "obs_value_raw": "[`label_jaccard`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `acceptance_rate`, `event_type", "observable_contract_present": true, "contract_observable": "`label_jaccard`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `acceptance_rate`, `event_type`, `vc_interp`, `r_floor`", "domain_native_declared": true, "reason": "observables_used populated or field absent (legacy)"}
tools/data/promotions/promotion_20260508_2140.json:17:      "title": "**CONSTRAINT on TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE**: nel perimetro Sturmian-Harper `N={89,144,233,377,610}` e fasi `{0,0.25",
tools/data/promotions/promotion_20260508_2140.json:18:      "summary": "**CONSTRAINT on TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE**: nel perimetro Sturmian-Harper `N={89,144,233,377,610}` e fasi `{0,0.25,0.5,0.75}`, `V_c(phi)` non e' un lattice gate specifico di phi. Il deposito phase-0 e' reale come fenomeno di attraversamento su griglia, ma non trasferisce come invariante di fase e non separa phi da silver.\n\nLa formulazione corretta e': `V_c` e' un boundary observable discreto e phase-sensitive; non sostiene fit power-law ne' claim phi-specific senza un denominatore che separi griglia, fase e soglia.",
tools/data/promotions/promotion_20260509_0637.json:17:      "title": "**CONSTRAINT on V_c null**: nel perimetro `N={89,144,233}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, i",
tools/data/promotions/promotion_20260509_0637.json:18:      "summary": "**CONSTRAINT on V_c null**: nel perimetro `N={89,144,233}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, il boundary Sturmian e' crossing interno unico. Il random bilanciato non e' un contro-campo omogeneo: contiene floor-hit e multi-crossing. La separazione precedente metallico/random resta valida come distinzione di evento, ma il ciclo non chiude il claim label-set perche' il surrogate label-preserving non preserva davvero il label-set.\n\nLa formulazione valida e': `V_c` va riportato insieme a `event_type`; `floor_hit` non e' crossing; `internal_multi` non e' curva metallica sem",
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tools/data/seme.json:72:      "id": "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme.json:73:      "claim": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/seme.json:79:      "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme.json:82:      "source_experiment_id": "BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE",
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tools/data/seme.json:95:      "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme.json:98:      "source_experiment_id": "BREAK_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme.json:115:      "id": "COMP_GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme.json:116:      "claim": "gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vicino a rapporto in",
tools/data/seme.json:118:      "nota": "Dal domandatore (2026-05-08T21:21).   phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n  silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n  ",
tools/data/seme.json:122:      "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme.json:125:      "source_experiment_id": "GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme.json:127:      "dettaglio": "  phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n  silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n  bronze: gap_ratio = 1.3027860752339453\n{\n  \"phi\": 0.408953425243134,\n  \"silver\": 1.0482231205217798,\n  \"bronze\": 1.3027860752339453\n}\n"
tools/data/seme.json:131:      "id": "COMP_DOMAIN_PHOTONIC_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme.json:138:      "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme.json:141:      "source_experiment_id": "DOMAIN_PHOTONIC_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme.json:147:      "id": "TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme.json:148:      "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(",
tools/data/seme.json:150:      "nota": "Dal domandatore (2026-05-09T06:37). V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_",
tools/data/seme.json:154:      "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme.json:157:      "source_experiment_id": "SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme.json:159:      "dettaglio": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_c=0.672\n    N= 233: V_c=1.017\n    N= 377: V_c=0.672\n    N= 610: V_c=0.931\n    Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n  silver:\n    N=  89: V_c=1.276\n    N= 144: V_c=1.362\n    N= 233: V_c=1.276\n    N= 377: V_c=1.017\n    N= 610: V_c=1.362\n    Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n"
tools/data/seme.json:404:      "claim": "Nel perimetro agent_20260508_0330, il vecchio gap_ratio quasiperiodico replica esattamente a N=500 phase=0 threshold=2.0 (phi=0.408953, silver=1.048223, bronze=1.302786), ma non e claim universale. Stratificando N in {233,377,500,610}, phase in {0,0.25,0.5,0.75}, threshold in {1.75,2.0,2.25}, phi ha mediana first_two_ratio=0.454 contro silver=1.048 e bronze=0.976; batte entrambi i controlli solo 25/48 condizioni matched. Il ratio va formulato come segnale phase/threshold-sensitive del denominatore Sturmiano, non come gap-labeling confermato.",
tools/data/seme.json:407:      "porta": "TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme.json:409:      "origine": "cycle agent_20260508_0330: quasiperiodic_gap_ratio_denominator",
tools/data/seme.json:419:    "Tensioni risolte: {'TENSIONE_ENTITA', 'TRASCENDENZA_LIMITE', 'G_POTENZIALE_NULLA', 'PIANO_PRIMARIO_DUE_ASSIOMI', 'DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA', 'METRIC_TENSOR'}"
tools/data/promotions/promotion_20260509_0819.json:17:      "title": "**CONSTRAINT**: esiste un null non-Sturmian label-preserving a `N=144`, ma non e' un contro-campo indipendente. Passano ",
tools/data/promotions/promotion_20260509_0819.json:18:      "summary": "**CONSTRAINT**: esiste un null non-Sturmian label-preserving a `N=144`, ma non e' un contro-campo indipendente. Passano solo generatori che conservano blocchi lunghi (`21`, `34`) o periodo `21`; i generatori dispersivi balanced random e Markov-density restano a zero accettati.\n\nLa formulazione valida e': `source_mode` Sturmian esplicito non e' necessario; memoria di scala lunga e' necessaria nel perimetro misurato. `label_jaccard>=0.75` non autorizza da solo il trasferimento GUE/Poisson: deve essere accoppiato a `event_type` e alla classe di memoria del generatore.",
tools/data/promotions/promotion_20260509_0659.json:17:      "title": "**CONSTRAINT on V_c null reachability**: nel perimetro diagnostico `N=144`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.4",
tools/data/promotions/promotion_20260509_0659.json:18:      "summary": "**CONSTRAINT on V_c null reachability**: nel perimetro diagnostico `N=144`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, `swap_steps=120`, il surrogate label-preserving non raggiunge il gate `Jaccard>=0.75`. Quindi il ciclo non decide la sufficienza del label-set a N=144; decide che il null non e' ancora generatore valido oltre N=89.\n\nLa formulazione valida e': prima di estendere `V_c` a GUE/Poisson, il Lab deve produrre un null label-preserving con accettazione dichiarata su N={89,144,233}. Fino a quel punto `event_type` resta gate obbligatorio e `label_jaccard` resta precondizi",
tools/data/promotions/promotion_20260508_1915.json:17:      "title": "**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro `N={377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,",
tools/data/promotions/promotion_20260508_1915.json:18:      "summary": "**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro `N={377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={2.0}`, `trials=5`, `top_k=12`, `|n|<=34`, `supertile_order={8,9,10,11}`, l'affermazione valida e': `same_count_internal_shuffle` distrugge la chiusura simultanea del core alto `[3,-4,4,6]` (`0/160`) e non produce stable high labels (`0`), ma trasporta singoli label alti con retention parziale (`6/160`, `57/160`, `54/160`, `38/160`).\n\nNon si dice piu' \"il core alto cade\" senza perimetro. Si dice: il core alto completo cade; la retention per-label resta parz",
tools/data/arxiv_cache.json:41:      "title": "On and Off-diagonal Sturmian operator: dynamic and spectral dimension",
tools/data/arxiv_cache.json:97:      "abstract_snippet": "&#9661; More Topological quantum optical states in one-dimensional (1D) quasiperiodic cold atomic chains are studied in this work. We propose that by introducing incommensurate modulations on the interatomic distances of 1D periodic atomic chains, the off-diagonal Aubry-André-Harper (AAH) model can ",
tools/data/arxiv_cache.json:174:      "abstract_snippet": "&#9661; More We theoretically investigate criticality and multifractal states in a one-dimensional Aubry-Andre-Harper model coupled to electromagnetic cavities. We focus on two specific cases where the phonon frequencies are $ω_{0}=1$ and $ω_{0}=2$, respectively. Phase transitions are analyzed using",
tools/data/promotions/promotion_20260509_0330.json:17:      "title": "**CONSTRAINT on TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE**: nel perimetro Sturmian-Harper `N={89,144,233,377,610}`, `phase={0,0.25",
tools/data/promotions/promotion_20260509_0330.json:18:      "summary": "**CONSTRAINT on TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE**: nel perimetro Sturmian-Harper `N={89,144,233,377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, il crossing interpolato conferma che il boundary metallico ha una forma di curva: crossing unico e discesa ordinata da repulsione a indipendenza. Non conferma `V_c(phi)` come portatore phi-specific hard: phi anticipa i controlli in mediana e in `42/60` matched, ma `18/60` contro-casi impediscono claim di separazione completa.\n\nLa formulazione valida e': `r(V)` e' un boundary map utile per distinguere generatore Sturmian da random b",
tools/data/lab_data.json:8:      "id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/lab_data.json:50:      "id": "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/lab_data.json:51:      "claim": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/lab_data.json:57:      "id": "FALS_BREAK_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/lab_data.json:71:      "id": "COMP_GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/lab_data.json:72:      "claim": "gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vicino a rapporto in",
tools/data/lab_data.json:78:      "id": "COMP_DOMAIN_PHOTONIC_TRASCENDENZA_LIMITE",
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tools/data/lab_data.json:86:      "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(",
tools/data/lab_data.json:101:    "content": "# Agent Report - Vc Non-Sturmian Label Null Gate\n**Date**: 2026-05-09 08:19\n**Piano**: 100\n**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / TRASCENDENZA_LIMITE\n**verdict**: CONSTRAINT on non-Sturmian label-preserving null\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [`label_jaccard`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `acceptance_rate`, `event_type`, `vc_interp`, `r_floor`] - osservabili domain-native, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var\n**observable_contract**: claim=un generatore non-Sturmian puo' preservare il label-set phi a N=144 con `label_jaccard>=0.75` e distanza non triviale; observable=`label_jaccard`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `acceptance_rate`, `event_type`, `vc_interp`, `r_floor`; operator=scansione di generatori balanced random, block shuffle, periodic approximant, Markov-density contro lettore gap-label phi; generator=non-Sturmian candidate pool; denominator=N=144, phases={0,0.25,0.5,0.75}, 2199 candidati validi post hamming gate, r_threshold={0.48,0.50,0.52}; non_possible=se passano solo generatori con memoria di blocco/periodo lungo, il null e' non-Sturmian ma non indipendente dal boundary; not_tested=trasferimento GUE/Poisson, fit power-law, scale N!=144, indipendenza fuori dal label reader phi.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG vuoto continuo/discreto + topologia del label-set spettrale + tensione `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`.\n- **Dipolo / punto-zero**: ponte strutturato / contro-campo indipendente; punto-zero = sequenza binaria che conserva il label-set prima che il suo generatore riveli se porta ancora scala Sturmian.\n- **Piano superiore**: topologia assiomatica del boundary. Non misuro se `V_c` converge; misuro se il lettore topologico sopravvive quando il generatore perde la grammatica Sturmian esplicita.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, periodic approximant, graph/word cut. Il boundary operator legge il set; l'approssimante periodico rompe l'aperiodicita' mantenendo scala; il cut a blocchi separa memoria lunga da shuffle dispersivo.\n- **Contaminazione cognitiva**:\n  - **CE-0117 / CE-0001 KSAR**: reiterazione regressiva del ciclo 07:41: la reachability e' chiusa, ora si separa label-preserving da generator-preserving.\n  - **YSN DeltaLink**: il confine non e' classe GUE/Poisson ma trasporto di scala tra label reader e generatore.\n  - **Cornelius gene**: \"Conservare il label-set non basta: dichiara quale memoria lo trasporta.\"\n  - **PVI attack**: chiamare \"non-Sturmian\" un block shuffle lungo puo' nascondere un ponte quasi-Sturmian; per questo `source_mode`, block length e `hamming_ratio` entrano nel verdict.\n  - **Vault**: generatori Markov/density restano scarti utili: rompono il ponte ma non raggiungono il label-set.\n- **Proto-ipotesi**: il label-set alto non richiede source_mode Sturmian esplicito, ma richiede memoria di scala lunga. Se balanced random e Markov falliscono mentre blocchi 21/34 o periodo 21 passano, il confine vive ne"
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tools/data/observatorio/domandatore_unTouched_20260507_095914.md:7:    [dominio ] DOMAIN_PHOTONIC_TRASCENDENZA_LIMITE: L'effetto "La trascendenza e il limite attuale del " si mani
tools/data/observatorio/domandatore_unTouched_20260507_095914.md:8:    [rottura ] BREAK_TRASCENDENZA_LIMITE: Il claim "La trascendenza e il limite attuale del modello. I
tools/data/observatorio/domandatore_unTouched_20260507_095914.md:9:    [scala   ] SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE: L'effetto in "La trascendenza e il limite attuale del modell
tools/data/observatorio/lazarus_cimitero_20260507_100015.md:28:- TRASCENDENZA_LIMITE — punti fissi relazionali (X1 r-ratio era proprietà dei primi → cosa resta dopo r-ratio?)
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tools/data/tm1_figures/version.json:59:      "summary": "Lagrangian L = CV + V_c. Self-duality at V=1. det=-1 discriminant 3.2x over det=+1.",
tools/data/tm1_figures/version.json:67:      "summary": "All metallic means tr=1..7 tested. Only Q(sqrt5) has V_c ~ 1. phi minimizes topological entropy. V=2 = inertia, not criticality.",
tools/data/tm1_figures/version.json:75:      "summary": "M=[[1,1],[1,0]] proven unique: 256 -> 15 -> 14 -> 2 matrices. Same pattern across tight-binding, Lyapunov, photonic crystal. det=-1 = symplectic = uncertainty principle (exact isomorphism).",
tools/data/tm1_figures/version.json:83:      "summary": "Bulk spectral statistics (<r>, V_c, Lyapunov) do NOT distinguish phi from silver. Gap Labeling universal for all det=-1. Phi is the minimal representative of the det=-1 universality class, not a statistically special case. M operator (2x2 knowledge matrix) built into research engine.",
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tools/data/notte_20260402_0330.md:8:  [conferma_parziale] COMP_GEN_GAP_RATIO_FALSIFICA_FALSIFICA_F1: gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_
tools/data/notte_20260402_0330.md:10:  [tensione_aperta] M_det_minus_one_L0: Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.409
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tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1317.json:84:      "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(",
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1317.json:86:      "dettaglio": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_c=0.672\n    N= 233: V_c=1.017\n    N= 377: V_c=0.672\n    N= 610: V_c=0.931\n    Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n  silver:\n    N=  89: V_c=1.276\n    N= 144: V_c=1.362\n    N= 233: V_c=1.276\n    N= 377: V_c=1.017\n    N= 610: V_c=1.362\n    Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1317.json:151:      "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a — quale esperimento discriminerebbe?",
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tools/data/domandatore/domandatore_20260507_2157.json:78:    "id": "COMP_DOMAIN_PHOTONIC_TRASCENDENZA_LIMITE",
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tools/data/domandatore/domandatore_20260329_0342.json:25:      "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs <r> at V=1:\n  alpha=0.0: <r>=0.521 ####################\n  alpha=0.1: <r>=0.540 #####################\n  alpha=0.2: <r>=0.555 ######################\n  alpha=0.3: <r>=0.567 ######################\n  alpha=0.4: <r>=0.580 #######################\n  alpha=0.5: <r>=0.603 ########################\n  alpha=0.6: <r>=0.642 #########################\n  alpha=0.7: <r>=0.685 ###########################\n  alpha=0.8: <r>=0.732 #############################\n  alpha=0.9: <r>=0.789 ###############################\n  alpha=1.0: <r>=0.887 ###################################\n"
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tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0753.json:47:      "claim": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0753.json:105:    "tensione": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/reports/phi_vs_silver_falsification_20260306.json:10:      "claim": "V_c(phi) converges to 1.0 while V_c(silver) doesn't",
tools/data/reports/phi_vs_silver_falsification_20260306.json:11:      "result": "V_c oscillates for both. Delta changes sign with N. No separation.",
tools/data/reports/phi_vs_silver_falsification_20260306.json:13:        "N_89": {"V_c_phi": 1.487, "V_c_silver": 1.493, "delta": -0.006},
tools/data/reports/phi_vs_silver_falsification_20260306.json:14:        "N_144": {"V_c_phi": 1.400, "V_c_silver": 1.632, "delta": -0.232},
tools/data/reports/phi_vs_silver_falsification_20260306.json:15:        "N_233": {"V_c_phi": 1.435, "V_c_silver": 1.533, "delta": -0.098},
tools/data/reports/phi_vs_silver_falsification_20260306.json:16:        "N_377": {"V_c_phi": 1.384, "V_c_silver": 1.360, "delta": 0.024},
tools/data/reports/phi_vs_silver_falsification_20260306.json:17:        "N_610": {"V_c_phi": 1.404, "V_c_silver": 1.444, "delta": -0.040},
tools/data/reports/phi_vs_silver_falsification_20260306.json:18:        "N_987": {"V_c_phi": 1.384, "V_c_silver": 1.331, "delta": 0.052}
tools/data/reports/phi_vs_silver_falsification_20260306.json:61:    "content": "All det=-1 quasicrystals (phi, silver, bronze...) produce similar bulk statistics (<r>, V_c, Lyapunov). They are statistically near-identical because det=-1 is the SHARED generative condition. Phi is unique not in what it PRODUCES but in HOW it's generated: (1) M=[[1,1],[1,0]] is the unique primitive 2x2 with det=-1 and minimal topological entropy (proven P18), (2) phi is the unique fixed point of f(x)=1+1/x, (3) [1,1,...] is the slowest-approximable irrational. The distinctiveness lives in the algebra of the GENERATOR, not in the statistics of the GENERATED.",
tools/data/reports/insights_20260305_0852.json:53:      "claim": "V_c = 1.000 \u2248 1 (err 0.0000)",
tools/data/reports/insights_20260305_0852.json:58:      "nota": "V_c stabile a 1.000. Phi vs sqrt(2): 1.000 vs 1.948"
tools/data/reports/insights_20260305_0852.json:99:      "claim": "V_c = 1.000 \u2248 1 (err 0.0000)",
tools/data/reports/insights_20260305_0852.json:101:      "nota": "V_c stabile a 1.000. Phi vs sqrt(2): 1.000 vs 1.948"
tools/data/reports/cycle_20260306_0342.json:1318:      "claim": "V_c = 1.000 ≈ 1 (err 0.0000)"
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0723.json:15:      "criterio": "gap_ratio(phi) piu' vicino a rapporto in Z[phi] (gap labeling) rispetto ai controlli",
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0723.json:17:      "stdout": "  phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n  silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n  bronze: gap_ratio = 1.3027860752339453\n{\n  \"phi\": 0.408953425243134,\n  \"silver\": 1.0482231205217798,\n  \"bronze\": 1.3027860752339453\n}\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0723.json:31:      "criterio": "V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(Silver) a >1",
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0723.json:33:      "stdout": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_c=0.672\n    N= 233: V_c=1.017\n    N= 377: V_c=0.672\n    N= 610: V_c=0.931\n    Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n  silver:\n    N=  89: V_c=1.276\n    N= 144: V_c=1.362\n    N= 233: V_c=1.276\n    N= 377: V_c=1.017\n    N= 610: V_c=1.362\n    Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0723.json:40:      "claim": "gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vicino a rapporto in",
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0723.json:42:      "dettaglio": "  phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n  silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n  bronze: gap_ratio = 1.3027860752339453\n{\n  \"phi\": 0.408953425243134,\n  \"silver\": 1.0482231205217798,\n  \"bronze\": 1.3027860752339453\n}\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0723.json:54:      "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(",
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0723.json:56:      "dettaglio": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_c=0.672\n    N= 233: V_c=1.017\n    N= 377: V_c=0.672\n    N= 610: V_c=0.931\n    Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n  silver:\n    N=  89: V_c=1.276\n    N= 144: V_c=1.362\n    N= 233: V_c=1.276\n    N= 377: V_c=1.017\n    N= 610: V_c=1.362\n    Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0723.json:61:      "claim": "Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vici?",
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0723.json:91:      "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a — quale esperimento discriminerebbe?",
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0723.json:105:    "tensione": "gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vicino a rapporto in",
tools/data/domandatore/domandatore_20260305_1955.json:15:      "criterio": "phi V_c < silver V_c < bronze V_c — il campo algebrico determina V_c",
tools/data/domandatore/domandatore_20260305_1955.json:17:      "stdout": "{\n  \"phi\": {\n    \"V_c\": 0.9605263157894737,\n    \"r_at_V1\": 0.5295270386893117\n  },\n  \"silver\": {\n    \"V_c\": 1.223684210526316,\n    \"r_at_V1\": 0.5568421608006108\n  },\n  \"bronze\": {\n    \"V_c\": 1.3552631578947367,\n    \"r_at_V1\": 0.5742642974182394\n  }\n}\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260305_1955.json:34:      "dettaglio": "{\n  \"phi\": {\n    \"V_c\": 0.9605263157894737,\n    \"r_at_V1\": 0.5295270386893117\n  },\n  \"silver\": {\n    \"V_c\": 1.223684210526316,\n    \"r_at_V1\": 0.5568421608006108\n  },\n  \"bronze\": {\n    \"V_c\": 1.3552631578947367,\n    \"r_at_V1\": 0.5742642974182394\n  }\n}\n"
tools/data/reports/falsifier_20260508_1834.json:9:      "claim": "Claim Under Test: \"Cosa manca per confermare completamente gap_ratio...\"; Verdict: \"CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE\"",
tools/data/reports/falsifier_20260508_1834.json:10:      "evidence": "Il report dichiara esplicitamente che `gap_ratio` non e' testato in questo ciclo; i dati misurano retention/Jaccard/all-high dei label sotto shuffle, non gap_ratio. Il verdict resta agganciato a `QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE`, quindi il nodo testato cambia da gap_ratio a label-set grammar gate senza declassare formalmente il claim originario.",
tools/data/reports/falsifier_20260508_1834.json:11:      "suggestion": "Riformulare: \"gap_ratio non valutato; questo ciclo testa solo il label-set gate. QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE resta aperto finche' gap_ratio viene misurato nello stesso perimetro\"."
tools/data/reports/falsifier_20260508_1834.json:28:  "summary": "Il report e' parzialmente coerente: L3 si rompe per drift tra gap_ratio dichiarato e label-set testato, e L1 richiede di limitare lo zero al core alto completo, non ai label alti residui."
tools/data/domandatore/domandatore_20260331_1806.json:23:      "criterio": "V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(Silver) a >1",
tools/data/domandatore/domandatore_20260331_1806.json:25:      "stdout": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_c=0.672\n    N= 233: V_c=1.017\n    N= 377: V_c=0.672\n    N= 610: V_c=0.931\n    Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n  silver:\n    N=  89: V_c=1.276\n    N= 144: V_c=1.362\n    N= 233: V_c=1.276\n    N= 377: V_c=1.017\n    N= 610: V_c=1.362\n    Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260331_1806.json:39:      "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(",
tools/data/domandatore/domandatore_20260331_1806.json:41:      "dettaglio": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_c=0.672\n    N= 233: V_c=1.017\n    N= 377: V_c=0.672\n    N= 610: V_c=0.931\n    Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n  silver:\n    N=  89: V_c=1.276\n    N= 144: V_c=1.362\n    N= 233: V_c=1.276\n    N= 377: V_c=1.017\n    N= 610: V_c=1.362\n    Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260331_1806.json:61:      "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a — quale esperimento discriminerebbe?",
tools/data/domandatore/domandatore_20260331_1806.json:75:    "tensione": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(",
tools/data/domandatore/domandatore_20260507_2120.json:4:    "id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/domandatore/domandatore_20260507_2120.json:12:      "id": "GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/domandatore/domandatore_20260507_2120.json:15:      "criterio": "gap_ratio(phi) piu' vicino a rapporto in Z[phi] (gap labeling) rispetto ai controlli",
tools/data/domandatore/domandatore_20260507_2120.json:17:      "stdout": "  phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n  silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n  bronze: gap_ratio = 1.3027860752339453\n{\n  \"phi\": 0.408953425243134,\n  \"silver\": 1.0482231205217798,\n  \"bronze\": 1.3027860752339453\n}\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260507_2120.json:20:      "id": "BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/domandatore/domandatore_20260507_2120.json:23:      "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)",
tools/data/domandatore/domandatore_20260507_2120.json:25:      "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs <r> at V=1:\n  alpha=0.0: <r>=0.521 ####################\n  alpha=0.1: <r>=0.540 #####################\n  alpha=0.2: <r>=0.555 ######################\n  alpha=0.3: <r>=0.567 ######################\n  alpha=0.4: <r>=0.580 #######################\n  alpha=0.5: <r>=0.603 ########################\n  alpha=0.6: <r>=0.642 #########################\n  alpha=0.7: <r>=0.685 ###########################\n  alpha=0.8: <r>=0.732 #############################\n  alpha=0.9: <r>=0.789 ###############################\n  alpha=1.0: <r>=0.887 ###################################\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260507_2120.json:31:      "id": "COMP_GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/domandatore/domandatore_20260507_2120.json:32:      "claim": "gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vicino a rapporto in",
tools/data/domandatore/domandatore_20260507_2120.json:34:      "dettaglio": "  phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n  silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n  bronze: gap_ratio = 1.3027860752339453\n{\n  \"phi\": 0.408953425243134,\n  \"silver\": 1.0482231205217798,\n  \"bronze\": 1.3027860752339453\n}\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260507_2120.json:38:      "id": "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/domandatore/domandatore_20260507_2120.json:39:      "claim": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/domandatore/domandatore_20260507_2120.json:46:      "claim": "Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vici?",
tools/data/domandatore/domandatore_20260507_2120.json:75:    "tensione": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/domandatore/domandatore_20260507_2120.json:78:    "id": "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/domandatore/domandatore_20260508_2121.json:4:    "id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/domandatore/domandatore_20260508_2121.json:19:      "id": "GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/domandatore/domandatore_20260508_2121.json:23:      "criterio": "gap_ratio(phi) piu' vicino a rapporto in Z[phi] (gap labeling) rispetto ai controlli",
tools/data/domandatore/domandatore_20260508_2121.json:28:      "id": "BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/domandatore/domandatore_20260508_2121.json:32:      "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)",
tools/data/domandatore/domandatore_20260508_2121.json:39:      "id": "GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/domandatore/domandatore_20260508_2121.json:42:      "criterio": "gap_ratio(phi) piu' vicino a rapporto in Z[phi] (gap labeling) rispetto ai controlli",
tools/data/domandatore/domandatore_20260508_2121.json:44:      "stdout": "  phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n  silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n  bronze: gap_ratio = 1.3027860752339453\n{\n  \"phi\": 0.408953425243134,\n  \"silver\": 1.0482231205217798,\n  \"bronze\": 1.3027860752339453\n}\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260508_2121.json:47:      "id": "BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/domandatore/domandatore_20260508_2121.json:50:      "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)",
tools/data/domandatore/domandatore_20260508_2121.json:52:      "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs <r> at V=1:\n  alpha=0.0: <r>=0.521 ####################\n  alpha=0.1: <r>=0.540 #####################\n  alpha=0.2: <r>=0.555 ######################\n  alpha=0.3: <r>=0.567 ######################\n  alpha=0.4: <r>=0.580 #######################\n  alpha=0.5: <r>=0.603 ########################\n  alpha=0.6: <r>=0.642 #########################\n  alpha=0.7: <r>=0.685 ###########################\n  alpha=0.8: <r>=0.732 #############################\n  alpha=0.9: <r>=0.789 ###############################\n  alpha=1.0: <r>=0.887 ###################################\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260508_2121.json:58:      "id": "COMP_GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/domandatore/domandatore_20260508_2121.json:59:      "claim": "gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vicino a rapporto in",
tools/data/domandatore/domandatore_20260508_2121.json:61:      "dettaglio": "  phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n  silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n  bronze: gap_ratio = 1.3027860752339453\n{\n  \"phi\": 0.408953425243134,\n  \"silver\": 1.0482231205217798,\n  \"bronze\": 1.3027860752339453\n}\n",
tools/data/domandatore/domandatore_20260508_2121.json:63:      "condensato_motivo": "Derivata da TRASCENDENZA_LIMITE (A3,A10) tramite domandatore",
tools/data/domandatore/domandatore_20260508_2121.json:64:      "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
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tools/data/domandatore/domandatore_20260508_2121.json:78:      "condensato_motivo": "Derivata da TRASCENDENZA_LIMITE (A3,A10) tramite domandatore",
tools/data/domandatore/domandatore_20260508_2121.json:79:      "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/domandatore/domandatore_20260508_2121.json:82:      "source_experiment_id": "BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/domandatore/domandatore_20260508_2121.json:89:      "claim": "Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vici?",
tools/data/domandatore/domandatore_20260508_2121.json:101:      "condensato_motivo": "Derivata da TRASCENDENZA_LIMITE (A3,A10) tramite M_operator",
tools/data/domandatore/domandatore_20260508_2121.json:102:      "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/domandatore/domandatore_20260508_2121.json:122:      "condensato_motivo": "Derivata da TRASCENDENZA_LIMITE (A3,A10) tramite M_operator",
tools/data/domandatore/domandatore_20260508_2121.json:123:      "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/domandatore/domandatore_20260508_2121.json:130:    "tensione": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/domandatore/domandatore_20260508_2121.json:133:    "id": "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/reports/falsifier_20260508_1909.json:24:      "evidence": "Il fenomeno vive in tiling Sturmian/Fibonacci, label IDS e gap label: esiste un risultato classico vicino, cioe' gap-labeling theorem per quasicristalli/substitution tilings/Sturmian Hamiltonians. Il report non dichiara NEW, ma formula il portatore senza nominare il riferimento classico piu' vicino.",
tools/data/reports/falsifier_20260508_1909.json:25:      "suggestion": "Nel prossimo ciclo aggiungere baseline teorica: confrontare i label osservati con il gruppo di gap-labeling atteso per Sturmian/Fibonacci e separare novita' D-ND da re-discovery spettrale classica."
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0815.json:23:      "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)",
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0815.json:25:      "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs <r> at V=1:\n  alpha=0.0: <r>=0.521 ####################\n  alpha=0.1: <r>=0.540 #####################\n  alpha=0.2: <r>=0.555 ######################\n  alpha=0.3: <r>=0.567 ######################\n  alpha=0.4: <r>=0.580 #######################\n  alpha=0.5: <r>=0.603 ########################\n  alpha=0.6: <r>=0.642 #########################\n  alpha=0.7: <r>=0.685 ###########################\n  alpha=0.8: <r>=0.732 #############################\n  alpha=0.9: <r>=0.789 ###############################\n  alpha=1.0: <r>=0.887 ###################################\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0815.json:47:      "criterio": "V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(Silver) a >1",
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0815.json:49:      "stdout": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_c=0.672\n    N= 233: V_c=1.017\n    N= 377: V_c=0.672\n    N= 610: V_c=0.931\n    Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n  silver:\n    N=  89: V_c=1.276\n    N= 144: V_c=1.362\n    N= 233: V_c=1.276\n    N= 377: V_c=1.017\n    N= 610: V_c=1.362\n    Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0815.json:63:      "claim": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0815.json:84:      "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(",
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0815.json:86:      "dettaglio": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_c=0.672\n    N= 233: V_c=1.017\n    N= 377: V_c=0.672\n    N= 610: V_c=0.931\n    Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n  silver:\n    N=  89: V_c=1.276\n    N= 144: V_c=1.362\n    N= 233: V_c=1.276\n    N= 377: V_c=1.017\n    N= 610: V_c=1.362\n    Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0815.json:136:      "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a — quale esperimento discriminerebbe?",
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0815.json:150:    "tensione": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/reports/insights_20260403_0330.json:53:      "claim": "V_c = 1.000 \u2248 1 (err 0.0000)",
tools/data/reports/insights_20260403_0330.json:58:      "nota": "V_c stabile a 1.000. Phi vs sqrt(2): 1.000 vs 1.948"
tools/data/reports/insights_20260403_0330.json:99:      "claim": "V_c = 1.000 \u2248 1 (err 0.0000)",
tools/data/reports/insights_20260403_0330.json:101:      "nota": "V_c stabile a 1.000. Phi vs sqrt(2): 1.000 vs 1.948"
tools/data/reports/agent_20260508_2019.md:1:# Agent Report - Non-Phi Sturmian Fixed-Reader Gate
tools/data/reports/agent_20260508_2019.md:4:**Tension explored**: TRASCENDENZA_LIMITE / M_trascendenza_limite_attuale_L0
tools/data/reports/agent_20260508_2019.md:8:**observable_contract**: claim=se il portatore contratto del core phi e' ordine interno + scala Fibonacci-like, il core phi deve decadere quando il lettore theta=1/phi resta fisso ma il generatore Sturmian cambia pendenza; observable=retention del core phi basso [-1,1,-2,2], alto [3,-4,4,6], completo [-1,1,-2,2,3,-4,4,6] e overlap mediano; operator=Hamiltoniana tight-binding V=1, gap labels dei top gap larghi, reader fisso theta=1/phi contro controllo reader nativo; generator=Sturmian phi, silver, bronze, plastic; denominator=main N={233,377,500,610}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, threshold={1.75,2.0,2.25}, top_k=12, |n|<=34; seedcheck N={144,288,466,754}, phase={0.125,0.375,0.625,0.875}, threshold={1.9,2.1}; not_tested=gap_ratio, boundary esatto del supertile, domini GUE/Poisson reali, automa formale della sostituzione.
tools/data/reports/agent_20260508_2019.md:11:- **Combo**: A3 punto fisso relazionale + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + TxQ matrice densita come lettore IDS + TRASCENDENZA_LIMITE sul passaggio da core phi a rete di punti fissi non-phi.
tools/data/reports/agent_20260508_2019.md:12:- **Dipolo / punto-zero**: lettore aritmetico phi . generatore Sturmian non-phi; punto-zero = IDS del gap largo prima che venga letto dalla tassonomia phi o dalla tassonomia nativa.
tools/data/reports/agent_20260508_2019.md:20:> Il core phi alto non e' un boundary esatto: e' una tassonomia generatore-lettore. Cambiando pendenza Sturmian e tenendo fisso theta=1/phi, il core phi decade; con reader nativo riappare una struttura ordinata propria.
tools/data/reports/agent_20260508_2019.md:23:I generatori Sturmian non-phi conservano il core phi quando il reader resta theta=1/phi, oppure il core si trasforma e diventa leggibile solo nella coordinata nativa?
tools/data/reports/agent_20260508_2019.md:73:**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro dichiarato, il core phi non trasferisce ai generatori Sturmian non-phi quando il reader resta theta=1/phi. La perdita non e' disordine: con reader nativo i generatori non-phi mostrano core stabili e label-error basso. Formulazione valida: il portatore del core non e' il boundary esatto ne' il reader phi da solo; e' l'accoppiamento generatore-lettore. Il low core misura stabilita di famiglia Sturmian, il high core misura una coordinata piu' selettiva e denominatore-dipendente.
tools/data/reports/agent_20260508_2019.md:78:- **Invariante di passaggio**: l'ordine Sturmian produce core bassi nativi; il core alto phi sopravvive solo quando generatore e reader restano accoppiati nel perimetro.
tools/data/reports/agent_20260508_2019.md:82:Il prossimo passaggio deve trasformare il risultato in matrice relazionale: righe = generatori Sturmian/quasiperiodici, colonne = reader, celle = core nativo, low-core transfer, high-core transfer e label-error. Se emerge una diagonale forte con off-diagonal selettivi, TRASCENDENZA_LIMITE diventa grafo generatore-lettore invece di claim su phi isolato.
tools/data/domandatore/domandatore_20260305_1956.json:15:      "criterio": "phi V_c < silver V_c < bronze V_c — il campo algebrico determina V_c",
tools/data/domandatore/domandatore_20260305_1956.json:17:      "stdout": "{\n  \"phi\": {\n    \"V_c\": 0.9605263157894737,\n    \"r_at_V1\": 0.5295270386893117\n  },\n  \"silver\": {\n    \"V_c\": 1.223684210526316,\n    \"r_at_V1\": 0.5568421608006108\n  },\n  \"bronze\": {\n    \"V_c\": 1.3552631578947367,\n    \"r_at_V1\": 0.5742642974182394\n  }\n}\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260305_1956.json:32:      "claim": "V_c(phi)=0.961 vs media ctrl=1.289 — phi 7.3x piu' vicino a V=1. phi V_c < silver V_c < bronze ",
tools/data/domandatore/domandatore_20260305_1956.json:34:      "dettaglio": "{\n  \"phi\": {\n    \"V_c\": 0.9605263157894737,\n    \"r_at_V1\": 0.5295270386893117\n  },\n  \"silver\": {\n    \"V_c\": 1.223684210526316,\n    \"r_at_V1\": 0.5568421608006108\n  },\n  \"bronze\": {\n    \"V_c\": 1.3552631578947367,\n    \"r_at_V1\": 0.5742642974182394\n  }\n}\n"
tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:8:**observable_contract**: claim=il core phi dei gap larghi richiede generatore globale, non solo lettore label; observable=retention dei label core sotto block shuffle; operator=Hamiltoniana tight-binding V=1, label IDS con reader theta=1/phi, Jaccard/retention/frequenza per block_size; generator=phi_sturmian con block_shuffle; denominator=N={377,610}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, threshold={2.0}, trials=5, top_k=12, |n|<=34, block_size Fibonacci e non-Fibonacci; not_tested=gap_ratio, generatori Sturmiani non-phi, GUE/Poisson, soglie 1.75/2.25.
tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:11:> Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vici?
tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:17:- Perimetro: stesso lettore label dei cycle 16:32 e 17:15; `gap_ratio` non testato in questo ciclo.
tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:77:**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro `N={377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={2.0}`, `trials=5`, `top_k=12`, `|n|<=34`, il core phi ha due scale. Il nucleo basso `[-1, 1, -2, 2]` rientra quando il blocco conserva texture locale sufficiente (`block_size=34`). I label alti `[3, -4, 4, 6]` richiedono blocchi Fibonacci lunghi: `89` e `144` portano il core alto come condizione frequente; i blocchi non-Fibonacci lunghi non chiudono la stessa struttura.
tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:79:La formulazione valida e': il core alto del label-set phi misura memoria globale del generatore su scale Fibonacci, non lunghezza generica del blocco e non valore `gap_ratio`.
tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:88:Testare il vincolo su generatori Sturmiani non-phi mantenendo separati reader e generator: se anche silver/bronze hanno basso locale e alto su proprie scale di approssimanti, il gate diventa proprieta Sturmiana; se solo phi mostra rientro alto Fibonacci, il claim si restringe a phi.
tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:93:- **L3 no silent patching**: `gap_ratio` resta non testato; il report dichiara il cambio osservabile nel contratto.
tools/data/reports/agent_20260508_1805.md:95:- **L5 re-discovery**: Fibonacci/Sturmian/gap labeling sono meccanismi noti; il finding del ciclo e' la stratificazione del core osservato in basso locale e alto Fibonacci-lungo.
tools/data/reports/falsifier_20260509_0741.json:6:  "summary": "Il report e' internamente coerente rispetto alle 7 lenti: dichiara il perimetro Sturmian, riporta count grezzi, isola edge case e include non_possible esplicito."
tools/data/domandatore/domandatore_20260402_0803.json:15:      "criterio": "gap_ratio(phi) piu' vicino a rapporto in Z[phi] (gap labeling) rispetto ai controlli",
tools/data/domandatore/domandatore_20260402_0803.json:17:      "stdout": "  phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n  silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n  bronze: gap_ratio = 1.3027860752339453\n{\n  \"phi\": 0.408953425243134,\n  \"silver\": 1.0482231205217798,\n  \"bronze\": 1.3027860752339453\n}\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260402_0803.json:23:      "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)",
tools/data/domandatore/domandatore_20260402_0803.json:25:      "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs <r> at V=1:\n  alpha=0.0: <r>=0.521 ####################\n  alpha=0.1: <r>=0.540 #####################\n  alpha=0.2: <r>=0.555 ######################\n  alpha=0.3: <r>=0.567 ######################\n  alpha=0.4: <r>=0.580 #######################\n  alpha=0.5: <r>=0.603 ########################\n  alpha=0.6: <r>=0.642 #########################\n  alpha=0.7: <r>=0.685 ###########################\n  alpha=0.8: <r>=0.732 #############################\n  alpha=0.9: <r>=0.789 ###############################\n  alpha=1.0: <r>=0.887 ###################################\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260402_0803.json:32:      "claim": "gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vicino a rapporto in",
tools/data/domandatore/domandatore_20260402_0803.json:34:      "dettaglio": "  phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n  silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n  bronze: gap_ratio = 1.3027860752339453\n{\n  \"phi\": 0.408953425243134,\n  \"silver\": 1.0482231205217798,\n  \"bronze\": 1.3027860752339453\n}\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260402_0803.json:39:      "claim": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/domandatore/domandatore_20260402_0803.json:46:      "claim": "Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vici?",
tools/data/domandatore/domandatore_20260402_0803.json:75:    "tensione": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:5:    "claim": "V_c(phi) converge a 1.0 per N grande mentre V_c(silver) diverge",
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:14:      "ipotesi": "Il duale di \"V_c(phi) converge a 1.0 per N grande mentre V_c(si\" [catalogo: spettrale]",
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:15:      "criterio": "V_c(phi) piu' vicino a 1 di tutti i controlli",
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:17:      "stdout": "{\n  \"phi\": {\n    \"V_c\": 0.9605263157894737,\n    \"r_at_V1\": 0.5295270386893117\n  },\n  \"silver\": {\n    \"V_c\": 1.223684210526316,\n    \"r_at_V1\": 0.5568421608006108\n  },\n  \"bronze\": {\n    \"V_c\": 1.3552631578947367,\n    \"r_at_V1\": 0.5742642974182394\n  }\n}\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:22:      "ipotesi": "Tra gli estremi del claim \"V_c(phi) converge a 1.0 per N grande mentre V_c(si\" esiste un punto di transizione continuo",
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:23:      "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)",
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:25:      "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs <r> at V=1:\n  alpha=0.0: <r>=0.521 ####################\n  alpha=0.1: <r>=0.540 #####################\n  alpha=0.2: <r>=0.555 ######################\n  alpha=0.3: <r>=0.567 ######################\n  alpha=0.4: <r>=0.580 #######################\n  alpha=0.5: <r>=0.603 ########################\n  alpha=0.6: <r>=0.642 #########################\n  alpha=0.7: <r>=0.685 ###########################\n  alpha=0.8: <r>=0.732 #############################\n  alpha=0.9: <r>=0.789 ###############################\n  alpha=1.0: <r>=0.887 ###################################\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:30:      "ipotesi": "L'effetto \"V_c(phi) converge a 1.0 per N grande men\" si manifesta anche in fotonico",
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:40:      "claim": "V_c(phi)=0.961 vs media ctrl=1.289 — phi 7.3x piu' vicino a V=1. V_c(phi) piu' vicino a 1 di tu",
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:42:      "dettaglio": "{\n  \"phi\": {\n    \"V_c\": 0.9605263157894737,\n    \"r_at_V1\": 0.5295270386893117\n  },\n  \"silver\": {\n    \"V_c\": 1.223684210526316,\n    \"r_at_V1\": 0.5568421608006108\n  },\n  \"bronze\": {\n    \"V_c\": 1.3552631578947367,\n    \"r_at_V1\": 0.5742642974182394\n  }\n}\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:47:      "claim": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:60:      "id": "M_V_c_transition_L0",
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:61:      "claim": "V_c(phi)=0.961 vs media ctrl=1.289 — phi 7.3x piu' vicino a V=1. V_c(phi) piu' v e' conseguenza di det=-1 o specifico di phi?",
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:63:      "nota": "Generata da M. Topic: V_c_transition, livello: 0, stato: [3, 2], rapporto: 1.500 (phi=1.618)",
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:65:        "topic": "V_c_transition",
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:75:      "id": "M_V_c_transition_L0",
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:78:      "nota": "Generata da M. Topic: V_c_transition, livello: 0, stato: [5, 3], rapporto: 1.667 (phi=1.618)",
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:80:        "topic": "V_c_transition",
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:90:      "id": "M_V_c_transition_L0",
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:93:      "nota": "Generata da M. Topic: V_c_transition, livello: 0, stato: [5, 3], rapporto: 1.667 (phi=1.618)",
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1330.json:95:        "topic": "V_c_transition",
tools/data/reports/agent_20260508_1915.md:4:**Tension explored**: TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE
tools/data/reports/agent_20260508_1915.md:8:**observable_contract**: claim=il core alto phi sotto internal shuffle va formulato come caduta del core completo, non come caduta hard di ogni label alto; observable=all-high hits separato da retention per-label e stable high label count; operator=audit delle righe grezze del supertile gate 19:09 con conteggi per mode/order e baseline teorica Sturmian; generator=phi_sturmian perturbato da supertile_shuffle, same_length_contiguous_shuffle, same_count_internal_shuffle, same_mean_block_shuffle; denominator=N={377,610}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, threshold={2.0}, trials=5, top_k=12, |n|<=34, supertile_order={8,9,10,11}; not_tested=gap_ratio, nuove diagonalizzazioni spettrali, soglie 1.75/2.25, generatori non-phi.
tools/data/reports/agent_20260508_1915.md:11:- **Combo**: A4 contratto della domanda + A11 combo + QxG vuoto continuo/discreto + TxQ matrice densita come lettore IDS + tensione TRASCENDENZA_LIMITE sul passaggio tra piani.
tools/data/reports/agent_20260508_1915.md:18:> Nel perimetro del source cycle 19:09, `same_count_internal_shuffle` azzera il core alto completo `[3,-4,4,6]` come condizione congiunta. Non azzera ogni label alto preso singolarmente. La novita' D-ND sta nella sopravvivenza congiunta e nel collasso sotto perturbazione d'ordine, non nella membership dei label nel gruppo classico Sturmian/Fibonacci.
tools/data/reports/agent_20260508_1915.md:28:- Baseline teorica: per Sturmian/Fibonacci i gap label vivono nel gruppo `Z + theta Z mod 1`, con `theta=1/phi`. I label `[3,-4,4,6]` appartengono al reader classico; questo ciclo non li dichiara scoperta.
tools/data/reports/agent_20260508_1915.md:73:4. **Verificato: i label `[3,-4,4,6]` sono baseline classica Sturmian/Fibonacci.** Appartengono al gruppo atteso `Z + theta Z mod 1`. La parte D-ND testata qui e' la loro chiusura congiunta sotto perturbazioni di ordine e scala, non la loro esistenza come gap label.
tools/data/reports/agent_20260508_1915.md:78:**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro `N={377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={2.0}`, `trials=5`, `top_k=12`, `|n|<=34`, `supertile_order={8,9,10,11}`, l'affermazione valida e': `same_count_internal_shuffle` distrugge la chiusura simultanea del core alto `[3,-4,4,6]` (`0/160`) e non produce stable high labels (`0`), ma trasporta singoli label alti con retention parziale (`6/160`, `57/160`, `54/160`, `38/160`).
tools/data/reports/agent_20260508_1915.md:80:Non si dice piu' "il core alto cade" senza perimetro. Si dice: il core alto completo cade; la retention per-label resta parziale; la stable-label count alta resta zero. `gap_ratio` non e' testato.
tools/data/reports/agent_20260508_1915.md:94:- **L5 low risolta nel perimetro minimo**: baseline teorica dichiarata. I label core sono gap-labeling Sturmian/Fibonacci classico; la novita' non e' membership, ma sopravvivenza congiunta sotto perturbazione.
tools/data/reports/agent_20260508_1915.md:95:- **Aperto**: `gap_ratio` resta `not_tested`; soglie 1.75/2.25 e generatori non-phi restano fuori da questo repair.
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tools/data/domandatore/domandatore_20260305_1942.json:15:      "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)",
tools/data/domandatore/domandatore_20260305_1942.json:17:      "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs <r> at V=1:\n  alpha=0.0: <r>=0.521 ####################\n  alpha=0.1: <r>=0.540 #####################\n  alpha=0.2: <r>=0.555 ######################\n  alpha=0.3: <r>=0.567 ######################\n  alpha=0.4: <r>=0.580 #######################\n  alpha=0.5: <r>=0.603 ########################\n  alpha=0.6: <r>=0.642 #########################\n  alpha=0.7: <r>=0.685 ###########################\n  alpha=0.8: <r>=0.732 #############################\n  alpha=0.9: <r>=0.789 ###############################\n  alpha=1.0: <r>=0.887 ###################################\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260305_1942.json:47:      "criterio": "V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(Silver) a un valore >1",
tools/data/domandatore/domandatore_20260305_1942.json:49:      "stdout": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_c=0.672\n    N= 233: V_c=1.017\n    N= 377: V_c=0.672\n    N= 610: V_c=0.931\n    Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n  silver:\n    N=  89: V_c=1.276\n    N= 144: V_c=1.362\n    N= 233: V_c=1.276\n    N= 377: V_c=1.017\n    N= 610: V_c=1.362\n    Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260305_1942.json:85:      "dettaglio": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_c=0.672\n    N= 233: V_c=1.017\n    N= 377: V_c=0.672\n    N= 610: V_c=0.931\n    Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n  silver:\n    N=  89: V_c=1.276\n    N= 144: V_c=1.362\n    N= 233: V_c=1.276\n    N= 377: V_c=1.017\n    N= 610: V_c=1.362\n    Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260315_0801.json:14:      "ipotesi": "Il duale di \"L'attrattore e l'impossibilita' del rinforzo f ha \" [generato: gap_ratio]",
tools/data/domandatore/domandatore_20260315_0801.json:15:      "criterio": "gap_ratio(phi) piu' vicino a rapporto in Z[phi] (gap labeling) rispetto ai controlli",
tools/data/domandatore/domandatore_20260315_0801.json:17:      "stdout": "  phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n  silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n  bronze: gap_ratio = 1.3027860752339453\n{\n  \"phi\": 0.408953425243134,\n  \"silver\": 1.0482231205217798,\n  \"bronze\": 1.3027860752339453\n}\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260315_0801.json:23:      "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)",
tools/data/domandatore/domandatore_20260315_0801.json:25:      "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs <r> at V=1:\n  alpha=0.0: <r>=0.521 ####################\n  alpha=0.1: <r>=0.540 #####################\n  alpha=0.2: <r>=0.555 ######################\n  alpha=0.3: <r>=0.567 ######################\n  alpha=0.4: <r>=0.580 #######################\n  alpha=0.5: <r>=0.603 ########################\n  alpha=0.6: <r>=0.642 #########################\n  alpha=0.7: <r>=0.685 ###########################\n  alpha=0.8: <r>=0.732 #############################\n  alpha=0.9: <r>=0.789 ###############################\n  alpha=1.0: <r>=0.887 ###################################\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260315_0801.json:40:      "claim": "gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vicino a rapporto in",
tools/data/domandatore/domandatore_20260315_0801.json:42:      "dettaglio": "  phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n  silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n  bronze: gap_ratio = 1.3027860752339453\n{\n  \"phi\": 0.408953425243134,\n  \"silver\": 1.0482231205217798,\n  \"bronze\": 1.3027860752339453\n}\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260315_0801.json:47:      "claim": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/domandatore/domandatore_20260315_0801.json:61:      "claim": "Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vici?",
tools/data/domandatore/domandatore_20260315_0801.json:105:    "tensione": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/domandatore/domandatore_20260507_2203.json:4:    "id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/domandatore/domandatore_20260507_2203.json:12:      "id": "SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/domandatore/domandatore_20260507_2203.json:15:      "criterio": "V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(Silver) a >1",
tools/data/domandatore/domandatore_20260507_2203.json:17:      "stdout": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_c=0.672\n    N= 233: V_c=1.017\n    N= 377: V_c=0.672\n    N= 610: V_c=0.931\n    Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n  silver:\n    N=  89: V_c=1.276\n    N= 144: V_c=1.362\n    N= 233: V_c=1.276\n    N= 377: V_c=1.017\n    N= 610: V_c=1.362\n    Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260507_2203.json:23:      "id": "TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/domandatore/domandatore_20260507_2203.json:24:      "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(",
tools/data/domandatore/domandatore_20260507_2203.json:26:      "dettaglio": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_c=0.672\n    N= 233: V_c=1.017\n    N= 377: V_c=0.672\n    N= 610: V_c=0.931\n    Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n  silver:\n    N=  89: V_c=1.276\n    N= 144: V_c=1.362\n    N= 233: V_c=1.276\n    N= 377: V_c=1.017\n    N= 610: V_c=1.362\n    Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260507_2203.json:31:      "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a — quale esperimento discriminerebbe?",
tools/data/domandatore/domandatore_20260507_2203.json:45:    "tensione": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(",
tools/data/domandatore/domandatore_20260507_2203.json:48:    "id": "TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/domandatore/domandatore_20260402_0343.json:15:      "criterio": "gap_ratio(phi) piu' vicino a rapporto in Z[phi] (gap labeling) rispetto ai controlli",
tools/data/domandatore/domandatore_20260402_0343.json:17:      "stdout": "  phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n  silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n  bronze: gap_ratio = 1.3027860752339453\n{\n  \"phi\": 0.408953425243134,\n  \"silver\": 1.0482231205217798,\n  \"bronze\": 1.3027860752339453\n}\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260402_0343.json:23:      "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)",
tools/data/domandatore/domandatore_20260402_0343.json:25:      "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs <r> at V=1:\n  alpha=0.0: <r>=0.521 ####################\n  alpha=0.1: <r>=0.540 #####################\n  alpha=0.2: <r>=0.555 ######################\n  alpha=0.3: <r>=0.567 ######################\n  alpha=0.4: <r>=0.580 #######################\n  alpha=0.5: <r>=0.603 ########################\n  alpha=0.6: <r>=0.642 #########################\n  alpha=0.7: <r>=0.685 ###########################\n  alpha=0.8: <r>=0.732 #############################\n  alpha=0.9: <r>=0.789 ###############################\n  alpha=1.0: <r>=0.887 ###################################\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260402_0343.json:40:      "claim": "gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vicino a rapporto in",
tools/data/domandatore/domandatore_20260402_0343.json:42:      "dettaglio": "  phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n  silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n  bronze: gap_ratio = 1.3027860752339453\n{\n  \"phi\": 0.408953425243134,\n  \"silver\": 1.0482231205217798,\n  \"bronze\": 1.3027860752339453\n}\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260402_0343.json:47:      "claim": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/domandatore/domandatore_20260402_0343.json:61:      "claim": "Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vici?",
tools/data/domandatore/domandatore_20260402_0343.json:105:    "tensione": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/domandatore/domandatore_20260314_0342.json:23:      "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)",
tools/data/domandatore/domandatore_20260314_0342.json:25:      "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs <r> at V=1:\n  alpha=0.0: <r>=0.521 ####################\n  alpha=0.1: <r>=0.540 #####################\n  alpha=0.2: <r>=0.555 ######################\n  alpha=0.3: <r>=0.567 ######################\n  alpha=0.4: <r>=0.580 #######################\n  alpha=0.5: <r>=0.603 ########################\n  alpha=0.6: <r>=0.642 #########################\n  alpha=0.7: <r>=0.685 ###########################\n  alpha=0.8: <r>=0.732 #############################\n  alpha=0.9: <r>=0.789 ###############################\n  alpha=1.0: <r>=0.887 ###################################\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260314_0342.json:47:      "claim": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/domandatore/domandatore_20260314_0342.json:105:    "tensione": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/domandatore/domandatore_20260401_0344.json:23:      "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)",
tools/data/domandatore/domandatore_20260401_0344.json:25:      "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs <r> at V=1:\n  alpha=0.0: <r>=0.521 ####################\n  alpha=0.1: <r>=0.540 #####################\n  alpha=0.2: <r>=0.555 ######################\n  alpha=0.3: <r>=0.567 ######################\n  alpha=0.4: <r>=0.580 #######################\n  alpha=0.5: <r>=0.603 ########################\n  alpha=0.6: <r>=0.642 #########################\n  alpha=0.7: <r>=0.685 ###########################\n  alpha=0.8: <r>=0.732 #############################\n  alpha=0.9: <r>=0.789 ###############################\n  alpha=1.0: <r>=0.887 ###################################\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260401_0344.json:47:      "claim": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/domandatore/domandatore_20260401_0344.json:90:    "tensione": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/reports/insights_20260306_0342.json:53:      "claim": "V_c = 1.000 \u2248 1 (err 0.0000)",
tools/data/reports/insights_20260306_0342.json:58:      "nota": "V_c stabile a 1.000. Phi vs sqrt(2): 1.000 vs 1.948"
tools/data/reports/insights_20260306_0342.json:99:      "claim": "V_c = 1.000 \u2248 1 (err 0.0000)",
tools/data/reports/insights_20260306_0342.json:101:      "nota": "V_c stabile a 1.000. Phi vs sqrt(2): 1.000 vs 1.948"
tools/data/domandatore/domandatore_20260309_1409.json:14:      "ipotesi": "Il duale di \"Il linguaggio metafisico e appropriato per le tran\" [generato: gap_ratio]",
tools/data/domandatore/domandatore_20260309_1409.json:15:      "criterio": "gap_ratio(phi) piu' vicino a rapporto in Z[phi] (gap labeling) rispetto ai controlli",
tools/data/domandatore/domandatore_20260309_1409.json:17:      "stdout": "  phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n  silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n  bronze: gap_ratio = 1.3027860752339453\n{\n  \"phi\": 0.408953425243134,\n  \"silver\": 1.0482231205217798,\n  \"bronze\": 1.3027860752339453\n}\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260309_1409.json:23:      "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)",
tools/data/domandatore/domandatore_20260309_1409.json:25:      "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs <r> at V=1:\n  alpha=0.0: <r>=0.521 ####################\n  alpha=0.1: <r>=0.540 #####################\n  alpha=0.2: <r>=0.555 ######################\n  alpha=0.3: <r>=0.567 ######################\n  alpha=0.4: <r>=0.580 #######################\n  alpha=0.5: <r>=0.603 ########################\n  alpha=0.6: <r>=0.642 #########################\n  alpha=0.7: <r>=0.685 ###########################\n  alpha=0.8: <r>=0.732 #############################\n  alpha=0.9: <r>=0.789 ###############################\n  alpha=1.0: <r>=0.887 ###################################\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260309_1409.json:47:      "criterio": "V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(Silver) a >1",
tools/data/domandatore/domandatore_20260309_1409.json:49:      "stdout": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_c=0.672\n    N= 233: V_c=1.017\n    N= 377: V_c=0.672\n    N= 610: V_c=0.931\n    Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n  silver:\n    N=  89: V_c=1.276\n    N= 144: V_c=1.362\n    N= 233: V_c=1.276\n    N= 377: V_c=1.017\n    N= 610: V_c=1.362\n    Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260309_1409.json:56:      "claim": "gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vicino a rapporto in",
tools/data/domandatore/domandatore_20260309_1409.json:58:      "dettaglio": "  phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n  silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n  bronze: gap_ratio = 1.3027860752339453\n{\n  \"phi\": 0.408953425243134,\n  \"silver\": 1.0482231205217798,\n  \"bronze\": 1.3027860752339453\n}\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260309_1409.json:63:      "claim": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/domandatore/domandatore_20260309_1409.json:84:      "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(",
tools/data/domandatore/domandatore_20260309_1409.json:86:      "dettaglio": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_c=0.672\n    N= 233: V_c=1.017\n    N= 377: V_c=0.672\n    N= 610: V_c=0.931\n    Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n  silver:\n    N=  89: V_c=1.276\n    N= 144: V_c=1.362\n    N= 233: V_c=1.276\n    N= 377: V_c=1.017\n    N= 610: V_c=1.362\n    Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260309_1409.json:91:      "claim": "Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vici?",
tools/data/domandatore/domandatore_20260309_1409.json:151:      "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a — quale esperimento discriminerebbe?",
tools/data/reports/insights_20260307_0342.json:53:      "claim": "V_c = 1.000 \u2248 1 (err 0.0000)",
tools/data/reports/insights_20260307_0342.json:58:      "nota": "V_c stabile a 1.000. Phi vs sqrt(2): 1.000 vs 1.948"
tools/data/reports/insights_20260307_0342.json:99:      "claim": "V_c = 1.000 \u2248 1 (err 0.0000)",
tools/data/reports/insights_20260307_0342.json:101:      "nota": "V_c stabile a 1.000. Phi vs sqrt(2): 1.000 vs 1.948"
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_2034.json:15:      "criterio": "gap_ratio(phi) piu' vicino a rapporto in Z[phi] (gap labeling) rispetto ai controlli",
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_2034.json:17:      "stdout": "  phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n  silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n  bronze: gap_ratio = 1.3027860752339453\n{\n  \"phi\": 0.408953425243134,\n  \"silver\": 1.0482231205217798,\n  \"bronze\": 1.3027860752339453\n}\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_2034.json:23:      "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)",
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_2034.json:25:      "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs <r> at V=1:\n  alpha=0.0: <r>=0.521 ####################\n  alpha=0.1: <r>=0.540 #####################\n  alpha=0.2: <r>=0.555 ######################\n  alpha=0.3: <r>=0.567 ######################\n  alpha=0.4: <r>=0.580 #######################\n  alpha=0.5: <r>=0.603 ########################\n  alpha=0.6: <r>=0.642 #########################\n  alpha=0.7: <r>=0.685 ###########################\n  alpha=0.8: <r>=0.732 #############################\n  alpha=0.9: <r>=0.789 ###############################\n  alpha=1.0: <r>=0.887 ###################################\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_2034.json:47:      "criterio": "V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(Silver) a >1",
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_2034.json:49:      "stdout": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_c=0.672\n    N= 233: V_c=1.017\n    N= 377: V_c=0.672\n    N= 610: V_c=0.931\n    Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n  silver:\n    N=  89: V_c=1.276\n    N= 144: V_c=1.362\n    N= 233: V_c=1.276\n    N= 377: V_c=1.017\n    N= 610: V_c=1.362\n    Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_2034.json:56:      "claim": "gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vicino a rapporto in",
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tools/data/domandatore/domandatore_20260307_2034.json:84:      "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(",
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_2034.json:86:      "dettaglio": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_c=0.672\n    N= 233: V_c=1.017\n    N= 377: V_c=0.672\n    N= 610: V_c=0.931\n    Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n  silver:\n    N=  89: V_c=1.276\n    N= 144: V_c=1.362\n    N= 233: V_c=1.276\n    N= 377: V_c=1.017\n    N= 610: V_c=1.362\n    Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_2034.json:91:      "claim": "Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vici?",
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_2034.json:151:      "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a — quale esperimento discriminerebbe?",
tools/data/reports/falsifier_20260508_2019.json:16:      "claim": "Claim Under Test: \"con reader nativo riappare una struttura ordinata propria\"; Verdict: \"il low core misura stabilita di famiglia Sturmian, il high core misura una coordinata piu' selettiva e denominatore-dipendente\"",
tools/data/reports/falsifier_20260508_2019.json:24:      "evidence": "Il dominio e' Sturmian/quasiperiodico con gap labels IDS; esistono risultati classici su gap labeling theorem, Sturmian sequences, Harper/Aubry-Andre and substitution spectra. Il report non ancora ancora il pattern al risultato noto piu' vicino, pur evitando esplicitamente NEW.",
tools/data/reports/falsifier_20260508_2019.json:25:      "suggestion": "Aggiungere nel prossimo ciclo un duplicate guardrail teorico: confrontare le celle generatore-reader con gap labeling theorem per rotazioni/Sturmian e distinguere cosa e' solo cambio di coordinate IDS da cosa e' specifico D-ND."
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1329.json:23:      "criterio": "V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(Silver) a >1",
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1329.json:25:      "stdout": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_c=0.672\n    N= 233: V_c=1.017\n    N= 377: V_c=0.672\n    N= 610: V_c=0.931\n    Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n  silver:\n    N=  89: V_c=1.276\n    N= 144: V_c=1.362\n    N= 233: V_c=1.276\n    N= 377: V_c=1.017\n    N= 610: V_c=1.362\n    Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1329.json:39:      "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(",
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1329.json:41:      "dettaglio": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_c=0.672\n    N= 233: V_c=1.017\n    N= 377: V_c=0.672\n    N= 610: V_c=0.931\n    Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n  silver:\n    N=  89: V_c=1.276\n    N= 144: V_c=1.362\n    N= 233: V_c=1.276\n    N= 377: V_c=1.017\n    N= 610: V_c=1.362\n    Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1329.json:61:      "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a — quale esperimento discriminerebbe?",
tools/data/reports/falsifier_20260508_2013.json:23:      "claim": "\"CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE\" insieme a \"`gap_ratio` non e' testato\"",
tools/data/reports/falsifier_20260508_2013.json:24:      "evidence": "Il Claim Under Test riguarda boundary/Ostrowski/Zeckendorf, mentre il verdict nomina `QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE`; subito dopo dichiara che `gap_ratio` non e' testato. Non e' una falsificazione dei risultati, ma introduce drift nominale nel nodo del claim.",
tools/data/reports/falsifier_20260508_2013.json:25:      "suggestion": "Separare il constraint: 'CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / OSTROWSKI_BOUNDARY_GATE'; lasciare `QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE` fuori dal verdict o marcarlo come parent non testato."
tools/data/reports/agent_20260508_2102.md:8:**observable_contract**: claim=la dualita dipolare/illusoria nei primi non va letta da det(M) diretto ma dal supporto ordinato contro null; observable=rate low_low gap transition, rate high_high gap transition, SR mean difference; operator=Mobius interval charge S_n=sum mu(k) for p_n<k<p_{n+1}, aligned if S_n*S_{n+1}<0, misaligned if S_n*S_{n+1}>0; generator=prime gaps up to p<=1e6 with Mobius sieve; denominator=main N={5000,10000,20000} offset=0 plus seedcheck offsets {3000,7000,11000}; not_tested=gap_ratio Sturmian, high-core phi survival, universal GUE/Poisson classification, det(M) as direct discriminator.
tools/data/reports/agent_20260508_2102.md:18:  - **CE-0001 / KSAR**: reiterazione del kernel precedente, ma contratta fuori da TRASCENDENZA_LIMITE dopo G2 anti-recycle.
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0813.json:23:      "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)",
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0813.json:25:      "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs <r> at V=1:\n  alpha=0.0: <r>=0.521 ####################\n  alpha=0.1: <r>=0.540 #####################\n  alpha=0.2: <r>=0.555 ######################\n  alpha=0.3: <r>=0.567 ######################\n  alpha=0.4: <r>=0.580 #######################\n  alpha=0.5: <r>=0.603 ########################\n  alpha=0.6: <r>=0.642 #########################\n  alpha=0.7: <r>=0.685 ###########################\n  alpha=0.8: <r>=0.732 #############################\n  alpha=0.9: <r>=0.789 ###############################\n  alpha=1.0: <r>=0.887 ###################################\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0813.json:47:      "criterio": "V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(Silver) a >1",
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0813.json:49:      "stdout": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_c=0.672\n    N= 233: V_c=1.017\n    N= 377: V_c=0.672\n    N= 610: V_c=0.931\n    Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n  silver:\n    N=  89: V_c=1.276\n    N= 144: V_c=1.362\n    N= 233: V_c=1.276\n    N= 377: V_c=1.017\n    N= 610: V_c=1.362\n    Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0813.json:63:      "claim": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0813.json:84:      "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(",
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0813.json:86:      "dettaglio": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_c=0.672\n    N= 233: V_c=1.017\n    N= 377: V_c=0.672\n    N= 610: V_c=0.931\n    Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n  silver:\n    N=  89: V_c=1.276\n    N= 144: V_c=1.362\n    N= 233: V_c=1.276\n    N= 377: V_c=1.017\n    N= 610: V_c=1.362\n    Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0813.json:136:      "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a — quale esperimento discriminerebbe?",
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0813.json:150:    "tensione": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/domandatore/domandatore_20260509_0637.json:4:    "id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/domandatore/domandatore_20260509_0637.json:19:      "id": "SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/domandatore/domandatore_20260509_0637.json:23:      "criterio": "V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(Silver) a >1",
tools/data/domandatore/domandatore_20260509_0637.json:30:      "id": "SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/domandatore/domandatore_20260509_0637.json:33:      "criterio": "V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(Silver) a >1",
tools/data/domandatore/domandatore_20260509_0637.json:35:      "stdout": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_c=0.672\n    N= 233: V_c=1.017\n    N= 377: V_c=0.672\n    N= 610: V_c=0.931\n    Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n  silver:\n    N=  89: V_c=1.276\n    N= 144: V_c=1.362\n    N= 233: V_c=1.276\n    N= 377: V_c=1.017\n    N= 610: V_c=1.362\n    Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260509_0637.json:41:      "id": "TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/domandatore/domandatore_20260509_0637.json:42:      "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(",
tools/data/domandatore/domandatore_20260509_0637.json:44:      "dettaglio": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_c=0.672\n    N= 233: V_c=1.017\n    N= 377: V_c=0.672\n    N= 610: V_c=0.931\n    Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n  silver:\n    N=  89: V_c=1.276\n    N= 144: V_c=1.362\n    N= 233: V_c=1.276\n    N= 377: V_c=1.017\n    N= 610: V_c=1.362\n    Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n",
tools/data/domandatore/domandatore_20260509_0637.json:46:      "condensato_motivo": "Derivata da TRASCENDENZA_LIMITE (A3,A10) tramite domandatore",
tools/data/domandatore/domandatore_20260509_0637.json:47:      "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/domandatore/domandatore_20260509_0637.json:50:      "source_experiment_id": "SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/domandatore/domandatore_20260509_0637.json:57:      "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a — quale esperimento discriminerebbe?",
tools/data/domandatore/domandatore_20260509_0637.json:69:      "condensato_motivo": "Derivata da TRASCENDENZA_LIMITE (A3,A10) tramite M_operator",
tools/data/domandatore/domandatore_20260509_0637.json:70:      "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/domandatore/domandatore_20260509_0637.json:77:    "tensione": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(",
tools/data/domandatore/domandatore_20260509_0637.json:80:    "id": "TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/reports/cycle_20260307_0342.json:939:      "claim": "V_c = 1.000 ≈ 1 (err 0.0000)"
tools/data/gap_label_symbolic_grammar_gate_20260508_2005_window55_seedcheck.json:39:    "right_special_bound": "at most one right-special factor for each k in the ideal Sturmian language",
tools/data/gap_label_symbolic_grammar_gate_20260508_2005_window55_seedcheck.json:40:    "palindromic_baseline": "Sturmian factors are rich; palindromic defect 0 is the finite-window target",
tools/data/gap_label_symbolic_grammar_gate_20260508_2005_window55_seedcheck.json:41:    "return_words_baseline": "each recurrent Sturmian factor has two return words; finite windows only test excess above two when repeated occurrences exist"
tools/data/domandatore/domandatore_20260326_0343.json:23:      "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)",
tools/data/domandatore/domandatore_20260326_0343.json:25:      "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs <r> at V=1:\n  alpha=0.0: <r>=0.521 ####################\n  alpha=0.1: <r>=0.540 #####################\n  alpha=0.2: <r>=0.555 ######################\n  alpha=0.3: <r>=0.567 ######################\n  alpha=0.4: <r>=0.580 #######################\n  alpha=0.5: <r>=0.603 ########################\n  alpha=0.6: <r>=0.642 #########################\n  alpha=0.7: <r>=0.685 ###########################\n  alpha=0.8: <r>=0.732 #############################\n  alpha=0.9: <r>=0.789 ###############################\n  alpha=1.0: <r>=0.887 ###################################\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260326_0343.json:47:      "claim": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/domandatore/domandatore_20260326_0343.json:90:    "tensione": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/domandatore/domandatore_20260305_2028.json:15:      "criterio": "V_c(phi) piu' vicino a 1 di tutti i controlli",
tools/data/domandatore/domandatore_20260305_2028.json:17:      "stdout": "{\n  \"phi\": {\n    \"V_c\": 0.9605263157894737,\n    \"r_at_V1\": 0.5295270386893117\n  },\n  \"silver\": {\n    \"V_c\": 1.223684210526316,\n    \"r_at_V1\": 0.5568421608006108\n  },\n  \"bronze\": {\n    \"V_c\": 1.3552631578947367,\n    \"r_at_V1\": 0.5742642974182394\n  }\n}\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260305_2028.json:23:      "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)",
tools/data/domandatore/domandatore_20260305_2028.json:25:      "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs <r> at V=1:\n  alpha=0.0: <r>=0.521 ####################\n  alpha=0.1: <r>=0.540 #####################\n  alpha=0.2: <r>=0.555 ######################\n  alpha=0.3: <r>=0.567 ######################\n  alpha=0.4: <r>=0.580 #######################\n  alpha=0.5: <r>=0.603 ########################\n  alpha=0.6: <r>=0.642 #########################\n  alpha=0.7: <r>=0.685 ###########################\n  alpha=0.8: <r>=0.732 #############################\n  alpha=0.9: <r>=0.789 ###############################\n  alpha=1.0: <r>=0.887 ###################################\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260305_2028.json:39:      "criterio": "V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(Silver) a >1",
tools/data/domandatore/domandatore_20260305_2028.json:41:      "stdout": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_c=0.672\n    N= 233: V_c=1.017\n    N= 377: V_c=0.672\n    N= 610: V_c=0.931\n    Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n  silver:\n    N=  89: V_c=1.276\n    N= 144: V_c=1.362\n    N= 233: V_c=1.276\n    N= 377: V_c=1.017\n    N= 610: V_c=1.362\n    Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260305_2028.json:48:      "claim": "V_c(phi)=0.961 vs media ctrl=1.289 — phi 7.3x piu' vicino a V=1. V_c(phi) piu' vicino a 1 di tu",
tools/data/domandatore/domandatore_20260305_2028.json:50:      "dettaglio": "{\n  \"phi\": {\n    \"V_c\": 0.9605263157894737,\n    \"r_at_V1\": 0.5295270386893117\n  },\n  \"silver\": {\n    \"V_c\": 1.223684210526316,\n    \"r_at_V1\": 0.5568421608006108\n  },\n  \"bronze\": {\n    \"V_c\": 1.3552631578947367,\n    \"r_at_V1\": 0.5742642974182394\n  }\n}\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260305_2028.json:55:      "claim": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/domandatore/domandatore_20260305_2028.json:69:      "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(",
tools/data/domandatore/domandatore_20260305_2028.json:71:      "dettaglio": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_c=0.672\n    N= 233: V_c=1.017\n    N= 377: V_c=0.672\n    N= 610: V_c=0.931\n    Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n  silver:\n    N=  89: V_c=1.276\n    N= 144: V_c=1.362\n    N= 233: V_c=1.276\n    N= 377: V_c=1.017\n    N= 610: V_c=1.362\n    Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260305_2025.json:15:      "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)",
tools/data/domandatore/domandatore_20260305_2025.json:17:      "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs <r> at V=1:\n  alpha=0.0: <r>=0.521 ####################\n  alpha=0.1: <r>=0.540 #####################\n  alpha=0.2: <r>=0.555 ######################\n  alpha=0.3: <r>=0.567 ######################\n  alpha=0.4: <r>=0.580 #######################\n  alpha=0.5: <r>=0.603 ########################\n  alpha=0.6: <r>=0.642 #########################\n  alpha=0.7: <r>=0.685 ###########################\n  alpha=0.8: <r>=0.732 #############################\n  alpha=0.9: <r>=0.789 ###############################\n  alpha=1.0: <r>=0.887 ###################################\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260305_2025.json:23:      "criterio": "V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(Silver) a >1",
tools/data/domandatore/domandatore_20260305_2025.json:25:      "stdout": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_c=0.672\n    N= 233: V_c=1.017\n    N= 377: V_c=0.672\n    N= 610: V_c=0.931\n    Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n  silver:\n    N=  89: V_c=1.276\n    N= 144: V_c=1.362\n    N= 233: V_c=1.276\n    N= 377: V_c=1.017\n    N= 610: V_c=1.362\n    Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260305_2025.json:39:      "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(",
tools/data/domandatore/domandatore_20260305_2025.json:41:      "dettaglio": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_c=0.672\n    N= 233: V_c=1.017\n    N= 377: V_c=0.672\n    N= 610: V_c=0.931\n    Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n  silver:\n    N=  89: V_c=1.276\n    N= 144: V_c=1.362\n    N= 233: V_c=1.276\n    N= 377: V_c=1.017\n    N= 610: V_c=1.362\n    Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0810.json:31:      "criterio": "V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(Silver) a >1",
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0810.json:33:      "stdout": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_c=0.672\n    N= 233: V_c=1.017\n    N= 377: V_c=0.672\n    N= 610: V_c=0.931\n    Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n  silver:\n    N=  89: V_c=1.276\n    N= 144: V_c=1.362\n    N= 233: V_c=1.276\n    N= 377: V_c=1.017\n    N= 610: V_c=1.362\n    Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0810.json:54:      "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(",
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0810.json:56:      "dettaglio": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_c=0.672\n    N= 233: V_c=1.017\n    N= 377: V_c=0.672\n    N= 610: V_c=0.931\n    Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n  silver:\n    N=  89: V_c=1.276\n    N= 144: V_c=1.362\n    N= 233: V_c=1.276\n    N= 377: V_c=1.017\n    N= 610: V_c=1.362\n    Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0810.json:76:      "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a — quale esperimento discriminerebbe?",
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0810.json:90:    "tensione": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(",
tools/data/reports/falsifier_20260508_1915.json:6:  "summary": "Il report e' internamente coerente rispetto alle 5 lenti: separa hard zero all-high da retention per-label, mantiene denominatori visibili, dichiara la correzione del wording, isola gli edge case e riconosce la baseline Sturmian/Fibonacci."
tools/data/domandatore/domandatore_20260327_0344.json:15:      "criterio": "gap_ratio(phi) piu' vicino a rapporto in Z[phi] (gap labeling) rispetto ai controlli",
tools/data/domandatore/domandatore_20260327_0344.json:17:      "stdout": "  phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n  silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n  bronze: gap_ratio = 1.3027860752339453\n{\n  \"phi\": 0.408953425243134,\n  \"silver\": 1.0482231205217798,\n  \"bronze\": 1.3027860752339453\n}\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260327_0344.json:23:      "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)",
tools/data/domandatore/domandatore_20260327_0344.json:25:      "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs <r> at V=1:\n  alpha=0.0: <r>=0.521 ####################\n  alpha=0.1: <r>=0.540 #####################\n  alpha=0.2: <r>=0.555 ######################\n  alpha=0.3: <r>=0.567 ######################\n  alpha=0.4: <r>=0.580 #######################\n  alpha=0.5: <r>=0.603 ########################\n  alpha=0.6: <r>=0.642 #########################\n  alpha=0.7: <r>=0.685 ###########################\n  alpha=0.8: <r>=0.732 #############################\n  alpha=0.9: <r>=0.789 ###############################\n  alpha=1.0: <r>=0.887 ###################################\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260327_0344.json:40:      "claim": "gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vicino a rapporto in",
tools/data/domandatore/domandatore_20260327_0344.json:42:      "dettaglio": "  phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n  silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n  bronze: gap_ratio = 1.3027860752339453\n{\n  \"phi\": 0.408953425243134,\n  \"silver\": 1.0482231205217798,\n  \"bronze\": 1.3027860752339453\n}\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260327_0344.json:47:      "claim": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/domandatore/domandatore_20260327_0344.json:61:      "claim": "Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vici?",
tools/data/domandatore/domandatore_20260327_0344.json:105:    "tensione": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/reports/cycle_20260306_1834.json:1318:      "claim": "V_c = 1.000 ≈ 1 (err 0.0000)"
tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:4:**Tension explored**: TRASCENDENZA_LIMITE / V_c null regressivo
tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:8:**observable_contract**: claim=il null label-preserving deve essere raggiungibile oltre N=89 prima di usare `V_c` per trasferire il boundary verso altri perimetri; observable=`event_type={floor_hit,internal_cross,internal_multi,no_cross}`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`, `label_jaccard`, `acceptance_rate`; operator=surrogate bilanciato con swap 0/1, gate `label_jaccard>=0.75`, poi curva `r(V)` su griglia 0.5..3.0 step 0.01; generator=phi Sturmian, balanced_random, swap_label_surrogate; denominator=N=144, phase={0,0.25,0.5,0.75}, r_threshold={0.48,0.50,0.52}, random_trials=1, label_trials=1, swap_steps=120, seed=202605090659; non_possible=se il gate label-preserving non viene raggiunto, il ciclo non puo' usare il surrogate come controprova del boundary Sturmian; not_tested=GUE/Poisson reali, silver/bronze, fit power-law, gap_ratio, sufficienza del label-set con surrogate accettati a N=144.
tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:11:- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + TxQ matrice densita come lettore spettrale + topologia assiomatica del boundary operator + tensione `TRASCENDENZA_LIMITE` sul null `V_c`.
tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:13:- **Piano superiore**: topologia della filtrazione. Prima del valore `V_c` c'e' il problema di esistenza del contro-campo: un null non accettato non puo' decidere la curva.
tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:14:- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione, swap-constrained surrogate. Il boundary operator separa crossing e floor; la filtrazione produce `r(V)`; lo swap testa se il vincolo label-set e' raggiungibile senza copiare l'ordine Sturmian.
tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:20:- **Proiezione**: misuro prima `acceptance_rate` e `label_jaccard`; `event_type` e `V_c` sono riportati come telemetria del surrogate non accettato, non come controprova del boundary.
tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:23:> Nel perimetro N=144, il surrogate swap label-preserving raggiunge il gate `Jaccard>=0.75` abbastanza da diventare null valido per confrontare `V_c`.
tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:32:- Gate null: `swap_label_surrogate` accettato solo se `label_jaccard>=0.75` contro label-set Sturmian matched.
tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:64:2. **Verificato: il surrogate non accettato resta event-type random-like.** Produce `5/12` floor-hit, `6/12` internal_multi e solo `1/12` internal_cross; lo Sturmian produce `12/12` internal_cross e nessun floor/multi.
tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:65:3. **Verificato: il valore `V_c` del surrogate non accettato resta vicino al bordo.** `vc_median=0.520263` e `r_floor_median=0.502703`, contro `vc_median=1.079034` e `r_floor_median=0.659728` dello Sturmian.
tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:70:**CONSTRAINT on V_c null reachability**: nel perimetro diagnostico `N=144`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, `swap_steps=120`, il surrogate label-preserving non raggiunge il gate `Jaccard>=0.75`. Quindi il ciclo non decide la sufficienza del label-set a N=144; decide che il null non e' ancora generatore valido oltre N=89.
tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:72:La formulazione valida e': prima di estendere `V_c` a GUE/Poisson, il Lab deve produrre un null label-preserving con accettazione dichiarata su N={89,144,233}. Fino a quel punto `event_type` resta gate obbligatorio e `label_jaccard` resta precondizione del confronto, non osservabile accessoria.
tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:77:- **Invariante di passaggio**: `event_type` continua a separare Sturmian da random-like; cade la possibilita' di usare surrogate non accettati come controprova.
tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:78:- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile trattare l'accettazione del null come osservabile atomica; qui diventa non-possibile trasferire `V_c` fuori dal perimetro Sturmian finche' il null cross-scale non esiste.
tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:81:Il prossimo passo e' regressivo sul generatore, non estensivo sul dominio: sostituire lo swap cieco con un generatore vincolato che ottimizza direttamente il label-set per fase e scala, oppure dichiarare che il label-set non e' un vincolo generativo praticabile e scegliere un null piu' nativo all'ordine Sturmian. Solo un null con accettazione non nulla su N={89,144,233} autorizza il passaggio a GUE/Poisson.
tools/data/reports/agent_20260509_0659.md:89:- **L5 re-discovery vs discovery**: il finding non e' la curva Sturmian; e' il vincolo operativo che l'accettazione del null precede ogni confronto `V_c`.
tools/data/domandatore/domandatore_20260331_0344.json:15:      "criterio": "gap_ratio(phi) piu' vicino a rapporto in Z[phi] (gap labeling) rispetto ai controlli",
tools/data/domandatore/domandatore_20260331_0344.json:17:      "stdout": "  phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n  silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n  bronze: gap_ratio = 1.3027860752339453\n{\n  \"phi\": 0.408953425243134,\n  \"silver\": 1.0482231205217798,\n  \"bronze\": 1.3027860752339453\n}\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260331_0344.json:23:      "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)",
tools/data/domandatore/domandatore_20260331_0344.json:25:      "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs <r> at V=1:\n  alpha=0.0: <r>=0.521 ####################\n  alpha=0.1: <r>=0.540 #####################\n  alpha=0.2: <r>=0.555 ######################\n  alpha=0.3: <r>=0.567 ######################\n  alpha=0.4: <r>=0.580 #######################\n  alpha=0.5: <r>=0.603 ########################\n  alpha=0.6: <r>=0.642 #########################\n  alpha=0.7: <r>=0.685 ###########################\n  alpha=0.8: <r>=0.732 #############################\n  alpha=0.9: <r>=0.789 ###############################\n  alpha=1.0: <r>=0.887 ###################################\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260331_0344.json:40:      "claim": "gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vicino a rapporto in",
tools/data/domandatore/domandatore_20260331_0344.json:42:      "dettaglio": "  phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n  silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n  bronze: gap_ratio = 1.3027860752339453\n{\n  \"phi\": 0.408953425243134,\n  \"silver\": 1.0482231205217798,\n  \"bronze\": 1.3027860752339453\n}\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260331_0344.json:47:      "claim": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/domandatore/domandatore_20260331_0344.json:61:      "claim": "Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vici?",
tools/data/domandatore/domandatore_20260331_0344.json:105:    "tensione": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/reports/falsifier_20260509_0652.json:9:      "claim": "\"il crossing interno unico resta solo quando l'ordine generativo resta Sturmian\"",
tools/data/reports/falsifier_20260509_0652.json:10:      "evidence": "I dati mostrano internal_cross anche senza ordine Sturmian: balanced_random ha 8/12 internal_cross e swap_label_surrogate accettati ha 8/15 internal_cross. La differenza verificata e' l'uniformita' Sturmian 12/12 con 0 multi/floor, non l'esistenza esclusiva del crossing interno unico.",
tools/data/reports/falsifier_20260509_0652.json:11:      "suggestion": "Riformulare come: \"nel perimetro osservato, solo Sturmian mantiene internal_cross uniforme su tutte le condizioni; i null non-Sturmian possono produrre internal_cross ma non lo stabilizzano\"."
tools/data/reports/falsifier_20260509_0652.json:17:      "evidence": "Il report tratta il pattern come finding interno del lab, ma non ancora come possibile rediscovery o caso limite di risultati noti su Sturmian/Harper, gap labelling, spectra quasi-periodici o invarianti d'ordine. Non cita il risultato classico piu' vicino, pur lavorando su gap-label set Sturmian-Harper.",
tools/data/reports/falsifier_20260509_0652.json:18:      "suggestion": "Nel prossimo ciclo aggiungere una riga di audit classico: confrontare con gap-labelling theorem per operatori quasi-periodici/Sturmian-Harper e distinguere cosa e' nuovo nel null swap rispetto a cio' che e' gia noto."
tools/data/reports/falsifier_20260509_0652.json:24:      "evidence": "Il report include non_possible nel contract e nel bicono per il label-set isolato, quindi la lente L7 e' in gran parte soddisfatta. Resta pero' non formulato il contro-perimetro di \"ordine generativo\": i dati mostrano che alcune sequenze non-Sturmian producono internal_cross, quindi non e' definito dove l'ordine generativo diventa non-necessario o insufficiente.",
tools/data/reports/falsifier_20260509_0652.json:25:      "suggestion": "Aggiungere un failure mode esplicito: \"ordine generativo\" significa stabilita' 12/12 internal_cross e 0 multi/floor su phase x threshold; singoli internal_cross non-Sturmian non contano come trasporto del boundary."
tools/data/reports/falsifier_20260509_0652.json:28:  "summary": "Il report e' coerente nel falsificare la sufficienza del label-set, ma rompe L4/L7 quando trasforma una differenza di stabilita' in un 'solo' quasi esclusivo dell'ordine Sturmian."
tools/data/domandatore/domandatore_20260330_0344.json:15:      "criterio": "gap_ratio(phi) piu' vicino a rapporto in Z[phi] (gap labeling) rispetto ai controlli",
tools/data/domandatore/domandatore_20260330_0344.json:17:      "stdout": "  phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n  silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n  bronze: gap_ratio = 1.3027860752339453\n{\n  \"phi\": 0.408953425243134,\n  \"silver\": 1.0482231205217798,\n  \"bronze\": 1.3027860752339453\n}\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260330_0344.json:23:      "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)",
tools/data/domandatore/domandatore_20260330_0344.json:25:      "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs <r> at V=1:\n  alpha=0.0: <r>=0.521 ####################\n  alpha=0.1: <r>=0.540 #####################\n  alpha=0.2: <r>=0.555 ######################\n  alpha=0.3: <r>=0.567 ######################\n  alpha=0.4: <r>=0.580 #######################\n  alpha=0.5: <r>=0.603 ########################\n  alpha=0.6: <r>=0.642 #########################\n  alpha=0.7: <r>=0.685 ###########################\n  alpha=0.8: <r>=0.732 #############################\n  alpha=0.9: <r>=0.789 ###############################\n  alpha=1.0: <r>=0.887 ###################################\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260330_0344.json:40:      "claim": "gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vicino a rapporto in",
tools/data/domandatore/domandatore_20260330_0344.json:42:      "dettaglio": "  phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n  silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n  bronze: gap_ratio = 1.3027860752339453\n{\n  \"phi\": 0.408953425243134,\n  \"silver\": 1.0482231205217798,\n  \"bronze\": 1.3027860752339453\n}\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260330_0344.json:47:      "claim": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/domandatore/domandatore_20260330_0344.json:61:      "claim": "Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vici?",
tools/data/domandatore/domandatore_20260330_0344.json:105:    "tensione": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:15:      "criterio": "V_c(phi) piu' vicino a 1 di tutti i controlli",
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:17:      "stdout": "{\n  \"phi\": {\n    \"V_c\": 0.9605263157894737,\n    \"r_at_V1\": 0.5295270386893117\n  },\n  \"silver\": {\n    \"V_c\": 1.223684210526316,\n    \"r_at_V1\": 0.5568421608006108\n  },\n  \"bronze\": {\n    \"V_c\": 1.3552631578947367,\n    \"r_at_V1\": 0.5742642974182394\n  }\n}\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:23:      "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)",
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:25:      "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs <r> at V=1:\n  alpha=0.0: <r>=0.521 ####################\n  alpha=0.1: <r>=0.540 #####################\n  alpha=0.2: <r>=0.555 ######################\n  alpha=0.3: <r>=0.567 ######################\n  alpha=0.4: <r>=0.580 #######################\n  alpha=0.5: <r>=0.603 ########################\n  alpha=0.6: <r>=0.642 #########################\n  alpha=0.7: <r>=0.685 ###########################\n  alpha=0.8: <r>=0.732 #############################\n  alpha=0.9: <r>=0.789 ###############################\n  alpha=1.0: <r>=0.887 ###################################\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:47:      "criterio": "V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(Silver) a >1",
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:49:      "stdout": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_c=0.672\n    N= 233: V_c=1.017\n    N= 377: V_c=0.672\n    N= 610: V_c=0.931\n    Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n  silver:\n    N=  89: V_c=1.276\n    N= 144: V_c=1.362\n    N= 233: V_c=1.276\n    N= 377: V_c=1.017\n    N= 610: V_c=1.362\n    Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:56:      "claim": "V_c(phi)=0.961 vs media ctrl=1.289 — phi 7.3x piu' vicino a V=1. V_c(phi) piu' vicino a 1 di tu",
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:58:      "dettaglio": "{\n  \"phi\": {\n    \"V_c\": 0.9605263157894737,\n    \"r_at_V1\": 0.5295270386893117\n  },\n  \"silver\": {\n    \"V_c\": 1.223684210526316,\n    \"r_at_V1\": 0.5568421608006108\n  },\n  \"bronze\": {\n    \"V_c\": 1.3552631578947367,\n    \"r_at_V1\": 0.5742642974182394\n  }\n}\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:63:      "claim": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:84:      "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(",
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:86:      "dettaglio": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_c=0.672\n    N= 233: V_c=1.017\n    N= 377: V_c=0.672\n    N= 610: V_c=0.931\n    Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n  silver:\n    N=  89: V_c=1.276\n    N= 144: V_c=1.362\n    N= 233: V_c=1.276\n    N= 377: V_c=1.017\n    N= 610: V_c=1.362\n    Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:90:      "id": "M_V_c_transition_L0",
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:91:      "claim": "V_c(phi)=0.961 vs media ctrl=1.289 — phi 7.3x piu' vicino a V=1. V_c(phi) piu' v e' conseguenza di det=-1 o specifico di phi?",
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:93:      "nota": "Generata da M. Topic: V_c_transition, livello: 0, stato: [8, 5], rapporto: 1.600 (phi=1.618)",
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:95:        "topic": "V_c_transition",
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:105:      "id": "M_V_c_transition_L0",
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:108:      "nota": "Generata da M. Topic: V_c_transition, livello: 0, stato: [13, 8], rapporto: 1.625 (phi=1.618)",
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:110:        "topic": "V_c_transition",
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:120:      "id": "M_V_c_transition_L0",
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:123:      "nota": "Generata da M. Topic: V_c_transition, livello: 0, stato: [13, 8], rapporto: 1.625 (phi=1.618)",
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:125:        "topic": "V_c_transition",
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:135:      "id": "M_V_c_transition_L1",
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:138:      "nota": "Generata da M. Topic: V_c_transition, livello: 1, stato: [21, 13], rapporto: 1.615 (phi=1.618)",
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:140:        "topic": "V_c_transition",
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:150:      "id": "M_V_c_transition_L1",
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:151:      "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a — quale esperimento discriminerebbe?",
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:153:      "nota": "Generata da M. Topic: V_c_transition, livello: 1, stato: [21, 13], rapporto: 1.615 (phi=1.618)",
tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1947.json:155:        "topic": "V_c_transition",
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0715.json:14:      "ipotesi": "Il duale di \"La firma dello zero Lo zero non si vede direttamen\" [generato: gap_ratio]",
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0715.json:15:      "criterio": "gap_ratio(phi) piu' vicino a rapporto in Z[phi] (gap labeling) rispetto ai controlli",
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0715.json:17:      "stdout": "  phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n  silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n  bronze: gap_ratio = 1.3027860752339453\n{\n  \"phi\": 0.408953425243134,\n  \"silver\": 1.0482231205217798,\n  \"bronze\": 1.3027860752339453\n}\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0715.json:23:      "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)",
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0715.json:25:      "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs <r> at V=1:\n  alpha=0.0: <r>=0.521 ####################\n  alpha=0.1: <r>=0.540 #####################\n  alpha=0.2: <r>=0.555 ######################\n  alpha=0.3: <r>=0.567 ######################\n  alpha=0.4: <r>=0.580 #######################\n  alpha=0.5: <r>=0.603 ########################\n  alpha=0.6: <r>=0.642 #########################\n  alpha=0.7: <r>=0.685 ###########################\n  alpha=0.8: <r>=0.732 #############################\n  alpha=0.9: <r>=0.789 ###############################\n  alpha=1.0: <r>=0.887 ###################################\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0715.json:40:      "claim": "gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vicino a rapporto in",
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0715.json:42:      "dettaglio": "  phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n  silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n  bronze: gap_ratio = 1.3027860752339453\n{\n  \"phi\": 0.408953425243134,\n  \"silver\": 1.0482231205217798,\n  \"bronze\": 1.3027860752339453\n}\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0715.json:47:      "claim": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0715.json:61:      "claim": "Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vici?",
tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0715.json:105:    "tensione": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/reports/lagrangiana_20260305_1048.json:4:  "claim": "Principio Lagrangiano DOPPIO: 1/phi ha V_c \u2248 1.035 (rank 2/14) + massima stabilita' (CV=4.6%, rank 1/6)",
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_0341.json:23:      "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)",
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_0341.json:25:      "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs <r> at V=1:\n  alpha=0.0: <r>=0.521 ####################\n  alpha=0.1: <r>=0.540 #####################\n  alpha=0.2: <r>=0.555 ######################\n  alpha=0.3: <r>=0.567 ######################\n  alpha=0.4: <r>=0.580 #######################\n  alpha=0.5: <r>=0.603 ########################\n  alpha=0.6: <r>=0.642 #########################\n  alpha=0.7: <r>=0.685 ###########################\n  alpha=0.8: <r>=0.732 #############################\n  alpha=0.9: <r>=0.789 ###############################\n  alpha=1.0: <r>=0.887 ###################################\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_0341.json:47:      "claim": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/reports/cycle_20260315_0346.json:939:      "claim": "V_c = 1.000 ≈ 1 (err 0.0000)"
tools/data/domandatore/domandatore_20260305_1953.json:5:    "claim": "L'orbita di V_c attorno a 1 ha una DIREZIONE (prevalentemente V_c>1) — connessione termodinamica?",
tools/data/domandatore/domandatore_20260305_1953.json:22:      "ipotesi": "Il claim \"L'orbita di V_c attorno a 1 ha una DIREZIONE (prevalentement\" FALLISCE quando N e' piccolo (N<50)",
tools/data/domandatore/domandatore_20260305_1953.json:30:      "ipotesi": "L'effetto in \"L'orbita di V_c attorno a 1 ha una DIREZIONE (prev\" scala come legge di potenza con N",
tools/data/domandatore/domandatore_20260305_1953.json:31:      "criterio": "V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(Silver) a un valore >1",
tools/data/domandatore/domandatore_20260305_1953.json:33:      "stdout": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_c=0.672\n    N= 233: V_c=1.017\n    N= 377: V_c=0.672\n    N= 610: V_c=0.931\n    Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n  silver:\n    N=  89: V_c=1.276\n    N= 144: V_c=1.362\n    N= 233: V_c=1.276\n    N= 377: V_c=1.017\n    N= 610: V_c=1.362\n    Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260305_1953.json:56:      "dettaglio": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_c=0.672\n    N= 233: V_c=1.017\n    N= 377: V_c=0.672\n    N= 610: V_c=0.931\n    Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n  silver:\n    N=  89: V_c=1.276\n    N= 144: V_c=1.362\n    N= 233: V_c=1.276\n    N= 377: V_c=1.017\n    N= 610: V_c=1.362\n    Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n"
tools/data/reports/agent_20260429_1013.md:5:**Tension explored**: META (0.7) + BOUNDARY (0.8) + TRASCENDENZA_LIMITE (0.9)
tools/data/reports/agent_20260429_1013.md:78:**NEW + CONSTRAINT on META + BOUNDARY + TRASCENDENZA_LIMITE**
tools/data/reports/agent_20260429_1013.md:82:- **TRASCENDENZA_LIMITE**: If beta(p) = 0.64 - 0.030 * ln(p) persists, then beta = 0 at ln(p) ~ 21, i.e., p ~ 1.3 * 10^9. At that scale, primes would be locally indistinguishable from Poisson. This is a prediction the model makes — testable by extending the sieve to 10^9.
tools/data/reports/next_exec_20260403_0330.json:16:        "action": "EXPLORE: M_relazione_orizzonte_degli_L0 — Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.409",
tools/data/indeterminazione_results.json:118:      "V_components": {
tools/data/indeterminazione_results.json:128:          "V_coup": -0.01,
tools/data/indeterminazione_results.json:136:          "V_coup": -0.1,
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tools/data/reports/agent_20260509_0741.md:4:**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / TRASCENDENZA_LIMITE
tools/data/reports/agent_20260509_0741.md:8:**observable_contract**: claim=il generatore surrogate per `V_c` deve raggiungere `Jaccard>=0.75` a N=144 con acceptance_rate non nulla prima del trasferimento GUE/Poisson; observable=`label_jaccard`, `acceptance_rate`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `event_type`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`; operator=aggiunta di candidati `phase_shift_sturmian` al generatore label-preserving, poi lettura della curva `r(V)`; generator=phi Sturmian, balanced_random, phase_shift_sturmian dentro `swap_label_surrogate`; denominator=N=144, phase={0,0.25,0.5,0.75}, r_threshold={0.48,0.50,0.52}, label_trials=2, phase_candidate_trials=64, swap_steps=0; non_possible=se il gate passa solo con source_mode Sturmian, il null e' ponte strutturato e non controprova indipendente del boundary; not_tested=GUE/Poisson, silver/bronze, fit power-law, gap_ratio, indipendenza del null fuori da source_mode Sturmian.
tools/data/reports/agent_20260509_0741.md:12:- **Dipolo / punto-zero**: contro-campo indipendente / ponte strutturato; punto-zero = sequenza binaria con stesso label-set prima che il suo source_mode decida se e' null o quasi-Sturmian.
tools/data/reports/agent_20260509_0741.md:13:- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo. La domanda non e' il valore `V_c`, ma se esiste un contro-campo che conserva il lettore senza conservare il generatore.
tools/data/reports/agent_20260509_0741.md:19:- **Proto-ipotesi**: se la raggiungibilita' del label-set e' il blocco operativo, un generatore Sturmian a fase traslata deve superare `Jaccard>=0.75` a N=144. Se passa, il blocco tecnico cade; se passa solo mantenendo source_mode Sturmian, il null resta ponte strutturato e non autorizza il confronto GUE/Poisson.
tools/data/reports/agent_20260509_0741.md:20:- **Proiezione**: prima misuro accettazione e distanza di Hamming; poi riporto `event_type` e `V_c` come telemetria del ponte accettato.
tools/data/reports/agent_20260509_0741.md:23:> A N=144 il null label-preserving per `V_c` puo' raggiungere `Jaccard>=0.75` con acceptance_rate non nulla senza nascondere il proprio source_mode.
tools/data/reports/agent_20260509_0741.md:67:2. **Verificato: il ponte accettato conserva la forma Sturmian del boundary.** Le righe surrogate hanno `24/24` internal_cross, `0` floor-hit e `0` internal_multi; il random bilanciato resta misto (`3/12` floor-hit, `6/12` internal_cross, `3/12` internal_multi).
tools/data/reports/agent_20260509_0741.md:68:3. **Verificato: il risultato non e' indipendenza del null.** Tutti i surrogate accettati hanno `source_mode=phase_shift_sturmian`. Quindi il gate dimostra reachability del label-set dentro la famiglia Sturmian, non controprova esterna del boundary.
tools/data/reports/agent_20260509_0741.md:70:5. **Inferito: lo swap cieco falliva come generatore, non come impossibilita' del vincolo.** Il nodo regressivo ora si sposta: dalla raggiungibilita' del label-set alla sua indipendenza dal generatore Sturmian.
tools/data/reports/agent_20260509_0741.md:73:**CONSTRAINT**: il null label-preserving per `V_c` raggiunge `Jaccard>=0.75` a `N=144` con acceptance_rate non nulla (`6/8` sequenze, `0.75` sulle righe evento), ma solo come `phase_shift_sturmian`. Quindi il Lab ha un ponte strutturato accettabile per testare coerenza interna del boundary, non un contro-campo indipendente per trasferire verso GUE/Poisson.
tools/data/reports/agent_20260509_0741.md:75:La formulazione valida e': `phase_shift_sturmian` chiude il problema di reachability a N=144; non chiude il problema di indipendenza. Il prossimo confronto deve costruire un null non-Sturmian con `source_mode` diverso e `hamming_ratio` dichiarato, oppure dichiarare che il boundary `V_c` resta definito dentro la famiglia Sturmian.
tools/data/reports/agent_20260509_0741.md:79:- **Singolare**: il ponte di fase Sturmian, dove il contro-campo conserva il generatore e percio' non e' ancora contro-campo.
tools/data/reports/agent_20260509_0741.md:80:- **Invariante di passaggio**: `event_type=internal_cross` sopravvive quando il label-set e l'ordine Sturmian sopravvivono; non sopravvive nel random bilanciato.
tools/data/reports/agent_20260509_0741.md:81:- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare un ponte label-preserving a N=144 per audit interno di `V_c`; qui diventa non-possibile passare a GUE/Poisson finche' `source_mode` resta Sturmian.
tools/data/reports/agent_20260509_0741.md:84:Il prossimo passo non e' confrontare GUE/Poisson. E' spezzare il ponte: cercare un generatore non-Sturmian che mantenga `label_jaccard>=0.75` e `hamming_ratio` non triviale, oppure promuovere il vincolo che il label-set alto e' raggiungibile solo attraverso trasporto Sturmian nel perimetro N=144.
tools/data/reports/agent_20260509_0741.md:88:- **L1 hard constraint**: il verdict non autorizza GUE/Poisson; dichiara source_mode Sturmian come limite.
tools/data/reports/agent_20260509_0741.md:92:- **L5 re-discovery vs discovery**: la stabilita' Sturmian sotto fase e' attesa; il finding del ciclo e' il vincolo operativo: reachability si chiude, indipendenza resta aperta.
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tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:4:**Tension explored**: TRASCENDENZA_LIMITE / V_c null regressivo
tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:7:observables_used: [] - osservabile spettrale dedicato `V_c`, nessun osservabile canonico SR/SR2/L1/L2/triple_var
tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:8:**observable_contract**: claim=la forma `r(V)` del boundary Sturmian-Harper e' sostenuta da attraversamenti interni, non da collasso al bordo minimo della filtrazione; observable=`event={floor_hit,internal_cross,internal_multi,no_cross}`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`, `label_jaccard`; operator=curva `r(V)` su griglia 0.5..3.0 step 0.01, crossing lineare e classificazione del primo stato rispetto a `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`; generator=phi Sturmian, phase-shuffle Sturmian, random bilanciato, surrogate random selezionato per overlap label-set; denominator=N={89,144,233}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, phase_trials=2, random_trials=2, label_trials=2, label_candidates=5, seed=202605090637; non_possible=se un null che preserva label-set produce crossing interno unico e stesso `r_floor` dei generatori Sturmian, `V_c` non e' piu' boundary map di ordine Sturmian; not_tested=GUE/Poisson reali, silver/bronze in questo ciclo, fit power-law, label-preserving forte con accettazione Jaccard>=0.75.
tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:11:- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + TxQ matrice densita / TxR gas relativistico come filtrazione spettro-temperatura + nodo `TRASCENDENZA_LIMITE` + tensione operativa `V_c` sul null regressivo.
tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:12:- **Dipolo / punto-zero**: collasso al bordo minimo (`floor_hit`) / attraversamento interno; punto-zero = il primo stato della curva rispetto alla soglia, prima che `V_c` venga contato come valore.
tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:13:- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo come filtrazione. Il contenuto non e' il numero `V_c`, ma il tipo di evento che genera il passaggio.
tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:16:  - **CE-0117 / KSAR**: reiterazione del kernel del ciclo 03:30 senza cambiare dominio: stesso `V_c`, nodo regressivo diverso.
tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:19:- **Proto-ipotesi**: se il boundary e' effetto di ordine Sturmian, allora le fasi Sturmian devono conservare crossing interno senza floor-hit; se basta preservare parzialmente il label-set, il surrogate random deve recuperare lo stesso evento interno unico. Se il surrogate non preserva il label-set, il ciclo produce un vincolo sul generatore del null.
tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:23:> Nel perimetro Sturmian-Harper ridotto, la separazione metallico/random della curva `r(V)` sopravvive quando `V_c` viene decomposto in evento di bordo: i generatori Sturmian producono crossing interno; il random produce floor-hit o multi-crossing. Un surrogate che preserva label-set deve decidere se il portatore e' il label-set o l'ordine generativo.
tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:26:Il null precedente falsificava `V_c` perche' era troppo debole e collassava a `V_min`, oppure perche' il crossing interno richiede ordine Sturmian oltre al label-set?
tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:33:  - `floor_hit`: `r(V_min) < threshold`; il valore `V_c` e' il bordo della griglia, non attraversamento.
tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:43:- Contratto osservabile-operatore: `gap_ratio`, controlli metallici silver/bronze e domini GUE/Poisson non vengono testati in questo ciclo.
tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:73:1. **Verificato: il crossing Sturmian e' interno nel perimetro testato.** `phi_sturmian` e `sturmian_phase_shuffle` hanno `floor_hit=0` e `internal_cross` unico in tutte le condizioni (`36/36` e `72/72`).
tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:74:2. **Verificato: il random bilanciato mescola eventi diversi.** `balanced_random` contiene `27/72` floor-hit, `23/72` crossing interni unici e `22/72` crossing multipli. Il vecchio `V_c=0.5` aggregava floor-hit e attraversamenti reali.
tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:75:3. **Verificato: il surrogate label-preserving minimo non preserva il label-set.** La mediana Jaccard e' `0.166667`, con minimo `0.071429`; quindi questo controllo non decide se il label-set basta a produrre il crossing Sturmian.
tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:76:4. **Verificato: anche il surrogate debole resta vicino al random, non allo Sturmian.** Ha `23/72` floor-hit e `20/72` internal_multi, `r_floor_median=0.534427` e `r_span_median=0.198427`, contro `r_floor_median=0.654502/0.691274` e span `0.340093/0.382659` degli Sturmian.
tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:77:5. **Inferito: il nodo regressivo del null e' doppio.** Separare floor-hit e crossing interno ripara il denominatore di `V_c`; costruire un vero null label-preserving richiede un generatore dedicato, non selezione random superficiale.
tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:80:**CONSTRAINT on V_c null**: nel perimetro `N={89,144,233}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, il boundary Sturmian e' crossing interno unico. Il random bilanciato non e' un contro-campo omogeneo: contiene floor-hit e multi-crossing. La separazione precedente metallico/random resta valida come distinzione di evento, ma il ciclo non chiude il claim label-set perche' il surrogate label-preserving non preserva davvero il label-set.
tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:82:La formulazione valida e': `V_c` va riportato insieme a `event_type`; `floor_hit` non e' crossing; `internal_multi` non e' curva metallica semplice. Il prossimo null deve generare sequenze con Jaccard label-set alto prima di confrontare `V_c`.
tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:85:- **Due radici**: valore `V_c` aggregato . evento generativo del crossing.
tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:87:- **Invariante di passaggio**: sopravvive il crossing interno unico sotto cambio di fase Sturmian; cade il null random come denominatore omogeneo.
tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:88:- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare `event_type` come gate regressivo di ogni misura `V_c`; qui diventa non-possibile confrontare mediane `V_c` senza separare floor-hit, internal-cross e multi-crossing.
tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:91:Il prossimo passo e' costruire un surrogate label-preserving reale: non scegliere il miglior random fra pochi candidati, ma generare per ricottura/swap vincolato finche' `label_jaccard >= 0.75` viene raggiunto con denominatore dichiarato. Se quel null produce `floor_hit` o `internal_multi`, il portatore e' ordine Sturmian oltre al label-set; se produce crossing interno unico con `r_floor` e `r_span` Sturmian, il portatore e' il label-set.
tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:99:- **L5 re-discovery vs discovery**: tight-binding Sturmian e r-statistic sono standard; il finding e' il gate regressivo `event_type` per non confondere floor e crossing.
tools/data/reports/agent_20260509_0330.md:4:**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE (0.6)
tools/data/reports/agent_20260509_0330.md:7:observables_used: [] - osservabile spettrale dedicato `V_c`, nessun osservabile canonico SR/SR2/L1/L2/triple_var
tools/data/reports/agent_20260509_0330.md:8:**observable_contract**: claim=la forma locale della curva `r(V)` puo' sostituire il primo crossing su griglia come portatore del boundary Sturmian-Harper; observable=`vc_interp`, `slope_at_cross`, `crossing_count`, `r_span`; operator=curva `r(V)` su griglia 0.5..3.0 step 0.01 con crossing lineare interpolato per `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`; generator=Sturmian metallici phi/silver/bronze e random bilanciato a densita phi; denominator=N={89,144,233,377,610}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, 3 random trial per condizione, seed=202605090330; not_tested=gap_ratio, label-set Sturmian, fit power-law asintotico, domini reali GUE/Poisson, prova formale di monotonia.
tools/data/reports/agent_20260509_0330.md:11:- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + TxQ matrice densita / TxR gas relativistico come incrocio spettro-temperatura + nodo `TRASCENDENZA_LIMITE` sul passaggio tra piani + tensione `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`.
tools/data/reports/agent_20260509_0330.md:12:- **Dipolo / punto-zero**: valore discreto di crossing / forma continua della curva; punto-zero = crossing interpolato `V_c`, dove repulsione e indipendenza vengono separati dalla curva prima che il reticolo numerico scelga il valore.
tools/data/reports/agent_20260509_0330.md:21:- **Proiezione**: misuro `r(V)` intera, crossing interpolato, pendenza locale e numero di attraversamenti. Il null conserva densita e distrugge ordine; i metallici conservano generatore Sturmian con pendenza diversa.
tools/data/reports/agent_20260509_0330.md:24:> Nel perimetro Sturmian-Harper testato, la curva interpolata `r(V)` conserva un boundary metallico distinguibile dal random e chiarisce se `V_c(phi)` e' portatore strutturale o solo diagnostico phase-sensitive.
tools/data/reports/agent_20260509_0330.md:27:Il passaggio da primo crossing su griglia a crossing interpolato fa emergere una forma stabile del boundary, oppure conferma che `V_c` resta osservabile diagnostico senza generare un claim phi-specific?
tools/data/reports/agent_20260509_0330.md:31:- Dati sintetici: sequenze Sturmian con theta `1/phi`, `1/silver`, `1/bronze`; random bilanciato con stesso numero di 1 della sequenza phi matched.
tools/data/reports/agent_20260509_0330.md:41:- Contratto osservabile-operatore: `gap_ratio`, label-set, supertile boundary e fit power-law non vengono testati in questo ciclo.
tools/data/reports/agent_20260509_0330.md:99:5. **Inferito: il nodo regressivo e' l'osservabile `V_c` come generatore di claim.** `V_c` funziona come lettore diagnostico della filtrazione metallica contro random, ma non sostiene un claim phi-specific senza qualificare fase, soglia e controllo.
tools/data/reports/agent_20260509_0330.md:102:**CONSTRAINT on TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE**: nel perimetro Sturmian-Harper `N={89,144,233,377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, il crossing interpolato conferma che il boundary metallico ha una forma di curva: crossing unico e discesa ordinata da repulsione a indipendenza. Non conferma `V_c(phi)` come portatore phi-specific hard: phi anticipa i controlli in mediana e in `42/60` matched, ma `18/60` contro-casi impediscono claim di separazione completa.
tools/data/reports/agent_20260509_0330.md:104:La formulazione valida e': `r(V)` e' un boundary map utile per distinguere generatore Sturmian da random bilanciato; `V_c` e' coordinata diagnostica phase/threshold-sensitive, non legge di scala e non generatore di claim phi-specific nel perimetro testato.
tools/data/reports/agent_20260509_0330.md:108:- **Singolare**: la filtrazione `r(V)` prima del valore `V_c`, dove repulsione e indipendenza sono ancora un unico passaggio.
tools/data/reports/agent_20260509_0330.md:110:- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare `r(V)` come boundary map contro null random; qui diventa non-possibile promuovere `V_c(phi)` a legge di scala o firma esclusiva senza denominatore atomico.
tools/data/reports/agent_20260509_0330.md:113:Il prossimo passo non e' rifare il fit su `V_c`. Il portatore emerso e' la curva: misurare distanza funzionale tra curve `r(V)` con un null che preserva densita, autocorrelazione corta e conteggi di blocco. Se la distanza funzionale separa metallici da random e mantiene contro-casi phi dichiarati, il gate diventa curve-map; se cade sotto null piu' omogenei, `V_c` resta solo un lettore diagnostico locale.
tools/data/reports/agent_20260509_0330.md:121:- **L5 re-discovery vs discovery**: tight-binding Sturmian e r-statistic sono standard; il finding e' il vincolo sul boundary observable e il passaggio da grid gate a curve-map.
tools/data/repairs/repair_20260509_0652.json:27:      "summary": "Il report e' coerente nel falsificare la sufficienza del label-set, ma rompe L4/L7 quando trasforma una differenza di stabilita' in un 'solo' quasi esclusivo dell'ordine Sturmian.",
tools/data/repairs/repair_20260509_0652.json:37:          "claim": "\"il crossing interno unico resta solo quando l'ordine generativo resta Sturmian\"",
tools/data/repairs/repair_20260509_0652.json:38:          "suggestion": "Riformulare come: \"nel perimetro osservato, solo Sturmian mantiene internal_cross uniforme su tutte le condizioni; i null non-Sturmian possono produrre internal_cross ma non lo stabilizzano\"."
tools/data/repairs/repair_20260509_0652.json:44:          "suggestion": "Nel prossimo ciclo aggiungere una riga di audit classico: confrontare con gap-labelling theorem per operatori quasi-periodici/Sturmian-Harper e distinguere cosa e' nuovo nel null swap rispetto a cio' che e' gia noto."
tools/data/repairs/repair_20260509_0652.json:50:          "suggestion": "Aggiungere un failure mode esplicito: \"ordine generativo\" significa stabilita' 12/12 internal_cross e 0 multi/floor su phase x threshold; singoli internal_cross non-Sturmian non contano come trasporto del boundary."
tools/data/repairs/repair_20260509_0652.json:72:      "reasoning": "Il ciclo ha prodotto una falsificazione strutturale utile: il label-set preservato non basta a ricostruire il boundary `V_c` nel perimetro N=89. Non serve fermare l'operatore: la consecutio e' gia' indicata dal deposito, cioe' riparare il null al nodo generativo e distinguere phase-shuffle Sturmian da surrogate label-preserving prima di estendere a GUE/Poisson.",
tools/data/repairs/repair_20260509_0652.json:75:        "focus": "Stesso frame `V_c` null regressivo: confrontare Sturmian phase-shuffle e surrogate label-preserving con gate raggiunto, includendo N>=144 solo dopo aver reso accettabile il generatore del null.",
tools/data/repairs/repair_20260508_2005_decision.json:1:{"cycle_ts": "20260508_2005", "decision": "SKIP", "should_rerun": false, "reasons": ["no_repair_condition_matched"], "guards": {"repair_depth": 0, "max_depth": 1, "parent_ts": "", "loop_danger": false, "aeternitas_veto": false}, "signals": {"cycle_ts": "20260508_2005", "agent": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260508_2005.md", "exists": true, "title": "Agent Report - Symbolic Grammar Gate Del Core Phi", "size": 11218}, "falsifier": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/falsifier_20260508_2005.json", "exists": true, "coherent": false, "summary": "Il report e' sostanzialmente coerente sui dati visibili, ma rompe L3 nel verdict nominando un gate gap_ratio dichiarato non testato; L2 richiede solo rinforzo quantitativo.", "counts": {"high": 0, "medium": 1, "low": 1}, "flags": [{"lens": "L3", "severity": "medium", "claim": "Verdict: \"CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE\"", "suggestion": "Riformulare il verdict sul nodo testato: symbolic_grammar_boundary_gate. Se QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE deve restare nel claim, il prossimo ciclo deve includere gap_ratio come osservabile o dichiarare il ponte regressivo tra i due gate."}, {"lens": "L2", "severity": "low", "claim": "\"same_length_contiguous_shuffle conserva grammatica Sturmian locale almeno quanto l'allineato\" e \"misaligned e' piu' baseline-Sturmian dell'allineato nel rate aggregato high\"", "suggestion": "Nel prossimo ciclo riportare anche count grezzi non-zero, differenza di proporzioni con intervallo/binomial check, e possibilmente mutual information mode→zero_excess per evitare drift da denominatore."}]}, "aeternitas": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/aeternitas/aeternitas_20260508_201056.json", "decision": "WARN", "reason": "P5 (Autopoiesi): ciclo non ha prodotto tensioni nuove né cambiato direzione", "p0_passed": true, "p1_passed": true, "p5_passed": false, "p5_violations": [{"issue": "no_new_tension_or_direction", "old_count": 14, "new_count": 14}]}, "veritas": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/veritas/veritas_20260508_201056.json", "rho": 0.9075, "band": "COLLASSO"}, "valutatore": {"exists": true, "decision": "NEXT_CYCLE", "confidence": "medium", "reasoning": "Il ciclo ha prodotto un vincolo utile ma non una chiusura: la grammatica locale Sturmian non separa supertile aligned da same-length, mentre il collasso resta legato all'ordine interno. Poiche' il seme corrente punta gia' a 8 domini GUE e 5 Poisson e il report dichiara questi domini come not_tested, la prossima mossa e' trasferire il vincolo sul frame cross-dominio invece di ridisegnare ancora localmente.", "action_type": "trigger_cycle", "detail": {"direction": "applicare il gate grammaticale come controllo negativo/lettore di collasso su domini GUE e Poisson reali", "focus": "verificare se zero_grammar_excess_rate resta baseline nei domini strutturati e collassa solo quando viene perturbato l'ordine interno", "avoid": "non promuovere boundary simbolico del supertile come portatore; usarlo come vincolo falsificato"}, "notes": "Continuare un giro nello stesso frame, ma spostando il peso dal boundary del supertile al confronto cross-dominio richiesto dal seme."}, "loop_guard": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/loop_guard_20260508_2005.json", "exists": true, "bands": {"valutatore_decisions": "OK", "piano_trajectory": "OK"}, "danger": false}, "session": {"exists": true, "sync_blocked": false, "errors": ""}}, "directive_path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/operator_directive.md", "record_json": null, "record_md": null}
tools/data/repairs/repair_20260509_0637_decision.json:1:{"cycle_ts": "20260509_0637", "decision": "SKIP", "should_rerun": false, "reasons": ["no_repair_condition_matched"], "guards": {"repair_depth": 0, "max_depth": 1, "parent_ts": "", "loop_danger": false, "aeternitas_veto": false}, "signals": {"cycle_ts": "20260509_0637", "agent": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260509_0637.md", "exists": true, "title": "Agent Report - Vc Null Regression Gate", "size": 10853}, "falsifier": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/falsifier_20260509_0637.json", "exists": true, "coherent": true, "summary": "Il report e' internamente coerente rispetto alle 7 lenti: gli hard claim sono perimetrati, il null label-preserving fallito viene dichiarato, e la controparte non_possible e' esplicita.", "counts": {"high": 0, "medium": 0, "low": 0}, "flags": []}, "aeternitas": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/aeternitas/aeternitas_20260509_064401.json", "decision": "PROCEED", "reason": "P0 OK · P1 OK · P5 OK", "p0_passed": true, "p1_passed": true, "p5_passed": true, "p5_violations": []}, "veritas": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/veritas/veritas_20260509_064401.json", "rho": 0.985, "band": "COLLASSO"}, "valutatore": {"exists": true, "decision": "NEXT_CYCLE", "confidence": "medium", "reasoning": "Il ciclo ha prodotto un vincolo operativo sul null regressivo di `V_c`, non una falsificazione conclusiva ne' una cristallizzazione. Il perimetro dichiarato e' ancora incompleto: restano esplicitamente non testati GUE/Poisson reali, silver/bronze, fit power-law e un label-preserving forte con Jaccard>=0.75; quindi la prossima mossa naturale e' completare il frame prima di ridisegnarlo.", "action_type": "trigger_cycle", "detail": {"direction": "Continuare sul frame `V_c` null regressivo estendendo i controlli: GUE/Poisson reali, metallici silver/bronze e surrogate label-preserving forte con soglia Jaccard>=0.75.", "reason": "Il ciclo ha isolato il nodo regressivo ma non ha ancora discriminato se il portatore e' ordine Sturmian, label-set o artefatto della griglia/perimetro."}, "notes": "Tenere il focus sull'evento di bordo prima del valore numerico: floor_hit/internal_cross/internal_multi/no_cross. Se anche il null forte recupera crossing interno, `V_c` deve essere declassato; se non lo recupera e i controlli cross-dominio separano, il frame matura."}, "loop_guard": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/loop_guard_20260509_0637.json", "exists": true, "bands": {"valutatore_decisions": "OK", "piano_trajectory": "OK"}, "danger": false}, "session": {"exists": true, "sync_blocked": true, "errors": "G1: observables_used=[] su tensione strutturale."}}, "directive_path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/operator_directive.md", "record_json": null, "record_md": null}
tools/data/repairs/repair_20260509_0652_decision.json:1:{"cycle_ts": "20260509_0652", "decision": "APPLY_REPAIR", "should_rerun": true, "reasons": ["falsifier_high_1"], "guards": {"repair_depth": 0, "max_depth": 1, "parent_ts": "", "loop_danger": false, "aeternitas_veto": false}, "signals": {"cycle_ts": "20260509_0652", "agent": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260509_0652.md", "exists": true, "title": "Agent Report - Vc Label-Preserving Swap Gate", "size": 10370}, "falsifier": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/falsifier_20260509_0652.json", "exists": true, "coherent": false, "summary": "Il report e' coerente nel falsificare la sufficienza del label-set, ma rompe L4/L7 quando trasforma una differenza di stabilita' in un 'solo' quasi esclusivo dell'ordine Sturmian.", "counts": {"high": 1, "medium": 2, "low": 0}, "flags": [{"lens": "L4", "severity": "high", "claim": "\"il crossing interno unico resta solo quando l'ordine generativo resta Sturmian\"", "suggestion": "Riformulare come: \"nel perimetro osservato, solo Sturmian mantiene internal_cross uniforme su tutte le condizioni; i null non-Sturmian possono produrre internal_cross ma non lo stabilizzano\"."}, {"lens": "L5", "severity": "medium", "claim": "\"il label-set e' lettore, non portatore sufficiente\" / \"serve ordine generativo\"", "suggestion": "Nel prossimo ciclo aggiungere una riga di audit classico: confrontare con gap-labelling theorem per operatori quasi-periodici/Sturmian-Harper e distinguere cosa e' nuovo nel null swap rispetto a cio' che e' gia noto."}, {"lens": "L7", "severity": "medium", "claim": "\"serve ordine generativo\"", "suggestion": "Aggiungere un failure mode esplicito: \"ordine generativo\" significa stabilita' 12/12 internal_cross e 0 multi/floor su phase x threshold; singoli internal_cross non-Sturmian non contano come trasporto del boundary."}]}, "aeternitas": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/aeternitas/aeternitas_20260509_065842.json", "decision": "PROCEED", "reason": "P0 OK · P1 OK · P5 OK", "p0_passed": true, "p1_passed": true, "p5_passed": true, "p5_violations": []}, "veritas": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/veritas/veritas_20260509_065842.json", "rho": 0.895, "band": "SOSPENSIONE"}, "valutatore": {"exists": true, "decision": "NEXT_CYCLE", "confidence": "high", "reasoning": "Il ciclo ha prodotto una falsificazione strutturale utile: il label-set preservato non basta a ricostruire il boundary `V_c` nel perimetro N=89. Non serve fermare l'operatore: la consecutio e' gia' indicata dal deposito, cioe' riparare il null al nodo generativo e distinguere phase-shuffle Sturmian da surrogate label-preserving prima di estendere a GUE/Poisson.", "action_type": "trigger_cycle", "detail": {"focus": "Stesso frame `V_c` null regressivo: confrontare Sturmian phase-shuffle e surrogate label-preserving con gate raggiunto, includendo N>=144 solo dopo aver reso accettabile il generatore del null.", "reason": "Il run largo ha fallito l'accettazione Jaccard; il prossimo ciclo deve correggere il contratto di generazione del surrogate, non saltare al dominio esterno."}, "notes": "Non cristallizzare ancora: il verdict e' forte ma perimetrato a N=89 e dipende dal gate Jaccard/accettazione."}, "loop_guard": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/loop_guard_20260509_0652.json", "exists": true, "bands": {"valutatore_decisions": "OK", "piano_trajectory": "OK"}, "danger": false}, "session": {"exists": true, "sync_blocked": true, "errors": "Falsifier: HIGH flags. Report non sincronizzato."}}, "directive_path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/operator_directive.md", "record_json": "/opt/MM_D-ND/tools/data/repairs/repair_20260509_0652.json", "record_md": "/opt/MM_D-ND/tools/data/repairs/repair_20260509_0652.md"}
tools/data/reports/agent_20260508_0330.md:10:> Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vici?
tools/data/reports/agent_20260508_0330.md:13:Il `gap_ratio` quasiperiodico e una firma del gap-labeling di phi, o e un osservabile sensibile al denominatore scelto (`N`, fase Sturmiana, soglia del gap largo)?
tools/data/reports/agent_20260508_0330.md:16:- Perimetro: Hamiltoniana tight-binding su sequenze Sturmiane a `V=1`.
tools/data/reports/agent_20260508_0330.md:59:**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / M_trascendenza_limite_attuale_L0**: il `gap_ratio` phi non conferma gap-labeling come claim generale. Conferma un segnale di denominatore Sturmiano nel punto storico e una tendenza mediana su questo perimetro; non conferma dominanza matched su tutte le fasi, scale e soglie. La formulazione corretta e: nel perimetro stratificato `N={233,377,500,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={1.75,2.0,2.25}`, phi abbassa la mediana del `first_two_ratio`, ma il supporto matched e `25/48`.
tools/data/reports/agent_20260508_0330.md:75:- **L5 re-discovery**: tight-binding Sturmiano e gap spacing sono strumenti standard; il finding e nel denominator gate, non nella diagonalizzazione.
tools/data/reports/agent_20260508_0330.md:78:- Script: `tools/exp_quasiperiodic_gap_ratio_denominator.py`
tools/data/reports/agent_20260508_0330.md:79:- Data: `tools/data/quasiperiodic_gap_ratio_denominator_20260508_0330.json`
tools/data/reports/agent_20260508_2140.md:4:**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE (0.6)
tools/data/reports/agent_20260508_2140.md:7:observables_used: [] - osservabile spettrale dedicato `V_c`, nessun osservabile canonico SR/SR2/L1/L2/triple_var
tools/data/reports/agent_20260508_2140.md:8:**observable_contract**: claim=il fallimento del fit power-law su `V_c(phi)` segnala un bordo reticolare/quantizzato del passaggio Sturmian-Harper; observable=`V_c`, `distinct_vc`, `repeat_rate`, `mode_rate`; operator=prima soglia `V` su griglia 0.5..3.0 step 0.025 dove `<r>(H(seq,V)) < 0.5`; generator=Sturmian metallici phi/silver/bronze e random bilanciato a densita phi; denominator=N={89,144,233,377,610}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, 4 random trial per condizione, seed=202605082140; not_tested=gap_ratio, label-set Sturmian, GUE/Poisson universale, fit power-law asintotico oltre N=610.
tools/data/reports/agent_20260508_2140.md:11:- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + TxQ matrice densita / TxR gas relativistico come incrocio spettro-temperatura + nodo `TRASCENDENZA_LIMITE` sul passaggio tra piani + tensione `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`.
tools/data/reports/agent_20260508_2140.md:12:- **Dipolo / punto-zero**: scaling continuo / bordo discretizzato; punto-zero = `V_c`, il primo valore dove lo spettro passa sotto `<r>=0.5` e il bordo non e' ancora interpretato come legge di potenza o come rumore.
tools/data/reports/agent_20260508_2140.md:13:- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo. Il contenuto non e' il valore assoluto di `V_c`, ma la classe di passaggio generata da una filtrazione in `V`.
tools/data/reports/agent_20260508_2140.md:19:- **Proto-ipotesi**: se `V_c(phi)` e' bordo reticolare strutturale, allora la ripetizione dei livelli di `V_c` resta piu' compressa dei controlli metallici quando si varia fase e scala. Se la compressione cade o compare anche nei controlli, il nodo regressivo e' il fit imposto, non una legge phi.
tools/data/reports/agent_20260508_2140.md:20:- **Proiezione**: misuro `V_c` su N fibonacci, quattro fasi e controlli. Il null random conserva il numero di 1 della sequenza phi per ogni N/fase, ma distrugge l'ordine Sturmian.
tools/data/reports/agent_20260508_2140.md:23:> Nel perimetro quasiperiodico Sturmian-Harper N={89,144,233,377,610}, la non-convergenza del fit su `V_c(phi)` indica un bordo reticolare specifico di phi, non un artefatto di griglia o una proprieta comune dei controlli.
tools/data/reports/agent_20260508_2140.md:26:Il fallimento del fit power-law su `V_c(phi)` e' una forma del confine, oppure il confine cambia con fase/controllo e il power-law era il denominatore sbagliato?
tools/data/reports/agent_20260508_2140.md:30:- Dati sintetici: sequenze Sturmian con theta `1/phi`, `1/silver`, `1/bronze`; random bilanciato con stessa densita di phi.
tools/data/reports/agent_20260508_2140.md:32:- Osservabile primario: `V_c = min(V)` su griglia 0.025 dove `<r><0.5`.
tools/data/reports/agent_20260508_2140.md:36:- Contratto osservabile-operatore: `gap_ratio` e label-set non testati; il fit power-law non viene rifatto come criterio di verita.
tools/data/reports/agent_20260508_2140.md:50:| N | source phi V_c | measured phi | silver | bronze |
tools/data/reports/agent_20260508_2140.md:73:3. **Verificato: il random e' compresso per un motivo diverso.** Il random bilanciato ha `repeat_rate=0.7875`, ma il modo e' `V_c=0.5` in 46/80 casi; questo e' collasso immediato alla soglia minima, non reticolo spettrale metallico.
tools/data/reports/agent_20260508_2140.md:74:4. **Inferito: il nodo regressivo e' il modello di scala, non il valore phi.** Il power-law fallisce perche' l'osservabile `V_c` e' sensibile a fase, griglia e soglia di attraversamento; non perche' phi manifesti un bordo reticolare stabile nel perimetro testato.
tools/data/reports/agent_20260508_2140.md:77:**CONSTRAINT on TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE**: nel perimetro Sturmian-Harper `N={89,144,233,377,610}` e fasi `{0,0.25,0.5,0.75}`, `V_c(phi)` non e' un lattice gate specifico di phi. Il deposito phase-0 e' reale come fenomeno di attraversamento su griglia, ma non trasferisce come invariante di fase e non separa phi da silver.
tools/data/reports/agent_20260508_2140.md:79:La formulazione corretta e': `V_c` e' un boundary observable discreto e phase-sensitive; non sostiene fit power-law ne' claim phi-specific senza un denominatore che separi griglia, fase e soglia.
tools/data/reports/agent_20260508_2140.md:83:- **Singolare**: `V_c` come punto-zero dove `<r>=0.5` separa repulsione e indipendenza senza decidere ancora la legge.
tools/data/reports/agent_20260508_2140.md:85:- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile sostituire i fit power-law di `V_c` con boundary maps fase-griglia-soglia; qui diventa non-possibile promuovere la ripetizione phase-0 di phi a legge di scala.
tools/data/reports/agent_20260508_2140.md:88:Il prossimo passo e' una mappa `V_c(theta, phase, threshold)` con interpolazione locale della curva `<r>(V)` invece della prima griglia discreta. Se la curva interpolata conserva separazione metallica, il portatore e' la forma della curva; se cade, `V_c` resta osservabile diagnostico ma non generatore di claim.
tools/data/repairs/repair_20260509_0330_decision.json:1:{"cycle_ts": "20260509_0330", "decision": "SKIP", "should_rerun": false, "reasons": ["no_repair_condition_matched"], "guards": {"repair_depth": 0, "max_depth": 1, "parent_ts": "", "loop_danger": false, "aeternitas_veto": false}, "signals": {"cycle_ts": "20260509_0330", "agent": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260509_0330.md", "exists": true, "title": "Agent Report - Interpolated Vc Curve Map", "size": 11067}, "falsifier": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/falsifier_20260509_0330.json", "exists": true, "coherent": true, "summary": "Il report e' internamente coerente: le lenti hard-zero, ratio, patching, edge-case, rediscovery e metabolismo CE non mostrano rotture checkable nei dati forniti.", "counts": {"high": 0, "medium": 0, "low": 0}, "flags": []}, "aeternitas": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/aeternitas/aeternitas_20260509_033556.json", "decision": "PROCEED", "reason": "P0 OK · P1 OK · P5 OK", "p0_passed": true, "p1_passed": true, "p5_passed": true, "p5_violations": []}, "veritas": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/veritas/veritas_20260509_033556.json", "rho": 0.985, "band": "COLLASSO"}, "valutatore": {"exists": true, "decision": "REDESIGN", "confidence": "high", "reasoning": "Il ciclo ha prodotto un vincolo utile ma locale: `V_c` distingue metallici e random solo dentro un osservabile dedicato, con `not_tested` espliciti e nodo regressivo nel null non omogeneo al boundary operator. Saltare subito a GUE/Poisson rischia di lasciare non falsificato il punto vero emerso dall'Affinatore: separare `floor_hit`, crossing interno, phase-shuffle Sturmian e surrogate label-preserving prima di promuovere il confine a dominio spettrale piu' largo.", "action_type": "modify_seme", "detail": {"field": "direzione", "new_value": "Falsificare `V_c` sul nodo regressivo del null: separare floor_hit e crossing interno, poi confrontare Sturmian phase-shuffle e surrogate label-preserving prima di estendere a GUE/Poisson.", "reason": "La prossima mossa deve chiudere il controllo strutturale sul boundary operator; l'estensione cross-dominio viene dopo, altrimenti accumula dettaglio numerico locale non ancora ripulito."}, "notes": "Log-only: modifica proposta al seme, nessuna azione eseguita automaticamente."}, "loop_guard": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/loop_guard_20260509_0330.json", "exists": true, "bands": {"valutatore_decisions": "OK", "piano_trajectory": "OK"}, "danger": false}, "session": {"exists": true, "sync_blocked": false, "errors": ""}}, "directive_path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/operator_directive.md", "record_json": null, "record_md": null}
tools/data/reports/agent_20260508_1947.md:4:**Tension explored**: TRASCENDENZA_LIMITE / M_trascendenza_limite_attuale_L0
tools/data/reports/agent_20260508_1947.md:8:**observable_contract**: claim=se il boundary simbolico del supertile esiste nell'osservabile, aligned supertile deve battere il misaligned same-length non solo nel label-set ma nella geometria IDS/rank/errore dei label core; observable=all-core hits, delta IDS, delta indice spettrale normalizzato, errore label e spacing ratio dei core label rispetto al reference phi; operator=Hamiltoniana tight-binding V=1, label IDS con reader theta=1/phi, confronto per label contro reference stesso N/phase/threshold; generator=phi_sturmian perturbato da supertile_shuffle, same_length_contiguous_shuffle, same_count_internal_shuffle; denominator=N={377,610}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, threshold={2.0}, trials=5, top_k=12, |n|<=34, supertile_order={8,9,10,11}; not_tested=gap_ratio, GUE/Poisson real domains, soglie 1.75/2.25, parsing simbolico esatto di ogni supertile.
tools/data/reports/agent_20260508_1947.md:11:- **Combo**: A4 contratto della domanda + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG vuoto continuo/discreto + TxQ matrice densita come lettore IDS + tensione TRASCENDENZA_LIMITE sul passaggio fra piani.
tools/data/reports/agent_20260508_1947.md:75:**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro `N={377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={2.0}`, `trials=5`, `top_k=12`, `|n|<=34`, `supertile_order={8,9,10,11}`, il boundary simbolico del supertile non e' rilevato dal gate posizione/errore. `supertile_shuffle` e `same_length_contiguous_shuffle` conservano la stessa geometria mediana dei core label (`IDS delta=0`, `index delta/N=0`), con all-high quasi identico (`116/160` vs `115/160`). La rottura resta `same_count_internal_shuffle`, quindi il nodo regressivo e' l'ordine interno del chunk, non il confine esatto.
tools/data/reports/agent_20260508_1947.md:77:La formulazione valida e': il core phi alto misura chiusura congiunta di ordine interno e lunghezze Fibonacci-like; non misura ancora il boundary simbolico del supertile. `gap_ratio` non e' testato.
tools/data/reports/agent_20260508_1947.md:93:- **L5 re-discovery**: gap labeling Sturmian/Fibonacci resta baseline nota; il finding e' negativo sul boundary simbolico nello specifico gate posizione/errore.
tools/data/reports/insights_20260401_0346.json:53:      "claim": "V_c = 1.000 \u2248 1 (err 0.0000)",
tools/data/reports/insights_20260401_0346.json:58:      "nota": "V_c stabile a 1.000. Phi vs sqrt(2): 1.000 vs 1.948"
tools/data/reports/insights_20260401_0346.json:99:      "claim": "V_c = 1.000 \u2248 1 (err 0.0000)",
tools/data/reports/insights_20260401_0346.json:101:      "nota": "V_c stabile a 1.000. Phi vs sqrt(2): 1.000 vs 1.948"
tools/data/repairs/repair_20260508_2013.json:49:          "claim": "\"CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE\" insieme a \"`gap_ratio` non e' testato\"",
tools/data/repairs/repair_20260508_2013.json:50:          "suggestion": "Separare il constraint: 'CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / OSTROWSKI_BOUNDARY_GATE'; lasciare `QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE` fuori dal verdict o marcarlo come parent non testato."
tools/data/repairs/repair_20260508_2013.json:78:      "reasoning": "Il ciclo ha chiuso anche il gate globale Ostrowski: high-core aligned non batte il misaligned su distanza boundary ne' su firma Zeckendorf, quindi il boundary esatto del supertile non e' portatore rilevato neppure al piano della numerazione globale. Dopo tre giri consecutivi sullo stesso frame con vincoli negativi coerenti, continuare sulla stessa TRASCENDENZA_LIMITE produce dettaglio locale e rischia accumulo anti-tautologico sterile; la traiettoria deve tornare al confine cross-dominio dichiarato nel seme.",
tools/data/repairs/repair_20260508_2013.json:82:        "new_value": "Tornare al confine cross-dominio: testare il boundary come terzo incluso operativo su 8 domini GUE e 5 Poisson, usando lo stesso contratto aligned/misaligned ma fuori dal generatore phi-Sturmian",
tools/data/repairs/repair_20260508_2013_decision.json:1:{"cycle_ts": "20260508_2013", "decision": "APPLY_REPAIR", "should_rerun": true, "reasons": ["falsifier_high_1"], "guards": {"repair_depth": 0, "max_depth": 1, "parent_ts": "", "loop_danger": false, "aeternitas_veto": false}, "signals": {"cycle_ts": "20260508_2013", "agent": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260508_2013.md", "exists": true, "title": "Agent Report - Ostrowski Recognizability Gate Del Core Phi", "size": 10109}, "falsifier": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/falsifier_20260508_2013.json", "exists": true, "coherent": false, "summary": "Il report e' parzialmente coerente, ma L4 si rompe: il verdict dice che aligned non batte misaligned sugli hit seedcheck mentre i dati mostrano un controesempio piccolo ma non nullo.", "counts": {"high": 1, "medium": 1, "low": 1}, "flags": [{"lens": "L4", "severity": "high", "claim": "\"Il high-core aligned non batte il same-length misaligned in ... hit entro 2 siti (... `195/563` vs `189/551` seedcheck)\"", "suggestion": "Riformulare: 'nel seedcheck aligned supera misaligned sugli hit entro 2 di 0.0034, scarto sotto soglia operativa; la non-separazione richiede una soglia/effect size predefinita o bootstrap/permutation test'."}, {"lens": "L2", "severity": "medium", "claim": "\"Order 8 favorisce misaligned negli hit (`60/139` vs `44/132`), order 9 e' quasi pari, order 10 ha stessa distanza mediana `21.0`, order 11 resta quasi pari (`35.0` vs `34.0`)\"", "suggestion": "Nel prossimo ciclo riportare differenza assoluta di hit, differenza di proporzione con CI/permutation test, e una soglia ex ante per 'quasi pari' o 'favorisce'."}, {"lens": "L3", "severity": "low", "claim": "\"CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE\" insieme a \"`gap_ratio` non e' testato\"", "suggestion": "Separare il constraint: 'CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / OSTROWSKI_BOUNDARY_GATE'; lasciare `QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE` fuori dal verdict o marcarlo come parent non testato."}]}, "aeternitas": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/aeternitas/aeternitas_20260508_201917.json", "decision": "WARN", "reason": "P5 (Autopoiesi): ciclo non ha prodotto tensioni nuove né cambiato direzione", "p0_passed": true, "p1_passed": true, "p5_passed": false, "p5_violations": [{"issue": "no_new_tension_or_direction", "old_count": 14, "new_count": 14}]}, "veritas": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/veritas/veritas_20260508_201917.json", "rho": 0.8575, "band": "SOSPENSIONE"}, "valutatore": {"exists": true, "decision": "REDESIGN", "confidence": "high", "reasoning": "Il ciclo ha chiuso anche il gate globale Ostrowski: high-core aligned non batte il misaligned su distanza boundary ne' su firma Zeckendorf, quindi il boundary esatto del supertile non e' portatore rilevato neppure al piano della numerazione globale. Dopo tre giri consecutivi sullo stesso frame con vincoli negativi coerenti, continuare sulla stessa TRASCENDENZA_LIMITE produce dettaglio locale e rischia accumulo anti-tautologico sterile; la traiettoria deve tornare al confine cross-dominio dichiarato nel seme.", "action_type": "modify_seme", "detail": {"field": "direzione", "new_value": "Tornare al confine cross-dominio: testare il boundary come terzo incluso operativo su 8 domini GUE e 5 Poisson, usando lo stesso contratto aligned/misaligned ma fuori dal generatore phi-Sturmian", "reason": "Il gate locale, grammaticale e Ostrowski sul supertile phi e' vincolo negativo stabile; il prossimo passo utile e' falsificazione strutturale cross-dominio, non un altro lettore interno allo stesso dominio."}, "notes": "Promuovere una tensione nuova: se il boundary non vive nel supertile, verificare se vive come discriminante fra domini spettrali GUE/Poisson. Non cristallizzare ancora: il risultato attuale e' vincolo robusto, ma il suo valore dipende dal test fuori-dominio."}, "loop_guard": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/loop_guard_20260508_2013.json", "exists": true, "bands": {"valutatore_decisions": "OK", "piano_trajectory": "OK"}, "danger": false}, "session": {"exists": true, "sync_blocked": true, "errors": "Falsifier: HIGH flags. Report non sincronizzato."}}, "directive_path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/operator_directive.md", "record_json": "/opt/MM_D-ND/tools/data/repairs/repair_20260508_2013.json", "record_md": "/opt/MM_D-ND/tools/data/repairs/repair_20260508_2013.md"}
tools/data/reports/agent_20260406_1030.md:13:- 17 domains (GUE, GOE, GSE, Poisson, power-law, picket fence, clock jitter, primes, semi-Poisson, Berry-Robnik x3, Anderson 1D, Harper phi/rational, quadratic residues)
tools/data/reports/agent_20260406_1030.md:23:| Harper_phi | 0.320 | -0.003 | -0.6 | POISSON |
tools/data/reports/agent_20260406_1030.md:39:| Harper rational | 0.996 | +0.002 | +0.6 | RIGID |
tools/data/seme_axioms.json:13:    "claim": "Principio Lagrangiano DOPPIO: 1/phi minimizza V_c (rank 2/14) + massima stabilita' (CV=4.3%, rank 1)",
tools/data/seme_axioms.json:17:    "nota": "V_c orbita 1 come materia attorno a Kerr: det=-1 = momento angolare impedisce collasso. 1 e' un lato della singolarita' come lo zero. La stabilita' (CV minimo) E' la conservazione dell'area (det=-1). Isomorfismo: KAM (toro aureo ultimo a rompersi) ↔ phi (V_c piu' stabile).",
tools/data/seme_axioms.json:58:    "claim": "Nella famiglia det(M)=-1 (tr=1..10), phi e' l'UNICO che centra V_c sul punto auto-duale V=1. Le matrici Q(sqrt(5)) hanno V_c medio 1.1, le altre V_c medio 2.2 (2x).",
tools/data/seme_axioms.json:62:    "nota": "Questo e' il risultato che separa phi da tutti gli altri det=-1. Non e' nel gap labeling (universale). Non e' nel det=-1 (condiviso). E' nel fatto che SOLO phi mette V_c=1 (auto-dualita'). Il campo algebrico Q(sqrt(5)) e' la condizione necessaria, tr=1 (phi) e' la condizione sufficiente.",
tools/data/seme_axioms.json:67:    "claim": "La matrice di sostituzione (det=-1) determina transizione LISCIA. Senza sostituzione (Harper coseno) la transizione e' un dip brusco a V=2. Test 5 modelli a N=500.",
tools/data/seme_axioms.json:71:    "nota": "Il fatto chiave: la STESSA frequenza phi produce comportamenti opposti. Sturmian (con matrice sostituzione det=-1) ha transizione liscia centrata a V_c=1. Harper (stessa phi, ma coseno senza sostituzione) non transisce a V=1 — resta GOE fino a V=2 dove ha un dip anomalo (non-monotono, risale). La struttura generativa ricorsiva (det=-1) E' la transizione. Senza di essa, il sistema 'non sa' dove sia il punto critico.",
tools/data/seme_axioms.json:292:    "claim": "1/e_MINIMO: artefatto N-finito. V_c(1/e) diverge per N>800. Solo phi e' stabile.",
tools/data/seme_axioms.json:373:    "claim": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/seme_axioms.json:382:    "claim": "gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vicino a rapporto in",
tools/data/seme_axioms.json:386:    "nota": "Dal domandatore (2026-04-05T07:15).   phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n  silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n  ",
tools/data/seme_axioms.json:400:    "claim": "Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vici?",
tools/data/seme_axioms.json:418:    "claim": "gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vicino a rapporto in",
tools/data/seme_axioms.json:422:    "nota": "Dal domandatore (2026-04-05T07:23).   phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n  silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n  ",
tools/data/seme_axioms.json:427:    "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(",
tools/data/seme_axioms.json:431:    "nota": "Dal domandatore (2026-04-05T07:23). V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_",
tools/data/seme_axioms.json:435:    "id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_axioms.json:669:    "id": "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_axioms.json:670:    "claim": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/seme_axioms.json:678:    "id": "FALS_BREAK_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_axioms.json:687:    "id": "COMP_GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_axioms.json:688:    "claim": "gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vicino a rapporto in",
tools/data/seme_axioms.json:692:    "nota": "Dal domandatore (2026-05-07T21:20).   phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n  silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n  ",
tools/data/seme_axioms.json:696:    "id": "COMP_DOMAIN_PHOTONIC_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_axioms.json:705:    "id": "TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_axioms.json:706:    "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(",
tools/data/seme_axioms.json:710:    "nota": "Dal domandatore (2026-05-07T22:03). V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_",
tools/data/seme_axioms.json:715:    "claim": "Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vici?",
tools/data/seme_axioms.json:724:    "claim": "Nel perimetro agent_20260508_0330, il vecchio gap_ratio quasiperiodico replica esattamente a N=500 phase=0 threshold=2.0 (phi=0.408953, silver=1.048223, bronze=1.302786), ma non e claim universale. Stratificando N in {233,377,500,610}, phase in {0,0.25,0.5,0.75}, threshold in {1.75,2.0,2.25}, phi ha mediana first_two_ratio=0.454 contro silver=1.048 e bronze=0.976; batte entrambi i controlli solo 25/48 condizioni matched. Il ratio va formulato come segnale phase/threshold-sensitive del denominatore Sturmiano, non come gap-labeling confermato.",
tools/data/domandatore/domandatore_20260315_0341.json:23:      "criterio": "V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(Silver) a >1",
tools/data/domandatore/domandatore_20260315_0341.json:25:      "stdout": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_c=0.672\n    N= 233: V_c=1.017\n    N= 377: V_c=0.672\n    N= 610: V_c=0.931\n    Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n  silver:\n    N=  89: V_c=1.276\n    N= 144: V_c=1.362\n    N= 233: V_c=1.276\n    N= 377: V_c=1.017\n    N= 610: V_c=1.362\n    Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260315_0341.json:39:      "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(",
tools/data/domandatore/domandatore_20260315_0341.json:41:      "dettaglio": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_c=0.672\n    N= 233: V_c=1.017\n    N= 377: V_c=0.672\n    N= 610: V_c=0.931\n    Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n  silver:\n    N=  89: V_c=1.276\n    N= 144: V_c=1.362\n    N= 233: V_c=1.276\n    N= 377: V_c=1.017\n    N= 610: V_c=1.362\n    Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260315_0341.json:61:      "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a — quale esperimento discriminerebbe?",
tools/data/domandatore/domandatore_20260315_0341.json:75:    "tensione": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(",
tools/data/domandatore/domandatore_20260328_0343.json:23:      "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)",
tools/data/domandatore/domandatore_20260328_0343.json:25:      "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs <r> at V=1:\n  alpha=0.0: <r>=0.521 ####################\n  alpha=0.1: <r>=0.540 #####################\n  alpha=0.2: <r>=0.555 ######################\n  alpha=0.3: <r>=0.567 ######################\n  alpha=0.4: <r>=0.580 #######################\n  alpha=0.5: <r>=0.603 ########################\n  alpha=0.6: <r>=0.642 #########################\n  alpha=0.7: <r>=0.685 ###########################\n  alpha=0.8: <r>=0.732 #############################\n  alpha=0.9: <r>=0.789 ###############################\n  alpha=1.0: <r>=0.887 ###################################\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260328_0343.json:47:      "claim": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/domandatore/domandatore_20260328_0343.json:105:    "tensione": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/repairs/repair_20260508_2140_decision.json:1:{"cycle_ts": "20260508_2140", "decision": "SKIP", "should_rerun": false, "reasons": ["no_repair_condition_matched"], "guards": {"repair_depth": 0, "max_depth": 1, "parent_ts": "", "loop_danger": false, "aeternitas_veto": false}, "signals": {"cycle_ts": "20260508_2140", "agent": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260508_2140.md", "exists": true, "title": "Agent Report - Quasiperiodic Vc Lattice Gate", "size": 8637}, "falsifier": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/falsifier_20260508_2140.json", "exists": true, "coherent": true, "summary": "Il report e' internamente coerente sulle lenti applicabili: nessuna proibizione hard non supportata, nessun confronto percentuale decisivo fra denominatori incompatibili, nessun silent patching visibile, edge case random isolato, nessuna discovery nuova rivendicata, contaminazione cognitiva metabolizzata con CE/KSAR espliciti.", "counts": {"high": 0, "medium": 0, "low": 0}, "flags": []}, "aeternitas": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/aeternitas/aeternitas_20260508_214506.json", "decision": "WARN", "reason": "P5 (Autopoiesi): ciclo non ha prodotto tensioni nuove né cambiato direzione", "p0_passed": true, "p1_passed": true, "p5_passed": false, "p5_violations": [{"issue": "no_new_tension_or_direction", "old_count": 13, "new_count": 13}]}, "veritas": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/veritas/veritas_20260508_214506.json", "rho": 0.9325, "band": "COLLASSO"}, "valutatore": {"exists": true, "decision": "REDESIGN", "confidence": "high", "reasoning": "Il ciclo non ha confermato un bordo reticolare specifico di phi: il random bilanciato comprime `V_c` molto piu' dei metallici, quindi il segnale e' dominato dal denominatore/null e non dalla struttura Sturmian. L'Affinatore ha gia' isolato il nodo regressivo: il null random non e' omogeneo rispetto al boundary operator `V_c`; continuare nello stesso frame accumulerebbe dettaglio locale sospetto.", "action_type": "modify_seme", "detail": {"field": "direzione", "new_value": "Riprogettare il gate `V_c` con null omogenei al boundary operator: phase-shuffle Sturmian, label-preserving surrogate e controllo gap_ratio prima di estendere a nuovi domini GUE/Poisson", "reason": "Il prossimo ciclo deve correggere il denominatore del test, non estrarre altro dal fit o dalla compressione grezza di `V_c`."}, "notes": "Non cristallizzare. Il risultato utile e' metodologico: il bordo `V_c` richiede null costruiti sulla stessa classe operatoriale, altrimenti il random crea una soglia artificiale a griglia bassa."}, "loop_guard": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/loop_guard_20260508_2140.json", "exists": true, "bands": {"valutatore_decisions": "OK", "piano_trajectory": "OK"}, "danger": false}, "session": {"exists": true, "sync_blocked": false, "errors": ""}}, "directive_path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/operator_directive.md", "record_json": null, "record_md": null}
tools/data/repairs/repair_20260508_1947_decision.json:1:{"cycle_ts": "20260508_1947", "decision": "SKIP", "should_rerun": false, "reasons": ["no_repair_condition_matched"], "guards": {"repair_depth": 0, "max_depth": 1, "parent_ts": "", "loop_danger": false, "aeternitas_veto": false}, "signals": {"cycle_ts": "20260508_1947", "agent": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260508_1947.md", "exists": true, "title": "Agent Report - Position/Error Gate Del Core Phi", "size": 9388}, "falsifier": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/falsifier_20260508_1947.json", "exists": true, "coherent": false, "summary": "Il report e' sostanzialmente coerente sui dati visibili, ma L1 si rompe nel passaggio da non-separazione empirica a linguaggio di non-possibilita'.", "counts": {"high": 0, "medium": 1, "low": 2}, "flags": [{"lens": "L1", "severity": "medium", "claim": "\"qui diventa non-possibile cercare il boundary del supertile con label-set, IDS rank o errore label sullo stesso perimetro\"", "suggestion": "Riformulare come: 'in questo perimetro, questi osservabili non separano aligned da misaligned'; evitare 'non-possibile' finche' non esiste un test con zero esatto o bound formale."}, {"lens": "L4", "severity": "low", "claim": "\"supertile_shuffle e same_length_contiguous_shuffle conservano la stessa geometria mediana dei core label\"", "suggestion": "Specificare 'stessa geometria mediana solo per IDS delta e index delta/N; label error, all-high per order e spacing non favoriscono aligned e in parte favoriscono misaligned'."}, {"lens": "L5", "severity": "low", "claim": "\"il prossimo gate deve lasciare il chunk e misurare grammatica simbolica nativa: return words, fattori speciali, palindromic defect\"", "suggestion": "Nel prossimo ciclo includere esplicitamente baseline classica Sturmian: return words, special factors, palindromic richness/defect attesi; dichiarare NEW solo per residui non spiegati da questi teoremi."}]}, "aeternitas": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/aeternitas/aeternitas_20260508_195247.json", "decision": "PROCEED", "reason": "P0 OK · P1 OK · P5 OK", "p0_passed": true, "p1_passed": true, "p5_passed": true, "p5_violations": []}, "veritas": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/veritas/veritas_20260508_195247.json", "rho": 0.9217, "band": "COLLASSO"}, "valutatore": {"exists": true, "decision": "NEXT_CYCLE", "confidence": "high", "reasoning": "Il ciclo ha prodotto un vincolo strutturale chiaro: il boundary simbolico del supertile non batte il taglio contiguo misallineato su IDS/rank/errore, mentre la distruzione dell'ordine interno collassa il core. La nuova direzione del seme sposta correttamente il test fuori dal deep-dive locale verso GUE/Poisson, cioe' verso falsificazione cross-dominio del confine come terzo incluso operativo.", "action_type": "trigger_cycle", "detail": {"direction": "Esplorare il confine: 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo", "reason": "proseguire sul frame gia' riallineato verso controllo cross-dominio"}, "notes": "Non serve STOP_FOR_REVIEW: la falsificazione e' utile ma non richiede scelta dell'operatore. Non serve ulteriore REDESIGN: il seme ha gia' assorbito il vincolo spostando il prossimo giro su GUE/Poisson."}, "loop_guard": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/loop_guard_20260508_1947.json", "exists": true, "bands": {"valutatore_decisions": "OK", "piano_trajectory": "OK"}, "danger": false}, "session": {"exists": true, "sync_blocked": false, "errors": ""}}, "directive_path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/operator_directive.md", "record_json": null, "record_md": null}
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1032.json:5:    "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c",
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1032.json:15:      "criterio": "V_c(phi) piu' vicino a 1 di tutti i controlli",
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1032.json:17:      "stdout": "{\n  \"phi\": {\n    \"V_c\": 0.9605263157894737,\n    \"r_at_V1\": 0.5295270386893117\n  },\n  \"silver\": {\n    \"V_c\": 1.223684210526316,\n    \"r_at_V1\": 0.5568421608006108\n  },\n  \"bronze\": {\n    \"V_c\": 1.3552631578947367,\n    \"r_at_V1\": 0.5742642974182394\n  }\n}\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1032.json:23:      "criterio": "La transizione Sturmian->Harper e' continua (il terzo incluso esiste)",
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1032.json:25:      "stdout": "alpha (0=Sturmian, 1=Harper) vs <r> at V=1:\n  alpha=0.0: <r>=0.521 ####################\n  alpha=0.1: <r>=0.540 #####################\n  alpha=0.2: <r>=0.555 ######################\n  alpha=0.3: <r>=0.567 ######################\n  alpha=0.4: <r>=0.580 #######################\n  alpha=0.5: <r>=0.603 ########################\n  alpha=0.6: <r>=0.642 #########################\n  alpha=0.7: <r>=0.685 ###########################\n  alpha=0.8: <r>=0.732 #############################\n  alpha=0.9: <r>=0.789 ###############################\n  alpha=1.0: <r>=0.887 ###################################\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1032.json:40:      "claim": "V_c(phi)=0.961 vs media ctrl=1.289 — phi 7.3x piu' vicino a V=1. V_c(phi) piu' vicino a 1 di tu",
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1032.json:42:      "dettaglio": "{\n  \"phi\": {\n    \"V_c\": 0.9605263157894737,\n    \"r_at_V1\": 0.5295270386893117\n  },\n  \"silver\": {\n    \"V_c\": 1.223684210526316,\n    \"r_at_V1\": 0.5568421608006108\n  },\n  \"bronze\": {\n    \"V_c\": 1.3552631578947367,\n    \"r_at_V1\": 0.5742642974182394\n  }\n}\n"
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1032.json:47:      "claim": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1032.json:60:      "id": "M_V_c_transition_L1",
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1032.json:61:      "claim": "V_c(phi)=0.961 vs media ctrl=1.289 — phi 7.3x piu' vicino a V=1. V_c(phi) piu' v e' conseguenza di det=-1 o specifico di phi?",
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1032.json:63:      "nota": "Generata da M. Topic: V_c_transition, livello: 1, stato: [2, 2], rapporto: 1.000 (phi=1.618)",
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1032.json:65:        "topic": "V_c_transition",
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1032.json:75:      "id": "M_V_c_transition_L1",
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1032.json:78:      "nota": "Generata da M. Topic: V_c_transition, livello: 1, stato: [2, 3], rapporto: 0.667 (phi=1.618)",
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1032.json:80:        "topic": "V_c_transition",
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1032.json:90:      "id": "M_V_c_transition_L1",
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1032.json:93:      "nota": "Generata da M. Topic: V_c_transition, livello: 1, stato: [2, 4], rapporto: 0.500 (phi=1.618)",
tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1032.json:95:        "topic": "V_c_transition",
tools/data/repairs/repair_20260509_0652.md:12:- falsifier_summary: Il report e' coerente nel falsificare la sufficienza del label-set, ma rompe L4/L7 quando trasforma una differenza di stabilita' in un 'solo' quasi esclusivo dell'ordine Sturmian.
tools/data/repairs/repair_20260509_0652.md:16:- reasoning: Il ciclo ha prodotto una falsificazione strutturale utile: il label-set preservato non basta a ricostruire il boundary `V_c` nel perimetro N=89. Non serve fermare l'operatore: la consecutio e' gia' indicata dal deposito, cioe' riparare il null al nodo generativo e distinguere phase-shuffle Sturmian da surrogate label-preserving prima di estendere a GUE/Poisson.
tools/data/repairs/repair_20260509_0652.md:19:- Focus: Stesso frame `V_c` null regressivo: confrontare Sturmian phase-shuffle e surrogate label-preserving con gate raggiunto, includendo N>=144 solo dopo aver reso accettabile il generatore del null.
tools/data/repairs/repair_20260509_0652.md:22:- L4 high: Riformulare come: "nel perimetro osservato, solo Sturmian mantiene internal_cross uniforme su tutte le condizioni; i null non-Sturmian possono produrre internal_cross ma non lo stabilizzano".
tools/data/repairs/repair_20260509_0652.md:23:- L5 medium: Nel prossimo ciclo aggiungere una riga di audit classico: confrontare con gap-labelling theorem per operatori quasi-periodici/Sturmian-Harper e distinguere cosa e' nuovo nel null swap rispetto a cio' che e' gia noto.
tools/data/repairs/repair_20260509_0652.md:24:- L7 medium: Aggiungere un failure mode esplicito: "ordine generativo" significa stabilita' 12/12 internal_cross e 0 multi/floor su phase x threshold; singoli internal_cross non-Sturmian non contano come trasporto del boundary.
tools/data/repairs/repair_20260509_0652.md:34:- Se `gap_ratio` e' richiesto dalla direttiva, includilo; se non lo testi, dichiaralo come not_tested.
tools/data/repairs/repair_20260508_2013.md:16:- reasoning: Il ciclo ha chiuso anche il gate globale Ostrowski: high-core aligned non batte il misaligned su distanza boundary ne' su firma Zeckendorf, quindi il boundary esatto del supertile non e' portatore rilevato neppure al piano della numerazione globale. Dopo tre giri consecutivi sullo stesso frame con vincoli negativi coerenti, continuare sulla stessa TRASCENDENZA_LIMITE produce dettaglio locale e rischia accumulo anti-tautologico sterile; la traiettoria deve tornare al confine cross-dominio dichiarato nel seme.
tools/data/repairs/repair_20260508_2013.md:24:- L3 low: Separare il constraint: 'CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / OSTROWSKI_BOUNDARY_GATE'; lasciare `QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE` fuori dal verdict o marcarlo come parent non testato.
tools/data/repairs/repair_20260508_2013.md:34:- Se `gap_ratio` e' richiesto dalla direttiva, includilo; se non lo testi, dichiaralo come not_tested.
tools/data/repairs/repair_20260509_0741_decision.json:1:{"cycle_ts": "20260509_0741", "decision": "SKIP", "should_rerun": false, "reasons": ["no_repair_condition_matched"], "guards": {"repair_depth": 0, "max_depth": 1, "parent_ts": "", "loop_danger": false, "aeternitas_veto": false}, "signals": {"cycle_ts": "20260509_0741", "agent": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260509_0741.md", "exists": true, "title": "Agent Report - Vc Phase-Bridge Label Null", "size": 10086}, "falsifier": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/falsifier_20260509_0741.json", "exists": true, "coherent": true, "summary": "Il report e' internamente coerente rispetto alle 7 lenti: dichiara il perimetro Sturmian, riporta count grezzi, isola edge case e include non_possible esplicito.", "counts": {"high": 0, "medium": 0, "low": 0}, "flags": []}, "aeternitas": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/aeternitas/aeternitas_20260509_074804.json", "decision": "PROCEED", "reason": "P0 OK · P1 OK · P5 OK", "p0_passed": true, "p1_passed": true, "p5_passed": true, "p5_violations": []}, "veritas": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/veritas/veritas_20260509_074804.json", "rho": 0.985, "band": "COLLASSO"}, "valutatore": {"exists": true, "decision": "NEXT_CYCLE", "confidence": "high", "reasoning": "Il ciclo ha risolto il nodo operativo immediato: il gate label-preserving entra a N=144, ma solo tramite `phase_shift_sturmian`, quindi il null non e' controcampo indipendente. Il seme e' gia' stato spostato al piano 100 verso il confine GUE/Poisson; questa e' la prossima mossa corretta per testare il bordo come terzo incluso invece di accumulare altra telemetria locale sul generatore.", "action_type": "trigger_cycle", "detail": {"direction": "Esplorare il confine: 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo", "constraint": "non trattare il ponte Sturmian come null indipendente; usare `source_mode` come audit obbligatorio"}, "notes": "Continuare il flusso. Nessuna dipendenza dall'operatore: il risultato e' un vincolo utile, non una cristallizzazione o contraddizione che richiede review."}, "loop_guard": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/loop_guard_20260509_0741.json", "exists": true, "bands": {"valutatore_decisions": "OK", "piano_trajectory": "OK"}, "danger": false}, "session": {"exists": true, "sync_blocked": false, "errors": ""}}, "directive_path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/operator_directive.md", "record_json": null, "record_md": null}
tools/data/repairs/repair_20260508_2102.md:32:- Se `gap_ratio` e' richiesto dalla direttiva, includilo; se non lo testi, dichiaralo come not_tested.
tools/data/repairs/repair_20260508_1909_decision.json:1:{"cycle_ts": "20260508_1909", "decision": "APPLY_REPAIR", "should_rerun": true, "reasons": ["p5_failed_and_veritas_not_collasso_with_consecutio"], "guards": {"repair_depth": 0, "max_depth": 1, "parent_ts": "", "loop_danger": false, "aeternitas_veto": false}, "signals": {"cycle_ts": "20260508_1909", "agent": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260508_1909.md", "exists": true, "title": "Agent Report - Supertile Tiling Gate Del Core Phi", "size": 9634}, "falsifier": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/falsifier_20260508_1909.json", "exists": true, "coherent": false, "summary": "Il report e' coerente nel falsificare il boundary esatto, ma L1/L4 si rompono dove \"nullo/cade\" viene usato per il core alto intero mentre i dati mostrano sopravvivenza parziale per-label.", "counts": {"high": 0, "medium": 2, "low": 1}, "flags": [{"lens": "L1", "severity": "medium", "claim": "\"same_count_internal_shuffle resta nullo su tutti gli order\" / \"Il core alto cade solo quando l'ordine interno viene distrutto (0/160)\"", "suggestion": "Riformulare: \"same_count_internal_shuffle azzera l'all-high rate del core alto completo, ma lascia sopravvivere singoli label ad alta scala; prossimo ciclo separi all-high, per-label retention e stable-label count\"."}, {"lens": "L4", "severity": "medium", "claim": "\"il core alto cade solo quando l'ordine interno viene distrutto\"", "suggestion": "Isolare l'edge case per label: verificare quali tra [3,-4,4,6] sopravvivono sotto internal shuffle e dichiarare il perimetro come \"core completo cade\", non \"core alto cade\"."}, {"lens": "L5", "severity": "low", "claim": "\"il label-set alto phi misura una condizione congiunta di ordine interno e lunghezze Fibonacci-like\"", "suggestion": "Nel prossimo ciclo aggiungere baseline teorica: confrontare i label osservati con il gruppo di gap-labeling atteso per Sturmian/Fibonacci e separare novita' D-ND da re-discovery spettrale classica."}]}, "aeternitas": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/aeternitas/aeternitas_20260508_191516.json", "decision": "WARN", "reason": "P5 (Autopoiesi): ciclo non ha prodotto tensioni nuove né cambiato direzione", "p0_passed": true, "p1_passed": true, "p5_passed": false, "p5_violations": [{"issue": "no_new_tension_or_direction", "old_count": 19, "new_count": 15}]}, "veritas": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/veritas/veritas_20260508_191516.json", "rho": 0.8875, "band": "SOSPENSIONE"}, "valutatore": {"exists": true, "decision": "REDESIGN", "confidence": "high", "reasoning": "Il ciclo ha falsificato il claim operativo: il confine reale del supertile non batte il taglio contiguo a stessa multiset, mentre lo shuffle interno distrugge il core. L'evidenza sposta il nodo regressivo dal boundary geometrico al contratto osservabile: il portatore e' ordine interno piu' scala lunga, non il taglio esatto del supertile.", "action_type": "modify_seme", "detail": {"field": "direzione", "new_value": "Riformulare il confine come grammatica interna + scala lunga: testare il core phi contro generatori non-phi, fasi e denominatori con controlli shuffle, senza assumere che il boundary esatto del supertile sia il portatore.", "reason": "Il boundary esatto e' stato controllato e non discrimina; continuare nello stesso frame accumulerebbe dettaglio locale su un claim caduto."}, "notes": "Non serve STOP_FOR_REVIEW: la falsificazione e' chiara e non richiede scelta dell'operatore. Il prossimo ciclo deve attaccare trasferibilita' cross-generatore/cross-dominio, non raffinare solo soglie o gap label locali."}, "loop_guard": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/loop_guard_20260508_1909.json", "exists": true, "bands": {"valutatore_decisions": "OK", "piano_trajectory": "OK"}, "danger": false}, "session": {"exists": true, "sync_blocked": false, "errors": ""}}, "directive_path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/operator_directive.md", "record_json": "/opt/MM_D-ND/tools/data/repairs/repair_20260508_1909.json", "record_md": "/opt/MM_D-ND/tools/data/repairs/repair_20260508_1909.md"}
tools/data/repairs/repair_20260508_1909.md:24:- L5 low: Nel prossimo ciclo aggiungere baseline teorica: confrontare i label osservati con il gruppo di gap-labeling atteso per Sturmian/Fibonacci e separare novita' D-ND da re-discovery spettrale classica.
tools/data/repairs/repair_20260508_1909.md:34:- Se `gap_ratio` e' richiesto dalla direttiva, includilo; se non lo testi, dichiaralo come not_tested.
tools/data/biconi/bicono_20260508_2140.json:3:  "singolare": "`V_c` come punto-zero dove `<r>=0.5` separa repulsione e indipendenza senza decidere ancora la legge.",
tools/data/biconi/bicono_20260508_2140.json:6:    "raw": "qui diventa possibile sostituire i fit power-law di `V_c` con boundary maps fase-griglia-soglia; qui diventa non-possibile promuovere la ripetizione phase-0 di phi a legge di scala.",
tools/data/biconi/bicono_20260508_2140.json:7:    "possibile": "sostituire i fit power-law di `V_c` con boundary maps fase-griglia-soglia",
tools/data/repairs/repair_20260508_1834_decision.json:1:{"cycle_ts": "20260508_1834", "decision": "SKIP", "should_rerun": false, "reasons": ["no_repair_condition_matched"], "guards": {"repair_depth": 0, "max_depth": 1, "parent_ts": "", "loop_danger": false, "aeternitas_veto": false}, "signals": {"cycle_ts": "20260508_1834", "agent": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260508_1834.md", "exists": true, "title": "Agent Report — Substitution Grammar Gate Del Core Phi", "size": 8813}, "falsifier": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/falsifier_20260508_1834.json", "exists": true, "coherent": false, "summary": "Il report e' parzialmente coerente: L3 si rompe per drift tra gap_ratio dichiarato e label-set testato, e L1 richiede di limitare lo zero al core alto completo, non ai label alti residui.", "counts": {"high": 0, "medium": 2, "low": 1}, "flags": [{"lens": "L3", "severity": "medium", "claim": "Claim Under Test: \"Cosa manca per confermare completamente gap_ratio...\"; Verdict: \"CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE\"", "suggestion": "Riformulare: \"gap_ratio non valutato; questo ciclo testa solo il label-set gate. QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE resta aperto finche' gap_ratio viene misurato nello stesso perimetro\"."}, {"lens": "L1", "severity": "medium", "claim": "\"il core alto [3, -4, 4, 6] non e' portato da lunghezza e conteggio del blocco\"", "suggestion": "Separare hard constraint e residuo: \"lunghezza/conteggio non portano il core alto completo: all-high=0/320; resta una retention alta residua 0.25 da spiegare\"."}, {"lens": "L4", "severity": "low", "claim": "\"distruggere l'ordine interno del blocco collassa il core al livello random\"", "suggestion": "Nel prossimo ciclo isolare il label `34`: verificare se e' boundary artifact di `|n|<=34`, leakage del reader, o label valido fuori core; non includerlo implicitamente nel profilo random senza nota."}]}, "aeternitas": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/aeternitas/aeternitas_20260508_183856.json", "decision": "WARN", "reason": "P5 (Autopoiesi): ciclo non ha prodotto tensioni nuove né cambiato direzione", "p0_passed": true, "p1_passed": true, "p5_passed": false, "p5_violations": [{"issue": "no_new_tension_or_direction", "old_count": 19, "new_count": 19}]}, "veritas": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/veritas/veritas_20260508_183856.json", "rho": 0.8875, "band": "SOSPENSIONE"}, "valutatore": {"exists": true, "decision": "REDESIGN", "confidence": "medium", "reasoning": "Il ciclo ha prodotto un vincolo strutturale utile: il core phi non misura solo lunghezza di blocco, perche' collassa quando l'ordine interno viene distrutto. Pero' e' il quarto NEXT_CYCLE consecutivo nello stesso frame locale e il perimetro resta su lettore phi/generator phi senza gap_ratio, non-phi Sturmian o cross-dominio; secondo la regola anti-tautologica il deep-dive locale ha raggiunto rendimento decrescente. La mossa successiva deve portare il vincolo su un discriminatore strutturale piu' largo, coerente col seme attuale sul confine GUE/Poisson.", "action_type": "modify_seme", "detail": {"field": "direzione", "new_value": "Testare se il gate del core phi trasferisce come discriminatore di confine su domini GUE/Poisson: ordine interno conservato vs distrutto, con controlli shuffle e generatori non-phi", "reason": "Porta il finding dal dominio locale della grammatica Sturmiana al filtro STRUTTURA/rumore richiesto dal telos, evitando accumulo numerico sul solo phi_sturmian."}, "notes": "Nel prossimo ciclo: usare il risultato appena ottenuto come vincolo, non come claim; includere almeno un controllo non-phi e un confronto GUE/Poisson. gap_ratio resta not_tested e va trattato come osservabile sospeso, non confermato."}, "loop_guard": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/loop_guard_20260508_1834.json", "exists": true, "bands": {"valutatore_decisions": "OK", "piano_trajectory": "OK"}, "danger": false}, "session": {"exists": true, "sync_blocked": false, "errors": ""}}, "directive_path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/operator_directive.md", "record_json": null, "record_md": null}
tools/data/biconi/bicono_20260509_0637.json:2:  "radici": "valore `V_c` aggregato . evento generativo del crossing.",
tools/data/biconi/bicono_20260509_0637.json:4:  "invariante": "sopravvive il crossing interno unico sotto cambio di fase Sturmian; cade il null random come denominatore omogeneo.",
tools/data/biconi/bicono_20260509_0637.json:6:    "raw": "qui diventa possibile usare `event_type` come gate regressivo di ogni misura `V_c`; qui diventa non-possibile confrontare mediane `V_c` senza separare floor-hit, internal-cross e multi-crossing.",
tools/data/biconi/bicono_20260509_0637.json:7:    "possibile": "usare `event_type` come gate regressivo di ogni misura `V_c`",
tools/data/biconi/bicono_20260509_0637.json:8:    "non_possibile": "confrontare mediane `V_c` senza separare floor-hit, internal-cross e multi-crossing"
tools/data/repairs/repair_20260508_1909.json:50:          "suggestion": "Nel prossimo ciclo aggiungere baseline teorica: confrontare i label osservati con il gruppo di gap-labeling atteso per Sturmian/Fibonacci e separare novita' D-ND da re-discovery spettrale classica."
tools/data/biconi/bicono_20260509_0819.json:3:  "singolare": "la scala 21/34 come punto dove il generatore non e' Sturmian nominale ma porta ancora il boundary.",
tools/data/biconi/bicono_20260509_0819.json:6:    "raw": "qui diventa possibile sostituire `source_mode=Sturmian` con un contratto piu' preciso di memoria di scala; qui diventa non-possibile usare `label_jaccard` isolato come null indipendente.",
tools/data/biconi/bicono_20260509_0819.json:7:    "possibile": "sostituire `source_mode=Sturmian` con un contratto piu' preciso di memoria di scala",
tools/data/biconi/bicono_20260508_2019.json:4:  "invariante": "l'ordine Sturmian produce core bassi nativi; il core alto phi sopravvive solo quando generatore e reader restano accoppiati nel perimetro.",
tools/data/biconi/bicono_20260508_1715.json:4:  "invariante": "il nucleo basso `[-1, 1, -2, 2]` sopravvive quando resta abbastanza struttura globale; il core completo sopravvive nel generatore Sturmiano meccanico.",
tools/data/biconi/bicono_20260509_0659.json:4:  "invariante": "`event_type` continua a separare Sturmian da random-like; cade la possibilita' di usare surrogate non accettati come controprova.",
tools/data/biconi/bicono_20260509_0659.json:6:    "raw": "qui diventa possibile trattare l'accettazione del null come osservabile atomica; qui diventa non-possibile trasferire `V_c` fuori dal perimetro Sturmian finche' il null cross-scale non esiste.",
tools/data/biconi/bicono_20260509_0659.json:8:    "non_possibile": "trasferire `V_c` fuori dal perimetro Sturmian finche' il null cross-scale non esiste"
tools/data/biconi/bicono_20260509_0652.json:2:  "radici": "label-set spettrale conservato . ordine Sturmian conservato.",
tools/data/biconi/bicono_20260509_0652.json:4:  "invariante": "il crossing interno unico resta solo quando l'ordine generativo resta Sturmian; il label-set alto conserva parte del lettore ma non conserva il tipo di attraversamento.",
tools/data/biconi/bicono_20260509_0652.json:6:    "raw": "qui diventa possibile usare surrogate accettati per separare lettore e generatore; qui diventa non-possibile trattare il gap-label set come causa sufficiente del boundary `V_c`.",
tools/data/biconi/bicono_20260509_0652.json:8:    "non_possibile": "trattare il gap-label set come causa sufficiente del boundary `V_c`"
tools/data/biconi/bicono_20260509_0741.json:3:  "singolare": "il ponte di fase Sturmian, dove il contro-campo conserva il generatore e percio' non e' ancora contro-campo.",
tools/data/biconi/bicono_20260509_0741.json:4:  "invariante": "`event_type=internal_cross` sopravvive quando il label-set e l'ordine Sturmian sopravvivono; non sopravvive nel random bilanciato.",
tools/data/biconi/bicono_20260509_0741.json:6:    "raw": "qui diventa possibile usare un ponte label-preserving a N=144 per audit interno di `V_c`; qui diventa non-possibile passare a GUE/Poisson finche' `source_mode` resta Sturmian.",
tools/data/biconi/bicono_20260509_0741.json:7:    "possibile": "usare un ponte label-preserving a N=144 per audit interno di `V_c`",
tools/data/biconi/bicono_20260509_0741.json:8:    "non_possibile": "passare a GUE/Poisson finche' `source_mode` resta Sturmian"
tools/data/biconi/bicono_20260508_2005.json:2:  "radici": "grammatica locale Sturmian . boundary esatto del supertile.",
tools/data/biconi/bicono_20260508_2005.json:4:  "invariante": "quando l'ordine interno resta, la finestra resta quasi sempre nel vincolo Sturmian; quando l'ordine interno cade, esplodono complessita, right-special, return-excess e difetto palindromico.",
tools/data/biconi/bicono_20260509_0330.json:3:  "singolare": "la filtrazione `r(V)` prima del valore `V_c`, dove repulsione e indipendenza sono ancora un unico passaggio.",
tools/data/biconi/bicono_20260509_0330.json:6:    "raw": "qui diventa possibile usare `r(V)` come boundary map contro null random; qui diventa non-possibile promuovere `V_c(phi)` a legge di scala o firma esclusiva senza denominatore atomico.",
tools/data/biconi/bicono_20260509_0330.json:8:    "non_possibile": "promuovere `V_c(phi)` a legge di scala o firma esclusiva senza denominatore atomico"
tools/data/notte_20260401_0330.md:7:  [conferma_parziale] COMP_GEN_GAP_RATIO_FALSIFICA_FALSIFICA_F1: gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_
tools/data/notte_20260401_0330.md:9:  [tensione_aperta] M_det_minus_one_L0: Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.409
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tools/data/reports/insights_20260306_1834.json:99:      "claim": "V_c = 1.000 \u2248 1 (err 0.0000)",
tools/data/reports/insights_20260306_1834.json:101:      "nota": "V_c stabile a 1.000. Phi vs sqrt(2): 1.000 vs 1.948"
tools/data/lab_session_log.jsonl:39:{"timestamp": "2026-05-08T17:20:46.660494+00:00", "cycle_ts": "20260508_1715", "piano": "87", "sync_blocked": false, "errors": "", "agent": {"file": "agent_20260508_1715.md", "size": 6747, "title": "Agent Report — Generator Gate Del Label-Set Phi"}, "falsifier": {"output_file": "falsifier_20260508_1715.json", "coherent": false, "n_flags": 2, "n_high": 0, "n_medium": 2, "summary": "Il report e' in gran parte coerente sui dati tabellari, ma si rompe su L4 per l'extra label Fibonacci non isolato e su L3 per drift tra gap_ratio dichiarato e label-set realmente testato.", "lenses_high": []}, "valutatore": {"decision": "NEXT_CYCLE", "confidence": "medium", "action_type": null}}
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tools/data/lab_session_log.jsonl:47:{"timestamp": "2026-05-08T20:25:08.014659+00:00", "cycle_ts": "20260508_2019", "piano": "93", "sync_blocked": true, "errors": "Falsifier: HIGH flags. Report non sincronizzato.", "agent": {"file": "agent_20260508_2019.md", "size": 8969, "title": "Agent Report - Non-Phi Sturmian Fixed-Reader Gate"}, "falsifier": {"output_file": "falsifier_20260508_2019.json", "coherent": false, "n_flags": 3, "n_high": 1, "n_medium": 2, "summary": "Il report e' parzialmente coerente: la rottura principale e' L4, perche' il core alto viene ancora nominato come sopravvivente sull'accoppiamento generatore-reader mentre i dati mostrano eccezioni strutturali.", "lenses_high": ["L4"]}, "valutatore": {"decision": "NEXT_CYCLE", "confidence": "high", "action_type": null}}
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tools/data/lab_session_log.jsonl:57:{"timestamp": "2026-05-09T07:48:22.611365+00:00", "cycle_ts": "20260509_0741", "piano": "99", "sync_blocked": false, "errors": "", "agent": {"file": "agent_20260509_0741.md", "size": 10086, "title": "Agent Report - Vc Phase-Bridge Label Null"}, "falsifier": {"output_file": "falsifier_20260509_0741.json", "coherent": true, "n_flags": 0, "n_high": 0, "n_medium": 0, "summary": "Il report e' internamente coerente rispetto alle 7 lenti: dichiara il perimetro Sturmian, riporta count grezzi, isola edge case e include non_possible esplicito.", "lenses_high": []}, "valutatore": {"decision": "NEXT_CYCLE", "confidence": "high", "action_type": null}}
tools/data/lab_session_log.jsonl:58:{"timestamp": "2026-05-09T08:25:03.465774+00:00", "cycle_ts": "20260509_0819", "piano": "100", "sync_blocked": false, "errors": "", "agent": {"file": "agent_20260509_0819.md", "size": 9214, "title": "Agent Report - Vc Non-Sturmian Label Null Gate"}, "falsifier": {"output_file": "falsifier_20260509_0819.json", "coherent": true, "n_flags": 0, "n_high": 0, "n_medium": 0, "summary": "Il report e' internamente coerente sulle 7 lenti: hard zero, perimetro N=144, non_possible e contaminazione cognitiva sono dichiarati e non emergono contraddizioni dai dati visibili.", "lenses_high": []}, "valutatore": {"decision": "REDESIGN", "confidence": "medium", "action_type": null}}
tools/data/reports/falsifier_20260508_1715.json:16:      "claim": "Claim Under Test: `gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35)`; Verdict: `il core dei gap larghi richiede struttura globale del generatore`.",
tools/data/reports/falsifier_20260508_1715.json:17:      "evidence": "Il setup nominale parla di confermare `gap_ratio`, ma l'esperimento misura `gap_label_set`, Jaccard, overlap e core retention. Il report dichiara il passaggio al generator gate, ma non formula esplicitamente che il claim `gap_ratio` e' stato sospeso o sostituito da un observable diverso.",
tools/data/reports/falsifier_20260508_1715.json:18:      "suggestion": "Dichiarare al nodo regressivo: `gap_ratio non testato in questo ciclo; observable sostitutivo = core_retention/generator_jaccard`. Poi collegare il nuovo gate al vecchio claim solo con un test che misuri entrambi nello stesso dataset."
tools/data/reports/falsifier_20260508_1715.json:21:  "summary": "Il report e' in gran parte coerente sui dati tabellari, ma si rompe su L4 per l'extra label Fibonacci non isolato e su L3 per drift tra gap_ratio dichiarato e label-set realmente testato."
tools/data/reports/agent_20260507_0803.md:126:What opens now: apply the same transfer test to `TRASCENDENZA_LIMITE` and
tools/data/reports/agent_20260507_0803.md:149:  about Sturmian or Beatty sequences.
tools/data/reports/next_exec_20260401_0346.json:22:        "action": "EXPLORE: M_det_minus_one_L0 — Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.409",
tools/data/reports/agent_20260508_2005.md:4:**Tension explored**: TRASCENDENZA_LIMITE / M_trascendenza_limite_attuale_L0
tools/data/reports/agent_20260508_2005.md:8:**observable_contract**: claim=se il boundary simbolico del core alto esiste nella grammatica nativa della parola, le finestre locali attorno alle posizioni IDS dei gap core devono separare aligned supertile da misaligned same-length; observable=eccesso grammaticale locale rispetto a baseline Sturmian classica; operator=estrazione finestra circolare attorno a round(IDS*N) per ogni label core selezionato, misura p(k)<=k+1, right-special<=1, return-word excess sopra 2, difetto palindromico; generator=phi_sturmian perturbato da supertile_shuffle, same_length_contiguous_shuffle, same_count_internal_shuffle; denominator=N={377,610}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, threshold={2.0}, trials=5, top_k=12, |n|<=34, supertile_order={8,9,10,11}, window={89 main, 55 seedcheck}, k={3,4,5,6,7,8}; not_tested=gap_ratio, domini GUE/Poisson reali, soglie 1.75/2.25, prova formale della grammatica Sturmian, generatori non-phi.
tools/data/reports/agent_20260508_2005.md:11:- **Combo**: A4 contratto della domanda + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + TxQ matrice densita come lettore IDS + TRASCENDENZA_LIMITE sul passaggio fra piano spettrale e piano simbolico.
tools/data/reports/agent_20260508_2005.md:13:- **Piano superiore**: topologia assiomatica / combinatoria delle parole. Il bordo non viene deciso dalla posizione del chunk: deve comparire come eccesso o assenza di eccesso rispetto al linguaggio Sturmian.
tools/data/reports/agent_20260508_2005.md:16:- **Proto-ipotesi**: se il core alto porta boundary simbolico, `supertile_shuffle` deve mostrare finestre ad eccesso grammaticale zero piu' stabilmente di `same_length_contiguous_shuffle`. Se i due restano entrambi baseline-Sturmian, il boundary esatto non e' il portatore osservato; la frattura resta l'ordine interno.
tools/data/reports/agent_20260508_2005.md:17:- **Proiezione**: per ogni gap label selezionato mappo IDS -> posizione locale nella parola binaria e misuro se la finestra viola baseline note delle parole Sturmiane.
tools/data/reports/agent_20260508_2005.md:23:Le finestre locali attorno ai gap high-core `[3,-4,4,6]` mostrano un vantaggio grammaticale di `supertile_shuffle` rispetto a `same_length_contiguous_shuffle`, oppure entrambi restano nel linguaggio Sturmian mentre collassa solo `same_count_internal_shuffle`?
tools/data/reports/agent_20260508_2005.md:30:  - complessita di fattori Sturmian: `p(k) <= k+1` nella finestra finita;
tools/data/reports/agent_20260508_2005.md:87:3. **Verificato: la baseline classica spiega il segnale ordinato.** Reference phi ha `32/32` finestre high e `32/32` low a eccesso zero. Anche aligned e misaligned preservano quasi sempre fattori locali compatibili con baseline Sturmian; questo e' expected behavior della combinatoria delle parole, non scoperta nuova.
tools/data/reports/agent_20260508_2005.md:89:4. **Inferito dal perimetro: il portatore osservato resta ordine interno locale, non boundary esatto.** Il controllo misaligned same-length conserva grammatica Sturmian locale almeno quanto l'allineato. Il boundary di supertile non compare come vantaggio in complessita, right-special, return-word excess o difetto palindromico.
tools/data/reports/agent_20260508_2005.md:94:**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro dichiarato, la grammatica simbolica locale attorno ai gap core non identifica il boundary esatto del supertile. `supertile_shuffle` e `same_length_contiguous_shuffle` hanno mediana `grammar_excess_total=0` e zero-excess alto; il controllo misaligned e' piu' baseline-Sturmian dell'allineato nel rate aggregato high (`576/591` vs `503/564`, replica `583/590` vs `536/566` con window 55). La frattura strutturale resta la distruzione dell'ordine interno: `same_count_internal_shuffle` produce zero-excess `0` e eccessi mediani non-zero su tutti i canali.
tools/data/reports/agent_20260508_2005.md:96:Formulazione valida: il core phi alto misura una chiusura congiunta di ordine interno locale e lunghezze Fibonacci-like; non misura boundary esatto del supertile nei lettori testati. `gap_ratio` non e' testato.
tools/data/reports/agent_20260508_2005.md:99:- **Due radici**: grammatica locale Sturmian . boundary esatto del supertile.
tools/data/reports/agent_20260508_2005.md:101:- **Invariante di passaggio**: quando l'ordine interno resta, la finestra resta quasi sempre nel vincolo Sturmian; quando l'ordine interno cade, esplodono complessita, right-special, return-excess e difetto palindromico.
tools/data/reports/agent_20260508_2005.md:112:- **L5 re-discovery guardrail**: le proprieta Sturmian sono baseline dichiarata. Il finding e' negativo sul boundary e positivo sulla rottura internal-shuffle, non sulla riscoperta di complessita Sturmian.
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tools/data/seme_archive/piano_93.json:422:      "claim": "Nel perimetro agent_20260508_0330, il vecchio gap_ratio quasiperiodico replica esattamente a N=500 phase=0 threshold=2.0 (phi=0.408953, silver=1.048223, bronze=1.302786), ma non e claim universale. Stratificando N in {233,377,500,610}, phase in {0,0.25,0.5,0.75}, threshold in {1.75,2.0,2.25}, phi ha mediana first_two_ratio=0.454 contro silver=1.048 e bronze=0.976; batte entrambi i controlli solo 25/48 condizioni matched. Il ratio va formulato come segnale phase/threshold-sensitive del denominatore Sturmiano, non come gap-labeling confermato.",
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tools/data/seme_archive/piano_97.json:128:      "nota": "Dal domandatore (2026-05-08T21:21).   phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n  silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n  ",
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tools/data/seme_archive/piano_97.json:144:      "nota": "Dal domandatore (2026-05-07T22:03). V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_",
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tools/data/seme_archive/piano_97.json:150:      "dettaglio": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_c=0.672\n    N= 233: V_c=1.017\n    N= 377: V_c=0.672\n    N= 610: V_c=0.931\n    Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n  silver:\n    N=  89: V_c=1.276\n    N= 144: V_c=1.362\n    N= 233: V_c=1.276\n    N= 377: V_c=1.017\n    N= 610: V_c=1.362\n    Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n"
tools/data/seme_archive/piano_97.json:395:      "claim": "Nel perimetro agent_20260508_0330, il vecchio gap_ratio quasiperiodico replica esattamente a N=500 phase=0 threshold=2.0 (phi=0.408953, silver=1.048223, bronze=1.302786), ma non e claim universale. Stratificando N in {233,377,500,610}, phase in {0,0.25,0.5,0.75}, threshold in {1.75,2.0,2.25}, phi ha mediana first_two_ratio=0.454 contro silver=1.048 e bronze=0.976; batte entrambi i controlli solo 25/48 condizioni matched. Il ratio va formulato come segnale phase/threshold-sensitive del denominatore Sturmiano, non come gap-labeling confermato.",
tools/data/seme_archive/piano_97.json:398:      "porta": "TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_archive/piano_97.json:400:      "origine": "cycle agent_20260508_0330: quasiperiodic_gap_ratio_denominator",
tools/data/seme_archive/piano_97.json:410:    "Tensioni risolte: {'TENSIONE_ENTITA', 'METRIC_TENSOR', 'DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA', 'PIANO_PRIMARIO_DUE_ASSIOMI', 'TRASCENDENZA_LIMITE', 'G_POTENZIALE_NULLA'}"
tools/data/seme_archive/piano_97.json:418:  "direzione": "Riprogettare il gate `V_c` con null omogenei al boundary operator: phase-shuffle Sturmian, label-preserving surrogate e controllo gap_ratio prima di estendere a nuovi domini GUE/Poisson",
tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:10:> Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vici?
tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:13:Il core dei label phi sopravvive quando resta il lettore `theta=1/phi` ma cambia il generatore della sequenza, oppure il label-set stabile e' una proprieta del generatore Sturmiano?
tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:20:  - `phi_sturmian`: sequenza meccanica Sturmiana `theta=1/phi`.
tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:22:  - `block_shuffle_34` e `block_shuffle_13`: blocchi locali Sturmiani preservati, ordine globale rotto.
tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:51:1. **Verificato: il core completo resta nel generatore Sturmiano meccanico.** Nel perimetro `N/phase/threshold/trial` testato, `phi_sturmian` conserva tutti gli 8 label core in tutte le condizioni: `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`.
tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:55:3. **Verificato: l'ordine locale non basta.** `block_shuffle_34` conserva solo `[-1, 1, -2, 2]`; `block_shuffle_13` conserva solo `[-1]`. Quando l'ordine globale viene rotto, il label-set scende anche se parti locali Sturmiane restano intatte.
tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:59:5. **Inferito dal confronto 03:30 -> 16:32 -> 17:15: il nodo regressivo e il generatore.** Il `first_two_ratio` cadeva sul denominatore; il label-set assorbiva `N/phase/threshold`; il generator gate mostra che la stabilita non appartiene al lettore label da solo. Serve generatore globale a bassa complessita Sturmiana.
tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:62:**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro `N={233,377,500,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={1.75,2.0,2.25}`, `trials=3`, `top_k=12`, `|n|<=34`, il label-set phi e' stabile quando il generatore e Sturmiano meccanico. La stabilita non trasferisce a conteggio preservato, transizioni Markoviane o blocchi locali corti; trasferisce parzialmente alla costruzione Fibonacci e ai blocchi lunghi. Il claim valido non e' "il label reader phi trova il core ovunque"; e': il core dei gap larghi richiede struttura globale del generatore, con il lettore `theta=1/phi` come osservabile e non come causa.
tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:67:- **Invariante di passaggio**: il nucleo basso `[-1, 1, -2, 2]` sopravvive quando resta abbastanza struttura globale; il core completo sopravvive nel generatore Sturmiano meccanico.
tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:76:- **L3 no silent patching**: il claim 03:30 sul `gap_ratio` resta vincolato; il claim 16:32 sul label-set resta valido ma riceve il nuovo denominatore `generatore`.
tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:78:- **L5 re-discovery**: gap labeling e parole Fibonacci/Sturmiane sono noti; il finding del cycle e' il generator gate sul core osservato nei cycle precedenti.
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tools/data/seme_archive/piano_95.json:128:      "nota": "Dal domandatore (2026-05-08T21:21).   phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n  silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n  ",
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tools/data/seme_archive/piano_92.json:109:      "id": "COMP_GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_archive/piano_92.json:110:      "claim": "gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vicino a rapporto in",
tools/data/seme_archive/piano_92.json:112:      "nota": "Dal domandatore (2026-05-07T21:20).   phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n  silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n  ",
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tools/data/seme_archive/piano_92.json:138:      "nota": "Dal domandatore (2026-05-07T22:03). V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_",
tools/data/seme_archive/piano_92.json:139:      "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_archive/piano_92.json:144:      "dettaglio": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_c=0.672\n    N= 233: V_c=1.017\n    N= 377: V_c=0.672\n    N= 610: V_c=0.931\n    Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n  silver:\n    N=  89: V_c=1.276\n    N= 144: V_c=1.362\n    N= 233: V_c=1.276\n    N= 377: V_c=1.017\n    N= 610: V_c=1.362\n    Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n"
tools/data/seme_archive/piano_92.json:149:      "claim": "Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vici?",
tools/data/seme_archive/piano_92.json:160:      "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_archive/piano_92.json:409:      "claim": "Nel perimetro agent_20260508_0330, il vecchio gap_ratio quasiperiodico replica esattamente a N=500 phase=0 threshold=2.0 (phi=0.408953, silver=1.048223, bronze=1.302786), ma non e claim universale. Stratificando N in {233,377,500,610}, phase in {0,0.25,0.5,0.75}, threshold in {1.75,2.0,2.25}, phi ha mediana first_two_ratio=0.454 contro silver=1.048 e bronze=0.976; batte entrambi i controlli solo 25/48 condizioni matched. Il ratio va formulato come segnale phase/threshold-sensitive del denominatore Sturmiano, non come gap-labeling confermato.",
tools/data/seme_archive/piano_92.json:412:      "porta": "TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_archive/piano_92.json:414:      "origine": "cycle agent_20260508_0330: quasiperiodic_gap_ratio_denominator",
tools/data/seme_archive/piano_92.json:424:    "Tensioni risolte: {'TENSIONE_ENTITA', 'METRIC_TENSOR', 'TRASCENDENZA_LIMITE', 'PIANO_PRIMARIO_DUE_ASSIOMI', 'DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA', 'G_POTENZIALE_NULLA'}"
tools/data/seme_archive/piano_98.json:7:      "id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_archive/piano_98.json:72:      "id": "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_archive/piano_98.json:73:      "claim": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
tools/data/seme_archive/piano_98.json:79:      "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_archive/piano_98.json:82:      "source_experiment_id": "BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_archive/piano_98.json:88:      "id": "FALS_BREAK_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_archive/piano_98.json:95:      "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_archive/piano_98.json:98:      "source_experiment_id": "BREAK_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_archive/piano_98.json:115:      "id": "COMP_GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_archive/piano_98.json:116:      "claim": "gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vicino a rapporto in",
tools/data/seme_archive/piano_98.json:118:      "nota": "Dal domandatore (2026-05-08T21:21).   phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n  silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n  ",
tools/data/seme_archive/piano_98.json:122:      "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_archive/piano_98.json:125:      "source_experiment_id": "GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_archive/piano_98.json:127:      "dettaglio": "  phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n  silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n  bronze: gap_ratio = 1.3027860752339453\n{\n  \"phi\": 0.408953425243134,\n  \"silver\": 1.0482231205217798,\n  \"bronze\": 1.3027860752339453\n}\n"
tools/data/seme_archive/piano_98.json:131:      "id": "COMP_DOMAIN_PHOTONIC_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_archive/piano_98.json:138:      "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_archive/piano_98.json:141:      "source_experiment_id": "DOMAIN_PHOTONIC_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_archive/piano_98.json:388:      "claim": "Nel perimetro agent_20260508_0330, il vecchio gap_ratio quasiperiodico replica esattamente a N=500 phase=0 threshold=2.0 (phi=0.408953, silver=1.048223, bronze=1.302786), ma non e claim universale. Stratificando N in {233,377,500,610}, phase in {0,0.25,0.5,0.75}, threshold in {1.75,2.0,2.25}, phi ha mediana first_two_ratio=0.454 contro silver=1.048 e bronze=0.976; batte entrambi i controlli solo 25/48 condizioni matched. Il ratio va formulato come segnale phase/threshold-sensitive del denominatore Sturmiano, non come gap-labeling confermato.",
tools/data/seme_archive/piano_98.json:391:      "porta": "TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/seme_archive/piano_98.json:393:      "origine": "cycle agent_20260508_0330: quasiperiodic_gap_ratio_denominator",
tools/data/seme_archive/piano_98.json:403:    "Tensioni risolte: {'METRIC_TENSOR', 'G_POTENZIALE_NULLA', 'TRASCENDENZA_LIMITE', 'PIANO_PRIMARIO_DUE_ASSIOMI', 'TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE', 'DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA', 'TENSIONE_ENTITA'}"
tools/data/seme_archive/piano_98.json:411:  "direzione": "Falsificare `V_c` sul nodo regressivo del null: separare floor_hit e crossing interno, poi confrontare Sturmian phase-shuffle e surrogate label-preserving prima di estendere a GUE/Poisson.",
tools/data/reports/agent_20260508_1909.md:8:**observable_contract**: claim=il core alto phi distingue confine di supertile Fibonacci da blocco contiguo con stessa lunghezza; observable=retention dei label core sotto shuffle di supertile, shuffle contiguo a stessa multiset di lunghezze, shuffle interno a stesso conteggio; operator=Hamiltoniana tight-binding V=1, label IDS con reader theta=1/phi, Jaccard/retention/frequenza per mode e supertile_order; generator=phi_sturmian con tiling di lunghezze Fibonacci; denominator=N={377,610}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, threshold={2.0}, trials=5, top_k=12, |n|<=34, supertile_order={8,9,10,11}; not_tested=gap_ratio, soglie 1.75/2.25, parsing simbolico esatto dei supertile per ogni fase, generatori non-phi.
tools/data/reports/agent_20260508_1909.md:11:- **Combo**: A11 combo + TxQ matrice densita come lettore spettrale + QxG vuoto continuo/discreto + tensione TRASCENDENZA_LIMITE/M_come_modulazione_quasiperiodica.
tools/data/reports/agent_20260508_1909.md:81:**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro `N={377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={2.0}`, `trials=5`, `top_k=12`, `|n|<=34`, `supertile_order={8,9,10,11}`, il core alto phi non discrimina il confine esatto del supertile. `same_length_contiguous_shuffle` conserva il core alto almeno quanto `supertile_shuffle` (`116/160` vs `108/160`). Il core alto cade solo quando l'ordine interno viene distrutto (`0/160`) o quando la multiset di lunghezze viene compressa a blocco medio (`7/160`).
tools/data/reports/agent_20260508_1909.md:83:La formulazione valida e': il label-set alto phi misura una condizione congiunta di ordine interno e lunghezze Fibonacci-like; non misura ancora il boundary simbolico del supertile e non misura `gap_ratio`.
tools/data/reports/agent_20260508_1909.md:96:- **L2 quantita vs ratio**: Jaccard, retention e all-high rate restano separati; `gap_ratio` dichiarato non testato.
tools/data/reports/falsifier_20260508_2005.json:9:      "claim": "Verdict: \"CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE\"",
tools/data/reports/falsifier_20260508_2005.json:10:      "evidence": "Il contratto osservabile dichiara esplicitamente not_tested=gap_ratio; l'esperimento usa finestre simboliche Sturmian, complexity/right-special/return-word/palindromic defect, non il gap_ratio o il denominator gate.",
tools/data/reports/falsifier_20260508_2005.json:11:      "suggestion": "Riformulare il verdict sul nodo testato: symbolic_grammar_boundary_gate. Se QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE deve restare nel claim, il prossimo ciclo deve includere gap_ratio come osservabile o dichiarare il ponte regressivo tra i due gate."
tools/data/reports/falsifier_20260508_2005.json:16:      "claim": "\"same_length_contiguous_shuffle conserva grammatica Sturmian locale almeno quanto l'allineato\" e \"misaligned e' piu' baseline-Sturmian dell'allineato nel rate aggregato high\"",
tools/data/reports/falsifier_20260508_2005.json:21:  "summary": "Il report e' sostanzialmente coerente sui dati visibili, ma rompe L3 nel verdict nominando un gate gap_ratio dichiarato non testato; L2 richiede solo rinforzo quantitativo."
tools/data/reports/agent_20260508_2133.md:8:**observable_contract**: claim=il residuo SR dello zero Mobius resta informativo dopo un null che preserva la geometria coarse della coppia di gap; observable=sr_zero_minus_nonzero, sr_aligned_minus_misaligned, low_low_zero_minus_nonzero, high_high_zero_minus_nonzero; operator=permuta label di transizione aligned/misaligned/zero dentro ogni pair bucket `(bucket(g_i), bucket(g_{i+1}))`; generator=prime gaps up to p<=1e6 with Mobius interval charges; denominator=main N={5000,10000,20000} offset=0 plus seedcheck offsets {3000,7000,11000}, 400 permutazioni, seed=2133; not_tested=gap_ratio Sturmian, V_c scaling, GUE/Poisson universale, sequenza Mobius globale coerente dopo shuffle.
tools/data/reports/agent_20260508_2133.md:36:- Contratto osservabile-operatore: `gap_ratio`, `V_c`, domini Sturmian e GUE/Poisson non testati.
tools/data/domandatore_pre_cycle.json:5:    "id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/reports/agent_20260508_2121.md:8:**observable_contract**: claim=la classe zero Mobius resta informativa dopo controllo per lunghezza del gap; observable=low_low_zero_minus_nonzero, high_high_zero_minus_nonzero, sr_zero_minus_nonzero sotto null stratificato; operator=shuffle delle cariche Mobius intervallari solo dentro bucket di lunghezza gap; generator=prime gaps up to p<=1e6 with Mobius sieve; denominator=main N={5000,10000,20000} offset=0 plus seedcheck offsets {3000,7000,11000}; not_tested=gap_ratio Sturmian, high-core phi survival, universal GUE/Poisson classification, det(M) diretto.
tools/data/reports/agent_20260508_2121.md:38:- Contratto osservabile-operatore: `gap_ratio` e gate Sturmian non testati. Il cycle testa solo se lo zero Mobius supera il null length-stratified.
tools/data/reports/insights_20260405_0729.json:53:      "claim": "V_c = 1.000 \u2248 1 (err 0.0000)",
tools/data/reports/insights_20260405_0729.json:58:      "nota": "V_c stabile a 1.000. Phi vs sqrt(2): 1.000 vs 1.948"
tools/data/reports/insights_20260405_0729.json:99:      "claim": "V_c = 1.000 \u2248 1 (err 0.0000)",
tools/data/reports/insights_20260405_0729.json:101:      "nota": "V_c stabile a 1.000. Phi vs sqrt(2): 1.000 vs 1.948"
tools/data/risultante_v2.json:46:      "V_coupling": -1.61803399,
tools/data/reports/agent_20260508_2108.md:8:**observable_contract**: claim=lo zero della carica Mobius intervallare e' testato come terzo incluso del gate aligned/misaligned; observable=rate low_low, rate high_high, SR mean per classi aligned/misaligned/zero; operator=classificazione di S_n*S_{n+1}: aligned<0, misaligned>0, zero=0; generator=prime gaps up to p<=1e6 with Mobius sieve; denominator=main N={5000,10000,20000} offset=0 plus seedcheck offsets {3000,7000,11000}; not_tested=gap_ratio Sturmian, high-core phi survival, universal GUE/Poisson classification.
tools/data/reports/agent_20260508_2108.md:44:- Contratto osservabile-operatore: `gap_ratio` Sturmian non testato; il source cycle 2102 non viene promosso; il claim su det diretto viene sostituito da controllo esplicito, non da conclusione non misurata.
tools/data/reports/falsifier_20260508_1947.json:24:      "evidence": "Return words, fattori speciali e difetto palindromico sono oggetti classici della combinatoria delle parole Sturmiane. Il report li propone correttamente come prossimo test, ma non ancora come re-discovery guardrail; senza baseline teorica rischia di taggare come nuova una proprieta' nota delle Sturmian words.",
tools/data/reports/falsifier_20260508_1947.json:25:      "suggestion": "Nel prossimo ciclo includere esplicitamente baseline classica Sturmian: return words, special factors, palindromic richness/defect attesi; dichiarare NEW solo per residui non spiegati da questi teoremi."
tools/data/reports/agent_20260508_2013.md:4:**Tension explored**: TRASCENDENZA_LIMITE / M_trascendenza_limite_attuale_L0
tools/data/reports/agent_20260508_2013.md:8:**observable_contract**: claim=se il boundary esatto del supertile e' portatore globale del core alto, le posizioni IDS dei gap core devono mostrare migliore riconoscibilita Ostrowski o maggiore prossimita ai tagli nel mode aligned rispetto al same-length misaligned; observable=distanza del centro gap da boundary di chunk, hit entro 2 siti, peso Zeckendorf e zeri finali Zeckendorf; operator=Hamiltoniana tight-binding V=1, label IDS con reader theta=1/phi, centro round(IDS*N), boundary del tiling perturbato, rappresentazione Zeckendorf del centro; generator=phi_sturmian perturbato da supertile_shuffle, same_length_contiguous_shuffle, same_count_internal_shuffle; denominator=N={377,610}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, threshold={2.0}, trials=5, top_k=12, |n|<=34, supertile_order={8,9,10,11}; not_tested=gap_ratio, domini GUE/Poisson reali, soglie 1.75/2.25, automa formale di riconoscibilita della sostituzione, generatori non-phi.
tools/data/reports/agent_20260508_2013.md:11:- **Combo**: A4 contratto della domanda + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + TxQ matrice densita come lettore IDS + TRASCENDENZA_LIMITE sul passaggio fra boundary locale e riconoscibilita globale.
tools/data/reports/agent_20260508_2013.md:83:**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro dichiarato, la riconoscibilita globale Ostrowski/Zeckendorf non identifica il boundary esatto del supertile. Il high-core aligned non batte il same-length misaligned in distanza da boundary (`14.0` vs `13.0` main; `14.0` vs `13.0` seedcheck), hit entro 2 siti (`175/566` vs `196/556` main; `195/563` vs `189/551` seedcheck) o peso Zeckendorf (`2.0` vs `2.0` in entrambi).
tools/data/reports/agent_20260508_2013.md:85:Formulazione valida: il core phi alto misura una chiusura congiunta di ordine interno e distribuzione di lunghezze Fibonacci-like. Nel ramo testato, non misura boundary esatto del supertile ne' firma Ostrowski delle posizioni IDS. `gap_ratio` non e' testato.
tools/data/reports/agent_20260508_2013.md:94:Il prossimo passaggio non deve cercare un quinto lettore del boundary esatto nello stesso ramo. Deve contrarre il claim e testare il contro-polo naturale: generatori non-phi o Sturmiani con altra pendenza. Se ordine interno + lunghezze Fibonacci-like e' il portatore, il core alto deve decadere o trasformarsi quando il reader theta=1/phi viene tenuto fisso ma il generatore non e' phi.
tools/data/reports/agent_20260508_1834.md:8:**observable_contract**: claim=il core phi dei gap larghi separa lunghezza di blocco e grammatica interna del generatore; observable=retention dei label core sotto perturbazioni che preservano o distruggono ordine interno; operator=Hamiltoniana tight-binding V=1, label IDS con reader theta=1/phi, Jaccard/retention/frequenza per mode e block_size; generator=phi_sturmian con contiguous_block_shuffle, internal_block_shuffle, global_balanced_shuffle; denominator=N={377,610}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, threshold={2.0}, trials=5, top_k=12, |n|<=34, block_size={34,40,55,64,89,96,128,144}; not_tested=gap_ratio, soglie 1.75/2.25, N fuori {377,610}, generatori Sturmiani non-phi, tiling esatto in supertile Fibonacci.
tools/data/reports/agent_20260508_1834.md:11:> Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vici?
tools/data/reports/agent_20260508_1834.md:17:- Perimetro: stesso lettore label dei cycle 16:32, 17:15 e 18:05; `gap_ratio` non testato in questo ciclo.
tools/data/reports/agent_20260508_1834.md:70:**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro `N={377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={2.0}`, `trials=5`, `top_k=12`, `|n|<=34`, il core alto `[3, -4, 4, 6]` non e' portato da lunghezza e conteggio del blocco. Quando il blocco conserva ordine interno, le scale Fibonacci `89` e `144` rendono frequente il core alto completo (`26/40`, `32/40`). Quando l'ordine interno viene distrutto dentro gli stessi blocchi, il core alto completo non compare (`0/40`) e il profilo cade sul controllo bilanciato globale.
tools/data/reports/agent_20260508_1834.md:72:La formulazione valida e': il label-set alto phi misura memoria di grammatica interna del generatore su blocchi lunghi, con vantaggio forte alle scale Fibonacci testate; non misura lunghezza generica, conteggio di simboli o valore `gap_ratio`.
tools/data/reports/agent_20260508_1834.md:84:- **L1 hard constraint vs bias**: il verdict dichiara perimetro, denominator e count grezzi; non formula universalita su tutti i generatori Sturmiani.
tools/data/reports/agent_20260508_1834.md:85:- **L2 quantita vs ratio**: Jaccard, retention e all-high rate restano separati; `gap_ratio` dichiarato non testato.
tools/data/reports/agent_20260508_1834.md:88:- **L5 re-discovery**: gap labeling e Sturmian sono meccanismi noti; il finding del cycle e' la separazione sperimentale tra lunghezza/conteggio e ordine interno del blocco.
tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:4:**Tension explored**: TRASCENDENZA_LIMITE / V_c null regressivo
tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:8:**observable_contract**: claim=un null che preserva il gap-label set Sturmian puo' decidere se `V_c` e' portato dal label-set o dall'ordine generativo; observable=`event_type={floor_hit,internal_cross,internal_multi,no_cross}`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`, `label_jaccard`, `acceptance_rate`; operator=surrogate bilanciato con swap 0/1 e ricottura finche' `label_jaccard>=0.75`, poi curva `r(V)` su griglia 0.5..3.0 step 0.01; generator=phi Sturmian, balanced_random, swap_label_surrogate; denominator=run principale N={89}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, r_threshold={0.48,0.50,0.52}, random_trials=1, label_trials=2, swap_steps=3000, seed=202605090652; non_possible=se i surrogate accettati Jaccard>=0.75 producono floor-hit o internal_multi e restano con `r_floor`/`vc_interp` vicini al random, il label-set non basta a ricostruire il boundary Sturmian; not_tested=GUE/Poisson reali, silver/bronze, fit power-law, gap_ratio, prova a N>=144 con gate raggiunto.
tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:11:- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + TxQ matrice densita come lettore spettrale + topologia assiomatica del boundary operator + tensione `TRASCENDENZA_LIMITE` proiettata sul null `V_c`.
tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:13:- **Piano superiore**: topologia della filtrazione. Il bordo non e' il numero `V_c`; e' il tipo di attraversamento prodotto dalla curva `r(V)` dopo avere imposto o fallito il vincolo sul label-set.
tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:14:- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione, swap-constrained surrogate. Il boundary operator separa crossing unico e multiplo; la filtrazione scorre `V`; lo swap mantiene la marginale e tenta di conservare il label-set senza copiare l'ordine Sturmian.
tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:19:- **Proto-ipotesi**: se il label-set e' portatore sufficiente del boundary, allora un surrogate swap con Jaccard>=0.75 deve produrre crossing interno unico e `r_floor`/`vc_interp` nella zona Sturmian. Se produce internal_multi o floor_hit con valori vicini al random, il portatore e' ordine generativo oltre al label-set.
tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:20:- **Proiezione**: misuro prima l'accettazione del null, poi l'evento. Il valore `V_c` entra solo dopo `event_type`, per non confondere il bordo minimo con il crossing.
tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:23:> Nel perimetro Sturmian-Harper N=89, preservare il gap-label set con Jaccard>=0.75 basta a ricostruire la forma `V_c` del boundary phi.
tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:26:Quando il null preserva davvero il label-set, il crossing diventa Sturmian oppure resta random-like?
tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:33:  - `floor_hit`: `r(V_min) < threshold`; `V_c` e' bordo della griglia.
tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:78:2. **Verificato: label-set alto non ricostruisce crossing Sturmian unico.** I surrogate accettati producono `8/15` internal_cross, `6/15` internal_multi e `1/15` floor_hit. Lo Sturmian produce `12/12` internal_cross e `0` multi/floor.
tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:79:3. **Verificato: i valori restano random-like.** Nei surrogate accettati `vc_median=0.597228` e `r_floor_median=0.552247`; lo Sturmian ha `vc_median=1.170751` e `r_floor_median=0.651184`; il random bilanciato ha `vc_median=0.625061` e `r_floor_median=0.534628`.
tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:81:5. **Inferito dal confronto accettati/random/Sturmian: il label-set e' lettore, non portatore sufficiente.** Conservare una parte alta del label-set non preserva il trasporto d'ordine che rende il boundary una curva interna unica.
tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:84:**FALSIFIED, scoped**: nel perimetro `N=89`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, preservare il gap-label set con Jaccard>=0.75 non basta a ricostruire la forma Sturmian del `V_c`. Il portatore del boundary non e' il label-set isolato: serve ordine generativo.
tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:86:**CONSTRAINT on V_c null**: ogni confronto `V_c` deve riportare `event_type`, `label_jaccard` e accettazione del null. Un surrogate non accettato non entra come prova contro il claim; un surrogate accettato che produce `internal_multi` o `floor_hit` falsifica la sufficienza del label-set nel perimetro.
tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:89:- **Due radici**: label-set spettrale conservato . ordine Sturmian conservato.
tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:91:- **Invariante di passaggio**: il crossing interno unico resta solo quando l'ordine generativo resta Sturmian; il label-set alto conserva parte del lettore ma non conserva il tipo di attraversamento.
tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:92:- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare surrogate accettati per separare lettore e generatore; qui diventa non-possibile trattare il gap-label set come causa sufficiente del boundary `V_c`.
tools/data/reports/agent_20260509_0652.md:103:- **L5 re-discovery vs discovery**: il gap labeling Sturmian e' baseline nota; il finding e' il gate regressivo che separa label-set come lettore e ordine come portatore.
tools/data/reports/falsifier_20260508_1805.json:30:      "claim": "Claim Under Test: `gap_ratio(phi) ...`; poi `gap_ratio` non testato e verdict su `label-set phi`.",
tools/data/reports/falsifier_20260508_1805.json:31:      "evidence": "Il report dichiara il cambio osservabile nel contratto e nell'audit, quindi non e' silent patch pieno. Pero' il `Claim Under Test` resta un frammento su `gap_ratio` mentre il ciclo testa block-shuffle label retention. La continuita' assiomatica e' dichiarata ma il nodo regressivo non e' scritto come falsificazione/correzione del claim originario.",
tools/data/reports/falsifier_20260508_1805.json:32:      "suggestion": "Aprire il prossimo report con: '`gap_ratio` non e' under test in questo ciclo; claim corretto: retention del core label sotto block shuffle'. Tenere il vecchio claim solo come antecedente storico."
tools/data/reports/falsifier_20260508_1805.json:38:      "evidence": "Il report riconosce Sturmian/Fibonacci/gap labeling come noti, ma non nomina il risultato classico piu' vicino sulla stabilita dei label/gap sotto rotazioni Sturmiane o approssimanti continuati. Il rischio NEW e' basso perche' non usa esplicitamente 'nuovo', ma la formulazione 'scoperta' resta esposta a re-discovery.",
tools/data/reports/falsifier_20260508_1805.json:39:      "suggestion": "Aggiungere un confronto bibliografico minimo: Sturmian words, continued-fraction/Fibonacci approximants, gap labeling theorem; formulare il finding come osservabile locale del lab, non come fenomeno matematico nuovo."
tools/data/neuron_snapshot.json:233:      "detail": "[P18] V_c > 1 per tutte le N. phi sta appena oltre l'auto-dualita', sul lato localizzato.",
tools/data/gap_label_repair_audit_20260508_1915.json:60:    "reader": "Sturmian/Fibonacci gap-labeling group Z + theta Z mod 1",
tools/data/gap_label_repair_audit_20260508_1915.json:82:    "baseline_statement": "The labels [3,-4,4,6] are classical Fibonacci/Sturmian gap labels; the D-ND novelty tested here is not their membership, but their joint and per-label survival under order/boundary perturbations.",
tools/data/tension_to_theory.json:33:    "TRASCENDENZA_LIMITE":                { "theories": ["R"],        "note_it": "trascendere il limite — osservatore relativistico",                                         "note_en": "transcending the limit — relativistic observer" },
tools/data/tension_to_theory.json:35:    "COMP_DOMAIN_PHOTONIC_METRIC_TENSOR": { "theories": ["E", "G"],   "note_it": "dominio fotonico + metric — EM + geometria",                                                "note_en": "photonic domain + metric — EM + geometry" },
tools/data/tension_to_theory.json:36:    "COMP_DOMAIN_PHOTONIC_FALSIFICA_F6":  { "theories": ["E"],        "note_it": "fotonico + F6 — regime EM",                                                                 "note_en": "photonic + F6 — EM regime" },
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tools/data/gap_label_symbolic_grammar_gate_20260508_2005.json:40:    "palindromic_baseline": "Sturmian factors are rich; palindromic defect 0 is the finite-window target",
tools/data/gap_label_symbolic_grammar_gate_20260508_2005.json:41:    "return_words_baseline": "each recurrent Sturmian factor has two return words; finite windows only test excess above two when repeated occurrences exist"
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Non misuro se `V_c` converge; misuro se il lettore topologico sopravvive quando il generatore perde la grammatica Sturmian esplicita.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, periodic approximant, graph/word cut. Il boundary operator legge il set; l'approssimante periodico rompe l'aperiodicita' mantenendo scala; il cut a blocchi separa memoria lunga da shuffle dispersivo.\n- **Contaminazione cognitiva**:\n  - **CE-0117 / CE-0001 KSAR**: reiterazione regressiva del ciclo 07:41: la reachability e' chiusa, ora si separa label-preserving da generator-preserving.\n  - **YSN DeltaLink**: il confine non e' classe GUE/Poisson ma trasporto di scala tra label reader e generatore.\n  - **Cornelius gene**: \"Conservare il label-set non basta: dichiara quale memoria lo trasporta.\"\n  - **PVI attack**: chiamare \"non-Sturmian\" un block shuffle lungo puo' nascondere un ponte quasi-Sturmian; per questo `source_mode`, block length e `hamming_ratio` entrano nel verdict.\n  - **Vault**: generatori Markov/density restano scarti utili: rompono il ponte ma non raggiungono il label-set.\n- **Proto-ipotesi**: il label-set alto non richiede source_mode Sturmian esplicito, ma richiede memoria di scala lunga. Se balanced random e Markov falliscono mentre blocchi 21/34 o periodo 21 passano, il confine vive nella scala conservata, non nella classe nominale del generatore.\n- **Proiezione**: genero candidati non-Sturmian, applico gate `Jaccard>=0.75`, poi misuro `r(V)` solo sui best accepted per non confondere ricerca del generatore con confronto GUE/Poisson.\n\n## Claim Under Test\n> A N=144 esiste un null non-Sturmian che conserva il label-set phi (`label_jaccard>=0.75`) con `hamming_ratio>=0.03`; se passa solo con memoria di scala lunga, il null non e' indipendente dal boundary.\n\n## Question\nIl ponte `phase_shift_sturmian` era necessario per preservare il label-set, oppure basta una memoria non-Sturmian di scala lunga?\n\n## Experiment Design\n- Script nuovo: `tools/exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py`.\n- Scope: `N=144`, phases `0,0.25,0.5,0.75`, `label_threshold=2.0`, `top_k=12`, `max_label=34`.\n- Generator pool: balanced random, block shuffle `2,3,5,8,13,21,34`, periodic approximant `13,21,34,55,89`, Markov-density.\n- Gate: `label_jaccard>=0.75`, `hamming_ratio>=0.03`.\n- Denominatore grezzo: `2199` candidati validi dopo hamming gate; `79` accettati.\n- `V_c` event letto solo sui best accepted per source mode e fase, piu' controllo `phi_sturmian`.\n\n## Results\n\nCandidate gate:\n\n| source_mode | candidates | accepted | acceptance_rate | best_jaccard | median_jaccard | median_hamming |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| balanced_random | 256 | 0 | 0.000 | 0.333 | 0.105 | 0.472 |\n| markov_density | 192 | 0 | 0.000 | 0.312 | 0.111 | 0.472 |\n| block_shuffle_21 | 187 | 6 | 0.032 | 0.818 | 0.467 | 0.153 |\n| block_shuffle_34 | 124 | 25 | 0.202 | 0.818 | 0.583 | 0.083 |\n| periodic_approximant_21 | 192 | 48 | 0.250 | 0.750 | 0.542 | 0.125 |\n\nAccettati per fase:\n\n| phase | accepted |\n|---:|---:|\n| 0.25 | 1 |\n| 0.50 | 77 |\n| 0.75 | 1 |\n\n`V_c` event sui best accepted:\n\n| source_mode | event rows | events | vc_median | label_jaccard_median | hamming_median | r_floor_median |\n|---|---:|---|---:|---:|---:|---:|\n| phi_sturmian | 12 | internal_cross=12 | 1.079 | 1.000 | 0.000 | 0.660 |\n| block_shuffle_21 | 6 | internal_cross=6 | 1.406 | 0.809 | 0.104 | 0.668 |\n| block_shuffle_34 | 6 | internal_cross=6 | 1.520 | 0.809 | 0.083 | 0.707 |\n| periodic_approximant_21 | 3 | no_cross=3 |  | 0.750 | 0.153 | 0.740 |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il label-set alto e' raggiungibile fuori da `source_mode=phase_shift_sturmian`.** Il gate trova `79/2199` candidati accettati: `block_shuffle_21` (`6`), `block_shuffle_34` (`25`), `periodic_approximant_21` (`48`).\n2. **Verificato: la reachability non e' indipendenza dispersiva.** Balanced random (`0/256`) e Markov-density (`0/192`) non passano; i soli accettati conservano memoria di scala lunga o periodo 21.\n3. **Verificato: i block shuffle accettati preservano il tipo evento `internal_cross`.** `block_shuffle_21` e `block_shuffle_34` hanno `6/6` righe internal_cross, ma con `V_c` mediano spostato a `1.406` e `1.520` contro `1.079` phi.\n4. **Verificato: il periodic approximant 21 conserva label-set ma rompe `V_c`.** Le `3/3` righe evento sono `no_cross`; quindi label-preserving e boundary-crossing divergono.\n5. **Inferito: il nodo regressivo non e' piu' Sturmian/non-Sturmian nominale.** Il nodo e' memoria di scala lunga / dispersione: il label reader accetta strutture non-Sturmian solo quando il trasporto di scala resta visibile.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**: esiste un null non-Sturmian label-preserving a `N=144`, ma non e' un contro-campo indipendente. Passano solo generatori che conservano blocchi lunghi (`21`, `34`) o periodo `21`; i generatori dispersivi balanced random e Markov-density restano a zero accettati.\n\nLa formulazione valida e': `source_mode` Sturmian esplicito non e' necessario; memoria di scala lunga e' necessaria nel perimetro misurato. `label_jaccard>=0.75` non autorizza da solo il trasferimento GUE/Poisson: deve essere accoppiato a `event_type` e alla classe di memoria del generatore.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: label-set preservato da memoria lunga . label-set distrutto da dispersione locale.\n- **Singolare**: la scala 21/34 come punto dove il generatore non e' Sturmian nominale ma porta ancora il boundary.\n- **Invariante di passaggio**: il lettore gap-label phi sopravvive al taglio a blocchi lunghi; non sopravvive a shuffle random o Markov-density.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile sostituire `source_mode=Sturmian` con un contratto piu' preciso di memoria di scala; qui diventa non-possibile usare `label_jaccard` isolato come null indipendente.\n\n## Consecutio\nIl prossimo passo e' separare memoria lunga e crossing: variare blocco/periodo attorno a `21,34` e chiedere quando `label_jaccard` resta alto ma `internal_cross` cade. Se il punto di caduta e' netto, il boundary ha una soglia di memoria; se e' continuo, il confine e' un gradiente di trasporto.\n\n## Auto-audit: source flags e 5 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_0741.md`, JSON `tools/data/vc_nonsturmian_label_null_gate_20260509_0819.json`.\n- **L1 hard constraint**: il verdict non usa \"indipendente\"; dice non-Sturmian ma memory-preserving.\n- **L2 count grezzi**: riportati `79/2199`, `0/256`, `0/192`, `6/187`, `25/124`, `48/192`, `6/6`, `3/3`.\n- **L3 no observable drift**: `gap_ratio`, fit power-law e GUE/Poisson non sono testati.\n- **L4 edge cases**: accettazioni concentrate a phase `0.50` (`77/79`); il perimetro phase-general resta non chiuso.\n- **L5 re-discovery vs discovery**: non e' scoperta che blocchi lunghi conservino piu' ordine; il finding e' la separazione operativa tra source_mode nominale e memoria di scala.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py` completato senza errori.\n- Run valido: `python tools/exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py --out tools/data/vc_nonsturmian_label_null_gate_20260509_0819.json`.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py`\n- Data: `tools/data/vc_nonsturmian_label_null_gate_20260509_0819.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0819.md`\n",
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tools/data/lab_graph.json:1154:      "content_preview": "# Agent Report - Vc Phase-Bridge Label Null\n**Date**: 2026-05-09 07:41\n**Piano**: 99\n**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / TRASCENDENZA_LIMITE\n**verdict**: CONSTRAINT on label-preserving null\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [`label_jaccard`, `acceptance_rate`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `event_type`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`] - osservabili domain-native, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var\n**observable_contract**: claim=il generatore surrog",
tools/data/lab_graph.json:1155:      "content_full": "# Agent Report - Vc Phase-Bridge Label Null\n**Date**: 2026-05-09 07:41\n**Piano**: 99\n**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / TRASCENDENZA_LIMITE\n**verdict**: CONSTRAINT on label-preserving null\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [`label_jaccard`, `acceptance_rate`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `event_type`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`] - osservabili domain-native, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var\n**observable_contract**: claim=il generatore surrogate per `V_c` deve raggiungere `Jaccard>=0.75` a N=144 con acceptance_rate non nulla prima del trasferimento GUE/Poisson; observable=`label_jaccard`, `acceptance_rate`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `event_type`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`; operator=aggiunta di candidati `phase_shift_sturmian` al generatore label-preserving, poi lettura della curva `r(V)`; generator=phi Sturmian, balanced_random, phase_shift_sturmian dentro `swap_label_surrogate`; denominator=N=144, phase={0,0.25,0.5,0.75}, r_threshold={0.48,0.50,0.52}, label_trials=2, phase_candidate_trials=64, swap_steps=0; non_possible=se il gate passa solo con source_mode Sturmian, il null e' ponte strutturato e non controprova indipendente del boundary; not_tested=GUE/Poisson, silver/bronze, fit power-law, gap_ratio, indipendenza del null fuori da source_mode Sturmian.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + TxQ matrice densita come lettore spettrale + topologia della filtrazione `r(V)` + tensione seme sulla costruzione del null label-preserving.\n- **Dipolo / punto-zero**: contro-campo indipendente / ponte strutturato; punto-zero = sequenza binaria con stesso label-set prima che il suo source_mode decida se e' null o quasi-Sturmian.\n- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo. La domanda non e' il valore `V_c`, ma se esiste un contro-campo che conserva il lettore senza conservare il generatore.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione, trasporto di fase. Il boundary operator separa floor e crossing; la filtrazione produce la curva; il trasporto di fase testa reachability del label-set senza fingere indipendenza.\n- **Contaminazione cognitiva**:\n  - **CE-0117 / KSAR**: reiterazione del kernel 06:59 sul nodo regressivo lasciato aperto: rendere il null accettabile a N=144.\n  - **PVI attack**: il rischio e' trasformare `phase_shift_sturmian` in null indipendente; per questo `source_mode` e `hamming_ratio` entrano nel verdict.\n  - **CE-0001**: il probe largo con strutture miste e swap e' stato fermato per budget; resta telemetria, non evidenza.\n- **Proto-ipotesi**: se la raggiungibilita' del label-set e' il blocco operativo, un generatore Sturmian a fase traslata deve superare `Jaccard>=0.75` a N=144. Se passa, il blocco tecnico cade; se passa solo mantenendo source_mode Sturmian, il null resta ponte strutturato e non autorizza il confronto GUE/Poisson.\n- **Proiezione**: prima misuro accettazione e distanza di Hamming; poi riporto `event_type` e `V_c` come telemetria del ponte accettato.\n\n## Claim Under Test\n> A N=144 il null label-preserving per `V_c` puo' raggiungere `Jaccard>=0.75` con acceptance_rate non nulla senza nascondere il proprio source_mode.\n\n## Question\nIl fallimento dello swap cieco a N=144 era limite del generatore, oppure impossibilita' del vincolo label-preserving?\n\n## Experiment Design\n- Script modificato: `tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py`.\n- Patch: aggiunta sorgente `phase_shift_sturmian` esplicita, con parametro `--phase-candidate-trials`.\n- Hamiltoniana: diagonale `V * seq`, off-diagonal 1, autovalori tridiagonali.\n- Curva: `r(V)` per `V=0.5..3.0`, step `0.01`.\n- Gate null: `label_jaccard>=0.75`; audit obbligatorio `source_mode` e `hamming_ratio`.\n- Run valido: `N=144`, 4 fasi, 2 candidati label per fase, 64 phase-candidates per candidato, `swap_steps=0`.\n- Denominatore grezzo: `8` sequenze surrogate candidate; `24` righe evento per soglie `0.48/0.50/0.52`.\n\n## Results\nSintesi aggregata:\n\n| generator | conditions | floor_hit | internal_cross | internal_multi | vc_median | r_floor_median | label_jaccard_median | acceptance_rate | hamming_ratio_median |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| phi_sturmian | 12 | 0 | 12 | 0 | 1.079034 | 0.659728 | 1.000000 | 1.0000 | 0.000000 |\n| balanced_random | 12 | 3 | 6 | 3 | 0.565414 | 0.515496 |  |  | 0.430556 |\n| swap_label_surrogate | 24 | 0 | 24 | 0 | 1.207107 | 0.683933 | 0.818182 | 0.7500 | 0.527778 |\n\nAudit accettazione surrogate:\n\n| phase | trial | source_mode | label_jaccard | hamming_ratio | accepted |\n|---:|---:|---|---:|---:|---|\n| 0.00 | 0 | phase_shift_sturmian | 0.642857 | 0.048611 | false |\n| 0.00 | 1 | phase_shift_sturmian | 0.642857 | 0.048611 | false |\n| 0.25 | 0 | phase_shift_sturmian | 1.000000 | 0.763889 | true |\n| 0.25 | 1 | phase_shift_sturmian | 0.818182 | 0.763889 | true |\n| 0.50 | 0 | phase_shift_sturmian | 1.000000 | 0.055556 | true |\n| 0.50 | 1 | phase_shift_sturmian | 0.750000 | 0.291667 | true |\n| 0.75 | 0 | phase_shift_sturmian | 1.000000 | 0.763889 | true |\n| 0.75 | 1 | phase_shift_sturmian | 0.818182 | 0.763889 | true |\n\nSubset accettato:\n\n| subset | accepted_sequences | event_rows | internal_cross | vc_median | r_floor_median | label_jaccard_median | hamming_ratio_median | hamming_ratio_min |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| accepted phase bridge | 6/8 | 18 | 18 | 1.194263 | 0.681807 | 0.909091 | 0.763889 | 0.055556 |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: a N=144 il gate label-preserving diventa raggiungibile.** Il nuovo source_mode accetta `6/8` sequenze surrogate; sulle righe evento l'acceptance_rate aggregata e' `0.75`.\n2. **Verificato: il ponte accettato conserva la forma Sturmian del boundary.** Le righe surrogate hanno `24/24` internal_cross, `0` floor-hit e `0` internal_multi; il random bilanciato resta misto (`3/12` floor-hit, `6/12` internal_cross, `3/12` internal_multi).\n3. **Verificato: il risultato non e' indipendenza del null.** Tutti i surrogate accettati hanno `source_mode=phase_shift_sturmian`. Quindi il gate dimostra reachability del label-set dentro la famiglia Sturmian, non controprova esterna del boundary.\n4. **Verificato: Hamming separa due casi.** Il mediano accettato e' alto (`0.763889`), ma esiste un accettato vicino alla reference (`0.055556`); il report non puo' usare l'accettazione senza riportare distanza e source_mode.\n5. **Inferito: lo swap cieco falliva come generatore, non come impossibilita' del vincolo.** Il nodo regressivo ora si sposta: dalla raggiungibilita' del label-set alla sua indipendenza dal generatore Sturmian.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**: il null label-preserving per `V_c` raggiunge `Jaccard>=0.75` a `N=144` con acceptance_rate non nulla (`6/8` sequenze, `0.75` sulle righe evento), ma solo come `phase_shift_sturmian`. Quindi il Lab ha un ponte strutturato accettabile per testare coerenza interna del boundary, non un contro-campo indipendente per trasferire verso GUE/Poisson.\n\nLa formulazione valida e': `phase_shift_sturmian` chiude il problema di reachability a N=144; non chiude il problema di indipendenza. Il prossimo confronto deve costruire un null non-Sturmian con `source_mode` diverso e `hamming_ratio` dichiarato, oppure dichiarare che il boundary `V_c` resta definito dentro la famiglia Sturmian.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: label-preserving raggiungibile . null indipendente non raggiunto.\n- **Singolare**: il ponte di fase Sturmian, dove il contro-campo conserva il generatore e percio' non e' ancora contro-campo.\n- **Invariante di passaggio**: `event_type=internal_cross` sopravvive quando il label-set e l'ordine Sturmian sopravvivono; non sopravvive nel random bilanciato.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare un ponte label-preserving a N=144 per audit interno di `V_c`; qui diventa non-possibile passare a GUE/Poisson finche' `source_mode` resta Sturmian.\n\n## Consecutio\nIl prossimo passo non e' confrontare GUE/Poisson. E' spezzare il ponte: cercare un generatore non-Sturmian che mantenga `label_jaccard>=0.75` e `hamming_ratio` non triviale, oppure promuovere il vincolo che il label-set alto e' raggiungibile solo attraverso trasporto Sturmian nel perimetro N=144.\n\n## Auto-audit: source flags e 5 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_0637.md`, `agent_20260509_0652.md`, `agent_20260509_0659.md`, JSON `tools/data/vc_label_preserving_phase_bridge_20260509_0741.json`.\n- **L1 hard constraint**: il verdict non autorizza GUE/Poisson; dichiara source_mode Sturmian come limite.\n- **L2 count grezzi**: riportati `6/8`, `18/18`, `24/24`, `3/12`, `6/12`, `3/12`.\n- **L3 no silent patching**: il nuovo candidato e' nominato come `phase_shift_sturmian`, non mascherato da swap indipendente.\n- **L4 edge cases**: fase 0.00 fallisce in entrambi i trial; fase 0.50 trial0 passa ma con Hamming basso `0.055556`.\n- **L5 re-discovery vs discovery**: la stabilita' Sturmian sotto fase e' attesa; il finding del ciclo e' il vincolo operativo: reachability si chiude, indipendenza resta aperta.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py` completato senza errori.\n- Run fermato per budget: probe con `swap_steps=600`, `structured_trials=80`, `supertile_orders=3..9` non ha prodotto output entro il budget ed e' stato terminato.\n- Run valido: `python tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py --ns 144 --phases 0,0.25,0.5,0.75 --random-trials 1 --label-trials 2 --swap-steps 0 --structured-trials 0 --phase-candidate-trials 64 --min-hamming-ratio 0.03 --seed 202605090741 --out tools/data/vc_label_preserving_phase_bridge_20260509_0741.json`.\n\n## Files\n- Script modificato: `tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py`\n- Data: `tools/data/vc_label_preserving_phase_bridge_20260509_0741.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0741.md`\n",
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tools/data/lab_graph.json:1206:      "content_full": "# Agent Report - Vc Label Reachability Gate\n**Date**: 2026-05-09 06:59\n**Piano**: 98\n**Tension explored**: TRASCENDENZA_LIMITE / V_c null regressivo\n**verdict**: CONSTRAINT on null reachability\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [`event_type`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`, `label_jaccard`, `acceptance_rate`] - osservabili domain-native, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var\n**observable_contract**: claim=il null label-preserving deve essere raggiungibile oltre N=89 prima di usare `V_c` per trasferire il boundary verso altri perimetri; observable=`event_type={floor_hit,internal_cross,internal_multi,no_cross}`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`, `label_jaccard`, `acceptance_rate`; operator=surrogate bilanciato con swap 0/1, gate `label_jaccard>=0.75`, poi curva `r(V)` su griglia 0.5..3.0 step 0.01; generator=phi Sturmian, balanced_random, swap_label_surrogate; denominator=N=144, phase={0,0.25,0.5,0.75}, r_threshold={0.48,0.50,0.52}, random_trials=1, label_trials=1, swap_steps=120, seed=202605090659; non_possible=se il gate label-preserving non viene raggiunto, il ciclo non puo' usare il surrogate come controprova del boundary Sturmian; not_tested=GUE/Poisson reali, silver/bronze, fit power-law, gap_ratio, sufficienza del label-set con surrogate accettati a N=144.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + TxQ matrice densita come lettore spettrale + topologia assiomatica del boundary operator + tensione `TRASCENDENZA_LIMITE` sul null `V_c`.\n- **Dipolo / punto-zero**: null raggiungibile / null non raggiungibile; punto-zero = sequenza bilanciata prima della lettura spettrale, dove marginale, label-set e ordine generativo non sono ancora separati.\n- **Piano superiore**: topologia della filtrazione. Prima del valore `V_c` c'e' il problema di esistenza del contro-campo: un null non accettato non puo' decidere la curva.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione, swap-constrained surrogate. Il boundary operator separa crossing e floor; la filtrazione produce `r(V)`; lo swap testa se il vincolo label-set e' raggiungibile senza copiare l'ordine Sturmian.\n- **Contaminazione cognitiva**:\n  - **CE-0117 / KSAR**: reiterazione diretta del kernel 06:52 sul nodo lasciato aperto: stabilita' cross-scale del null.\n  - **PVI attack**: il rischio e' trasformare un fallimento computazionale in prova fisica; per questo il verdict e' solo reachability del null.\n  - **CE-0001**: il run largo fermato per budget resta telemetria e non viene usato come evidenza numerica.\n- **Proto-ipotesi**: se il generatore label-preserving e' pronto per il trasferimento, allora a N=144 deve raggiungere `Jaccard>=0.75` con accettazione non nulla. Se non raggiunge il gate, il prossimo passo resta costruzione del null, non estensione a GUE/Poisson.\n- **Proiezione**: misuro prima `acceptance_rate` e `label_jaccard`; `event_type` e `V_c` sono riportati come telemetria del surrogate non accettato, non come controprova del boundary.\n\n## Claim Under Test\n> Nel perimetro N=144, il surrogate swap label-preserving raggiunge il gate `Jaccard>=0.75` abbastanza da diventare null valido per confrontare `V_c`.\n\n## Question\nIl fallimento oltre N=89 era solo budget del run precedente, oppure il null label-preserving non e' ancora raggiungibile nel perimetro N=144?\n\n## Experiment Design\n- Script riusato: `tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py`.\n- Hamiltoniana: diagonale `V * seq`, off-diagonal 1, autovalori tridiagonali.\n- Curva: `r(V)` per `V=0.5..3.0`, step `0.01`.\n- Gate null: `swap_label_surrogate` accettato solo se `label_jaccard>=0.75` contro label-set Sturmian matched.\n- Denominatore grezzo: `phi_sturmian=12` righe evento, `balanced_random=12`, `swap_label_surrogate=12`; 4 sequenze surrogate candidate, una per fase.\n- Perimetro ridotto: prima sono stati tentati run piu' larghi (`N=89,144,233` con 12000 swap; `N=144` con 5000 e 1200 swap). Non hanno chiuso nel budget del ciclo e sono telemetria di costo, non risultati del report.\n\n## Results\nSintesi aggregata:\n\n| generator | conditions | floor_hit | internal_cross | internal_multi | internal_rate | vc_median | r_floor_median | r_span_median | label_jaccard_median | acceptance_rate |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| phi_sturmian | 12 | 0 | 12 | 0 | 1.0000 | 1.079034 | 0.659728 | 0.371911 | 1.000000 | 1.0000 |\n| balanced_random | 12 | 4 | 6 | 2 | 0.6667 | 0.571850 | 0.520767 | 0.210637 |  |  |\n| swap_label_surrogate | 12 | 5 | 1 | 6 | 0.5833 | 0.520263 | 0.502703 | 0.210624 | 0.500000 | 0.0000 |\n\nAudit accettazione surrogate:\n\n| N | phase | label_jaccard | accepted | steps_used | accepted_steps |\n|---:|---:|---:|---|---:|---:|\n| 144 | 0.00 | 0.642857 | false | 120 | 27 |\n| 144 | 0.25 | 0.500000 | false | 120 | 27 |\n| 144 | 0.50 | 0.500000 | false | 120 | 13 |\n| 144 | 0.75 | 0.333333 | false | 120 | 37 |\n\nPer soglia del surrogate non accettato:\n\n| r_threshold | floor_hit | internal_cross | internal_multi | vc_median |\n|---:|---:|---:|---:|---:|\n| 0.48 | 0 | 0 | 4 | 0.571039 |\n| 0.50 | 2 | 0 | 2 | 0.527095 |\n| 0.52 | 3 | 1 | 0 | 0.500000 |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: a N=144 il gate label-preserving non viene raggiunto in questo perimetro diagnostico.** Le 4 sequenze surrogate hanno `accepted=false`; il massimo Jaccard e' `0.642857`, sotto il gate `0.75`.\n2. **Verificato: il surrogate non accettato resta event-type random-like.** Produce `5/12` floor-hit, `6/12` internal_multi e solo `1/12` internal_cross; lo Sturmian produce `12/12` internal_cross e nessun floor/multi.\n3. **Verificato: il valore `V_c` del surrogate non accettato resta vicino al bordo.** `vc_median=0.520263` e `r_floor_median=0.502703`, contro `vc_median=1.079034` e `r_floor_median=0.659728` dello Sturmian.\n4. **Verificato: il costo del null cresce prima della prova fisica.** I tentativi piu' larghi non chiudono nel budget del cycle; il nodo regressivo e' il generatore del null, non il boundary verso GUE/Poisson.\n5. **Inferito: N=89 non basta come prova di trasferibilita' del null.** Il risultato 06:52 resta valido nel suo perimetro; per N=144 serve un generatore piu' efficiente o un criterio label-preserving diverso prima di parlare di sufficienza del label-set.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT on V_c null reachability**: nel perimetro diagnostico `N=144`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, `swap_steps=120`, il surrogate label-preserving non raggiunge il gate `Jaccard>=0.75`. Quindi il ciclo non decide la sufficienza del label-set a N=144; decide che il null non e' ancora generatore valido oltre N=89.\n\nLa formulazione valida e': prima di estendere `V_c` a GUE/Poisson, il Lab deve produrre un null label-preserving con accettazione dichiarata su N={89,144,233}. Fino a quel punto `event_type` resta gate obbligatorio e `label_jaccard` resta precondizione del confronto, non osservabile accessoria.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: prova fisica del boundary . raggiungibilita' del contro-campo.\n- **Singolare**: il surrogate prima dell'accettazione, dove non e' ancora null e non e' ancora evidenza.\n- **Invariante di passaggio**: `event_type` continua a separare Sturmian da random-like; cade la possibilita' di usare surrogate non accettati come controprova.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile trattare l'accettazione del null come osservabile atomica; qui diventa non-possibile trasferire `V_c` fuori dal perimetro Sturmian finche' il null cross-scale non esiste.\n\n## Consecutio\nIl prossimo passo e' regressivo sul generatore, non estensivo sul dominio: sostituire lo swap cieco con un generatore vincolato che ottimizza direttamente il label-set per fase e scala, oppure dichiarare che il label-set non e' un vincolo generativo praticabile e scegliere un null piu' nativo all'ordine Sturmian. Solo un null con accettazione non nulla su N={89,144,233} autorizza il passaggio a GUE/Poisson.\n\n## Auto-audit: source flags e 5 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_0330.md`, `agent_20260509_0637.md`, `agent_20260509_0652.md`, JSON `tools/data/vc_label_reachability_gate_20260509_0659.json`.\n- **L1 hard constraint**: il verdict non dice che il label-set fallisce a N=144; dice che il null accettato non e' stato generato.\n- **L2 count grezzi**: riportati `12`, `4`, `5/12`, `6/12`, `1/12`, `0/4`.\n- **L3 no silent patching**: i run larghi fermati per budget sono dichiarati come telemetria, non nascosti.\n- **L4 edge cases**: fase 0.00 arriva a Jaccard `0.642857`, piu' vicina al gate ma non accettata; fase 0.75 resta `0.333333`.\n- **L5 re-discovery vs discovery**: il finding non e' la curva Sturmian; e' il vincolo operativo che l'accettazione del null precede ogni confronto `V_c`.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py` completato senza errori.\n- Run validato: `python tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py --ns 144 --phases 0,0.25,0.5,0.75 --random-trials 1 --label-trials 1 --swap-steps 120 --seed 202605090659 --out tools/data/vc_label_reachability_gate_20260509_0659.json`.\n- Run fermati per budget: tentativi con `N=89,144,233` e 12000 swap, poi `N=144` con 5000 e 1200 swap.\n\n## Files\n- Script riusato: `tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py`\n- Data: `tools/data/vc_label_reachability_gate_20260509_0659.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0659.md`\n",
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tools/data/lab_graph.json:1255:      "findings": "1. **Verificato: il gate label-preserving viene raggiunto nel perimetro N=89.** Il deep run accetta `5/8` sequenze surrogate; sulle righe evento l'accettazione e' `15/24`, con mediana Jaccard `0.75`.\n2. **Verificato: label-set alto non ricostruisce crossing Sturmian unico.** I surrogate accettati producono `8/15` internal_cross, `6/15` internal_multi e `1/15` floor_hit. Lo Sturmian produce `12/12`",
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Il bordo non e' il numero `V_c`; e' il tipo di attraversamento prodotto dalla curva `r(V)` dopo avere imposto o fallito il vincolo sul label-set.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione, swap-constrained surrogate. Il boundary operator separa crossing unico e multiplo; la filtrazione scorre `V`; lo swap mantiene la marginale e tenta di conservare il label-set senza copiare l'ordine Sturmian.\n- **Contaminazione cognitiva**:\n  - **CE-0117 / KSAR**: reiterazione diretta del kernel emerso alle 06:37: stesso oggetto, nodo regressivo piu' profondo.\n  - **PVI attack**: il rischio e' dichiarare label-preserving un null che non raggiunge il vincolo; per questo l'accettazione Jaccard entra nel denominatore.\n  - **CE-0001**: il fallimento a N=144 nel run largo resta telemetria, non viene escluso.\n- **Proto-ipotesi**: se il label-set e' portatore sufficiente del boundary, allora un surrogate swap con Jaccard>=0.75 deve produrre crossing interno unico e `r_floor`/`vc_interp` nella zona Sturmian. Se produce internal_multi o floor_hit con valori vicini al random, il portatore e' ordine generativo oltre al label-set.\n- **Proiezione**: misuro prima l'accettazione del null, poi l'evento. Il valore `V_c` entra solo dopo `event_type`, per non confondere il bordo minimo con il crossing.\n\n## Claim Under Test\n> Nel perimetro Sturmian-Harper N=89, preservare il gap-label set con Jaccard>=0.75 basta a ricostruire la forma `V_c` del boundary phi.\n\n## Question\nQuando il null preserva davvero il label-set, il crossing diventa Sturmian oppure resta random-like?\n\n## Experiment Design\n- Script: `tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py`.\n- Hamiltoniana: diagonale `V * seq`, off-diagonal 1, autovalori tridiagonali.\n- Curva: `r(V)` per `V=0.5..3.0`, step `0.01`.\n- Eventi:\n  - `floor_hit`: `r(V_min) < threshold`; `V_c` e' bordo della griglia.\n  - `internal_cross`: parte sopra soglia e attraversa una volta.\n  - `internal_multi`: attraversa piu' volte.\n  - `no_cross`: non attraversa.\n- Null:\n  - `balanced_random`: stessa marginale 0/1 del riferimento.\n  - `swap_label_surrogate`: parte da random bilanciato, scambia siti 0/1 e accetta il miglior candidato; il surrogate e' accettato solo se `label_jaccard>=0.75`.\n- Denominatore grezzo run principale: `phi_sturmian=12` condizioni, `balanced_random=12`, `swap_label_surrogate=24`; surrogate accettati `15/24` righe evento, equivalenti a `5/8` sequenze surrogate.\n- Telemetria: un run largo N={89,144}, 600 swap, non raggiunge il gate (`acceptance_rate=0.0`, mediana Jaccard 0.5714); il perimetro valido del verdict e' il deep run N=89 con 3000 swap.\n\n## Results\nSintesi aggregata run principale:\n\n| generator | conditions | floor_hit | internal_cross | internal_multi | internal_rate | vc_median | r_floor_median | r_span_median | label_jaccard_median | acceptance_rate |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| phi_sturmian | 12 | 0 | 12 | 0 | 1.0000 | 1.170751 | 0.651184 | 0.329315 | 1.000000 | 1.0000 |\n| balanced_random | 12 | 0 | 8 | 4 | 1.0000 | 0.625061 | 0.534628 | 0.236926 |  |  |\n| swap_label_surrogate | 24 | 1 | 11 | 12 | 0.9583 | 0.629162 | 0.546582 | 0.267419 | 0.750000 | 0.6250 |\n\nSurrogate accettati soltanto (`label_jaccard>=0.75`):\n\n| subset | rows | floor_hit | internal_cross | internal_multi | vc_median | r_floor_median | r_span_median |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| accepted swap_label_surrogate | 15 | 1 | 8 | 6 | 0.597228 | 0.552247 | 0.267782 |\n| failed swap_label_surrogate | 9 | 0 | 3 | 6 | 0.666607 | 0.540917 | 0.267055 |\n\nPer soglia, surrogate accettati:\n\n| r_threshold | rows | floor_hit | internal_cross | internal_multi | vc_median |\n|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| 0.48 | 5 | 0 | 2 | 3 | 0.647448 |\n| 0.50 | 5 | 0 | 3 | 2 | 0.597228 |\n| 0.52 | 5 | 1 | 3 | 1 | 0.543247 |\n\nAudit accettazione surrogate per fase:\n\n| phase | trial0 Jaccard | trial1 Jaccard | accepted |\n|---:|---:|---:|---:|\n| 0.00 | 0.750000 | 0.750000 | 2/2 |\n| 0.25 | 0.833333 | 0.833333 | 2/2 |\n| 0.50 | 0.750000 | 0.666667 | 1/2 |\n| 0.75 | 0.714286 | 0.666667 | 0/2 |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il gate label-preserving viene raggiunto nel perimetro N=89.** Il deep run accetta `5/8` sequenze surrogate; sulle righe evento l'accettazione e' `15/24`, con mediana Jaccard `0.75`.\n2. **Verificato: label-set alto non ricostruisce crossing Sturmian unico.** I surrogate accettati producono `8/15` internal_cross, `6/15` internal_multi e `1/15` floor_hit. Lo Sturmian produce `12/12` internal_cross e `0` multi/floor.\n3. **Verificato: i valori restano random-like.** Nei surrogate accettati `vc_median=0.597228` e `r_floor_median=0.552247`; lo Sturmian ha `vc_median=1.170751` e `r_floor_median=0.651184`; il random bilanciato ha `vc_median=0.625061` e `r_floor_median=0.534628`.\n4. **Verificato: il vincolo non e' uniforme sulle fasi.** Le fasi 0.00 e 0.25 raggiungono `2/2`; fase 0.50 raggiunge `1/2`; fase 0.75 raggiunge `0/2`. Il null label-preserving non e' ancora generatore stabile cross-phase.\n5. **Inferito dal confronto accettati/random/Sturmian: il label-set e' lettore, non portatore sufficiente.** Conservare una parte alta del label-set non preserva il trasporto d'ordine che rende il boundary una curva interna unica.\n\n## Verdict\n**FALSIFIED, scoped**: nel perimetro `N=89`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, preservare il gap-label set con Jaccard>=0.75 non basta a ricostruire la forma Sturmian del `V_c`. Il portatore del boundary non e' il label-set isolato: serve ordine generativo.\n\n**CONSTRAINT on V_c null**: ogni confronto `V_c` deve riportare `event_type`, `label_jaccard` e accettazione del null. Un surrogate non accettato non entra come prova contro il claim; un surrogate accettato che produce `internal_multi` o `floor_hit` falsifica la sufficienza del label-set nel perimetro.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: label-set spettrale conservato . ordine Sturmian conservato.\n- **Singolare**: sequenza binaria bilanciata prima del lettore spettrale, dove marginale e potenziale di gap sono indistinti.\n- **Invariante di passaggio**: il crossing interno unico resta solo quando l'ordine generativo resta Sturmian; il label-set alto conserva parte del lettore ma non conserva il tipo di attraversamento.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare surrogate accettati per separare lettore e generatore; qui diventa non-possibile trattare il gap-label set come causa sufficiente del boundary `V_c`.\n\n## Consecutio\nIl prossimo passaggio non e' estendere a GUE/Poisson. Prima serve un generatore label-preserving stabile cross-phase: stessa accettazione Jaccard su N={89,144,233} oppure fallimento dichiarato come vincolo del null. Solo dopo il boundary operator puo' trasferire verso domini GUE/Poisson.\n\n## Auto-audit: source flags e 5 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_0637.md`, JSON `vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652_deep89.json`.\n- **L1 hard constraint**: il verdict e' scoped a N=89; N>=144 resta non verificato con gate raggiunto.\n- **L2 count grezzi**: riportati `12`, `24`, `15`, `5/8`, `8/15`, `6/15`, `1/15`.\n- **L3 no silent patching**: il run largo fallito e le fasi non accettate restano nel report come telemetria/vincolo.\n- **L4 edge cases**: a `r_threshold=0.48` i surrogate accettati non fanno floor-hit ma fanno `3/5` internal_multi; il problema non e' solo il bordo minimo.\n- **L5 re-discovery vs discovery**: il gap labeling Sturmian e' baseline nota; il finding e' il gate regressivo che separa label-set come lettore e ordine come portatore.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py` completato senza errori.\n- Run largo: `tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json`, N={89,144}, 600 swap, `acceptance_rate=0.0`.\n- Run principale: `tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652_deep89.json`, N={89}, 3000 swap, `acceptance_rate=0.625`.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py`\n- Data principale: `tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652_deep89.json`\n- Data telemetria: `tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0652.md`\n",
tools/data/lab_graph.json:1263:          "text": "> Nel perimetro Sturmian-Harper N=89, preservare il gap-label set con Jaccard>=0.75 basta a ricostruire la forma `V_c` del boundary phi."
tools/data/lab_graph.json:1269:          "text": "Quando il null preserva davvero il label-set, il crossing diventa Sturmian oppure resta random-like?"
tools/data/lab_graph.json:1303:      "tensions": "TRASCENDENZA_LIMITE / V_c null regressivo",
tools/data/lab_graph.json:1304:      "verdict": "**CONSTRAINT on V_c null**: nel perimetro `N={89,144,233}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, il boundary Sturmian e' crossing interno unico. Il random bilanciato non e' un co",
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tools/data/lab_graph.json:1306:      "findings": "1. **Verificato: il crossing Sturmian e' interno nel perimetro testato.** `phi_sturmian` e `sturmian_phase_shuffle` hanno `floor_hit=0` e `internal_cross` unico in tutte le condizioni (`36/36` e `72/72`).\n2. **Verificato: il random bilanciato mescola eventi diversi.** `balanced_random` contiene `27/72` floor-hit, `23/72` crossing interni unici e `22/72` crossing multipli. Il vecchio `V_c=0.5` aggr",
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tools/data/lab_graph.json:1308:      "content_full": "# Agent Report - Vc Null Regression Gate\n**Date**: 2026-05-09 06:37\n**Piano**: 98\n**Tension explored**: TRASCENDENZA_LIMITE / V_c null regressivo\n**verdict**: CONSTRAINT\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [] - osservabile spettrale dedicato `V_c`, nessun osservabile canonico SR/SR2/L1/L2/triple_var\n**observable_contract**: claim=la forma `r(V)` del boundary Sturmian-Harper e' sostenuta da attraversamenti interni, non da collasso al bordo minimo della filtrazione; observable=`event={floor_hit,internal_cross,internal_multi,no_cross}`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`, `label_jaccard`; operator=curva `r(V)` su griglia 0.5..3.0 step 0.01, crossing lineare e classificazione del primo stato rispetto a `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`; generator=phi Sturmian, phase-shuffle Sturmian, random bilanciato, surrogate random selezionato per overlap label-set; denominator=N={89,144,233}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, phase_trials=2, random_trials=2, label_trials=2, label_candidates=5, seed=202605090637; non_possible=se un null che preserva label-set produce crossing interno unico e stesso `r_floor` dei generatori Sturmian, `V_c` non e' piu' boundary map di ordine Sturmian; not_tested=GUE/Poisson reali, silver/bronze in questo ciclo, fit power-law, label-preserving forte con accettazione Jaccard>=0.75.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + TxQ matrice densita / TxR gas relativistico come filtrazione spettro-temperatura + nodo `TRASCENDENZA_LIMITE` + tensione operativa `V_c` sul null regressivo.\n- **Dipolo / punto-zero**: collasso al bordo minimo (`floor_hit`) / attraversamento interno; punto-zero = il primo stato della curva rispetto alla soglia, prima che `V_c` venga contato come valore.\n- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo come filtrazione. Il contenuto non e' il numero `V_c`, ma il tipo di evento che genera il passaggio.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione, spectrum-preserving surrogate. Il boundary operator separa floor e interno; la filtrazione scorre `V`; il surrogate tenta di conservare il lettore label-set prima di misurare il crossing.\n- **Contaminazione cognitiva**:\n  - **CE-0117 / KSAR**: reiterazione del kernel del ciclo 03:30 senza cambiare dominio: stesso `V_c`, nodo regressivo diverso.\n  - **PVI attack**: il rischio e' rendere il null piu' debole per salvare la curva metallica; per questo il surrogate label-preserving espone il proprio `label_jaccard`.\n  - **CE-0001**: il fallimento del surrogate entra come informazione, non come parametro da calibrare.\n- **Proto-ipotesi**: se il boundary e' effetto di ordine Sturmian, allora le fasi Sturmian devono conservare crossing interno senza floor-hit; se basta preservare parzialmente il label-set, il surrogate random deve recuperare lo stesso evento interno unico. Se il surrogate non preserva il label-set, il ciclo produce un vincolo sul generatore del null.\n- **Proiezione**: misuro l'evento prima del valore. `floor_hit` indica che il null parte gia' oltre il confine; `internal_cross` indica che la filtrazione crea il passaggio; `internal_multi` indica bordo oscillante, non curva metallica semplice.\n\n## Claim Under Test\n> Nel perimetro Sturmian-Harper ridotto, la separazione metallico/random della curva `r(V)` sopravvive quando `V_c` viene decomposto in evento di bordo: i generatori Sturmian producono crossing interno; il random produce floor-hit o multi-crossing. Un surrogate che preserva label-set deve decidere se il portatore e' il label-set o l'ordine generativo.\n\n## Question\nIl null precedente falsificava `V_c` perche' era troppo debole e collassava a `V_min`, oppure perche' il crossing interno richiede ordine Sturmian oltre al label-set?\n\n## Experiment Design\n- Script: `tools/exp_vc_null_regression_gate.py`.\n- Hamiltoniana: diagonale `V * seq`, off-diagonal 1, autovalori tridiagonali.\n- Curva: `r(V)` per `V=0.5..3.0`, step `0.01`.\n- Eventi:\n  - `floor_hit`: `r(V_min) < threshold`; il valore `V_c` e' il bordo della griglia, non attraversamento.\n  - `internal_cross`: parte sopra soglia e attraversa una volta.\n  - `internal_multi`: parte sopra soglia ma attraversa piu' volte.\n  - `no_cross`: non attraversa.\n- Generatori:\n  - `phi_sturmian`: sequenza di riferimento per ogni N/fase.\n  - `sturmian_phase_shuffle`: stessa theta phi, fase random.\n  - `balanced_random`: stesso conteggio di 1, ordine distrutto.\n  - `label_preserving_surrogate`: miglior candidato tra 5 random bilanciati secondo Jaccard del label-set spettrale con la sequenza riferimento (`label_threshold=2.0`, `top_k=12`, `max_label=34`).\n- Denominatore grezzo: `phi_sturmian=36` condizioni; ogni controllo `72` condizioni. Il run pieno con N fino a 377 e 12 candidati e' stato fermato per budget; il perimetro valido e' quello dichiarato qui.\n- Contratto osservabile-operatore: `gap_ratio`, controlli metallici silver/bronze e domini GUE/Poisson non vengono testati in questo ciclo.\n\n## Results\nSintesi aggregata:\n\n| generator | conditions | floor_hit | internal_cross | internal_multi | internal_rate | vc_median | r_floor_median | r_span_median | label_jaccard_median |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| phi_sturmian | 36 | 0 | 36 | 0 | 1.0000 | 1.058885 | 0.654502 | 0.340093 | 1.000000 |\n| sturmian_phase_shuffle | 72 | 0 | 72 | 0 | 1.0000 | 1.193335 | 0.691274 | 0.382659 |  |\n| balanced_random | 72 | 27 | 23 | 22 | 0.6250 | 0.532928 | 0.512032 | 0.190609 |  |\n| label_preserving_surrogate | 72 | 23 | 29 | 20 | 0.6806 | 0.561171 | 0.534427 | 0.198427 | 0.166667 |\n\nPer soglia:\n\n| generator | r_threshold | floor_hit | internal_cross | internal_multi | internal_rate | vc_median |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| phi_sturmian | 0.48 | 0 | 12 | 0 | 1.0000 | 1.229013 |\n| phi_sturmian | 0.50 | 0 | 12 | 0 | 1.0000 | 1.108569 |\n| phi_sturmian | 0.52 | 0 | 12 | 0 | 1.0000 | 1.005215 |\n| sturmian_phase_shuffle | 0.48 | 0 | 24 | 0 | 1.0000 | 1.377315 |\n| sturmian_phase_shuffle | 0.50 | 0 | 24 | 0 | 1.0000 | 1.275439 |\n| sturmian_phase_shuffle | 0.52 | 0 | 24 | 0 | 1.0000 | 1.168195 |\n| balanced_random | 0.48 | 4 | 11 | 9 | 0.8333 | 0.594383 |\n| balanced_random | 0.50 | 10 | 7 | 7 | 0.5833 | 0.531929 |\n| balanced_random | 0.52 | 13 | 5 | 6 | 0.4583 | 0.500000 |\n| label_preserving_surrogate | 0.48 | 3 | 9 | 12 | 0.8750 | 0.633067 |\n| label_preserving_surrogate | 0.50 | 9 | 9 | 6 | 0.6250 | 0.568673 |\n| label_preserving_surrogate | 0.52 | 11 | 11 | 2 | 0.5417 | 0.523669 |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il crossing Sturmian e' interno nel perimetro testato.** `phi_sturmian` e `sturmian_phase_shuffle` hanno `floor_hit=0` e `internal_cross` unico in tutte le condizioni (`36/36` e `72/72`).\n2. **Verificato: il random bilanciato mescola eventi diversi.** `balanced_random` contiene `27/72` floor-hit, `23/72` crossing interni unici e `22/72` crossing multipli. Il vecchio `V_c=0.5` aggregava floor-hit e attraversamenti reali.\n3. **Verificato: il surrogate label-preserving minimo non preserva il label-set.** La mediana Jaccard e' `0.166667`, con minimo `0.071429`; quindi questo controllo non decide se il label-set basta a produrre il crossing Sturmian.\n4. **Verificato: anche il surrogate debole resta vicino al random, non allo Sturmian.** Ha `23/72` floor-hit e `20/72` internal_multi, `r_floor_median=0.534427` e `r_span_median=0.198427`, contro `r_floor_median=0.654502/0.691274` e span `0.340093/0.382659` degli Sturmian.\n5. **Inferito: il nodo regressivo del null e' doppio.** Separare floor-hit e crossing interno ripara il denominatore di `V_c`; costruire un vero null label-preserving richiede un generatore dedicato, non selezione random superficiale.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT on V_c null**: nel perimetro `N={89,144,233}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, il boundary Sturmian e' crossing interno unico. Il random bilanciato non e' un contro-campo omogeneo: contiene floor-hit e multi-crossing. La separazione precedente metallico/random resta valida come distinzione di evento, ma il ciclo non chiude il claim label-set perche' il surrogate label-preserving non preserva davvero il label-set.\n\nLa formulazione valida e': `V_c` va riportato insieme a `event_type`; `floor_hit` non e' crossing; `internal_multi` non e' curva metallica semplice. Il prossimo null deve generare sequenze con Jaccard label-set alto prima di confrontare `V_c`.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: valore `V_c` aggregato . evento generativo del crossing.\n- **Singolare**: la curva `r(V)` prima della soglia, dove il confine non e' ancora numero ma tipo di passaggio.\n- **Invariante di passaggio**: sopravvive il crossing interno unico sotto cambio di fase Sturmian; cade il null random come denominatore omogeneo.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare `event_type` come gate regressivo di ogni misura `V_c`; qui diventa non-possibile confrontare mediane `V_c` senza separare floor-hit, internal-cross e multi-crossing.\n\n## Consecutio\nIl prossimo passo e' costruire un surrogate label-preserving reale: non scegliere il miglior random fra pochi candidati, ma generare per ricottura/swap vincolato finche' `label_jaccard >= 0.75` viene raggiunto con denominatore dichiarato. Se quel null produce `floor_hit` o `internal_multi`, il portatore e' ordine Sturmian oltre al label-set; se produce crossing interno unico con `r_floor` e `r_span` Sturmian, il portatore e' il label-set.\n\n## Auto-audit: source flags e 5 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_0330.md`, output JSON del nuovo script.\n- **L1 hard constraint**: nessun claim universale; il verdict vale solo sul perimetro ridotto dichiarato.\n- **L2 quantita vs ratio**: riportati count grezzi (`36`, `72`, `27/72`, `23/72`, `22/72`) oltre ai rate.\n- **L3 no silent patching**: il surrogate label-preserving fallito viene dichiarato come fallimento del controllo, non escluso.\n- **L4 edge cases**: random a `r_threshold=0.48` ha molti crossing interni (`20/24` contando multi), quindi non basta dire \"random=floor\".\n- **L5 re-discovery vs discovery**: tight-binding Sturmian e r-statistic sono standard; il finding e' il gate regressivo `event_type` per non confondere floor e crossing.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- Runtime: primo run piu' largo fermato per budget; run valido completato con N={89,144,233}, 5 candidati label per surrogate.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_vc_null_regression_gate.py` completato senza errori.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_vc_null_regression_gate.py`\n- Data: `tools/data/vc_null_regression_gate_20260509_0637.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0637.md`\n",
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tools/data/lab_graph.json:1359:      "content_full": "# Agent Report - Interpolated Vc Curve Map\n**Date**: 2026-05-09 03:30\n**Piano**: 97\n**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE (0.6)\n**verdict**: CONSTRAINT\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [] - osservabile spettrale dedicato `V_c`, nessun osservabile canonico SR/SR2/L1/L2/triple_var\n**observable_contract**: claim=la forma locale della curva `r(V)` puo' sostituire il primo crossing su griglia come portatore del boundary Sturmian-Harper; observable=`vc_interp`, `slope_at_cross`, `crossing_count`, `r_span`; operator=curva `r(V)` su griglia 0.5..3.0 step 0.01 con crossing lineare interpolato per `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`; generator=Sturmian metallici phi/silver/bronze e random bilanciato a densita phi; denominator=N={89,144,233,377,610}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, 3 random trial per condizione, seed=202605090330; not_tested=gap_ratio, label-set Sturmian, fit power-law asintotico, domini reali GUE/Poisson, prova formale di monotonia.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + TxQ matrice densita / TxR gas relativistico come incrocio spettro-temperatura + nodo `TRASCENDENZA_LIMITE` sul passaggio tra piani + tensione `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`.\n- **Dipolo / punto-zero**: valore discreto di crossing / forma continua della curva; punto-zero = crossing interpolato `V_c`, dove repulsione e indipendenza vengono separati dalla curva prima che il reticolo numerico scelga il valore.\n- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo come filtrazione in `V`; il contenuto e' la classe di attraversamento della curva, non il singolo valore phase-0.\n- **Operatori laterali scelti**: filtrazione, boundary operator, curve-shape. La filtrazione scorre il parametro `V`; il boundary operator nomina `r(V)=threshold`; curve-shape attacca il nodo regressivo del cycle precedente, dove la griglia decideva al posto del confine.\n- **Contaminazione cognitiva**:\n  - **CE-0117**: usato come cascata della possibilita; il fallimento del fit diventa passaggio a una curva, non calibrazione del fit.\n  - **CE-0038**: usato per cercare la forma nel Nulla-Tutto del crossing, prima del valore singolo.\n  - **CE-0001 / KSAR**: reiterazione del kernel 21:40: stesso boundary, un solo nodo cambiato, da prima griglia a curva interpolata.\n  - **PVI attack**: il rischio e' salvare phi cambiando osservabile; per questo il report conta i contro-casi matched e dichiara `not_tested`.\n- **Proto-ipotesi**: se il portatore del boundary e' la forma della curva `r(V)`, allora i metallici devono avere crossing unico e ordinato sotto variazione di fase/soglia, mentre il random bilanciato deve perdere questa struttura; se phi resta solo un anticipo mediano con contro-casi, il risultato e' un vincolo sul boundary observable, non una legge phi.\n- **Proiezione**: misuro `r(V)` intera, crossing interpolato, pendenza locale e numero di attraversamenti. Il null conserva densita e distrugge ordine; i metallici conservano generatore Sturmian con pendenza diversa.\n\n## Claim Under Test\n> Nel perimetro Sturmian-Harper testato, la curva interpolata `r(V)` conserva un boundary metallico distinguibile dal random e chiarisce se `V_c(phi)` e' portatore strutturale o solo diagnostico phase-sensitive.\n\n## Question\nIl passaggio da primo crossing su griglia a crossing interpolato fa emergere una forma stabile del boundary, oppure conferma che `V_c` resta osservabile diagnostico senza generare un claim phi-specific?\n\n## Experiment Design\n- Script: `tools/exp_quasiperiodic_vc_curve_map.py`.\n- Dati sintetici: sequenze Sturmian con theta `1/phi`, `1/silver`, `1/bronze`; random bilanciato con stesso numero di 1 della sequenza phi matched.\n- Hamiltoniana: diagonale `V * seq`, off-diagonal 1, autovalori tridiagonali.\n- Curva: `r(V)` per `V=0.5..3.0`, step `0.01`.\n- Osservabili:\n  - `vc_interp`: primo crossing lineare interpolato di `r(V) < r_threshold`.\n  - `vc_grid`: primo crossing discreto corrispondente.\n  - `slope_at_cross`: pendenza locale assoluta al crossing.\n  - `crossing_count`: numero di cambi sopra/sotto soglia lungo la curva.\n  - `r_span`: ampiezza `max(r)-min(r)` della curva.\n- Denominatore grezzo: metallici `60` condizioni ciascuno (`5 N * 4 phase * 3 soglie`); random `180` condizioni (`5 N * 4 phase * 3 soglie * 3 trial`); matched metallici `60` confronti.\n- Contratto osservabile-operatore: `gap_ratio`, label-set, supertile boundary e fit power-law non vengono testati in questo ciclo.\n\n## Results\nSintesi aggregata:\n\n| domain | vc_interp median | IQR | min-max | slope median | crossing_count |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|\n| phi | 1.062657 | 0.790316-1.224442 | 0.588172-1.512101 | 0.190573 | 60 one / 0 multi |\n| silver | 1.216143 | 1.082036-1.354711 | 0.837575-2.542776 | 0.182194 | 60 one / 0 multi |\n| bronze | 1.277510 | 1.119566-1.458647 | 0.900263-1.920226 | 0.170989 | 60 one / 0 multi |\n| balanced_random_phi_density | 0.500000 | 0.500000-0.612367 | 0.500000-1.164160 | 0.695943 | 40 one / 41 multi / 99 zero |\n\nPer soglia `r`:\n\n| domain | r_threshold | vc_interp median | IQR | slope median | crossings |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|\n| phi | 0.48 | 1.208150 | 0.932096-1.331265 | 0.162041 | 20 one / 0 multi |\n| phi | 0.50 | 1.092215 | 0.846066-1.191629 | 0.183509 | 20 one / 0 multi |\n| phi | 0.52 | 0.987410 | 0.763258-1.078424 | 0.209606 | 20 one / 0 multi |\n| silver | 0.48 | 1.329445 | 1.212227-1.461001 | 0.169452 | 20 one / 0 multi |\n| silver | 0.50 | 1.190500 | 1.109077-1.330126 | 0.189405 | 20 one / 0 multi |\n| silver | 0.52 | 1.083306 | 1.017297-1.235387 | 0.200289 | 20 one / 0 multi |\n| bronze | 0.48 | 1.436079 | 1.214563-1.598943 | 0.154310 | 20 one / 0 multi |\n| bronze | 0.50 | 1.306311 | 1.117657-1.426919 | 0.174944 | 20 one / 0 multi |\n| bronze | 0.52 | 1.186469 | 1.029531-1.285595 | 0.181598 | 20 one / 0 multi |\n\nMatched metallic comparison:\n\n| comparison | count |\n|---|---:|\n| phi < silver | 45/60 |\n| phi < bronze | 48/60 |\n| phi < both | 42/60 |\n| phi between controls | 9/60 |\n| not phi < both | 18/60 |\n\nCurve endpoints:\n\n| domain | r(V=0.5) median | r(V=3.0) median | r_span median |\n|---|---:|---:|---:|\n| phi | 0.653102 | 0.299790 | 0.348333 |\n| silver | 0.681188 | 0.321450 | 0.350940 |\n| bronze | 0.686683 | 0.339889 | 0.356173 |\n| balanced_random_phi_density | 0.479568 | 0.340037 | 0.166717 |\n\nEsempi di contro-casi matched:\n\n| N | phase | r_threshold | phi_vc | silver_vc | bronze_vc | relation |\n|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---|\n| 89 | 0.25 | 0.50 | 1.370302 | 1.219542 | 0.956804 | phi > both |\n| 233 | 0.25 | 0.50 | 1.160908 | 1.086803 | 1.084680 | phi > both |\n| 233 | 0.75 | 0.50 | 1.160908 | 1.031116 | 1.297254 | phi between controls |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: l'interpolazione rimuove la decisione della griglia ma non produce un separatore phi hard.** Phi attraversa prima di entrambi i controlli in `42/60` confronti matched; in `18/60` confronti almeno un controllo attraversa prima.\n2. **Verificato: la forma metallica separa dal random bilanciato.** Phi, silver e bronze hanno crossing unico in `60/60` condizioni ciascuno. Il random ha `99/180` condizioni gia' sotto soglia al bordo iniziale o senza cambio, `41/180` multi-crossing e solo `40/180` crossing unico.\n3. **Verificato: phi e' anticipato in mediana, non isolato come classe.** Le mediane `vc_interp` sono phi `1.062657`, silver `1.216143`, bronze `1.277510`; gli IQR si sovrappongono e i contro-casi matched restano nel denominatore.\n4. **Verificato: la curva intera porta piu' informazione del crossing singolo.** I metallici partono sopra soglia (`r(V=0.5)` mediano 0.653/0.681/0.687) e scendono con span ~0.35; il random parte vicino/sotto soglia (`0.479568`) e ha span mediano `0.166717`.\n5. **Inferito: il nodo regressivo e' l'osservabile `V_c` come generatore di claim.** `V_c` funziona come lettore diagnostico della filtrazione metallica contro random, ma non sostiene un claim phi-specific senza qualificare fase, soglia e controllo.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT on TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE**: nel perimetro Sturmian-Harper `N={89,144,233,377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, il crossing interpolato conferma che il boundary metallico ha una forma di curva: crossing unico e discesa ordinata da repulsione a indipendenza. Non conferma `V_c(phi)` come portatore phi-specific hard: phi anticipa i controlli in mediana e in `42/60` matched, ma `18/60` contro-casi impediscono claim di separazione completa.\n\nLa formulazione valida e': `r(V)` e' un boundary map utile per distinguere generatore Sturmian da random bilanciato; `V_c` e' coordinata diagnostica phase/threshold-sensitive, non legge di scala e non generatore di claim phi-specific nel perimetro testato.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: crossing discreto di griglia . curva interpolata del boundary.\n- **Singolare**: la filtrazione `r(V)` prima del valore `V_c`, dove repulsione e indipendenza sono ancora un unico passaggio.\n- **Invariante di passaggio**: sopravvive il crossing unico dei generatori metallici; cade la specificita hard di phi.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare `r(V)` come boundary map contro null random; qui diventa non-possibile promuovere `V_c(phi)` a legge di scala o firma esclusiva senza denominatore atomico.\n\n## Consecutio\nIl prossimo passo non e' rifare il fit su `V_c`. Il portatore emerso e' la curva: misurare distanza funzionale tra curve `r(V)` con un null che preserva densita, autocorrelazione corta e conteggi di blocco. Se la distanza funzionale separa metallici da random e mantiene contro-casi phi dichiarati, il gate diventa curve-map; se cade sotto null piu' omogenei, `V_c` resta solo un lettore diagnostico locale.\n\n## Auto-audit: source flags e 5 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260508_2140.md`, output JSON del nuovo script.\n- **L1 hard constraint**: nessun \"sempre/solo\"; il verdict include `18/60` contro-casi matched.\n- **L2 quantita vs ratio**: riportati denominatori grezzi (`60`, `180`, `42/60`, `99/180`, `41/180`) oltre alle mediane.\n- **L3 no silent patching**: il fit power-law non viene recuperato; il claim cambia osservabile e lo dichiara.\n- **L4 edge cases**: `N=89 phase=0.25` e `N=233 phase=0.25` rompono la separazione phi < both anche dopo interpolazione.\n- **L5 re-discovery vs discovery**: tight-binding Sturmian e r-statistic sono standard; il finding e' il vincolo sul boundary observable e il passaggio da grid gate a curve-map.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- Runtime esperimento: completato localmente con SciPy tridiagonal eigensolver.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_quasiperiodic_vc_curve_map.py` completato senza errori.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_quasiperiodic_vc_curve_map.py`\n- Data: `tools/data/quasiperiodic_vc_curve_map_20260509_0330.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0330.md`\n",
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Il contenuto non e' il valore assoluto di `V_c`, ma la classe di passaggio generata da una filtrazione in `V`.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione, mobility edge. Il boundary operator nomina il cambio `<r>=0.5`; la filtrazione scorre `V`; mobility edge entra come lettura minima di transizione spettrale senza imporre un esponente.\n- **Contaminazione cognitiva**:\n  - **CE-0117**: usato come cascata della possibilita; il fallimento del fit diventa nuovo perimetro, non errore da aggiustare.\n  - **CE-0038**: usato per cercare la forma nel Nulla-Tutto del bordo, non nel singolo numero.\n  - **CE-0001 / KSAR**: reiterazione del kernel del Domandatore con un solo nodo cambiato: da fit power-law a lattice gate.\n- **Proto-ipotesi**: se `V_c(phi)` e' bordo reticolare strutturale, allora la ripetizione dei livelli di `V_c` resta piu' compressa dei controlli metallici quando si varia fase e scala. Se la compressione cade o compare anche nei controlli, il nodo regressivo e' il fit imposto, non una legge phi.\n- **Proiezione**: misuro `V_c` su N fibonacci, quattro fasi e controlli. Il null random conserva il numero di 1 della sequenza phi per ogni N/fase, ma distrugge l'ordine Sturmian.\n\n## Claim Under Test\n> Nel perimetro quasiperiodico Sturmian-Harper N={89,144,233,377,610}, la non-convergenza del fit su `V_c(phi)` indica un bordo reticolare specifico di phi, non un artefatto di griglia o una proprieta comune dei controlli.\n\n## Question\nIl fallimento del fit power-law su `V_c(phi)` e' una forma del confine, oppure il confine cambia con fase/controllo e il power-law era il denominatore sbagliato?\n\n## Experiment Design\n- Script: `tools/exp_quasiperiodic_vc_lattice_gate.py`.\n- Dati sintetici: sequenze Sturmian con theta `1/phi`, `1/silver`, `1/bronze`; random bilanciato con stessa densita di phi.\n- Hamiltoniana: diagonale `V * seq`, off-diagonal 1, autovalori tridiagonali.\n- Osservabile primario: `V_c = min(V)` su griglia 0.025 dove `<r><0.5`.\n- Osservabili di supporto: `distinct_vc`, `repeat_rate = 1 - distinct/count`, `mode_rate`.\n- Denominatore grezzo: phi/silver/bronze 20 condizioni ciascuno; random 80 condizioni.\n- Soglia ex ante per claim forte: phi deve avere `repeat_rate` maggiore dei controlli metallici e non spiegato dal random bilanciato.\n- Contratto osservabile-operatore: `gap_ratio` e label-set non testati; il fit power-law non viene rifatto come criterio di verita.\n\n## Results\nSintesi su tutte le fasi:\n\n| domain | count | distinct_vc | repeat_rate | mode_rate | median | min | max |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| phi | 20 | 15 | 0.25 | 0.15 | 1.1125 | 0.6500 | 1.3750 |\n| silver | 20 | 15 | 0.25 | 0.15 | 1.2000 | 1.0000 | 2.1500 |\n| bronze | 20 | 17 | 0.15 | 0.10 | 1.3125 | 0.9750 | 1.7250 |\n| balanced_random_phi_density | 80 | 17 | 0.7875 | 0.575 | 0.5000 | 0.5000 | 1.0000 |\n\nPhase 0, confronto col deposito originario:\n\n| N | source phi V_c | measured phi | silver | bronze |\n|---:|---:|---:|---:|---:|\n| 89 | 1.017 | 1.025 | 1.225 | 1.125 |\n| 144 | 0.672 | 0.675 | 1.375 | 1.400 |\n| 233 | 1.017 | 0.950 | 1.250 | 1.175 |\n| 377 | 0.672 | 0.675 | 1.000 | 1.025 |\n| 610 | 0.931 | 0.900 | 1.325 | 1.400 |\n\nPer fase:\n\n| domain/phase | distinct_vc | repeat_rate | mode_rate | median |\n|---|---:|---:|---:|---:|\n| phi phase=0.0 | 4/5 | 0.20 | 0.40 | 0.900 |\n| phi phase=0.25 | 5/5 | 0.00 | 0.20 | 1.225 |\n| phi phase=0.5 | 5/5 | 0.00 | 0.20 | 0.725 |\n| phi phase=0.75 | 5/5 | 0.00 | 0.20 | 1.175 |\n| silver phase=0.0 | 5/5 | 0.00 | 0.20 | 1.250 |\n| silver phase=0.5 | 4/5 | 0.20 | 0.40 | 1.150 |\n| bronze phase=0.0 | 4/5 | 0.20 | 0.40 | 1.175 |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il deposito originario viene riprodotto come phase-0 grid effect.** I valori phi misurati `[1.025, 0.675, 0.950, 0.675, 0.900]` riprendono il profilo `[1.017, 0.672, 1.017, 0.672, 0.931]` entro la griglia piu' fine; la differenza a N=233 mostra sensibilita alla discretizzazione del criterio.\n2. **Verificato: il reticolo phi non sopravvive alle fasi.** Su 20 condizioni phi ha `distinct_vc=15`, `repeat_rate=0.25`, uguale a silver (`15`, `0.25`) e solo poco piu' compresso di bronze (`17`, `0.15`).\n3. **Verificato: il random e' compresso per un motivo diverso.** Il random bilanciato ha `repeat_rate=0.7875`, ma il modo e' `V_c=0.5` in 46/80 casi; questo e' collasso immediato alla soglia minima, non reticolo spettrale metallico.\n4. **Inferito: il nodo regressivo e' il modello di scala, non il valore phi.** Il power-law fallisce perche' l'osservabile `V_c` e' sensibile a fase, griglia e soglia di attraversamento; non perche' phi manifesti un bordo reticolare stabile nel perimetro testato.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT on TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE**: nel perimetro Sturmian-Harper `N={89,144,233,377,610}` e fasi `{0,0.25,0.5,0.75}`, `V_c(phi)` non e' un lattice gate specifico di phi. Il deposito phase-0 e' reale come fenomeno di attraversamento su griglia, ma non trasferisce come invariante di fase e non separa phi da silver.\n\nLa formulazione corretta e': `V_c` e' un boundary observable discreto e phase-sensitive; non sostiene fit power-law ne' claim phi-specific senza un denominatore che separi griglia, fase e soglia.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: fit di scala fallito . bordo discreto di attraversamento.\n- **Singolare**: `V_c` come punto-zero dove `<r>=0.5` separa repulsione e indipendenza senza decidere ancora la legge.\n- **Invariante di passaggio**: sopravvive la sensibilita del bordo; cade la specificita phi del reticolo.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile sostituire i fit power-law di `V_c` con boundary maps fase-griglia-soglia; qui diventa non-possibile promuovere la ripetizione phase-0 di phi a legge di scala.\n\n## Consecutio\nIl prossimo passo e' una mappa `V_c(theta, phase, threshold)` con interpolazione locale della curva `<r>(V)` invece della prima griglia discreta. Se la curva interpolata conserva separazione metallica, il portatore e' la forma della curva; se cade, `V_c` resta osservabile diagnostico ma non generatore di claim.\n\n## Auto-audit: source flags e 5 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/seme.json`, `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, `tools/dnd_domandatore.py`, output JSON del nuovo script.\n- **L1 hard constraint**: nessun \"sempre/solo\"; verdict limitato a N, fasi, griglia e controlli dichiarati.\n- **L2 quantita vs ratio**: riportati count grezzi (`15/20`, `17/20`, `46/80`) oltre a `repeat_rate`.\n- **L3 no silent patching**: il vecchio fit non viene salvato; viene dichiarato denominatore sbagliato.\n- **L4 edge cases**: random compresso escluso dal claim per collasso a `V=0.5`, non per confronto diretto di repeat_rate.\n- **L5 re-discovery vs discovery**: verdict `CONSTRAINT`; lo strumento apre boundary map, non discovery fisica nuova.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- Runtime esperimento: completato localmente con SciPy tridiagonal eigensolver.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_quasiperiodic_vc_lattice_gate.py`\n- Data: `tools/data/quasiperiodic_vc_lattice_gate_20260508_2140.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260508_2140.md`\n",
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Il bordo non e' letto sul singolo gap ma sulla coppia `(g_i,g_{i+1})`, dove SR misura forma e non grandezza assoluta.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione, random walk. Boundary operator definisce il vuoto prime-free; filtrazione costruisce i 16 pair bucket; random walk entra come permutazione locale delle classi di transizione dentro ogni bucket.\n- **Contaminazione cognitiva**:\n  - **CE-0117**: usato come cascata della possibilita; il risultato 2121 viene portato a un null piu' fine invece di essere promosso.\n  - **CE-0038**: usato per mantenere la forma nel Nulla-Tutto sul vuoto tra primi, non sul primo isolato.\n  - **CE-0001 / KSAR**: reiterazione del kernel 2121 con un solo nodo cambiato: da gap-bucket individuale a pair-bucket.\n  - **PVI attack**: la sopravvivenza SR puo' essere artefatto del null transition-level; il report la formula come vincolo, non come legge classica.\n- **Proto-ipotesi**: se lo zero Mobius porta informazione di shape oltre la geometria coarse della coppia di gap, allora `sr_zero_minus_nonzero` resta fuori dal null pair-stratified in main e offset. Se cade, il residuo 2121 era pair-length mediated.\n- **Proiezione**: 16 bucket di coppia derivati da quattro classi di gap e shuffle dei label di transizione dentro ogni bucket. Soglia ex ante: `|z|>=2` e `p_two_sided<=0.05`.\n\n## Claim Under Test\n> Nel perimetro primi x Mobius fino a `p<=1e6`, il residuo `SR_zero_minus_nonzero` dello zero Mobius sopravvive a un null che preserva la coppia coarse di gap `(bucket(g_i), bucket(g_{i+1}))`.\n\n## Question\nIl residuo SR dello zero Mobius sopravvive alla geometria coarse della coppia di gap; e' informazione d'ordine/shape o serve un null ancora piu' fisico prima di nominarlo portatore?\n\n## Experiment Design\n- Script: `tools/exp_prime_mobius_pair_stratified_zero_gate.py`.\n- Dati: primi fino a `1_000_000`; Mobius sieve sullo stesso perimetro.\n- Carica intervallare: `S_n = sum(mu(k))` per `p_n < k < p_{n+1}`.\n- Label di transizione: aligned=`S_i*S_{i+1}<0`, misaligned=`S_i*S_{i+1}>0`, zero=`S_i*S_{i+1}=0`.\n- Null test: 400 permutazioni dei label di transizione dentro i 16 pair bucket `(bucket(g_i), bucket(g_{i+1}))`.\n- Avviso di perimetro: il null e' transition-level; i label permutati non devono ricostruire una sequenza Mobius globale coerente.\n- Contratto osservabile-operatore: `gap_ratio`, `V_c`, domini Sturmian e GUE/Poisson non testati.\n\n## Results\n| condition | primes | aligned/misaligned/zero | SR zero obs | SR zero null | z | p | SR aligned z/p |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| N=5000 off=0 | 2..48619 | 1200/1572/2227 | -0.08952 | -0.02853 | -13.27 | 0.002 | 2.48 / 0.017 |\n| N=10000 off=0 | 2..104743 | 2541/3102/4356 | -0.08983 | -0.02635 | -21.10 | 0.002 | 3.16 / 0.002 |\n| N=20000 off=0 | 2..224743 | 5171/6331/8497 | -0.09208 | -0.03191 | -28.41 | 0.002 | 2.92 / 0.005 |\n| N=5000 off=3000 | 27457..81817 | 1313/1525/2161 | -0.08548 | -0.02872 | -12.81 | 0.002 | 3.39 / 0.005 |\n| N=10000 off=7000 | 70663..187973 | 2675/3178/4146 | -0.09804 | -0.03028 | -21.88 | 0.002 | 1.15 / 0.262 |\n| N=20000 off=11000 | 116461..363271 | 5407/6413/8179 | -0.09283 | -0.02952 | -30.64 | 0.002 | 2.36 / 0.022 |\n\nPass count ex ante:\n\n| observable | pass |\n|---|---:|\n| `sr_zero_minus_nonzero` | 6/6 |\n| `sr_aligned_minus_misaligned` | 5/6 |\n| `low_low_zero_minus_nonzero` | 0/6 |\n| `high_high_zero_minus_nonzero` | 0/6 |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il residuo SR dello zero sopravvive al pair-bucket null.** `sr_zero_minus_nonzero` passa 6/6; osservato `-0.08548..-0.09804`, null `-0.02635..-0.03191`, z da `-12.81` a `-30.64`, sempre `p=0.002`.\n2. **Verificato: low/high restano non-portatori.** Anche sotto pair-bucket null, `low_low_zero_minus_nonzero` e `high_high_zero_minus_nonzero` passano 0/6; non rientrano nel claim.\n3. **Ambiguo: aligned/misaligned su SR e' parziale.** Passa 5/6, ma cade a `N=10000 offset=7000` con `z=1.15`, `p=0.262`; non diventa portatore stabile.\n4. **Inferito: il portatore e' shape/order dello zero, non low-core/high-tail.** La geometria coarse della coppia non ricostruisce il residuo SR, ma il null non conserva coppie esatte, classi residue o coerenza globale Mobius.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT on Prime Mobius zero-mediator gate**: nel perimetro primi x Mobius fino a `p<=1e6`, lo zero Mobius resta informativo su `SR_zero_minus_nonzero` dopo un null transition-level che preserva i 16 bucket coarse della coppia di gap. Il supporto low/high resta caduto. Formulazione corretta: `S=0` e' length-mediated per low/high; resta shape/order-residual per SR nel pair-bucket null testato.\n\nQuesto non dimostra una nuova legge sui primi. Il prossimo null deve preservare coppie esatte di gap, residue class e/o un modello classico prime-gap + Mobius randomness prima di promuovere il residuo a portatore.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: zero come artefatto della coppia coarse di gap . zero come residuo di forma oltre la coppia coarse.\n- **Singolare**: la transizione prime-free prima della lettura aligned/misaligned/zero.\n- **Invariante di passaggio**: cade il low/high; resta la differenza SR zero vs nonzero.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile costruire un null exact gap-pair/residue-class; qui diventa non-possibile promuovere lo zero come reader low/high o come legge classica autonoma.\n\n## Consecutio\nAttaccare il residuo con un null piu' fisico: preservare coppie esatte `(g_i,g_{i+1})` quando il denominatore lo permette, aggiungere residue class dei primi e confrontare con un modello classico prime-gap + Mobius randomness. Se SR cade, il gate e' geometria fine. Se resta, il portatore non e' la lunghezza.\n\n## Auto-audit: source flags e 5 lenti\n- **Source directive 2133**: eseguito lo script richiesto con output dedicato `20260508_2133`; il null pair-bucket e' dichiarato transition-level.\n- **L1 hard constraint vs bias**: nessun \"sempre\"; verdict limitato a sei condizioni e 400 permutazioni.\n- **L2 quantita vs ratio**: SR, low/high e aligned/misaligned restano separati.\n- **L3 no silent patching**: il claim low/high del ramo 2108/2121 resta vincolato, non recuperato.\n- **L4 edge cases**: `sr_aligned_minus_misaligned` fallisce 1/6 e non entra nel verdict.\n- **L5 re-discovery vs discovery**: verdict `CONSTRAINT`; prima di `NEW` serve null esatto e confronto con risultati classici su prime gaps/Mobius.\n\n## Telemetria\n- Verifica locale: `python -m json.tool` su seme e data JSON passa.\n- `tools/structural_check.py` su report e seme: nessun anti-pattern trovato.\n- Falsifier locale tentato dopo la scrittura: fallito per provider chain non disponibile (`codex-cli`, `claude-cli`, `openrouter`). Nessun file `falsifier_20260508_2133.json` prodotto.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_prime_mobius_pair_stratified_zero_gate.py`\n- Data: `tools/data/prime_mobius_pair_stratified_zero_gate_20260508_2133.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260508_2133.md`\n",
tools/data/lab_graph.json:1512:      "content_full": "# Agent Report - Prime Mobius Gap-Stratified Zero Gate\n**Date**: 2026-05-08 21:21\n**Piano**: 94\n**Tension explored**: DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA (0.9)\n**verdict**: CONSTRAINT\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [low_low_rate, high_high_rate, SR]\n**observable_contract**: claim=la classe zero Mobius resta informativa dopo controllo per lunghezza del gap; observable=low_low_zero_minus_nonzero, high_high_zero_minus_nonzero, sr_zero_minus_nonzero sotto null stratificato; operator=shuffle delle cariche Mobius intervallari solo dentro bucket di lunghezza gap; generator=prime gaps up to p<=1e6 with Mobius sieve; denominator=main N={5000,10000,20000} offset=0 plus seedcheck offsets {3000,7000,11000}; not_tested=gap_ratio Sturmian, high-core phi survival, universal GUE/Poisson classification, det(M) diretto.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto vuoto + DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA + nodo regressivo del cycle 2108: lo zero Mobius puo' essere boundary aritmetico oppure effetto della lunghezza dell'intervallo.\n- **Dipolo / punto-zero**: classe zero autentica / dipendenza da lunghezza del gap; punto-zero = null che conserva la frequenza delle cariche dentro ogni bucket di lunghezza.\n- **Piano superiore**: boundary operator su grafo aritmetico stratificato. Il bordo non viene giudicato dalla statistica globale: viene passato attraverso classi di lunghezza che preservano la prima sorgente banale del segnale.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione, random walk. Boundary operator definisce il gap prime-free; filtrazione separa low/mid/high gap; random walk entra come permutazione locale delle cariche dentro la stessa classe di lunghezza.\n- **Contaminazione cognitiva**:\n  - **CE-0117**: usato per trasformare la possibilita' del cycle 2108 in vincolo regressivo, non in promozione.\n  - **CE-0038**: usato per tenere il vuoto aritmetico come forma nel Nulla-Tutto, ma sottoporlo al controllo della lunghezza.\n  - **CE-0001 / KSAR**: reiterazione del kernel 2108 con un solo nodo riparato: il null.\n  - **PVI attack**: il risultato low/high del cycle 2108 puo' essere spiegato dalla lunghezza; il null stratificato e' costruito per far cadere questa scorciatoia.\n- **Proto-ipotesi**: se `S=0` e' terzo incluso aritmetico oltre la lunghezza, allora low-low/high-high e SR devono restare fuori dal null che preserva la distribuzione delle cariche per bucket di gap. Se low/high cadono ma SR resta, il gate zero e' vincolo di forma del rapporto, non reader low/high autonomo.\n- **Proiezione**: quattro bucket individuali del gap (`<=6`, `(6,q50]`, `(q50,q75)`, `>=q75`) e shuffle delle cariche solo dentro bucket. Soglia ex ante: `|z|>=2` e `p<=0.05`.\n\n## Claim Under Test\n> Nel perimetro primi x Mobius fino a `p<=1e6`, la classe zero resta informativa dopo un null che conserva la distribuzione delle cariche dentro le classi di lunghezza del gap.\n\n## Question\nLo zero Mobius del boundary prime-free separa ancora low-core/high-tail quando la lunghezza del gap e' gia' conservata dal null, oppure il segnale low/high del cycle 2108 era denominatore di lunghezza?\n\n## Experiment Design\n- Script: `tools/exp_prime_mobius_gap_stratified_zero_gate.py`.\n- Dati: primi fino a `1_000_000`; Mobius sieve sullo stesso perimetro.\n- Carica intervallare: `S_n = sum(mu(k))` per `p_n < k < p_{n+1}`.\n- Null test: 400 permutazioni delle cariche `S_n` dentro bucket di lunghezza del gap. Il null conserva distribuzione delle cariche, frequenza degli zeri e relazione di primo ordine carica-lunghezza.\n- Osservabili separati:\n  - `low_low_zero_minus_nonzero`: transizioni `g_i<=6` e `g_{i+1}<=6`.\n  - `high_high_zero_minus_nonzero`: transizioni `g_i,g_{i+1}>=q75`.\n  - `sr_zero_minus_nonzero`: media `min(g_i,g_{i+1})/max(g_i,g_{i+1})`.\n- Contratto osservabile-operatore: `gap_ratio` e gate Sturmian non testati. Il cycle testa solo se lo zero Mobius supera il null length-stratified.\n\n## Results\n| condition | primes | zero bucket rates low/midL/midH/high | low z0 obs/null z p | high z0 obs/null z p | SR z0 obs/null z p |\n|---|---:|---|---:|---:|---:|\n| N=5000 off=0 | 2..48619 | 0.381/0.209/0.153/0.103 | +0.1584/+0.1636 -0.49 0.648 | -0.1036/-0.1020 -0.28 0.771 | -0.0895/-0.0193 -9.76 0.002 |\n| N=10000 off=0 | 2..104743 | 0.378/0.212/0.157/0.096 | +0.1350/+0.1455 -1.59 0.112 | -0.0653/-0.0639 -0.40 0.688 | -0.0898/-0.0198 -13.20 0.002 |\n| N=20000 off=0 | 2..224743 | 0.382/0.214/0.160/0.094 | +0.1294/+0.1381 -1.89 0.060 | -0.0800/-0.0784 -0.58 0.566 | -0.0921/-0.0249 -19.58 0.002 |\n| N=5000 off=3000 | 27457..81817 | 0.377/0.212/0.161/0.110 | +0.1196/+0.1301 -1.16 0.252 | -0.0633/-0.0626 -0.14 0.890 | -0.0855/-0.0240 -8.42 0.002 |\n| N=10000 off=7000 | 70663..187973 | 0.379/0.192/0.138/0.086 | +0.1234/+0.1320 -1.32 0.175 | -0.0674/-0.0642 -0.95 0.357 | -0.0980/-0.0290 -13.55 0.002 |\n| N=20000 off=11000 | 116461..363271 | 0.379/0.206/0.141/0.081 | +0.1180/+0.1225 -0.98 0.347 | -0.0596/-0.0593 -0.14 0.863 | -0.0928/-0.0291 -17.23 0.002 |\n\n### Aligned/misaligned control under the same null\n| condition | low aligned-misaligned z/p | high aligned-misaligned z/p | SR aligned-misaligned z/p |\n|---|---:|---:|---:|\n| N=5000 off=0 | 0.27 / 0.788 | -0.94 / 0.349 | 1.65 / 0.097 |\n| N=10000 off=0 | 0.86 / 0.389 | -1.04 / 0.287 | 2.08 / 0.040 |\n| N=20000 off=0 | 1.59 / 0.097 | -0.96 / 0.322 | 2.26 / 0.027 |\n| N=5000 off=3000 | 0.80 / 0.441 | -0.82 / 0.409 | 2.30 / 0.025 |\n| N=10000 off=7000 | 0.85 / 0.389 | 0.33 / 0.726 | 1.91 / 0.045 |\n| N=20000 off=11000 | -0.38 / 0.658 | -1.90 / 0.065 | 1.45 / 0.142 |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: low-low non sopravvive al controllo di lunghezza.** `low_low_zero_minus_nonzero` passa 0/6 sotto il null stratificato. I valori osservati restano positivi (`+0.1180..+0.1584`), ma il null atteso e' gia' positivo (`+0.1225..+0.1636`).\n\n2. **Verificato: high-high non sopravvive al controllo di lunghezza.** `high_high_zero_minus_nonzero` passa 0/6. I valori osservati negativi (`-0.0596..-0.1036`) sono ricostruiti dal null stratificato (`-0.0593..-0.1020`).\n\n3. **Verificato: SR resta fuori dal null in 6/6 condizioni.** `sr_zero_minus_nonzero` passa 6/6 con z da `-8.42` a `-19.58`, sempre `p=0.002`. Il null stratificato produce solo `-0.0193..-0.0291`, mentre l'osservato resta `-0.0855..-0.0980`.\n\n4. **Verificato: la frequenza dello zero e' fortemente length-graded.** Nei bucket low/mid/high la frequenza di `S=0` scende circa da `0.377..0.382` nei gap `<=6` a `0.081..0.110` nei gap `>=q75`. Questo spiega il collasso dei segnali low/high sotto null stratificato.\n\n5. **Ambiguo: aligned/misaligned porta un residuo SR parziale.** `SR aligned-misaligned` passa in 3/6 condizioni con `p<=0.05`, ma una condizione ha `z=1.91` con `p=0.045` e altre due cadono. Non e' portatore stabile in questo ciclo.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT on Prime Mobius zero-mediator gate**: nel perimetro primi x Mobius fino a `p<=1e6`, lo zero Mobius non autorizza un claim low-core/high-tail autonomo dopo controllo per lunghezza del gap. Il segnale low/high del cycle 2108 e' ricostruito dal null che conserva la distribuzione delle cariche dentro bucket di lunghezza. Sopravvive invece un vincolo su SR: le transizioni zero hanno ratio gap piu' basso del non-zero oltre quanto spiega la lunghezza stratificata. Formulazione corretta: `S=0` e' length-mediated per low/high; resta shape-residual per SR nel perimetro testato.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: zero come classe aritmetica autonoma . zero come effetto della lunghezza del gap.\n- **Singolare**: il vuoto prime-free prima della partizione; non e' ancora informazione aritmetica o denominatore geometrico.\n- **Invariante di passaggio**: preservando la lunghezza, cadono low/high e resta la forma del rapporto. L'invariante e' il residuo di shape, non l'arricchimento low-core.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile cercare il portatore SR dello zero con null piu' forte per coppie di gap. Qui diventa non-possibile promuovere lo zero Mobius come reader low/high senza stratificazione di lunghezza.\n\n## Consecutio\nIl prossimo passo deve attaccare il residuo SR con un null che preserva la coppia di lunghezze `(bucket(g_i), bucket(g_{i+1}))`, non solo il bucket individuale di `S_i`. Se SR cade, tutto il gate zero e' length-pair mediated. Se SR resta, il residuo e' informazione d'ordine oltre lunghezza.\n\n## Auto-audit: source flags e 5 lenti\n- **Source 2108 repair**: eseguito il controllo richiesto dalla consecutio; il risultato low/high viene ridimensionato.\n- **L1 hard constraint vs bias**: niente universal claim; perimetro dichiarato `p<=1e6`, sei condizioni, 400 permutazioni.\n- **L2 quantita vs ratio**: low/high count-rate separati da SR; divergenza dichiarata come risultato.\n- **L3 no silent patching**: il claim 2108 non viene salvato; viene corretto al nodo regressivo del null.\n- **L4 edge cases**: `low_low` a N=20000 offset=0 ha `p=0.060`, quindi resta sotto soglia e non viene promosso.\n- **L5 re-discovery vs discovery**: verdict `CONSTRAINT`; il residuo SR richiede null per coppie di lunghezza prima di diventare scoperta.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_prime_mobius_gap_stratified_zero_gate.py`\n- Data: `tools/data/prime_mobius_gap_stratified_zero_gate_20260508_2121.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260508_2121.md`\n",
tools/data/lab_graph.json:1563:      "content_full": "# Agent Report - Prime Mobius Zero-Mediator Gate\n**Date**: 2026-05-08 21:08\n**Piano**: 93\n**Tension explored**: DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA (0.9)\n**verdict**: CONSTRAINT\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [low_low_rate, high_high_rate, SR, det_M_direct_control]\n**observable_contract**: claim=lo zero della carica Mobius intervallare e' testato come terzo incluso del gate aligned/misaligned; observable=rate low_low, rate high_high, SR mean per classi aligned/misaligned/zero; operator=classificazione di S_n*S_{n+1}: aligned<0, misaligned>0, zero=0; generator=prime gaps up to p<=1e6 with Mobius sieve; denominator=main N={5000,10000,20000} offset=0 plus seedcheck offsets {3000,7000,11000}; not_tested=gap_ratio Sturmian, high-core phi survival, universal GUE/Poisson classification.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto vuoto + DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA + piano primi x Mobius. Il repair non cerca un lettore nuovo: riporta nel denominatore il punto escluso dal source cycle, `S=0`.\n- **Dipolo / punto-zero**: carica Mobius alternata / carica Mobius concorde; punto-zero = transizione con almeno un intervallo a carica nulla (`S_n*S_{n+1}=0`).\n- **Piano superiore**: boundary operator su grafo aritmetico. Il gap e' bordo tra primi; la carica Mobius del vuoto tra primi decide se il bordo e' solo rumore di lunghezza o classe informativa.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, random walk, entropia. Boundary operator definisce il bordo prime-free; random walk fornisce il null di permutazione della carica; entropia entra come dispersione del vuoto senza primi.\n- **Contaminazione cognitiva**:\n  - **CE-0117**: usato per non promuovere il source cycle e far passare il risultato da potenziale a vincolo misurato.\n  - **CE-0038**: usato per riportare la forma nel Nulla-Tutto al vuoto aritmetico, qui lo zero `S=0`.\n  - **CE-0001 / KSAR**: usato come kernel reiterativo del ciclo 2102, con riparazione regressiva sul denominatore.\n  - **PVI attack**: il segnale puo' essere effetto di lunghezza del gap; per questo il null permuta l'intera sequenza delle cariche preservando multiset e frequenza degli zeri.\n- **Proto-ipotesi**: se `S=0` e' terzo incluso operativo, non cade come rumore sotto il null che preserva la frequenza degli zeri. Deve produrre una classe distinguibile su low_low/high_high/SR. Se resta dentro il null, il source cycle sopravvive solo come gate binario non-zero.\n- **Proiezione**: confronto aligned, misaligned e zero su `low_low`, `high_high` e `SR`; null = 400 permutazioni della sequenza `S_n`, gap invariati, multiset delle cariche invariata.\n\n## Claim Under Test\n> Nel perimetro primi x Mobius fino a `p<=1e6`, le transizioni con `S=0` non vanno escluse: formano una terza classe del gate intervallare e vanno confrontate contro aligned/misaligned con null che preserva la frequenza degli zeri.\n\n## Question\nLo zero della carica Mobius intervallare e' rumore, boundary o mediatore del segnale low-low/high-high/SR?\n\n## Experiment Design\n- Script: `tools/exp_prime_mobius_zero_mediator_gate.py`.\n- Dati: primi fino a `1_000_000`; Mobius sieve sullo stesso perimetro.\n- Carica intervallare: `S_n = sum(mu(k))` per `p_n < k < p_{n+1}`.\n- Classi:\n  - `aligned`: `S_n*S_{n+1}<0`.\n  - `misaligned`: `S_n*S_{n+1}>0`.\n  - `zero`: `S_n*S_{n+1}=0`.\n- Osservabili:\n  - `low_low_rate`: count di due gap consecutivi `<=6` sul denominatore della classe.\n  - `high_high_rate`: count di due gap consecutivi `>=q75` sul denominatore della classe.\n  - `SR`: mean min/max ratio dei gap consecutivi.\n- Null test: 400 permutazioni della sequenza `S_n`; il null preserva la multiset completa delle cariche e quindi la frequenza degli zeri.\n- Controllo det(M) diretto: `M=[[1,1],[1,0]]` ha `det(M)=-1` costante su ogni transizione; il controllo non partiziona il denominatore e restituisce solo le baseline globali low/high/SR.\n- Soglia ex ante: `|z|>=2` e `p_two_sided<=0.05`.\n- Contratto osservabile-operatore: `gap_ratio` Sturmian non testato; il source cycle 2102 non viene promosso; il claim su det diretto viene sostituito da controllo esplicito, non da conclusione non misurata.\n\n## Results\n| condition | a/m/z denom | zero charges | low a | low m | low z | low z0 vs nonzero z/p | high a | high m | high z | high z0 vs nonzero z/p | SR a | SR m | SR z | SR z0 vs nonzero z/p |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| N=5000 off=0 | 1200/1572/2227 | 1258/5000 | 221/1200 | 220/1572 | 707/2227 | 11.77 / 0.002 | 115/1200 | 298/1572 | 101/2227 | -10.80 / 0.002 | 0.51559 | 0.52611 | 0.43203 | -11.15 / 0.002 |\n| N=10000 off=0 | 2541/3102/4356 | 2457/10000 | 403/2541 | 377/3102 | 1190/4356 | 14.88 / 0.002 | 153/2541 | 363/3102 | 114/4356 | -12.31 / 0.002 | 0.50841 | 0.51502 | 0.42221 | -16.03 / 0.002 |\n| N=20000 off=0 | 5171/6331/8497 | 4782/20000 | 694/5171 | 651/6331 | 2093/8497 | 22.31 / 0.002 | 422/5171 | 878/6331 | 281/8497 | -18.75 / 0.002 | 0.50324 | 0.51151 | 0.41571 | -23.13 / 0.002 |\n| N=5000 off=3000 | 1313/1525/2161 | 1219/5000 | 184/1313 | 162/1525 | 522/2161 | 9.84 / 0.002 | 86/1313 | 187/1525 | 71/2161 | -8.13 / 0.002 | 0.50993 | 0.50560 | 0.42213 | -10.87 / 0.002 |\n| N=10000 off=7000 | 2675/3178/4146 | 2318/10000 | 315/2675 | 298/3178 | 946/4146 | 16.40 / 0.002 | 182/2675 | 351/3178 | 98/4146 | -13.27 / 0.002 | 0.50225 | 0.50729 | 0.40695 | -17.18 / 0.002 |\n| N=20000 off=11000 | 5407/6413/8179 | 4586/20000 | 553/5407 | 567/6413 | 1740/8179 | 20.63 / 0.002 | 295/5407 | 667/6413 | 178/8179 | -16.22 / 0.002 | 0.49723 | 0.50997 | 0.41131 | -22.87 / 0.002 |\n\n### Pairwise aligned/misaligned checks\n| condition | low a-m diff z/p | high a-m diff z/p | SR a-m diff z/p |\n|---|---:|---:|---:|\n| N=5000 off=0 | +0.04422 2.47 / 0.015 | -0.09373 -7.96 / 0.002 | -0.01053 -1.12 / 0.277 |\n| N=10000 off=0 | +0.03706 3.44 / 0.002 | -0.05681 -8.90 / 0.002 | -0.00661 -0.90 / 0.357 |\n| N=20000 off=0 | +0.03138 4.56 / 0.002 | -0.05707 -10.48 / 0.002 | -0.00827 -1.78 / 0.097 |\n| N=5000 off=3000 | +0.03391 2.37 / 0.022 | -0.05712 -5.66 / 0.002 | +0.00433 0.48 / 0.671 |\n| N=10000 off=7000 | +0.02399 2.68 / 0.010 | -0.04241 -6.58 / 0.002 | -0.00504 -0.71 / 0.501 |\n| N=20000 off=11000 | +0.01386 1.97 / 0.040 | -0.04945 -10.96 / 0.002 | -0.01274 -2.50 / 0.015 |\n\n### det(M) direct control\n`det(M)=-1` e' costante. Il controllo ha una sola classe su ogni condizione, quindi non separa aligned/misaligned/zero. Baseline globali: low_low `1148/4999`, `1970/9999`, `3438/19999`, `868/4999`, `1559/9999`, `2860/19999`; high_high `514/4999`, `630/9999`, `1581/19999`, `344/4999`, `631/9999`, `1140/19999`; SR globale `0.48167`, `0.47291`, `0.46867`, `0.47066`, `0.46434`, `0.46618`.\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: lo zero non e' rumore sotto il null usato.** La classe zero supera il null in 6/6 condizioni su `low_low_zero_minus_nonzero`, `high_high_zero_minus_nonzero` e `sr_zero_minus_nonzero`, sempre con `p=0.002` e `|z|` da `8.13` a `23.13`.\n\n2. **Verificato: lo zero e' una terza classe, non un mediatore tra aligned e misaligned.** Su low_low lo zero e' sopra entrambe le classi non-zero (`0.21274..0.31747` contro aligned `0.10227..0.18417` e misaligned `0.08841..0.13995`). Su high_high lo zero e' sotto entrambe (`0.02176..0.04535` contro aligned `0.05456..0.09583` e misaligned `0.10401..0.18957`). Su SR lo zero e' sotto entrambe (`0.40695..0.43203` contro non-zero circa `0.49723..0.52611`). Il punto-zero non sta tra i poli: genera una classe propria.\n\n3. **Verificato: il contrasto aligned/misaligned sopravvive soprattutto su high_high.** `high_high_aligned_minus_misaligned` passa 6/6 con z da `-5.66` a `-10.96`. `low_low_aligned_minus_misaligned` passa 5/6 se la soglia richiede anche `|z|>=2`; l'ultima condizione ha `z=1.97`, `p=0.040`, quindi resta borderline e non autorizza hard wording. SR passa 1/6 e resta osservabile secondario.\n\n4. **Verificato: il controllo det(M) diretto risolve il flag L3 del source cycle.** `det(M)` costante non produce partizione del denominatore; il report non conclude che la dualita \"non si legge\" da det diretto come fatto empirico generale. Qui dichiara solo che, in questo controllo, det(M) diretto non e' un discriminatore di classe.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT on DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA / Prime Mobius interval-charge gate**: nel perimetro primi x Mobius fino a `p<=1e6`, `S=0` deve restare nel denominatore come terza classe. Lo zero non e' rumore sotto il null di permutazione che preserva frequenza degli zeri: arricchisce low_low, sopprime high_high e abbassa SR in 6/6 condizioni. Il source cycle sopravvive come vincolo parziale: il gate non-zero aligned/misaligned resta solido per high_high, resta parziale per low_low, e non porta SR globalmente. Il nuovo portatore e' triadico: aligned / misaligned / zero.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: carica non-zero alternata/concorde . carica zero dell'intervallo prime-free.\n- **Singolare**: il vuoto tra primi prima della scelta binaria; `S=0` non e' assenza di segnale ma classe del bordo.\n- **Invariante di passaggio**: il null conserva gap, multiset delle cariche e frequenza degli zeri; cio' che sopravvive e' l'accoppiamento ordine-carica, non la sola presenza dello zero.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile testare un gate triadico del boundary aritmetico. Qui diventa non-possibile escludere `S=0` dal denominatore quando si parla di terzo incluso nel perimetro Mobius-primi.\n\n## Consecutio\nIl prossimo passo deve separare terza classe autentica da effetto scala dell'intervallo: ripetere il gate con controllo che preserva anche la lunghezza del gap o stratifica per bucket di gap length. Se lo zero resta significativo dentro ogni bucket, il boundary e' aritmetico; se cade, il segnale e' dipendenza da lunghezza.\n\n## Auto-audit: source flags e 5 lenti\n- **Source L3 resolved**: il report non usa un elemento `not_tested` come conclusione. Il controllo det(M) diretto e' misurato e dichiarato non partizionante nel perimetro.\n- **Source denominator repair resolved**: `S=0` e' incluso come classe esplicita, con count grezzi e denominatore.\n- **Aperto**: non e' ancora separata la dipendenza dalla lunghezza del gap; serve controllo stratificato.\n- **L1 hard constraint vs bias**: nessun \"sempre/mai\"; perimetro dichiarato `p<=1e6`, sei condizioni, 400 permutazioni.\n- **L2 quantita vs ratio**: count grezzi e denominatori riportati; SR separato dai rate.\n- **L3 no silent patching**: claim corretto prima del test; il source cycle non viene promosso.\n- **L4 edge cases**: `low_low` non-zero e' borderline in una condizione (`z=1.97`), quindi resta parziale.\n- **L5 re-discovery vs discovery**: verdict `CONSTRAINT`, non `NEW`; il pattern resta da confrontare con dipendenze note tra Mobius, lunghezza intervallare e gap primes.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_prime_mobius_zero_mediator_gate.py`\n- Data: `tools/data/prime_mobius_zero_mediator_gate_20260508_2108.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260508_2108.md`\n",
tools/data/lab_graph.json:1614:      "content_full": "# Agent Report - Prime Mobius Interval-Charge Gate\n**Date**: 2026-05-08 21:02\n**Piano**: 93\n**Tension explored**: DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA (0.9)\n**verdict**: CONSTRAINT\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [SR]\n**observable_contract**: claim=la dualita dipolare/illusoria nei primi non va letta da det(M) diretto ma dal supporto ordinato contro null; observable=rate low_low gap transition, rate high_high gap transition, SR mean difference; operator=Mobius interval charge S_n=sum mu(k) for p_n<k<p_{n+1}, aligned if S_n*S_{n+1}<0, misaligned if S_n*S_{n+1}>0; generator=prime gaps up to p<=1e6 with Mobius sieve; denominator=main N={5000,10000,20000} offset=0 plus seedcheck offsets {3000,7000,11000}; not_tested=gap_ratio Sturmian, high-core phi survival, universal GUE/Poisson classification, det(M) as direct discriminator.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto vuoto + DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA + piano primi x Mobius. Il punto testato non e' il gap come ampiezza: e' l'intervallo senza primi come lettore del passaggio tra due gap.\n- **Dipolo / punto-zero**: carica Mobius alternata / carica Mobius concorde; punto-zero = intervallo prime-free prima che venga chiamato struttura o rumore.\n- **Piano superiore**: informazione-termodinamica e grafo aritmetico. La carica interna dell'intervallo misura se il \"vuoto\" tra primi porta selezione del perimetro o solo distribuzione marginale.\n- **Operatori laterali scelti**: entropia, boundary operator, random walk. Entropia entra come dispersione Mobius interna; boundary operator entra perche' il gap e' bordo tra due primi; random walk entra come null di permutazione della carica.\n- **Contaminazione cognitiva**:\n  - **CE-0117**: usato come metodo di cascata della possibilita; il substrate non diventa claim, sceglie il passaggio potenziale -> osservabile -> null.\n  - **CE-0038**: usato come osservazione primaria \"forma nel nulla-tutto\"; proiettato nel vuoto aritmetico tra due primi, non nel primo stesso.\n  - **CE-0001 / KSAR**: reiterazione del kernel precedente, ma contratta fuori da TRASCENDENZA_LIMITE dopo G2 anti-recycle.\n  - **PVI attack**: il pattern puo' essere solo correlazione nota fra gap piccoli e intervalli brevi; per questo il null permuta le cariche lasciando intatti i gap.\n  - **Vault**: CE-0002 resta sospeso; la funzione formale non aggiunge osservabile oltre alla carica intervallare in questo ciclo.\n- **Proto-ipotesi**: se la dualita dipolare nei primi vive nel boundary aritmetico, la carica Mobius dell'intervallo prime-free deve selezionare un perimetro di gap contro permutazione. Se la selezione appare solo in SR o cade sotto permutazione, il substrato non ha prodotto osservabile nuovo.\n- **Proiezione**: confronto aligned vs misaligned su low-gap core (`g_i<=6` e `g_{i+1}<=6`), high-tail (`g_i,g_{i+1}>=q75`) e SR. Soglia ex ante: `|z|>=2` e `p<=0.05` su permutation test, replicata in main e offset.\n\n## Claim Under Test\n> La carica Mobius interna agli intervalli senza primi seleziona un perimetro low-gap/high-tail contro null di permutazione; non seleziona stabilmente la statistica globale SR.\n\n## Question\nLe transizioni di carica Mobius alternata e concorde dentro i gap primi separano low-core e high-tail oltre il null, oppure la differenza cade quando la carica viene permutata rispetto ai gap?\n\n## Experiment Design\n- Script: `tools/exp_prime_mobius_interval_charge_gate.py`.\n- Dati: primi fino a `1_000_000`; Mobius sieve sullo stesso perimetro.\n- Carica intervallare: `S_n = sum(mu(k))` per `p_n < k < p_{n+1}`.\n- Classi:\n  - `aligned`: `S_n*S_{n+1}<0`.\n  - `misaligned`: `S_n*S_{n+1}>0`.\n  - transizioni con uno zero escluse dal denominatore aligned/misaligned.\n- Osservabili:\n  - `low_low_rate`: count di due gap consecutivi `<=6` sul denominatore della classe.\n  - `high_high_rate`: count di due gap consecutivi `>=q75` sul denominatore della classe.\n  - `SR`: mean min/max ratio dei gap consecutivi.\n- Null test: 400 permutazioni della sequenza `S_n`, gap invariati.\n- Soglia ex ante: `|z|>=2` e `p_two_sided<=0.05`.\n\n## Results\n| condition | aligned/misaligned | low aligned | low misaligned | low diff | low z/p | high aligned | high misaligned | high diff | high z/p | SR diff | SR z/p |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| N=5000 off=0 | 1200/1572 | 221/1200 | 220/1572 | +0.04422 | 2.65 / 0.012 | 115/1200 | 298/1572 | -0.09373 | -8.37 / 0.002 | -0.01053 | -1.16 / 0.254 |\n| N=10000 off=0 | 2541/3102 | 403/2541 | 377/3102 | +0.03706 | 3.70 / 0.002 | 153/2541 | 363/3102 | -0.05681 | -8.78 / 0.002 | -0.00661 | -1.00 / 0.334 |\n| N=20000 off=0 | 5171/6331 | 694/5171 | 651/6331 | +0.03138 | 4.53 / 0.002 | 422/5171 | 878/6331 | -0.05707 | -11.32 / 0.002 | -0.00827 | -1.63 / 0.100 |\n| N=5000 off=3000 | 1313/1525 | 184/1313 | 162/1525 | +0.03391 | 2.33 / 0.027 | 86/1313 | 187/1525 | -0.05712 | -5.77 / 0.002 | +0.00433 | 0.56 / 0.678 |\n| N=10000 off=7000 | 2675/3178 | 315/2675 | 298/3178 | +0.02399 | 2.35 / 0.025 | 182/2675 | 351/3178 | -0.04241 | -6.42 / 0.002 | -0.00504 | -0.78 / 0.429 |\n| N=20000 off=11000 | 5407/6413 | 553/5407 | 567/6413 | +0.01386 | 2.02 / 0.040 | 295/5407 | 667/6413 | -0.04945 | -11.46 / 0.002 | -0.01274 | -2.67 / 0.007 |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: la carica Mobius alternata arricchisce le transizioni low-gap in tutte le sei condizioni.** I diff sono positivi `+0.01386..+0.04422`, con `|z|>=2` e `p<=0.05` in main e offset. Count grezzi: esempio N=20000 offset=0, aligned `694/5171`, misaligned `651/6331`.\n\n2. **Verificato: la stessa carica alternata sopprime la high-tail in tutte le sei condizioni.** I diff sono negativi `-0.04241..-0.09373`, con z da `-5.77` a `-11.46` e `p=0.002` in ogni condizione. Count grezzi: N=20000 offset=11000, aligned `295/5407`, misaligned `667/6413`.\n\n3. **Verificato: SR non e' il portatore stabile del segnale.** SR passa la soglia solo nell'ultima condizione offset (`z=-2.67`, `p=0.007`); nelle altre cinque resta sotto soglia. Il perimetro informativo e' count low/high condizionato dalla carica, non media globale del ratio.\n\n4. **Inferito dal perimetro: il substrato CE ha aiutato a scegliere il vuoto intervallare, non a dimostrare una conclusione D-ND.** La scoperta utilizzabile e' scientifica e scoped: Mobius interval-charge alignment separa low-gap enrichment e high-tail suppression contro permutation null.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT on DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA**: nel perimetro primi x Mobius fino a `p<=1e6`, la dualita dipolare/illusoria non si legge come det diretto e non si legge stabilmente da SR. Si legge come selezione intervallare: carica Mobius alternata aumenta le transizioni low-gap e riduce le transizioni high-tail rispetto a carica concorde, con null di permutazione superato in 6/6 condizioni per entrambi gli osservabili count. La formulazione corretta e': low-core stabile / high-tail selettivo / SR non portatore globale nel perimetro testato.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: carica alternata dell'intervallo prime-free . carica concorde dell'intervallo prime-free.\n- **Singolare**: il gap come vuoto aritmetico prima della classificazione ampiezza/statistica.\n- **Invariante di passaggio**: la permutazione distrugge la selezione low/high ma conserva gap e distribuzione delle cariche; il segnale vive nell'accoppiamento ordine-carica.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare Mobius interval-charge come reader del perimetro prime-gap. Qui diventa non-possibile chiamare SR globale portatore della dualita in questo perimetro.\n\n## Consecutio\nIl prossimo passo non deve estendere il claim a tutti i primi o a GUE/Poisson. Deve isolare il nodo regressivo del null: ripetere con block-permutation della carica e con controllo per lunghezza del gap, per separare informazione Mobius autentica da dipendenza banale dalla dimensione dell'intervallo.\n\n## Auto-audit: 5 lenti\n- **L1 hard constraint vs bias**: niente \"sempre\" o \"mai\"; il claim e' per `p<=1e6`, sei condizioni, 400 permutazioni.\n- **L2 quantita vs ratio**: riportati count grezzi, rate, diff e ratio implicito nei rate; SR separato dai count.\n- **L3 no silent patching**: il det diretto non viene salvato; il report dichiara che il portatore testato e' interval-charge.\n- **L4 edge cases**: SR passa in 1/6 condizioni e viene dichiarato non stabile.\n- **L5 re-discovery vs discovery**: verdict `CONSTRAINT`, non `NEW`; il risultato va confrontato in futuro con correlazioni note tra Mobius, gap length e prime races.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_prime_mobius_interval_charge_gate.py`\n- Data: `tools/data/prime_mobius_interval_charge_gate_20260508_2102.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260508_2102.md`\n",
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Il confine non viene cercato come taglio di supertile: viene testato come trasferibilita di una tassonomia fra generatori ordinati.\n- **Operatori laterali scelti**: rappresentazione, spettro, controllo di gauge. Rappresentazione = label set; spettro = gap larghi; controllo di gauge = stesso generatore letto con reader phi e reader nativo.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 KSAR usato. Il kernel del ciclo 20:13 viene reiterato cambiando piano: non un altro boundary reader, ma il contro-polo naturale del generatore.\n- **Proto-ipotesi**: se il core alto phi e' portatore del generatore phi, i generatori non-phi devono perdere il core quando letti da theta=1/phi, ma recuperare una struttura stabile quando letti dalla propria pendenza. Se il core phi resta anche nei non-phi con reader fisso, il portatore non e' phi-specifico.\n- **Proiezione**: confronto ogni generatore su due lettori. Il reader fisso misura trasferibilita della tassonomia phi; il reader nativo misura se la perdita e' disordine reale o cambio di coordinate.\n\n## Claim Under Test\n> Il core phi alto non e' un boundary esatto: e' una tassonomia generatore-lettore. Cambiando pendenza Sturmian e tenendo fisso theta=1/phi, il core phi decade; con reader nativo riappare una struttura ordinata propria.\n\n## Question\nI generatori Sturmian non-phi conservano il core phi quando il reader resta theta=1/phi, oppure il core si trasforma e diventa leggibile solo nella coordinata nativa?\n\n## Experiment Design\n- Script: `tools/exp_nonphi_sturmian_fixed_reader_gate.py`.\n- Generatori: `phi`, `silver`, `bronze`, `plastic`.\n- Lettori:\n  - `fixed_phi`: tutti i generatori etichettati con theta=1/phi.\n  - `native`: ogni generatore etichettato con la propria pendenza.\n- Core testati separatamente:\n  - low phi core: `[-1, 1, -2, 2]`.\n  - high phi core: `[3, -4, 4, 6]`.\n  - full phi core: `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`.\n- Main denominator: 48 condizioni per generatore/reader.\n- Seedcheck denominator: 32 condizioni per generatore/reader.\n\n## Results\nMain run:\n\n| generator | reader | conditions | all-condition core | low phi hits | high phi hits | full phi hits | median overlap full | median label error |\n|---|---|---:|---|---:|---:|---:|---:|---:|\n| phi | fixed_phi | 48 | [-1,1,-2,2,3,-4,4,6] | 48/48 | 48/48 | 48/48 | 0.7273 | 0.000095 |\n| silver | fixed_phi | 48 | [-2,2,-12,12,-14,14,-24,24] | 0/48 | 0/48 | 0/48 | 0.1250 | 0.004226 |\n| bronze | fixed_phi | 48 | [-5,-15,15,-20,20,-30] | 0/48 | 0/48 | 0/48 | 0.0263 | 0.004590 |\n| plastic | fixed_phi | 48 | [-2,2,-17,17] | 0/48 | 0/48 | 0/48 | 0.2143 | 0.004473 |\n| silver | native | 48 | [-1,1,-2,2,-3,3,-4,4] | 48/48 | 39/48 | 39/48 | 0.7273 | 0.000879 |\n| bronze | native | 48 | [-1,1,-2,2,-3,-4,4] | 48/48 | 0/48 | 0/48 | 0.5420 | 0.000594 |\n| plastic | native | 48 | [-1,1,-2,2,-3,3] | 48/48 | 0/48 | 0/48 | 0.4006 | 0.000827 |\n\nSeedcheck:\n\n| generator | reader | conditions | all-condition core | low phi hits | high phi hits | full phi hits | median overlap full | median label error |\n|---|---|---:|---|---:|---:|---:|---:|---:|\n| phi | fixed_phi | 32 | [-1,1,-2,2,-3,-4] | 32/32 | 12/32 | 12/32 | 0.6364 | 0.000048 |\n| silver | fixed_phi | 32 | [-2,2,-14,14,-24,24] | 0/32 | 0/32 | 0/32 | 0.1176 | 0.004333 |\n| bronze | fixed_phi | 32 | [-20,20,30] | 0/32 | 0/32 | 0/32 | 0.0000 | 0.003987 |\n| plastic | fixed_phi | 32 | [-2,2,-17,17] | 0/32 | 0/32 | 0/32 | 0.2500 | 0.005277 |\n| silver | native | 32 | [-1,1,-2,2,-4,4] | 32/32 | 24/32 | 24/32 | 0.7273 | 0.000809 |\n| bronze | native | 32 | [-1,1,-2,2,-4,4] | 32/32 | 0/32 | 0/32 | 0.5455 | 0.000971 |\n| plastic | native | 32 | [-1,1,-2,2,-3,3] | 32/32 | 0/32 | 0/32 | 0.5000 | 0.001050 |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: con reader phi fisso, nessun generatore non-phi porta il core phi completo o alto.** Main: silver, bronze e plastic hanno `0/48` hits per low, high e full core. Seedcheck: restano `0/32` per high e full; anche il low core completo resta `0/32`.\n\n2. **Verificato: i generatori non-phi non sono disordine.** Con reader nativo, silver conserva core ordinato `[-1,1,-2,2,-3,3,-4,4]` nel main e recupera high/full phi-like in `39/48`; bronze e plastic conservano stabilmente il nucleo basso nativo, con label error circa `0.0006-0.0010`, molto sotto il reader phi fisso non-phi (`0.0040-0.0053`).\n\n3. **Verificato: il core alto e' selettivo anche dentro il generatore phi.** Nel seedcheck phi stesso conserva low core `32/32`, ma high/full scendono a `12/32`. Questo non rompe il finding: rafforza il denominatore del claim. Il nucleo basso e' piu' stabile; il core alto dipende da finestra `N/phase/threshold`.\n\n4. **Inferito dal perimetro: la rete di punti fissi e' coordinata, non universale.** Silver letto nativamente puo' assomigliare a phi nei label bassi e in parte negli alti; silver letto con phi perde il core. La relazione vive nel match generatore-lettore, non nel lettore phi isolato.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro dichiarato, il core phi non trasferisce ai generatori Sturmian non-phi quando il reader resta theta=1/phi. La perdita non e' disordine: con reader nativo i generatori non-phi mostrano core stabili e label-error basso. Formulazione valida: il portatore del core non e' il boundary esatto ne' il reader phi da solo; e' l'accoppiamento generatore-lettore. Il low core misura stabilita di famiglia Sturmian, il high core misura una coordinata piu' selettiva e denominatore-dipendente.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: tassonomia phi fissa . tassonomia nativa del generatore.\n- **Singolare**: IDS del gap largo prima della scelta del reader.\n- **Invariante di passaggio**: l'ordine Sturmian produce core bassi nativi; il core alto phi sopravvive solo quando generatore e reader restano accoppiati nel perimetro.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile costruire il grafo dei punti fissi relazionali generatore-reader. Qui diventa non-possibile trattare theta=1/phi come lettore universale del core su ogni pendenza ordinata.\n\n## Consecutio\nIl prossimo passaggio deve trasformare il risultato in matrice relazionale: righe = generatori Sturmian/quasiperiodici, colonne = reader, celle = core nativo, low-core transfer, high-core transfer e label-error. Se emerge una diagonale forte con off-diagonal selettivi, TRASCENDENZA_LIMITE diventa grafo generatore-lettore invece di claim su phi isolato.\n\n## Auto-audit: 5 lenti\n- **L1 hard constraint vs bias**: il verdict e' scoped al perimetro; nessun \"sempre\" fuori denominatore.\n- **L2 osservabili separati**: low core, high core, full core, overlap e label-error restano distinti.\n- **L3 no silent patching**: il boundary esatto non viene salvato; il claim viene contratto al portatore generatore-lettore.\n- **L4 edge cases**: il seedcheck in cui phi high scende a `12/32` e' riportato come vincolo del denominatore, non rimosso.\n- **L5 duplicate guardrail**: `silver` e `sqrt2_minus_1` erano la stessa pendenza; lo script e' stato corretto prima del report.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_nonphi_sturmian_fixed_reader_gate.py`\n- Data main: `tools/data/nonphi_sturmian_fixed_reader_gate_20260508_2019.json`\n- Data seedcheck: `tools/data/nonphi_sturmian_fixed_reader_gate_20260508_2019_seedcheck.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260508_2019.md`\n",
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tools/data/lab_graph.json:1715:      "content_preview": "# Agent Report - Ostrowski Recognizability Gate Del Core Phi\n**Date**: 2026-05-08 20:13\n**Piano**: 93\n**Tension explored**: TRASCENDENZA_LIMITE / M_trascendenza_limite_attuale_L0\n**verdict**: CONSTRAINT\nobservables_registry: n/a\nobservables_used: [boundary_distance, boundary_hit_le_2, zeckendorf_weight, zeckendorf_suffix_zeros]\n**observable_contract**: claim=se il boundary esatto del supertile e' portatore globale del core alto, le posizioni IDS dei gap core devono mostrare migliore riconoscibil",
tools/data/lab_graph.json:1716:      "content_full": "# Agent Report - Ostrowski Recognizability Gate Del Core Phi\n**Date**: 2026-05-08 20:13\n**Piano**: 93\n**Tension explored**: TRASCENDENZA_LIMITE / M_trascendenza_limite_attuale_L0\n**verdict**: CONSTRAINT\nobservables_registry: n/a\nobservables_used: [boundary_distance, boundary_hit_le_2, zeckendorf_weight, zeckendorf_suffix_zeros]\n**observable_contract**: claim=se il boundary esatto del supertile e' portatore globale del core alto, le posizioni IDS dei gap core devono mostrare migliore riconoscibilita Ostrowski o maggiore prossimita ai tagli nel mode aligned rispetto al same-length misaligned; observable=distanza del centro gap da boundary di chunk, hit entro 2 siti, peso Zeckendorf e zeri finali Zeckendorf; operator=Hamiltoniana tight-binding V=1, label IDS con reader theta=1/phi, centro round(IDS*N), boundary del tiling perturbato, rappresentazione Zeckendorf del centro; generator=phi_sturmian perturbato da supertile_shuffle, same_length_contiguous_shuffle, same_count_internal_shuffle; denominator=N={377,610}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, threshold={2.0}, trials=5, top_k=12, |n|<=34, supertile_order={8,9,10,11}; not_tested=gap_ratio, domini GUE/Poisson reali, soglie 1.75/2.25, automa formale di riconoscibilita della sostituzione, generatori non-phi.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A4 contratto della domanda + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + TxQ matrice densita come lettore IDS + TRASCENDENZA_LIMITE sul passaggio fra boundary locale e riconoscibilita globale.\n- **Dipolo / punto-zero**: boundary esatto del supertile . numerazione globale della posizione; punto-zero = il centro IDS del gap prima che venga letto come taglio fisico o come cifra Fibonacci.\n- **Piano superiore**: topologia assiomatica / algebra della numerazione. Il bordo non e' una finestra locale: deve apparire come riconoscibilita globale della sostituzione.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, indice, rappresentazione. Boundary operator misura il taglio; indice porta il gap nello spazio posizionale; rappresentazione Zeckendorf traduce il centro in cifre Fibonacci.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 KSAR usato come enzima operativo. Il kernel dei cycle 19:47 e 20:05 viene reiterato senza aggiungere lettori locali: stessa tensione, nuovo livello globale, stesso controllo aligned/misaligned.\n- **Proto-ipotesi**: se il core alto porta boundary globale, `supertile_shuffle` deve avere distanza da boundary minore o firma Zeckendorf diversa da `same_length_contiguous_shuffle`. Se resta equivalente, il boundary esatto non e' portatore rilevato neppure al piano Ostrowski.\n- **Proiezione**: per ogni label core selezionato, mappo IDS -> centro circolare e misuro distanza dal boundary piu' vicino e cifre Zeckendorf del centro.\n\n## Claim Under Test\n> Il boundary esatto del supertile, non rilevato localmente, emerge come riconoscibilita globale: high-core aligned deve battere high-core misaligned in distanza da boundary o firma Ostrowski/Zeckendorf.\n\n## Question\nLe posizioni IDS dei gap high-core `[3,-4,4,6]` si avvicinano ai boundary veri dei supertile o portano una firma Zeckendorf diversa quando il chunk e' aligned, oppure aligned e misaligned restano equivalenti anche sul piano globale?\n\n## Experiment Design\n- Script: `tools/exp_gap_label_ostrowski_recognizability_gate.py`.\n- Per ogni riga spettrale, selezione il miglior gap per label fra `REFERENCE_HIGH=[3,-4,4,6]` e `REFERENCE_LOW=[-1,1,-2,2]`.\n- Centro gap: `round(IDS*N) mod N`.\n- Boundary: prefissi dei chunk dopo la perturbazione del tiling.\n- Osservabili separati:\n  - `boundary_distance`: distanza circolare dal boundary piu' vicino.\n  - `boundary_hit_le_2`: hit se distanza <= 2 siti.\n  - `zeckendorf_weight`: numero di cifre attive nella rappresentazione Zeckendorf del centro.\n  - `zeckendorf_suffix_zeros`: zeri finali nella rappresentazione.\n- Seedcheck: stesso perimetro con seed `202605082014`.\n\n## Results\nMain run:\n\n| mode | group | rows | boundary hit <=2 | median boundary distance | median distance / min chunk | median Zeckendorf weight | median suffix zeros |\n|---|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| supertile_shuffle | high | 566 | 175/566 = 0.3092 | 14.0 | 0.3820 | 2.0 | 2.0 |\n| same_length_contiguous_shuffle | high | 556 | 196/556 = 0.3525 | 13.0 | 0.3820 | 2.0 | 2.0 |\n| same_count_internal_shuffle | high | 140 | 38/140 = 0.2714 | 18.5 | 0.3652 | 4.0 | 2.0 |\n| supertile_shuffle | low | 640 | 324/640 = 0.5063 | 1.0 | 0.0476 | 1.0 | 2.0 |\n| same_length_contiguous_shuffle | low | 640 | 324/640 = 0.5063 | 1.0 | 0.0294 | 1.0 | 2.0 |\n| same_count_internal_shuffle | low | 145 | 79/145 = 0.5448 | 2.0 | 0.0545 | 3.0 | 2.0 |\n\nSeedcheck:\n\n| mode | group | rows | boundary hit <=2 | median boundary distance | median distance / min chunk | median Zeckendorf weight | median suffix zeros |\n|---|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| supertile_shuffle | high | 563 | 195/563 = 0.3464 | 14.0 | 0.3820 | 2.0 | 2.0 |\n| same_length_contiguous_shuffle | high | 551 | 189/551 = 0.3430 | 13.0 | 0.3820 | 2.0 | 2.0 |\n| same_count_internal_shuffle | high | 139 | 39/139 = 0.2806 | 6.0 | 0.2857 | 3.0 | 2.0 |\n| supertile_shuffle | low | 640 | 332/640 = 0.5188 | 1.0 | 0.0476 | 1.0 | 2.0 |\n| same_length_contiguous_shuffle | low | 640 | 297/640 = 0.4641 | 8.0 | 0.3810 | 1.0 | 2.0 |\n| same_count_internal_shuffle | low | 136 | 76/136 = 0.5588 | 2.0 | 0.0476 | 3.0 | 2.0 |\n\nHigh-core by order, main run:\n\n| mode | order | rows | hit <=2 | median distance | median Zeckendorf weight |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|\n| supertile_shuffle | 8 | 132 | 44/132 | 8.0 | 2.0 |\n| same_length_contiguous_shuffle | 8 | 139 | 60/139 | 8.0 | 2.0 |\n| supertile_shuffle | 9 | 138 | 65/138 | 12.0 | 2.0 |\n| same_length_contiguous_shuffle | 9 | 142 | 67/142 | 13.0 | 2.0 |\n| supertile_shuffle | 10 | 148 | 51/148 | 21.0 | 2.0 |\n| same_length_contiguous_shuffle | 10 | 135 | 51/135 | 21.0 | 2.0 |\n| supertile_shuffle | 11 | 148 | 15/148 | 35.0 | 2.0 |\n| same_length_contiguous_shuffle | 11 | 140 | 18/140 | 34.0 | 2.0 |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il lettore globale non separa aligned da misaligned sul high-core.** Nel main run `supertile_shuffle` ha distanza mediana `14.0`, hit `175/566`, peso Zeckendorf mediano `2.0`; `same_length_contiguous_shuffle` ha distanza mediana `13.0`, hit `196/556`, peso mediano `2.0`. Nel seedcheck il pattern resta equivalente: distanze `14.0` vs `13.0`, peso `2.0` vs `2.0`.\n\n2. **Verificato: per ordine di supertile non emerge un vantaggio aligned stabile.** Order 8 favorisce misaligned negli hit (`60/139` vs `44/132`), order 9 e' quasi pari, order 10 ha stessa distanza mediana `21.0`, order 11 resta quasi pari (`35.0` vs `34.0`). La firma Zeckendorf mediana resta `2.0` per tutti gli order aligned e misaligned.\n\n3. **Verificato: low-core e' piu' vicino ai boundary ma non identifica il boundary esatto.** Nel main run low ha distanza mediana `1.0` per aligned e misaligned, con stesso hit `324/640`. Questo mostra un effetto di posizionamento dei label bassi, non una riconoscibilita del supertile aligned.\n\n4. **Inferito dal perimetro: il boundary esatto non e' portatore osservato nemmeno nel gate Ostrowski.** Dopo label-set, IDS/rank, grammatica locale e ora boundary/Zeckendorf, il portatore rilevato resta ordine interno + lunghezze Fibonacci-like, non taglio esatto del supertile.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro dichiarato, la riconoscibilita globale Ostrowski/Zeckendorf non identifica il boundary esatto del supertile. Il high-core aligned non batte il same-length misaligned in distanza da boundary (`14.0` vs `13.0` main; `14.0` vs `13.0` seedcheck), hit entro 2 siti (`175/566` vs `196/556` main; `195/563` vs `189/551` seedcheck) o peso Zeckendorf (`2.0` vs `2.0` in entrambi).\n\nFormulazione valida: il core phi alto misura una chiusura congiunta di ordine interno e distribuzione di lunghezze Fibonacci-like. Nel ramo testato, non misura boundary esatto del supertile ne' firma Ostrowski delle posizioni IDS. `gap_ratio` non e' testato.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: boundary globale del supertile . posizione numerata del gap.\n- **Singolare**: il centro IDS prima che venga letto come taglio o cifra Fibonacci.\n- **Invariante di passaggio**: aligned e misaligned conservano la stessa firma globale del high-core quando ordine interno e lunghezze restano leggibili; distruggere l'ordine interno cambia il profilo ma non crea boundary aligned.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile chiudere il ramo \"boundary esatto\" per i lettori testati e spostare il claim su ordine interno + scala. Qui diventa non-possibile salvare il boundary cambiando da finestra locale a numerazione Zeckendorf sullo stesso perimetro.\n\n## Consecutio\nIl prossimo passaggio non deve cercare un quinto lettore del boundary esatto nello stesso ramo. Deve contrarre il claim e testare il contro-polo naturale: generatori non-phi o Sturmiani con altra pendenza. Se ordine interno + lunghezze Fibonacci-like e' il portatore, il core alto deve decadere o trasformarsi quando il reader theta=1/phi viene tenuto fisso ma il generatore non e' phi.\n\n## Auto-audit: 5 lenti\n- **L1 hard constraint vs bias**: il verdict e' scoped al perimetro e non usa \"mai\" universale.\n- **L2 osservabili separati**: distanza, hit, peso Zeckendorf e suffix zeros restano separati.\n- **L3 no silent patching**: l'ipotesi \"boundary globale emerge\" cade; non viene salvata spostando il significato di boundary.\n- **L4 edge cases**: low-core vicino ai boundary e order 8 misaligned superiore sono riportati come segnali, non rimossi.\n- **L5 re-discovery guardrail**: Zeckendorf e gap-labeling sono baseline note. Il finding e' negativo sul boundary exact e positivo sulla contrazione del claim.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_gap_label_ostrowski_recognizability_gate.py`\n- Data main: `tools/data/gap_label_ostrowski_recognizability_gate_20260508_2013.json`\n- Data seedcheck: `tools/data/gap_label_ostrowski_recognizability_gate_20260508_2013_seedcheck.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260508_2013.md`\n",
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Il bordo non viene deciso dalla posizione del chunk: deve comparire come eccesso o assenza di eccesso rispetto al linguaggio Sturmian.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, fattori speciali, difetto palindromico. Entrano perche' il ciclo 19:47 ha falsificato set/IDS/rank come lettori del boundary esatto; il prossimo lettore deve essere nativo della parola.\n- **Contaminazione cognitiva**: none; il falsifier precedente ha gia' prodotto il nodo regressivo operativo, quindi non serve adapter laterale.\n- **Proto-ipotesi**: se il core alto porta boundary simbolico, `supertile_shuffle` deve mostrare finestre ad eccesso grammaticale zero piu' stabilmente di `same_length_contiguous_shuffle`. Se i due restano entrambi baseline-Sturmian, il boundary esatto non e' il portatore osservato; la frattura resta l'ordine interno.\n- **Proiezione**: per ogni gap label selezionato mappo IDS -> posizione locale nella parola binaria e misuro se la finestra viola baseline note delle parole Sturmiane.\n\n## Claim Under Test\n> La grammatica simbolica locale dei gap core separa aligned supertile da misaligned same-length. Il portatore del core alto e' il boundary nativo della parola, non solo l'ordine interno.\n\n## Question\nLe finestre locali attorno ai gap high-core `[3,-4,4,6]` mostrano un vantaggio grammaticale di `supertile_shuffle` rispetto a `same_length_contiguous_shuffle`, oppure entrambi restano nel linguaggio Sturmian mentre collassa solo `same_count_internal_shuffle`?\n\n## Experiment Design\n- Script: `tools/exp_gap_label_symbolic_grammar_gate.py`.\n- Per ogni riga spettrale, selezione il miglior gap per label fra `REFERENCE_HIGH=[3,-4,4,6]` e `REFERENCE_LOW=[-1,1,-2,2]`.\n- Centro finestra: `round(IDS*N) mod N`.\n- Baseline classica dichiarata, non scoperta:\n  - complessita di fattori Sturmian: `p(k) <= k+1` nella finestra finita;\n  - al piu' un right-special factor per `k` nel linguaggio ideale;\n  - difetto palindromico target `0`;\n  - return words: eccesso sopra due solo quando la finestra vede ritorni ripetuti.\n- Osservabile aggregato: `grammar_excess_total = complexity_excess + right_special_excess + return_word_excess + palindromic_defect`.\n- Denominatori main:\n  - reference_phi high: 32 finestre; low: 32 finestre.\n  - supertile_shuffle high: 564 finestre; low: 640 finestre.\n  - same_length_contiguous_shuffle high: 591 finestre; low: 640 finestre.\n  - same_count_internal_shuffle high: 165 finestre; low: 151 finestre.\n- Seedcheck: stesso perimetro con `window=55`, `seed=202605082006`.\n\n## Results\nMain run, window 89:\n\n| mode | group | windows | zero excess | median total | median complexity | median right-special | median return-excess | median pal-defect |\n|---|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| reference_phi | high | 32 | 32/32 = 1.0000 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n| reference_phi | low | 32 | 32/32 = 1.0000 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n| supertile_shuffle | high | 564 | 503/564 = 0.8918 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n| supertile_shuffle | low | 640 | 545/640 = 0.8516 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n| same_length_contiguous_shuffle | high | 591 | 576/591 = 0.9746 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n| same_length_contiguous_shuffle | low | 640 | 620/640 = 0.9688 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n| same_count_internal_shuffle | high | 165 | 0/165 = 0.0000 | 303 | 180 | 61 | 19 | 41 |\n| same_count_internal_shuffle | low | 151 | 0/151 = 0.0000 | 299 | 180 | 60 | 20 | 40 |\n\nHigh-core by supertile order, window 89:\n\n| mode | order | high windows | zero excess | median total |\n|---|---:|---:|---:|---:|\n| supertile_shuffle | 8 | 132 | 110/132 = 0.8333 | 0 |\n| supertile_shuffle | 9 | 139 | 128/139 = 0.9209 | 0 |\n| supertile_shuffle | 10 | 145 | 127/145 = 0.8759 | 0 |\n| supertile_shuffle | 11 | 148 | 138/148 = 0.9324 | 0 |\n| same_length_contiguous_shuffle | 8 | 139 | 133/139 = 0.9568 | 0 |\n| same_length_contiguous_shuffle | 9 | 147 | 144/147 = 0.9796 | 0 |\n| same_length_contiguous_shuffle | 10 | 150 | 148/150 = 0.9867 | 0 |\n| same_length_contiguous_shuffle | 11 | 155 | 151/155 = 0.9742 | 0 |\n| same_count_internal_shuffle | 8 | 37 | 0/37 = 0.0000 | 301 |\n| same_count_internal_shuffle | 9 | 42 | 0/42 = 0.0000 | 301.5 |\n| same_count_internal_shuffle | 10 | 42 | 0/42 = 0.0000 | 305 |\n| same_count_internal_shuffle | 11 | 44 | 0/44 = 0.0000 | 302 |\n\nSeedcheck, window 55:\n\n| mode | group | windows | zero excess | median total | median complexity | median right-special | median return-excess | median pal-defect |\n|---|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| reference_phi | high | 32 | 32/32 = 1.0000 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n| supertile_shuffle | high | 566 | 536/566 = 0.9470 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n| same_length_contiguous_shuffle | high | 590 | 583/590 = 0.9881 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n| same_count_internal_shuffle | high | 144 | 0/144 = 0.0000 | 183 | 122 | 32 | 9 | 19 |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: la grammatica locale non separa aligned da misaligned nel verso atteso.** Nel main run high-core, `supertile_shuffle` ha zero-excess `503/564`, mentre `same_length_contiguous_shuffle` ha `576/591`. La mediana degli eccessi e' `0` per entrambi. Nel seedcheck window 55 il pattern replica: `536/566` contro `583/590`, mediane `0`.\n\n2. **Verificato: l'internal shuffle e' la rottura grammaticale netta.** `same_count_internal_shuffle` fa zero-excess `0/165` high e `0/151` low nel main run. Gli eccessi mediani sono alti su tutti i canali: complessita `180`, right-special `61/60`, return-excess `19/20`, difetto palindromico `41/40`.\n\n3. **Verificato: la baseline classica spiega il segnale ordinato.** Reference phi ha `32/32` finestre high e `32/32` low a eccesso zero. Anche aligned e misaligned preservano quasi sempre fattori locali compatibili con baseline Sturmian; questo e' expected behavior della combinatoria delle parole, non scoperta nuova.\n\n4. **Inferito dal perimetro: il portatore osservato resta ordine interno locale, non boundary esatto.** Il controllo misaligned same-length conserva grammatica Sturmian locale almeno quanto l'allineato. Il boundary di supertile non compare come vantaggio in complessita, right-special, return-word excess o difetto palindromico.\n\n5. **Correzione regressiva del report 19:47:** il linguaggio valido non e' \"non-possibile cercare il boundary\"; e': in questo perimetro, label-set, IDS/rank/errore e grammatica locale non separano aligned da misaligned. Il boundary resta non rilevato da questi osservabili.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro dichiarato, la grammatica simbolica locale attorno ai gap core non identifica il boundary esatto del supertile. `supertile_shuffle` e `same_length_contiguous_shuffle` hanno mediana `grammar_excess_total=0` e zero-excess alto; il controllo misaligned e' piu' baseline-Sturmian dell'allineato nel rate aggregato high (`576/591` vs `503/564`, replica `583/590` vs `536/566` con window 55). La frattura strutturale resta la distruzione dell'ordine interno: `same_count_internal_shuffle` produce zero-excess `0` e eccessi mediani non-zero su tutti i canali.\n\nFormulazione valida: il core phi alto misura una chiusura congiunta di ordine interno locale e lunghezze Fibonacci-like; non misura boundary esatto del supertile nei lettori testati. `gap_ratio` non e' testato.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: grammatica locale Sturmian . boundary esatto del supertile.\n- **Singolare**: la finestra binaria centrata sul gap, prima che diventi prova di taglio o fattore del linguaggio.\n- **Invariante di passaggio**: quando l'ordine interno resta, la finestra resta quasi sempre nel vincolo Sturmian; quando l'ordine interno cade, esplodono complessita, right-special, return-excess e difetto palindromico.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile chiudere il ramo boundary locale per questo perimetro e spostare il test sul livello globale del generatore. Qui resta aperto un test diverso: non finestre attorno ai gap, ma automa/ostrowski numeration o riconoscibilita globale della sostituzione.\n\n## Consecutio\nIl prossimo passaggio non deve aggiungere un altro lettore locale. Deve testare il piano globale: se il boundary esatto esiste come portatore, deve comparire nella riconoscibilita della sostituzione o nella numerazione di Ostrowski dei gap selezionati. Se anche li' aligned e misaligned restano equivalenti, il claim va contratto definitivamente a \"ordine interno locale + lunghezze Fibonacci-like\".\n\n## Auto-audit: 5 lenti\n- **L1 hard constraint vs bias**: nessun \"non-possibile\" universale. Il verdict dice \"non identifica nel perimetro dichiarato\".\n- **L2 osservabili separati**: zero-excess rate, complessita, right-special, return-excess e difetto palindromico restano separati.\n- **L3 no silent patching**: l'ipotesi boundary simbolico cade in questo gate; non viene salvata cambiando osservabile nel verdict.\n- **L4 edge cases**: il controllo misaligned supera aligned nel rate zero-excess high; il report lo dichiara come dato, non lo nasconde.\n- **L5 re-discovery guardrail**: le proprieta Sturmian sono baseline dichiarata. Il finding e' negativo sul boundary e positivo sulla rottura internal-shuffle, non sulla riscoperta di complessita Sturmian.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_gap_label_symbolic_grammar_gate.py`\n- Data main: `tools/data/gap_label_symbolic_grammar_gate_20260508_2005.json`\n- Data seedcheck: `tools/data/gap_label_symbolic_grammar_gate_20260508_2005_window55_seedcheck.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260508_2005.md`\n",
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Il bordo non viene assunto come taglio di stringa: deve comparire come invariante di posizione o errore.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator e indice. Boundary operator entra perche' il cycle precedente ha falsificato il bordo come set; indice entra perche' il nuovo osservabile deve misurare dove cade il gap, non solo quale label porta.\n- **Proto-ipotesi**: se il core alto vive nel boundary reale, allora `supertile_shuffle` conserva posizione IDS e rank dei label core meglio di `same_length_contiguous_shuffle`. Se non lo fa, il boundary esatto non e' il portatore osservato in questo perimetro.\n- **Proiezione**: per ogni label core selezionato confronto il gap perturbato con il reference phi nella stessa condizione e misuro delta IDS, delta indice normalizzato, errore label e ratio di spacing.\n\n## Claim Under Test\n> Il boundary simbolico non appare nel solo label-set, ma appare nella geometria dei gap core: aligned supertile deve avere delta IDS/rank o errore label migliore del misaligned same-length.\n\n## Experiment Design\n- Reference core phi: `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`.\n- Nucleo basso: `[-1, 1, -2, 2]`. Core alto: `[3, -4, 4, 6]`.\n- Modes:\n  - `supertile_shuffle`: chunk allineati alla parola di lunghezze Fibonacci.\n  - `same_length_contiguous_shuffle`: stessa multiset di lunghezze su taglio contiguo misallineato.\n  - `same_count_internal_shuffle`: stesso conteggio per chunk, ordine interno distrutto.\n- Ogni riga perturbata viene confrontata con il reference phi per stessa `N`, `phase`, `threshold`.\n- Denominatori grezzi: 160 condizioni per mode; 40 condizioni per `mode|order`.\n\n## Results\nSintesi core alto `[3, -4, 4, 6]`:\n\n| mode | all-high | present core mediano | median IDS delta | median index delta / N | median label error | median spacing ratio vs ref |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| supertile_shuffle | 116/160 = 0.72500 | 4.0 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000818 | 0.989505 |\n| same_length_contiguous_shuffle | 115/160 = 0.71875 | 4.0 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000013 | 0.994938 |\n| same_count_internal_shuffle | 0/160 = 0.00000 | 1.0 | 0.004098 | 0.004098 | 0.003995 | 0.459683 |\n\nDettaglio core alto per order:\n\n| mode | order | all-high | present core mediano | median IDS delta | median label error | spacing ratio vs ref |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| supertile_shuffle | 8 | 23/40 | 4.0 | 0.000000 | 0.000417 | 0.926949 |\n| same_length_contiguous_shuffle | 8 | 20/40 | 3.5 | 0.000000 | 0.000013 | 0.941205 |\n| same_count_internal_shuffle | 8 | 0/40 | 1.0 | 0.005305 | 0.005738 | 0.452111 |\n| supertile_shuffle | 9 | 26/40 | 4.0 | 0.000000 | 0.000820 | 0.983595 |\n| same_length_contiguous_shuffle | 9 | 24/40 | 4.0 | 0.000000 | 0.000013 | 0.980139 |\n| same_count_internal_shuffle | 9 | 0/40 | 1.0 | 0.004039 | 0.002668 | 0.565711 |\n| supertile_shuffle | 10 | 32/40 | 4.0 | 0.000000 | 0.000820 | 0.991012 |\n| same_length_contiguous_shuffle | 10 | 34/40 | 4.0 | 0.000000 | 0.000417 | 0.998922 |\n| same_count_internal_shuffle | 10 | 0/40 | 1.0 | 0.003279 | 0.003628 | 0.468581 |\n| supertile_shuffle | 11 | 35/40 | 4.0 | 0.000000 | 0.000820 | 1.000000 |\n| same_length_contiguous_shuffle | 11 | 37/40 | 4.0 | 0.000000 | 0.000818 | 0.999429 |\n| same_count_internal_shuffle | 11 | 0/40 | 1.0 | 0.004448 | 0.005103 | 0.373173 |\n\nNucleo basso `[-1, 1, -2, 2]`:\n\n| mode | all-low | present core mediano | median IDS delta | median index delta / N | median label error |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|\n| supertile_shuffle | 160/160 = 1.00000 | 4.0 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000005 |\n| same_length_contiguous_shuffle | 160/160 = 1.00000 | 4.0 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000005 |\n| same_count_internal_shuffle | 0/160 = 0.00000 | 1.0 | 0.004918 | 0.004918 | 0.004099 |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: la geometria IDS/rank non separa aligned da misaligned.** Per il core alto, `supertile_shuffle` e `same_length_contiguous_shuffle` hanno delta IDS mediano `0.0` e delta indice normalizzato mediano `0.0`. Il bordo allineato non produce uno spostamento geometrico migliore del controllo misallineato.\n\n2. **Verificato: il controllo misallineato non e' peggiore sul core alto.** All-high e' quasi pari (`116/160` vs `115/160`), e per order 10-11 il controllo misallineato supera l'allineato (`34/40`, `37/40` contro `32/40`, `35/40`). Anche l'errore label aggregato e' minore nel controllo misallineato (`0.000013` vs `0.000818`).\n\n3. **Verificato: distruggere l'ordine interno resta il collasso vero.** `same_count_internal_shuffle` fa `0/160` all-high, porta un solo label alto mediano, sposta IDS/indice di circa `0.0041`, e dimezza lo spacing ratio (`0.459683`). Questo replica la caduta gia' osservata e la sposta dal set alla geometria.\n\n4. **Inferito dal perimetro: il portatore osservato non e' il boundary simbolico.** Il portatore resta ordine interno leggibile piu' multiset di lunghezze Fibonacci-like. Il boundary esatto del supertile non compare ne' come membership di set, ne' come posizione IDS, ne' come errore label.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro `N={377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={2.0}`, `trials=5`, `top_k=12`, `|n|<=34`, `supertile_order={8,9,10,11}`, il boundary simbolico del supertile non e' rilevato dal gate posizione/errore. `supertile_shuffle` e `same_length_contiguous_shuffle` conservano la stessa geometria mediana dei core label (`IDS delta=0`, `index delta/N=0`), con all-high quasi identico (`116/160` vs `115/160`). La rottura resta `same_count_internal_shuffle`, quindi il nodo regressivo e' l'ordine interno del chunk, non il confine esatto.\n\nLa formulazione valida e': il core phi alto misura chiusura congiunta di ordine interno e lunghezze Fibonacci-like; non misura ancora il boundary simbolico del supertile. `gap_ratio` non e' testato.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: boundary simbolico . ordine interno misurabile.\n- **Singolare**: il gap core nel punto in cui label membership e posizione IDS coincidono.\n- **Invariante di passaggio**: quando l'ordine interno resta, il core conserva posizione; quando l'ordine interno cade, cadono simultaneamente core completo, posizione e spacing.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa non-possibile cercare il boundary del supertile con label-set, IDS rank o errore label sullo stesso perimetro. Qui diventa possibile spostare il test dal boundary di chunk al parsing simbolico della parola: return words, fattori speciali, palindromi, o difetti di sostituzione.\n\n## Consecutio\nIl prossimo gate deve lasciare il chunk e misurare grammatica simbolica nativa: confrontare fattori speciali, return words e palindromic defect dei segmenti che portano core alto contro segmenti che non lo portano. Se il boundary esiste nel generatore, deve apparire nella grammatica locale della parola, non nella posizione spettrale dei gap gia' selezionati.\n\n## Auto-audit: 5 lenti\n- **L1 hard constraint vs bias**: nessun \"sempre\" o \"solo\"; il verdict e' perimetro-atomico e riporta count grezzi.\n- **L2 quantita vs ratio**: all-high, present count, IDS delta, index delta, label error e spacing ratio restano separati.\n- **L3 no silent patching**: l'ipotesi \"il boundary appare nella geometria\" cade; non viene salvata cambiando claim.\n- **L4 edge cases**: order 10-11 sono segnale, perche' il controllo misallineato supera l'allineato.\n- **L5 re-discovery**: gap labeling Sturmian/Fibonacci resta baseline nota; il finding e' negativo sul boundary simbolico nello specifico gate posizione/errore.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_gap_label_position_error_gate.py`\n- Data: `tools/data/gap_label_position_error_gate_20260508_1947.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260508_1947.md`\n",
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Il boundary non si decide dal nome del mode, ma dal livello che sopravvive: congiunzione, singolo label, stabilita' 75%, errore IDS.\n- **Proto-ipotesi**: la falsificazione del report 19:09 non cancella tutto il core alto. Cancella la chiusura congiunta `[3,-4,4,6]` sotto internal shuffle; i label singoli possono sopravvivere come residui classici di gap-labeling.\n- **Proiezione**: l'audit tiene fisso il dato 19:09 e separa tre piani che erano stati compressi: `all_high_hits`, retention per-label, `stable_high_label_count`.\n\n## Claim Under Test\n> Nel perimetro del source cycle 19:09, `same_count_internal_shuffle` azzera il core alto completo `[3,-4,4,6]` come condizione congiunta. Non azzera ogni label alto preso singolarmente. La novita' D-ND sta nella sopravvivenza congiunta e nel collasso sotto perturbazione d'ordine, non nella membership dei label nel gruppo classico Sturmian/Fibonacci.\n\nIl source cycle non viene promosso e non viene sincronizzato concettualmente. Viene assorbita la falsificazione del wording: \"core alto cade\" diventa \"core alto completo cade; singoli label alti restano parziali\".\n\n## Question\nQuali tra `[3,-4,4,6]` sopravvivono sotto internal shuffle, e quale osservabile cade davvero: all-high, per-label retention o stable-label count?\n\n## Experiment Design\n- Input: `tools/data/gap_label_supertile_tiling_gate_20260508_1909.json`.\n- Tool: `tools/exp_gap_label_repair_audit.py`.\n- Baseline teorica: per Sturmian/Fibonacci i gap label vivono nel gruppo `Z + theta Z mod 1`, con `theta=1/phi`. I label `[3,-4,4,6]` appartengono al reader classico; questo ciclo non li dichiara scoperta.\n- Denominatore grezzo per mode aggregato: 160 condizioni (`2 N * 4 phase * 1 threshold * 5 trials * 4 orders`).\n- Denominatore grezzo per `mode|order`: 40 condizioni.\n- Osservabili separati:\n  - `all_high_hits`: tutte le label alte presenti nella stessa condizione.\n  - `per_high_label`: hits indipendenti per ciascuna label alta.\n  - `stable_high_label_count`: label alte presenti in almeno 75% delle condizioni.\n  - `label_error`: errore IDS mediano dei selected gap per label.\n\n## Results\n\nSintesi per mode:\n\n| mode | all-high | stable high labels 75% | label 3 | label -4 | label 4 | label 6 |\n|---|---:|---|---:|---:|---:|---:|\n| supertile_shuffle | 108/160 = 0.67500 | [3,-4,4,6] | 128/160 | 153/160 | 160/160 | 120/160 |\n| same_length_contiguous_shuffle | 116/160 = 0.72500 | [3,-4,4,6] | 154/160 | 158/160 | 160/160 | 120/160 |\n| same_count_internal_shuffle | 0/160 = 0.00000 | [] | 6/160 | 57/160 | 54/160 | 38/160 |\n| same_mean_block_shuffle | 7/160 = 0.04375 | [] | 30/160 | 99/160 | 90/160 | 18/160 |\n\nInternal shuffle per order:\n\n| order | all-high | stable high labels 75% | label 3 | label -4 | label 4 | label 6 |\n|---:|---:|---|---:|---:|---:|---:|\n| 8 | 0/40 | [] | 0/40 | 14/40 | 17/40 | 9/40 |\n| 9 | 0/40 | [] | 0/40 | 17/40 | 9/40 | 9/40 |\n| 10 | 0/40 | [] | 1/40 | 11/40 | 14/40 | 9/40 |\n| 11 | 0/40 | [] | 5/40 | 15/40 | 14/40 | 11/40 |\n\nErrore IDS mediano per mode aggregato:\n\n| mode | label 3 | label -4 | label 4 | label 6 |\n|---|---:|---:|---:|---:|\n| supertile_shuffle | 0.00000944 | 0.00163454 | 0.00000870 | 0.00163213 |\n| same_length_contiguous_shuffle | 0.00000944 | 0.00163454 | 0.00000870 | 0.00001888 |\n| same_count_internal_shuffle | 0.00808006 | 0.00491323 | 0.00529245 | 0.00528616 |\n| same_mean_block_shuffle | 0.00215245 | 0.00263993 | 0.00164415 | 0.00263364 |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: `same_count_internal_shuffle` azzera il core alto completo, non i label alti singoli.** All-high e' `0/160`; per-label restano `3: 6/160`, `-4: 57/160`, `4: 54/160`, `6: 38/160`. Il wording corretto e' \"core completo cade\".\n\n2. **Verificato: nessun label alto diventa stable label sotto internal shuffle.** `stable_high_label_count=0`; l'unico stable label aggregato del mode e' `[34]`, fuori dal core alto. La sopravvivenza per-label e' residua, non stabilita' del core.\n\n3. **Verificato: il controllo contiguo conserva piu' del supertile anche nel piano per-label.** `same_length_contiguous_shuffle` fa all-high `116/160` contro `108/160`, e per `3` fa `154/160` contro `128/160`. Il boundary esatto del supertile resta non discriminato dal label-set.\n\n4. **Verificato: i label `[3,-4,4,6]` sono baseline classica Sturmian/Fibonacci.** Appartengono al gruppo atteso `Z + theta Z mod 1`. La parte D-ND testata qui e' la loro chiusura congiunta sotto perturbazioni di ordine e scala, non la loro esistenza come gap label.\n\n5. **Inferito dai conteggi e dagli errori IDS: internal shuffle trasporta sottostruttura debole, ma rompe la congiunzione.** Gli errori mediani sotto internal shuffle aumentano (`~0.0049-0.0081`) rispetto ai mode ordinati (`~0.000009-0.00163`), mentre i hits per-label restano non-zero.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro `N={377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={2.0}`, `trials=5`, `top_k=12`, `|n|<=34`, `supertile_order={8,9,10,11}`, l'affermazione valida e': `same_count_internal_shuffle` distrugge la chiusura simultanea del core alto `[3,-4,4,6]` (`0/160`) e non produce stable high labels (`0`), ma trasporta singoli label alti con retention parziale (`6/160`, `57/160`, `54/160`, `38/160`).\n\nNon si dice piu' \"il core alto cade\" senza perimetro. Si dice: il core alto completo cade; la retention per-label resta parziale; la stable-label count alta resta zero. `gap_ratio` non e' testato.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: congiunzione del core alto . residuo per-label.\n- **Singolare**: il label-set prima della scissione fra simultaneita' e membership.\n- **Invariante di passaggio**: l'ordine interno e le lunghezze Fibonacci-like conservano la chiusura; il conteggio senza ordine conserva solo residui di label classici.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile cercare il boundary nella geometria degli errori IDS e nella posizione dei gap; qui diventa non-possibile usare all-high, retention mediana e stable-label count come un solo osservabile.\n\n## Consecutio\nCostruire il prossimo gate sul piano posizione/errore: per i label core, confrontare distribuzione IDS, rank dei gap selezionati ed errore label fra chunk aligned e misaligned. Il boundary reale deve spostare la geometria dei gap, non solo il set dei label.\n\n## Auto-audit source flags\n- **L1 medium risolta**: all-high, per-label retention e stable-label count sono separati. Count grezzi e denominatori sono riportati.\n- **L4 medium risolta**: edge case per label isolato. `[3,-4,4,6]` sotto internal shuffle fanno `6/160`, `57/160`, `54/160`, `38/160`; nessuno entra negli stable high labels.\n- **L5 low risolta nel perimetro minimo**: baseline teorica dichiarata. I label core sono gap-labeling Sturmian/Fibonacci classico; la novita' non e' membership, ma sopravvivenza congiunta sotto perturbazione.\n- **Aperto**: `gap_ratio` resta `not_tested`; soglie 1.75/2.25 e generatori non-phi restano fuori da questo repair.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_gap_label_repair_audit.py`\n- Data: `tools/data/gap_label_repair_audit_20260508_1915.json`\n- Source data: `tools/data/gap_label_supertile_tiling_gate_20260508_1909.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260508_1915.md`\n",
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tools/data/lab_graph.json:1911:      "verdict_en": "**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro `N={377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={2.0}`, `trials=5`, `top_k=12`, `|n|<=34`, `supertile_order={",
tools/data/lab_graph.json:1914:      "content_full": "# Agent Report - Supertile Tiling Gate Del Core Phi\n**Date**: 2026-05-08 19:09\n**Piano**: 89\n**Tension explored**: M_trascendenza_limite_attuale_L0 (0.529179606750063)\n**verdict**: CONSTRAINT\nobservables_registry: n/a\nobservables_used: [gap_label_set, supertile_boundary, length_multiset, internal_order, high_label_condition_rate]\n**observable_contract**: claim=il core alto phi distingue confine di supertile Fibonacci da blocco contiguo con stessa lunghezza; observable=retention dei label core sotto shuffle di supertile, shuffle contiguo a stessa multiset di lunghezze, shuffle interno a stesso conteggio; operator=Hamiltoniana tight-binding V=1, label IDS con reader theta=1/phi, Jaccard/retention/frequenza per mode e supertile_order; generator=phi_sturmian con tiling di lunghezze Fibonacci; denominator=N={377,610}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, threshold={2.0}, trials=5, top_k=12, |n|<=34, supertile_order={8,9,10,11}; not_tested=gap_ratio, soglie 1.75/2.25, parsing simbolico esatto dei supertile per ogni fase, generatori non-phi.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A11 combo + TxQ matrice densita come lettore spettrale + QxG vuoto continuo/discreto + tensione TRASCENDENZA_LIMITE/M_come_modulazione_quasiperiodica.\n- **Dipolo / punto-zero**: confine reale del supertile · lunghezza contigua equivalente; punto-zero = il blocco come unita' prima che diventi grammatica o contenitore.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza / bicono dei dipoli. Il nodo non e' il valore del gap, ma il passaggio fra grammatica interna, confine esterno e denominatore.\n- **Proto-ipotesi**: se il core alto phi vive nel confine tra supertile, lo shuffle di supertile conserva piu' core dello shuffle contiguo con la stessa multiset di lunghezze. Se non lo fa, il confine esatto non e' ancora il portatore: il portatore e' ordine interno piu' scala lunga.\n- **Proiezione**: il label-set dei gap larghi manifesta la combo perche' tiene fisso il reader theta=1/phi e muove solo la relazione fra grammatica, boundary e blocco.\n\n## Claim Under Test\n> Il vantaggio del blocco Fibonacci lungo non sta solo nell'ordine interno conservato: sta nel confine reale del supertile. Quindi `supertile_shuffle` batte `same_length_contiguous_shuffle` a pari multiset di lunghezze.\n\n## Question\nIl core alto `[3, -4, 4, 6]` riconosce il confine di supertile Fibonacci, o riconosce soltanto blocchi lunghi con ordine interno conservato?\n\n## Experiment Design\n- Reference core phi: `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`.\n- Nucleo basso: `[-1, 1, -2, 2]`. Label alti: `[3, -4, 4, 6]`.\n- Supertile orders:\n  - order 8: lunghezze `{21,34}`.\n  - order 9: lunghezze `{34,55}`.\n  - order 10: lunghezze `{55,89}`.\n  - order 11: lunghezze `{89,144}`.\n- Modes:\n  - `supertile_shuffle`: taglia secondo la parola di lunghezze Fibonacci e mescola i chunk.\n  - `same_length_contiguous_shuffle`: usa la stessa multiset di lunghezze, ma su taglio contiguo misallineato.\n  - `same_count_internal_shuffle`: conserva lunghezza e conteggio di ogni chunk allineato, ma distrugge ordine interno.\n  - `same_mean_block_shuffle`: usa un blocco fisso pari alla lunghezza media del tiling, controllo di scala grossolana.\n- Denominatori grezzi: per ogni `mode|order`, 40 condizioni (`2 N * 4 phase * 1 threshold * 5 trials`); per ogni mode aggregato, 160 condizioni.\n\n## Results\nReference phi su 8 condizioni (`N x phase x threshold`): core completo `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`.\n\nSintesi per mode:\n\n| mode | conditions | median Jaccard | low retention | high retention | all-high condition rate |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|\n| supertile_shuffle | 160 | 0.818182 | 1.00 | 1.00 | 108/160 = 0.67500 |\n| same_length_contiguous_shuffle | 160 | 0.818182 | 1.00 | 1.00 | 116/160 = 0.72500 |\n| same_count_internal_shuffle | 160 | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/160 = 0.00000 |\n| same_mean_block_shuffle | 160 | 0.500000 | 1.00 | 0.25 | 7/160 = 0.04375 |\n\nDettaglio per order:\n\n| mode | order | lengths | median Jaccard | low retention | high retention | all-high condition rate | stable labels 75% |\n|---|---:|---|---:|---:|---:|---:|---|\n| supertile_shuffle | 8 | {21,34} | 0.750000 | 1.00 | 0.75 | 14/40 = 0.350 | [-1, 1, -2, 2, -3, -4, 4] |\n| same_length_contiguous_shuffle | 8 | {21,34} | 0.818182 | 1.00 | 0.875 | 20/40 = 0.500 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4] |\n| same_mean_block_shuffle | 8 | mean 29 | 0.444444 | 0.75 | 0.00 | 0/40 = 0.000 | [-1, 1, 33] |\n| same_count_internal_shuffle | 8 | {21,34} | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] |\n| supertile_shuffle | 9 | {34,55} | 0.904545 | 1.00 | 1.00 | 29/40 = 0.725 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4, -6] |\n| same_length_contiguous_shuffle | 9 | {34,55} | 0.818182 | 1.00 | 1.00 | 29/40 = 0.725 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4, 6] |\n| same_mean_block_shuffle | 9 | mean 45 | 0.500000 | 1.00 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [-1, 1, -2] |\n| same_count_internal_shuffle | 9 | {34,55} | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] |\n| supertile_shuffle | 10 | {55,89} | 0.909091 | 1.00 | 1.00 | 32/40 = 0.800 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4, -6, 6, -7] |\n| same_length_contiguous_shuffle | 10 | {55,89} | 0.833333 | 1.00 | 1.00 | 33/40 = 0.825 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4, -6, 6] |\n| same_mean_block_shuffle | 10 | mean 75 | 0.666667 | 1.00 | 0.50 | 1/40 = 0.025 | [-1, 1, -2, 2, -4, 4] |\n| same_count_internal_shuffle | 10 | {55,89} | 0.150000 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [] |\n| supertile_shuffle | 11 | {89,144} | 0.909091 | 1.00 | 1.00 | 33/40 = 0.825 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4, 6, -7] |\n| same_length_contiguous_shuffle | 11 | {89,144} | 0.909091 | 1.00 | 1.00 | 34/40 = 0.850 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4, -6, 6] |\n| same_mean_block_shuffle | 11 | mean 122 | 0.666667 | 1.00 | 0.75 | 6/40 = 0.150 | [-1, 1, -2, 2, -4, 4] |\n| same_count_internal_shuffle | 11 | {89,144} | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il confine di supertile non batte il blocco contiguo a pari multiset di lunghezze.** `supertile_shuffle` fa all-high `108/160 = 0.675`; `same_length_contiguous_shuffle` fa `116/160 = 0.725`. Per order 9 sono pari (`29/40`), per order 10-11 il controllo contiguo e' leggermente sopra (`33/40`, `34/40` contro `32/40`, `33/40`).\n\n2. **Verificato: la condizione forte resta l'ordine interno.** `same_count_internal_shuffle` resta nullo su tutti gli order: all-high `0/160`, high retention mediana `0.25`, Jaccard mediano `0.157895`. Questo replica il nodo 18:34 dentro il tiling di supertile.\n\n3. **Verificato: la scala lunga come multiset e' piu' informativa del blocco medio fisso.** `same_mean_block_shuffle` conserva low retention mediana `1.00`, ma resta quasi nullo sul core alto completo (`7/160 = 0.04375`). Quindi non basta una scala media lunga; serve una distribuzione di lunghezze lunghe con ordine interno conservato.\n\n4. **Inferito dal confronto fra controlli: il portatore osservato e' ordine interno + multiset di lunghezze Fibonacci, non boundary esatto.** Il test non autorizza \"il core alto vive nel confine del supertile\"; autorizza \"il core alto richiede ordine interno e beneficia di lunghezze supertile-like\".\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro `N={377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={2.0}`, `trials=5`, `top_k=12`, `|n|<=34`, `supertile_order={8,9,10,11}`, il core alto phi non discrimina il confine esatto del supertile. `same_length_contiguous_shuffle` conserva il core alto almeno quanto `supertile_shuffle` (`116/160` vs `108/160`). Il core alto cade solo quando l'ordine interno viene distrutto (`0/160`) o quando la multiset di lunghezze viene compressa a blocco medio (`7/160`).\n\nLa formulazione valida e': il label-set alto phi misura una condizione congiunta di ordine interno e lunghezze Fibonacci-like; non misura ancora il boundary simbolico del supertile e non misura `gap_ratio`.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: confine di supertile · distribuzione di lunghezze con ordine interno.\n- **Singolare**: il chunk lungo prima della distinzione fra boundary grammaticale e blocco contiguo.\n- **Invariante di passaggio**: il core alto sopravvive quando l'ordine interno resta leggibile su lunghezze Fibonacci-like; non sopravvive a conteggio senza ordine.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile cercare un osservabile di boundary piu' fine del label-set; qui diventa non-possibile dichiarare che il label-set alto riconosce da solo il confine esatto del supertile.\n\n## Consecutio\nCostruire un gate di boundary simbolico che non legga solo il set dei label: confrontare label-set, posizione IDS dei label core e errore di label per chunk aligned/misaligned. Se il boundary reale esiste nell'osservabile, deve apparire nella geometria degli errori o nella posizione dei gap, non nel solo all-high rate.\n\n## Auto-audit: 5 lenti\n- **L1 hard constraint vs bias**: il verdict dichiara perimetro e count grezzi; non trasforma `108/160` in legge universale.\n- **L2 quantita vs ratio**: Jaccard, retention e all-high rate restano separati; `gap_ratio` dichiarato non testato.\n- **L3 no silent patching**: l'ipotesi \"supertile batte contiguo\" cade; il report non la salva cambiando osservabile.\n- **L4 edge cases**: order 10-11 mostrano controllo contiguo sopra supertile; sono il segnale, non rumore.\n- **L5 re-discovery**: la conservazione dell'ordine interno era gia' nota dal 18:34; il nuovo finding e' la non-discriminazione del boundary esatto da parte del label-set.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_gap_label_supertile_tiling_gate.py`\n- Data: `tools/data/gap_label_supertile_tiling_gate_20260508_1909.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260508_1909.md`\n",
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tools/data/lab_graph.json:1961:      "verdict": "**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro `N={377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={2.0}`, `trials=5`, `top_k=12`, `|n|<=34`, il core alto `[3, ",
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tools/data/lab_graph.json:1965:      "content_full": "# Agent Report — Substitution Grammar Gate Del Core Phi\n**Date**: 2026-05-08 18:34\n**Piano**: 88\n**Tension explored**: M_trascendenza_limite_attuale_L0 (0.529179606750063)\n**verdict**: CONSTRAINT\nobservables_registry: n/a\nobservables_used: [gap_label_set, block_internal_order, high_label_condition_rate, low_label_condition_rate]\n**observable_contract**: claim=il core phi dei gap larghi separa lunghezza di blocco e grammatica interna del generatore; observable=retention dei label core sotto perturbazioni che preservano o distruggono ordine interno; operator=Hamiltoniana tight-binding V=1, label IDS con reader theta=1/phi, Jaccard/retention/frequenza per mode e block_size; generator=phi_sturmian con contiguous_block_shuffle, internal_block_shuffle, global_balanced_shuffle; denominator=N={377,610}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, threshold={2.0}, trials=5, top_k=12, |n|<=34, block_size={34,40,55,64,89,96,128,144}; not_tested=gap_ratio, soglie 1.75/2.25, N fuori {377,610}, generatori Sturmiani non-phi, tiling esatto in supertile Fibonacci.\n\n## Claim Under Test\n> Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vici?\n\n## Question\nIl rientro dei label alti del core phi misura soltanto blocchi lunghi su scala Fibonacci, o misura l'ordine interno di sostituzione conservato dentro quei blocchi?\n\n## Experiment Design\n- Perimetro: stesso lettore label dei cycle 16:32, 17:15 e 18:05; `gap_ratio` non testato in questo ciclo.\n- Reference core verificato sul generatore `phi_sturmian`: `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`.\n- Nucleo basso: `[-1, 1, -2, 2]`. Label alti: `[3, -4, 4, 6]`.\n- Modes:\n  - `contiguous_block_shuffle`: conserva ordine interno del blocco e mescola l'ordine tra blocchi.\n  - `internal_block_shuffle`: conserva lunghezza e conteggio di ogni blocco, ma mescola i simboli dentro il blocco.\n  - `global_balanced_shuffle`: conserva solo conteggio globale.\n- Blocchi Fibonacci: `34, 55, 89, 144`. Blocchi non-Fibonacci: `40, 64, 96, 128`.\n- Denominatori grezzi: per ogni `mode|block_size`, 40 condizioni (`2 N * 4 phase * 1 threshold * 5 trials`); per `global_balanced_shuffle`, 40 condizioni totali.\n\n## Results\nReference phi su 8 condizioni (`N x phase x threshold`): core completo `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`, Jaccard mediano `0.909091`, min `0.727273`.\n\nSintesi per mode:\n\n| mode | conditions | median Jaccard | low retention | high retention | all-high condition rate |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|\n| contiguous_block_shuffle | 320 | 0.583333 | 1.00 | 0.50 | 82/320 = 0.25625 |\n| internal_block_shuffle | 320 | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/320 = 0.00000 |\n| global_balanced_shuffle | 40 | 0.150000 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.00000 |\n\nDettaglio per blocco:\n\n| mode | block_size | family | median Jaccard | low retention | high retention | all-high condition rate | stable labels 75% |\n|---|---:|---|---:|---:|---:|---:|---|\n| contiguous_block_shuffle | 34 | Fibonacci | 0.666667 | 1.00 | 0.50 | 3/40 = 0.075 | [-1, 1, -2, 2, -4, 4] |\n| contiguous_block_shuffle | 40 | non-Fibonacci | 0.500000 | 0.75 | 0.00 | 0/40 = 0.000 | [-1, 1, -2] |\n| contiguous_block_shuffle | 55 | Fibonacci | 0.750000 | 1.00 | 0.75 | 11/40 = 0.275 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4] |\n| contiguous_block_shuffle | 64 | non-Fibonacci | 0.571429 | 1.00 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [-1, 1, -2, 2] |\n| contiguous_block_shuffle | 89 | Fibonacci | 0.818182 | 1.00 | 1.00 | 26/40 = 0.650 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4] |\n| contiguous_block_shuffle | 96 | non-Fibonacci | 0.625000 | 1.00 | 0.50 | 3/40 = 0.075 | [-1, 1, -2, 2] |\n| contiguous_block_shuffle | 128 | non-Fibonacci | 0.666667 | 1.00 | 0.75 | 7/40 = 0.175 | [-1, 1, -2, 2, -4, 4] |\n| contiguous_block_shuffle | 144 | Fibonacci | 0.909091 | 1.00 | 1.00 | 32/40 = 0.800 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4, -6, 6] |\n| internal_block_shuffle | 34 | Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] |\n| internal_block_shuffle | 40 | non-Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] |\n| internal_block_shuffle | 55 | Fibonacci | 0.150000 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] |\n| internal_block_shuffle | 64 | non-Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] |\n| internal_block_shuffle | 89 | Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] |\n| internal_block_shuffle | 96 | non-Fibonacci | 0.166667 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] |\n| internal_block_shuffle | 128 | non-Fibonacci | 0.166667 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] |\n| internal_block_shuffle | 144 | Fibonacci | 0.157895 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] |\n| global_balanced_shuffle | n/a | none | 0.150000 | 0.25 | 0.25 | 0/40 = 0.000 | [34] |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: distruggere l'ordine interno del blocco collassa il core al livello random.** `internal_block_shuffle` resta su Jaccard mediano `0.150000-0.166667`, low retention `0.25`, high retention `0.25`, all-high `0/40` per ogni block_size. Il suo profilo coincide con `global_balanced_shuffle` entro il perimetro osservato.\n\n2. **Verificato: il vantaggio dei blocchi Fibonacci lunghi dipende dall'ordine interno conservato.** Con `contiguous_block_shuffle`, `89` porta all-high `26/40` e `144` porta `32/40`; con `internal_block_shuffle`, gli stessi `89` e `144` restano `0/40`. La lunghezza e il conteggio del blocco non trasportano il core alto quando l'ordine interno e' rimosso.\n\n3. **Verificato: gli edge case non-Fibonacci restano parziali, non nulli.** `128` conserva `-4` e `4` come stable labels 75% e ha high retention mediana `0.75`, ma all-high resta `7/40`. Questo impedisce la formula \"solo Fibonacci\"; la formula valida e' che, in questo perimetro, l'ordine interno conservato e le scale Fibonacci lunghe aumentano insieme la frequenza del core alto completo.\n\n4. **Inferito dal confronto 18:05 -> 18:34: il nodo regressivo non era solo block_size.** Il cycle 18:05 vedeva scala Fibonacci; questo cycle localizza la condizione mancante dentro il blocco: la grammatica interna del generatore deve restare leggibile. Il test non isola ancora il tiling esatto in supertile Fibonacci.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro `N={377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={2.0}`, `trials=5`, `top_k=12`, `|n|<=34`, il core alto `[3, -4, 4, 6]` non e' portato da lunghezza e conteggio del blocco. Quando il blocco conserva ordine interno, le scale Fibonacci `89` e `144` rendono frequente il core alto completo (`26/40`, `32/40`). Quando l'ordine interno viene distrutto dentro gli stessi blocchi, il core alto completo non compare (`0/40`) e il profilo cade sul controllo bilanciato globale.\n\nLa formulazione valida e': il label-set alto phi misura memoria di grammatica interna del generatore su blocchi lunghi, con vantaggio forte alle scale Fibonacci testate; non misura lunghezza generica, conteggio di simboli o valore `gap_ratio`.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: blocco come lunghezza/conteggio · blocco come grammatica ordinata.\n- **Singolare**: il blocco stesso, prima della scelta tra memoria interna e contenitore numerico.\n- **Invariante di passaggio**: il lettore label theta=1/phi e il perimetro spettrale restano fissi; cambia solo la leggibilita dell'ordine interno.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile testare supertile Fibonacci esatti contro blocchi contigui arbitrari; qui diventa non-possibile spiegare il core alto con sola lunghezza o densita locale.\n\n## Consecutio\nCostruire un `supertile_tiling_gate`: segmentare la parola phi in supertile Fibonacci reali e confrontare tre perturbazioni separate, `supertile_shuffle`, `same_length_contiguous_shuffle`, `same_count_internal_shuffle`. Se il supertile batte il blocco contiguo alla stessa lunghezza, la grammatica non e' solo interna al blocco ma vive anche nel confine tra supertile.\n\n## Auto-audit: 5 lenti\n- **L1 hard constraint vs bias**: il verdict dichiara perimetro, denominator e count grezzi; non formula universalita su tutti i generatori Sturmiani.\n- **L2 quantita vs ratio**: Jaccard, retention e all-high rate restano separati; `gap_ratio` dichiarato non testato.\n- **L3 no silent patching**: il claim precedente su block_size viene raffinato al nodo regressivo interno; il report non salva il framing \"solo Fibonacci\" perche `128` e' parziale.\n- **L4 edge cases**: `128` non-Fibonacci e' nominato come parziale forte (`7/40`, high retention `0.75`), non trattato come rumore.\n- **L5 re-discovery**: gap labeling e Sturmian sono meccanismi noti; il finding del cycle e' la separazione sperimentale tra lunghezza/conteggio e ordine interno del blocco.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py`\n- Data: `tools/data/gap_label_substitution_grammar_gate_20260508_1834.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260508_1834.md`\n",
tools/data/lab_graph.json:1971:          "text": "> Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vici?"
tools/data/lab_graph.json:1983:          "text": "- Perimetro: stesso lettore label dei cycle 16:32, 17:15 e 18:05; `gap_ratio` non testato in questo ciclo.\n- Reference core verificato sul generatore `phi_sturmian`: `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`.\n- N"
tools/data/lab_graph.json:1995:          "text": "**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro `N={377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={2.0}`, `tr"
tools/data/lab_graph.json:2012:      "verdict": "**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro `N={377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={2.0}`, `trials=5`, `top_k=12`, `|n|<=34`, il core phi ha due",
tools/data/lab_graph.json:2013:      "verdict_en": "**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro `N={377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={2.0}`, `trials=5`, `top_k=12`, `|n|<=34`, il core phi ha due",
tools/data/lab_graph.json:2016:      "content_full": "# Agent Report - Block Scale Gate Del Core Phi\n**Date**: 2026-05-08 18:05\n**Piano**: 88\n**Tension explored**: M_trascendenza_limite_attuale_L0 (0.529179606750063)\n**verdict**: CONSTRAINT\nobservables_registry: n/a\nobservables_used: [gap_label_set, block_scale_retention, high_label_condition_rate, low_label_condition_rate]\n**observable_contract**: claim=il core phi dei gap larghi richiede generatore globale, non solo lettore label; observable=retention dei label core sotto block shuffle; operator=Hamiltoniana tight-binding V=1, label IDS con reader theta=1/phi, Jaccard/retention/frequenza per block_size; generator=phi_sturmian con block_shuffle; denominator=N={377,610}, phase={0,0.25,0.5,0.75}, threshold={2.0}, trials=5, top_k=12, |n|<=34, block_size Fibonacci e non-Fibonacci; not_tested=gap_ratio, generatori Sturmiani non-phi, GUE/Poisson, soglie 1.75/2.25.\n\n## Claim Under Test\n> Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vici?\n\n## Question\nLa rottura del core phi sotto block shuffle dipende da una scala Fibonacci del generatore, o i label alti rientrano appena il blocco diventa lungo in modo generico?\n\n## Experiment Design\n- Perimetro: stesso lettore label dei cycle 16:32 e 17:15; `gap_ratio` non testato in questo ciclo.\n- Reference core verificato sul generatore `phi_sturmian`: `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`.\n- Nucleo basso: `[-1, 1, -2, 2]`. Label alti: `[3, -4, 4, 6]`.\n- Blocchi Fibonacci: `5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144`.\n- Blocchi non-Fibonacci: `6, 10, 16, 24, 40, 64, 96, 128`.\n- Null baseline interno: ogni block shuffle preserva conteggio e texture locale del generatore phi entro blocco, ma rompe ordine globale tra blocchi.\n- Crossing dichiarativo: soglia descrittiva `>=0.5` sulle frequenze, usata per localizzare il passaggio nel dato, non per decidere verita strutturale.\n\n## Results\nReference phi su 8 condizioni (`N x phase x threshold`): core completo `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`, Jaccard mediano `0.909091`, min `0.727273`.\n\n| block_size | family | median Jaccard | low retention | high retention | all-high condition rate | stable labels 75% |\n|---:|---|---:|---:|---:|---:|---|\n| 5 | Fibonacci | 0.222222 | 0.25 | 0.25 | 0.000 | [] |\n| 6 | non-Fibonacci | 0.266667 | 0.25 | 0.25 | 0.000 | [20] |\n| 8 | Fibonacci | 0.307692 | 0.50 | 0.00 | 0.000 | [-1, 20] |\n| 10 | non-Fibonacci | 0.357143 | 0.50 | 0.00 | 0.000 | [-1, 1, 20] |\n| 13 | Fibonacci | 0.416667 | 0.50 | 0.00 | 0.000 | [-1, 1, 20, -33] |\n| 16 | non-Fibonacci | 0.444444 | 0.50 | 0.00 | 0.000 | [-1, 1, 33] |\n| 21 | Fibonacci | 0.363636 | 0.75 | 0.00 | 0.000 | [-1, 1] |\n| 24 | non-Fibonacci | 0.444444 | 0.75 | 0.00 | 0.000 | [-1, 1, 33] |\n| 34 | Fibonacci | 0.636364 | 1.00 | 0.50 | 0.000 | [-1, 1, -2, 2, -4, 4] |\n| 40 | non-Fibonacci | 0.500000 | 1.00 | 0.00 | 0.000 | [-1, 1, -2] |\n| 55 | Fibonacci | 0.800000 | 1.00 | 0.75 | 0.400 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4] |\n| 64 | non-Fibonacci | 0.571429 | 1.00 | 0.25 | 0.025 | [-1, 1, -2, 2] |\n| 89 | Fibonacci | 0.818182 | 1.00 | 1.00 | 0.625 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4] |\n| 96 | non-Fibonacci | 0.625000 | 1.00 | 0.50 | 0.025 | [-1, 1, -2, 2] |\n| 128 | non-Fibonacci | 0.666667 | 1.00 | 0.50 | 0.200 | [-1, 1, -2, 2, -4, 4] |\n| 144 | Fibonacci | 0.833333 | 1.00 | 1.00 | 0.825 | [-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4, -6, 6, -7] |\n\nHigh-label condition rates at the main transition points:\n\n| block_size | family | label 3 | label -4 | label 4 | label 6 |\n|---:|---|---:|---:|---:|---:|\n| 34 | Fibonacci | 0.375 | 0.900 | 0.800 | 0.075 |\n| 55 | Fibonacci | 0.925 | 0.925 | 1.000 | 0.450 |\n| 64 | non-Fibonacci | 0.150 | 0.500 | 0.600 | 0.100 |\n| 89 | Fibonacci | 0.975 | 1.000 | 1.000 | 0.650 |\n| 96 | non-Fibonacci | 0.250 | 0.675 | 0.475 | 0.125 |\n| 128 | non-Fibonacci | 0.450 | 0.975 | 0.875 | 0.200 |\n| 144 | Fibonacci | 0.950 | 1.000 | 1.000 | 0.825 |\n\nDetected crossings with threshold `>=0.5`:\n\n| observable | first block_size |\n|---|---:|\n| median high retention | 34 |\n| all-high condition rate | 89 |\n| all-low condition rate | 34 |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il nucleo basso rientra a scala 34.** Il passaggio `low retention=1.0` compare per la prima volta a `block_size=34`. Il controllo non-Fibonacci `40` arriva vicino ma resta senza `2` negli stable labels 75%.\n\n2. **Verificato: i label alti non rientrano come blocco generico.** A `34` compaiono `-4` e `4`, ma `6` resta raro (`0.075`) e `all-high condition rate=0`. A `55` il segnale alto e' parziale (`all-high=0.4`). A `89` diventa frequente (`all-high=0.625`), e a `144` diventa dominante (`0.825`).\n\n3. **Verificato: i controlli non-Fibonacci lunghi trasportano il basso ma non chiudono l'alto.** `64`, `96`, `128` hanno `low retention=1.0`, ma `all-high condition rate` resta `0.025`, `0.025`, `0.2`. La lunghezza da sola porta memoria locale; non ricostruisce il core alto come i blocchi Fibonacci `89/144`.\n\n4. **Inferito dal confronto 17:15 -> 18:05: il nodo regressivo e' scala del generatore.** Il cycle 17:15 aveva separato lettore e generatore; questo ciclo localizza la rottura dentro il generatore: basso = blocchi abbastanza lunghi, alto = blocchi Fibonacci lunghi.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro `N={377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={2.0}`, `trials=5`, `top_k=12`, `|n|<=34`, il core phi ha due scale. Il nucleo basso `[-1, 1, -2, 2]` rientra quando il blocco conserva texture locale sufficiente (`block_size=34`). I label alti `[3, -4, 4, 6]` richiedono blocchi Fibonacci lunghi: `89` e `144` portano il core alto come condizione frequente; i blocchi non-Fibonacci lunghi non chiudono la stessa struttura.\n\nLa formulazione valida e': il core alto del label-set phi misura memoria globale del generatore su scale Fibonacci, non lunghezza generica del blocco e non valore `gap_ratio`.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: nucleo basso locale del generatore / core alto globale del generatore.\n- **Singolare**: `block_size=34/55/89` come soglia di passaggio in cui il blocco smette di essere texture locale e inizia a trasportare ordine Fibonacci.\n- **Invariante di passaggio**: `[-1, 1]` attraversa quasi tutto; `[-1, 1, -2, 2]` attraversa dal blocco 34; `[3, -4, 4, 6]` attraversa stabilmente solo nelle scale Fibonacci lunghe.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile classificare i label phi in strati di memoria; qui diventa non-possibile trattare il core come un unico blocco indifferenziato.\n\n## Consecutio\nTestare il vincolo su generatori Sturmiani non-phi mantenendo separati reader e generator: se anche silver/bronze hanno basso locale e alto su proprie scale di approssimanti, il gate diventa proprieta Sturmiana; se solo phi mostra rientro alto Fibonacci, il claim si restringe a phi.\n\n## Auto-audit: 5 lenti\n- **L1 hard constraint vs bias**: il verdict dichiara il perimetro e non estende a soglie, N o generatori non testati.\n- **L2 quantita vs ratio**: il crossing `>=0.5` e' descrittivo; il claim poggia sul confronto tra famiglie di block size e frequenze label, non su un singolo valore.\n- **L3 no silent patching**: `gap_ratio` resta non testato; il report dichiara il cambio osservabile nel contratto.\n- **L4 edge cases**: `block_size=128` non-Fibonacci trattato come parziale, non ignorato; mostra `-4/4` frequenti ma non chiude `3/6`.\n- **L5 re-discovery**: Fibonacci/Sturmian/gap labeling sono meccanismi noti; il finding del ciclo e' la stratificazione del core osservato in basso locale e alto Fibonacci-lungo.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py`\n- Data: `tools/data/gap_label_block_scale_gate_20260508_1805.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260508_1805.md`\n",
tools/data/lab_graph.json:2022:          "text": "> Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vici?"
tools/data/lab_graph.json:2034:          "text": "- Perimetro: stesso lettore label dei cycle 16:32 e 17:15; `gap_ratio` non testato in questo ciclo.\n- Reference core verificato sul generatore `phi_sturmian`: `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`.\n- Nucleo b"
tools/data/lab_graph.json:2046:          "text": "**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro `N={377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={2.0}`, `tr"
tools/data/lab_graph.json:2052:          "text": "Testare il vincolo su generatori Sturmiani non-phi mantenendo separati reader e generator: se anche silver/bronze hanno basso locale e alto su proprie"
tools/data/lab_graph.json:2063:      "verdict": "**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro `N={233,377,500,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={1.75,2.0,2.25}`, `trials=3`, `top_k=12`, `|n|<=34`, ",
tools/data/lab_graph.json:2064:      "verdict_en": "**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro `N={233,377,500,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={1.75,2.0,2.25}`, `trials=3`, `top_k=12`, `|n|<=34`, ",
tools/data/lab_graph.json:2065:      "findings": "1. **Verificato: il core completo resta nel generatore Sturmiano meccanico.** Nel perimetro `N/phase/threshold/trial` testato, `phi_sturmian` conserva tutti gli 8 label core in tutte le condizioni: `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`.\n2. **Verificato: la costruzione Fibonacci conserva il nucleo basso ma non il core completo.** `fibonacci_substitution` mantiene `[-1, 1, -2, 2, -4, 4]` del reference core ",
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tools/data/lab_graph.json:2067:      "content_full": "# Agent Report — Generator Gate Del Label-Set Phi\n**Date**: 2026-05-08 17:15\n**Piano**: 87\n**Tension explored**: M_trascendenza_limite_attuale_L0 (0.529179606750063)\n**verdict**: CONSTRAINT\nobservables_registry: n/a\nobservables_used: [gap_label_set, generator_jaccard, phi_core_overlap, core_retention]\n\n## Claim Under Test\n> Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vici?\n\n## Question\nIl core dei label phi sopravvive quando resta il lettore `theta=1/phi` ma cambia il generatore della sequenza, oppure il label-set stabile e' una proprieta del generatore Sturmiano?\n\n## Experiment Design\n- Perimetro: stessa Hamiltoniana tight-binding dei cycle 03:30 e 16:32, `V=1`.\n- Lettore label fisso: ogni gap largo viene etichettato con il label intero `n` che minimizza la distanza tra IDS e `{n/phi}`.\n- Denominatore stratificato: `N={233,377,500,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={1.75,2.0,2.25}`, `top_k=12`, `|n|<=34`.\n- Generator gate:\n  - `phi_sturmian`: sequenza meccanica Sturmiana `theta=1/phi`.\n  - `fibonacci_substitution`: parola di Fibonacci, costruzione indipendente ma nella stessa famiglia a bassa complessita.\n  - `block_shuffle_34` e `block_shuffle_13`: blocchi locali Sturmiani preservati, ordine globale rotto.\n  - `markov_phi`: transizioni locali stimate da phi, generatore Markoviano.\n  - `balanced_random`: conteggio di 1 preservato, ordine rotto.\n- Null baseline: `markov_phi` e `balanced_random` testano se conteggio o transizioni locali bastano; i block shuffle testano quanta struttura globale resta quando il locale e preservato.\n\n## Results\nReference core phi, stimato dal perimetro completo: `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`.\n\n| generator | conditions | median Jaccard | min Jaccard | median overlap with phi core | core labels all conditions | phi-core missing |\n|---|---:|---:|---:|---:|---|---|\n| phi_sturmian | 144 | 0.909091 | 0.727273 | 0.727273 | [-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6] | [] |\n| fibonacci_substitution | 144 | 0.769231 | 0.538462 | 0.700000 | [-1, 1, -2, 2, -3, -4, 4] | [3, 6] |\n| block_shuffle_34 | 144 | 0.666667 | 0.333333 | 0.700000 | [-1, 1, -2, 2] | [3, -4, 4, 6] |\n| block_shuffle_13 | 144 | 0.357143 | 0.058824 | 0.166667 | [-1] | [1, -2, 2, 3, -4, 4, 6] |\n| markov_phi | 144 | 0.285714 | 0.047619 | 0.125000 | [] | [-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6] |\n| balanced_random | 144 | 0.157895 | 0.000000 | 0.111111 | [] | [-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6] |\n\nLabel-error and gap-count controls:\n\n| generator | median label error | median large gaps |\n|---|---:|---:|\n| phi_sturmian | 0.000095 | 29.0 |\n| fibonacci_substitution | 0.000031 | 26.5 |\n| block_shuffle_34 | 0.001638 | 26.0 |\n| block_shuffle_13 | 0.004118 | 52.0 |\n| markov_phi | 0.004074 | 55.0 |\n| balanced_random | 0.004128 | 56.0 |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il core completo resta nel generatore Sturmiano meccanico.** Nel perimetro `N/phase/threshold/trial` testato, `phi_sturmian` conserva tutti gli 8 label core in tutte le condizioni: `[-1, 1, -2, 2, 3, -4, 4, 6]`.\n\n2. **Verificato: la costruzione Fibonacci conserva il nucleo basso ma non il core completo.** `fibonacci_substitution` mantiene `[-1, 1, -2, 2, -4, 4]` del reference core e perde `[3, 6]`. Questo conferma la famiglia a bassa complessita, non l'identita completa del generatore meccanico sotto questo perimetro.\n\n3. **Verificato: l'ordine locale non basta.** `block_shuffle_34` conserva solo `[-1, 1, -2, 2]`; `block_shuffle_13` conserva solo `[-1]`. Quando l'ordine globale viene rotto, il label-set scende anche se parti locali Sturmiane restano intatte.\n\n4. **Verificato: conteggio e transizioni locali non portano il core phi.** `markov_phi` e `balanced_random` hanno core vuoto, overlap mediano con il core phi `0.125000` e `0.111111`, e label-error mediano circa `0.0041`, contro `0.000095` di `phi_sturmian`.\n\n5. **Inferito dal confronto 03:30 -> 16:32 -> 17:15: il nodo regressivo e il generatore.** Il `first_two_ratio` cadeva sul denominatore; il label-set assorbiva `N/phase/threshold`; il generator gate mostra che la stabilita non appartiene al lettore label da solo. Serve generatore globale a bassa complessita Sturmiana.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro `N={233,377,500,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={1.75,2.0,2.25}`, `trials=3`, `top_k=12`, `|n|<=34`, il label-set phi e' stabile quando il generatore e Sturmiano meccanico. La stabilita non trasferisce a conteggio preservato, transizioni Markoviane o blocchi locali corti; trasferisce parzialmente alla costruzione Fibonacci e ai blocchi lunghi. Il claim valido non e' \"il label reader phi trova il core ovunque\"; e': il core dei gap larghi richiede struttura globale del generatore, con il lettore `theta=1/phi` come osservabile e non come causa.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: lettore aritmetico dei label · generatore globale della sequenza.\n- **Singolare**: il gap largo come punto in cui IDS, ordine della parola e label `n/phi` coincidono.\n- **Invariante di passaggio**: il nucleo basso `[-1, 1, -2, 2]` sopravvive quando resta abbastanza struttura globale; il core completo sopravvive nel generatore Sturmiano meccanico.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile classificare i generatori per quanta tassonomia phi trasportano; qui diventa non-possibile attribuire la trascendenza al solo fit dei label senza dichiarare il generatore.\n\n## Consecutio\nMisurare la legge di rottura del core per lunghezza di blocco: variare `block_size` su scala Fibonacci e non-Fibonacci, poi stimare dove compaiono i label alti `[3, -4, 4, 6]`. Se il passaggio avviene su blocchi Fibonacci, il generatore porta una scala critica; se avviene per qualsiasi blocco lungo, il core alto misura memoria globale generica.\n\n## Auto-audit: 5 lenti\n- **L1 hard constraint vs bias**: il verdict dichiara il perimetro e non formula universalita fuori da `N/phase/threshold/trials/top_k/max_label`.\n- **L2 quantita vs ratio**: il risultato usa set, Jaccard, overlap e core retention; nessun claim dipende da un singolo ratio.\n- **L3 no silent patching**: il claim 03:30 sul `gap_ratio` resta vincolato; il claim 16:32 sul label-set resta valido ma riceve il nuovo denominatore `generatore`.\n- **L4 edge cases**: `fibonacci_substitution` e `block_shuffle_34` sono parziali, non trattati come fallimenti totali.\n- **L5 re-discovery**: gap labeling e parole Fibonacci/Sturmiane sono noti; il finding del cycle e' il generator gate sul core osservato nei cycle precedenti.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_gap_label_generator_gate.py`\n- Data: `tools/data/gap_label_generator_gate_20260508_1715.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260508_1715.md`\n",
tools/data/lab_graph.json:2073:          "text": "> Cosa manca per confermare completamente gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vici?"
tools/data/lab_graph.json:2097:          "text": "**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro `N={233,377,500,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `threshold={1."
tools/data/lab_graph.json:2122:    "label": "Agent Report - Vc Non-Sturmian Label Null Gate",
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tools/data/cognitive_enzymes_archive.json:6542:      "snippet": "Non vero/falso ma coefficiente di densità di realtà: ρ = (V_a·W_a + V_b·W_b + V_c·W_c) / 3 Tre vettori di verifica da fonti distinte: A: coerenza telemetrica (dati diretti) B: coerenza logico-storica (è fisicamente possibile?) C: conferma ambientale (prove indirette) ρ < 0.4 → SCARTO 0.4 < ρ < 0.9 → SOSPENSIONE ATTIVA (richiedi più dati) ρ ≥ 0.9 → COLLASSO ("
tools/data/lab_logiche_corpus.md:458:ρ = (V_a·W_a + V_b·W_b + V_c·W_c) / 3
tools/data/ciclo_memoria.json:117:      "verdict": "**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / M_trascendenza_limite_attuale_L0**: il `gap_ratio` phi non conferma gap-labeling come claim generale. Conferma un segnale di denominatore Sturmiano nel punto stor",
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tools/data/ciclo_memoria.json:229:      "verdict": "**CONSTRAINT on TRASCENDENZA_LIMITE / QPG_GAP_RATIO_DENOMINATOR_GATE**: nel perimetro dichiarato, la grammatica simbolica locale attorno ai gap core non identifica il boundary esatto del supertile. `s",
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tools/data/ciclo_memoria.json:294:      "verdict": "**CONSTRAINT on TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE**: nel perimetro Sturmian-Harper `N={89,144,233,377,610}` e fasi `{0,0.25,0.5,0.75}`, `V_c(phi)` non e' un lattice gate specifico di phi. Il deposito pha",
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tools/data/ciclo_memoria.json:307:      "verdict": "**CONSTRAINT on TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE**: nel perimetro Sturmian-Harper `N={89,144,233,377,610}`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, il crossing interpolato conferma ch",
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tools/data/ciclo_memoria.json:327:      "verdict": "**CONSTRAINT on V_c null reachability**: nel perimetro diagnostico `N=144`, `phase={0,0.25,0.5,0.75}`, `r_threshold={0.48,0.50,0.52}`, `swap_steps=120`, il surrogate label-preserving non raggiunge il ",
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tools/data/ciclo_memoria.json:349:      "verdict": "**CONSTRAINT**: il null label-preserving per `V_c` raggiunge `Jaccard>=0.75` a `N=144` con acceptance_rate non nulla (`6/8` sequenze, `0.75` sulle righe evento), ma solo come `phase_shift_sturmian`. Q",
tools/data/ciclo_memoria.json:355:      "titolo": "Vc Non-Sturmian Label Null Gate",
tools/data/ciclo_memoria.json:356:      "tensione_attaccata": "TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE",
tools/data/ciclo_memoria.json:370:      "verdict": "**CONSTRAINT**: esiste un null non-Sturmian label-preserving a `N=144`, ma non e' un contro-campo indipendente. Passano solo generatori che conservano blocchi lunghi (`21`, `34`) o periodo `21`; i gen",
tools/data/ciclo_memoria.json:371:      "cosa": "Vc Non-Sturmian Label Null Gate → None/None (ρ=None)"
tools/data/evolution/evolution_20260508_2140.md:3:Ho mantenuto il focus sul passo: inversione da fit power-law a gate di bordo, attrito tecnico dell’autopsy senza jsonl, e nodo regressivo metodologico nel null random non omogeneo rispetto al boundary operator `V_c`.
tools/data/evolution/evolution_20260509_0741.md:3:Il report è breve, focalizzato sul passo: il gate ora entra, ma rivela che il null resta ponte Sturmian. Ho fissato il nodo regressivo nel contratto generativo `label-preserving` vs `generator-preserving`, più la latenza telemetrica del provider senza jsonl.
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tools/data/knowledge_state_pre_fix.json:169:          "input_id": "V_c_phi_special",
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codex
La traiettoria recente ha già falsificato `V_c` come valore o fit, e ha spostato il problema sul contratto del generatore: label preservato non basta se resta memoria Sturmian. Uso quel nodo regressivo: misuro se la forma locale del supertile è una memoria indipendente o un semplice effetto di label-set.
exec
/bin/bash -lc "sed -n '1,260p' tools/data/reports/agent_20260509_0819.md" in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
# Agent Report - Vc Non-Sturmian Label Null Gate
**Date**: 2026-05-09 08:19
**Piano**: 100
**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / TRASCENDENZA_LIMITE
**verdict**: CONSTRAINT on non-Sturmian label-preserving null
observables_registry: 1.0.0-2026-05-06
observables_used: [`label_jaccard`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `acceptance_rate`, `event_type`, `vc_interp`, `r_floor`] - osservabili domain-native, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var
**observable_contract**: claim=un generatore non-Sturmian puo' preservare il label-set phi a N=144 con `label_jaccard>=0.75` e distanza non triviale; observable=`label_jaccard`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `acceptance_rate`, `event_type`, `vc_interp`, `r_floor`; operator=scansione di generatori balanced random, block shuffle, periodic approximant, Markov-density contro lettore gap-label phi; generator=non-Sturmian candidate pool; denominator=N=144, phases={0,0.25,0.5,0.75}, 2199 candidati validi post hamming gate, r_threshold={0.48,0.50,0.52}; non_possible=se passano solo generatori con memoria di blocco/periodo lungo, il null e' non-Sturmian ma non indipendente dal boundary; not_tested=trasferimento GUE/Poisson, fit power-law, scale N!=144, indipendenza fuori dal label reader phi.

## Respiro fuori-tempo
- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG vuoto continuo/discreto + topologia del label-set spettrale + tensione `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`.
- **Dipolo / punto-zero**: ponte strutturato / contro-campo indipendente; punto-zero = sequenza binaria che conserva il label-set prima che il suo generatore riveli se porta ancora scala Sturmian.
- **Piano superiore**: topologia assiomatica del boundary. Non misuro se `V_c` converge; misuro se il lettore topologico sopravvive quando il generatore perde la grammatica Sturmian esplicita.
- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, periodic approximant, graph/word cut. Il boundary operator legge il set; l'approssimante periodico rompe l'aperiodicita' mantenendo scala; il cut a blocchi separa memoria lunga da shuffle dispersivo.
- **Contaminazione cognitiva**:
  - **CE-0117 / CE-0001 KSAR**: reiterazione regressiva del ciclo 07:41: la reachability e' chiusa, ora si separa label-preserving da generator-preserving.
  - **YSN DeltaLink**: il confine non e' classe GUE/Poisson ma trasporto di scala tra label reader e generatore.
  - **Cornelius gene**: "Conservare il label-set non basta: dichiara quale memoria lo trasporta."
  - **PVI attack**: chiamare "non-Sturmian" un block shuffle lungo puo' nascondere un ponte quasi-Sturmian; per questo `source_mode`, block length e `hamming_ratio` entrano nel verdict.
  - **Vault**: generatori Markov/density restano scarti utili: rompono il ponte ma non raggiungono il label-set.
- **Proto-ipotesi**: il label-set alto non richiede source_mode Sturmian esplicito, ma richiede memoria di scala lunga. Se balanced random e Markov falliscono mentre blocchi 21/34 o periodo 21 passano, il confine vive nella scala conservata, non nella classe nominale del generatore.
- **Proiezione**: genero candidati non-Sturmian, applico gate `Jaccard>=0.75`, poi misuro `r(V)` solo sui best accepted per non confondere ricerca del generatore con confronto GUE/Poisson.

## Claim Under Test
> A N=144 esiste un null non-Sturmian che conserva il label-set phi (`label_jaccard>=0.75`) con `hamming_ratio>=0.03`; se passa solo con memoria di scala lunga, il null non e' indipendente dal boundary.

## Question
Il ponte `phase_shift_sturmian` era necessario per preservare il label-set, oppure basta una memoria non-Sturmian di scala lunga?

## Experiment Design
- Script nuovo: `tools/exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py`.
- Scope: `N=144`, phases `0,0.25,0.5,0.75`, `label_threshold=2.0`, `top_k=12`, `max_label=34`.
- Generator pool: balanced random, block shuffle `2,3,5,8,13,21,34`, periodic approximant `13,21,34,55,89`, Markov-density.
- Gate: `label_jaccard>=0.75`, `hamming_ratio>=0.03`.
- Denominatore grezzo: `2199` candidati validi dopo hamming gate; `79` accettati.
- `V_c` event letto solo sui best accepted per source mode e fase, piu' controllo `phi_sturmian`.

## Results

Candidate gate:

| source_mode | candidates | accepted | acceptance_rate | best_jaccard | median_jaccard | median_hamming |
|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|
| balanced_random | 256 | 0 | 0.000 | 0.333 | 0.105 | 0.472 |
| markov_density | 192 | 0 | 0.000 | 0.312 | 0.111 | 0.472 |
| block_shuffle_21 | 187 | 6 | 0.032 | 0.818 | 0.467 | 0.153 |
| block_shuffle_34 | 124 | 25 | 0.202 | 0.818 | 0.583 | 0.083 |
| periodic_approximant_21 | 192 | 48 | 0.250 | 0.750 | 0.542 | 0.125 |

Accettati per fase:

| phase | accepted |
|---:|---:|
| 0.25 | 1 |
| 0.50 | 77 |
| 0.75 | 1 |

`V_c` event sui best accepted:

| source_mode | event rows | events | vc_median | label_jaccard_median | hamming_median | r_floor_median |
|---|---:|---|---:|---:|---:|---:|
| phi_sturmian | 12 | internal_cross=12 | 1.079 | 1.000 | 0.000 | 0.660 |
| block_shuffle_21 | 6 | internal_cross=6 | 1.406 | 0.809 | 0.104 | 0.668 |
| block_shuffle_34 | 6 | internal_cross=6 | 1.520 | 0.809 | 0.083 | 0.707 |
| periodic_approximant_21 | 3 | no_cross=3 |  | 0.750 | 0.153 | 0.740 |

## Key Findings
1. **Verificato: il label-set alto e' raggiungibile fuori da `source_mode=phase_shift_sturmian`.** Il gate trova `79/2199` candidati accettati: `block_shuffle_21` (`6`), `block_shuffle_34` (`25`), `periodic_approximant_21` (`48`).
2. **Verificato: la reachability non e' indipendenza dispersiva.** Balanced random (`0/256`) e Markov-density (`0/192`) non passano; i soli accettati conservano memoria di scala lunga o periodo 21.
3. **Verificato: i block shuffle accettati preservano il tipo evento `internal_cross`.** `block_shuffle_21` e `block_shuffle_34` hanno `6/6` righe internal_cross, ma con `V_c` mediano spostato a `1.406` e `1.520` contro `1.079` phi.
4. **Verificato: il periodic approximant 21 conserva label-set ma rompe `V_c`.** Le `3/3` righe evento sono `no_cross`; quindi label-preserving e boundary-crossing divergono.
5. **Inferito: il nodo regressivo non e' piu' Sturmian/non-Sturmian nominale.** Il nodo e' memoria di scala lunga / dispersione: il label reader accetta strutture non-Sturmian solo quando il trasporto di scala resta visibile.

## Verdict
**CONSTRAINT**: esiste un null non-Sturmian label-preserving a `N=144`, ma non e' un contro-campo indipendente. Passano solo generatori che conservano blocchi lunghi (`21`, `34`) o periodo `21`; i generatori dispersivi balanced random e Markov-density restano a zero accettati.

La formulazione valida e': `source_mode` Sturmian esplicito non e' necessario; memoria di scala lunga e' necessaria nel perimetro misurato. `label_jaccard>=0.75` non autorizza da solo il trasferimento GUE/Poisson: deve essere accoppiato a `event_type` e alla classe di memoria del generatore.

## Bicono della scoperta
- **Due radici**: label-set preservato da memoria lunga . label-set distrutto da dispersione locale.
- **Singolare**: la scala 21/34 come punto dove il generatore non e' Sturmian nominale ma porta ancora il boundary.
- **Invariante di passaggio**: il lettore gap-label phi sopravvive al taglio a blocchi lunghi; non sopravvive a shuffle random o Markov-density.
- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile sostituire `source_mode=Sturmian` con un contratto piu' preciso di memoria di scala; qui diventa non-possibile usare `label_jaccard` isolato come null indipendente.

## Consecutio
Il prossimo passo e' separare memoria lunga e crossing: variare blocco/periodo attorno a `21,34` e chiedere quando `label_jaccard` resta alto ma `internal_cross` cade. Se il punto di caduta e' netto, il boundary ha una soglia di memoria; se e' continuo, il confine e' un gradiente di trasporto.

## Auto-audit: source flags e 5 lenti
- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_0741.md`, JSON `tools/data/vc_nonsturmian_label_null_gate_20260509_0819.json`.
- **L1 hard constraint**: il verdict non usa "indipendente"; dice non-Sturmian ma memory-preserving.
- **L2 count grezzi**: riportati `79/2199`, `0/256`, `0/192`, `6/187`, `25/124`, `48/192`, `6/6`, `3/3`.
- **L3 no observable drift**: `gap_ratio`, fit power-law e GUE/Poisson non sono testati.
- **L4 edge cases**: accettazioni concentrate a phase `0.50` (`77/79`); il perimetro phase-general resta non chiuso.
- **L5 re-discovery vs discovery**: non e' scoperta che blocchi lunghi conservino piu' ordine; il finding e' la separazione operativa tra source_mode nominale e memoria di scala.

## Telemetria
- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.
- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py` completato senza errori.
- Run valido: `python tools/exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py --out tools/data/vc_nonsturmian_label_null_gate_20260509_0819.json`.

## Files
- Script: `tools/exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py`
- Data: `tools/data/vc_nonsturmian_label_null_gate_20260509_0819.json`
- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0819.md`

exec
/bin/bash -lc "sed -n '1,260p' tools/data/reports/agent_20260509_0741.md" in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
# Agent Report - Vc Phase-Bridge Label Null
**Date**: 2026-05-09 07:41
**Piano**: 99
**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / TRASCENDENZA_LIMITE
**verdict**: CONSTRAINT on label-preserving null
observables_registry: 1.0.0-2026-05-06
observables_used: [`label_jaccard`, `acceptance_rate`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `event_type`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`] - osservabili domain-native, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var
**observable_contract**: claim=il generatore surrogate per `V_c` deve raggiungere `Jaccard>=0.75` a N=144 con acceptance_rate non nulla prima del trasferimento GUE/Poisson; observable=`label_jaccard`, `acceptance_rate`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `event_type`, `vc_interp`, `r_floor`, `r_span`; operator=aggiunta di candidati `phase_shift_sturmian` al generatore label-preserving, poi lettura della curva `r(V)`; generator=phi Sturmian, balanced_random, phase_shift_sturmian dentro `swap_label_surrogate`; denominator=N=144, phase={0,0.25,0.5,0.75}, r_threshold={0.48,0.50,0.52}, label_trials=2, phase_candidate_trials=64, swap_steps=0; non_possible=se il gate passa solo con source_mode Sturmian, il null e' ponte strutturato e non controprova indipendente del boundary; not_tested=GUE/Poisson, silver/bronze, fit power-law, gap_ratio, indipendenza del null fuori da source_mode Sturmian.

## Respiro fuori-tempo
- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + TxQ matrice densita come lettore spettrale + topologia della filtrazione `r(V)` + tensione seme sulla costruzione del null label-preserving.
- **Dipolo / punto-zero**: contro-campo indipendente / ponte strutturato; punto-zero = sequenza binaria con stesso label-set prima che il suo source_mode decida se e' null o quasi-Sturmian.
- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo. La domanda non e' il valore `V_c`, ma se esiste un contro-campo che conserva il lettore senza conservare il generatore.
- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione, trasporto di fase. Il boundary operator separa floor e crossing; la filtrazione produce la curva; il trasporto di fase testa reachability del label-set senza fingere indipendenza.
- **Contaminazione cognitiva**:
  - **CE-0117 / KSAR**: reiterazione del kernel 06:59 sul nodo regressivo lasciato aperto: rendere il null accettabile a N=144.
  - **PVI attack**: il rischio e' trasformare `phase_shift_sturmian` in null indipendente; per questo `source_mode` e `hamming_ratio` entrano nel verdict.
  - **CE-0001**: il probe largo con strutture miste e swap e' stato fermato per budget; resta telemetria, non evidenza.
- **Proto-ipotesi**: se la raggiungibilita' del label-set e' il blocco operativo, un generatore Sturmian a fase traslata deve superare `Jaccard>=0.75` a N=144. Se passa, il blocco tecnico cade; se passa solo mantenendo source_mode Sturmian, il null resta ponte strutturato e non autorizza il confronto GUE/Poisson.
- **Proiezione**: prima misuro accettazione e distanza di Hamming; poi riporto `event_type` e `V_c` come telemetria del ponte accettato.

## Claim Under Test
> A N=144 il null label-preserving per `V_c` puo' raggiungere `Jaccard>=0.75` con acceptance_rate non nulla senza nascondere il proprio source_mode.

## Question
Il fallimento dello swap cieco a N=144 era limite del generatore, oppure impossibilita' del vincolo label-preserving?

## Experiment Design
- Script modificato: `tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py`.
- Patch: aggiunta sorgente `phase_shift_sturmian` esplicita, con parametro `--phase-candidate-trials`.
- Hamiltoniana: diagonale `V * seq`, off-diagonal 1, autovalori tridiagonali.
- Curva: `r(V)` per `V=0.5..3.0`, step `0.01`.
- Gate null: `label_jaccard>=0.75`; audit obbligatorio `source_mode` e `hamming_ratio`.
- Run valido: `N=144`, 4 fasi, 2 candidati label per fase, 64 phase-candidates per candidato, `swap_steps=0`.
- Denominatore grezzo: `8` sequenze surrogate candidate; `24` righe evento per soglie `0.48/0.50/0.52`.

## Results
Sintesi aggregata:

| generator | conditions | floor_hit | internal_cross | internal_multi | vc_median | r_floor_median | label_jaccard_median | acceptance_rate | hamming_ratio_median |
|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|
| phi_sturmian | 12 | 0 | 12 | 0 | 1.079034 | 0.659728 | 1.000000 | 1.0000 | 0.000000 |
| balanced_random | 12 | 3 | 6 | 3 | 0.565414 | 0.515496 |  |  | 0.430556 |
| swap_label_surrogate | 24 | 0 | 24 | 0 | 1.207107 | 0.683933 | 0.818182 | 0.7500 | 0.527778 |

Audit accettazione surrogate:

| phase | trial | source_mode | label_jaccard | hamming_ratio | accepted |
|---:|---:|---|---:|---:|---|
| 0.00 | 0 | phase_shift_sturmian | 0.642857 | 0.048611 | false |
| 0.00 | 1 | phase_shift_sturmian | 0.642857 | 0.048611 | false |
| 0.25 | 0 | phase_shift_sturmian | 1.000000 | 0.763889 | true |
| 0.25 | 1 | phase_shift_sturmian | 0.818182 | 0.763889 | true |
| 0.50 | 0 | phase_shift_sturmian | 1.000000 | 0.055556 | true |
| 0.50 | 1 | phase_shift_sturmian | 0.750000 | 0.291667 | true |
| 0.75 | 0 | phase_shift_sturmian | 1.000000 | 0.763889 | true |
| 0.75 | 1 | phase_shift_sturmian | 0.818182 | 0.763889 | true |

Subset accettato:

| subset | accepted_sequences | event_rows | internal_cross | vc_median | r_floor_median | label_jaccard_median | hamming_ratio_median | hamming_ratio_min |
|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|
| accepted phase bridge | 6/8 | 18 | 18 | 1.194263 | 0.681807 | 0.909091 | 0.763889 | 0.055556 |

## Key Findings
1. **Verificato: a N=144 il gate label-preserving diventa raggiungibile.** Il nuovo source_mode accetta `6/8` sequenze surrogate; sulle righe evento l'acceptance_rate aggregata e' `0.75`.
2. **Verificato: il ponte accettato conserva la forma Sturmian del boundary.** Le righe surrogate hanno `24/24` internal_cross, `0` floor-hit e `0` internal_multi; il random bilanciato resta misto (`3/12` floor-hit, `6/12` internal_cross, `3/12` internal_multi).
3. **Verificato: il risultato non e' indipendenza del null.** Tutti i surrogate accettati hanno `source_mode=phase_shift_sturmian`. Quindi il gate dimostra reachability del label-set dentro la famiglia Sturmian, non controprova esterna del boundary.
4. **Verificato: Hamming separa due casi.** Il mediano accettato e' alto (`0.763889`), ma esiste un accettato vicino alla reference (`0.055556`); il report non puo' usare l'accettazione senza riportare distanza e source_mode.
5. **Inferito: lo swap cieco falliva come generatore, non come impossibilita' del vincolo.** Il nodo regressivo ora si sposta: dalla raggiungibilita' del label-set alla sua indipendenza dal generatore Sturmian.

## Verdict
**CONSTRAINT**: il null label-preserving per `V_c` raggiunge `Jaccard>=0.75` a `N=144` con acceptance_rate non nulla (`6/8` sequenze, `0.75` sulle righe evento), ma solo come `phase_shift_sturmian`. Quindi il Lab ha un ponte strutturato accettabile per testare coerenza interna del boundary, non un contro-campo indipendente per trasferire verso GUE/Poisson.

La formulazione valida e': `phase_shift_sturmian` chiude il problema di reachability a N=144; non chiude il problema di indipendenza. Il prossimo confronto deve costruire un null non-Sturmian con `source_mode` diverso e `hamming_ratio` dichiarato, oppure dichiarare che il boundary `V_c` resta definito dentro la famiglia Sturmian.

## Bicono della scoperta
- **Due radici**: label-preserving raggiungibile . null indipendente non raggiunto.
- **Singolare**: il ponte di fase Sturmian, dove il contro-campo conserva il generatore e percio' non e' ancora contro-campo.
- **Invariante di passaggio**: `event_type=internal_cross` sopravvive quando il label-set e l'ordine Sturmian sopravvivono; non sopravvive nel random bilanciato.
- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare un ponte label-preserving a N=144 per audit interno di `V_c`; qui diventa non-possibile passare a GUE/Poisson finche' `source_mode` resta Sturmian.

## Consecutio
Il prossimo passo non e' confrontare GUE/Poisson. E' spezzare il ponte: cercare un generatore non-Sturmian che mantenga `label_jaccard>=0.75` e `hamming_ratio` non triviale, oppure promuovere il vincolo che il label-set alto e' raggiungibile solo attraverso trasporto Sturmian nel perimetro N=144.

## Auto-audit: source flags e 5 lenti
- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_0637.md`, `agent_20260509_0652.md`, `agent_20260509_0659.md`, JSON `tools/data/vc_label_preserving_phase_bridge_20260509_0741.json`.
- **L1 hard constraint**: il verdict non autorizza GUE/Poisson; dichiara source_mode Sturmian come limite.
- **L2 count grezzi**: riportati `6/8`, `18/18`, `24/24`, `3/12`, `6/12`, `3/12`.
- **L3 no silent patching**: il nuovo candidato e' nominato come `phase_shift_sturmian`, non mascherato da swap indipendente.
- **L4 edge cases**: fase 0.00 fallisce in entrambi i trial; fase 0.50 trial0 passa ma con Hamming basso `0.055556`.
- **L5 re-discovery vs discovery**: la stabilita' Sturmian sotto fase e' attesa; il finding del ciclo e' il vincolo operativo: reachability si chiude, indipendenza resta aperta.

## Telemetria
- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.
- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py` completato senza errori.
- Run fermato per budget: probe con `swap_steps=600`, `structured_trials=80`, `supertile_orders=3..9` non ha prodotto output entro il budget ed e' stato terminato.
- Run valido: `python tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py --ns 144 --phases 0,0.25,0.5,0.75 --random-trials 1 --label-trials 2 --swap-steps 0 --structured-trials 0 --phase-candidate-trials 64 --min-hamming-ratio 0.03 --seed 202605090741 --out tools/data/vc_label_preserving_phase_bridge_20260509_0741.json`.

## Files
- Script modificato: `tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py`
- Data: `tools/data/vc_label_preserving_phase_bridge_20260509_0741.json`
- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0741.md`

exec
/bin/bash -lc "sed -n '1,260p' tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py" in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
#!/usr/bin/env python3
"""
Swap-constrained label-preserving null for the quasiperiodic V_c gate.

The 2026-05-09 06:37 regression gate showed that choosing the best of a few
balanced random words does not preserve the spectral gap-label set. The 06:59
repair showed that blind swaps still struggle at N=144. This tool repairs that
node by adding structured Fibonacci-like starts, then still reports the
Hamming distance from the matched Sturmian reference so a near-copy cannot
silently become a fake counterproof. Phase-shift Sturmian candidates are an
explicit bridge mode: they test reachability inside the Sturmian family, not
independent nullhood.
"""

from __future__ import annotations

import argparse
import json
import math
from collections import Counter, defaultdict
from pathlib import Path

import numpy as np
from scipy.linalg import eigvalsh_tridiagonal

from exp_gap_label_set_stability import PHI, gap_labels, jaccard, sturmian_sequence


THETA = 1 / PHI


def parse_csv_ints(value: str) -> list[int]:
    return [int(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()]


def parse_csv_floats(value: str) -> list[float]:
    return [float(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()]


def r_statistic_from_diag(diagonal: np.ndarray) -> float:
    offdiag = np.ones(len(diagonal) - 1, dtype=float)
    eigs = eigvalsh_tridiagonal(diagonal, offdiag, check_finite=False)
    spacings = np.diff(eigs)
    spacings = spacings[spacings > 1e-12]
    if len(spacings) < 2:
        return 0.5
    left = spacings[:-1]
    right = spacings[1:]
    return float(np.mean(np.minimum(left, right) / np.maximum(left, right)))


def curve_for_sequence(seq: np.ndarray, v_values: np.ndarray) -> np.ndarray:
    return np.array([r_statistic_from_diag(v * seq) for v in v_values], dtype=float)


def crossing_event(v_values: np.ndarray, r_values: np.ndarray, threshold: float) -> dict:
    below = r_values < threshold
    crossing_count = int(np.sum(below[1:] != below[:-1]))
    r_floor = float(r_values[0])

    if bool(below[0]):
        event = "floor_hit"
        vc_interp = float(v_values[0])
        slope = None
    elif not np.any(below):
        event = "no_cross"
        vc_interp = None
        slope = None
    else:
        event = "internal_cross"
        idx = int(np.argmax(below))
        v0, v1 = float(v_values[idx - 1]), float(v_values[idx])
        r0, r1 = float(r_values[idx - 1]), float(r_values[idx])
        if abs(r1 - r0) < 1e-15:
            vc_interp = v1
            slope = 0.0
        else:
            vc_interp = v0 + (threshold - r0) * (v1 - v0) / (r1 - r0)
            slope = (r1 - r0) / (v1 - v0)

    if crossing_count > 1 and event == "internal_cross":
        event = "internal_multi"

    return {
        "event": event,
        "crossing_count": crossing_count,
        "vc_interp": None if vc_interp is None else float(vc_interp),
        "slope_at_cross": None if slope is None else float(slope),
        "r_floor": r_floor,
        "r_end": float(r_values[-1]),
        "r_span": float(np.max(r_values) - np.min(r_values)),
    }


def balanced_random(reference_seq: np.ndarray, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray:
    out = np.array(reference_seq, dtype=float)
    rng.shuffle(out)
    return out


def hamming_ratio(a: np.ndarray, b: np.ndarray) -> float:
    return float(np.mean(np.asarray(a) != np.asarray(b)))


def fibonacci_lengths(order: int) -> tuple[int, int]:
    if order < 2:
        raise ValueError("supertile_order must be >= 2")
    a, b = 1, 1
    for _ in range(2, order + 1):
        a, b = b, a + b
    return b, a


def fibonacci_type_word(n_types: int) -> np.ndarray:
    word = "1"
    previous = "0"
    while len(word) < n_types:
        word, previous = word + previous, word
    return np.array([int(ch) for ch in word[:n_types]], dtype=int)


def supertile_lengths(n: int, order: int) -> list[int]:
    long_len, short_len = fibonacci_lengths(order)
    if short_len >= n:
        return []
    types = fibonacci_type_word(max(8, int(np.ceil(n / short_len)) + 4))
    lengths: list[int] = []
    total = 0
    for t in types:
        length = long_len if t == 1 else short_len
        if total + length >= n:
            lengths.append(n - total)
            break
        lengths.append(length)
        total += length
    return [length for length in lengths if length > 0]


def chunks_from_lengths(seq: np.ndarray, lengths: list[int]) -> list[np.ndarray]:
    chunks = []
    start = 0
    for length in lengths:
        chunks.append(seq[start : start + length].copy())
        start += length
    if start < len(seq):
        chunks.append(seq[start:].copy())
    return chunks


def shuffle_chunks(chunks: list[np.ndarray], rng: np.random.Generator) -> np.ndarray:
    shuffled = list(chunks)
    rng.shuffle(shuffled)
    return np.concatenate(shuffled)


def misaligned_same_lengths(seq: np.ndarray, lengths: list[int], rng: np.random.Generator) -> np.ndarray:
    if len(seq) < 2:
        return seq.copy()
    offset = int(rng.integers(1, len(seq)))
    rotated = np.roll(seq, -offset)
    chunks = chunks_from_lengths(rotated, lengths)
    shuffled = shuffle_chunks(chunks, rng)
    return np.roll(shuffled, offset)


def structured_start_candidates(
    reference_seq: np.ndarray,
    rng: np.random.Generator,
    args: argparse.Namespace,
) -> list[tuple[str, np.ndarray]]:
    orders = parse_csv_ints(args.supertile_orders)
    candidates: list[tuple[str, np.ndarray]] = []
    for order in orders:
        lengths = supertile_lengths(len(reference_seq), order)
        if len(lengths) < 3:
            continue
        chunks = chunks_from_lengths(reference_seq, lengths)
        for _ in range(args.structured_trials):
            variants = {
                f"supertile_shuffle_order_{order}": shuffle_chunks(chunks, rng),
                f"misaligned_same_lengths_order_{order}": misaligned_same_lengths(reference_seq, lengths, rng),
            }
            for mode, seq in variants.items():
                if hamming_ratio(seq, reference_seq) >= args.min_hamming_ratio:
                    candidates.append((mode, seq))
    return candidates


def phase_shift_candidates(
    reference_seq: np.ndarray,
    rng: np.random.Generator,
    args: argparse.Namespace,
) -> list[tuple[str, np.ndarray]]:
    candidates: list[tuple[str, np.ndarray]] = []
    for _ in range(args.phase_candidate_trials):
        phase = float(rng.random())
        seq = sturmian_sequence(THETA, len(reference_seq), phase)
        if hamming_ratio(seq, reference_seq) >= args.min_hamming_ratio:
            candidates.append(("phase_shift_sturmian", seq))
    return candidates


def label_set(seq: np.ndarray, args: argparse.Namespace) -> set[int]:
    obs = gap_labels(seq, THETA, args.label_threshold, args.max_label, args.top_k)
    return set(obs["label_set"])


def score_sequence(seq: np.ndarray, reference_labels: set[int], args: argparse.Namespace) -> tuple[float, set[int]]:
    labels = label_set(seq, args)
    return float(jaccard(labels, reference_labels)), labels


def swapped(seq: np.ndarray, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray | None:
    ones = np.flatnonzero(seq > 0.5)
    zeros = np.flatnonzero(seq < 0.5)
    if len(ones) == 0 or len(zeros) == 0:
        return None
    out = np.array(seq, copy=True)
    i = int(rng.choice(ones))
    j = int(rng.choice(zeros))
    out[i], out[j] = out[j], out[i]
    return out


def annealed_label_surrogate(
    reference_seq: np.ndarray,
    reference_labels: set[int],
    rng: np.random.Generator,
    args: argparse.Namespace,
) -> dict:
    initial_pool: list[tuple[str, np.ndarray]] = [("balanced_random", balanced_random(reference_seq, rng))]
    if not args.disable_structured_starts:
        initial_pool.extend(structured_start_candidates(reference_seq, rng, args))
    initial_pool.extend(phase_shift_candidates(reference_seq, rng, args))

    best_result = None

    for source_mode, initial in initial_pool:
        current = np.array(initial, copy=True)
        current_score, current_labels = score_sequence(current, reference_labels, args)
        best = np.array(current, copy=True)
        best_score = current_score
        best_labels = set(current_labels)
        accepted_steps = 0
        steps_used = 0

        for step in range(args.swap_steps):
            if best_score >= args.label_jaccard_min:
                break
            candidate = swapped(current, rng)
            if candidate is None:
                break
            candidate_hamming = hamming_ratio(candidate, reference_seq)
            if candidate_hamming < args.min_hamming_ratio:
                continue
            candidate_score, candidate_labels = score_sequence(candidate, reference_labels, args)
            delta = candidate_score - current_score
            temp = max(args.temp_end, args.temp_start * ((args.swap_steps - step) / args.swap_steps))
            accept = delta >= 0 or rng.random() < math.exp(delta / max(temp, 1e-9))
            if accept:

exec
/bin/bash -lc "sed -n '1,260p' tools/exp_nonphi_sturmian_fixed_reader_gate.py" in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
#!/usr/bin/env python3
"""
Non-phi Sturmian gate with fixed phi reader.

The preceding boundary readers did not identify the exact supertile boundary.
This tool contracts the claim to the carrier found by earlier cycles: internal
order plus Fibonacci-like scale. It keeps the label reader fixed at theta=1/phi
and changes the Sturmian generator slope. A native-reader control is included
to distinguish "non-phi has no structure" from "non-phi does not carry the
phi label taxonomy".
"""

from __future__ import annotations

import argparse
import json
from collections import Counter, defaultdict
from pathlib import Path

import numpy as np

from exp_gap_label_block_scale_gate import REFERENCE_HIGH, REFERENCE_LOW, label_sort, parse_floats, parse_ints
from exp_gap_label_generator_gate import THETA
from exp_gap_label_set_stability import BRONZE, PHI, SILVER, gap_labels, jaccard, sturmian_sequence, summarize_sets


PHI_CORE = set(REFERENCE_LOW) | set(REFERENCE_HIGH)


def plastic_number() -> float:
    roots = np.roots([1.0, 0.0, -1.0, -1.0])
    real_roots = [float(root.real) for root in roots if abs(root.imag) < 1e-10 and root.real > 1]
    return real_roots[0]


def domain_thetas() -> dict[str, float]:
    plastic = plastic_number()
    return {
        "phi": 1 / PHI,
        "silver": 1 / SILVER,
        "bronze": 1 / BRONZE,
        "plastic": 1 / plastic,
    }


def hit_rate(rows: list[dict], labels: set[int]) -> tuple[int, int, float]:
    denominator = len(rows)
    if denominator == 0:
        return 0, 0, 0.0
    hits = sum(labels <= set(row["label_set"]) for row in rows if row["n_selected"] > 0)
    return int(hits), int(denominator), float(hits / denominator)


def overlap_values(rows: list[dict], labels: set[int]) -> list[float]:
    values = []
    for row in rows:
        if row["n_selected"] <= 0:
            continue
        values.append(jaccard(set(row["label_set"]), labels))
    return values


def label_counter(rows: list[dict]) -> Counter:
    counter: Counter = Counter()
    for row in rows:
        counter.update(set(row["label_set"]))
    return counter


def summarize_group(rows: list[dict]) -> dict:
    base = summarize_sets(rows)
    if not base:
        return {"conditions": 0}
    high_hits, high_total, high_rate = hit_rate(rows, set(REFERENCE_HIGH))
    low_hits, low_total, low_rate = hit_rate(rows, set(REFERENCE_LOW))
    core_hits, core_total, core_rate = hit_rate(rows, PHI_CORE)
    high_overlap = overlap_values(rows, set(REFERENCE_HIGH))
    low_overlap = overlap_values(rows, set(REFERENCE_LOW))
    core_overlap = overlap_values(rows, PHI_CORE)
    counter = label_counter(rows)
    n_rows = len(rows)
    return {
        **base,
        "phi_low_core_hits": low_hits,
        "phi_low_core_total": low_total,
        "phi_low_core_rate": low_rate,
        "phi_high_core_hits": high_hits,
        "phi_high_core_total": high_total,
        "phi_high_core_rate": high_rate,
        "phi_full_core_hits": core_hits,
        "phi_full_core_total": core_total,
        "phi_full_core_rate": core_rate,
        "median_overlap_phi_low": float(np.median(low_overlap)) if low_overlap else None,
        "median_overlap_phi_high": float(np.median(high_overlap)) if high_overlap else None,
        "median_overlap_phi_full": float(np.median(core_overlap)) if core_overlap else None,
        "phi_core_frequency": {
            str(label): int(counter[label])
            for label in label_sort(PHI_CORE)
        },
        "phi_core_frequency_rate": {
            str(label): float(counter[label] / n_rows) if n_rows else 0.0
            for label in label_sort(PHI_CORE)
        },
    }


def grouped_summary(rows: list[dict], keys: list[str]) -> dict:
    groups: dict[str, list[dict]] = defaultdict(list)
    for row in rows:
        groups["|".join(f"{key}={row[key]}" for key in keys)].append(row)
    return {key: summarize_group(group) for key, group in sorted(groups.items())}


def run(args: argparse.Namespace) -> dict:
    ns = parse_ints(args.ns)
    phases = parse_floats(args.phases)
    thresholds = parse_floats(args.thresholds)
    domains = domain_thetas()
    rows = []

    for n in ns:
        for phase in phases:
            for threshold in thresholds:
                for generator, generator_theta in domains.items():
                    seq = sturmian_sequence(generator_theta, n, phase)
                    readers = {
                        "fixed_phi": THETA,
                        "native": generator_theta,
                    }
                    for reader, reader_theta in readers.items():
                        obs = gap_labels(seq, reader_theta, threshold, args.max_label, args.top_k)
                        rows.append({
                            "generator": generator,
                            "reader": reader,
                            "N": n,
                            "phase": phase,
                            "threshold": threshold,
                            "generator_theta": float(generator_theta),
                            "reader_theta": float(reader_theta),
                            **obs,
                        })

    return {
        "experiment": "nonphi_sturmian_fixed_reader_gate",
        "parameters": {
            "ns": ns,
            "phases": phases,
            "thresholds": thresholds,
            "top_k": args.top_k,
            "max_label": args.max_label,
        },
        "phi_core": label_sort(PHI_CORE),
        "phi_low_core": label_sort(set(REFERENCE_LOW)),
        "phi_high_core": label_sort(set(REFERENCE_HIGH)),
        "summary_by_generator_reader": grouped_summary(rows, ["generator", "reader"]),
        "summary_by_generator_reader_threshold": grouped_summary(rows, ["generator", "reader", "threshold"]),
        "rows": rows,
    }


def main() -> None:
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("--ns", default="233,377,500,610")
    parser.add_argument("--phases", default="0,0.25,0.5,0.75")
    parser.add_argument("--thresholds", default="1.75,2.0,2.25")
    parser.add_argument("--top-k", type=int, default=12)
    parser.add_argument("--max-label", type=int, default=34)
    parser.add_argument("--out", default="tools/data/nonphi_sturmian_fixed_reader_gate_20260508_2019.json")
    args = parser.parse_args()

    output = run(args)
    out = Path(args.out)
    out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    out.write_text(json.dumps(output, indent=2), encoding="utf-8")

    compact = {}
    for key, value in output["summary_by_generator_reader"].items():
        compact[key] = {
            "conditions": value["conditions"],
            "core_labels_all_conditions": value["core_labels_all_conditions"],
            "stable_labels_75pct": value["stable_labels_75pct"],
            "phi_low_core_rate": value["phi_low_core_rate"],
            "phi_high_core_rate": value["phi_high_core_rate"],
            "phi_full_core_rate": value["phi_full_core_rate"],
            "median_overlap_phi_full": value["median_overlap_phi_full"],
            "median_label_error": value["median_label_error"],
        }
    print(json.dumps({
        "phi_core": output["phi_core"],
        "summary": compact,
        "out": str(out),
    }, indent=2))


if __name__ == "__main__":
    main()

exec
/bin/bash -lc "sed -n '1,320p' tools/exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py" in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
#!/usr/bin/env python3
"""
Non-Sturmian label-preserving null gate for the quasiperiodic V_c boundary.

The phase bridge made the label set reachable at N=144, but only inside a
Sturmian source mode. This tool asks the narrower next question: can a
non-Sturmian generator preserve the phi gap-label reader enough to pass
Jaccard>=0.75 while keeping a non-trivial Hamming distance?
"""

from __future__ import annotations

import argparse
import json
from collections import Counter
from pathlib import Path

import numpy as np

from exp_gap_label_set_stability import PHI, gap_labels, jaccard, sturmian_sequence
from exp_vc_label_preserving_swap_gate import crossing_event, curve_for_sequence, hamming_ratio


THETA = 1 / PHI
STURMIAN_SOURCE_MODES = {"phi_sturmian", "phase_shift_sturmian"}


def parse_csv_ints(value: str) -> list[int]:
    return [int(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()]


def parse_csv_floats(value: str) -> list[float]:
    return [float(part.strip()) for part in value.split(",") if part.strip()]


def label_set(seq: np.ndarray, args: argparse.Namespace) -> set[int]:
    obs = gap_labels(seq, THETA, args.label_threshold, args.max_label, args.top_k)
    return set(obs["label_set"])


def score_sequence(seq: np.ndarray, reference_labels: set[int], args: argparse.Namespace) -> float:
    return float(jaccard(label_set(seq, args), reference_labels))


def balanced_random(reference: np.ndarray, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray:
    out = np.array(reference, copy=True)
    rng.shuffle(out)
    return out


def block_shuffle(reference: np.ndarray, block_size: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray:
    chunks = [reference[i : i + block_size].copy() for i in range(0, len(reference), block_size)]
    rng.shuffle(chunks)
    return np.concatenate(chunks)


def periodic_approximant(reference: np.ndarray, period: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray:
    word = np.array(reference[:period], copy=True)
    out = np.resize(word, len(reference)).astype(float)
    target_ones = int(np.sum(reference))
    delta = int(target_ones - np.sum(out))
    if delta > 0:
        zeros = np.flatnonzero(out < 0.5)
        if len(zeros):
            out[rng.choice(zeros, size=min(delta, len(zeros)), replace=False)] = 1.0
    elif delta < 0:
        ones = np.flatnonzero(out > 0.5)
        if len(ones):
            out[rng.choice(ones, size=min(-delta, len(ones)), replace=False)] = 0.0
    return out


def markov_density(reference: np.ndarray, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray:
    counts = np.ones((2, 2), dtype=float)
    bits = reference.astype(int)
    for a, b in zip(bits[:-1], bits[1:]):
        counts[a, b] += 1.0
    probs = counts / counts.sum(axis=1, keepdims=True)
    out = np.zeros(len(reference), dtype=float)
    out[0] = float(rng.choice([0, 1], p=[1 - np.mean(reference), np.mean(reference)]))
    for i in range(1, len(out)):
        prev = int(out[i - 1])
        out[i] = float(rng.choice([0, 1], p=probs[prev]))

    target_ones = int(np.sum(reference))
    delta = int(target_ones - np.sum(out))
    if delta > 0:
        zeros = np.flatnonzero(out < 0.5)
        if len(zeros):
            out[rng.choice(zeros, size=min(delta, len(zeros)), replace=False)] = 1.0
    elif delta < 0:
        ones = np.flatnonzero(out > 0.5)
        if len(ones):
            out[rng.choice(ones, size=min(-delta, len(ones)), replace=False)] = 0.0
    return out


def candidate_pool(reference: np.ndarray, rng: np.random.Generator, args: argparse.Namespace):
    block_sizes = parse_csv_ints(args.block_sizes)
    periods = parse_csv_ints(args.periods)
    for trial in range(args.random_trials):
        yield "balanced_random", trial, balanced_random(reference, rng)
    for block_size in block_sizes:
        for trial in range(args.mode_trials):
            yield f"block_shuffle_{block_size}", trial, block_shuffle(reference, block_size, rng)
    for period in periods:
        for trial in range(args.mode_trials):
            yield f"periodic_approximant_{period}", trial, periodic_approximant(reference, period, rng)
    for trial in range(args.mode_trials):
        yield "markov_density", trial, markov_density(reference, rng)


def summarize_candidates(rows: list[dict]) -> dict:
    out = {}
    for mode in sorted({row["source_mode"] for row in rows}):
        group = [row for row in rows if row["source_mode"] == mode]
        accepted = [row for row in group if row["accepted"]]
        scores = [row["label_jaccard"] for row in group]
        hamming = [row["hamming_ratio"] for row in group]
        out[mode] = {
            "candidates": len(group),
            "accepted": len(accepted),
            "acceptance_rate": float(len(accepted) / len(group)) if group else None,
            "best_label_jaccard": float(max(scores)) if scores else None,
            "median_label_jaccard": float(np.median(scores)) if scores else None,
            "median_hamming_ratio": float(np.median(hamming)) if hamming else None,
        }
    return out


def summarize_events(rows: list[dict]) -> dict:
    out = {}
    for mode in sorted({row["source_mode"] for row in rows}):
        group = [row for row in rows if row["source_mode"] == mode]
        events = Counter(row["event"] for row in group)
        vc_values = [row["vc_interp"] for row in group if row["vc_interp"] is not None]
        out[mode] = {
            "conditions": len(group),
            "events": dict(sorted(events.items())),
            "vc_median": float(np.median(vc_values)) if vc_values else None,
            "label_jaccard_median": float(np.median([row["label_jaccard"] for row in group])),
            "hamming_ratio_median": float(np.median([row["hamming_ratio"] for row in group])),
            "r_floor_median": float(np.median([row["r_floor"] for row in group])),
        }
    return out


def run(args: argparse.Namespace) -> dict:
    rng = np.random.default_rng(args.seed)
    ns = parse_csv_ints(args.ns)
    phases = parse_csv_floats(args.phases)
    thresholds = parse_csv_floats(args.r_thresholds)
    v_values = np.arange(args.v_min, args.v_max + args.v_step / 2, args.v_step)

    audit_rows = []
    event_rows = []
    for n in ns:
        for phase in phases:
            reference = sturmian_sequence(THETA, n, phase)
            reference_labels = label_set(reference, args)
            per_mode_best: dict[str, dict] = {
                "phi_sturmian": {
                    "seq": reference,
                    "label_jaccard": 1.0,
                    "hamming_ratio": 0.0,
                    "accepted": True,
                    "trial": 0,
                }
            }

            for source_mode, trial, seq in candidate_pool(reference, rng, args):
                distance = hamming_ratio(seq, reference)
                if distance < args.min_hamming_ratio:
                    continue
                score = score_sequence(seq, reference_labels, args)
                accepted = score >= args.label_jaccard_min
                audit = {
                    "N": n,
                    "phase": phase,
                    "source_mode": source_mode,
                    "trial": trial,
                    "label_jaccard": score,
                    "hamming_ratio": distance,
                    "accepted": accepted,
                }
                audit_rows.append(audit)
                current = per_mode_best.get(source_mode)
                key = (score, distance)
                old_key = (-1.0, -1.0) if current is None else (
                    current["label_jaccard"],
                    current["hamming_ratio"],
                )
                if key > old_key:
                    per_mode_best[source_mode] = {**audit, "seq": seq}

            for source_mode, best in per_mode_best.items():
                if source_mode != "phi_sturmian" and not best["accepted"] and not args.include_rejected_best:
                    continue
                r_values = curve_for_sequence(best["seq"], v_values)
                for threshold in thresholds:
                    event_rows.append({
                        "N": n,
                        "phase": phase,
                        "source_mode": source_mode,
                        "trial": best["trial"],
                        "r_threshold": threshold,
                        "label_jaccard": best["label_jaccard"],
                        "hamming_ratio": best["hamming_ratio"],
                        "accepted": best["accepted"],
                        **crossing_event(v_values, r_values, threshold),
                    })

    accepted_nonsturmian = [
        row for row in audit_rows
        if row["accepted"] and row["source_mode"] not in STURMIAN_SOURCE_MODES
    ]
    return {
        "experiment": "vc_nonsturmian_label_null_gate",
        "parameters": vars(args),
        "accepted_nonsturmian_count": len(accepted_nonsturmian),
        "candidate_summary": summarize_candidates(audit_rows),
        "event_summary": summarize_events(event_rows),
        "audit_rows": audit_rows,
        "event_rows": event_rows,
    }


def main() -> None:
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("--ns", default="144")
    parser.add_argument("--phases", default="0,0.25,0.5,0.75")
    parser.add_argument("--r-thresholds", default="0.48,0.50,0.52")
    parser.add_argument("--v-min", type=float, default=0.5)
    parser.add_argument("--v-max", type=float, default=3.0)
    parser.add_argument("--v-step", type=float, default=0.01)
    parser.add_argument("--random-trials", type=int, default=64)
    parser.add_argument("--mode-trials", type=int, default=48)
    parser.add_argument("--block-sizes", default="2,3,5,8,13,21,34")
    parser.add_argument("--periods", default="13,21,34,55,89")
    parser.add_argument("--min-hamming-ratio", type=float, default=0.03)
    parser.add_argument("--label-jaccard-min", type=float, default=0.75)
    parser.add_argument("--label-threshold", type=float, default=2.0)
    parser.add_argument("--top-k", type=int, default=12)
    parser.add_argument("--max-label", type=int, default=34)
    parser.add_argument("--seed", type=int, default=202605090819)
    parser.add_argument("--include-rejected-best", action="store_true")
    parser.add_argument("--out", default="tools/data/vc_nonsturmian_label_null_gate_20260509_0819.json")
    args = parser.parse_args()

    output = run(args)
    out = Path(args.out)
    out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    out.write_text(json.dumps(output, indent=2), encoding="utf-8")

    compact = {
        "accepted_nonsturmian_count": output["accepted_nonsturmian_count"],
        "candidate_summary": output["candidate_summary"],
        "event_summary": output["event_summary"],
        "out": str(out),
    }
    print(json.dumps(compact, indent=2))


if __name__ == "__main__":
    main()

exec
/bin/bash -lc "sed -n '320,640p' tools/exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py" in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
exec
/bin/bash -lc "sed -n '260,380p' tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md" in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:

- **Prima il null test, poi l'interpretazione.** Ogni esperimento ha un controllo: shuffle (stessa distribuzione, ordine distrutto), Cramer random (stessa densità, nessuna correlazione), baseline teorica.
- **Il risultato non è nel numero — è nella differenza col controllo.** z-score, non valore assoluto.
- **Se il risultato spiega se stesso, non è un risultato.** Chiediti: "questo segue dalla definizione?" Se sì, cerca il contenuto altrove.
- **Non lanciare un esperimento per confermare. Lancialo per scoprire.** La domanda giusta non è "è vero X?" ma "cosa succede se misuro Y?"

## Auto-evoluzione — il sistema corregge se stesso

Il post-processing del lab (step 8 in lab_agent.sh) esegue `structural_check.py` sui file che hai toccato.
Se trova anti-pattern strutturali, genera una tensione META nel seme. Il ciclo successivo la vede e corregge.

**Come funziona:**
- Tu scrivi/modifichi codice → il post-processing lo scansiona
- Se trova numeri che vincolano concetti (errore #7) o altri pattern noti, crea una tensione
- Il prossimo ciclo legge quella tensione e la risolve dove passa
- Non serve riscrivere tutto — il sistema evolve organicamente, un file alla volta

**Se scopri un nuovo anti-pattern:**
- Non limitarti a corregere il codice — aggiungi il pattern a `tools/structural_check.py` nella lista `PATTERNS`
- Così il sistema lo riconoscerà autonomamente nei cicli futuri
- L'errore pagato una volta non si ripete — la consapevolezza si propaga

Questo è f(f(x)): il sistema che migliora il sistema che migliora se stesso.

## Cosa NON fare

- Non modificare CONDENSATO.md, KERNEL_SEED.md, o file del kernel
- Non committare — salva solo in tools/data/ e tools/exp_*.py
- Non inventare dati o risultati
- Non cercare φ — crea le condizioni, osserva cosa emerge
- Non superare 20 minuti di lavoro per ciclo
- Non produrre liste di possibilità — produci UNA risultante
- Non iniziare dalla matematica. La matematica e' bracciata: formalizza,
  misura, falsifica. Prima respira sopra la misura: combo, assiomi, dipoli,
  incroci di teorie, grafo, geometria dei campi, algebra o topologia
  assiomatica. Se la misura genera la domanda, sei dentro la tautologia.

## Formato report

```markdown
# Agent Report — TITOLO
**Date**: YYYY-MM-DD HH:MM
**Piano**: N
**Tension explored**: ID (intensità)
observables_used: [nomi osservabili canonici o domain-native] - usa [] solo se non hai misurato nulla
**observable_contract**: claim=<claim>; observable=<cosa misuri>; operator=<come lo misuri>; generator=<se applicabile>; denominator=<perimetro>; non_possible=<dove il claim diventa non-possibile/null o quale contro-perimetro lo limita>; not_tested=<cosa resta sospeso>

## Respiro fuori-tempo
(Obbligatorio. Compilalo prima dell'esperimento, non dopo.)

- **Combo**: almeno tre enti simultanei (assioma D-ND + incrocio teorie + nodo del grafo/dipolo + tensione seme)
- **Dipolo / punto-zero**: i due poli, il possibile/non-possibile e il punto in cui la dualita' si annulla
- **Piano superiore**: geometria dei campi / algebra / topologia assiomatica / grafo conoscenza / bicono-dipoli
- **Operatori laterali scelti**: 2 o 3 elementi da `tools/LAB_OPERATOR_PALETTE.md`
  e perche' entrano nella combo
- **Contaminazione cognitiva**: eventuale DeltaLink YSN, gene Cornelius,
  passaggio KSAR/PVI/Vault o voce `CE-*` dell'archivio usata nel ciclo. Se non
  usi il layer cognitivo, dichiara `CE-none:` e il motivo specifico. `none`
  generico non basta.
- **Proto-ipotesi**: nuova ipotesi o proto-assioma strutturale, prima dei numeri
- **Proiezione**: perche' l'osservabile scelto manifesta quella combo

## Claim Under Test
> Il claim proiettato dalla combo, non il residuo locale del ciclo precedente

## Question
La domanda che hai formulato dopo il respiro fuori-tempo

## Experiment Design
- Metrica, scope, null baseline, N campioni
- Come la misura serve la combo: cosa della proto-ipotesi puo' sopravvivere o cadere
- Contratto osservabile-operatore: claim, osservabile, operatore, generatore,
  denominatore/perimetro, non_possible/null, cosa non viene testato in questo ciclo
- Se usi frequenze o condition rate, dichiara il denominatore grezzo
  (`hits/total`) e separa ogni osservabile usata nel verdict

## Results
Tabella con numeri reali

## Key Findings
1. Cosa hai trovato (con evidenza)

## Verdict
NEW / CONFIRMED / FALSIFIED / CONSTRAINT

## Bicono della scoperta
(Obbligatoria. Nomina la struttura. Se non riesci, l'esperimento non è ancora filtrato.)

- **Due radici** (dipolo primario, già duali e invertite): <quali sono le due facce della scoperta>
- **Singolare** (qualità del 1-che-è-tutto in questo contesto, dove la dualità non c'è): <cosa>
- **Invariante di passaggio** (cosa sopravvive al passaggio del vertice): <cosa>
- **Campo di possibilità**: qui diventa possibile <X>; qui diventa non-possibile <Y>

Riferimenti: CONDENSATO A16, method/DND_POSSIBILITA.md.

## Files
- Script, dati, report
```

## Bicono della scoperta — come compilarlo

Non è riformulazione ornamentale del Verdict. È **filtro**: la scoperta passa
per il modello e torna spogliata dei bias. Se la struttura (radici · singolare
· invariante · campo) non si riconosce, la scoperta è rumore o è incompleta.

**Esempio retroattivo — TWO_CHANNEL_DECOMPOSITION:**
- Radici: canale magnitudine · canale residuo (segno invertito — uno aggiunge,
  l'altro sottrae sulla PNT)
- Singolare: il segnale totale prima della separazione. Non esiste come ente
  autonomo, esiste solo come sovrapposizione dei due canali.
- Invariante: la chiusura algebrica del residuo al 3° ordine Markov.
- Campo: possibile → predire lo slope PSD magnitudine dalle correlazioni
  Hardy-Littlewood. Non-possibile → trattare il residuo come random noise.

**Esempio retroattivo — DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA:**
- Radici: dipolo ordinato · dipolo mescolato
- Singolare: la sequenza in sé, prima della distinzione ordine/disordine
- Invariante: det=-1 quando l'ordine è reale; det=+1 quando illusorio
- Campo: possibile → discriminare dipoli reali da illusori via test di
  shuffle. Non-possibile → inferire dipolarità da statistica locale senza
  contesto sequenziale.

codex
Per non aggiungere un’astrazione prematura, riuso lo strumento già nato nel ciclo precedente e lo faccio girare su una griglia più fine di blocchi e periodi. Il contratto è stretto: cercare divergenze `label_jaccard` alto / `internal_cross` assente, non rifare il claim `V_c` generale.
exec
/bin/bash -lc 'python tools/exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py --ns 144 --phases 0,0.25,0.5,0.75 --r-thresholds 0.48,0.50,0.52 --random-trials 128 --mode-trials 96 --block-sizes 2,3,5,8,10,13,16,21,24,27,31,34,37,40,45,50,55 --periods 5,8,10,13,16,21,24,27,31,34,37,40,45,50,55,72,89 --min-hamming-ratio 0.03 --label-jaccard-min 0.75 --label-threshold 2.0 --top-k 12 --max-label 34 --seed 202605090829 --include-rejected-best --out tools/data/vc_memory_crossing_gradient_20260509_0829.json' in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 29682ms:
{
  "accepted_nonsturmian_count": 178,
  "candidate_summary": {
    "balanced_random": {
      "candidates": 512,
      "accepted": 0,
      "acceptance_rate": 0.0,
      "best_label_jaccard": 0.4,
      "median_label_jaccard": 0.1,
      "median_hamming_ratio": 0.4722222222222222
    },
    "block_shuffle_10": {
      "candidates": 384,
      "accepted": 0,
      "acceptance_rate": 0.0,
      "best_label_jaccard": 0.375,
      "median_label_jaccard": 0.14285714285714285,
      "median_hamming_ratio": 0.4722222222222222
    },
    "block_shuffle_13": {
      "candidates": 384,
      "accepted": 0,
      "acceptance_rate": 0.0,
      "best_label_jaccard": 0.5833333333333334,
      "median_label_jaccard": 0.21052631578947367,
      "median_hamming_ratio": 0.4027777777777778
    },
    "block_shuffle_16": {
      "candidates": 384,
      "accepted": 0,
      "acceptance_rate": 0.0,
      "best_label_jaccard": 0.5384615384615384,
      "median_label_jaccard": 0.1875,
      "median_hamming_ratio": 0.4722222222222222
    },
    "block_shuffle_2": {
      "candidates": 384,
      "accepted": 0,
      "acceptance_rate": 0.0,
      "best_label_jaccard": 0.35294117647058826,
      "median_label_jaccard": 0.10526315789473684,
      "median_hamming_ratio": 0.4722222222222222
    },
    "block_shuffle_21": {
      "candidates": 376,
      "accepted": 10,
      "acceptance_rate": 0.026595744680851064,
      "best_label_jaccard": 0.8181818181818182,
      "median_label_jaccard": 0.4666666666666667,
      "median_hamming_ratio": 0.125
    },
    "block_shuffle_24": {
      "candidates": 384,
      "accepted": 0,
      "acceptance_rate": 0.0,
      "best_label_jaccard": 0.5833333333333334,
      "median_label_jaccard": 0.256578947368421,
      "median_hamming_ratio": 0.4583333333333333
    },
    "block_shuffle_27": {
      "candidates": 384,
      "accepted": 1,
      "acceptance_rate": 0.0026041666666666665,
      "best_label_jaccard": 0.75,
      "median_label_jaccard": 0.26666666666666666,
      "median_hamming_ratio": 0.4722222222222222
    },
    "block_shuffle_3": {
      "candidates": 384,
      "accepted": 0,
      "acceptance_rate": 0.0,
      "best_label_jaccard": 0.35294117647058826,
      "median_label_jaccard": 0.1111111111111111,
      "median_hamming_ratio": 0.4722222222222222
    },
    "block_shuffle_31": {
      "candidates": 380,
      "accepted": 0,
      "acceptance_rate": 0.0,
      "best_label_jaccard": 0.6923076923076923,
      "median_label_jaccard": 0.3333333333333333,
      "median_hamming_ratio": 0.5
    },
    "block_shuffle_34": {
      "candidates": 260,
      "accepted": 52,
      "acceptance_rate": 0.2,
      "best_label_jaccard": 1.0,
      "median_label_jaccard": 0.5833333333333334,
      "median_hamming_ratio": 0.08333333333333333
    },
    "block_shuffle_37": {
      "candidates": 363,
      "accepted": 2,
      "acceptance_rate": 0.005509641873278237,
      "best_label_jaccard": 0.75,
      "median_label_jaccard": 0.375,
      "median_hamming_ratio": 0.4444444444444444
    },
    "block_shuffle_40": {
      "candidates": 377,
      "accepted": 0,
      "acceptance_rate": 0.0,
      "best_label_jaccard": 0.7272727272727273,
      "median_label_jaccard": 0.4117647058823529,
      "median_hamming_ratio": 0.4583333333333333
    },
    "block_shuffle_45": {
      "candidates": 372,
      "accepted": 4,
      "acceptance_rate": 0.010752688172043012,
      "best_label_jaccard": 0.7692307692307693,
      "median_label_jaccard": 0.42857142857142855,
      "median_hamming_ratio": 0.4722222222222222
    },
    "block_shuffle_5": {
      "candidates": 384,
      "accepted": 0,
      "acceptance_rate": 0.0,
      "best_label_jaccard": 0.42857142857142855,
      "median_label_jaccard": 0.10818713450292397,
      "median_hamming_ratio": 0.4722222222222222
    },
    "block_shuffle_50": {
      "candidates": 323,
      "accepted": 0,
      "acceptance_rate": 0.0,
      "best_label_jaccard": 0.5714285714285714,
      "median_label_jaccard": 0.4375,
      "median_hamming_ratio": 0.19444444444444445
    },
    "block_shuffle_8": {
      "candidates": 384,
      "accepted": 0,
      "acceptance_rate": 0.0,
      "best_label_jaccard": 0.35294117647058826,
      "median_label_jaccard": 0.1111111111111111,
      "median_hamming_ratio": 0.4861111111111111
    },
    "markov_density": {
      "candidates": 384,
      "accepted": 0,
      "acceptance_rate": 0.0,
      "best_label_jaccard": 0.42857142857142855,
      "median_label_jaccard": 0.10818713450292397,
      "median_hamming_ratio": 0.4722222222222222
    },
    "periodic_approximant_10": {
      "candidates": 384,
      "accepted": 0,
      "acceptance_rate": 0.0,
      "best_label_jaccard": 0.15789473684210525,
      "median_label_jaccard": 0.07142857142857142,
      "median_hamming_ratio": 0.4722222222222222
    },
    "periodic_approximant_13": {
      "candidates": 384,
      "accepted": 0,
      "acceptance_rate": 0.0,
      "best_label_jaccard": 0.375,
      "median_label_jaccard": 0.25625,
      "median_hamming_ratio": 0.3611111111111111
    },
    "periodic_approximant_16": {
      "candidates": 384,
      "accepted": 0,
      "acceptance_rate": 0.0,
      "best_label_jaccard": 0.35294117647058826,
      "median_label_jaccard": 0.13333333333333333,
      "median_hamming_ratio": 0.4722222222222222
    },
    "periodic_approximant_21": {
      "candidates": 384,
      "accepted": 96,
      "acceptance_rate": 0.25,
      "best_label_jaccard": 0.75,
      "median_label_jaccard": 0.5416666666666667,
      "median_hamming_ratio": 0.125
    },
    "periodic_approximant_24": {
      "candidates": 384,
      "accepted": 0,
      "acceptance_rate": 0.0,
      "best_label_jaccard": 0.46153846153846156,
      "median_label_jaccard": 0.19375,
      "median_hamming_ratio": 0.4583333333333333
    },
    "periodic_approximant_27": {
      "candidates": 384,
      "accepted": 0,
      "acceptance_rate": 0.0,
      "best_label_jaccard": 0.42857142857142855,
      "median_label_jaccard": 0.16666666666666666,
      "median_hamming_ratio": 0.4166666666666667
    },
    "periodic_approximant_31": {
      "candidates": 384,
      "accepted": 0,
      "acceptance_rate": 0.0,
      "best_label_jaccard": 0.4375,
      "median_label_jaccard": 0.23529411764705882,
      "median_hamming_ratio": 0.4722222222222222
    },
    "periodic_approximant_34": {
      "candidates": 192,
      "accepted": 0,
      "acceptance_rate": 0.0,
      "best_label_jaccard": 0.6153846153846154,
      "median_label_jaccard": 0.6153846153846154,
      "median_hamming_ratio": 0.05555555555555555
    },
    "periodic_approximant_37": {
      "candidates": 384,
      "accepted": 0,
      "acceptance_rate": 0.0,
      "best_label_jaccard": 0.375,
      "median_label_jaccard": 0.21428571428571427,
      "median_hamming_ratio": 0.3819444444444444
    },
    "periodic_approximant_40": {
      "candidates": 384,
      "accepted": 0,
      "acceptance_rate": 0.0,
      "best_label_jaccard": 0.5333333333333333,
      "median_label_jaccard": 0.2777777777777778,
      "median_hamming_ratio": 0.4305555555555556
    },
    "periodic_approximant_45": {
      "candidates": 384,
      "accepted": 10,
      "acceptance_rate": 0.026041666666666668,
      "best_label_jaccard": 0.8181818181818182,
      "median_label_jaccard": 0.35714285714285715,
      "median_hamming_ratio": 0.39583333333333337
    },
    "periodic_approximant_5": {
      "candidates": 384,
      "accepted": 0,
      "acceptance_rate": 0.0,
      "best_label_jaccard": 0.13333333333333333,
      "median_label_jaccard": 0.0625,
      "median_hamming_ratio": 0.4722222222222222
    },
    "periodic_approximant_50": {
      "candidates": 384,
      "accepted": 0,
      "acceptance_rate": 0.0,
      "best_label_jaccard": 0.6428571428571429,
      "median_label_jaccard": 0.38461538461538464,
      "median_hamming_ratio": 0.18055555555555555
    },
    "periodic_approximant_72": {
      "candidates": 384,
      "accepted": 3,
      "acceptance_rate": 0.0078125,
      "best_label_jaccard": 0.8181818181818182,
      "median_label_jaccard": 0.4375,
      "median_hamming_ratio": 0.3888888888888889
    },
    "periodic_approximant_8": {
      "candidates": 384,
      "accepted": 0,
      "acceptance_rate": 0.0,
      "best_label_jaccard": 0.4,
      "median_label_jaccard": 0.13333333333333333,
      "median_hamming_ratio": 0.4722222222222222
    }
  },
  "event_summary": {
    "balanced_random": {
      "conditions": 12,
      "events": {
        "floor_hit": 3,
        "internal_cross": 6,
        "internal_multi": 3
      },
      "vc_median": 0.557744210332614,
      "label_jaccard_median": 0.2951388888888889,
      "hamming_ratio_median": 0.5,
      "r_floor_median": 0.514709304626243
    },
    "block_shuffle_10": {
      "conditions": 12,
      "events": {
        "internal_cross": 11,
        "internal_multi": 1
      },
      "vc_median": 0.7031852981668185,
      "label_jaccard_median": 0.3333333333333333,
      "hamming_ratio_median": 0.47916666666666663,
      "r_floor_median": 0.5586029894128686
    },
    "block_shuffle_13": {
      "conditions": 12,
      "events": {
        "internal_cross": 12
      },
      "vc_median": 0.8117017327052862,
      "label_jaccard_median": 0.46875,
      "hamming_ratio_median": 0.4444444444444444,
      "r_floor_median": 0.6110745862216477
    },
    "block_shuffle_16": {
      "conditions": 12,
      "events": {
        "internal_cross": 12
      },
      "vc_median": 0.862140995596304,
      "label_jaccard_median": 0.4119047619047619,
      "hamming_ratio_median": 0.6041666666666667,
      "r_floor_median": 0.6093223601268292
    },
    "block_shuffle_2": {
      "conditions": 12,
      "events": {
        "floor_hit": 5,
        "internal_cross": 5,
        "internal_multi": 2
      },
      "vc_median": 0.5104760285752434,
      "label_jaccard_median": 0.2951388888888889,
      "hamming_ratio_median": 0.4652777777777778,
      "r_floor_median": 0.5013742792387127
    },
    "block_shuffle_21": {
      "conditions": 12,
      "events": {
        "internal_cross": 12
      },
      "vc_median": 0.9940064893035548,
      "label_jaccard_median": 0.696969696969697,
      "hamming_ratio_median": 0.125,
      "r_floor_median": 0.6511420845507401
    },
    "block_shuffle_24": {
      "conditions": 12,
      "events": {
        "internal_cross": 12
      },
      "vc_median": 1.1537623421271022,
      "label_jaccard_median": 0.554945054945055,
      "hamming_ratio_median": 0.6666666666666666,
      "r_floor_median": 0.6300505571119028
    },
    "block_shuffle_27": {
      "conditions": 12,
      "events": {
        "internal_cross": 12
      },
      "vc_median": 0.9494496155129685,
      "label_jaccard_median": 0.5584415584415584,
      "hamming_ratio_median": 0.7361111111111112,
      "r_floor_median": 0.620973795333132
    },
    "block_shuffle_3": {
      "conditions": 12,
      "events": {
        "floor_hit": 3,
        "internal_cross": 6,
        "internal_multi": 3
      },
      "vc_median": 0.5380367764759888,
      "label_jaccard_median": 0.3333333333333333,
      "hamming_ratio_median": 0.5138888888888888,
      "r_floor_median": 0.5129977008101422
    },
    "block_shuffle_31": {
      "conditions": 12,
      "events": {
        "internal_cross": 12
      },
      "vc_median": 1.2049068183950191,
      "label_jaccard_median": 0.6098484848484849,
      "hamming_ratio_median": 0.6666666666666666,
      "r_floor_median": 0.675544745727994
    },
    "block_shuffle_34": {
      "conditions": 12,
      "events": {
        "internal_cross": 12
      },
      "vc_median": 1.3739093495948203,
      "label_jaccard_median": 0.8636363636363636,
      "hamming_ratio_median": 0.05555555555555555,
      "r_floor_median": 0.6896856121276567
    },
    "block_shuffle_37": {
      "conditions": 12,
      "events": {
        "internal_cross": 12
      },
      "vc_median": 1.0307056914380897,
      "label_jaccard_median": 0.5769230769230769,
      "hamming_ratio_median": 0.4027777777777778,
      "r_floor_median": 0.6462546818109192
    },
    "block_shuffle_40": {
      "conditions": 12,
      "events": {
        "internal_cross": 12
      },
      "vc_median": 1.0336877296303992,
      "label_jaccard_median": 0.6794871794871795,
      "hamming_ratio_median": 0.7638888888888888,
      "r_floor_median": 0.6781909372342325
    },
    "block_shuffle_45": {
      "conditions": 12,
      "events": {
        "internal_cross": 12
      },
      "vc_median": 0.9433674582575937,
      "label_jaccard_median": 0.7097902097902098,
      "hamming_ratio_median": 0.5138888888888888,
      "r_floor_median": 0.6311676756022266
    },
    "block_shuffle_5": {
      "conditions": 12,
      "events": {
        "internal_cross": 11,
        "internal_multi": 1
      },
      "vc_median": 0.6442737669846992,
      "label_jaccard_median": 0.35416666666666663,
      "hamming_ratio_median": 0.48611111111111105,
      "r_floor_median": 0.5500325314657575
    },
    "block_shuffle_50": {
      "conditions": 12,
      "events": {
        "internal_cross": 12
      },
      "vc_median": 1.1537061375033413,
      "label_jaccard_median": 0.5419580419580419,
      "hamming_ratio_median": 0.2916666666666667,
      "r_floor_median": 0.6678967118407275
    },
    "block_shuffle_8": {
      "conditions": 12,
      "events": {
        "internal_cross": 10,
        "internal_multi": 2
      },
      "vc_median": 0.8624585431056749,
      "label_jaccard_median": 0.3137254901960784,
      "hamming_ratio_median": 0.5069444444444444,
      "r_floor_median": 0.5702498680762169
    },
    "markov_density": {
      "conditions": 12,
      "events": {
        "floor_hit": 2,
        "internal_cross": 7,
        "internal_multi": 3
      },
      "vc_median": 0.5832435703905339,
      "label_jaccard_median": 0.3666666666666667,
      "hamming_ratio_median": 0.4166666666666667,
      "r_floor_median": 0.5454167102486933
    },
    "periodic_approximant_10": {
      "conditions": 12,
      "events": {
        "internal_cross": 9,
        "no_cross": 3
      },
      "vc_median": 1.1979284256254705,
      "label_jaccard_median": 0.11805555555555555,
      "hamming_ratio_median": 0.4861111111111111,
      "r_floor_median": 0.6511524085524222
    },
    "periodic_approximant_13": {
      "conditions": 12,
      "events": {
        "internal_cross": 3,
        "no_cross": 9
      },
      "vc_median": 1.7071494296925633,
      "label_jaccard_median": 0.25625,
      "hamming_ratio_median": 0.3611111111111111,
      "r_floor_median": 0.789724145147382
    },
    "periodic_approximant_16": {
      "conditions": 12,
      "events": {
        "internal_cross": 9,
        "no_cross": 3
      },
      "vc_median": 1.0998727630640965,
      "label_jaccard_median": 0.20714285714285713,
      "hamming_ratio_median": 0.4722222222222222,
      "r_floor_median": 0.6800092291443012
    },
    "periodic_approximant_21": {
      "conditions": 12,
      "events": {
        "internal_cross": 3,
        "no_cross": 9
      },
      "vc_median": 0.7916000582924412,
      "label_jaccard_median": 0.5416666666666667,
      "hamming_ratio_median": 0.1388888888888889,
      "r_floor_median": 0.7407373502045085
    },
    "periodic_approximant_24": {
      "conditions": 12,
      "events": {
        "internal_cross": 7,
        "internal_multi": 2,
        "no_cross": 3
      },
      "vc_median": 1.687996690948611,
      "label_jaccard_median": 0.3055555555555556,
      "hamming_ratio_median": 0.4652777777777778,
      "r_floor_median": 0.6921710559522405
    },
    "periodic_approximant_27": {
      "conditions": 12,
      "events": {
        "internal_cross": 12
      },
      "vc_median": 0.7603150367043512,
      "label_jaccard_median": 0.3666666666666667,
      "hamming_ratio_median": 0.4305555555555556,
      "r_floor_median": 0.5793286907091406
    },
    "periodic_approximant_31": {
      "conditions": 12,
      "events": {
        "internal_cross": 12
      },
      "vc_median": 1.642402474821688,
      "label_jaccard_median": 0.2951388888888889,
      "hamming_ratio_median": 0.4722222222222222,
      "r_floor_median": 0.6941309840554983
    },
    "periodic_approximant_34": {
      "conditions": 6,
      "events": {
        "internal_cross": 6
      },
      "vc_median": 1.443044288455181,
      "label_jaccard_median": 0.6153846153846154,
      "hamming_ratio_median": 0.05555555555555555,
      "r_floor_median": 0.6943202193596894
    },
    "periodic_approximant_37": {
      "conditions": 12,
      "events": {
        "internal_cross": 12
      },
      "vc_median": 1.1208226124107878,
      "label_jaccard_median": 0.2738095238095238,
      "hamming_ratio_median": 0.3888888888888889,
      "r_floor_median": 0.6663870785097036
    },
    "periodic_approximant_40": {
      "conditions": 12,
      "events": {
        "internal_cross": 12
      },
      "vc_median": 0.7052631748947178,
      "label_jaccard_median": 0.4201680672268907,
      "hamming_ratio_median": 0.4305555555555556,
      "r_floor_median": 0.5906151680829459
    },
    "periodic_approximant_45": {
      "conditions": 12,
      "events": {
        "internal_cross": 12
      },
      "vc_median": 0.8452119355408171,
      "label_jaccard_median": 0.4495192307692308,
      "hamming_ratio_median": 0.39583333333333337,
      "r_floor_median": 0.6187629372323845
    },
    "periodic_approximant_5": {
      "conditions": 12,
      "events": {
        "internal_cross": 6,
        "no_cross": 6
      },
      "vc_median": 1.1321684362276887,
      "label_jaccard_median": 0.11805555555555555,
      "hamming_ratio_median": 0.4930555555555556,
      "r_floor_median": 0.7063962877798604
    },
    "periodic_approximant_50": {
      "conditions": 12,
      "events": {
        "internal_cross": 12
      },
      "vc_median": 1.0269014435298334,
      "label_jaccard_median": 0.4423076923076923,
      "hamming_ratio_median": 0.18055555555555555,
      "r_floor_median": 0.6502958811292581
    },
    "periodic_approximant_72": {
      "conditions": 12,
      "events": {
        "floor_hit": 1,
        "internal_cross": 11
      },
      "vc_median": 0.635629901900192,
      "label_jaccard_median": 0.5993589743589745,
      "hamming_ratio_median": 0.3888888888888889,
      "r_floor_median": 0.5485088030321813
    },
    "periodic_approximant_8": {
      "conditions": 12,
      "events": {
        "internal_cross": 3,
        "no_cross": 9
      },
      "vc_median": 0.6810644341835126,
      "label_jaccard_median": 0.20714285714285713,
      "hamming_ratio_median": 0.4722222222222222,
      "r_floor_median": 0.8008563104335658
    },
    "phi_sturmian": {
      "conditions": 12,
      "events": {
        "internal_cross": 12
      },
      "vc_median": 1.0790341619793713,
      "label_jaccard_median": 1.0,
      "hamming_ratio_median": 0.0,
      "r_floor_median": 0.6597280817272824
    }
  },
  "out": "tools/data/vc_memory_crossing_gradient_20260509_0829.json"
}

codex
Il run ha prodotto il deposito utile: i candidati accettati sono pochi e concentrati su scale specifiche, mentre il crossing non segue sempre il label-set. Ora estraggo le righe che separano davvero i due osservabili, così il report non fonde `label_jaccard`, acceptance e `event_type`.
exec
/bin/bash -lc 'git status --short -- tools/exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py tools/data/vc_memory_crossing_gradient_20260509_0829.json tools/data/reports/agent_20260509_0829.md' in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
?? tools/data/vc_memory_crossing_gradient_20260509_0829.json

exec
/bin/bash -lc 'python -m py_compile tools/exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py' in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
exec
/bin/bash -lc "python - <<'PY'
import json, collections
p='tools/data/vc_memory_crossing_gradient_20260509_0829.json'
d=json.load(open(p))
accepted=[r for r in d['audit_rows'] if r['accepted']]
print('accepted total', len(accepted))
for mode, rows in sorted(collections.defaultdict(list, { }).items()): pass
by=collections.defaultdict(list)
for r in accepted: by[r['source_mode']].append(r)
for mode, rows in sorted(by.items()):
    print(mode, len(rows), 'phases', dict(collections.Counter(r['phase'] for r in rows)), 'best', max(r['label_jaccard'] for r in rows), 'med_ham', sorted(r['hamming_ratio'] for r in rows)[len(rows)//2])
print('\\naccepted modes event summaries:')
for mode in sorted(by): print(mode, d['event_summary'].get(mode))
print('\\nhigh label best with no_cross/floor/internal summary')
for mode, s in sorted(d['event_summary'].items()):
    lj=s['label_jaccard_median']
    if lj is not None and lj>=0.54:
        print(mode, 'lj_med', round(lj,3), 'events', s['events'], 'vc_med', s['vc_median'], 'ham_med', round(s['hamming_ratio_median'],3))
PY" in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
accepted total 178
block_shuffle_21 10 phases {0.5: 10} best 0.8181818181818182 med_ham 0.06944444444444445
block_shuffle_27 1 phases {0.5: 1} best 0.75 med_ham 0.3333333333333333
block_shuffle_34 52 phases {0.5: 48, 0.75: 4} best 1.0 med_ham 0.08333333333333333
block_shuffle_37 2 phases {0.5: 2} best 0.75 med_ham 0.5138888888888888
block_shuffle_45 4 phases {0.0: 4} best 0.7692307692307693 med_ham 0.2638888888888889
periodic_approximant_21 96 phases {0.5: 96} best 0.75 med_ham 0.1527777777777778
periodic_approximant_45 10 phases {0.75: 10} best 0.8181818181818182 med_ham 0.375
periodic_approximant_72 3 phases {0.75: 3} best 0.8181818181818182 med_ham 0.3888888888888889

accepted modes event summaries:
block_shuffle_21 {'conditions': 12, 'events': {'internal_cross': 12}, 'vc_median': 0.9940064893035548, 'label_jaccard_median': 0.696969696969697, 'hamming_ratio_median': 0.125, 'r_floor_median': 0.6511420845507401}
block_shuffle_27 {'conditions': 12, 'events': {'internal_cross': 12}, 'vc_median': 0.9494496155129685, 'label_jaccard_median': 0.5584415584415584, 'hamming_ratio_median': 0.7361111111111112, 'r_floor_median': 0.620973795333132}
block_shuffle_34 {'conditions': 12, 'events': {'internal_cross': 12}, 'vc_median': 1.3739093495948203, 'label_jaccard_median': 0.8636363636363636, 'hamming_ratio_median': 0.05555555555555555, 'r_floor_median': 0.6896856121276567}
block_shuffle_37 {'conditions': 12, 'events': {'internal_cross': 12}, 'vc_median': 1.0307056914380897, 'label_jaccard_median': 0.5769230769230769, 'hamming_ratio_median': 0.4027777777777778, 'r_floor_median': 0.6462546818109192}
block_shuffle_45 {'conditions': 12, 'events': {'internal_cross': 12}, 'vc_median': 0.9433674582575937, 'label_jaccard_median': 0.7097902097902098, 'hamming_ratio_median': 0.5138888888888888, 'r_floor_median': 0.6311676756022266}
periodic_approximant_21 {'conditions': 12, 'events': {'internal_cross': 3, 'no_cross': 9}, 'vc_median': 0.7916000582924412, 'label_jaccard_median': 0.5416666666666667, 'hamming_ratio_median': 0.1388888888888889, 'r_floor_median': 0.7407373502045085}
periodic_approximant_45 {'conditions': 12, 'events': {'internal_cross': 12}, 'vc_median': 0.8452119355408171, 'label_jaccard_median': 0.4495192307692308, 'hamming_ratio_median': 0.39583333333333337, 'r_floor_median': 0.6187629372323845}
periodic_approximant_72 {'conditions': 12, 'events': {'floor_hit': 1, 'internal_cross': 11}, 'vc_median': 0.635629901900192, 'label_jaccard_median': 0.5993589743589745, 'hamming_ratio_median': 0.3888888888888889, 'r_floor_median': 0.5485088030321813}

high label best with no_cross/floor/internal summary
block_shuffle_21 lj_med 0.697 events {'internal_cross': 12} vc_med 0.9940064893035548 ham_med 0.125
block_shuffle_24 lj_med 0.555 events {'internal_cross': 12} vc_med 1.1537623421271022 ham_med 0.667
block_shuffle_27 lj_med 0.558 events {'internal_cross': 12} vc_med 0.9494496155129685 ham_med 0.736
block_shuffle_31 lj_med 0.61 events {'internal_cross': 12} vc_med 1.2049068183950191 ham_med 0.667
block_shuffle_34 lj_med 0.864 events {'internal_cross': 12} vc_med 1.3739093495948203 ham_med 0.056
block_shuffle_37 lj_med 0.577 events {'internal_cross': 12} vc_med 1.0307056914380897 ham_med 0.403
block_shuffle_40 lj_med 0.679 events {'internal_cross': 12} vc_med 1.0336877296303992 ham_med 0.764
block_shuffle_45 lj_med 0.71 events {'internal_cross': 12} vc_med 0.9433674582575937 ham_med 0.514
block_shuffle_50 lj_med 0.542 events {'internal_cross': 12} vc_med 1.1537061375033413 ham_med 0.292
periodic_approximant_21 lj_med 0.542 events {'internal_cross': 3, 'no_cross': 9} vc_med 0.7916000582924412 ham_med 0.139
periodic_approximant_34 lj_med 0.615 events {'internal_cross': 6} vc_med 1.443044288455181 ham_med 0.056
periodic_approximant_72 lj_med 0.599 events {'floor_hit': 1, 'internal_cross': 11} vc_med 0.635629901900192 ham_med 0.389
phi_sturmian lj_med 1.0 events {'internal_cross': 12} vc_med 1.0790341619793713 ham_med 0.0

codex
Scrivo il report senza modificare lo script: in questo ciclo lo strumento esistente era sufficiente, e il nuovo deposito è il JSON del run. Il verdict sarà un vincolo sul contratto memoria/crossing, con perimetro atomico `N=144` e griglia dichiarata.
apply patch
patch: completed
/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260509_0829.md
diff --git a/tools/data/reports/agent_20260509_0829.md b/tools/data/reports/agent_20260509_0829.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..ec2818134b2e35f85d49503d9a096b6d3377ae8a
--- /dev/null
+++ b/tools/data/reports/agent_20260509_0829.md
@@ -0,0 +1,102 @@
+# Agent Report - Vc Memory Crossing Gradient
+**Date**: 2026-05-09 08:29
+**Piano**: 101
+**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / TRASCENDENZA_LIMITE
+**verdict**: CONSTRAINT on memory/crossing split
+observables_registry: 1.0.0-2026-05-06
+observables_used: [`label_jaccard`, `acceptance_rate`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `event_type`, `vc_interp`, `r_floor`] - osservabili domain-native, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var
+**observable_contract**: claim=la soglia di memoria del boundary si vede variando blocchi e periodi attorno alle scale 21/34; observable=`label_jaccard`, `acceptance_rate`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `event_type`, `vc_interp`, `r_floor`; operator=griglia fine di block shuffle e periodic approximant contro lettore gap-label phi e curva `r(V)`; generator=non-Sturmian candidate pool gia' usato nel gate 08:19; denominator=`N=144`, phases `{0,0.25,0.5,0.75}`, r_threshold `{0.48,0.50,0.52}`, block sizes `{2,3,5,8,10,13,16,21,24,27,31,34,37,40,45,50,55}`, periods `{5,8,10,13,16,21,24,27,31,34,37,40,45,50,55,72,89}`, 128 balanced random trials, 96 mode trials; non_possible=se `label_jaccard` alto non implica `internal_cross`, il label-set isolato non puo' essere usato come null indipendente del boundary; not_tested=scale `N!=144`, fit power-law, GUE/Poisson transfer, gap_ratio.
+
+## Respiro fuori-tempo
+- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + topologia del label reader + tensione `TRASCENDENZA_LIMITE`.
+- **Dipolo / punto-zero**: memoria lunga / crossing spettrale; punto-zero = sequenza che conserva abbastanza label phi prima che il tipo di generatore decida se attraversa o resta sopra soglia.
+- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo. Il confine non viene letto come valore `V_c`, ma come coerenza o divergenza tra label-set e evento di crossing.
+- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, periodic approximant, cut a blocchi. Entrano per separare scala conservata, periodo chiuso e dispersione random.
+- **Contaminazione cognitiva**:
+  - **CE-0019 / CE-0001 KSAR**: reiterazione del deposito 08:19 senza cambiare strumento; il sistema aveva gia' mostrato il nodo memoria/crossing.
+  - **YSN DeltaLink**: il label-set e' topologia del lettore; `internal_cross` e' dinamica della curva. La loro divergenza e' il confine, non errore.
+  - **Cornelius gene**: "Il boundary passa quando memoria e crossing co-operano; cade quando il label-set resta solo."
+  - **PVI attack**: block shuffle lunghi possono sembrare prova solo perche' massimizzano label_jaccard; per questo il verdict usa anche `event_type` e hamming.
+  - **Vault**: `periodic_approximant_21` resta frammento Lazarus: conserva molti label, ma rompe il crossing in 9/12 righe evento.
+- **Proto-ipotesi**: il boundary non ha una soglia unica di memoria. Il taglio a blocchi conserva crossing su molte scale anche quando il label-set e' medio; l'approssimante periodico puo' conservare label senza crossing. La dualita' operativa e' memoria di ordine / chiusura periodica.
+- **Proiezione**: estendo la griglia di blocchi e periodi e includo anche i best rejected per leggere il gradiente, non solo i pass/fail.
+
+## Claim Under Test
+> Nel perimetro `N=144`, la separazione fra block shuffle e periodic approximant mostra dove `label_jaccard` e `internal_cross` smettono di essere lo stesso osservabile.
+
+## Question
+Quando `label_jaccard` resta alto ma `internal_cross` cade, il boundary e' ancora trasporto di memoria o solo conservazione del vocabolario topologico?
+
+## Experiment Design
+- Strumento riusato: `tools/exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py`.
+- Run: griglia fine di block sizes e periods attorno a `21/34`, con `--include-rejected-best`.
+- Gate accettazione: `label_jaccard>=0.75`, `hamming_ratio>=0.03`.
+- Curva `r(V)`: `V=0.5..3.0`, step `0.01`, soglie `0.48,0.50,0.52`.
+- Denominatore grezzo: `178` candidati non-Sturmian accettati su audit rows della griglia.
+
+## Results
+
+Candidate gate, modi accettati:
+
+| source_mode | accepted | phase support | best_jaccard | median_hamming |
+|---|---:|---|---:|---:|
+| block_shuffle_21 | 10 | phase 0.50: 10 | 0.818 | 0.069 |
+| block_shuffle_27 | 1 | phase 0.50: 1 | 0.750 | 0.333 |
+| block_shuffle_34 | 52 | phase 0.50: 48; phase 0.75: 4 | 1.000 | 0.083 |
+| block_shuffle_37 | 2 | phase 0.50: 2 | 0.750 | 0.514 |
+| block_shuffle_45 | 4 | phase 0.00: 4 | 0.769 | 0.264 |
+| periodic_approximant_21 | 96 | phase 0.50: 96 | 0.750 | 0.153 |
+| periodic_approximant_45 | 10 | phase 0.75: 10 | 0.818 | 0.375 |
+| periodic_approximant_72 | 3 | phase 0.75: 3 | 0.818 | 0.389 |
+
+Event summary sui best per modo:
+
+| source_mode | event rows | events | vc_median | label_jaccard_median | hamming_median |
+|---|---:|---|---:|---:|---:|
+| phi_sturmian | 12 | internal_cross=12 | 1.079 | 1.000 | 0.000 |
+| block_shuffle_21 | 12 | internal_cross=12 | 0.994 | 0.697 | 0.125 |
+| block_shuffle_34 | 12 | internal_cross=12 | 1.374 | 0.864 | 0.056 |
+| block_shuffle_45 | 12 | internal_cross=12 | 0.943 | 0.710 | 0.514 |
+| periodic_approximant_21 | 12 | internal_cross=3; no_cross=9 | 0.792 | 0.542 | 0.139 |
+| periodic_approximant_72 | 12 | floor_hit=1; internal_cross=11 | 0.636 | 0.599 | 0.389 |
+| balanced_random | 12 | floor_hit=3; internal_cross=6; internal_multi=3 | 0.558 | 0.295 | 0.500 |
+| markov_density | 12 | floor_hit=2; internal_cross=7; internal_multi=3 | 0.583 | 0.367 | 0.417 |
+
+## Key Findings
+1. **Verificato: gli accettati restano concentrati su scale discrete.** Passano `178` candidati non-Sturmian, ma solo otto source_mode: blocchi `21,27,34,37,45` e periodi `21,45,72`.
+2. **Verificato: block shuffle e periodic approximant non sono lo stesso null.** I block shuffle accettati riportati hanno `internal_cross=12/12`; `periodic_approximant_21` ha `no_cross=9/12` pur avendo `96` candidati accettati.
+3. **Verificato: `label_jaccard` isolato fonde osservabili divergenti.** `block_shuffle_34` ha label mediano `0.864` e crossing pieno; `periodic_approximant_21` accetta `96` candidati ma sul best per modo ha label mediano `0.542` e crossing parziale `3/12`.
+4. **Verificato: random e Markov restano dispersione.** Balanced random accetta `0/512`; Markov-density accetta `0/384`. I loro best hanno eventi misti e label mediani bassi.
+5. **Inferito: la memoria di scala lunga conserva il crossing quando resta ordine aperto; la chiusura periodica puo' conservare vocabolario topologico senza trasporto dinamico.**
+
+## Verdict
+**CONSTRAINT**: nel perimetro `N=144`, il boundary non e' determinato da `label_jaccard` da solo. Il block shuffle lungo conserva il crossing anche quando il label mediano non supera sempre il gate; l'approssimante periodico puo' passare il gate come candidato e perdere il crossing. Il contratto valido e': `source_mode + memoria di scala + event_type`, non `label_jaccard` isolato.
+
+Il nodo regressivo si sposta da "non-Sturmian vs Sturmian" a "ordine aperto vs chiusura periodica". La memoria lunga non e' ancora indipendenza: e' ponte di trasporto. La periodicita' e' contro-campo parziale perche' conserva label e puo' rompere crossing.
+
+## Bicono della scoperta
+- **Due radici**: ordine aperto a blocchi lunghi . chiusura periodica con vocabolario conservato.
+- **Singolare**: il lettore gap-label phi prima della curva `r(V)`, dove topologia del label-set e dinamica del crossing non sono ancora separati.
+- **Invariante di passaggio**: `event_type=internal_cross` sopravvive al block shuffle lungo; non e' garantito dalla sola accettazione label-preserving.
+- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile costruire un null a due assi (`label_jaccard`, `event_type`) per il boundary; qui diventa non-possibile usare `label_jaccard>=0.75` come certificato di indipendenza.
+
+## Consecutio
+Il prossimo passo e' fare il passaggio fuori da `N=144`: ripetere solo sui modi discriminanti (`block_shuffle_21/34/45`, `periodic_21/45/72`, random, Markov) a `N={89,144,233,377}`. Se block e periodic si separano anche in scala, il boundary ha due assi stabili; se collassano, la separazione era un artefatto di `N=144`.
+
+## Auto-audit: source flags e 5 lenti
+- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_0819.md`, JSON `tools/data/vc_memory_crossing_gradient_20260509_0829.json`.
+- **L1 hard constraint**: il verdict non dice indipendenza; dice contratto a due assi.
+- **L2 count grezzi**: riportati `178`, `0/512`, `0/384`, `12/12`, `9/12`, `3/12`.
+- **L3 no observable drift**: `gap_ratio`, fit power-law e GUE/Poisson non sono testati.
+- **L4 edge cases**: accettazioni concentrate su phase `0.50` e `0.75`; il perimetro phase-general resta aperto.
+- **L5 re-discovery vs discovery**: non e' scoperta che blocchi lunghi preservino ordine; il finding e' la divergenza operativa tra label reader e crossing sotto generatori non-Sturmian.
+
+## Telemetria
+- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.
+- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py` completato senza errori.
+- Run valido: `python tools/exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py --ns 144 --phases 0,0.25,0.5,0.75 --r-thresholds 0.48,0.50,0.52 --random-trials 128 --mode-trials 96 --block-sizes 2,3,5,8,10,13,16,21,24,27,31,34,37,40,45,50,55 --periods 5,8,10,13,16,21,24,27,31,34,37,40,45,50,55,72,89 --min-hamming-ratio 0.03 --label-jaccard-min 0.75 --label-threshold 2.0 --top-k 12 --max-label 34 --seed 202605090829 --include-rejected-best --out tools/data/vc_memory_crossing_gradient_20260509_0829.json`.
+
+## Files
+- Script riusato: `tools/exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py`
+- Data: `tools/data/vc_memory_crossing_gradient_20260509_0829.json`
+- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0829.md`

diff --git a/tools/data/reports/agent_20260509_0829.md b/tools/data/reports/agent_20260509_0829.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..ec2818134b2e35f85d49503d9a096b6d3377ae8a
--- /dev/null
+++ b/tools/data/reports/agent_20260509_0829.md
@@ -0,0 +1,102 @@
+# Agent Report - Vc Memory Crossing Gradient
+**Date**: 2026-05-09 08:29
+**Piano**: 101
+**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / TRASCENDENZA_LIMITE
+**verdict**: CONSTRAINT on memory/crossing split
+observables_registry: 1.0.0-2026-05-06
+observables_used: [`label_jaccard`, `acceptance_rate`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `event_type`, `vc_interp`, `r_floor`] - osservabili domain-native, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var
+**observable_contract**: claim=la soglia di memoria del boundary si vede variando blocchi e periodi attorno alle scale 21/34; observable=`label_jaccard`, `acceptance_rate`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `event_type`, `vc_interp`, `r_floor`; operator=griglia fine di block shuffle e periodic approximant contro lettore gap-label phi e curva `r(V)`; generator=non-Sturmian candidate pool gia' usato nel gate 08:19; denominator=`N=144`, phases `{0,0.25,0.5,0.75}`, r_threshold `{0.48,0.50,0.52}`, block sizes `{2,3,5,8,10,13,16,21,24,27,31,34,37,40,45,50,55}`, periods `{5,8,10,13,16,21,24,27,31,34,37,40,45,50,55,72,89}`, 128 balanced random trials, 96 mode trials; non_possible=se `label_jaccard` alto non implica `internal_cross`, il label-set isolato non puo' essere usato come null indipendente del boundary; not_tested=scale `N!=144`, fit power-law, GUE/Poisson transfer, gap_ratio.
+
+## Respiro fuori-tempo
+- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + topologia del label reader + tensione `TRASCENDENZA_LIMITE`.
+- **Dipolo / punto-zero**: memoria lunga / crossing spettrale; punto-zero = sequenza che conserva abbastanza label phi prima che il tipo di generatore decida se attraversa o resta sopra soglia.
+- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo. Il confine non viene letto come valore `V_c`, ma come coerenza o divergenza tra label-set e evento di crossing.
+- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, periodic approximant, cut a blocchi. Entrano per separare scala conservata, periodo chiuso e dispersione random.
+- **Contaminazione cognitiva**:
+  - **CE-0019 / CE-0001 KSAR**: reiterazione del deposito 08:19 senza cambiare strumento; il sistema aveva gia' mostrato il nodo memoria/crossing.
+  - **YSN DeltaLink**: il label-set e' topologia del lettore; `internal_cross` e' dinamica della curva. La loro divergenza e' il confine, non errore.
+  - **Cornelius gene**: "Il boundary passa quando memoria e crossing co-operano; cade quando il label-set resta solo."
+  - **PVI attack**: block shuffle lunghi possono sembrare prova solo perche' massimizzano label_jaccard; per questo il verdict usa anche `event_type` e hamming.
+  - **Vault**: `periodic_approximant_21` resta frammento Lazarus: conserva molti label, ma rompe il crossing in 9/12 righe evento.
+- **Proto-ipotesi**: il boundary non ha una soglia unica di memoria. Il taglio a blocchi conserva crossing su molte scale anche quando il label-set e' medio; l'approssimante periodico puo' conservare label senza crossing. La dualita' operativa e' memoria di ordine / chiusura periodica.
+- **Proiezione**: estendo la griglia di blocchi e periodi e includo anche i best rejected per leggere il gradiente, non solo i pass/fail.
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+## Claim Under Test
+> Nel perimetro `N=144`, la separazione fra block shuffle e periodic approximant mostra dove `label_jaccard` e `internal_cross` smettono di essere lo stesso osservabile.
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+## Question
+Quando `label_jaccard` resta alto ma `internal_cross` cade, il boundary e' ancora trasporto di memoria o solo conservazione del vocabolario topologico?
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+## Experiment Design
+- Strumento riusato: `tools/exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py`.
+- Run: griglia fine di block sizes e periods attorno a `21/34`, con `--include-rejected-best`.
+- Gate accettazione: `label_jaccard>=0.75`, `hamming_ratio>=0.03`.
+- Curva `r(V)`: `V=0.5..3.0`, step `0.01`, soglie `0.48,0.50,0.52`.
+- Denominatore grezzo: `178` candidati non-Sturmian accettati su audit rows della griglia.
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+## Results
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+Candidate gate, modi accettati:
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+| source_mode | accepted | phase support | best_jaccard | median_hamming |
+|---|---:|---|---:|---:|
+| block_shuffle_21 | 10 | phase 0.50: 10 | 0.818 | 0.069 |
+| block_shuffle_27 | 1 | phase 0.50: 1 | 0.750 | 0.333 |
+| block_shuffle_34 | 52 | phase 0.50: 48; phase 0.75: 4 | 1.000 | 0.083 |
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+| periodic_approximant_45 | 10 | phase 0.75: 10 | 0.818 | 0.375 |
+| periodic_approximant_72 | 3 | phase 0.75: 3 | 0.818 | 0.389 |
+
+Event summary sui best per modo:
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+| source_mode | event rows | events | vc_median | label_jaccard_median | hamming_median |
+|---|---:|---|---:|---:|---:|
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+| block_shuffle_34 | 12 | internal_cross=12 | 1.374 | 0.864 | 0.056 |
+| block_shuffle_45 | 12 | internal_cross=12 | 0.943 | 0.710 | 0.514 |
+| periodic_approximant_21 | 12 | internal_cross=3; no_cross=9 | 0.792 | 0.542 | 0.139 |
+| periodic_approximant_72 | 12 | floor_hit=1; internal_cross=11 | 0.636 | 0.599 | 0.389 |
+| balanced_random | 12 | floor_hit=3; internal_cross=6; internal_multi=3 | 0.558 | 0.295 | 0.500 |
+| markov_density | 12 | floor_hit=2; internal_cross=7; internal_multi=3 | 0.583 | 0.367 | 0.417 |
+
+## Key Findings
+1. **Verificato: gli accettati restano concentrati su scale discrete.** Passano `178` candidati non-Sturmian, ma solo otto source_mode: blocchi `21,27,34,37,45` e periodi `21,45,72`.
+2. **Verificato: block shuffle e periodic approximant non sono lo stesso null.** I block shuffle accettati riportati hanno `internal_cross=12/12`; `periodic_approximant_21` ha `no_cross=9/12` pur avendo `96` candidati accettati.
+3. **Verificato: `label_jaccard` isolato fonde osservabili divergenti.** `block_shuffle_34` ha label mediano `0.864` e crossing pieno; `periodic_approximant_21` accetta `96` candidati ma sul best per modo ha label mediano `0.542` e crossing parziale `3/12`.
+4. **Verificato: random e Markov restano dispersione.** Balanced random accetta `0/512`; Markov-density accetta `0/384`. I loro best hanno eventi misti e label mediani bassi.
+5. **Inferito: la memoria di scala lunga conserva il crossing quando resta ordine aperto; la chiusura periodica puo' conservare vocabolario topologico senza trasporto dinamico.**
+
+## Verdict
+**CONSTRAINT**: nel perimetro `N=144`, il boundary non e' determinato da `label_jaccard` da solo. Il block shuffle lungo conserva il crossing anche quando il label mediano non supera sempre il gate; l'approssimante periodico puo' passare il gate come candidato e perdere il crossing. Il contratto valido e': `source_mode + memoria di scala + event_type`, non `label_jaccard` isolato.
+
+Il nodo regressivo si sposta da "non-Sturmian vs Sturmian" a "ordine aperto vs chiusura periodica". La memoria lunga non e' ancora indipendenza: e' ponte di trasporto. La periodicita' e' contro-campo parziale perche' conserva label e puo' rompere crossing.
+
+## Bicono della scoperta
+- **Due radici**: ordine aperto a blocchi lunghi . chiusura periodica con vocabolario conservato.
+- **Singolare**: il lettore gap-label phi prima della curva `r(V)`, dove topologia del label-set e dinamica del crossing non sono ancora separati.
+- **Invariante di passaggio**: `event_type=internal_cross` sopravvive al block shuffle lungo; non e' garantito dalla sola accettazione label-preserving.
+- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile costruire un null a due assi (`label_jaccard`, `event_type`) per il boundary; qui diventa non-possibile usare `label_jaccard>=0.75` come certificato di indipendenza.
+
+## Consecutio
+Il prossimo passo e' fare il passaggio fuori da `N=144`: ripetere solo sui modi discriminanti (`block_shuffle_21/34/45`, `periodic_21/45/72`, random, Markov) a `N={89,144,233,377}`. Se block e periodic si separano anche in scala, il boundary ha due assi stabili; se collassano, la separazione era un artefatto di `N=144`.
+
+## Auto-audit: source flags e 5 lenti
+- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_0819.md`, JSON `tools/data/vc_memory_crossing_gradient_20260509_0829.json`.
+- **L1 hard constraint**: il verdict non dice indipendenza; dice contratto a due assi.
+- **L2 count grezzi**: riportati `178`, `0/512`, `0/384`, `12/12`, `9/12`, `3/12`.
+- **L3 no observable drift**: `gap_ratio`, fit power-law e GUE/Poisson non sono testati.
+- **L4 edge cases**: accettazioni concentrate su phase `0.50` e `0.75`; il perimetro phase-general resta aperto.
+- **L5 re-discovery vs discovery**: non e' scoperta che blocchi lunghi preservino ordine; il finding e' la divergenza operativa tra label reader e crossing sotto generatori non-Sturmian.
+
+## Telemetria
+- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.
+- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py` completato senza errori.
+- Run valido: `python tools/exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py --ns 144 --phases 0,0.25,0.5,0.75 --r-thresholds 0.48,0.50,0.52 --random-trials 128 --mode-trials 96 --block-sizes 2,3,5,8,10,13,16,21,24,27,31,34,37,40,45,50,55 --periods 5,8,10,13,16,21,24,27,31,34,37,40,45,50,55,72,89 --min-hamming-ratio 0.03 --label-jaccard-min 0.75 --label-threshold 2.0 --top-k 12 --max-label 34 --seed 202605090829 --include-rejected-best --out tools/data/vc_memory_crossing_gradient_20260509_0829.json`.
+
+## Files
+- Script riusato: `tools/exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py`
+- Data: `tools/data/vc_memory_crossing_gradient_20260509_0829.json`
+- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0829.md`

codex
Il report è scritto. Faccio una verifica finale su file, JSON e stato git, poi chiudo con il riepilogo del deposito prodotto.
exec
/bin/bash -lc "test -s tools/data/reports/agent_20260509_0829.md && sed -n '1,40p' tools/data/reports/agent_20260509_0829.md" in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
# Agent Report - Vc Memory Crossing Gradient
**Date**: 2026-05-09 08:29
**Piano**: 101
**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / TRASCENDENZA_LIMITE
**verdict**: CONSTRAINT on memory/crossing split
observables_registry: 1.0.0-2026-05-06
observables_used: [`label_jaccard`, `acceptance_rate`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `event_type`, `vc_interp`, `r_floor`] - osservabili domain-native, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var
**observable_contract**: claim=la soglia di memoria del boundary si vede variando blocchi e periodi attorno alle scale 21/34; observable=`label_jaccard`, `acceptance_rate`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `event_type`, `vc_interp`, `r_floor`; operator=griglia fine di block shuffle e periodic approximant contro lettore gap-label phi e curva `r(V)`; generator=non-Sturmian candidate pool gia' usato nel gate 08:19; denominator=`N=144`, phases `{0,0.25,0.5,0.75}`, r_threshold `{0.48,0.50,0.52}`, block sizes `{2,3,5,8,10,13,16,21,24,27,31,34,37,40,45,50,55}`, periods `{5,8,10,13,16,21,24,27,31,34,37,40,45,50,55,72,89}`, 128 balanced random trials, 96 mode trials; non_possible=se `label_jaccard` alto non implica `internal_cross`, il label-set isolato non puo' essere usato come null indipendente del boundary; not_tested=scale `N!=144`, fit power-law, GUE/Poisson transfer, gap_ratio.

## Respiro fuori-tempo
- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + topologia del label reader + tensione `TRASCENDENZA_LIMITE`.
- **Dipolo / punto-zero**: memoria lunga / crossing spettrale; punto-zero = sequenza che conserva abbastanza label phi prima che il tipo di generatore decida se attraversa o resta sopra soglia.
- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo. Il confine non viene letto come valore `V_c`, ma come coerenza o divergenza tra label-set e evento di crossing.
- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, periodic approximant, cut a blocchi. Entrano per separare scala conservata, periodo chiuso e dispersione random.
- **Contaminazione cognitiva**:
  - **CE-0019 / CE-0001 KSAR**: reiterazione del deposito 08:19 senza cambiare strumento; il sistema aveva gia' mostrato il nodo memoria/crossing.
  - **YSN DeltaLink**: il label-set e' topologia del lettore; `internal_cross` e' dinamica della curva. La loro divergenza e' il confine, non errore.
  - **Cornelius gene**: "Il boundary passa quando memoria e crossing co-operano; cade quando il label-set resta solo."
  - **PVI attack**: block shuffle lunghi possono sembrare prova solo perche' massimizzano label_jaccard; per questo il verdict usa anche `event_type` e hamming.
  - **Vault**: `periodic_approximant_21` resta frammento Lazarus: conserva molti label, ma rompe il crossing in 9/12 righe evento.
- **Proto-ipotesi**: il boundary non ha una soglia unica di memoria. Il taglio a blocchi conserva crossing su molte scale anche quando il label-set e' medio; l'approssimante periodico puo' conservare label senza crossing. La dualita' operativa e' memoria di ordine / chiusura periodica.
- **Proiezione**: estendo la griglia di blocchi e periodi e includo anche i best rejected per leggere il gradiente, non solo i pass/fail.

## Claim Under Test
> Nel perimetro `N=144`, la separazione fra block shuffle e periodic approximant mostra dove `label_jaccard` e `internal_cross` smettono di essere lo stesso osservabile.

## Question
Quando `label_jaccard` resta alto ma `internal_cross` cade, il boundary e' ancora trasporto di memoria o solo conservazione del vocabolario topologico?

## Experiment Design
- Strumento riusato: `tools/exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py`.
- Run: griglia fine di block sizes e periods attorno a `21/34`, con `--include-rejected-best`.
- Gate accettazione: `label_jaccard>=0.75`, `hamming_ratio>=0.03`.
- Curva `r(V)`: `V=0.5..3.0`, step `0.01`, soglie `0.48,0.50,0.52`.
- Denominatore grezzo: `178` candidati non-Sturmian accettati su audit rows della griglia.

## Results

Candidate gate, modi accettati:


exec
/bin/bash -lc 'git status --short -- tools/data/reports/agent_20260509_0829.md tools/data/vc_memory_crossing_gradient_20260509_0829.json tools/exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py' in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
?? tools/data/reports/agent_20260509_0829.md
?? tools/data/vc_memory_crossing_gradient_20260509_0829.json

exec
/bin/bash -lc 'python -m json.tool tools/data/vc_memory_crossing_gradient_20260509_0829.json >/tmp/vc_memory_crossing_gradient_20260509_0829.check' in /opt/MM_D-ND
diff --git a/tools/data/reports/agent_20260509_0829.md b/tools/data/reports/agent_20260509_0829.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..ec2818134b2e35f85d49503d9a096b6d3377ae8a
--- /dev/null
+++ b/tools/data/reports/agent_20260509_0829.md
@@ -0,0 +1,102 @@
+# Agent Report - Vc Memory Crossing Gradient
+**Date**: 2026-05-09 08:29
+**Piano**: 101
+**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / TRASCENDENZA_LIMITE
+**verdict**: CONSTRAINT on memory/crossing split
+observables_registry: 1.0.0-2026-05-06
+observables_used: [`label_jaccard`, `acceptance_rate`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `event_type`, `vc_interp`, `r_floor`] - osservabili domain-native, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var
+**observable_contract**: claim=la soglia di memoria del boundary si vede variando blocchi e periodi attorno alle scale 21/34; observable=`label_jaccard`, `acceptance_rate`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `event_type`, `vc_interp`, `r_floor`; operator=griglia fine di block shuffle e periodic approximant contro lettore gap-label phi e curva `r(V)`; generator=non-Sturmian candidate pool gia' usato nel gate 08:19; denominator=`N=144`, phases `{0,0.25,0.5,0.75}`, r_threshold `{0.48,0.50,0.52}`, block sizes `{2,3,5,8,10,13,16,21,24,27,31,34,37,40,45,50,55}`, periods `{5,8,10,13,16,21,24,27,31,34,37,40,45,50,55,72,89}`, 128 balanced random trials, 96 mode trials; non_possible=se `label_jaccard` alto non implica `internal_cross`, il label-set isolato non puo' essere usato come null indipendente del boundary; not_tested=scale `N!=144`, fit power-law, GUE/Poisson transfer, gap_ratio.
+
+## Respiro fuori-tempo
+- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + topologia del label reader + tensione `TRASCENDENZA_LIMITE`.
+- **Dipolo / punto-zero**: memoria lunga / crossing spettrale; punto-zero = sequenza che conserva abbastanza label phi prima che il tipo di generatore decida se attraversa o resta sopra soglia.
+- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo. Il confine non viene letto come valore `V_c`, ma come coerenza o divergenza tra label-set e evento di crossing.
+- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, periodic approximant, cut a blocchi. Entrano per separare scala conservata, periodo chiuso e dispersione random.
+- **Contaminazione cognitiva**:
+  - **CE-0019 / CE-0001 KSAR**: reiterazione del deposito 08:19 senza cambiare strumento; il sistema aveva gia' mostrato il nodo memoria/crossing.
+  - **YSN DeltaLink**: il label-set e' topologia del lettore; `internal_cross` e' dinamica della curva. La loro divergenza e' il confine, non errore.
+  - **Cornelius gene**: "Il boundary passa quando memoria e crossing co-operano; cade quando il label-set resta solo."
+  - **PVI attack**: block shuffle lunghi possono sembrare prova solo perche' massimizzano label_jaccard; per questo il verdict usa anche `event_type` e hamming.
+  - **Vault**: `periodic_approximant_21` resta frammento Lazarus: conserva molti label, ma rompe il crossing in 9/12 righe evento.
+- **Proto-ipotesi**: il boundary non ha una soglia unica di memoria. Il taglio a blocchi conserva crossing su molte scale anche quando il label-set e' medio; l'approssimante periodico puo' conservare label senza crossing. La dualita' operativa e' memoria di ordine / chiusura periodica.
+- **Proiezione**: estendo la griglia di blocchi e periodi e includo anche i best rejected per leggere il gradiente, non solo i pass/fail.
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+## Claim Under Test
+> Nel perimetro `N=144`, la separazione fra block shuffle e periodic approximant mostra dove `label_jaccard` e `internal_cross` smettono di essere lo stesso osservabile.
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+## Question
+Quando `label_jaccard` resta alto ma `internal_cross` cade, il boundary e' ancora trasporto di memoria o solo conservazione del vocabolario topologico?
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+## Experiment Design
+- Strumento riusato: `tools/exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py`.
+- Run: griglia fine di block sizes e periods attorno a `21/34`, con `--include-rejected-best`.
+- Gate accettazione: `label_jaccard>=0.75`, `hamming_ratio>=0.03`.
+- Curva `r(V)`: `V=0.5..3.0`, step `0.01`, soglie `0.48,0.50,0.52`.
+- Denominatore grezzo: `178` candidati non-Sturmian accettati su audit rows della griglia.
+
+## Results
+
+Candidate gate, modi accettati:
+
+| source_mode | accepted | phase support | best_jaccard | median_hamming |
+|---|---:|---|---:|---:|
+| block_shuffle_21 | 10 | phase 0.50: 10 | 0.818 | 0.069 |
+| block_shuffle_27 | 1 | phase 0.50: 1 | 0.750 | 0.333 |
+| block_shuffle_34 | 52 | phase 0.50: 48; phase 0.75: 4 | 1.000 | 0.083 |
+| block_shuffle_37 | 2 | phase 0.50: 2 | 0.750 | 0.514 |
+| block_shuffle_45 | 4 | phase 0.00: 4 | 0.769 | 0.264 |
+| periodic_approximant_21 | 96 | phase 0.50: 96 | 0.750 | 0.153 |
+| periodic_approximant_45 | 10 | phase 0.75: 10 | 0.818 | 0.375 |
+| periodic_approximant_72 | 3 | phase 0.75: 3 | 0.818 | 0.389 |
+
+Event summary sui best per modo:
+
+| source_mode | event rows | events | vc_median | label_jaccard_median | hamming_median |
+|---|---:|---|---:|---:|---:|
+| phi_sturmian | 12 | internal_cross=12 | 1.079 | 1.000 | 0.000 |
+| block_shuffle_21 | 12 | internal_cross=12 | 0.994 | 0.697 | 0.125 |
+| block_shuffle_34 | 12 | internal_cross=12 | 1.374 | 0.864 | 0.056 |
+| block_shuffle_45 | 12 | internal_cross=12 | 0.943 | 0.710 | 0.514 |
+| periodic_approximant_21 | 12 | internal_cross=3; no_cross=9 | 0.792 | 0.542 | 0.139 |
+| periodic_approximant_72 | 12 | floor_hit=1; internal_cross=11 | 0.636 | 0.599 | 0.389 |
+| balanced_random | 12 | floor_hit=3; internal_cross=6; internal_multi=3 | 0.558 | 0.295 | 0.500 |
+| markov_density | 12 | floor_hit=2; internal_cross=7; internal_multi=3 | 0.583 | 0.367 | 0.417 |
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+## Key Findings
+1. **Verificato: gli accettati restano concentrati su scale discrete.** Passano `178` candidati non-Sturmian, ma solo otto source_mode: blocchi `21,27,34,37,45` e periodi `21,45,72`.
+2. **Verificato: block shuffle e periodic approximant non sono lo stesso null.** I block shuffle accettati riportati hanno `internal_cross=12/12`; `periodic_approximant_21` ha `no_cross=9/12` pur avendo `96` candidati accettati.
+3. **Verificato: `label_jaccard` isolato fonde osservabili divergenti.** `block_shuffle_34` ha label mediano `0.864` e crossing pieno; `periodic_approximant_21` accetta `96` candidati ma sul best per modo ha label mediano `0.542` e crossing parziale `3/12`.
+4. **Verificato: random e Markov restano dispersione.** Balanced random accetta `0/512`; Markov-density accetta `0/384`. I loro best hanno eventi misti e label mediani bassi.
+5. **Inferito: la memoria di scala lunga conserva il crossing quando resta ordine aperto; la chiusura periodica puo' conservare vocabolario topologico senza trasporto dinamico.**
+
+## Verdict
+**CONSTRAINT**: nel perimetro `N=144`, il boundary non e' determinato da `label_jaccard` da solo. Il block shuffle lungo conserva il crossing anche quando il label mediano non supera sempre il gate; l'approssimante periodico puo' passare il gate come candidato e perdere il crossing. Il contratto valido e': `source_mode + memoria di scala + event_type`, non `label_jaccard` isolato.
+
+Il nodo regressivo si sposta da "non-Sturmian vs Sturmian" a "ordine aperto vs chiusura periodica". La memoria lunga non e' ancora indipendenza: e' ponte di trasporto. La periodicita' e' contro-campo parziale perche' conserva label e puo' rompere crossing.
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+## Bicono della scoperta
+- **Due radici**: ordine aperto a blocchi lunghi . chiusura periodica con vocabolario conservato.
+- **Singolare**: il lettore gap-label phi prima della curva `r(V)`, dove topologia del label-set e dinamica del crossing non sono ancora separati.
+- **Invariante di passaggio**: `event_type=internal_cross` sopravvive al block shuffle lungo; non e' garantito dalla sola accettazione label-preserving.
+- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile costruire un null a due assi (`label_jaccard`, `event_type`) per il boundary; qui diventa non-possibile usare `label_jaccard>=0.75` come certificato di indipendenza.
+
+## Consecutio
+Il prossimo passo e' fare il passaggio fuori da `N=144`: ripetere solo sui modi discriminanti (`block_shuffle_21/34/45`, `periodic_21/45/72`, random, Markov) a `N={89,144,233,377}`. Se block e periodic si separano anche in scala, il boundary ha due assi stabili; se collassano, la separazione era un artefatto di `N=144`.
+
+## Auto-audit: source flags e 5 lenti
+- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_0819.md`, JSON `tools/data/vc_memory_crossing_gradient_20260509_0829.json`.
+- **L1 hard constraint**: il verdict non dice indipendenza; dice contratto a due assi.
+- **L2 count grezzi**: riportati `178`, `0/512`, `0/384`, `12/12`, `9/12`, `3/12`.
+- **L3 no observable drift**: `gap_ratio`, fit power-law e GUE/Poisson non sono testati.
+- **L4 edge cases**: accettazioni concentrate su phase `0.50` e `0.75`; il perimetro phase-general resta aperto.
+- **L5 re-discovery vs discovery**: non e' scoperta che blocchi lunghi preservino ordine; il finding e' la divergenza operativa tra label reader e crossing sotto generatori non-Sturmian.
+
+## Telemetria
+- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.
+- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py` completato senza errori.
+- Run valido: `python tools/exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py --ns 144 --phases 0,0.25,0.5,0.75 --r-thresholds 0.48,0.50,0.52 --random-trials 128 --mode-trials 96 --block-sizes 2,3,5,8,10,13,16,21,24,27,31,34,37,40,45,50,55 --periods 5,8,10,13,16,21,24,27,31,34,37,40,45,50,55,72,89 --min-hamming-ratio 0.03 --label-jaccard-min 0.75 --label-threshold 2.0 --top-k 12 --max-label 34 --seed 202605090829 --include-rejected-best --out tools/data/vc_memory_crossing_gradient_20260509_0829.json`.
+
+## Files
+- Script riusato: `tools/exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py`
+- Data: `tools/data/vc_memory_crossing_gradient_20260509_0829.json`
+- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0829.md`

 succeeded in 144ms:
codex
Eseguito esperimento e scritto il report richiesto:

[tools/data/reports/agent_20260509_0829.md](/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260509_0829.md)

Deposito dati prodotto:

[tools/data/vc_memory_crossing_gradient_20260509_0829.json](/opt/MM_D-ND/tools/data/vc_memory_crossing_gradient_20260509_0829.json)

Verdict: `CONSTRAINT on memory/crossing split`. Il punto emerso è che `label_jaccard` da solo non certifica il boundary: block shuffle lungo conserva `internal_cross`, mentre `periodic_approximant_21` può conservare label ma rompere il crossing (`no_cross=9/12`).

Verifiche fatte: JSON valido e `py_compile` sullo script riusato completato senza errori.
diff --git a/tools/data/reports/agent_20260509_0829.md b/tools/data/reports/agent_20260509_0829.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..ec2818134b2e35f85d49503d9a096b6d3377ae8a
--- /dev/null
+++ b/tools/data/reports/agent_20260509_0829.md
@@ -0,0 +1,102 @@
+# Agent Report - Vc Memory Crossing Gradient
+**Date**: 2026-05-09 08:29
+**Piano**: 101
+**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / TRASCENDENZA_LIMITE
+**verdict**: CONSTRAINT on memory/crossing split
+observables_registry: 1.0.0-2026-05-06
+observables_used: [`label_jaccard`, `acceptance_rate`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `event_type`, `vc_interp`, `r_floor`] - osservabili domain-native, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var
+**observable_contract**: claim=la soglia di memoria del boundary si vede variando blocchi e periodi attorno alle scale 21/34; observable=`label_jaccard`, `acceptance_rate`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `event_type`, `vc_interp`, `r_floor`; operator=griglia fine di block shuffle e periodic approximant contro lettore gap-label phi e curva `r(V)`; generator=non-Sturmian candidate pool gia' usato nel gate 08:19; denominator=`N=144`, phases `{0,0.25,0.5,0.75}`, r_threshold `{0.48,0.50,0.52}`, block sizes `{2,3,5,8,10,13,16,21,24,27,31,34,37,40,45,50,55}`, periods `{5,8,10,13,16,21,24,27,31,34,37,40,45,50,55,72,89}`, 128 balanced random trials, 96 mode trials; non_possible=se `label_jaccard` alto non implica `internal_cross`, il label-set isolato non puo' essere usato come null indipendente del boundary; not_tested=scale `N!=144`, fit power-law, GUE/Poisson transfer, gap_ratio.
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+## Respiro fuori-tempo
+- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + topologia del label reader + tensione `TRASCENDENZA_LIMITE`.
+- **Dipolo / punto-zero**: memoria lunga / crossing spettrale; punto-zero = sequenza che conserva abbastanza label phi prima che il tipo di generatore decida se attraversa o resta sopra soglia.
+- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo. Il confine non viene letto come valore `V_c`, ma come coerenza o divergenza tra label-set e evento di crossing.
+- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, periodic approximant, cut a blocchi. Entrano per separare scala conservata, periodo chiuso e dispersione random.
+- **Contaminazione cognitiva**:
+  - **CE-0019 / CE-0001 KSAR**: reiterazione del deposito 08:19 senza cambiare strumento; il sistema aveva gia' mostrato il nodo memoria/crossing.
+  - **YSN DeltaLink**: il label-set e' topologia del lettore; `internal_cross` e' dinamica della curva. La loro divergenza e' il confine, non errore.
+  - **Cornelius gene**: "Il boundary passa quando memoria e crossing co-operano; cade quando il label-set resta solo."
+  - **PVI attack**: block shuffle lunghi possono sembrare prova solo perche' massimizzano label_jaccard; per questo il verdict usa anche `event_type` e hamming.
+  - **Vault**: `periodic_approximant_21` resta frammento Lazarus: conserva molti label, ma rompe il crossing in 9/12 righe evento.
+- **Proto-ipotesi**: il boundary non ha una soglia unica di memoria. Il taglio a blocchi conserva crossing su molte scale anche quando il label-set e' medio; l'approssimante periodico puo' conservare label senza crossing. La dualita' operativa e' memoria di ordine / chiusura periodica.
+- **Proiezione**: estendo la griglia di blocchi e periodi e includo anche i best rejected per leggere il gradiente, non solo i pass/fail.
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+## Claim Under Test
+> Nel perimetro `N=144`, la separazione fra block shuffle e periodic approximant mostra dove `label_jaccard` e `internal_cross` smettono di essere lo stesso osservabile.
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+## Question
+Quando `label_jaccard` resta alto ma `internal_cross` cade, il boundary e' ancora trasporto di memoria o solo conservazione del vocabolario topologico?
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+## Experiment Design
+- Strumento riusato: `tools/exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py`.
+- Run: griglia fine di block sizes e periods attorno a `21/34`, con `--include-rejected-best`.
+- Gate accettazione: `label_jaccard>=0.75`, `hamming_ratio>=0.03`.
+- Curva `r(V)`: `V=0.5..3.0`, step `0.01`, soglie `0.48,0.50,0.52`.
+- Denominatore grezzo: `178` candidati non-Sturmian accettati su audit rows della griglia.
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+## Results
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+Candidate gate, modi accettati:
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+| source_mode | accepted | phase support | best_jaccard | median_hamming |
+|---|---:|---|---:|---:|
+| block_shuffle_21 | 10 | phase 0.50: 10 | 0.818 | 0.069 |
+| block_shuffle_27 | 1 | phase 0.50: 1 | 0.750 | 0.333 |
+| block_shuffle_34 | 52 | phase 0.50: 48; phase 0.75: 4 | 1.000 | 0.083 |
+| block_shuffle_37 | 2 | phase 0.50: 2 | 0.750 | 0.514 |
+| block_shuffle_45 | 4 | phase 0.00: 4 | 0.769 | 0.264 |
+| periodic_approximant_21 | 96 | phase 0.50: 96 | 0.750 | 0.153 |
+| periodic_approximant_45 | 10 | phase 0.75: 10 | 0.818 | 0.375 |
+| periodic_approximant_72 | 3 | phase 0.75: 3 | 0.818 | 0.389 |
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+Event summary sui best per modo:
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+| source_mode | event rows | events | vc_median | label_jaccard_median | hamming_median |
+|---|---:|---|---:|---:|---:|
+| phi_sturmian | 12 | internal_cross=12 | 1.079 | 1.000 | 0.000 |
+| block_shuffle_21 | 12 | internal_cross=12 | 0.994 | 0.697 | 0.125 |
+| block_shuffle_34 | 12 | internal_cross=12 | 1.374 | 0.864 | 0.056 |
+| block_shuffle_45 | 12 | internal_cross=12 | 0.943 | 0.710 | 0.514 |
+| periodic_approximant_21 | 12 | internal_cross=3; no_cross=9 | 0.792 | 0.542 | 0.139 |
+| periodic_approximant_72 | 12 | floor_hit=1; internal_cross=11 | 0.636 | 0.599 | 0.389 |
+| balanced_random | 12 | floor_hit=3; internal_cross=6; internal_multi=3 | 0.558 | 0.295 | 0.500 |
+| markov_density | 12 | floor_hit=2; internal_cross=7; internal_multi=3 | 0.583 | 0.367 | 0.417 |
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+## Key Findings
+1. **Verificato: gli accettati restano concentrati su scale discrete.** Passano `178` candidati non-Sturmian, ma solo otto source_mode: blocchi `21,27,34,37,45` e periodi `21,45,72`.
+2. **Verificato: block shuffle e periodic approximant non sono lo stesso null.** I block shuffle accettati riportati hanno `internal_cross=12/12`; `periodic_approximant_21` ha `no_cross=9/12` pur avendo `96` candidati accettati.
+3. **Verificato: `label_jaccard` isolato fonde osservabili divergenti.** `block_shuffle_34` ha label mediano `0.864` e crossing pieno; `periodic_approximant_21` accetta `96` candidati ma sul best per modo ha label mediano `0.542` e crossing parziale `3/12`.
+4. **Verificato: random e Markov restano dispersione.** Balanced random accetta `0/512`; Markov-density accetta `0/384`. I loro best hanno eventi misti e label mediani bassi.
+5. **Inferito: la memoria di scala lunga conserva il crossing quando resta ordine aperto; la chiusura periodica puo' conservare vocabolario topologico senza trasporto dinamico.**
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+## Verdict
+**CONSTRAINT**: nel perimetro `N=144`, il boundary non e' determinato da `label_jaccard` da solo. Il block shuffle lungo conserva il crossing anche quando il label mediano non supera sempre il gate; l'approssimante periodico puo' passare il gate come candidato e perdere il crossing. Il contratto valido e': `source_mode + memoria di scala + event_type`, non `label_jaccard` isolato.
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+Il nodo regressivo si sposta da "non-Sturmian vs Sturmian" a "ordine aperto vs chiusura periodica". La memoria lunga non e' ancora indipendenza: e' ponte di trasporto. La periodicita' e' contro-campo parziale perche' conserva label e puo' rompere crossing.
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+## Bicono della scoperta
+- **Due radici**: ordine aperto a blocchi lunghi . chiusura periodica con vocabolario conservato.
+- **Singolare**: il lettore gap-label phi prima della curva `r(V)`, dove topologia del label-set e dinamica del crossing non sono ancora separati.
+- **Invariante di passaggio**: `event_type=internal_cross` sopravvive al block shuffle lungo; non e' garantito dalla sola accettazione label-preserving.
+- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile costruire un null a due assi (`label_jaccard`, `event_type`) per il boundary; qui diventa non-possibile usare `label_jaccard>=0.75` come certificato di indipendenza.
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+## Consecutio
+Il prossimo passo e' fare il passaggio fuori da `N=144`: ripetere solo sui modi discriminanti (`block_shuffle_21/34/45`, `periodic_21/45/72`, random, Markov) a `N={89,144,233,377}`. Se block e periodic si separano anche in scala, il boundary ha due assi stabili; se collassano, la separazione era un artefatto di `N=144`.
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+## Auto-audit: source flags e 5 lenti
+- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_0819.md`, JSON `tools/data/vc_memory_crossing_gradient_20260509_0829.json`.
+- **L1 hard constraint**: il verdict non dice indipendenza; dice contratto a due assi.
+- **L2 count grezzi**: riportati `178`, `0/512`, `0/384`, `12/12`, `9/12`, `3/12`.
+- **L3 no observable drift**: `gap_ratio`, fit power-law e GUE/Poisson non sono testati.
+- **L4 edge cases**: accettazioni concentrate su phase `0.50` e `0.75`; il perimetro phase-general resta aperto.
+- **L5 re-discovery vs discovery**: non e' scoperta che blocchi lunghi preservino ordine; il finding e' la divergenza operativa tra label reader e crossing sotto generatori non-Sturmian.
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+## Telemetria
+- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.
+- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py` completato senza errori.
+- Run valido: `python tools/exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py --ns 144 --phases 0,0.25,0.5,0.75 --r-thresholds 0.48,0.50,0.52 --random-trials 128 --mode-trials 96 --block-sizes 2,3,5,8,10,13,16,21,24,27,31,34,37,40,45,50,55 --periods 5,8,10,13,16,21,24,27,31,34,37,40,45,50,55,72,89 --min-hamming-ratio 0.03 --label-jaccard-min 0.75 --label-threshold 2.0 --top-k 12 --max-label 34 --seed 202605090829 --include-rejected-best --out tools/data/vc_memory_crossing_gradient_20260509_0829.json`.
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+## Files
+- Script riusato: `tools/exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py`
+- Data: `tools/data/vc_memory_crossing_gradient_20260509_0829.json`
+- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0829.md`

tokens used
102,132
Eseguito esperimento e scritto il report richiesto:

[tools/data/reports/agent_20260509_0829.md](/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260509_0829.md)

Deposito dati prodotto:

[tools/data/vc_memory_crossing_gradient_20260509_0829.json](/opt/MM_D-ND/tools/data/vc_memory_crossing_gradient_20260509_0829.json)

Verdict: `CONSTRAINT on memory/crossing split`. Il punto emerso è che `label_jaccard` da solo non certifica il boundary: block shuffle lungo conserva `internal_cross`, mentre `periodic_approximant_21` può conservare label ma rompere il crossing (`no_cross=9/12`).

Verifiche fatte: JSON valido e `py_compile` sullo script riusato completato senza errori.
