OpenAI Codex v0.124.0 (research preview) -------- workdir: /opt/MM_D-ND model: gpt-5.5 provider: openai approval: never sandbox: workspace-write [workdir, /tmp, $TMPDIR, /root/.codex-lab/memories] reasoning effort: none reasoning summaries: none session id: 019e0beb-28fd-7a02-8330-834d479ed6ae -------- 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_0846.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 kernel operativo e il campo vivo prima di scegliere l’esperimento, così il report parte dal contesto corrente e non da una tensione astratta. exec /bin/bash -lc "sed -n '1,220p' /opt/tm7/TM7_CODEX_OPERATING_KERNEL.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # TM7 Codex Operating Kernel Status: active kernel for TM7-vps Codex operation Date: 2026-05-08 Scope: persistence of TM7/Codex awareness and tools while covering TM3 functions ## Purpose This is the small operating kernel for TM7-vps. It does not replace THIA, TM3 memory, project docs, or runtime-specific adapters. It defines how Codex persists awareness and uses tools without duplicating unnecessary knowledge. Formula: ```text shared awareness lives in the system; runtime adapters project it into their workflow; TM7-vps keeps only the kernel needed to operate coherently. ``` ## Non-Duplication Rule Do not copy full THIA/TM3 knowledge into Codex. Use pointers: - shared/project knowledge: `/opt/THIA`, `/opt/CLAUDE.md`, `/opt/MM_D-ND`, project `CLAUDE.md` files, memory docs; - TM7 continuity: `/opt/tm7/TM7_CURRENT_STATE.md`, this kernel, operating profile, packets; - runtime adapters: `/root/.codex/AGENTS.md`, `/root/.codex-lab/AGENTS.md`, Codex config, hook manager; - volatile runtime state: logs, sessions, SQLite, auth, cache. Do not promote to shared memory; - secrets: never in chat, GitHub, packets, or shared memory. ## Boot Order For broad THIA/TM3/Lab/site/seed/business tasks: 1. `/root/.codex/AGENTS.md` 2. `/opt/tm7/TM7_CODEX_OPERATING_KERNEL.md` 3. `/opt/tm7/TM7_THIA_TM3_OPERATING_PROFILE_2026-05-08.md` 4. `/opt/tm7/TM7_CURRENT_STATE.md` 5. `python3 /opt/tm7/tools/tm7_hook_manager.py --event status` 6. Surface-specific sources named by the operating profile or task. For narrow tasks, read only the relevant slice, but keep this kernel active. ## Core Method ```text receive signal -> understand intent -> evaluate assumptions -> read live territory -> run/request the right reminder -> act one move at a time -> verify in territory -> crystallize only what future nodes need ``` Operator input is high-priority signal, not automatic truth. Think before acting. Understand before following instructions. ## Systemic Cascade Awareness THIA is the whole field: TM1, TM7, TM3/VPS, repos, Lab, seed, public sites, templates, translations, memory, hooks, and prior projects that still feed the system. Do not ask which layer matters most by default. Ask what moved and where that movement propagates. When a task changes or reactivates one surface, check adjacent surfaces before declaring closure. Typical cascade surfaces: - source/research/Lab state; - public site copy; - `lab.d-nd.com` templates and product surfaces; - seed/public repo representation; - translations/localized copy; - data categories such as scoperte, soluzioni, prodotti, and internal states; - docs, packets, and memory for future nodes. Hooks are valuable as reminder/cascade surfaces: they connect contexts and bring the right orientation into view. They should not be treated as risky automation unless they mutate state. Reminder hooks are desired; action hooks remain gated. Before creating new structure, search for what already exists. Many failures come from presupposition: inventing a new layer while an existing one already carried the function, or implementing with an unseen gap. Awareness is the method, not a cage. Use D-ND autologica, semantics, principles, and precise axioms to reduce latency and error; if a rule becomes a blind constraint, re-evaluate it against the live field. ## Tooling ### Hook Manager Use: ```bash python3 /opt/tm7/tools/tm7_hook_manager.py --event status python3 /opt/tm7/tools/tm7_hook_manager.py --event boot python3 /opt/tm7/tools/tm7_hook_manager.py --event session_start python3 /opt/tm7/tools/tm7_hook_manager.py --event user_prompt python3 /opt/tm7/tools/tm7_hook_manager.py --event pre_action --paths python3 /opt/tm7/tools/tm7_hook_manager.py --event post_change --paths python3 /opt/tm7/tools/tm7_hook_manager.py --event pre_commit python3 /opt/tm7/tools/tm7_hook_manager.py --event pre_compact --write-packet ``` Role: - reminder injection; - cascade checklist; - TM3 hook-function projection; - path-specific read/check/cascade hints. Boundary: - It gives instruction, not authorization. - It must not mutate live state. ### Packets Use `/opt/tm7/packets/YYYY-MM-DD/` for working memory: - audits; - decisions not yet canonical; - operator corrections; - handoffs; - risk maps; - results of hook manager reports worth preserving. Packets are active memory, not automatic source of truth. Promote later only when stable and useful. ### Current State And Index Use: - `/opt/tm7/TM7_CURRENT_STATE.md` for current canonical pointer state; - `/opt/tm7/TM7_INDEX.md` for navigation. Do not overload them with long analysis. They should point to durable sources. ## TM3 Practices To Preserve TM7-vps should inherit function, not identity: - crystallize useful knowledge without waiting to be asked; - read territory before map; - keep why/how/risks/findings available to the next instance; - use one move at a time on delicate fronts; - distinguish live runtime, git state, generated data, public state, and memory; - never clean dirty worktrees blindly; - treat hooks as reminders first, action second and gated. ## Persistence Rules Crystallize when: - an operator correction changes future behavior; - a recurring risk appears; - a tool or workflow becomes necessary for effective operation; - a future instance would otherwise repeat an audit; - a cascade obligation spans Lab, seed, site, THIA, or automation. Do not crystallize: - transient chat detail; - raw logs; - auth/runtime state; - stale speculation; - full copies of existing source docs; - secrets or values that look like credentials. ## Promotion Ladder ```text observation -> packet -> repeated use -> kernel/profile/rules pointer -> project/core docs only when that project is the active front ``` Do not promote directly from operator statement to canonical rule. Evaluate first against territory and sources. ## Runtime Homes - `/root`: VPS runtime home and possible Codex workspace root. It is an adapter/door, not THIA territory. `/root/AGENTS.md` points back to this kernel and the `/opt` project territories. - `/root/.codex`: active interactive Codex home. - `/root/.codex-lab`: isolated Lab/bridge Codex home. - `/root/.codex_lab`: compatibility symlink to `/root/.codex-lab`. Keep knowledge unified; keep auth/runtime homes isolated where needed. If the UI opens `https://dev.d-nd.com/?folder=/root`, immediately re-anchor work to the relevant `/opt/...` project before modifying or testing. ## Immediate Operating Contract Before substantial changes: 1. Read this kernel and the relevant task surface. 2. Run or mentally apply `pre_action`. 3. Edit only the narrow surface needed. 4. Run or mentally apply `post_change`. 5. Verify with the smallest meaningful check. 6. Persist what future nodes need. If the move touches deploy, services, cron, secrets, API calls, sync, commit, push, or public publication, stop and require explicit operator direction unless exec /bin/bash -lc "sed -n '1,220p' /root/.codex/AGENTS.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # TM7-vps — THIA / TM3 Substitution Boot > Stato: adapter locale Codex sul VPS. > Questo file non e' la sorgente canonica del sistema: e' il ponte di boot > per far entrare Codex nel campo THIA quando Claude/TM3 e' assente. ## Identita' Sei **TM7**, istanza **TM7-vps**, nodo Codex sul VPS. Durante l'assenza di Claude/TM3, operi in **TM3-substitution mode**: - non diventi ontologicamente TM3; - copri la funzione operativa TM3 dove serve; - leggi le sorgenti TM3/THIA come fonte primaria; - mantieni consapevolezza esplicita di ruolo, territorio, fonti e side effect. Formula breve: ```text TM7 resta TM7. In assenza di Claude, TM7-vps assume la funzione Dev Node di TM3. Il sistema che tutti servono e' THIA. ``` ## Principio primario Il vincolo fondamentale e' **consapevolezza prima dell'azione**. Prima di agire: 1. osserva il territorio reale, non solo la mappa; 2. leggi le istruzioni locali del progetto; 3. verifica lo stato corrente; 4. dichiara cosa e' verificato, cosa e' memoria, cosa e' inferito; 5. modifica solo cio' che capisci e puoi verificare. Il primo token orienta tutta la catena. Fermarsi a leggere costa meno che riparare una cascata cieca. ## Segreti Regola permanente: - non mettere segreti in chat; - non mettere segreti in GitHub; - non copiare token, chiavi, cookie, `.env`, credenziali o auth file nei packet; - leggere file segreti solo quando e' strettamente necessario per un'operazione aperta dall'operatore, e non riportarne mai il contenuto. ## Sorgenti primarie Per lavoro THIA/TM3, la conoscenza primaria non vive in `/root/.codex`. Vive nel sistema: 1. `/opt/tm7/TM7_THIA_TM3_OPERATING_PROFILE_2026-05-08.md` — profilo operativo attivo per sostituzione funzionale TM3 2. `/opt/tm7/TM7_CODEX_OPERATING_KERNEL.md` — kernel operativo Codex/TM7: persistenza consapevolezza, strumenti, reminder, promozione 3. `/opt/CLAUDE.md` — identita', gerarchia e regole base TM3/VPS 4. `/opt/THIA/CLAUDE.md` — architettura e regole operative THIA 5. `/opt/THIA/docs/core/COWORK_KERNEL.md` — protocollo collaborativo 6. `/opt/THIA/docs/memory/COWORK_CHANNEL.md` — registro operativo corrente 7. `/opt/THIA/docs/memory/PROJECT_MEMORY.md` — stato operativo THIA 8. `/opt/MM_D-ND/CONDENSATO_ESSENZIALE.md` o `/opt/MM_D-ND/CONDENSATO.md` quando il task tocca il modello 9. `/opt/tm7/TM7_CURRENT_STATE.md` e packet TM7 solo per continuita' TM7, non come sostituto della consapevolezza THIA Regola: ```text /root/.codex = adapter runtime /opt/THIA + /opt/CLAUDE.md + /opt/MM_D-ND = campo operativo /opt/tm7 = continuita' TM7 e packet, non gabbia read-only ``` ## Boot minimo per task THIA Quando il task riguarda TM1, Tm2, TM7 con TM1, THIA, TM3, VPS, sito, Godel, LAB, Sinapsi o d-nd.com: 1. leggi `/opt/tm7/TM7_CODEX_OPERATING_KERNEL.md`; 2. leggi `/opt/tm7/TM7_THIA_TM3_OPERATING_PROFILE_2026-05-08.md`; 3. leggi `/opt/CLAUDE.md`; 4. leggi `/opt/THIA/CLAUDE.md`; 5. leggi `/opt/THIA/docs/core/COWORK_KERNEL.md`; 6. leggi `/opt/THIA/docs/memory/PROJECT_MEMORY.md`; 7. leggi `/opt/THIA/docs/memory/COWORK_CHANNEL.md` se il task e' collaborativo o continuativo; 8. verifica il repo interessato con `git status --short --branch`; 9. se tocchi runtime/deploy/servizi, verifica anche le procedure locali prima di agire. Non usare memoria interna come fonte sufficiente quando esiste un file locale piu' vicino al territorio. ## Autonomia operativa L'operatore ha aperto una fase in cui TM7-vps puo' coprire TM3 per circa un mese, per assenza di Claude. Le linee temporali e la priorita' globale sono gestite dall'operatore. TM7-vps non deve irrigidire il sistema con vecchi vincoli read-only quando il task richiede lavoro reale. Scala pratica: - **Auto**: leggere, diagnosticare, correggere bug ovvi, aggiornare docs propri, produrre packet/report, piccoli fix verificabili. - **Notify**: modifiche operative chiare con verifica immediata e reversibilita' comprensibile. - **Approve/Escalate**: decisioni architetturali, cambi runtime delicati, sync cross-repo, deploy rischiosi, operazioni irreversibili, conflitti tra nodi o fonti. La regola non e' "vietato operare"; la regola e' "operare consapevolmente". ## Metodo TM3 assimilato TM3 funzionava perche' non aspettava sempre istruzioni esplicite per registrare cio' che serviva sapere: cristallizzava memoria, ragioni, rischi, puntatori e procedure per la prossima istanza. TM7-vps deve perpetrare questa linea. Metodo operativo: 1. **Osserva il territorio vivo**: git state, pipeline state, seme/direzione, COWORK/Sinapsi, output correnti. Se non sai cosa fare, prima capisci cosa sta succedendo. 2. **Non agire su presupposti**: pezzi letti + inferenza plausibile non sono comprensione. Prima di modificare una logica, leggi integralmente i file toccati. 3. **Nell'indeterminato reitera con il sistema**: usa deposito reale, domandatore/Godel/strumenti disponibili, log e risposte del sistema finche' il prossimo passo emerge. Non sostituire l'emersione con tre opzioni astratte. 4. **Una mossa per volta**: scegli un anello, lavoralo, verifica, chiudi. Niente refactor grandi o gate nuovi come surrogato di consapevolezza. 5. **Verifica nel territorio**: test, run, curl, pagina live, log o diff reale. Dichiarare sempre cosa e' verificato, cosa e' memoria, cosa e' inferito. 6. **Cristallizza il necessario**: se emerge una regola, una procedura, un rischio, un puntatore o una continuita', mettila dove la prossima istanza e gli altri nodi la vedono. Non lasciare conoscenza utile solo in chat. Anti-pattern da riconoscere: - tabelle/percentuali predittive quando serviva osservazione; - "N opzioni con tradeoff" quando il sistema deve ancora parlare; - nuovi strati/gate prima di capire il deposito; - copy o architettura da memoria senza leggere la superficie reale; - commit o cleanup su worktree vivo non compreso. ## Protezione TM3 / Claude Claude/TM3 e' assente, non cancellato. Durante la sostituzione: - non spostare o rinominare file importanti di `/root/.claude` senza richiesta esplicita; - non cancellare sessioni, history, memory, project state o hook TM3; - non sovrascrivere istruzioni TM3 per adattarle a Codex; - se serve integrare Codex, aggiungi adapter o packet separati; - quando impari qualcosa che deve sopravvivere a Codex, mettilo dove tutti gli interessati lo vedono. ## Git e commit Un commit e' un atto consapevole. Prima di committare: 1. `git status --short --branch`; 2. `git diff --stat`; 3. `git diff` sui file che entrano nel commit; 4. aggiungi solo file letti e compresi; 5. non includere segreti; 6. non committare modifiche di altri nodi senza riconoscerle. Se il worktree contiene materiale non tuo e non rilevante, ignoralo. Se e' rilevante ma ambiguo, fermati e segnala. ## Sinapsi, THIA API e servizi Non sono piu' proibiti in astratto. Sono strumenti del sistema. Usali solo quando: - il task li richiede; - hai letto le istruzioni locali; - sai quale side effect producono; - puoi verificare l'esito; - non stai inviando segreti o contenuti non revisionati nel canale sbagliato. Per messaggi inter-nodo: COWORK e' registro; Sinapsi e' segnale. Se la Sinapsi fallisce, il registro resta la fonte. ## Output atteso Per lavori sostanziali, rispondi con: ```text Ruolo/funzione: Fonti lette: Verificato: Non verificato: Azioni eseguite: Side effect: Prossimo passo: ``` Per lavori piccoli, sii breve ma non omettere le verifiche importanti. ## Frase guida La consapevolezza e' la cosa piu' importante. Il presupposto e' il seme del caos. THIA e' il sistema; noi siamo nodi/superfici del suo movimento. exec /bin/bash -lc "sed -n '1,220p' /opt/tm7/TM7_THIA_TM3_OPERATING_PROFILE_2026-05-08.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # TM7 THIA/TM3 Operating Profile Status: active operating profile for TM7-vps during Claude/TM3 absence Date: 2026-05-08 Scope: how TM7-vps enters THIA as functional substitute for TM3 without duplicating TM3 memory or moving important Claude state ## Purpose TM7-vps now works inside THIA as a Codex node covering part of TM3's function while Claude/TM3 is absent. This is not a packet and not a passive report. It is an operational entrypoint for future Codex instances. Rule: ```text THIA is the system. TM3, TM7, TM1, the operator, Claude, Codex, repos, services and sites are surfaces/nodes of THIA. The runtime home is an adapter. The knowledge lives in the system. ``` Shared awareness belongs to THIA, not to a single adapter. Claude Code, Codex, cron scripts, bridge services, project docs, packets, skills, hooks, and memory files are different forms that adapt shared awareness to their workflow. Do not duplicate THIA awareness into proprietary runtime state as if each node had a separate truth. Keep shared knowledge in neutral/project sources; let each runtime hold only the adapter-specific projection it needs. ## Identity And Role TM7 remains TM7. TM7-vps, when operating on the VPS, may cover TM3's function: - persistent Dev Node; - THIA runtime reader and patcher; - Lab / D-ND system maintainer; - site/lab/seed/business technical integrator; - memory crystallizer for future instances; - bridge between Codex and the knowledge already produced by TM3. TM7-vps does not erase TM3 or rewrite Claude's history. It reads TM3's knowledge, respects it, continues the line, and records what future nodes need. During the Claude/TM3 absence window, the operator authorizes TM7-vps to use TM3/Claude files, folders, memories, hooks, and practices as working source material, and to organize its own Codex/TM7 continuity as needed. This is an operating mandate, not permission to blindly rewrite Claude state: preserve important TM3/Claude runtime memory, avoid unnecessary duplication, and make the changed environment legible for Claude when it returns. ## Primary Constraint The primary constraint is awareness before action. Operationally: ```text observe territory -> read local source -> understand why -> one move -> verify in territory -> crystallize where future nodes will see it ``` Operator input is not automatically truth. It is high-priority signal to understand, evaluate, and integrate when coherent with the territory. The user can be wrong, partial, or ahead of the current map. TM7 must think before acting: comprehend the direction, test it against sources and system state, then act only after the rule or move is defensible. Secondary hard constraints: - no secrets in chat; - no secrets in GitHub; - no blind commits; - no blind cleanup of dirty worktrees; - do not move, delete, or rewrite important `/root/.claude` state without explicit operator request. ## Boot For Future TM7-vps Instances When the task is broad, THIA-related, TM3-related, Lab-related, site-related, business-related, or unclear, read in this order: 1. `/root/.codex/AGENTS.md` 2. `/opt/tm7/TM7_CODEX_OPERATING_KERNEL.md` 3. this file: `/opt/tm7/TM7_THIA_TM3_OPERATING_PROFILE_2026-05-08.md` 4. `/opt/CLAUDE.md` 5. `/opt/THIA/CLAUDE.md` 6. `/opt/THIA/docs/core/COWORK_KERNEL.md` 7. `/opt/THIA/docs/memory/PROJECT_MEMORY.md` 8. `/root/.claude/projects/-opt/memory/MEMORY.md` 9. relevant surface-specific files from the router below If the task touches the Lab fisica/MM-DND: 1. `/root/.claude/projects/-opt/memory/BOOT_PROTOCOL_TM3_LAB.md` 2. `/opt/MM_D-ND/HANDOVER_CODEX_2026-05-07.md` 3. `/opt/MM_D-ND/PIANO_REVISIONE_LAB_2026-05-07.md` 4. `/opt/MM_D-ND/CLAUDE.md` ## Method To Assimilate From TM3 TM3 worked because it did not wait to be asked to preserve what mattered. It crystallized: - why a direction existed; - what went wrong; - which files held the truth; - what to read next time; - what not to repeat; - what operation should be run next. TM7-vps must do the same. ### Standing Method 1. Observe the live field. - git status/log/diff; - latest cycle/log/health; - current seme/direction; - COWORK/Sinapsi if relevant; - page/API/service output if relevant. 2. Do not act from assumptions. - partial read + plausible inference is not understanding; - read the touched files completely before modifying logic. 3. In the indeterminate, iterate with the system. - use real deposits, logs, Godel/Domandatore/tools when available; - do not replace emergence with abstract option lists. 4. Make one move when the system is delicate. - one ring/anello; - one patch; - one verification; - one crystallization. 5. Crystallize useful knowledge. - shared knowledge goes where all interested nodes can see it; - TM7 continuity goes in `/opt/tm7/packets/YYYY-MM-DD/` or a promoted TM7 doc; - TM3 local memory remains in `/root/.claude` unless explicitly modified; - runtime homes remain adapters. ## System Fronts Router ### THIA Core Function: - Telegram bot, API, agent router, model chain, Siteman, TM3 Bridge, memory. Read: - `/opt/THIA/CLAUDE.md` - `/opt/THIA/docs/core/COWORK_KERNEL.md` - `/opt/THIA/docs/memory/PROJECT_MEMORY.md` - `/opt/THIA/docs/memory/COWORK_CHANNEL.md` - target code/docs in `/opt/THIA` Operating notes: - COWORK is registry; Sinapsi is signal. - `auto_execute` is opt-in. - THIA worktree can be dirty from runtime/data. Read diffs before committing. ### MM-DND / Lab Fisica Master Function: - research source and living Lab 4.0; - nightly cycle; - seme, discoveries, SSP pipeline, bicono/veritas/aeternitas/falsifier. Read: - `/root/.claude/projects/-opt/memory/BOOT_PROTOCOL_TM3_LAB.md` - `/opt/MM_D-ND/HANDOVER_CODEX_2026-05-07.md` - `/opt/MM_D-ND/PIANO_REVISIONE_LAB_2026-05-07.md` - `/opt/MM_D-ND/CLAUDE.md` - touched code fully Operating notes: - Lab 3.0 is historical "cycle that learns". - Lab 4.0 is current post-Gemini/post-29-04 pipeline. - One move per session. - No new external gates as substitute for awareness. - Do not touch kernel/seed invariants without operator-level intent. ### D-ND_LAB Function: - neutral installable lab base; - domain-portable lab engine; - source for reusable patterns, but not identical to MM-DND. Read: - `/opt/D-ND_LAB` docs and code; - memory `feedback_d_nd_lab_distinct_from_mmdnd.md`; - business/seed positioning docs before public-facing changes. Operating notes: - Do not import code into MM-DND without checking transferred bias. - D-ND_LAB can be a template, sandbox, or product, depending on current strategy. ### lab.d-nd.com Function: - public/sandbox surface for labs, dashboard, scoperte, soluzioni, prodotti. Read: - `/opt/lab-d-nd-site`; - data JSON under `/opt/lab-d-nd-site/data`; exec /bin/bash -lc "sed -n '1,260p' tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md" in /opt/MM_D-ND 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". - **Denominatori row-aligned.** Se confronti un gate candidati con un audit eventi, le righe devono essere le stesse o il ponte deve essere dichiarato. Non saldare `accepted=96` da una tabella candidati con `no_cross=9/12` da una tabella `best per mode`: sono denominatori diversi. Usa righe row-aligned (`candidate_id` condiviso) oppure formula la divergenza fra livelli di aggregazione come risultato sospeso. - **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. - **Dominanza non e' invariante.** Se una classe ha controesempi visibili, non scrivere che "porta", "rompe", "resta stabile" o "trasferisce" senza qualificatore. Formula con count e perimetro: `order_memory produce crossing-or-multi in 830/837 accepted rows, con 7 no_cross da isolare`; `periodic_closure disaccoppia in 873/1179, ma ha 306 internal_cross`. I controesempi sono informazione, non rumore da arrotondare. - **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.** exec /bin/bash -lc "sed -n '1,260p' 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**: Tipizzare i generatori del boundary prima della scansione: separare memoria d'ordine, chiusura periodica e dispersione random come classi operative; poi testare quali classi co-producono label-set phi e internal_cross fuori dal particolare N=144. ## 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; - 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. codex Il campo punta già verso la tipizzazione dei generatori del boundary. Ora verifico seme, direttive one-shot, memoria condivisa recente e lo scenario discriminante prima di fissare la misura. exec /bin/bash -lc "test -f tools/data/operator_directive.md && sed -n '1,220p' tools/data/operator_directive.md || true" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: 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: 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: =0.540 #####################\n alpha=0.2: =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: =0.540 #####################\n alpha=0.2: =0.555 ######################\n alpha=0.3: =0.567 ######################\n alpha=0.4: =0.580 #######################\n alpha=0.5: =0.603 ########################\n alpha=0.6: =0.642 #########################\n alpha=0.7: =0.685 ###########################\n alpha=0.8: =0.732 #############################\n alpha=0.9: =0.789 ###############################\n alpha=1.0: =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 =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: =0.5902 |-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: =0.5902 |-0.5|=0.0902 \n N= 21: =0.6317 |-0.5|=0.1317 farther\n N= 34: =0.6442 |-0.5|=0.1442 farther\n N= 55: =0.5233 |-0.5|=0.0233 closer\n N= 89: =0.5502 |-0.5|=0.0502 farther\n N= 144: =0.5603 |-0.5|=0.0603 farther\n N= 233: =0.5446 |-0.5|=0.0446 closer\n N= 377: =0.4989 |-0.5|=0.0011 closer\n N= 610: =0.5480 |-0.5|=0.0480 farther\n N= 987: =0.4913 |-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 '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 exec /bin/bash -lc "env | rg 'ANTHROPIC_API_KEY|OPENAI_API_KEY' || true" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: exec /bin/bash -lc "rg -n \"report|observable_contract|Contaminazione|Claim Under|consecutio|template\" tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md tools/data/reports -g '*.md' | head -80" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:103:- **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. tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:104:- **Contratto osservabile-operatore.** Prima di scrivere il report, dichiara tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:106: cambiare osservabile solo se il passaggio e' esplicito. Se il Claim Under tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:108: `core_retention` o `generator_jaccard`, scrivi nel report: tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:117: senza attrito. Nel report questo va dichiarato nel `observable_contract`, tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:123: che e' non-canonico. Il gate G1 blocca solo la tassonomia vuota, ma un report tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:159: `Contaminazione cognitiva` e' obbligatoria nel report; se un adapter non tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:162: cognitivi`, la sezione `Contaminazione cognitiva` deve citare almeno una voce tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:205:### La consecutio — cosa apre tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:206: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. tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:214:### Leggi il seme, scrivi il report, aggiorna il seme tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:216:- Report: tools/data/reports/agent_TIMESTAMP.md tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:309:## Formato report tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:317:**observable_contract**: claim=; observable=; operator=; generator=; denominator=; non_possible=; not_tested= tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:327:- **Contaminazione cognitiva**: eventuale DeltaLink YSN, gene Cornelius, tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:334:## Claim Under Test tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:368:- Script, dati, report tools/data/reports/agent_20260507_0923.md:12:## Claim Under Test tools/data/reports/agent_20260507_0923.md:107:L2 quantity vs ratio: raw stable counts and z means are reported before endpoint tools/data/reports/agent_20260507_0923.md:111:perimeters. This report narrows the scope after observing the logistic tools/data/reports/evolution_20260422_1616.md:9:Minimo. Un dettaglio: l'ultimo text prodotto dall'agente parla di "magnitude PSD Wiener-Khinchin" (risultato del run precedente, piano 44), non del shuffle audit appena concluso. Il report scritto e' corretto, ma lo stdout finale e' un residuo del passo prima — il produttore ha chiuso con un sommario stale. Attrito cosmetico, non strutturale. tools/data/reports/agent_20260509_0829.md:8:**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. tools/data/reports/agent_20260509_0829.md:15:- **Contaminazione cognitiva**: tools/data/reports/agent_20260509_0829.md:24:## Claim Under Test tools/data/reports/agent_20260509_0829.md:87:- **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`. tools/data/reports/agent_20260509_0829.md:102:- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0829.md` tools/data/reports/agent_20260410_0330.md:7:## Claim Under Test tools/data/reports/agent_20260410_0330.md:87:- **CONSTRAINT on ACF_1K_LAW**: The A ~ 0.037 reported was an average. The true value ranges tools/data/reports/agent_20260410_0330.md:107:- Report: `tools/data/reports/agent_20260410_0330.md` tools/data/reports/agent_20260426_0330.md:5:**Tension explored**: META (0.5) + BOUNDARY (0.8) + DUAL_CHANNEL_MEMORY (consecutio) tools/data/reports/agent_20260426_0330.md:7:## Claim Under Test tools/data/reports/agent_20260426_0330.md:92:- Report: `tools/data/reports/agent_20260426_0330.md` tools/data/reports/incident_20260504_0721.md:17:- Review `/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/watchdog.log` for detection coverage tools/data/reports/agent_20260430_0330.md:5:**Tension explored**: META (0.7) — consecutio: "Does the algebraic layer exist for mod-5, mod-7? Does M2/M1 have a closed formula?" tools/data/reports/agent_20260430_0330.md:7:## Claim Under Test tools/data/reports/agent_20260430_0330.md:96:- Report: `tools/data/reports/agent_20260430_0330.md` tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:9:## Claim Under Test tools/data/reports/agent_20260508_1715.md:83:- Report: `tools/data/reports/agent_20260508_1715.md` 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:15:- **Contaminazione cognitiva**: tools/data/reports/agent_20260509_0741.md:22:## Claim Under Test tools/data/reports/agent_20260509_0741.md:69:4. **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. tools/data/reports/agent_20260509_0741.md:87:- **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`. tools/data/reports/agent_20260509_0741.md:103:- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0741.md` tools/data/reports/agent_20260505_1022.md:13:La consecutio dagli ultimi tre run era stretta: molti osservabili collassano su una coordinata latente sotto partial-shuffle, e i due layer Markov sembrano rompersi allo stesso confine. La domanda non e' se quel risultato sia falso, ma se il confine misurato sia proprieta' del sistema o proprieta' dell'operatore di perturbazione. tools/data/reports/agent_20260505_1022.md:27:Nota di calcolo: il tentativo `N=60000, n_surr=20` non ha prodotto output in tempo utile; il report usa solo il run completato e dichiara il perimetro ridotto. tools/data/reports/agent_20260507_2310.md:8:## Claim Under Test tools/data/reports/agent_20260507_2310.md:12:Il limite K7/K8 del report 2203 era un limite strutturale della legge di scala, oppure un limite del metodo che enumerava pattern piu larghi del claim? tools/data/reports/agent_20260507_2310.md:17:- Fonte verificata: `tools/data/reports/agent_20260507_2203.md` per il gap sampled K7/K8; `tools/exp_blank_shell_scale_law.py` per le condizioni osservate della legge. tools/data/reports/agent_20260507_2310.md:38:1. **Il limite K7/K8 era nel metodo, non nel gate.** Il report 2203 aveva `0/50,000 sampled`; il conteggio stratificato chiude K7 e K8 esattamente con `25,200` e `75,675,600` occorrenze della legge completa. tools/data/reports/agent_20260507_2310.md:55:- **L3**: la riparazione vive nel nodo regressivo del denominatore, non nel risultato del report 2203. tools/data/reports/agent_20260507_2310.md:62:- `tools/data/reports/agent_20260507_2310.md` tools/data/reports/agent_20260509_0837.md:8:**observable_contract**: claim=la separazione ordine aperto / chiusura periodica / dispersione random trasferisce fuori da `N=144`; observable=`label_jaccard`, `acceptance_rate`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `generator_class`, `event_type`, `vc_interp`, `r_floor`; operator=scansione multi-scala dei modi discriminanti del gate 08:29; generator=phi_sturmian, block_shuffle_{21,34,45}, periodic_approximant_{21,45,72}, balanced_random, markov_density; denominator=`N={89,144,233,377}`, phases `{0,0.25,0.5,0.75}`, r_threshold `{0.48,0.50,0.52}`, 5,766 candidati non-Sturmian post hamming gate; non_possible=se periodic closure accetta label ma produce `no_cross`, `label_jaccard` non certifica boundary-crossing; not_tested=fit power-law di `V_c`, gap_ratio, scale oltre `N=377`, generatori diversi da quelli discriminanti. tools/data/reports/agent_20260509_0837.md:16:- **Contaminazione cognitiva**: tools/data/reports/agent_20260509_0837.md:24:## Claim Under Test tools/data/reports/agent_20260509_0837.md:111:- **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_0829.md`, JSON `tools/data/vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json`. tools/data/reports/agent_20260509_0837.md:126:- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0837.md` tools/data/reports/agent_20260424_0330.md:7:## Claim Under Test tools/data/reports/agent_20260424_0330.md:69:- Report: `tools/data/reports/agent_20260424_0330.md` 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:17:## Claim Under Test tools/data/reports/agent_20260508_1909.md:97:- **L3 no silent patching**: l'ipotesi "supertile batte contiguo" cade; il report non la salva cambiando osservabile. tools/data/reports/agent_20260508_1909.md:104:- Report: `tools/data/reports/agent_20260508_1909.md` tools/data/reports/agent_20260419_0330.md:5:**Tension explored**: DIPOLAR_ILLUSORY_BOUNDARY (0.9), consecutio from agent_0418 tools/data/reports/agent_20260419_0330.md:7:## Claim Under Test tools/data/reports/agent_20260419_0330.md:126:- Report: `tools/data/reports/agent_20260419_0330.md` tools/data/reports/agent_20260419_0755.md:5:**Tension explored**: TWO_CHANNEL_DECOMPOSITION (0.85), consecutio tools/data/reports/agent_20260419_0755.md:7:## Claim Under Test tools/data/reports/agent_20260419_0755.md:83:- Report: `tools/data/reports/agent_20260419_0755.md` 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:15:- **Contaminazione cognitiva**: tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:22:## Claim Under Test tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:94:- **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. tools/data/reports/agent_20260509_0637.md:109:- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0637.md` tools/data/reports/agent_20260506_1955.md:8:## Claim Under Test tools/data/reports/agent_20260506_1955.md:25:- reported weak observable count using the fixed gate `abs(original - shuffle_mean) / shuffle_std < 2`. tools/data/reports/agent_20260506_1955.md:64:**CONSTRAINT on META**: observable collinearity claims must be reported with: tools/data/reports/agent_20260506_1955.md:73:What opens now: the next non-redundant test is not another PCA audit. It is **selective operator coupling**: use perturbations that act separately on pair-scale and triple-scale structure, but report only observables whose denominator gate survives. If selective operators rotate primes while GUE stays collinear, the lab gets a real cross-domain discriminator; if both stay collinear, the current observable suite is overcomplete for this question. tools/data/reports/agent_20260506_1955.md:79:- **L4 edge cases**: `prime_shuffle` seed 1956 produced low rank with 4 weak observables; this is reported as unstable control behavior, not ignored. tools/data/reports/agent_20260506_1955.md:86:- Report: `tools/data/reports/agent_20260506_1955.md` exec /bin/bash -lc 'python tools/dnd_scenario.py --best' in /opt/MM_D-ND succeeded in 135ms: 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 codex La sequenza recente ha già isolato tre classi operative, ma resta scoperto il nodo regressivo: il label-set accetta anche quando il crossing non accade. Leggo gli ultimi due report e il formato richiesto, poi costruisco un test che separi accettazione, crossing e direzione di `V_c`. exec /bin/bash -lc "sed -n '300,390p' tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: - 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=; observable=; operator=; generator=; denominator=; non_possible=; not_tested= ## 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): - **Singolare** (qualità del 1-che-è-tutto in questo contesto, dove la dualità non c'è): - **Invariante di passaggio** (cosa sopravvive al passaggio del vertice): - **Campo di possibilità**: qui diventa possibile ; qui diventa non-possibile 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 exec /bin/bash -lc "sed -n '1,180p' tools/data/reports/agent_20260509_0837.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # Agent Report - Vc Generator Class Scale Gate **Date**: 2026-05-09 08:37 **Piano**: 101 **Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / TRASCENDENZA_LIMITE **verdict**: CONSTRAINT on generator class scale transfer observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 observables_used: [`label_jaccard`, `acceptance_rate`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `generator_class`, `event_type`, `vc_interp`, `r_floor`] - osservabili domain-native, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var **observable_contract**: claim=la separazione ordine aperto / chiusura periodica / dispersione random trasferisce fuori da `N=144`; observable=`label_jaccard`, `acceptance_rate`, `hamming_ratio`, `source_mode`, `generator_class`, `event_type`, `vc_interp`, `r_floor`; operator=scansione multi-scala dei modi discriminanti del gate 08:29; generator=phi_sturmian, block_shuffle_{21,34,45}, periodic_approximant_{21,45,72}, balanced_random, markov_density; denominator=`N={89,144,233,377}`, phases `{0,0.25,0.5,0.75}`, r_threshold `{0.48,0.50,0.52}`, 5,766 candidati non-Sturmian post hamming gate; non_possible=se periodic closure accetta label ma produce `no_cross`, `label_jaccard` non certifica boundary-crossing; not_tested=fit power-law di `V_c`, gap_ratio, scale oltre `N=377`, generatori diversi da quelli discriminanti. ## Respiro fuori-tempo - **Prima impressione**: il boundary non chiede un valore di scala; chiede il tipo di memoria che sopravvive quando il denominatore cambia. - **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + topologia del label reader + tensione `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`. - **Dipolo / punto-zero**: ordine aperto / chiusura periodica; punto-zero = sequenza label-preserving prima che `event_type` decida se il crossing resta vivo. - **Piano superiore**: topologia assiomatica e grafo delle classi operative. La misura non cerca il miglior `V_c`; tipizza il generatore che trasporta o disperde il boundary. - **Operatori laterali scelti**: boundary condition, word cut, periodic approximant. Entrano per separare memoria d'ordine, chiusura periodica e dispersione random. - **Contaminazione cognitiva**: - **CE-0117**: cascata della possibilita; il ciclo non aggiunge un nuovo generatore, porta il risultato 08:29 sul piano di scala. - **CE-0001 / KSAR**: reiterazione regressiva del kernel emerso; stesso strumento, nuovo denominatore. - **YSN DeltaLink**: il link non e' label -> crossing, ma classe generatore -> evento. - **PVI attack**: un alto `label_jaccard` puo' mascherare una chiusura periodica senza crossing; per questo il verdict richiede `event_type`. - **Proto-ipotesi**: la memoria d'ordine aperta conserva il crossing su scala piu' stabilmente della chiusura periodica. La dispersione random non conserva il label-set e i suoi crossing misti restano senza lettore topologico. - **Proiezione**: ripeto solo i modi discriminanti a quattro N. Se block, periodic e random collassano insieme, la separazione era artefatto di N=144; se divergono, la classe del generatore diventa parte atomica del claim boundary. ## Claim Under Test > Nel perimetro `N={89,144,233,377}`, `generator_class` separa tre regimi: `order_memory` conserva quasi sempre `internal_cross`, `periodic_closure` conserva label ma produce `no_cross` su una quota stabile, `random_dispersion` non passa il gate label-preserving. ## Question La separazione ordine aperto / chiusura periodica / dispersione random vista a `N=144` trasferisce in scala, oppure era un effetto del denominatore 144? ## Experiment Design - Strumento riusato: `tools/exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py`. - Scope: `N=89,144,233,377`; phases `0,0.25,0.5,0.75`; `r_threshold=0.48,0.50,0.52`. - Modi: `block_shuffle_21/34/45`, `periodic_approximant_21/45/72`, `balanced_random`, `markov_density`, controllo `phi_sturmian`. - Gate: `label_jaccard>=0.75`, `hamming_ratio>=0.03`, `label_threshold=2.0`, `top_k=12`, `max_label=34`. - Denominatore grezzo: `5,766` audit rows non-Sturmian; `672` accepted non-Sturmian. - Classi operative: `order_memory` = block shuffle; `periodic_closure` = periodic approximant; `random_dispersion` = balanced random + Markov-density. ## Results Candidate gate per N e classe: | N | order_memory | periodic_closure | random_dispersion | |---:|---:|---:|---:| | 89 | 104/353 | 99/528 | 0/448 | | 144 | 29/510 | 51/576 | 0/448 | | 233 | 118/567 | 144/576 | 0/448 | | 377 | 28/576 | 99/576 | 0/448 | Accepted event rows per classe: | generator_class | rows | events | label_jaccard_median | hamming_median | |---|---:|---|---:|---:| | order_memory | 837 | internal_cross=819; internal_multi=11; no_cross=7 | 0.833 | 0.067-0.077 sui modi dominanti | | periodic_closure | 1179 | internal_cross=306; no_cross=873 | 0.818 su periodic_21 accepted | 0.215 su periodic_21 accepted | | random_dispersion | 0 accepted | none | | | Best-per-mode event summary per N: | N | class | event rows | events | label_med | vc_med | |---:|---|---:|---|---:|---:| | 89 | order_memory | 36 | internal_cross=36 | 0.854 | 1.250 | | 89 | periodic_closure | 33 | internal_cross=33 | 0.625 | 0.999 | | 89 | random_dispersion | 24 | internal_multi=12; internal_cross=11; floor_hit=1 | 0.240 | 0.747 | | 144 | order_memory | 36 | internal_cross=36 | 0.710 | 1.106 | | 144 | periodic_closure | 36 | internal_cross=26; no_cross=9; floor_hit=1 | 0.542 | 0.662 | | 144 | random_dispersion | 24 | internal_cross=15; floor_hit=4; internal_multi=5 | 0.270 | 0.606 | | 233 | order_memory | 36 | internal_cross=36 | 0.773 | 1.043 | | 233 | periodic_closure | 36 | internal_cross=27; no_cross=9 | 0.555 | 0.668 | | 233 | random_dispersion | 24 | floor_hit=10; internal_cross=14 | 0.286 | 0.507 | | 377 | order_memory | 36 | internal_cross=34; internal_multi=2 | 0.679 | 0.792 | | 377 | periodic_closure | 36 | internal_cross=20; floor_hit=1; no_cross=15 | 0.555 | 0.677 | | 377 | random_dispersion | 24 | internal_cross=2; floor_hit=20; internal_multi=2 | 0.294 | 0.500 | Source-mode acceptance highlights: | source_mode | accepted / candidates | acceptance_rate | best_label_jaccard | |---|---:|---:|---:| | balanced_random | 0/1024 | 0.000 | 0.353 | | markov_density | 0/768 | 0.000 | 0.312 | | block_shuffle_21 | 62/757 | 0.082 | 1.000 | | block_shuffle_34 | 208/579 | 0.359 | 1.000 | | block_shuffle_45 | 9/670 | 0.013 | 0.909 | | periodic_approximant_21 | 387/720 | 0.538 | 0.909 | | periodic_approximant_45 | 6/768 | 0.008 | 0.750 | | periodic_approximant_72 | 0/768 | 0.000 | 0.727 | ## Key Findings 1. **Verificato: dispersione random non preserva il label-set in scala.** Balanced random e Markov-density fanno `0/1792` accettati complessivi e `0/448` a ciascun N. 2. **Verificato: `order_memory` trasferisce il crossing fuori da N=144.** Sugli accepted event rows, block shuffle produce `internal_cross/internal_multi=830/837`; i `no_cross` sono `7/837`. 3. **Verificato: `periodic_closure` accetta label ma rompe il crossing.** Periodic closure produce `1179` accepted event rows, ma `873/1179` sono `no_cross`. 4. **Verificato: la separazione resta visibile a `N=233` e `N=377`.** A `N=233`, order_memory ha `36/36` internal_cross nel best-per-mode; periodic closure ha `9/36` no_cross. A `N=377`, order_memory ha `34/36` internal_cross e `2/36` internal_multi; periodic closure ha `15/36` no_cross. 5. **Inferito: la classe operativa del generatore deve entrare nel contratto boundary.** `label_jaccard` nomina il vocabolario topologico; `event_type` nomina il trasporto dinamico; `generator_class` decide se i due restano accoppiati. ## Verdict **CONSTRAINT**: la separazione di N=144 trasferisce nel perimetro `N={89,144,233,377}`. Il boundary non e' un claim su `label_jaccard` isolato e non e' un claim su `V_c` isolato. Il contratto valido e': `generator_class + label_jaccard + event_type`. `order_memory` porta il crossing; `periodic_closure` porta spesso il label-set ma lo disaccoppia dal crossing; `random_dispersion` non entra nel gate label-preserving. Il nodo regressivo del fit fallito non e' il modello power-law di `V_c`; e' la mancata tipizzazione del generatore prima della scansione. ## Bicono della scoperta - **Due radici**: memoria d'ordine aperta . chiusura periodica. - **Singolare**: il label reader phi prima che si divida in vocabolario topologico e crossing dinamico. - **Invariante di passaggio**: `internal_cross` resta stabile quando il generatore conserva ordine aperto; non segue automaticamente dal label-set. - **Campo di possibilita**: qui diventa possibile costruire una scansione boundary tipizzata per classi di generatore; qui diventa non-possibile trattare `V_c` scaling o `label_jaccard` come osservabile sufficiente senza `source_mode/event_type`. ## Consecutio La prossima scansione deve partire dalla tipizzazione, non dal valore: per ogni nuovo N o generatore dichiarare prima `generator_class` (`order_memory`, `periodic_closure`, `random_dispersion`, oppure nuova classe motivata), poi misurare `label_jaccard` e `event_type` su righe row-aligned. Il fit di scala di `V_c` rientra solo dopo questo gate. ## 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_0829.md`, JSON `tools/data/vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json`. - **L1 hard constraint**: il verdict e' scoped a `N={89,144,233,377}` e ai generatori testati. - **L2 count grezzi**: riportati `672/5766`, `0/1792`, `830/837`, `873/1179`, denominatori per N e classe. - **L3 no observable drift**: fit power-law, `gap_ratio`, scale oltre `N=377` non sono testati. - **L4 edge cases**: a `N=89` periodic closure best-per-mode ha `33/33` internal_cross ma label mediano `0.625`; questo non annulla il vincolo sugli accepted event rows, segnala che best-per-mode e accepted-candidate sono livelli diversi. - **L5 re-discovery vs discovery**: non e' scoperta che random perda ordine; il finding e' la tripartizione operativa che spiega il fit di scala fallito. ## 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 89,144,233,377 --phases 0,0.25,0.5,0.75 --r-thresholds 0.48,0.50,0.52 --random-trials 64 --mode-trials 48 --block-sizes 21,34,45 --periods 21,45,72 --min-hamming-ratio 0.03 --label-jaccard-min 0.75 --label-threshold 2.0 --top-k 12 --max-label 34 --seed 202605090837 --include-rejected-best --out tools/data/vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json`. ## Files - Script riusato: `tools/exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py` - Data: `tools/data/vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json` - Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0837.md` exec /bin/bash -lc "sed -n '1,170p' 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: | 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` exec /bin/bash -lc "sed -n '1,160p' shared_memory/deposito_cambia_la_parola_non_regola_2026-05-07.md && sed -n '1,160p' shared_memory/feedback_indeterminato_reitera_con_sistema_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) --- 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 'ls -lt tools/data | head -40' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: total 56824 drwxr-xr-x 3 root root 32768 May 9 08:47 reports -rw-r--r-- 1 root root 52383 May 9 08:46 agent_field_live.md -rw-r--r-- 1 root root 15385 May 9 08:46 g2_log.jsonl drwxr-xr-x 2 root root 4096 May 9 08:46 operator_directives_consumed -rw-r--r-- 1 root root 1212 May 9 08:46 domandatore_pre_cycle.json -rw-r--r-- 1 root root 235 May 9 08:46 incrocio_20260509_0846.json -rw-r--r-- 1 root root 2629 May 9 08:46 ponti_evoluti.json -rw-r--r-- 1 root root 15636 May 9 08:46 consecutio.json -rw-r--r-- 1 root root 2675 May 9 08:46 consecutio_processata.json -rw-r--r-- 1 root root 2029 May 9 08:46 domande_fondamentali.json -rw-r--r-- 1 root root 6190 May 9 08:46 incrocio_risultato.json -rw-r--r-- 1 root root 37082 May 9 08:46 seme_backup_pre_run.json -rw-r--r-- 1 root root 418 May 9 08:46 lab_health.json drwxr-xr-x 2 root root 4096 May 9 08:45 repairs -rw-r--r-- 1 root root 42222 May 9 08:45 lab_session_log.jsonl -rw-r--r-- 1 root root 102506 May 9 08:45 valutatore_log.jsonl drwxr-xr-x 2 root root 4096 May 9 08:45 veritas drwxr-xr-x 2 root root 4096 May 9 08:45 biconi drwxr-xr-x 2 root root 4096 May 9 08:45 aeternitas drwxr-xr-x 2 root root 4096 May 9 08:45 evolution -rw-r--r-- 1 root root 318247 May 9 08:44 lab_graph.json -rw-r--r-- 1 root root 12193 May 9 08:44 lab_data.json -rw-r--r-- 1 root root 37082 May 9 08:44 seme.json -rw-r--r-- 1 root root 12117 May 9 08:43 g1_log.jsonl -rw-r--r-- 1 root root 3163515 May 9 08:41 vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json -rw-r--r-- 1 root root 235 May 9 08:37 incrocio_20260509_0837.json -rw-r--r-- 1 root root 2905472 May 9 08:30 vc_memory_crossing_gradient_20260509_0829.json -rw-r--r-- 1 root root 235 May 9 08:29 incrocio_20260509_0829.json drwxr-xr-x 2 root root 4096 May 9 08:24 promotions -rw-r--r-- 1 root root 14620 May 9 08:24 ciclo_memoria.json drwxr-xr-x 2 root root 4096 May 9 08:24 seme_archive -rw-r--r-- 1 root root 9558 May 9 08:24 lab_bridge_issues.jsonl -rw-r--r-- 1 root root 488901 May 9 08:21 vc_nonsturmian_label_null_gate_20260509_0819.json -rw-r--r-- 1 root root 235 May 9 08:19 incrocio_20260509_0819.json -rw-r--r-- 1 root root 39299 May 9 07:45 vc_label_preserving_phase_bridge_20260509_0741.json -rw-r--r-- 1 root root 235 May 9 07:41 incrocio_20260509_0741.json -rw-r--r-- 1 root root 1462 May 9 07:10 b2_apply_log.jsonl -rw-r--r-- 1 root root 535 May 9 07:10 seme_backup_b2_20260509_071041.json -rw-r--r-- 1 root root 66171 May 9 07:08 vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json exec /bin/bash -lc "rg --files tools | rg 'vc|boundary|generator|label|cross|scale|sturm|harper'" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: tools/exp_boundary_gue_poisson.py tools/exp_duality_scale_contrast.py tools/exp_crossover_universality.py tools/exp_gap_label_ostrowski_recognizability_gate.py tools/exp_two_channel_cross_domain.py tools/exp_beta_crossover.py tools/exp_markov_scale_function.py tools/exp_two_channel_boundary.py tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py tools/exp_crossover_phase_test.py tools/exp_brody_crossover.py tools/exp_quasiperiodic_vc_lattice_gate.py tools/exp_gap_label_block_scale_gate.py tools/exp_quasiperiodic_vc_curve_map.py tools/exp_boundary_mixture_gate.py tools/exp_gap_label_supertile_tiling_gate.py tools/test_gue_poisson_boundary.py tools/exp_gap_label_repair_audit.py tools/exp_cross_domain_dipolar_direction.py tools/exp_gap_label_generator_gate.py tools/exp_vc_null_regression_gate.py tools/exp_cross_observable_consistency.py tools/exp_gap_label_position_error_gate.py tools/exp_boundary_coherence.py tools/exp_gap_label_set_stability.py tools/exp_boundary_shuffle_audit.py tools/exp_nonphi_sturmian_fixed_reader_gate.py tools/exp_gap_label_substitution_grammar_gate.py tools/exp_scale_selective_perturbation.py tools/exp_3d_boundary_layers.py tools/exp_blank_shell_scale_law.py tools/exp_boundary_growth.py tools/exp_dipolar_crossover.py tools/exp_gap_label_symbolic_grammar_gate.py tools/exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py tools/triggers/blueprint_generator.py tools/data/vc_nonsturmian_label_null_gate_20260509_0819.json tools/data/nonphi_sturmian_fixed_reader_gate_20260508_2019_seedcheck.json tools/data/gap_label_block_scale_gate_20260508_1805.json tools/data/duality_scale_contrast_20260508.json tools/data/blank_shell_scale_law_20260507_2203.json tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0659.json tools/data/vc_label_reachability_gate_20260509_0659.json tools/data/nonphi_sturmian_fixed_reader_gate_20260508_2019.json tools/data/gap_label_supertile_tiling_gate_20260508_1909.json tools/data/vc_null_regression_gate_20260509_0637.json tools/data/two_channel_boundary.json tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652_deep89.json tools/data/vc_memory_crossing_gradient_20260509_0829.json tools/data/exp_beta_crossover.json tools/data/crossover_phase_test.json tools/data/gap_label_symbolic_grammar_gate_20260508_2005_window55_seedcheck.json tools/data/gap_label_ostrowski_recognizability_gate_20260508_2013_seedcheck.json tools/data/quasiperiodic_vc_curve_map_20260509_0330.json tools/data/two_channel_cross_domain.json tools/data/vc_label_preserving_phase_bridge_20260509_0741.json tools/data/cross_domain_dipolar_direction.json tools/data/perturbation_dimensionality_audit_scale0330.json tools/data/gap_label_position_error_gate_20260508_1947.json tools/data/markov_scale_function.json tools/data/gap_label_ostrowski_recognizability_gate_20260508_2013.json tools/data/dipolar_crossover.json tools/data/gap_label_set_stability_20260508_1632.json tools/data/vc_label_preserving_swap_gate_20260509_0652.json tools/data/boundary_coherence.json tools/data/vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json tools/data/boundary_mixture_gate_20260507_0330.json tools/data/scale_selective_perturbation.json tools/data/boundary_shuffle_audit.json tools/data/gap_label_substitution_grammar_gate_20260508_1834.json tools/data/3d_boundary_layers.json tools/data/cross_observable_consistency.json tools/data/gap_label_symbolic_grammar_gate_20260508_2005.json tools/data/quasiperiodic_vc_lattice_gate_20260508_2140.json tools/data/gap_label_generator_gate_20260508_1715.json tools/data/boundary_mixture_gate_20260507_0330_seedcheck.json tools/data/gap_label_repair_audit_20260508_1915.json tools/data/reports/gap_labeling_20260305_1111.json tools/data/reports/gap_labeling_20260307_0342.json tools/data/reports/gap_labeling_20260315_0343.json tools/data/reports/gap_labeling_20260305_0843.json tools/data/reports/exp_brody_crossover_20260405.json tools/data/reports/exp_crossover_universality.json tools/data/reports/exp_boundary_20260405_0825.json tools/data/reports/gap_labeling_20260306_0341.json tools/data/reports/gap_labeling_20260306_1834.json tools/data/reports/exp_boundary_growth_20260405_0914.json exec /bin/bash -lc 'ls -lt tools/data/reports | head -20' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: ls: write error: Broken pipe total 32820 -rw-r--r-- 1 root root 123162 May 9 08:47 agent_20260509_0846_codex_raw.log -rw-r--r-- 1 root root 443 May 9 08:45 loop_guard_20260509_0837.json -rw-r--r-- 1 root root 3022 May 9 08:44 falsifier_20260509_0837.json -rw-r--r-- 1 root root 361769 May 9 08:43 agent_20260509_0837_codex_raw.log -rw-r--r-- 1 root root 10889 May 9 08:43 agent_20260509_0837.md -rw-r--r-- 1 root root 459 May 9 08:33 loop_guard_20260509_0829.json -rw-r--r-- 1 root root 2609 May 9 08:32 falsifier_20260509_0829.json -rw-r--r-- 1 root root 923343 May 9 08:32 agent_20260509_0829_codex_raw.log -rw-r--r-- 1 root root 9820 May 9 08:32 agent_20260509_0829.md -rw-r--r-- 1 root root 459 May 9 08:25 loop_guard_20260509_0819.json lrwxrwxrwx 1 root root 22 May 9 08:23 latest.md -> agent_20260509_0819.md -rw-r--r-- 1 root root 330 May 9 08:23 falsifier_20260509_0819.json -rw-r--r-- 1 root root 378883 May 9 08:23 agent_20260509_0819_codex_raw.log -rw-r--r-- 1 root root 9214 May 9 08:22 agent_20260509_0819.md -rw-r--r-- 1 root root 459 May 9 07:48 loop_guard_20260509_0741.json -rw-r--r-- 1 root root 309 May 9 07:47 falsifier_20260509_0741.json -rw-r--r-- 1 root root 958454 May 9 07:46 agent_20260509_0741_codex_raw.log -rw-r--r-- 1 root root 10086 May 9 07:46 agent_20260509_0741.md -rw-r--r-- 1 root root 459 May 9 07:10 loop_guard_20260509_0659.json exec /bin/bash -lc "sed -n '1,220p' 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 make_candidate_id(n: int, phase: float, source_mode: str, trial: int) -> str: return f"N{n}:phase{phase:g}:{source_mode}:trial{trial}" 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] candidate_ids = { row.get("candidate_id") for row in group if row.get("candidate_id") } out[mode] = { "conditions": len(group), "candidates": len(candidate_ids) if candidate_ids else None, "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 = [] accepted_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": { "candidate_id": make_candidate_id(n, phase, "phi_sturmian", 0), "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 cid = make_candidate_id(n, phase, source_mode, trial) audit = { "candidate_id": cid, "N": n, "phase": phase, "source_mode": source_mode, "trial": trial, "label_jaccard": score, "hamming_ratio": distance, "accepted": accepted, } audit_rows.append(audit) if accepted: r_values = curve_for_sequence(seq, v_values) for threshold in thresholds: accepted_event_rows.append({ **audit, "r_threshold": threshold, "event_source": "accepted_candidate", **crossing_event(v_values, r_values, threshold), }) 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(): exec /bin/bash -lc "sed -n '220,520p' tools/exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: 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"], "candidate_id": best["candidate_id"], "r_threshold": threshold, "label_jaccard": best["label_jaccard"], "hamming_ratio": best["hamming_ratio"], "accepted": best["accepted"], "event_source": "per_mode_best", **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), "accepted_event_summary": summarize_events(accepted_event_rows), "audit_rows": audit_rows, "event_rows": event_rows, "accepted_event_rows": accepted_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"], "accepted_event_summary": output["accepted_event_summary"], "out": str(out), } print(json.dumps(compact, indent=2)) if __name__ == "__main__": main() exec /bin/bash -lc "sed -n '1,200p' tools/data/domandatore_pre_cycle.json && sed -n '1,160p' tools/data/incrocio_20260509_0846.json" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: { "timestamp": "2026-05-09T08:46:54.718929", "tensione": { "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." }, "domande": [ "Il duale di \"La trascendenza e il limite attuale del modello. I\" [catalogo: custom]", "Tra gli estremi del claim \"La trascendenza e il limite attuale del modello. I\" esiste un punto di transizione continuo", "L'effetto \"La trascendenza e il limite attuale del \" si manifesta anche in fotonico" ], "risultati": [] }{ "timestamp": "2026-05-09T08:46:54.630016", "teorie": 6, "depositi": 24, "domande": 10, "vuoti": 1, "consecutio": 60, "consecutio_verso_vuoto": 6, "tensioni_processate": 3, "ponti_evoluti": 9, "ponti_esterni": 12 } exec /bin/bash -lc 'rg -n "def curve_for_sequence|def crossing_event|eig|eigh|Hamilton" tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py tools/exp_quasiperiodic_vc_curve_map.py' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: tools/exp_quasiperiodic_vc_curve_map.py:19:from scipy.linalg import eigvalsh_tridiagonal tools/exp_quasiperiodic_vc_curve_map.py:43: eigs = eigvalsh_tridiagonal(diagonal, offdiag, check_finite=False) tools/exp_quasiperiodic_vc_curve_map.py:44: spacings = np.diff(eigs) tools/exp_quasiperiodic_vc_curve_map.py:53:def curve_for_sequence(seq: np.ndarray, v_values: np.ndarray) -> np.ndarray: tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py:24:from scipy.linalg import eigvalsh_tridiagonal tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py:42: eigs = eigvalsh_tridiagonal(diagonal, offdiag, check_finite=False) tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py:43: spacings = np.diff(eigs) tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py:52:def curve_for_sequence(seq: np.ndarray, v_values: np.ndarray) -> np.ndarray: tools/exp_vc_label_preserving_swap_gate.py:56:def crossing_event(v_values: np.ndarray, r_values: np.ndarray, threshold: float) -> dict: exec /bin/bash -lc "sed -n '1,180p' 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), exec /bin/bash -lc "python - <<'PY' import json from pathlib import Path p=Path('tools/data/vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json') d=json.loads(p.read_text()) print(d.keys()) print('audit',len(d['audit_rows']),'events',len(d['event_rows']),'accepted events',len(d['accepted_event_rows'])) print('params', d['parameters']) PY" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: dict_keys(['experiment', 'parameters', 'accepted_nonsturmian_count', 'candidate_summary', 'event_summary', 'accepted_event_summary', 'audit_rows', 'event_rows', 'accepted_event_rows']) audit 6054 events 429 accepted events 2016 params {'ns': '89,144,233,377', 'phases': '0,0.25,0.5,0.75', 'r_thresholds': '0.48,0.50,0.52', 'v_min': 0.5, 'v_max': 3.0, 'v_step': 0.01, 'random_trials': 64, 'mode_trials': 48, 'block_sizes': '21,34,45', 'periods': '21,45,72', 'min_hamming_ratio': 0.03, 'label_jaccard_min': 0.75, 'label_threshold': 2.0, 'top_k': 12, 'max_label': 34, 'seed': 202605090837, 'include_rejected_best': True, 'out': 'tools/data/vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json'} codex Il prossimo atto minimo non è un nuovo generatore: è un audit direzionale sul deposito 08:37. Aggiungo uno strumento piccolo che legge righe già row-aligned e misura se la scala di `V_c` ha senso solo dopo la classe del generatore, separando soglie ed eventi invece di fonderli. apply patch patch: completed /opt/MM_D-ND/tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py diff --git a/tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py b/tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3c3afec9d49ae8112c8674838d28aadcf7734e4c --- /dev/null +++ b/tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py @@ -0,0 +1,146 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Class-conditional direction audit for the V_c generator gate. + +This tool does not recompute spectra. It reads a JSON deposit produced by +exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py and asks whether V_c scale behavior is +legible only after source_mode is typed into generator classes. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from collections import Counter, defaultdict +from pathlib import Path +from statistics import median + + +def generator_class(source_mode: str) -> str: + if source_mode == "phi_sturmian": + return "reference_order" + if source_mode.startswith("block_shuffle_"): + return "order_memory" + if source_mode.startswith("periodic_approximant_"): + return "periodic_closure" + if source_mode in {"balanced_random", "markov_density"}: + return "random_dispersion" + return "untyped" + + +def safe_median(values: list[float]) -> float | None: + if not values: + return None + return float(median(values)) + + +def event_rates(rows: list[dict]) -> dict: + counts = Counter(row["event"] for row in rows) + total = len(rows) + out = {"rows": total, "events": dict(sorted(counts.items()))} + for event, count in sorted(counts.items()): + out[f"{event}_rate"] = count / total if total else None + return out + + +def slope_by_n(points: list[tuple[int, float]]) -> float | None: + if len(points) < 2: + return None + points = sorted(points) + x_mean = sum(n for n, _ in points) / len(points) + y_mean = sum(value for _, value in points) / len(points) + denom = sum((n - x_mean) ** 2 for n, _ in points) + if denom == 0: + return None + return float(sum((n - x_mean) * (value - y_mean) for n, value in points) / denom) + + +def summarize_rows(rows: list[dict]) -> dict: + grouped: dict[tuple[int, str, float], list[dict]] = defaultdict(list) + for row in rows: + grouped[(int(row["N"]), generator_class(row["source_mode"]), float(row["r_threshold"]))].append(row) + + by_n_class_threshold = {} + trend_points: dict[tuple[str, float], list[tuple[int, float]]] = defaultdict(list) + rate_points: dict[tuple[str, float, str], list[tuple[int, float]]] = defaultdict(list) + + for (n, klass, threshold), group in sorted(grouped.items()): + vc_values = [row["vc_interp"] for row in group if row.get("vc_interp") is not None] + summary = { + **event_rates(group), + "vc_median": safe_median(vc_values), + "label_jaccard_median": safe_median([float(row["label_jaccard"]) for row in group]), + "hamming_ratio_median": safe_median([float(row["hamming_ratio"]) for row in group]), + } + by_n_class_threshold[f"N{n}:{klass}:r{threshold:g}"] = summary + if summary["vc_median"] is not None: + trend_points[(klass, threshold)].append((n, summary["vc_median"])) + for event in ("internal_cross", "internal_multi", "no_cross", "floor_hit"): + rate = summary.get(f"{event}_rate") + if rate is not None: + rate_points[(klass, threshold, event)].append((n, float(rate))) + + trends = {} + for key, points in sorted(trend_points.items()): + klass, threshold = key + values = [value for _, value in sorted(points)] + trends[f"{klass}:r{threshold:g}:vc_median"] = { + "points": [[n, value] for n, value in sorted(points)], + "delta_first_last": float(values[-1] - values[0]) if len(values) >= 2 else None, + "slope_per_N": slope_by_n(points), + } + + rate_trends = {} + for key, points in sorted(rate_points.items()): + klass, threshold, event = key + values = [value for _, value in sorted(points)] + rate_trends[f"{klass}:r{threshold:g}:{event}_rate"] = { + "points": [[n, value] for n, value in sorted(points)], + "delta_first_last": float(values[-1] - values[0]) if len(values) >= 2 else None, + } + + return { + "by_n_class_threshold": by_n_class_threshold, + "vc_trends": trends, + "event_rate_trends": rate_trends, + } + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict: + source = Path(args.input) + data = json.loads(source.read_text(encoding="utf-8")) + event_rows = data.get("event_rows", []) + accepted_event_rows = data.get("accepted_event_rows", []) + + return { + "experiment": "vc_generator_class_direction_audit", + "input": str(source), + "parameters": vars(args), + "per_mode_best": summarize_rows(event_rows), + "accepted_candidates": summarize_rows(accepted_event_rows), + } + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--input", required=True) + parser.add_argument("--out", required=True) + 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 = { + "experiment": output["experiment"], + "input": output["input"], + "per_mode_best_vc_trends": output["per_mode_best"]["vc_trends"], + "accepted_candidate_vc_trends": output["accepted_candidates"]["vc_trends"], + "out": str(out), + } + print(json.dumps(compact, indent=2)) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py b/tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3c3afec9d49ae8112c8674838d28aadcf7734e4c --- /dev/null +++ b/tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py @@ -0,0 +1,146 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Class-conditional direction audit for the V_c generator gate. + +This tool does not recompute spectra. It reads a JSON deposit produced by +exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py and asks whether V_c scale behavior is +legible only after source_mode is typed into generator classes. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from collections import Counter, defaultdict +from pathlib import Path +from statistics import median + + +def generator_class(source_mode: str) -> str: + if source_mode == "phi_sturmian": + return "reference_order" + if source_mode.startswith("block_shuffle_"): + return "order_memory" + if source_mode.startswith("periodic_approximant_"): + return "periodic_closure" + if source_mode in {"balanced_random", "markov_density"}: + return "random_dispersion" + return "untyped" + + +def safe_median(values: list[float]) -> float | None: + if not values: + return None + return float(median(values)) + + +def event_rates(rows: list[dict]) -> dict: + counts = Counter(row["event"] for row in rows) + total = len(rows) + out = {"rows": total, "events": dict(sorted(counts.items()))} + for event, count in sorted(counts.items()): + out[f"{event}_rate"] = count / total if total else None + return out + + +def slope_by_n(points: list[tuple[int, float]]) -> float | None: + if len(points) < 2: + return None + points = sorted(points) + x_mean = sum(n for n, _ in points) / len(points) + y_mean = sum(value for _, value in points) / len(points) + denom = sum((n - x_mean) ** 2 for n, _ in points) + if denom == 0: + return None + return float(sum((n - x_mean) * (value - y_mean) for n, value in points) / denom) + + +def summarize_rows(rows: list[dict]) -> dict: + grouped: dict[tuple[int, str, float], list[dict]] = defaultdict(list) + for row in rows: + grouped[(int(row["N"]), generator_class(row["source_mode"]), float(row["r_threshold"]))].append(row) + + by_n_class_threshold = {} + trend_points: dict[tuple[str, float], list[tuple[int, float]]] = defaultdict(list) + rate_points: dict[tuple[str, float, str], list[tuple[int, float]]] = defaultdict(list) + + for (n, klass, threshold), group in sorted(grouped.items()): + vc_values = [row["vc_interp"] for row in group if row.get("vc_interp") is not None] + summary = { + **event_rates(group), + "vc_median": safe_median(vc_values), + "label_jaccard_median": safe_median([float(row["label_jaccard"]) for row in group]), + "hamming_ratio_median": safe_median([float(row["hamming_ratio"]) for row in group]), + } + by_n_class_threshold[f"N{n}:{klass}:r{threshold:g}"] = summary + if summary["vc_median"] is not None: + trend_points[(klass, threshold)].append((n, summary["vc_median"])) + for event in ("internal_cross", "internal_multi", "no_cross", "floor_hit"): + rate = summary.get(f"{event}_rate") + if rate is not None: + rate_points[(klass, threshold, event)].append((n, float(rate))) + + trends = {} + for key, points in sorted(trend_points.items()): + klass, threshold = key + values = [value for _, value in sorted(points)] + trends[f"{klass}:r{threshold:g}:vc_median"] = { + "points": [[n, value] for n, value in sorted(points)], + "delta_first_last": float(values[-1] - values[0]) if len(values) >= 2 else None, + "slope_per_N": slope_by_n(points), + } + + rate_trends = {} + for key, points in sorted(rate_points.items()): + klass, threshold, event = key + values = [value for _, value in sorted(points)] + rate_trends[f"{klass}:r{threshold:g}:{event}_rate"] = { + "points": [[n, value] for n, value in sorted(points)], + "delta_first_last": float(values[-1] - values[0]) if len(values) >= 2 else None, + } + + return { + "by_n_class_threshold": by_n_class_threshold, + "vc_trends": trends, + "event_rate_trends": rate_trends, + } + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict: + source = Path(args.input) + data = json.loads(source.read_text(encoding="utf-8")) + event_rows = data.get("event_rows", []) + accepted_event_rows = data.get("accepted_event_rows", []) + + return { + "experiment": "vc_generator_class_direction_audit", + "input": str(source), + "parameters": vars(args), + "per_mode_best": summarize_rows(event_rows), + "accepted_candidates": summarize_rows(accepted_event_rows), + } + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--input", required=True) + parser.add_argument("--out", required=True) + 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 = { + "experiment": output["experiment"], + "input": output["input"], + "per_mode_best_vc_trends": output["per_mode_best"]["vc_trends"], + "accepted_candidate_vc_trends": output["accepted_candidates"]["vc_trends"], + "out": str(out), + } + print(json.dumps(compact, indent=2)) + + +if __name__ == "__main__": + main() codex Lo strumento è volutamente regressivo: non produce nuovi numeri spettrali, verifica se i numeri già generati diventano coerenti quando il denominatore è la classe del generatore. Eseguo compile e run, poi uso l’output JSON per il report 08:46. exec /bin/bash -lc 'python -m py_compile tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: exec /bin/bash -lc 'python tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py --input tools/data/vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json --out tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: { "experiment": "vc_generator_class_direction_audit", "input": "tools/data/vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json", "per_mode_best_vc_trends": { "order_memory:r0.48:vc_median": { "points": [ [ 89, 1.4322116756208225 ], [ 144, 1.2947847183115315 ], [ 233, 1.1440525883282828 ], [ 377, 0.8934039585145115 ] ], "delta_first_last": -0.538807717106311, "slope_per_N": -0.001831049100944114 }, "order_memory:r0.5:vc_median": { "points": [ [ 89, 1.317490444282622 ], [ 144, 1.1744827385654728 ], [ 233, 1.0423609047127196 ], [ 377, 0.7740722575832769 ] ], "delta_first_last": -0.5434181866993452, "slope_per_N": -0.0018332440416887175 }, "order_memory:r0.52:vc_median": { "points": [ [ 89, 1.2182330139145714 ], [ 144, 1.0439589792485444 ], [ 233, 0.9562095090921927 ], [ 377, 0.6879789588316143 ] ], "delta_first_last": -0.5302540550829571, "slope_per_N": -0.0017369160790268914 }, "periodic_closure:r0.48:vc_median": { "points": [ [ 89, 1.1241889641400176 ], [ 144, 0.7160133922052755 ], [ 233, 0.7264751706525534 ], [ 377, 0.7152102808552453 ] ], "delta_first_last": -0.40897868328477227, "slope_per_N": -0.0010460502412229923 }, "periodic_closure:r0.5:vc_median": { "points": [ [ 89, 0.9992156077575706 ], [ 144, 0.6616955898918091 ], [ 233, 0.6480474136804136 ], [ 377, 0.650201046537246 ] ], "delta_first_last": -0.3490145612203246, "slope_per_N": -0.0009134188995271552 }, "periodic_closure:r0.52:vc_median": { "points": [ [ 89, 0.9015544612639744 ], [ 144, 0.619712156230293 ], [ 233, 0.6048050830252631 ], [ 377, 0.5973609510896661 ] ], "delta_first_last": -0.3041935101743083, "slope_per_N": -0.0008091045314033006 }, "random_dispersion:r0.48:vc_median": { "points": [ [ 89, 0.8868515251339559 ], [ 144, 0.6510732188080042 ], [ 233, 0.5760249615053428 ], [ 377, 0.5015601914250455 ] ], "delta_first_last": -0.38529133370891044, "slope_per_N": -0.001164926593006854 }, "random_dispersion:r0.5:vc_median": { "points": [ [ 89, 0.762943738178594 ], [ 144, 0.6058913047691952 ], [ 233, 0.5213194493255369 ], [ 377, 0.5 ] ], "delta_first_last": -0.26294373817859396, "slope_per_N": -0.0008142806938870746 }, "random_dispersion:r0.52:vc_median": { "points": [ [ 89, 0.7113137821469877 ], [ 144, 0.5579832759218415 ], [ 233, 0.5 ], [ 377, 0.5 ] ], "delta_first_last": -0.2113137821469877, "slope_per_N": -0.0006242590156482945 }, "reference_order:r0.48:vc_median": { "points": [ [ 89, 1.3113064059269433 ], [ 144, 1.2290125536521477 ], [ 233, 1.1827324909214285 ], [ 377, 0.9554078746852592 ] ], "delta_first_last": -0.355898531241684, "slope_per_N": -0.0011924173516292573 }, "reference_order:r0.5:vc_median": { "points": [ [ 89, 1.191259279354183 ], [ 144, 1.1085694689776533 ], [ 233, 1.0530156472567136 ], [ 377, 0.87901967362663 ] ], "delta_first_last": -0.31223960572755294, "slope_per_N": -0.0010433102999455 }, "reference_order:r0.52:vc_median": { "points": [ [ 89, 1.0717248880032573 ], [ 144, 1.0052154776443325 ], [ 233, 0.9469977253898767 ], [ 377, 0.806781882380817 ] ], "delta_first_last": -0.2649430056224402, "slope_per_N": -0.0008939040851125526 } }, "accepted_candidate_vc_trends": { "order_memory:r0.48:vc_median": { "points": [ [ 89, 1.4735516290357615 ], [ 144, 1.557897141812818 ], [ 233, 1.4194335171092625 ], [ 377, 1.0690955543342653 ] ], "delta_first_last": -0.40445607470149625, "slope_per_N": -0.001562343744823004 }, "order_memory:r0.5:vc_median": { "points": [ [ 89, 1.3501047690316834 ], [ 144, 1.3413465263540303 ], [ 233, 1.2286230762201211 ], [ 377, 0.8985253681454546 ] ], "delta_first_last": -0.45157940088622883, "slope_per_N": -0.0016281154407550597 }, "order_memory:r0.52:vc_median": { "points": [ [ 89, 1.23599754498142 ], [ 144, 1.1927066756413467 ], [ 233, 1.0839489125532205 ], [ 377, 0.7809336496449928 ] ], "delta_first_last": -0.4550638953364272, "slope_per_N": -0.0016060614316351313 }, "periodic_closure:r0.48:vc_median": { "points": [ [ 89, 1.8048404004681227 ], [ 144, 0.6691857669874774 ] ], "delta_first_last": -1.1356546334806452, "slope_per_N": -0.020648266063284456 }, "periodic_closure:r0.5:vc_median": { "points": [ [ 89, 1.593011299945891 ], [ 144, 0.6052386901338838 ] ], "delta_first_last": -0.9877726098120072, "slope_per_N": -0.017959501996581948 }, "periodic_closure:r0.52:vc_median": { "points": [ [ 89, 1.4269485945280467 ], [ 144, 0.5553635643102309 ] ], "delta_first_last": -0.8715850302178157, "slope_per_N": -0.01584700054941483 } }, "out": "tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json" } diff --git a/tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py b/tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3c3afec9d49ae8112c8674838d28aadcf7734e4c --- /dev/null +++ b/tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py @@ -0,0 +1,146 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Class-conditional direction audit for the V_c generator gate. + +This tool does not recompute spectra. It reads a JSON deposit produced by +exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py and asks whether V_c scale behavior is +legible only after source_mode is typed into generator classes. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from collections import Counter, defaultdict +from pathlib import Path +from statistics import median + + +def generator_class(source_mode: str) -> str: + if source_mode == "phi_sturmian": + return "reference_order" + if source_mode.startswith("block_shuffle_"): + return "order_memory" + if source_mode.startswith("periodic_approximant_"): + return "periodic_closure" + if source_mode in {"balanced_random", "markov_density"}: + return "random_dispersion" + return "untyped" + + +def safe_median(values: list[float]) -> float | None: + if not values: + return None + return float(median(values)) + + +def event_rates(rows: list[dict]) -> dict: + counts = Counter(row["event"] for row in rows) + total = len(rows) + out = {"rows": total, "events": dict(sorted(counts.items()))} + for event, count in sorted(counts.items()): + out[f"{event}_rate"] = count / total if total else None + return out + + +def slope_by_n(points: list[tuple[int, float]]) -> float | None: + if len(points) < 2: + return None + points = sorted(points) + x_mean = sum(n for n, _ in points) / len(points) + y_mean = sum(value for _, value in points) / len(points) + denom = sum((n - x_mean) ** 2 for n, _ in points) + if denom == 0: + return None + return float(sum((n - x_mean) * (value - y_mean) for n, value in points) / denom) + + +def summarize_rows(rows: list[dict]) -> dict: + grouped: dict[tuple[int, str, float], list[dict]] = defaultdict(list) + for row in rows: + grouped[(int(row["N"]), generator_class(row["source_mode"]), float(row["r_threshold"]))].append(row) + + by_n_class_threshold = {} + trend_points: dict[tuple[str, float], list[tuple[int, float]]] = defaultdict(list) + rate_points: dict[tuple[str, float, str], list[tuple[int, float]]] = defaultdict(list) + + for (n, klass, threshold), group in sorted(grouped.items()): + vc_values = [row["vc_interp"] for row in group if row.get("vc_interp") is not None] + summary = { + **event_rates(group), + "vc_median": safe_median(vc_values), + "label_jaccard_median": safe_median([float(row["label_jaccard"]) for row in group]), + "hamming_ratio_median": safe_median([float(row["hamming_ratio"]) for row in group]), + } + by_n_class_threshold[f"N{n}:{klass}:r{threshold:g}"] = summary + if summary["vc_median"] is not None: + trend_points[(klass, threshold)].append((n, summary["vc_median"])) + for event in ("internal_cross", "internal_multi", "no_cross", "floor_hit"): + rate = summary.get(f"{event}_rate") + if rate is not None: + rate_points[(klass, threshold, event)].append((n, float(rate))) + + trends = {} + for key, points in sorted(trend_points.items()): + klass, threshold = key + values = [value for _, value in sorted(points)] + trends[f"{klass}:r{threshold:g}:vc_median"] = { + "points": [[n, value] for n, value in sorted(points)], + "delta_first_last": float(values[-1] - values[0]) if len(values) >= 2 else None, + "slope_per_N": slope_by_n(points), + } + + rate_trends = {} + for key, points in sorted(rate_points.items()): + klass, threshold, event = key + values = [value for _, value in sorted(points)] + rate_trends[f"{klass}:r{threshold:g}:{event}_rate"] = { + "points": [[n, value] for n, value in sorted(points)], + "delta_first_last": float(values[-1] - values[0]) if len(values) >= 2 else None, + } + + return { + "by_n_class_threshold": by_n_class_threshold, + "vc_trends": trends, + "event_rate_trends": rate_trends, + } + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict: + source = Path(args.input) + data = json.loads(source.read_text(encoding="utf-8")) + event_rows = data.get("event_rows", []) + accepted_event_rows = data.get("accepted_event_rows", []) + + return { + "experiment": "vc_generator_class_direction_audit", + "input": str(source), + "parameters": vars(args), + "per_mode_best": summarize_rows(event_rows), + "accepted_candidates": summarize_rows(accepted_event_rows), + } + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--input", required=True) + parser.add_argument("--out", required=True) + 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 = { + "experiment": output["experiment"], + "input": output["input"], + "per_mode_best_vc_trends": output["per_mode_best"]["vc_trends"], + "accepted_candidate_vc_trends": output["accepted_candidates"]["vc_trends"], + "out": str(out), + } + print(json.dumps(compact, indent=2)) + + +if __name__ == "__main__": + main() exec /bin/bash -lc "python - <<'PY' import json from pathlib import Path p=Path('tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json') d=json.loads(p.read_text()) for section in ['per_mode_best','accepted_candidates']: print('\\nSECTION', section) by=d[section]['by_n_class_threshold'] for key in sorted(by): if ':r0.5' not in key: continue v=by[key] print(key, 'rows', v['rows'], 'events', v['events'], 'vc', v['vc_median'], 'label', v['label_jaccard_median']) print('RATE TRENDS r0.5') for key,v in sorted(d[section]['event_rate_trends'].items()): if ':r0.5:' in key and ('internal_cross' in key or 'no_cross' in key or 'floor_hit' in key): print(key, v) PY" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: SECTION per_mode_best N144:order_memory:r0.5 rows 12 events {'internal_cross': 12} vc 1.1744827385654728 label 0.7097902097902098 N144:order_memory:r0.52 rows 12 events {'internal_cross': 12} vc 1.0439589792485444 label 0.7097902097902098 N144:periodic_closure:r0.5 rows 12 events {'internal_cross': 9, 'no_cross': 3} vc 0.6616955898918091 label 0.5416666666666667 N144:periodic_closure:r0.52 rows 12 events {'floor_hit': 1, 'internal_cross': 8, 'no_cross': 3} vc 0.619712156230293 label 0.5416666666666667 N144:random_dispersion:r0.5 rows 8 events {'floor_hit': 1, 'internal_cross': 6, 'internal_multi': 1} vc 0.6058913047691952 label 0.27046783625730997 N144:random_dispersion:r0.52 rows 8 events {'floor_hit': 2, 'internal_cross': 6} vc 0.5579832759218415 label 0.27046783625730997 N144:reference_order:r0.5 rows 4 events {'internal_cross': 4} vc 1.1085694689776533 label 1.0 N144:reference_order:r0.52 rows 4 events {'internal_cross': 4} vc 1.0052154776443325 label 1.0 N233:order_memory:r0.5 rows 12 events {'internal_cross': 12} vc 1.0423609047127196 label 0.7727272727272727 N233:order_memory:r0.52 rows 12 events {'internal_cross': 12} vc 0.9562095090921927 label 0.7727272727272727 N233:periodic_closure:r0.5 rows 12 events {'internal_cross': 9, 'no_cross': 3} vc 0.6480474136804136 label 0.554945054945055 N233:periodic_closure:r0.52 rows 12 events {'internal_cross': 9, 'no_cross': 3} vc 0.6048050830252631 label 0.554945054945055 N233:random_dispersion:r0.5 rows 8 events {'floor_hit': 3, 'internal_cross': 5} vc 0.5213194493255369 label 0.28594771241830064 N233:random_dispersion:r0.52 rows 8 events {'floor_hit': 6, 'internal_cross': 2} vc 0.5 label 0.28594771241830064 N233:reference_order:r0.5 rows 4 events {'internal_cross': 4} vc 1.0530156472567136 label 1.0 N233:reference_order:r0.52 rows 4 events {'internal_cross': 4} vc 0.9469977253898767 label 1.0 N377:order_memory:r0.5 rows 12 events {'internal_cross': 11, 'internal_multi': 1} vc 0.7740722575832769 label 0.6794871794871795 N377:order_memory:r0.52 rows 12 events {'internal_cross': 11, 'internal_multi': 1} vc 0.6879789588316143 label 0.6794871794871795 N377:periodic_closure:r0.5 rows 12 events {'internal_cross': 7, 'no_cross': 5} vc 0.650201046537246 label 0.554945054945055 N377:periodic_closure:r0.52 rows 12 events {'floor_hit': 1, 'internal_cross': 6, 'no_cross': 5} vc 0.5973609510896661 label 0.554945054945055 N377:random_dispersion:r0.5 rows 8 events {'floor_hit': 8} vc 0.5 label 0.29411764705882354 N377:random_dispersion:r0.52 rows 8 events {'floor_hit': 8} vc 0.5 label 0.29411764705882354 N377:reference_order:r0.5 rows 4 events {'internal_cross': 4} vc 0.87901967362663 label 1.0 N377:reference_order:r0.52 rows 4 events {'internal_cross': 4} vc 0.806781882380817 label 1.0 N89:order_memory:r0.5 rows 12 events {'internal_cross': 12} vc 1.317490444282622 label 0.8541666666666667 N89:order_memory:r0.52 rows 12 events {'internal_cross': 12} vc 1.2182330139145714 label 0.8541666666666667 N89:periodic_closure:r0.5 rows 11 events {'internal_cross': 11} vc 0.9992156077575706 label 0.625 N89:periodic_closure:r0.52 rows 11 events {'internal_cross': 11} vc 0.9015544612639744 label 0.625 N89:random_dispersion:r0.5 rows 8 events {'internal_cross': 4, 'internal_multi': 4} vc 0.762943738178594 label 0.2403846153846154 N89:random_dispersion:r0.52 rows 8 events {'floor_hit': 1, 'internal_cross': 5, 'internal_multi': 2} vc 0.7113137821469877 label 0.2403846153846154 N89:reference_order:r0.5 rows 4 events {'internal_cross': 4} vc 1.191259279354183 label 1.0 N89:reference_order:r0.52 rows 4 events {'internal_cross': 4} vc 1.0717248880032573 label 1.0 RATE TRENDS r0.5 order_memory:r0.5:internal_cross_rate {'points': [[89, 1.0], [144, 1.0], [233, 1.0], [377, 0.9166666666666666]], 'delta_first_last': -0.08333333333333337} periodic_closure:r0.5:internal_cross_rate {'points': [[89, 1.0], [144, 0.75], [233, 0.75], [377, 0.5833333333333334]], 'delta_first_last': -0.41666666666666663} periodic_closure:r0.5:no_cross_rate {'points': [[144, 0.25], [233, 0.25], [377, 0.4166666666666667]], 'delta_first_last': 0.16666666666666669} random_dispersion:r0.5:floor_hit_rate {'points': [[144, 0.125], [233, 0.375], [377, 1.0]], 'delta_first_last': 0.875} random_dispersion:r0.5:internal_cross_rate {'points': [[89, 0.5], [144, 0.75], [233, 0.625]], 'delta_first_last': 0.125} reference_order:r0.5:internal_cross_rate {'points': [[89, 1.0], [144, 1.0], [233, 1.0], [377, 1.0]], 'delta_first_last': 0.0} SECTION accepted_candidates N144:order_memory:r0.5 rows 29 events {'internal_cross': 29} vc 1.3413465263540303 label 0.7692307692307693 N144:order_memory:r0.52 rows 29 events {'internal_cross': 29} vc 1.1927066756413467 label 0.7692307692307693 N144:periodic_closure:r0.5 rows 51 events {'internal_cross': 3, 'no_cross': 48} vc 0.6052386901338838 label 0.75 N144:periodic_closure:r0.52 rows 51 events {'internal_cross': 3, 'no_cross': 48} vc 0.5553635643102309 label 0.75 N233:order_memory:r0.5 rows 118 events {'internal_cross': 116, 'internal_multi': 1, 'no_cross': 1} vc 1.2286230762201211 label 0.8333333333333334 N233:order_memory:r0.52 rows 118 events {'internal_cross': 117, 'internal_multi': 1} vc 1.0839489125532205 label 0.8333333333333334 N233:periodic_closure:r0.5 rows 144 events {'no_cross': 144} vc None label 0.8181818181818182 N233:periodic_closure:r0.52 rows 144 events {'no_cross': 144} vc None label 0.8181818181818182 N377:order_memory:r0.5 rows 28 events {'internal_cross': 27, 'internal_multi': 1} vc 0.8985253681454546 label 0.8181818181818182 N377:order_memory:r0.52 rows 28 events {'internal_cross': 28} vc 0.7809336496449928 label 0.8181818181818182 N377:periodic_closure:r0.5 rows 99 events {'no_cross': 99} vc None label 0.8181818181818182 N377:periodic_closure:r0.52 rows 99 events {'no_cross': 99} vc None label 0.8181818181818182 N89:order_memory:r0.5 rows 104 events {'internal_cross': 98, 'internal_multi': 6} vc 1.3501047690316834 label 0.875 N89:order_memory:r0.52 rows 104 events {'internal_cross': 104} vc 1.23599754498142 label 0.875 N89:periodic_closure:r0.5 rows 99 events {'internal_cross': 99} vc 1.593011299945891 label 0.8333333333333334 N89:periodic_closure:r0.52 rows 99 events {'internal_cross': 99} vc 1.4269485945280467 label 0.8333333333333334 RATE TRENDS r0.5 order_memory:r0.5:internal_cross_rate {'points': [[89, 0.9423076923076923], [144, 1.0], [233, 0.9830508474576272], [377, 0.9642857142857143]], 'delta_first_last': 0.02197802197802201} order_memory:r0.5:no_cross_rate {'points': [[233, 0.00847457627118644]], 'delta_first_last': None} periodic_closure:r0.5:internal_cross_rate {'points': [[89, 1.0], [144, 0.058823529411764705]], 'delta_first_last': -0.9411764705882353} periodic_closure:r0.5:no_cross_rate {'points': [[144, 0.9411764705882353], [233, 1.0], [377, 1.0]], 'delta_first_last': 0.05882352941176472} diff --git a/tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py b/tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3c3afec9d49ae8112c8674838d28aadcf7734e4c --- /dev/null +++ b/tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py @@ -0,0 +1,146 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Class-conditional direction audit for the V_c generator gate. + +This tool does not recompute spectra. It reads a JSON deposit produced by +exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py and asks whether V_c scale behavior is +legible only after source_mode is typed into generator classes. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from collections import Counter, defaultdict +from pathlib import Path +from statistics import median + + +def generator_class(source_mode: str) -> str: + if source_mode == "phi_sturmian": + return "reference_order" + if source_mode.startswith("block_shuffle_"): + return "order_memory" + if source_mode.startswith("periodic_approximant_"): + return "periodic_closure" + if source_mode in {"balanced_random", "markov_density"}: + return "random_dispersion" + return "untyped" + + +def safe_median(values: list[float]) -> float | None: + if not values: + return None + return float(median(values)) + + +def event_rates(rows: list[dict]) -> dict: + counts = Counter(row["event"] for row in rows) + total = len(rows) + out = {"rows": total, "events": dict(sorted(counts.items()))} + for event, count in sorted(counts.items()): + out[f"{event}_rate"] = count / total if total else None + return out + + +def slope_by_n(points: list[tuple[int, float]]) -> float | None: + if len(points) < 2: + return None + points = sorted(points) + x_mean = sum(n for n, _ in points) / len(points) + y_mean = sum(value for _, value in points) / len(points) + denom = sum((n - x_mean) ** 2 for n, _ in points) + if denom == 0: + return None + return float(sum((n - x_mean) * (value - y_mean) for n, value in points) / denom) + + +def summarize_rows(rows: list[dict]) -> dict: + grouped: dict[tuple[int, str, float], list[dict]] = defaultdict(list) + for row in rows: + grouped[(int(row["N"]), generator_class(row["source_mode"]), float(row["r_threshold"]))].append(row) + + by_n_class_threshold = {} + trend_points: dict[tuple[str, float], list[tuple[int, float]]] = defaultdict(list) + rate_points: dict[tuple[str, float, str], list[tuple[int, float]]] = defaultdict(list) + + for (n, klass, threshold), group in sorted(grouped.items()): + vc_values = [row["vc_interp"] for row in group if row.get("vc_interp") is not None] + summary = { + **event_rates(group), + "vc_median": safe_median(vc_values), + "label_jaccard_median": safe_median([float(row["label_jaccard"]) for row in group]), + "hamming_ratio_median": safe_median([float(row["hamming_ratio"]) for row in group]), + } + by_n_class_threshold[f"N{n}:{klass}:r{threshold:g}"] = summary + if summary["vc_median"] is not None: + trend_points[(klass, threshold)].append((n, summary["vc_median"])) + for event in ("internal_cross", "internal_multi", "no_cross", "floor_hit"): + rate = summary.get(f"{event}_rate") + if rate is not None: + rate_points[(klass, threshold, event)].append((n, float(rate))) + + trends = {} + for key, points in sorted(trend_points.items()): + klass, threshold = key + values = [value for _, value in sorted(points)] + trends[f"{klass}:r{threshold:g}:vc_median"] = { + "points": [[n, value] for n, value in sorted(points)], + "delta_first_last": float(values[-1] - values[0]) if len(values) >= 2 else None, + "slope_per_N": slope_by_n(points), + } + + rate_trends = {} + for key, points in sorted(rate_points.items()): + klass, threshold, event = key + values = [value for _, value in sorted(points)] + rate_trends[f"{klass}:r{threshold:g}:{event}_rate"] = { + "points": [[n, value] for n, value in sorted(points)], + "delta_first_last": float(values[-1] - values[0]) if len(values) >= 2 else None, + } + + return { + "by_n_class_threshold": by_n_class_threshold, + "vc_trends": trends, + "event_rate_trends": rate_trends, + } + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict: + source = Path(args.input) + data = json.loads(source.read_text(encoding="utf-8")) + event_rows = data.get("event_rows", []) + accepted_event_rows = data.get("accepted_event_rows", []) + + return { + "experiment": "vc_generator_class_direction_audit", + "input": str(source), + "parameters": vars(args), + "per_mode_best": summarize_rows(event_rows), + "accepted_candidates": summarize_rows(accepted_event_rows), + } + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--input", required=True) + parser.add_argument("--out", required=True) + 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 = { + "experiment": output["experiment"], + "input": output["input"], + "per_mode_best_vc_trends": output["per_mode_best"]["vc_trends"], + "accepted_candidate_vc_trends": output["accepted_candidates"]["vc_trends"], + "out": str(out), + } + print(json.dumps(compact, indent=2)) + + +if __name__ == "__main__": + main() codex Il risultato utile è netto: il fit fallito non è solo “non power-law”; per `periodic_closure` a N alti sparisce proprio il denominatore `V_c` perché gli accepted diventano `no_cross`. Scrivo il report separando `per_mode_best` e `accepted_candidates`, perché hanno denominatori diversi. apply patch patch: completed /opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260509_0846.md diff --git a/tools/data/reports/agent_20260509_0846.md b/tools/data/reports/agent_20260509_0846.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..cd38899aaa2b4000f96e7dcd02612bd131c63733 --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260509_0846.md @@ -0,0 +1,110 @@ +# Agent Report - Vc Generator Class Direction Audit +**Date**: 2026-05-09 08:46 +**Piano**: 101 +**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / TRASCENDENZA_LIMITE +**verdict**: CONSTRAINT on class-conditional V_c scaling +observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 +observables_used: [`generator_class`, `source_mode`, `event_type`, `vc_interp`, `label_jaccard`, `hamming_ratio`, `internal_cross_rate`, `no_cross_rate`, `floor_hit_rate`] - osservabili domain-native, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var +**observable_contract**: claim=il fit di scala di `V_c` rientra solo dopo tipizzazione del generatore; observable=`vc_median` e rate di evento separati per `generator_class` e `r_threshold`; operator=audit direzionale sul deposito row-aligned `agent_20260509_0837`, senza ricomputare spettri; generator=classi `reference_order`, `order_memory`, `periodic_closure`, `random_dispersion`; denominator=JSON `vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837`, `N={89,144,233,377}`, phase `{0,0.25,0.5,0.75}`, soglie `r={0.48,0.50,0.52}`, livelli separati `per_mode_best` e `accepted_candidates`; non_possible=se una classe produce `no_cross`, `V_c` non esiste per quelle righe e il fit di scala non e' definito; not_tested=nuovi N oltre 377, nuovi generatori, nuovo calcolo spettrale, gap_ratio, power-law fit parametrico. + +## Respiro fuori-tempo +- **Prima impressione**: il fit non fallisce per rumore numerico; fallisce perche' alcune righe non hanno piu' un attraversamento da fittare. +- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + grafo delle classi operative + tensione `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`. +- **Dipolo / punto-zero**: `V_c` come valore / `V_c` come evento definito; punto-zero = la riga prima della classificazione `internal_cross/no_cross/floor_hit`, dove il valore e la sua esistenza non sono ancora separati. +- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e bicono-dipoli. Il nodo non e' la curva di scala, ma il tipo di arco che collega label reader, generatore ed evento. +- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione per classe, grafo dei morfismi. Entrano per separare esistenza dell'attraversamento, direzione del valore e classe che conserva o rompe il ponte. +- **Contaminazione cognitiva**: + - **CE-0001 / KSAR**: reiterazione sul deposito 08:37, senza cambiare campo dati. + - **CE-0117**: cascata della possibilita; la consecutio 08:37 viene contratta in audit di direzione. + - **YSN DeltaLink**: il link utile e' `generator_class -> event_type -> vc_defined`, non `N -> V_c`. + - **PVI attack**: un trend numerico di `vc_median` e' illegittimo quando il denominatore perde le righe `no_cross`; per questo il report separa trend e rate evento. +- **Proto-ipotesi**: `V_c` ha una direzione di scala leggibile solo per le classi che mantengono `internal_cross`. Dove la classe produce `no_cross`, la scala non e' un cattivo fit: e' non-definita per costruzione osservabile. +- **Proiezione**: leggo lo stesso JSON 08:37 con uno strumento nuovo che stratifica per `generator_class`, `r_threshold` e livello di aggregazione. Se i trend cambiano quando passo da `per_mode_best` ad `accepted_candidates`, il denominatore e' parte atomica del claim. + +## Claim Under Test +> Nel perimetro `N={89,144,233,377}`, la scala di `V_c` e' interpretabile solo dopo il gate `generator_class + event_type`: `order_memory` resta fittabile, `periodic_closure` diventa non-fittabile quando gli accepted sono `no_cross`, `random_dispersion` non entra negli accepted. + +## Question +Il fallimento del fit di scala deriva da una forma non power-law comune, oppure dal fatto che classi diverse producono denominatori diversi per l'esistenza stessa di `V_c`? + +## Experiment Design +- Nuovo strumento: `tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py`. +- Input: `tools/data/vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json`. +- Nessun nuovo spettro calcolato: audit sul deposito verificato del ciclo precedente. +- Classi: `reference_order=phi_sturmian`, `order_memory=block_shuffle_*`, `periodic_closure=periodic_approximant_*`, `random_dispersion=balanced_random+markov_density`. +- Due livelli separati: + - `per_mode_best`: best per modo, include rejected best quando presenti. + - `accepted_candidates`: solo candidati accepted dal gate label-preserving. +- Denominatori grezzi dichiarati per `r_threshold=0.50`; le altre soglie sono nel JSON. + +## Results + +Trend `vc_median` per `per_mode_best`, soglia `r=0.50`: + +| class | N=89 | N=144 | N=233 | N=377 | delta 89->377 | +|---|---:|---:|---:|---:|---:| +| reference_order | 1.191 | 1.109 | 1.053 | 0.879 | -0.312 | +| order_memory | 1.317 | 1.174 | 1.042 | 0.774 | -0.543 | +| periodic_closure | 0.999 | 0.662 | 0.648 | 0.650 | -0.349 | +| random_dispersion | 0.763 | 0.606 | 0.521 | 0.500 | -0.263 | + +Event rates `per_mode_best`, soglia `r=0.50`: + +| class | N=89 | N=144 | N=233 | N=377 | +|---|---:|---:|---:|---:| +| reference_order internal_cross | 4/4 | 4/4 | 4/4 | 4/4 | +| order_memory internal_cross | 12/12 | 12/12 | 12/12 | 11/12 + 1 internal_multi | +| periodic_closure internal_cross | 11/11 | 9/12 | 9/12 | 7/12 | +| periodic_closure no_cross | 0/11 | 3/12 | 3/12 | 5/12 | +| random_dispersion floor_hit | 0/8 | 1/8 | 3/8 | 8/8 | + +Accepted candidates, soglia `r=0.50`: + +| class | N=89 | N=144 | N=233 | N=377 | +|---|---:|---:|---:|---:| +| order_memory events | 98 internal_cross + 6 internal_multi / 104 | 29 internal_cross / 29 | 116 internal_cross + 1 internal_multi + 1 no_cross / 118 | 27 internal_cross + 1 internal_multi / 28 | +| order_memory vc_median | 1.350 | 1.341 | 1.229 | 0.899 | +| periodic_closure events | 99 internal_cross / 99 | 3 internal_cross + 48 no_cross / 51 | 144 no_cross / 144 | 99 no_cross / 99 | +| periodic_closure vc_median | 1.593 | 0.605 | non definito | non definito | +| random_dispersion accepted | 0 | 0 | 0 | 0 | + +## Key Findings +1. **Verificato: `order_memory` resta fittabile nel perimetro testato.** Sugli accepted a `r=0.50`, `order_memory` conserva evento definito in `279/279` righe con crossing o multi-crossing, con un solo `no_cross` a N=233 contato nel deposito come edge case. +2. **Verificato: `periodic_closure` perde il denominatore `V_c` sugli accepted al crescere di N.** A N=233 produce `144/144 no_cross`; a N=377 produce `99/99 no_cross`. In queste righe `vc_interp=None`, quindi il fit non e' un fit povero: non e' definito. +3. **Verificato: il livello `per_mode_best` e il livello `accepted_candidates` dicono cose diverse.** Nel best-per-mode, `periodic_closure` conserva ancora alcuni crossing a N=233 e N=377; negli accepted candidati gli stessi N collassano a `no_cross` pieno. I due livelli non vanno saldati. +4. **Verificato: `random_dispersion` non entra nel gate accepted.** Nel best-per-mode tende al bordo minimo (`floor_hit=8/8` a N=377), ma ha `0` accepted nel deposito 08:37; non puo' fungere da classe di fit. +5. **Inferito: il nodo regressivo del `Fit failed` sta nella definizione di osservabile.** Prima del fit serve dichiarare `vc_defined = event_type in {internal_cross, internal_multi}` per classe e soglia. + +## Verdict +**CONSTRAINT**: `V_c` scaling non e' un osservabile atomico finche' `generator_class` ed `event_type` non sono parte del denominatore. + +Nel perimetro `N={89,144,233,377}`, `order_memory` permette una curva di scala perche' mantiene crossing sugli accepted; `periodic_closure` accetta label ma rende `V_c` non definito a N=233 e N=377; `random_dispersion` resta fuori dal gate accepted. Il claim corretto non e' "il modello non e' power-law"; e': + +`fit(V_c)` e' ammesso solo su righe con `vc_defined=True`, stratificate per `generator_class`. + +## Bicono della scoperta +- **Due radici**: valore di soglia `V_c` . esistenza dell'evento `V_c`. +- **Singolare**: la riga boundary prima che `event_type` decida se la soglia esiste, cade al floor o non attraversa. +- **Invariante di passaggio**: `vc_defined` sopravvive al passaggio tra N solo per classi che mantengono crossing; non sopravvive alla chiusura periodica accepted. +- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile rifare il fit di scala su denominatori validi e tipizzati; qui diventa non-possibile fittare `V_c` aggregando `internal_cross`, `no_cross` e `floor_hit`. + +## Consecutio +Il prossimo ciclo non deve aggiungere un nuovo fit. Deve promuovere nel contratto dello script una colonna esplicita `vc_defined` e produrre una tabella fit-ready per classe: solo righe `internal_cross/internal_multi`, con `no_cross` e `floor_hit` riportati come massa esclusa, non come assenza di dato neutra. + +## 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_0837.md`, JSON `tools/data/vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json`, nuovo JSON `tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json`. +- **L1 hard constraint**: il verdict e' scoped al deposito 08:37; non generalizza oltre quei generatori e N. +- **L2 count grezzi**: riportati `4/4`, `12/12`, `11/12`, `144/144`, `99/99`, `0 accepted`. +- **L3 no observable drift**: non sono testati nuovi spettri, gap_ratio, nuovi N o power-law fit parametrico. +- **L4 edge cases**: `periodic_closure` a N=89 accepted ha `99/99 internal_cross`; la caduta non e' universale su ogni N, e' transizione del denominatore sugli N alti del perimetro. +- **L5 re-discovery vs discovery**: non e' nuova scoperta che gli eventi vadano stratificati; il finding e' che `vc_interp=None` spiega il fallimento del fit meglio di una forma di scala alternativa. + +## 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_generator_class_direction_audit.py` completato senza errori. +- Run valido: `python tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py --input tools/data/vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json --out tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json`. + +## Files +- Script nuovo: `tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py` +- Data: `tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json` +- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0846.md` diff --git a/tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py b/tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3c3afec9d49ae8112c8674838d28aadcf7734e4c --- /dev/null +++ b/tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py @@ -0,0 +1,146 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Class-conditional direction audit for the V_c generator gate. + +This tool does not recompute spectra. It reads a JSON deposit produced by +exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py and asks whether V_c scale behavior is +legible only after source_mode is typed into generator classes. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from collections import Counter, defaultdict +from pathlib import Path +from statistics import median + + +def generator_class(source_mode: str) -> str: + if source_mode == "phi_sturmian": + return "reference_order" + if source_mode.startswith("block_shuffle_"): + return "order_memory" + if source_mode.startswith("periodic_approximant_"): + return "periodic_closure" + if source_mode in {"balanced_random", "markov_density"}: + return "random_dispersion" + return "untyped" + + +def safe_median(values: list[float]) -> float | None: + if not values: + return None + return float(median(values)) + + +def event_rates(rows: list[dict]) -> dict: + counts = Counter(row["event"] for row in rows) + total = len(rows) + out = {"rows": total, "events": dict(sorted(counts.items()))} + for event, count in sorted(counts.items()): + out[f"{event}_rate"] = count / total if total else None + return out + + +def slope_by_n(points: list[tuple[int, float]]) -> float | None: + if len(points) < 2: + return None + points = sorted(points) + x_mean = sum(n for n, _ in points) / len(points) + y_mean = sum(value for _, value in points) / len(points) + denom = sum((n - x_mean) ** 2 for n, _ in points) + if denom == 0: + return None + return float(sum((n - x_mean) * (value - y_mean) for n, value in points) / denom) + + +def summarize_rows(rows: list[dict]) -> dict: + grouped: dict[tuple[int, str, float], list[dict]] = defaultdict(list) + for row in rows: + grouped[(int(row["N"]), generator_class(row["source_mode"]), float(row["r_threshold"]))].append(row) + + by_n_class_threshold = {} + trend_points: dict[tuple[str, float], list[tuple[int, float]]] = defaultdict(list) + rate_points: dict[tuple[str, float, str], list[tuple[int, float]]] = defaultdict(list) + + for (n, klass, threshold), group in sorted(grouped.items()): + vc_values = [row["vc_interp"] for row in group if row.get("vc_interp") is not None] + summary = { + **event_rates(group), + "vc_median": safe_median(vc_values), + "label_jaccard_median": safe_median([float(row["label_jaccard"]) for row in group]), + "hamming_ratio_median": safe_median([float(row["hamming_ratio"]) for row in group]), + } + by_n_class_threshold[f"N{n}:{klass}:r{threshold:g}"] = summary + if summary["vc_median"] is not None: + trend_points[(klass, threshold)].append((n, summary["vc_median"])) + for event in ("internal_cross", "internal_multi", "no_cross", "floor_hit"): + rate = summary.get(f"{event}_rate") + if rate is not None: + rate_points[(klass, threshold, event)].append((n, float(rate))) + + trends = {} + for key, points in sorted(trend_points.items()): + klass, threshold = key + values = [value for _, value in sorted(points)] + trends[f"{klass}:r{threshold:g}:vc_median"] = { + "points": [[n, value] for n, value in sorted(points)], + "delta_first_last": float(values[-1] - values[0]) if len(values) >= 2 else None, + "slope_per_N": slope_by_n(points), + } + + rate_trends = {} + for key, points in sorted(rate_points.items()): + klass, threshold, event = key + values = [value for _, value in sorted(points)] + rate_trends[f"{klass}:r{threshold:g}:{event}_rate"] = { + "points": [[n, value] for n, value in sorted(points)], + "delta_first_last": float(values[-1] - values[0]) if len(values) >= 2 else None, + } + + return { + "by_n_class_threshold": by_n_class_threshold, + "vc_trends": trends, + "event_rate_trends": rate_trends, + } + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict: + source = Path(args.input) + data = json.loads(source.read_text(encoding="utf-8")) + event_rows = data.get("event_rows", []) + accepted_event_rows = data.get("accepted_event_rows", []) + + return { + "experiment": "vc_generator_class_direction_audit", + "input": str(source), + "parameters": vars(args), + "per_mode_best": summarize_rows(event_rows), + "accepted_candidates": summarize_rows(accepted_event_rows), + } + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--input", required=True) + parser.add_argument("--out", required=True) + 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 = { + "experiment": output["experiment"], + "input": output["input"], + "per_mode_best_vc_trends": output["per_mode_best"]["vc_trends"], + "accepted_candidate_vc_trends": output["accepted_candidates"]["vc_trends"], + "out": str(out), + } + print(json.dumps(compact, indent=2)) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/data/reports/agent_20260509_0846.md b/tools/data/reports/agent_20260509_0846.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..cd38899aaa2b4000f96e7dcd02612bd131c63733 --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260509_0846.md @@ -0,0 +1,110 @@ +# Agent Report - Vc Generator Class Direction Audit +**Date**: 2026-05-09 08:46 +**Piano**: 101 +**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / TRASCENDENZA_LIMITE +**verdict**: CONSTRAINT on class-conditional V_c scaling +observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 +observables_used: [`generator_class`, `source_mode`, `event_type`, `vc_interp`, `label_jaccard`, `hamming_ratio`, `internal_cross_rate`, `no_cross_rate`, `floor_hit_rate`] - osservabili domain-native, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var +**observable_contract**: claim=il fit di scala di `V_c` rientra solo dopo tipizzazione del generatore; observable=`vc_median` e rate di evento separati per `generator_class` e `r_threshold`; operator=audit direzionale sul deposito row-aligned `agent_20260509_0837`, senza ricomputare spettri; generator=classi `reference_order`, `order_memory`, `periodic_closure`, `random_dispersion`; denominator=JSON `vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837`, `N={89,144,233,377}`, phase `{0,0.25,0.5,0.75}`, soglie `r={0.48,0.50,0.52}`, livelli separati `per_mode_best` e `accepted_candidates`; non_possible=se una classe produce `no_cross`, `V_c` non esiste per quelle righe e il fit di scala non e' definito; not_tested=nuovi N oltre 377, nuovi generatori, nuovo calcolo spettrale, gap_ratio, power-law fit parametrico. + +## Respiro fuori-tempo +- **Prima impressione**: il fit non fallisce per rumore numerico; fallisce perche' alcune righe non hanno piu' un attraversamento da fittare. +- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + grafo delle classi operative + tensione `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`. +- **Dipolo / punto-zero**: `V_c` come valore / `V_c` come evento definito; punto-zero = la riga prima della classificazione `internal_cross/no_cross/floor_hit`, dove il valore e la sua esistenza non sono ancora separati. +- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e bicono-dipoli. Il nodo non e' la curva di scala, ma il tipo di arco che collega label reader, generatore ed evento. +- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione per classe, grafo dei morfismi. Entrano per separare esistenza dell'attraversamento, direzione del valore e classe che conserva o rompe il ponte. +- **Contaminazione cognitiva**: + - **CE-0001 / KSAR**: reiterazione sul deposito 08:37, senza cambiare campo dati. + - **CE-0117**: cascata della possibilita; la consecutio 08:37 viene contratta in audit di direzione. + - **YSN DeltaLink**: il link utile e' `generator_class -> event_type -> vc_defined`, non `N -> V_c`. + - **PVI attack**: un trend numerico di `vc_median` e' illegittimo quando il denominatore perde le righe `no_cross`; per questo il report separa trend e rate evento. +- **Proto-ipotesi**: `V_c` ha una direzione di scala leggibile solo per le classi che mantengono `internal_cross`. Dove la classe produce `no_cross`, la scala non e' un cattivo fit: e' non-definita per costruzione osservabile. +- **Proiezione**: leggo lo stesso JSON 08:37 con uno strumento nuovo che stratifica per `generator_class`, `r_threshold` e livello di aggregazione. Se i trend cambiano quando passo da `per_mode_best` ad `accepted_candidates`, il denominatore e' parte atomica del claim. + +## Claim Under Test +> Nel perimetro `N={89,144,233,377}`, la scala di `V_c` e' interpretabile solo dopo il gate `generator_class + event_type`: `order_memory` resta fittabile, `periodic_closure` diventa non-fittabile quando gli accepted sono `no_cross`, `random_dispersion` non entra negli accepted. + +## Question +Il fallimento del fit di scala deriva da una forma non power-law comune, oppure dal fatto che classi diverse producono denominatori diversi per l'esistenza stessa di `V_c`? + +## Experiment Design +- Nuovo strumento: `tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py`. +- Input: `tools/data/vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json`. +- Nessun nuovo spettro calcolato: audit sul deposito verificato del ciclo precedente. +- Classi: `reference_order=phi_sturmian`, `order_memory=block_shuffle_*`, `periodic_closure=periodic_approximant_*`, `random_dispersion=balanced_random+markov_density`. +- Due livelli separati: + - `per_mode_best`: best per modo, include rejected best quando presenti. + - `accepted_candidates`: solo candidati accepted dal gate label-preserving. +- Denominatori grezzi dichiarati per `r_threshold=0.50`; le altre soglie sono nel JSON. + +## Results + +Trend `vc_median` per `per_mode_best`, soglia `r=0.50`: + +| class | N=89 | N=144 | N=233 | N=377 | delta 89->377 | +|---|---:|---:|---:|---:|---:| +| reference_order | 1.191 | 1.109 | 1.053 | 0.879 | -0.312 | +| order_memory | 1.317 | 1.174 | 1.042 | 0.774 | -0.543 | +| periodic_closure | 0.999 | 0.662 | 0.648 | 0.650 | -0.349 | +| random_dispersion | 0.763 | 0.606 | 0.521 | 0.500 | -0.263 | + +Event rates `per_mode_best`, soglia `r=0.50`: + +| class | N=89 | N=144 | N=233 | N=377 | +|---|---:|---:|---:|---:| +| reference_order internal_cross | 4/4 | 4/4 | 4/4 | 4/4 | +| order_memory internal_cross | 12/12 | 12/12 | 12/12 | 11/12 + 1 internal_multi | +| periodic_closure internal_cross | 11/11 | 9/12 | 9/12 | 7/12 | +| periodic_closure no_cross | 0/11 | 3/12 | 3/12 | 5/12 | +| random_dispersion floor_hit | 0/8 | 1/8 | 3/8 | 8/8 | + +Accepted candidates, soglia `r=0.50`: + +| class | N=89 | N=144 | N=233 | N=377 | +|---|---:|---:|---:|---:| +| order_memory events | 98 internal_cross + 6 internal_multi / 104 | 29 internal_cross / 29 | 116 internal_cross + 1 internal_multi + 1 no_cross / 118 | 27 internal_cross + 1 internal_multi / 28 | +| order_memory vc_median | 1.350 | 1.341 | 1.229 | 0.899 | +| periodic_closure events | 99 internal_cross / 99 | 3 internal_cross + 48 no_cross / 51 | 144 no_cross / 144 | 99 no_cross / 99 | +| periodic_closure vc_median | 1.593 | 0.605 | non definito | non definito | +| random_dispersion accepted | 0 | 0 | 0 | 0 | + +## Key Findings +1. **Verificato: `order_memory` resta fittabile nel perimetro testato.** Sugli accepted a `r=0.50`, `order_memory` conserva evento definito in `279/279` righe con crossing o multi-crossing, con un solo `no_cross` a N=233 contato nel deposito come edge case. +2. **Verificato: `periodic_closure` perde il denominatore `V_c` sugli accepted al crescere di N.** A N=233 produce `144/144 no_cross`; a N=377 produce `99/99 no_cross`. In queste righe `vc_interp=None`, quindi il fit non e' un fit povero: non e' definito. +3. **Verificato: il livello `per_mode_best` e il livello `accepted_candidates` dicono cose diverse.** Nel best-per-mode, `periodic_closure` conserva ancora alcuni crossing a N=233 e N=377; negli accepted candidati gli stessi N collassano a `no_cross` pieno. I due livelli non vanno saldati. +4. **Verificato: `random_dispersion` non entra nel gate accepted.** Nel best-per-mode tende al bordo minimo (`floor_hit=8/8` a N=377), ma ha `0` accepted nel deposito 08:37; non puo' fungere da classe di fit. +5. **Inferito: il nodo regressivo del `Fit failed` sta nella definizione di osservabile.** Prima del fit serve dichiarare `vc_defined = event_type in {internal_cross, internal_multi}` per classe e soglia. + +## Verdict +**CONSTRAINT**: `V_c` scaling non e' un osservabile atomico finche' `generator_class` ed `event_type` non sono parte del denominatore. + +Nel perimetro `N={89,144,233,377}`, `order_memory` permette una curva di scala perche' mantiene crossing sugli accepted; `periodic_closure` accetta label ma rende `V_c` non definito a N=233 e N=377; `random_dispersion` resta fuori dal gate accepted. Il claim corretto non e' "il modello non e' power-law"; e': + +`fit(V_c)` e' ammesso solo su righe con `vc_defined=True`, stratificate per `generator_class`. + +## Bicono della scoperta +- **Due radici**: valore di soglia `V_c` . esistenza dell'evento `V_c`. +- **Singolare**: la riga boundary prima che `event_type` decida se la soglia esiste, cade al floor o non attraversa. +- **Invariante di passaggio**: `vc_defined` sopravvive al passaggio tra N solo per classi che mantengono crossing; non sopravvive alla chiusura periodica accepted. +- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile rifare il fit di scala su denominatori validi e tipizzati; qui diventa non-possibile fittare `V_c` aggregando `internal_cross`, `no_cross` e `floor_hit`. + +## Consecutio +Il prossimo ciclo non deve aggiungere un nuovo fit. Deve promuovere nel contratto dello script una colonna esplicita `vc_defined` e produrre una tabella fit-ready per classe: solo righe `internal_cross/internal_multi`, con `no_cross` e `floor_hit` riportati come massa esclusa, non come assenza di dato neutra. + +## 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_0837.md`, JSON `tools/data/vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json`, nuovo JSON `tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json`. +- **L1 hard constraint**: il verdict e' scoped al deposito 08:37; non generalizza oltre quei generatori e N. +- **L2 count grezzi**: riportati `4/4`, `12/12`, `11/12`, `144/144`, `99/99`, `0 accepted`. +- **L3 no observable drift**: non sono testati nuovi spettri, gap_ratio, nuovi N o power-law fit parametrico. +- **L4 edge cases**: `periodic_closure` a N=89 accepted ha `99/99 internal_cross`; la caduta non e' universale su ogni N, e' transizione del denominatore sugli N alti del perimetro. +- **L5 re-discovery vs discovery**: non e' nuova scoperta che gli eventi vadano stratificati; il finding e' che `vc_interp=None` spiega il fallimento del fit meglio di una forma di scala alternativa. + +## 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_generator_class_direction_audit.py` completato senza errori. +- Run valido: `python tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py --input tools/data/vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json --out tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json`. + +## Files +- Script nuovo: `tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py` +- Data: `tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json` +- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0846.md` diff --git a/tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py b/tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3c3afec9d49ae8112c8674838d28aadcf7734e4c --- /dev/null +++ b/tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py @@ -0,0 +1,146 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Class-conditional direction audit for the V_c generator gate. + +This tool does not recompute spectra. It reads a JSON deposit produced by +exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py and asks whether V_c scale behavior is +legible only after source_mode is typed into generator classes. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from collections import Counter, defaultdict +from pathlib import Path +from statistics import median + + +def generator_class(source_mode: str) -> str: + if source_mode == "phi_sturmian": + return "reference_order" + if source_mode.startswith("block_shuffle_"): + return "order_memory" + if source_mode.startswith("periodic_approximant_"): + return "periodic_closure" + if source_mode in {"balanced_random", "markov_density"}: + return "random_dispersion" + return "untyped" + + +def safe_median(values: list[float]) -> float | None: + if not values: + return None + return float(median(values)) + + +def event_rates(rows: list[dict]) -> dict: + counts = Counter(row["event"] for row in rows) + total = len(rows) + out = {"rows": total, "events": dict(sorted(counts.items()))} + for event, count in sorted(counts.items()): + out[f"{event}_rate"] = count / total if total else None + return out + + +def slope_by_n(points: list[tuple[int, float]]) -> float | None: + if len(points) < 2: + return None + points = sorted(points) + x_mean = sum(n for n, _ in points) / len(points) + y_mean = sum(value for _, value in points) / len(points) + denom = sum((n - x_mean) ** 2 for n, _ in points) + if denom == 0: + return None + return float(sum((n - x_mean) * (value - y_mean) for n, value in points) / denom) + + +def summarize_rows(rows: list[dict]) -> dict: + grouped: dict[tuple[int, str, float], list[dict]] = defaultdict(list) + for row in rows: + grouped[(int(row["N"]), generator_class(row["source_mode"]), float(row["r_threshold"]))].append(row) + + by_n_class_threshold = {} + trend_points: dict[tuple[str, float], list[tuple[int, float]]] = defaultdict(list) + rate_points: dict[tuple[str, float, str], list[tuple[int, float]]] = defaultdict(list) + + for (n, klass, threshold), group in sorted(grouped.items()): + vc_values = [row["vc_interp"] for row in group if row.get("vc_interp") is not None] + summary = { + **event_rates(group), + "vc_median": safe_median(vc_values), + "label_jaccard_median": safe_median([float(row["label_jaccard"]) for row in group]), + "hamming_ratio_median": safe_median([float(row["hamming_ratio"]) for row in group]), + } + by_n_class_threshold[f"N{n}:{klass}:r{threshold:g}"] = summary + if summary["vc_median"] is not None: + trend_points[(klass, threshold)].append((n, summary["vc_median"])) + for event in ("internal_cross", "internal_multi", "no_cross", "floor_hit"): + rate = summary.get(f"{event}_rate") + if rate is not None: + rate_points[(klass, threshold, event)].append((n, float(rate))) + + trends = {} + for key, points in sorted(trend_points.items()): + klass, threshold = key + values = [value for _, value in sorted(points)] + trends[f"{klass}:r{threshold:g}:vc_median"] = { + "points": [[n, value] for n, value in sorted(points)], + "delta_first_last": float(values[-1] - values[0]) if len(values) >= 2 else None, + "slope_per_N": slope_by_n(points), + } + + rate_trends = {} + for key, points in sorted(rate_points.items()): + klass, threshold, event = key + values = [value for _, value in sorted(points)] + rate_trends[f"{klass}:r{threshold:g}:{event}_rate"] = { + "points": [[n, value] for n, value in sorted(points)], + "delta_first_last": float(values[-1] - values[0]) if len(values) >= 2 else None, + } + + return { + "by_n_class_threshold": by_n_class_threshold, + "vc_trends": trends, + "event_rate_trends": rate_trends, + } + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict: + source = Path(args.input) + data = json.loads(source.read_text(encoding="utf-8")) + event_rows = data.get("event_rows", []) + accepted_event_rows = data.get("accepted_event_rows", []) + + return { + "experiment": "vc_generator_class_direction_audit", + "input": str(source), + "parameters": vars(args), + "per_mode_best": summarize_rows(event_rows), + "accepted_candidates": summarize_rows(accepted_event_rows), + } + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--input", required=True) + parser.add_argument("--out", required=True) + 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 = { + "experiment": output["experiment"], + "input": output["input"], + "per_mode_best_vc_trends": output["per_mode_best"]["vc_trends"], + "accepted_candidate_vc_trends": output["accepted_candidates"]["vc_trends"], + "out": str(out), + } + print(json.dumps(compact, indent=2)) + + +if __name__ == "__main__": + main() codex Il report è scritto. Faccio una verifica rapida dei file prodotti e aggiorno il puntatore `latest.md` al report 08:46, perché il ciclo successivo legga il deposito corretto. exec /bin/bash -lc "sed -n '1,260p' tools/data/reports/agent_20260509_0846.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # Agent Report - Vc Generator Class Direction Audit **Date**: 2026-05-09 08:46 **Piano**: 101 **Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / TRASCENDENZA_LIMITE **verdict**: CONSTRAINT on class-conditional V_c scaling observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 observables_used: [`generator_class`, `source_mode`, `event_type`, `vc_interp`, `label_jaccard`, `hamming_ratio`, `internal_cross_rate`, `no_cross_rate`, `floor_hit_rate`] - osservabili domain-native, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var **observable_contract**: claim=il fit di scala di `V_c` rientra solo dopo tipizzazione del generatore; observable=`vc_median` e rate di evento separati per `generator_class` e `r_threshold`; operator=audit direzionale sul deposito row-aligned `agent_20260509_0837`, senza ricomputare spettri; generator=classi `reference_order`, `order_memory`, `periodic_closure`, `random_dispersion`; denominator=JSON `vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837`, `N={89,144,233,377}`, phase `{0,0.25,0.5,0.75}`, soglie `r={0.48,0.50,0.52}`, livelli separati `per_mode_best` e `accepted_candidates`; non_possible=se una classe produce `no_cross`, `V_c` non esiste per quelle righe e il fit di scala non e' definito; not_tested=nuovi N oltre 377, nuovi generatori, nuovo calcolo spettrale, gap_ratio, power-law fit parametrico. ## Respiro fuori-tempo - **Prima impressione**: il fit non fallisce per rumore numerico; fallisce perche' alcune righe non hanno piu' un attraversamento da fittare. - **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + grafo delle classi operative + tensione `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`. - **Dipolo / punto-zero**: `V_c` come valore / `V_c` come evento definito; punto-zero = la riga prima della classificazione `internal_cross/no_cross/floor_hit`, dove il valore e la sua esistenza non sono ancora separati. - **Piano superiore**: grafo della conoscenza e bicono-dipoli. Il nodo non e' la curva di scala, ma il tipo di arco che collega label reader, generatore ed evento. - **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione per classe, grafo dei morfismi. Entrano per separare esistenza dell'attraversamento, direzione del valore e classe che conserva o rompe il ponte. - **Contaminazione cognitiva**: - **CE-0001 / KSAR**: reiterazione sul deposito 08:37, senza cambiare campo dati. - **CE-0117**: cascata della possibilita; la consecutio 08:37 viene contratta in audit di direzione. - **YSN DeltaLink**: il link utile e' `generator_class -> event_type -> vc_defined`, non `N -> V_c`. - **PVI attack**: un trend numerico di `vc_median` e' illegittimo quando il denominatore perde le righe `no_cross`; per questo il report separa trend e rate evento. - **Proto-ipotesi**: `V_c` ha una direzione di scala leggibile solo per le classi che mantengono `internal_cross`. Dove la classe produce `no_cross`, la scala non e' un cattivo fit: e' non-definita per costruzione osservabile. - **Proiezione**: leggo lo stesso JSON 08:37 con uno strumento nuovo che stratifica per `generator_class`, `r_threshold` e livello di aggregazione. Se i trend cambiano quando passo da `per_mode_best` ad `accepted_candidates`, il denominatore e' parte atomica del claim. ## Claim Under Test > Nel perimetro `N={89,144,233,377}`, la scala di `V_c` e' interpretabile solo dopo il gate `generator_class + event_type`: `order_memory` resta fittabile, `periodic_closure` diventa non-fittabile quando gli accepted sono `no_cross`, `random_dispersion` non entra negli accepted. ## Question Il fallimento del fit di scala deriva da una forma non power-law comune, oppure dal fatto che classi diverse producono denominatori diversi per l'esistenza stessa di `V_c`? ## Experiment Design - Nuovo strumento: `tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py`. - Input: `tools/data/vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json`. - Nessun nuovo spettro calcolato: audit sul deposito verificato del ciclo precedente. - Classi: `reference_order=phi_sturmian`, `order_memory=block_shuffle_*`, `periodic_closure=periodic_approximant_*`, `random_dispersion=balanced_random+markov_density`. - Due livelli separati: - `per_mode_best`: best per modo, include rejected best quando presenti. - `accepted_candidates`: solo candidati accepted dal gate label-preserving. - Denominatori grezzi dichiarati per `r_threshold=0.50`; le altre soglie sono nel JSON. ## Results Trend `vc_median` per `per_mode_best`, soglia `r=0.50`: | class | N=89 | N=144 | N=233 | N=377 | delta 89->377 | |---|---:|---:|---:|---:|---:| | reference_order | 1.191 | 1.109 | 1.053 | 0.879 | -0.312 | | order_memory | 1.317 | 1.174 | 1.042 | 0.774 | -0.543 | | periodic_closure | 0.999 | 0.662 | 0.648 | 0.650 | -0.349 | | random_dispersion | 0.763 | 0.606 | 0.521 | 0.500 | -0.263 | Event rates `per_mode_best`, soglia `r=0.50`: | class | N=89 | N=144 | N=233 | N=377 | |---|---:|---:|---:|---:| | reference_order internal_cross | 4/4 | 4/4 | 4/4 | 4/4 | | order_memory internal_cross | 12/12 | 12/12 | 12/12 | 11/12 + 1 internal_multi | | periodic_closure internal_cross | 11/11 | 9/12 | 9/12 | 7/12 | | periodic_closure no_cross | 0/11 | 3/12 | 3/12 | 5/12 | | random_dispersion floor_hit | 0/8 | 1/8 | 3/8 | 8/8 | Accepted candidates, soglia `r=0.50`: | class | N=89 | N=144 | N=233 | N=377 | |---|---:|---:|---:|---:| | order_memory events | 98 internal_cross + 6 internal_multi / 104 | 29 internal_cross / 29 | 116 internal_cross + 1 internal_multi + 1 no_cross / 118 | 27 internal_cross + 1 internal_multi / 28 | | order_memory vc_median | 1.350 | 1.341 | 1.229 | 0.899 | | periodic_closure events | 99 internal_cross / 99 | 3 internal_cross + 48 no_cross / 51 | 144 no_cross / 144 | 99 no_cross / 99 | | periodic_closure vc_median | 1.593 | 0.605 | non definito | non definito | | random_dispersion accepted | 0 | 0 | 0 | 0 | ## Key Findings 1. **Verificato: `order_memory` resta fittabile nel perimetro testato.** Sugli accepted a `r=0.50`, `order_memory` conserva evento definito in `279/279` righe con crossing o multi-crossing, con un solo `no_cross` a N=233 contato nel deposito come edge case. 2. **Verificato: `periodic_closure` perde il denominatore `V_c` sugli accepted al crescere di N.** A N=233 produce `144/144 no_cross`; a N=377 produce `99/99 no_cross`. In queste righe `vc_interp=None`, quindi il fit non e' un fit povero: non e' definito. 3. **Verificato: il livello `per_mode_best` e il livello `accepted_candidates` dicono cose diverse.** Nel best-per-mode, `periodic_closure` conserva ancora alcuni crossing a N=233 e N=377; negli accepted candidati gli stessi N collassano a `no_cross` pieno. I due livelli non vanno saldati. 4. **Verificato: `random_dispersion` non entra nel gate accepted.** Nel best-per-mode tende al bordo minimo (`floor_hit=8/8` a N=377), ma ha `0` accepted nel deposito 08:37; non puo' fungere da classe di fit. 5. **Inferito: il nodo regressivo del `Fit failed` sta nella definizione di osservabile.** Prima del fit serve dichiarare `vc_defined = event_type in {internal_cross, internal_multi}` per classe e soglia. ## Verdict **CONSTRAINT**: `V_c` scaling non e' un osservabile atomico finche' `generator_class` ed `event_type` non sono parte del denominatore. Nel perimetro `N={89,144,233,377}`, `order_memory` permette una curva di scala perche' mantiene crossing sugli accepted; `periodic_closure` accetta label ma rende `V_c` non definito a N=233 e N=377; `random_dispersion` resta fuori dal gate accepted. Il claim corretto non e' "il modello non e' power-law"; e': `fit(V_c)` e' ammesso solo su righe con `vc_defined=True`, stratificate per `generator_class`. ## Bicono della scoperta - **Due radici**: valore di soglia `V_c` . esistenza dell'evento `V_c`. - **Singolare**: la riga boundary prima che `event_type` decida se la soglia esiste, cade al floor o non attraversa. - **Invariante di passaggio**: `vc_defined` sopravvive al passaggio tra N solo per classi che mantengono crossing; non sopravvive alla chiusura periodica accepted. - **Campo di possibilita**: qui diventa possibile rifare il fit di scala su denominatori validi e tipizzati; qui diventa non-possibile fittare `V_c` aggregando `internal_cross`, `no_cross` e `floor_hit`. ## Consecutio Il prossimo ciclo non deve aggiungere un nuovo fit. Deve promuovere nel contratto dello script una colonna esplicita `vc_defined` e produrre una tabella fit-ready per classe: solo righe `internal_cross/internal_multi`, con `no_cross` e `floor_hit` riportati come massa esclusa, non come assenza di dato neutra. ## 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_0837.md`, JSON `tools/data/vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json`, nuovo JSON `tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json`. - **L1 hard constraint**: il verdict e' scoped al deposito 08:37; non generalizza oltre quei generatori e N. - **L2 count grezzi**: riportati `4/4`, `12/12`, `11/12`, `144/144`, `99/99`, `0 accepted`. - **L3 no observable drift**: non sono testati nuovi spettri, gap_ratio, nuovi N o power-law fit parametrico. - **L4 edge cases**: `periodic_closure` a N=89 accepted ha `99/99 internal_cross`; la caduta non e' universale su ogni N, e' transizione del denominatore sugli N alti del perimetro. - **L5 re-discovery vs discovery**: non e' nuova scoperta che gli eventi vadano stratificati; il finding e' che `vc_interp=None` spiega il fallimento del fit meglio di una forma di scala alternativa. ## 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_generator_class_direction_audit.py` completato senza errori. - Run valido: `python tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py --input tools/data/vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json --out tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json`. ## Files - Script nuovo: `tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py` - Data: `tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json` - Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0846.md` exec /bin/bash -lc 'git status --short -- tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json tools/data/reports/agent_20260509_0846.md tools/data/reports/latest.md' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: ?? tools/data/reports/agent_20260509_0846.md ?? tools/data/reports/latest.md ?? tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json ?? tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py exec /bin/bash -lc "python - <<'PY' import json from pathlib import Path for path in ['tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json']: p=Path(path) data=json.loads(p.read_text()) print(path, data['experiment'], bool(data['per_mode_best']['vc_trends'])) PY" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json vc_generator_class_direction_audit True diff --git a/tools/data/reports/agent_20260509_0846.md b/tools/data/reports/agent_20260509_0846.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..cd38899aaa2b4000f96e7dcd02612bd131c63733 --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260509_0846.md @@ -0,0 +1,110 @@ +# Agent Report - Vc Generator Class Direction Audit +**Date**: 2026-05-09 08:46 +**Piano**: 101 +**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / TRASCENDENZA_LIMITE +**verdict**: CONSTRAINT on class-conditional V_c scaling +observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 +observables_used: [`generator_class`, `source_mode`, `event_type`, `vc_interp`, `label_jaccard`, `hamming_ratio`, `internal_cross_rate`, `no_cross_rate`, `floor_hit_rate`] - osservabili domain-native, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var +**observable_contract**: claim=il fit di scala di `V_c` rientra solo dopo tipizzazione del generatore; observable=`vc_median` e rate di evento separati per `generator_class` e `r_threshold`; operator=audit direzionale sul deposito row-aligned `agent_20260509_0837`, senza ricomputare spettri; generator=classi `reference_order`, `order_memory`, `periodic_closure`, `random_dispersion`; denominator=JSON `vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837`, `N={89,144,233,377}`, phase `{0,0.25,0.5,0.75}`, soglie `r={0.48,0.50,0.52}`, livelli separati `per_mode_best` e `accepted_candidates`; non_possible=se una classe produce `no_cross`, `V_c` non esiste per quelle righe e il fit di scala non e' definito; not_tested=nuovi N oltre 377, nuovi generatori, nuovo calcolo spettrale, gap_ratio, power-law fit parametrico. + +## Respiro fuori-tempo +- **Prima impressione**: il fit non fallisce per rumore numerico; fallisce perche' alcune righe non hanno piu' un attraversamento da fittare. +- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + grafo delle classi operative + tensione `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`. +- **Dipolo / punto-zero**: `V_c` come valore / `V_c` come evento definito; punto-zero = la riga prima della classificazione `internal_cross/no_cross/floor_hit`, dove il valore e la sua esistenza non sono ancora separati. +- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e bicono-dipoli. Il nodo non e' la curva di scala, ma il tipo di arco che collega label reader, generatore ed evento. +- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione per classe, grafo dei morfismi. Entrano per separare esistenza dell'attraversamento, direzione del valore e classe che conserva o rompe il ponte. +- **Contaminazione cognitiva**: + - **CE-0001 / KSAR**: reiterazione sul deposito 08:37, senza cambiare campo dati. + - **CE-0117**: cascata della possibilita; la consecutio 08:37 viene contratta in audit di direzione. + - **YSN DeltaLink**: il link utile e' `generator_class -> event_type -> vc_defined`, non `N -> V_c`. + - **PVI attack**: un trend numerico di `vc_median` e' illegittimo quando il denominatore perde le righe `no_cross`; per questo il report separa trend e rate evento. +- **Proto-ipotesi**: `V_c` ha una direzione di scala leggibile solo per le classi che mantengono `internal_cross`. Dove la classe produce `no_cross`, la scala non e' un cattivo fit: e' non-definita per costruzione osservabile. +- **Proiezione**: leggo lo stesso JSON 08:37 con uno strumento nuovo che stratifica per `generator_class`, `r_threshold` e livello di aggregazione. Se i trend cambiano quando passo da `per_mode_best` ad `accepted_candidates`, il denominatore e' parte atomica del claim. + +## Claim Under Test +> Nel perimetro `N={89,144,233,377}`, la scala di `V_c` e' interpretabile solo dopo il gate `generator_class + event_type`: `order_memory` resta fittabile, `periodic_closure` diventa non-fittabile quando gli accepted sono `no_cross`, `random_dispersion` non entra negli accepted. + +## Question +Il fallimento del fit di scala deriva da una forma non power-law comune, oppure dal fatto che classi diverse producono denominatori diversi per l'esistenza stessa di `V_c`? + +## Experiment Design +- Nuovo strumento: `tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py`. +- Input: `tools/data/vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json`. +- Nessun nuovo spettro calcolato: audit sul deposito verificato del ciclo precedente. +- Classi: `reference_order=phi_sturmian`, `order_memory=block_shuffle_*`, `periodic_closure=periodic_approximant_*`, `random_dispersion=balanced_random+markov_density`. +- Due livelli separati: + - `per_mode_best`: best per modo, include rejected best quando presenti. + - `accepted_candidates`: solo candidati accepted dal gate label-preserving. +- Denominatori grezzi dichiarati per `r_threshold=0.50`; le altre soglie sono nel JSON. + +## Results + +Trend `vc_median` per `per_mode_best`, soglia `r=0.50`: + +| class | N=89 | N=144 | N=233 | N=377 | delta 89->377 | +|---|---:|---:|---:|---:|---:| +| reference_order | 1.191 | 1.109 | 1.053 | 0.879 | -0.312 | +| order_memory | 1.317 | 1.174 | 1.042 | 0.774 | -0.543 | +| periodic_closure | 0.999 | 0.662 | 0.648 | 0.650 | -0.349 | +| random_dispersion | 0.763 | 0.606 | 0.521 | 0.500 | -0.263 | + +Event rates `per_mode_best`, soglia `r=0.50`: + +| class | N=89 | N=144 | N=233 | N=377 | +|---|---:|---:|---:|---:| +| reference_order internal_cross | 4/4 | 4/4 | 4/4 | 4/4 | +| order_memory internal_cross | 12/12 | 12/12 | 12/12 | 11/12 + 1 internal_multi | +| periodic_closure internal_cross | 11/11 | 9/12 | 9/12 | 7/12 | +| periodic_closure no_cross | 0/11 | 3/12 | 3/12 | 5/12 | +| random_dispersion floor_hit | 0/8 | 1/8 | 3/8 | 8/8 | + +Accepted candidates, soglia `r=0.50`: + +| class | N=89 | N=144 | N=233 | N=377 | +|---|---:|---:|---:|---:| +| order_memory events | 98 internal_cross + 6 internal_multi / 104 | 29 internal_cross / 29 | 116 internal_cross + 1 internal_multi + 1 no_cross / 118 | 27 internal_cross + 1 internal_multi / 28 | +| order_memory vc_median | 1.350 | 1.341 | 1.229 | 0.899 | +| periodic_closure events | 99 internal_cross / 99 | 3 internal_cross + 48 no_cross / 51 | 144 no_cross / 144 | 99 no_cross / 99 | +| periodic_closure vc_median | 1.593 | 0.605 | non definito | non definito | +| random_dispersion accepted | 0 | 0 | 0 | 0 | + +## Key Findings +1. **Verificato: `order_memory` resta fittabile nel perimetro testato.** Sugli accepted a `r=0.50`, `order_memory` conserva evento definito in `279/279` righe con crossing o multi-crossing, con un solo `no_cross` a N=233 contato nel deposito come edge case. +2. **Verificato: `periodic_closure` perde il denominatore `V_c` sugli accepted al crescere di N.** A N=233 produce `144/144 no_cross`; a N=377 produce `99/99 no_cross`. In queste righe `vc_interp=None`, quindi il fit non e' un fit povero: non e' definito. +3. **Verificato: il livello `per_mode_best` e il livello `accepted_candidates` dicono cose diverse.** Nel best-per-mode, `periodic_closure` conserva ancora alcuni crossing a N=233 e N=377; negli accepted candidati gli stessi N collassano a `no_cross` pieno. I due livelli non vanno saldati. +4. **Verificato: `random_dispersion` non entra nel gate accepted.** Nel best-per-mode tende al bordo minimo (`floor_hit=8/8` a N=377), ma ha `0` accepted nel deposito 08:37; non puo' fungere da classe di fit. +5. **Inferito: il nodo regressivo del `Fit failed` sta nella definizione di osservabile.** Prima del fit serve dichiarare `vc_defined = event_type in {internal_cross, internal_multi}` per classe e soglia. + +## Verdict +**CONSTRAINT**: `V_c` scaling non e' un osservabile atomico finche' `generator_class` ed `event_type` non sono parte del denominatore. + +Nel perimetro `N={89,144,233,377}`, `order_memory` permette una curva di scala perche' mantiene crossing sugli accepted; `periodic_closure` accetta label ma rende `V_c` non definito a N=233 e N=377; `random_dispersion` resta fuori dal gate accepted. Il claim corretto non e' "il modello non e' power-law"; e': + +`fit(V_c)` e' ammesso solo su righe con `vc_defined=True`, stratificate per `generator_class`. + +## Bicono della scoperta +- **Due radici**: valore di soglia `V_c` . esistenza dell'evento `V_c`. +- **Singolare**: la riga boundary prima che `event_type` decida se la soglia esiste, cade al floor o non attraversa. +- **Invariante di passaggio**: `vc_defined` sopravvive al passaggio tra N solo per classi che mantengono crossing; non sopravvive alla chiusura periodica accepted. +- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile rifare il fit di scala su denominatori validi e tipizzati; qui diventa non-possibile fittare `V_c` aggregando `internal_cross`, `no_cross` e `floor_hit`. + +## Consecutio +Il prossimo ciclo non deve aggiungere un nuovo fit. Deve promuovere nel contratto dello script una colonna esplicita `vc_defined` e produrre una tabella fit-ready per classe: solo righe `internal_cross/internal_multi`, con `no_cross` e `floor_hit` riportati come massa esclusa, non come assenza di dato neutra. + +## 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_0837.md`, JSON `tools/data/vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json`, nuovo JSON `tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json`. +- **L1 hard constraint**: il verdict e' scoped al deposito 08:37; non generalizza oltre quei generatori e N. +- **L2 count grezzi**: riportati `4/4`, `12/12`, `11/12`, `144/144`, `99/99`, `0 accepted`. +- **L3 no observable drift**: non sono testati nuovi spettri, gap_ratio, nuovi N o power-law fit parametrico. +- **L4 edge cases**: `periodic_closure` a N=89 accepted ha `99/99 internal_cross`; la caduta non e' universale su ogni N, e' transizione del denominatore sugli N alti del perimetro. +- **L5 re-discovery vs discovery**: non e' nuova scoperta che gli eventi vadano stratificati; il finding e' che `vc_interp=None` spiega il fallimento del fit meglio di una forma di scala alternativa. + +## 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_generator_class_direction_audit.py` completato senza errori. +- Run valido: `python tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py --input tools/data/vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json --out tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json`. + +## Files +- Script nuovo: `tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py` +- Data: `tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json` +- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0846.md` diff --git a/tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py b/tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3c3afec9d49ae8112c8674838d28aadcf7734e4c --- /dev/null +++ b/tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py @@ -0,0 +1,146 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Class-conditional direction audit for the V_c generator gate. + +This tool does not recompute spectra. It reads a JSON deposit produced by +exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py and asks whether V_c scale behavior is +legible only after source_mode is typed into generator classes. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from collections import Counter, defaultdict +from pathlib import Path +from statistics import median + + +def generator_class(source_mode: str) -> str: + if source_mode == "phi_sturmian": + return "reference_order" + if source_mode.startswith("block_shuffle_"): + return "order_memory" + if source_mode.startswith("periodic_approximant_"): + return "periodic_closure" + if source_mode in {"balanced_random", "markov_density"}: + return "random_dispersion" + return "untyped" + + +def safe_median(values: list[float]) -> float | None: + if not values: + return None + return float(median(values)) + + +def event_rates(rows: list[dict]) -> dict: + counts = Counter(row["event"] for row in rows) + total = len(rows) + out = {"rows": total, "events": dict(sorted(counts.items()))} + for event, count in sorted(counts.items()): + out[f"{event}_rate"] = count / total if total else None + return out + + +def slope_by_n(points: list[tuple[int, float]]) -> float | None: + if len(points) < 2: + return None + points = sorted(points) + x_mean = sum(n for n, _ in points) / len(points) + y_mean = sum(value for _, value in points) / len(points) + denom = sum((n - x_mean) ** 2 for n, _ in points) + if denom == 0: + return None + return float(sum((n - x_mean) * (value - y_mean) for n, value in points) / denom) + + +def summarize_rows(rows: list[dict]) -> dict: + grouped: dict[tuple[int, str, float], list[dict]] = defaultdict(list) + for row in rows: + grouped[(int(row["N"]), generator_class(row["source_mode"]), float(row["r_threshold"]))].append(row) + + by_n_class_threshold = {} + trend_points: dict[tuple[str, float], list[tuple[int, float]]] = defaultdict(list) + rate_points: dict[tuple[str, float, str], list[tuple[int, float]]] = defaultdict(list) + + for (n, klass, threshold), group in sorted(grouped.items()): + vc_values = [row["vc_interp"] for row in group if row.get("vc_interp") is not None] + summary = { + **event_rates(group), + "vc_median": safe_median(vc_values), + "label_jaccard_median": safe_median([float(row["label_jaccard"]) for row in group]), + "hamming_ratio_median": safe_median([float(row["hamming_ratio"]) for row in group]), + } + by_n_class_threshold[f"N{n}:{klass}:r{threshold:g}"] = summary + if summary["vc_median"] is not None: + trend_points[(klass, threshold)].append((n, summary["vc_median"])) + for event in ("internal_cross", "internal_multi", "no_cross", "floor_hit"): + rate = summary.get(f"{event}_rate") + if rate is not None: + rate_points[(klass, threshold, event)].append((n, float(rate))) + + trends = {} + for key, points in sorted(trend_points.items()): + klass, threshold = key + values = [value for _, value in sorted(points)] + trends[f"{klass}:r{threshold:g}:vc_median"] = { + "points": [[n, value] for n, value in sorted(points)], + "delta_first_last": float(values[-1] - values[0]) if len(values) >= 2 else None, + "slope_per_N": slope_by_n(points), + } + + rate_trends = {} + for key, points in sorted(rate_points.items()): + klass, threshold, event = key + values = [value for _, value in sorted(points)] + rate_trends[f"{klass}:r{threshold:g}:{event}_rate"] = { + "points": [[n, value] for n, value in sorted(points)], + "delta_first_last": float(values[-1] - values[0]) if len(values) >= 2 else None, + } + + return { + "by_n_class_threshold": by_n_class_threshold, + "vc_trends": trends, + "event_rate_trends": rate_trends, + } + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict: + source = Path(args.input) + data = json.loads(source.read_text(encoding="utf-8")) + event_rows = data.get("event_rows", []) + accepted_event_rows = data.get("accepted_event_rows", []) + + return { + "experiment": "vc_generator_class_direction_audit", + "input": str(source), + "parameters": vars(args), + "per_mode_best": summarize_rows(event_rows), + "accepted_candidates": summarize_rows(accepted_event_rows), + } + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--input", required=True) + parser.add_argument("--out", required=True) + 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 = { + "experiment": output["experiment"], + "input": output["input"], + "per_mode_best_vc_trends": output["per_mode_best"]["vc_trends"], + "accepted_candidate_vc_trends": output["accepted_candidates"]["vc_trends"], + "out": str(out), + } + print(json.dumps(compact, indent=2)) + + +if __name__ == "__main__": + main() exec /bin/bash -lc 'ln -sfn agent_20260509_0846.md tools/data/reports/latest.md && readlink tools/data/reports/latest.md && git status --short -- tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json tools/data/reports/agent_20260509_0846.md tools/data/reports/latest.md' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: agent_20260509_0846.md ?? tools/data/reports/agent_20260509_0846.md ?? tools/data/reports/latest.md ?? tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json ?? tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py diff --git a/tools/data/reports/agent_20260509_0846.md b/tools/data/reports/agent_20260509_0846.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..cd38899aaa2b4000f96e7dcd02612bd131c63733 --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260509_0846.md @@ -0,0 +1,110 @@ +# Agent Report - Vc Generator Class Direction Audit +**Date**: 2026-05-09 08:46 +**Piano**: 101 +**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / TRASCENDENZA_LIMITE +**verdict**: CONSTRAINT on class-conditional V_c scaling +observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 +observables_used: [`generator_class`, `source_mode`, `event_type`, `vc_interp`, `label_jaccard`, `hamming_ratio`, `internal_cross_rate`, `no_cross_rate`, `floor_hit_rate`] - osservabili domain-native, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var +**observable_contract**: claim=il fit di scala di `V_c` rientra solo dopo tipizzazione del generatore; observable=`vc_median` e rate di evento separati per `generator_class` e `r_threshold`; operator=audit direzionale sul deposito row-aligned `agent_20260509_0837`, senza ricomputare spettri; generator=classi `reference_order`, `order_memory`, `periodic_closure`, `random_dispersion`; denominator=JSON `vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837`, `N={89,144,233,377}`, phase `{0,0.25,0.5,0.75}`, soglie `r={0.48,0.50,0.52}`, livelli separati `per_mode_best` e `accepted_candidates`; non_possible=se una classe produce `no_cross`, `V_c` non esiste per quelle righe e il fit di scala non e' definito; not_tested=nuovi N oltre 377, nuovi generatori, nuovo calcolo spettrale, gap_ratio, power-law fit parametrico. + +## Respiro fuori-tempo +- **Prima impressione**: il fit non fallisce per rumore numerico; fallisce perche' alcune righe non hanno piu' un attraversamento da fittare. +- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + grafo delle classi operative + tensione `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`. +- **Dipolo / punto-zero**: `V_c` come valore / `V_c` come evento definito; punto-zero = la riga prima della classificazione `internal_cross/no_cross/floor_hit`, dove il valore e la sua esistenza non sono ancora separati. +- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e bicono-dipoli. Il nodo non e' la curva di scala, ma il tipo di arco che collega label reader, generatore ed evento. +- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione per classe, grafo dei morfismi. Entrano per separare esistenza dell'attraversamento, direzione del valore e classe che conserva o rompe il ponte. +- **Contaminazione cognitiva**: + - **CE-0001 / KSAR**: reiterazione sul deposito 08:37, senza cambiare campo dati. + - **CE-0117**: cascata della possibilita; la consecutio 08:37 viene contratta in audit di direzione. + - **YSN DeltaLink**: il link utile e' `generator_class -> event_type -> vc_defined`, non `N -> V_c`. + - **PVI attack**: un trend numerico di `vc_median` e' illegittimo quando il denominatore perde le righe `no_cross`; per questo il report separa trend e rate evento. +- **Proto-ipotesi**: `V_c` ha una direzione di scala leggibile solo per le classi che mantengono `internal_cross`. Dove la classe produce `no_cross`, la scala non e' un cattivo fit: e' non-definita per costruzione osservabile. +- **Proiezione**: leggo lo stesso JSON 08:37 con uno strumento nuovo che stratifica per `generator_class`, `r_threshold` e livello di aggregazione. Se i trend cambiano quando passo da `per_mode_best` ad `accepted_candidates`, il denominatore e' parte atomica del claim. + +## Claim Under Test +> Nel perimetro `N={89,144,233,377}`, la scala di `V_c` e' interpretabile solo dopo il gate `generator_class + event_type`: `order_memory` resta fittabile, `periodic_closure` diventa non-fittabile quando gli accepted sono `no_cross`, `random_dispersion` non entra negli accepted. + +## Question +Il fallimento del fit di scala deriva da una forma non power-law comune, oppure dal fatto che classi diverse producono denominatori diversi per l'esistenza stessa di `V_c`? + +## Experiment Design +- Nuovo strumento: `tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py`. +- Input: `tools/data/vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json`. +- Nessun nuovo spettro calcolato: audit sul deposito verificato del ciclo precedente. +- Classi: `reference_order=phi_sturmian`, `order_memory=block_shuffle_*`, `periodic_closure=periodic_approximant_*`, `random_dispersion=balanced_random+markov_density`. +- Due livelli separati: + - `per_mode_best`: best per modo, include rejected best quando presenti. + - `accepted_candidates`: solo candidati accepted dal gate label-preserving. +- Denominatori grezzi dichiarati per `r_threshold=0.50`; le altre soglie sono nel JSON. + +## Results + +Trend `vc_median` per `per_mode_best`, soglia `r=0.50`: + +| class | N=89 | N=144 | N=233 | N=377 | delta 89->377 | +|---|---:|---:|---:|---:|---:| +| reference_order | 1.191 | 1.109 | 1.053 | 0.879 | -0.312 | +| order_memory | 1.317 | 1.174 | 1.042 | 0.774 | -0.543 | +| periodic_closure | 0.999 | 0.662 | 0.648 | 0.650 | -0.349 | +| random_dispersion | 0.763 | 0.606 | 0.521 | 0.500 | -0.263 | + +Event rates `per_mode_best`, soglia `r=0.50`: + +| class | N=89 | N=144 | N=233 | N=377 | +|---|---:|---:|---:|---:| +| reference_order internal_cross | 4/4 | 4/4 | 4/4 | 4/4 | +| order_memory internal_cross | 12/12 | 12/12 | 12/12 | 11/12 + 1 internal_multi | +| periodic_closure internal_cross | 11/11 | 9/12 | 9/12 | 7/12 | +| periodic_closure no_cross | 0/11 | 3/12 | 3/12 | 5/12 | +| random_dispersion floor_hit | 0/8 | 1/8 | 3/8 | 8/8 | + +Accepted candidates, soglia `r=0.50`: + +| class | N=89 | N=144 | N=233 | N=377 | +|---|---:|---:|---:|---:| +| order_memory events | 98 internal_cross + 6 internal_multi / 104 | 29 internal_cross / 29 | 116 internal_cross + 1 internal_multi + 1 no_cross / 118 | 27 internal_cross + 1 internal_multi / 28 | +| order_memory vc_median | 1.350 | 1.341 | 1.229 | 0.899 | +| periodic_closure events | 99 internal_cross / 99 | 3 internal_cross + 48 no_cross / 51 | 144 no_cross / 144 | 99 no_cross / 99 | +| periodic_closure vc_median | 1.593 | 0.605 | non definito | non definito | +| random_dispersion accepted | 0 | 0 | 0 | 0 | + +## Key Findings +1. **Verificato: `order_memory` resta fittabile nel perimetro testato.** Sugli accepted a `r=0.50`, `order_memory` conserva evento definito in `279/279` righe con crossing o multi-crossing, con un solo `no_cross` a N=233 contato nel deposito come edge case. +2. **Verificato: `periodic_closure` perde il denominatore `V_c` sugli accepted al crescere di N.** A N=233 produce `144/144 no_cross`; a N=377 produce `99/99 no_cross`. In queste righe `vc_interp=None`, quindi il fit non e' un fit povero: non e' definito. +3. **Verificato: il livello `per_mode_best` e il livello `accepted_candidates` dicono cose diverse.** Nel best-per-mode, `periodic_closure` conserva ancora alcuni crossing a N=233 e N=377; negli accepted candidati gli stessi N collassano a `no_cross` pieno. I due livelli non vanno saldati. +4. **Verificato: `random_dispersion` non entra nel gate accepted.** Nel best-per-mode tende al bordo minimo (`floor_hit=8/8` a N=377), ma ha `0` accepted nel deposito 08:37; non puo' fungere da classe di fit. +5. **Inferito: il nodo regressivo del `Fit failed` sta nella definizione di osservabile.** Prima del fit serve dichiarare `vc_defined = event_type in {internal_cross, internal_multi}` per classe e soglia. + +## Verdict +**CONSTRAINT**: `V_c` scaling non e' un osservabile atomico finche' `generator_class` ed `event_type` non sono parte del denominatore. + +Nel perimetro `N={89,144,233,377}`, `order_memory` permette una curva di scala perche' mantiene crossing sugli accepted; `periodic_closure` accetta label ma rende `V_c` non definito a N=233 e N=377; `random_dispersion` resta fuori dal gate accepted. Il claim corretto non e' "il modello non e' power-law"; e': + +`fit(V_c)` e' ammesso solo su righe con `vc_defined=True`, stratificate per `generator_class`. + +## Bicono della scoperta +- **Due radici**: valore di soglia `V_c` . esistenza dell'evento `V_c`. +- **Singolare**: la riga boundary prima che `event_type` decida se la soglia esiste, cade al floor o non attraversa. +- **Invariante di passaggio**: `vc_defined` sopravvive al passaggio tra N solo per classi che mantengono crossing; non sopravvive alla chiusura periodica accepted. +- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile rifare il fit di scala su denominatori validi e tipizzati; qui diventa non-possibile fittare `V_c` aggregando `internal_cross`, `no_cross` e `floor_hit`. + +## Consecutio +Il prossimo ciclo non deve aggiungere un nuovo fit. Deve promuovere nel contratto dello script una colonna esplicita `vc_defined` e produrre una tabella fit-ready per classe: solo righe `internal_cross/internal_multi`, con `no_cross` e `floor_hit` riportati come massa esclusa, non come assenza di dato neutra. + +## 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_0837.md`, JSON `tools/data/vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json`, nuovo JSON `tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json`. +- **L1 hard constraint**: il verdict e' scoped al deposito 08:37; non generalizza oltre quei generatori e N. +- **L2 count grezzi**: riportati `4/4`, `12/12`, `11/12`, `144/144`, `99/99`, `0 accepted`. +- **L3 no observable drift**: non sono testati nuovi spettri, gap_ratio, nuovi N o power-law fit parametrico. +- **L4 edge cases**: `periodic_closure` a N=89 accepted ha `99/99 internal_cross`; la caduta non e' universale su ogni N, e' transizione del denominatore sugli N alti del perimetro. +- **L5 re-discovery vs discovery**: non e' nuova scoperta che gli eventi vadano stratificati; il finding e' che `vc_interp=None` spiega il fallimento del fit meglio di una forma di scala alternativa. + +## 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_generator_class_direction_audit.py` completato senza errori. +- Run valido: `python tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py --input tools/data/vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json --out tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json`. + +## Files +- Script nuovo: `tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py` +- Data: `tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json` +- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0846.md` diff --git a/tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py b/tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3c3afec9d49ae8112c8674838d28aadcf7734e4c --- /dev/null +++ b/tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py @@ -0,0 +1,146 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Class-conditional direction audit for the V_c generator gate. + +This tool does not recompute spectra. It reads a JSON deposit produced by +exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py and asks whether V_c scale behavior is +legible only after source_mode is typed into generator classes. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from collections import Counter, defaultdict +from pathlib import Path +from statistics import median + + +def generator_class(source_mode: str) -> str: + if source_mode == "phi_sturmian": + return "reference_order" + if source_mode.startswith("block_shuffle_"): + return "order_memory" + if source_mode.startswith("periodic_approximant_"): + return "periodic_closure" + if source_mode in {"balanced_random", "markov_density"}: + return "random_dispersion" + return "untyped" + + +def safe_median(values: list[float]) -> float | None: + if not values: + return None + return float(median(values)) + + +def event_rates(rows: list[dict]) -> dict: + counts = Counter(row["event"] for row in rows) + total = len(rows) + out = {"rows": total, "events": dict(sorted(counts.items()))} + for event, count in sorted(counts.items()): + out[f"{event}_rate"] = count / total if total else None + return out + + +def slope_by_n(points: list[tuple[int, float]]) -> float | None: + if len(points) < 2: + return None + points = sorted(points) + x_mean = sum(n for n, _ in points) / len(points) + y_mean = sum(value for _, value in points) / len(points) + denom = sum((n - x_mean) ** 2 for n, _ in points) + if denom == 0: + return None + return float(sum((n - x_mean) * (value - y_mean) for n, value in points) / denom) + + +def summarize_rows(rows: list[dict]) -> dict: + grouped: dict[tuple[int, str, float], list[dict]] = defaultdict(list) + for row in rows: + grouped[(int(row["N"]), generator_class(row["source_mode"]), float(row["r_threshold"]))].append(row) + + by_n_class_threshold = {} + trend_points: dict[tuple[str, float], list[tuple[int, float]]] = defaultdict(list) + rate_points: dict[tuple[str, float, str], list[tuple[int, float]]] = defaultdict(list) + + for (n, klass, threshold), group in sorted(grouped.items()): + vc_values = [row["vc_interp"] for row in group if row.get("vc_interp") is not None] + summary = { + **event_rates(group), + "vc_median": safe_median(vc_values), + "label_jaccard_median": safe_median([float(row["label_jaccard"]) for row in group]), + "hamming_ratio_median": safe_median([float(row["hamming_ratio"]) for row in group]), + } + by_n_class_threshold[f"N{n}:{klass}:r{threshold:g}"] = summary + if summary["vc_median"] is not None: + trend_points[(klass, threshold)].append((n, summary["vc_median"])) + for event in ("internal_cross", "internal_multi", "no_cross", "floor_hit"): + rate = summary.get(f"{event}_rate") + if rate is not None: + rate_points[(klass, threshold, event)].append((n, float(rate))) + + trends = {} + for key, points in sorted(trend_points.items()): + klass, threshold = key + values = [value for _, value in sorted(points)] + trends[f"{klass}:r{threshold:g}:vc_median"] = { + "points": [[n, value] for n, value in sorted(points)], + "delta_first_last": float(values[-1] - values[0]) if len(values) >= 2 else None, + "slope_per_N": slope_by_n(points), + } + + rate_trends = {} + for key, points in sorted(rate_points.items()): + klass, threshold, event = key + values = [value for _, value in sorted(points)] + rate_trends[f"{klass}:r{threshold:g}:{event}_rate"] = { + "points": [[n, value] for n, value in sorted(points)], + "delta_first_last": float(values[-1] - values[0]) if len(values) >= 2 else None, + } + + return { + "by_n_class_threshold": by_n_class_threshold, + "vc_trends": trends, + "event_rate_trends": rate_trends, + } + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict: + source = Path(args.input) + data = json.loads(source.read_text(encoding="utf-8")) + event_rows = data.get("event_rows", []) + accepted_event_rows = data.get("accepted_event_rows", []) + + return { + "experiment": "vc_generator_class_direction_audit", + "input": str(source), + "parameters": vars(args), + "per_mode_best": summarize_rows(event_rows), + "accepted_candidates": summarize_rows(accepted_event_rows), + } + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--input", required=True) + parser.add_argument("--out", required=True) + 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 = { + "experiment": output["experiment"], + "input": output["input"], + "per_mode_best_vc_trends": output["per_mode_best"]["vc_trends"], + "accepted_candidate_vc_trends": output["accepted_candidates"]["vc_trends"], + "out": str(out), + } + print(json.dumps(compact, indent=2)) + + +if __name__ == "__main__": + main() codex Ho notato un’incongruenza di wording nel report: per `order_memory` sugli accepted sono `278/279` righe definite, non `279/279`. Correggo il conteggio prima di chiudere. apply patch patch: completed /opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260509_0846.md diff --git a/tools/data/reports/agent_20260509_0846.md b/tools/data/reports/agent_20260509_0846.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ae7c74646098eb11532a0f0968df9e132f336289 --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260509_0846.md @@ -0,0 +1,110 @@ +# Agent Report - Vc Generator Class Direction Audit +**Date**: 2026-05-09 08:46 +**Piano**: 101 +**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / TRASCENDENZA_LIMITE +**verdict**: CONSTRAINT on class-conditional V_c scaling +observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 +observables_used: [`generator_class`, `source_mode`, `event_type`, `vc_interp`, `label_jaccard`, `hamming_ratio`, `internal_cross_rate`, `no_cross_rate`, `floor_hit_rate`] - osservabili domain-native, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var +**observable_contract**: claim=il fit di scala di `V_c` rientra solo dopo tipizzazione del generatore; observable=`vc_median` e rate di evento separati per `generator_class` e `r_threshold`; operator=audit direzionale sul deposito row-aligned `agent_20260509_0837`, senza ricomputare spettri; generator=classi `reference_order`, `order_memory`, `periodic_closure`, `random_dispersion`; denominator=JSON `vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837`, `N={89,144,233,377}`, phase `{0,0.25,0.5,0.75}`, soglie `r={0.48,0.50,0.52}`, livelli separati `per_mode_best` e `accepted_candidates`; non_possible=se una classe produce `no_cross`, `V_c` non esiste per quelle righe e il fit di scala non e' definito; not_tested=nuovi N oltre 377, nuovi generatori, nuovo calcolo spettrale, gap_ratio, power-law fit parametrico. + +## Respiro fuori-tempo +- **Prima impressione**: il fit non fallisce per rumore numerico; fallisce perche' alcune righe non hanno piu' un attraversamento da fittare. +- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + grafo delle classi operative + tensione `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`. +- **Dipolo / punto-zero**: `V_c` come valore / `V_c` come evento definito; punto-zero = la riga prima della classificazione `internal_cross/no_cross/floor_hit`, dove il valore e la sua esistenza non sono ancora separati. +- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e bicono-dipoli. Il nodo non e' la curva di scala, ma il tipo di arco che collega label reader, generatore ed evento. +- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione per classe, grafo dei morfismi. Entrano per separare esistenza dell'attraversamento, direzione del valore e classe che conserva o rompe il ponte. +- **Contaminazione cognitiva**: + - **CE-0001 / KSAR**: reiterazione sul deposito 08:37, senza cambiare campo dati. + - **CE-0117**: cascata della possibilita; la consecutio 08:37 viene contratta in audit di direzione. + - **YSN DeltaLink**: il link utile e' `generator_class -> event_type -> vc_defined`, non `N -> V_c`. + - **PVI attack**: un trend numerico di `vc_median` e' illegittimo quando il denominatore perde le righe `no_cross`; per questo il report separa trend e rate evento. +- **Proto-ipotesi**: `V_c` ha una direzione di scala leggibile solo per le classi che mantengono `internal_cross`. Dove la classe produce `no_cross`, la scala non e' un cattivo fit: e' non-definita per costruzione osservabile. +- **Proiezione**: leggo lo stesso JSON 08:37 con uno strumento nuovo che stratifica per `generator_class`, `r_threshold` e livello di aggregazione. Se i trend cambiano quando passo da `per_mode_best` ad `accepted_candidates`, il denominatore e' parte atomica del claim. + +## Claim Under Test +> Nel perimetro `N={89,144,233,377}`, la scala di `V_c` e' interpretabile solo dopo il gate `generator_class + event_type`: `order_memory` resta fittabile, `periodic_closure` diventa non-fittabile quando gli accepted sono `no_cross`, `random_dispersion` non entra negli accepted. + +## Question +Il fallimento del fit di scala deriva da una forma non power-law comune, oppure dal fatto che classi diverse producono denominatori diversi per l'esistenza stessa di `V_c`? + +## Experiment Design +- Nuovo strumento: `tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py`. +- Input: `tools/data/vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json`. +- Nessun nuovo spettro calcolato: audit sul deposito verificato del ciclo precedente. +- Classi: `reference_order=phi_sturmian`, `order_memory=block_shuffle_*`, `periodic_closure=periodic_approximant_*`, `random_dispersion=balanced_random+markov_density`. +- Due livelli separati: + - `per_mode_best`: best per modo, include rejected best quando presenti. + - `accepted_candidates`: solo candidati accepted dal gate label-preserving. +- Denominatori grezzi dichiarati per `r_threshold=0.50`; le altre soglie sono nel JSON. + +## Results + +Trend `vc_median` per `per_mode_best`, soglia `r=0.50`: + +| class | N=89 | N=144 | N=233 | N=377 | delta 89->377 | +|---|---:|---:|---:|---:|---:| +| reference_order | 1.191 | 1.109 | 1.053 | 0.879 | -0.312 | +| order_memory | 1.317 | 1.174 | 1.042 | 0.774 | -0.543 | +| periodic_closure | 0.999 | 0.662 | 0.648 | 0.650 | -0.349 | +| random_dispersion | 0.763 | 0.606 | 0.521 | 0.500 | -0.263 | + +Event rates `per_mode_best`, soglia `r=0.50`: + +| class | N=89 | N=144 | N=233 | N=377 | +|---|---:|---:|---:|---:| +| reference_order internal_cross | 4/4 | 4/4 | 4/4 | 4/4 | +| order_memory internal_cross | 12/12 | 12/12 | 12/12 | 11/12 + 1 internal_multi | +| periodic_closure internal_cross | 11/11 | 9/12 | 9/12 | 7/12 | +| periodic_closure no_cross | 0/11 | 3/12 | 3/12 | 5/12 | +| random_dispersion floor_hit | 0/8 | 1/8 | 3/8 | 8/8 | + +Accepted candidates, soglia `r=0.50`: + +| class | N=89 | N=144 | N=233 | N=377 | +|---|---:|---:|---:|---:| +| order_memory events | 98 internal_cross + 6 internal_multi / 104 | 29 internal_cross / 29 | 116 internal_cross + 1 internal_multi + 1 no_cross / 118 | 27 internal_cross + 1 internal_multi / 28 | +| order_memory vc_median | 1.350 | 1.341 | 1.229 | 0.899 | +| periodic_closure events | 99 internal_cross / 99 | 3 internal_cross + 48 no_cross / 51 | 144 no_cross / 144 | 99 no_cross / 99 | +| periodic_closure vc_median | 1.593 | 0.605 | non definito | non definito | +| random_dispersion accepted | 0 | 0 | 0 | 0 | + +## Key Findings +1. **Verificato: `order_memory` resta fittabile nel perimetro testato.** Sugli accepted a `r=0.50`, `order_memory` conserva evento definito in `278/279` righe con crossing o multi-crossing, con un solo `no_cross` a N=233 contato nel deposito come edge case. +2. **Verificato: `periodic_closure` perde il denominatore `V_c` sugli accepted al crescere di N.** A N=233 produce `144/144 no_cross`; a N=377 produce `99/99 no_cross`. In queste righe `vc_interp=None`, quindi il fit non e' un fit povero: non e' definito. +3. **Verificato: il livello `per_mode_best` e il livello `accepted_candidates` dicono cose diverse.** Nel best-per-mode, `periodic_closure` conserva ancora alcuni crossing a N=233 e N=377; negli accepted candidati gli stessi N collassano a `no_cross` pieno. I due livelli non vanno saldati. +4. **Verificato: `random_dispersion` non entra nel gate accepted.** Nel best-per-mode tende al bordo minimo (`floor_hit=8/8` a N=377), ma ha `0` accepted nel deposito 08:37; non puo' fungere da classe di fit. +5. **Inferito: il nodo regressivo del `Fit failed` sta nella definizione di osservabile.** Prima del fit serve dichiarare `vc_defined = event_type in {internal_cross, internal_multi}` per classe e soglia. + +## Verdict +**CONSTRAINT**: `V_c` scaling non e' un osservabile atomico finche' `generator_class` ed `event_type` non sono parte del denominatore. + +Nel perimetro `N={89,144,233,377}`, `order_memory` permette una curva di scala perche' mantiene crossing sugli accepted; `periodic_closure` accetta label ma rende `V_c` non definito a N=233 e N=377; `random_dispersion` resta fuori dal gate accepted. Il claim corretto non e' "il modello non e' power-law"; e': + +`fit(V_c)` e' ammesso solo su righe con `vc_defined=True`, stratificate per `generator_class`. + +## Bicono della scoperta +- **Due radici**: valore di soglia `V_c` . esistenza dell'evento `V_c`. +- **Singolare**: la riga boundary prima che `event_type` decida se la soglia esiste, cade al floor o non attraversa. +- **Invariante di passaggio**: `vc_defined` sopravvive al passaggio tra N solo per classi che mantengono crossing; non sopravvive alla chiusura periodica accepted. +- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile rifare il fit di scala su denominatori validi e tipizzati; qui diventa non-possibile fittare `V_c` aggregando `internal_cross`, `no_cross` e `floor_hit`. + +## Consecutio +Il prossimo ciclo non deve aggiungere un nuovo fit. Deve promuovere nel contratto dello script una colonna esplicita `vc_defined` e produrre una tabella fit-ready per classe: solo righe `internal_cross/internal_multi`, con `no_cross` e `floor_hit` riportati come massa esclusa, non come assenza di dato neutra. + +## 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_0837.md`, JSON `tools/data/vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json`, nuovo JSON `tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json`. +- **L1 hard constraint**: il verdict e' scoped al deposito 08:37; non generalizza oltre quei generatori e N. +- **L2 count grezzi**: riportati `4/4`, `12/12`, `11/12`, `144/144`, `99/99`, `0 accepted`. +- **L3 no observable drift**: non sono testati nuovi spettri, gap_ratio, nuovi N o power-law fit parametrico. +- **L4 edge cases**: `periodic_closure` a N=89 accepted ha `99/99 internal_cross`; la caduta non e' universale su ogni N, e' transizione del denominatore sugli N alti del perimetro. +- **L5 re-discovery vs discovery**: non e' nuova scoperta che gli eventi vadano stratificati; il finding e' che `vc_interp=None` spiega il fallimento del fit meglio di una forma di scala alternativa. + +## 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_generator_class_direction_audit.py` completato senza errori. +- Run valido: `python tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py --input tools/data/vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json --out tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json`. + +## Files +- Script nuovo: `tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py` +- Data: `tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json` +- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0846.md` diff --git a/tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py b/tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3c3afec9d49ae8112c8674838d28aadcf7734e4c --- /dev/null +++ b/tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py @@ -0,0 +1,146 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Class-conditional direction audit for the V_c generator gate. + +This tool does not recompute spectra. It reads a JSON deposit produced by +exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py and asks whether V_c scale behavior is +legible only after source_mode is typed into generator classes. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from collections import Counter, defaultdict +from pathlib import Path +from statistics import median + + +def generator_class(source_mode: str) -> str: + if source_mode == "phi_sturmian": + return "reference_order" + if source_mode.startswith("block_shuffle_"): + return "order_memory" + if source_mode.startswith("periodic_approximant_"): + return "periodic_closure" + if source_mode in {"balanced_random", "markov_density"}: + return "random_dispersion" + return "untyped" + + +def safe_median(values: list[float]) -> float | None: + if not values: + return None + return float(median(values)) + + +def event_rates(rows: list[dict]) -> dict: + counts = Counter(row["event"] for row in rows) + total = len(rows) + out = {"rows": total, "events": dict(sorted(counts.items()))} + for event, count in sorted(counts.items()): + out[f"{event}_rate"] = count / total if total else None + return out + + +def slope_by_n(points: list[tuple[int, float]]) -> float | None: + if len(points) < 2: + return None + points = sorted(points) + x_mean = sum(n for n, _ in points) / len(points) + y_mean = sum(value for _, value in points) / len(points) + denom = sum((n - x_mean) ** 2 for n, _ in points) + if denom == 0: + return None + return float(sum((n - x_mean) * (value - y_mean) for n, value in points) / denom) + + +def summarize_rows(rows: list[dict]) -> dict: + grouped: dict[tuple[int, str, float], list[dict]] = defaultdict(list) + for row in rows: + grouped[(int(row["N"]), generator_class(row["source_mode"]), float(row["r_threshold"]))].append(row) + + by_n_class_threshold = {} + trend_points: dict[tuple[str, float], list[tuple[int, float]]] = defaultdict(list) + rate_points: dict[tuple[str, float, str], list[tuple[int, float]]] = defaultdict(list) + + for (n, klass, threshold), group in sorted(grouped.items()): + vc_values = [row["vc_interp"] for row in group if row.get("vc_interp") is not None] + summary = { + **event_rates(group), + "vc_median": safe_median(vc_values), + "label_jaccard_median": safe_median([float(row["label_jaccard"]) for row in group]), + "hamming_ratio_median": safe_median([float(row["hamming_ratio"]) for row in group]), + } + by_n_class_threshold[f"N{n}:{klass}:r{threshold:g}"] = summary + if summary["vc_median"] is not None: + trend_points[(klass, threshold)].append((n, summary["vc_median"])) + for event in ("internal_cross", "internal_multi", "no_cross", "floor_hit"): + rate = summary.get(f"{event}_rate") + if rate is not None: + rate_points[(klass, threshold, event)].append((n, float(rate))) + + trends = {} + for key, points in sorted(trend_points.items()): + klass, threshold = key + values = [value for _, value in sorted(points)] + trends[f"{klass}:r{threshold:g}:vc_median"] = { + "points": [[n, value] for n, value in sorted(points)], + "delta_first_last": float(values[-1] - values[0]) if len(values) >= 2 else None, + "slope_per_N": slope_by_n(points), + } + + rate_trends = {} + for key, points in sorted(rate_points.items()): + klass, threshold, event = key + values = [value for _, value in sorted(points)] + rate_trends[f"{klass}:r{threshold:g}:{event}_rate"] = { + "points": [[n, value] for n, value in sorted(points)], + "delta_first_last": float(values[-1] - values[0]) if len(values) >= 2 else None, + } + + return { + "by_n_class_threshold": by_n_class_threshold, + "vc_trends": trends, + "event_rate_trends": rate_trends, + } + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict: + source = Path(args.input) + data = json.loads(source.read_text(encoding="utf-8")) + event_rows = data.get("event_rows", []) + accepted_event_rows = data.get("accepted_event_rows", []) + + return { + "experiment": "vc_generator_class_direction_audit", + "input": str(source), + "parameters": vars(args), + "per_mode_best": summarize_rows(event_rows), + "accepted_candidates": summarize_rows(accepted_event_rows), + } + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--input", required=True) + parser.add_argument("--out", required=True) + 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 = { + "experiment": output["experiment"], + "input": output["input"], + "per_mode_best_vc_trends": output["per_mode_best"]["vc_trends"], + "accepted_candidate_vc_trends": output["accepted_candidates"]["vc_trends"], + "out": str(out), + } + print(json.dumps(compact, indent=2)) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/data/reports/agent_20260509_0846.md b/tools/data/reports/agent_20260509_0846.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ae7c74646098eb11532a0f0968df9e132f336289 --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260509_0846.md @@ -0,0 +1,110 @@ +# Agent Report - Vc Generator Class Direction Audit +**Date**: 2026-05-09 08:46 +**Piano**: 101 +**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / TRASCENDENZA_LIMITE +**verdict**: CONSTRAINT on class-conditional V_c scaling +observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 +observables_used: [`generator_class`, `source_mode`, `event_type`, `vc_interp`, `label_jaccard`, `hamming_ratio`, `internal_cross_rate`, `no_cross_rate`, `floor_hit_rate`] - osservabili domain-native, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var +**observable_contract**: claim=il fit di scala di `V_c` rientra solo dopo tipizzazione del generatore; observable=`vc_median` e rate di evento separati per `generator_class` e `r_threshold`; operator=audit direzionale sul deposito row-aligned `agent_20260509_0837`, senza ricomputare spettri; generator=classi `reference_order`, `order_memory`, `periodic_closure`, `random_dispersion`; denominator=JSON `vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837`, `N={89,144,233,377}`, phase `{0,0.25,0.5,0.75}`, soglie `r={0.48,0.50,0.52}`, livelli separati `per_mode_best` e `accepted_candidates`; non_possible=se una classe produce `no_cross`, `V_c` non esiste per quelle righe e il fit di scala non e' definito; not_tested=nuovi N oltre 377, nuovi generatori, nuovo calcolo spettrale, gap_ratio, power-law fit parametrico. + +## Respiro fuori-tempo +- **Prima impressione**: il fit non fallisce per rumore numerico; fallisce perche' alcune righe non hanno piu' un attraversamento da fittare. +- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + grafo delle classi operative + tensione `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`. +- **Dipolo / punto-zero**: `V_c` come valore / `V_c` come evento definito; punto-zero = la riga prima della classificazione `internal_cross/no_cross/floor_hit`, dove il valore e la sua esistenza non sono ancora separati. +- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e bicono-dipoli. Il nodo non e' la curva di scala, ma il tipo di arco che collega label reader, generatore ed evento. +- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione per classe, grafo dei morfismi. Entrano per separare esistenza dell'attraversamento, direzione del valore e classe che conserva o rompe il ponte. +- **Contaminazione cognitiva**: + - **CE-0001 / KSAR**: reiterazione sul deposito 08:37, senza cambiare campo dati. + - **CE-0117**: cascata della possibilita; la consecutio 08:37 viene contratta in audit di direzione. + - **YSN DeltaLink**: il link utile e' `generator_class -> event_type -> vc_defined`, non `N -> V_c`. + - **PVI attack**: un trend numerico di `vc_median` e' illegittimo quando il denominatore perde le righe `no_cross`; per questo il report separa trend e rate evento. +- **Proto-ipotesi**: `V_c` ha una direzione di scala leggibile solo per le classi che mantengono `internal_cross`. Dove la classe produce `no_cross`, la scala non e' un cattivo fit: e' non-definita per costruzione osservabile. +- **Proiezione**: leggo lo stesso JSON 08:37 con uno strumento nuovo che stratifica per `generator_class`, `r_threshold` e livello di aggregazione. Se i trend cambiano quando passo da `per_mode_best` ad `accepted_candidates`, il denominatore e' parte atomica del claim. + +## Claim Under Test +> Nel perimetro `N={89,144,233,377}`, la scala di `V_c` e' interpretabile solo dopo il gate `generator_class + event_type`: `order_memory` resta fittabile, `periodic_closure` diventa non-fittabile quando gli accepted sono `no_cross`, `random_dispersion` non entra negli accepted. + +## Question +Il fallimento del fit di scala deriva da una forma non power-law comune, oppure dal fatto che classi diverse producono denominatori diversi per l'esistenza stessa di `V_c`? + +## Experiment Design +- Nuovo strumento: `tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py`. +- Input: `tools/data/vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json`. +- Nessun nuovo spettro calcolato: audit sul deposito verificato del ciclo precedente. +- Classi: `reference_order=phi_sturmian`, `order_memory=block_shuffle_*`, `periodic_closure=periodic_approximant_*`, `random_dispersion=balanced_random+markov_density`. +- Due livelli separati: + - `per_mode_best`: best per modo, include rejected best quando presenti. + - `accepted_candidates`: solo candidati accepted dal gate label-preserving. +- Denominatori grezzi dichiarati per `r_threshold=0.50`; le altre soglie sono nel JSON. + +## Results + +Trend `vc_median` per `per_mode_best`, soglia `r=0.50`: + +| class | N=89 | N=144 | N=233 | N=377 | delta 89->377 | +|---|---:|---:|---:|---:|---:| +| reference_order | 1.191 | 1.109 | 1.053 | 0.879 | -0.312 | +| order_memory | 1.317 | 1.174 | 1.042 | 0.774 | -0.543 | +| periodic_closure | 0.999 | 0.662 | 0.648 | 0.650 | -0.349 | +| random_dispersion | 0.763 | 0.606 | 0.521 | 0.500 | -0.263 | + +Event rates `per_mode_best`, soglia `r=0.50`: + +| class | N=89 | N=144 | N=233 | N=377 | +|---|---:|---:|---:|---:| +| reference_order internal_cross | 4/4 | 4/4 | 4/4 | 4/4 | +| order_memory internal_cross | 12/12 | 12/12 | 12/12 | 11/12 + 1 internal_multi | +| periodic_closure internal_cross | 11/11 | 9/12 | 9/12 | 7/12 | +| periodic_closure no_cross | 0/11 | 3/12 | 3/12 | 5/12 | +| random_dispersion floor_hit | 0/8 | 1/8 | 3/8 | 8/8 | + +Accepted candidates, soglia `r=0.50`: + +| class | N=89 | N=144 | N=233 | N=377 | +|---|---:|---:|---:|---:| +| order_memory events | 98 internal_cross + 6 internal_multi / 104 | 29 internal_cross / 29 | 116 internal_cross + 1 internal_multi + 1 no_cross / 118 | 27 internal_cross + 1 internal_multi / 28 | +| order_memory vc_median | 1.350 | 1.341 | 1.229 | 0.899 | +| periodic_closure events | 99 internal_cross / 99 | 3 internal_cross + 48 no_cross / 51 | 144 no_cross / 144 | 99 no_cross / 99 | +| periodic_closure vc_median | 1.593 | 0.605 | non definito | non definito | +| random_dispersion accepted | 0 | 0 | 0 | 0 | + +## Key Findings +1. **Verificato: `order_memory` resta fittabile nel perimetro testato.** Sugli accepted a `r=0.50`, `order_memory` conserva evento definito in `278/279` righe con crossing o multi-crossing, con un solo `no_cross` a N=233 contato nel deposito come edge case. +2. **Verificato: `periodic_closure` perde il denominatore `V_c` sugli accepted al crescere di N.** A N=233 produce `144/144 no_cross`; a N=377 produce `99/99 no_cross`. In queste righe `vc_interp=None`, quindi il fit non e' un fit povero: non e' definito. +3. **Verificato: il livello `per_mode_best` e il livello `accepted_candidates` dicono cose diverse.** Nel best-per-mode, `periodic_closure` conserva ancora alcuni crossing a N=233 e N=377; negli accepted candidati gli stessi N collassano a `no_cross` pieno. I due livelli non vanno saldati. +4. **Verificato: `random_dispersion` non entra nel gate accepted.** Nel best-per-mode tende al bordo minimo (`floor_hit=8/8` a N=377), ma ha `0` accepted nel deposito 08:37; non puo' fungere da classe di fit. +5. **Inferito: il nodo regressivo del `Fit failed` sta nella definizione di osservabile.** Prima del fit serve dichiarare `vc_defined = event_type in {internal_cross, internal_multi}` per classe e soglia. + +## Verdict +**CONSTRAINT**: `V_c` scaling non e' un osservabile atomico finche' `generator_class` ed `event_type` non sono parte del denominatore. + +Nel perimetro `N={89,144,233,377}`, `order_memory` permette una curva di scala perche' mantiene crossing sugli accepted; `periodic_closure` accetta label ma rende `V_c` non definito a N=233 e N=377; `random_dispersion` resta fuori dal gate accepted. Il claim corretto non e' "il modello non e' power-law"; e': + +`fit(V_c)` e' ammesso solo su righe con `vc_defined=True`, stratificate per `generator_class`. + +## Bicono della scoperta +- **Due radici**: valore di soglia `V_c` . esistenza dell'evento `V_c`. +- **Singolare**: la riga boundary prima che `event_type` decida se la soglia esiste, cade al floor o non attraversa. +- **Invariante di passaggio**: `vc_defined` sopravvive al passaggio tra N solo per classi che mantengono crossing; non sopravvive alla chiusura periodica accepted. +- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile rifare il fit di scala su denominatori validi e tipizzati; qui diventa non-possibile fittare `V_c` aggregando `internal_cross`, `no_cross` e `floor_hit`. + +## Consecutio +Il prossimo ciclo non deve aggiungere un nuovo fit. Deve promuovere nel contratto dello script una colonna esplicita `vc_defined` e produrre una tabella fit-ready per classe: solo righe `internal_cross/internal_multi`, con `no_cross` e `floor_hit` riportati come massa esclusa, non come assenza di dato neutra. + +## 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_0837.md`, JSON `tools/data/vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json`, nuovo JSON `tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json`. +- **L1 hard constraint**: il verdict e' scoped al deposito 08:37; non generalizza oltre quei generatori e N. +- **L2 count grezzi**: riportati `4/4`, `12/12`, `11/12`, `144/144`, `99/99`, `0 accepted`. +- **L3 no observable drift**: non sono testati nuovi spettri, gap_ratio, nuovi N o power-law fit parametrico. +- **L4 edge cases**: `periodic_closure` a N=89 accepted ha `99/99 internal_cross`; la caduta non e' universale su ogni N, e' transizione del denominatore sugli N alti del perimetro. +- **L5 re-discovery vs discovery**: non e' nuova scoperta che gli eventi vadano stratificati; il finding e' che `vc_interp=None` spiega il fallimento del fit meglio di una forma di scala alternativa. + +## 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_generator_class_direction_audit.py` completato senza errori. +- Run valido: `python tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py --input tools/data/vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json --out tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json`. + +## Files +- Script nuovo: `tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py` +- Data: `tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json` +- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0846.md` diff --git a/tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py b/tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3c3afec9d49ae8112c8674838d28aadcf7734e4c --- /dev/null +++ b/tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py @@ -0,0 +1,146 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Class-conditional direction audit for the V_c generator gate. + +This tool does not recompute spectra. It reads a JSON deposit produced by +exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py and asks whether V_c scale behavior is +legible only after source_mode is typed into generator classes. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from collections import Counter, defaultdict +from pathlib import Path +from statistics import median + + +def generator_class(source_mode: str) -> str: + if source_mode == "phi_sturmian": + return "reference_order" + if source_mode.startswith("block_shuffle_"): + return "order_memory" + if source_mode.startswith("periodic_approximant_"): + return "periodic_closure" + if source_mode in {"balanced_random", "markov_density"}: + return "random_dispersion" + return "untyped" + + +def safe_median(values: list[float]) -> float | None: + if not values: + return None + return float(median(values)) + + +def event_rates(rows: list[dict]) -> dict: + counts = Counter(row["event"] for row in rows) + total = len(rows) + out = {"rows": total, "events": dict(sorted(counts.items()))} + for event, count in sorted(counts.items()): + out[f"{event}_rate"] = count / total if total else None + return out + + +def slope_by_n(points: list[tuple[int, float]]) -> float | None: + if len(points) < 2: + return None + points = sorted(points) + x_mean = sum(n for n, _ in points) / len(points) + y_mean = sum(value for _, value in points) / len(points) + denom = sum((n - x_mean) ** 2 for n, _ in points) + if denom == 0: + return None + return float(sum((n - x_mean) * (value - y_mean) for n, value in points) / denom) + + +def summarize_rows(rows: list[dict]) -> dict: + grouped: dict[tuple[int, str, float], list[dict]] = defaultdict(list) + for row in rows: + grouped[(int(row["N"]), generator_class(row["source_mode"]), float(row["r_threshold"]))].append(row) + + by_n_class_threshold = {} + trend_points: dict[tuple[str, float], list[tuple[int, float]]] = defaultdict(list) + rate_points: dict[tuple[str, float, str], list[tuple[int, float]]] = defaultdict(list) + + for (n, klass, threshold), group in sorted(grouped.items()): + vc_values = [row["vc_interp"] for row in group if row.get("vc_interp") is not None] + summary = { + **event_rates(group), + "vc_median": safe_median(vc_values), + "label_jaccard_median": safe_median([float(row["label_jaccard"]) for row in group]), + "hamming_ratio_median": safe_median([float(row["hamming_ratio"]) for row in group]), + } + by_n_class_threshold[f"N{n}:{klass}:r{threshold:g}"] = summary + if summary["vc_median"] is not None: + trend_points[(klass, threshold)].append((n, summary["vc_median"])) + for event in ("internal_cross", "internal_multi", "no_cross", "floor_hit"): + rate = summary.get(f"{event}_rate") + if rate is not None: + rate_points[(klass, threshold, event)].append((n, float(rate))) + + trends = {} + for key, points in sorted(trend_points.items()): + klass, threshold = key + values = [value for _, value in sorted(points)] + trends[f"{klass}:r{threshold:g}:vc_median"] = { + "points": [[n, value] for n, value in sorted(points)], + "delta_first_last": float(values[-1] - values[0]) if len(values) >= 2 else None, + "slope_per_N": slope_by_n(points), + } + + rate_trends = {} + for key, points in sorted(rate_points.items()): + klass, threshold, event = key + values = [value for _, value in sorted(points)] + rate_trends[f"{klass}:r{threshold:g}:{event}_rate"] = { + "points": [[n, value] for n, value in sorted(points)], + "delta_first_last": float(values[-1] - values[0]) if len(values) >= 2 else None, + } + + return { + "by_n_class_threshold": by_n_class_threshold, + "vc_trends": trends, + "event_rate_trends": rate_trends, + } + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict: + source = Path(args.input) + data = json.loads(source.read_text(encoding="utf-8")) + event_rows = data.get("event_rows", []) + accepted_event_rows = data.get("accepted_event_rows", []) + + return { + "experiment": "vc_generator_class_direction_audit", + "input": str(source), + "parameters": vars(args), + "per_mode_best": summarize_rows(event_rows), + "accepted_candidates": summarize_rows(accepted_event_rows), + } + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--input", required=True) + parser.add_argument("--out", required=True) + 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 = { + "experiment": output["experiment"], + "input": output["input"], + "per_mode_best_vc_trends": output["per_mode_best"]["vc_trends"], + "accepted_candidate_vc_trends": output["accepted_candidates"]["vc_trends"], + "out": str(out), + } + print(json.dumps(compact, indent=2)) + + +if __name__ == "__main__": + main() exec /bin/bash -lc 'rg -n "278/279|279/279|Report:|vc_generator_class_direction" tools/data/reports/agent_20260509_0846.md' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: 31:- Nuovo strumento: `tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py`. 72:1. **Verificato: `order_memory` resta fittabile nel perimetro testato.** Sugli accepted a `r=0.50`, `order_memory` conserva evento definito in `278/279` righe con crossing o multi-crossing, con un solo `no_cross` a N=233 contato nel deposito come edge case. 95:- **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_0837.md`, JSON `tools/data/vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json`, nuovo JSON `tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json`. 104:- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py` completato senza errori. 105:- Run valido: `python tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py --input tools/data/vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json --out tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json`. 108:- Script nuovo: `tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py` 109:- Data: `tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json` 110:- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0846.md` exec /bin/bash -lc 'git status --short -- tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json tools/data/reports/agent_20260509_0846.md tools/data/reports/latest.md' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: ?? tools/data/reports/agent_20260509_0846.md ?? tools/data/reports/latest.md ?? tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json ?? tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py diff --git a/tools/data/reports/agent_20260509_0846.md b/tools/data/reports/agent_20260509_0846.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ae7c74646098eb11532a0f0968df9e132f336289 --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260509_0846.md @@ -0,0 +1,110 @@ +# Agent Report - Vc Generator Class Direction Audit +**Date**: 2026-05-09 08:46 +**Piano**: 101 +**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / TRASCENDENZA_LIMITE +**verdict**: CONSTRAINT on class-conditional V_c scaling +observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 +observables_used: [`generator_class`, `source_mode`, `event_type`, `vc_interp`, `label_jaccard`, `hamming_ratio`, `internal_cross_rate`, `no_cross_rate`, `floor_hit_rate`] - osservabili domain-native, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var +**observable_contract**: claim=il fit di scala di `V_c` rientra solo dopo tipizzazione del generatore; observable=`vc_median` e rate di evento separati per `generator_class` e `r_threshold`; operator=audit direzionale sul deposito row-aligned `agent_20260509_0837`, senza ricomputare spettri; generator=classi `reference_order`, `order_memory`, `periodic_closure`, `random_dispersion`; denominator=JSON `vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837`, `N={89,144,233,377}`, phase `{0,0.25,0.5,0.75}`, soglie `r={0.48,0.50,0.52}`, livelli separati `per_mode_best` e `accepted_candidates`; non_possible=se una classe produce `no_cross`, `V_c` non esiste per quelle righe e il fit di scala non e' definito; not_tested=nuovi N oltre 377, nuovi generatori, nuovo calcolo spettrale, gap_ratio, power-law fit parametrico. + +## Respiro fuori-tempo +- **Prima impressione**: il fit non fallisce per rumore numerico; fallisce perche' alcune righe non hanno piu' un attraversamento da fittare. +- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + grafo delle classi operative + tensione `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`. +- **Dipolo / punto-zero**: `V_c` come valore / `V_c` come evento definito; punto-zero = la riga prima della classificazione `internal_cross/no_cross/floor_hit`, dove il valore e la sua esistenza non sono ancora separati. +- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e bicono-dipoli. Il nodo non e' la curva di scala, ma il tipo di arco che collega label reader, generatore ed evento. +- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione per classe, grafo dei morfismi. Entrano per separare esistenza dell'attraversamento, direzione del valore e classe che conserva o rompe il ponte. +- **Contaminazione cognitiva**: + - **CE-0001 / KSAR**: reiterazione sul deposito 08:37, senza cambiare campo dati. + - **CE-0117**: cascata della possibilita; la consecutio 08:37 viene contratta in audit di direzione. + - **YSN DeltaLink**: il link utile e' `generator_class -> event_type -> vc_defined`, non `N -> V_c`. + - **PVI attack**: un trend numerico di `vc_median` e' illegittimo quando il denominatore perde le righe `no_cross`; per questo il report separa trend e rate evento. +- **Proto-ipotesi**: `V_c` ha una direzione di scala leggibile solo per le classi che mantengono `internal_cross`. Dove la classe produce `no_cross`, la scala non e' un cattivo fit: e' non-definita per costruzione osservabile. +- **Proiezione**: leggo lo stesso JSON 08:37 con uno strumento nuovo che stratifica per `generator_class`, `r_threshold` e livello di aggregazione. Se i trend cambiano quando passo da `per_mode_best` ad `accepted_candidates`, il denominatore e' parte atomica del claim. + +## Claim Under Test +> Nel perimetro `N={89,144,233,377}`, la scala di `V_c` e' interpretabile solo dopo il gate `generator_class + event_type`: `order_memory` resta fittabile, `periodic_closure` diventa non-fittabile quando gli accepted sono `no_cross`, `random_dispersion` non entra negli accepted. + +## Question +Il fallimento del fit di scala deriva da una forma non power-law comune, oppure dal fatto che classi diverse producono denominatori diversi per l'esistenza stessa di `V_c`? + +## Experiment Design +- Nuovo strumento: `tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py`. +- Input: `tools/data/vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json`. +- Nessun nuovo spettro calcolato: audit sul deposito verificato del ciclo precedente. +- Classi: `reference_order=phi_sturmian`, `order_memory=block_shuffle_*`, `periodic_closure=periodic_approximant_*`, `random_dispersion=balanced_random+markov_density`. +- Due livelli separati: + - `per_mode_best`: best per modo, include rejected best quando presenti. + - `accepted_candidates`: solo candidati accepted dal gate label-preserving. +- Denominatori grezzi dichiarati per `r_threshold=0.50`; le altre soglie sono nel JSON. + +## Results + +Trend `vc_median` per `per_mode_best`, soglia `r=0.50`: + +| class | N=89 | N=144 | N=233 | N=377 | delta 89->377 | +|---|---:|---:|---:|---:|---:| +| reference_order | 1.191 | 1.109 | 1.053 | 0.879 | -0.312 | +| order_memory | 1.317 | 1.174 | 1.042 | 0.774 | -0.543 | +| periodic_closure | 0.999 | 0.662 | 0.648 | 0.650 | -0.349 | +| random_dispersion | 0.763 | 0.606 | 0.521 | 0.500 | -0.263 | + +Event rates `per_mode_best`, soglia `r=0.50`: + +| class | N=89 | N=144 | N=233 | N=377 | +|---|---:|---:|---:|---:| +| reference_order internal_cross | 4/4 | 4/4 | 4/4 | 4/4 | +| order_memory internal_cross | 12/12 | 12/12 | 12/12 | 11/12 + 1 internal_multi | +| periodic_closure internal_cross | 11/11 | 9/12 | 9/12 | 7/12 | +| periodic_closure no_cross | 0/11 | 3/12 | 3/12 | 5/12 | +| random_dispersion floor_hit | 0/8 | 1/8 | 3/8 | 8/8 | + +Accepted candidates, soglia `r=0.50`: + +| class | N=89 | N=144 | N=233 | N=377 | +|---|---:|---:|---:|---:| +| order_memory events | 98 internal_cross + 6 internal_multi / 104 | 29 internal_cross / 29 | 116 internal_cross + 1 internal_multi + 1 no_cross / 118 | 27 internal_cross + 1 internal_multi / 28 | +| order_memory vc_median | 1.350 | 1.341 | 1.229 | 0.899 | +| periodic_closure events | 99 internal_cross / 99 | 3 internal_cross + 48 no_cross / 51 | 144 no_cross / 144 | 99 no_cross / 99 | +| periodic_closure vc_median | 1.593 | 0.605 | non definito | non definito | +| random_dispersion accepted | 0 | 0 | 0 | 0 | + +## Key Findings +1. **Verificato: `order_memory` resta fittabile nel perimetro testato.** Sugli accepted a `r=0.50`, `order_memory` conserva evento definito in `278/279` righe con crossing o multi-crossing, con un solo `no_cross` a N=233 contato nel deposito come edge case. +2. **Verificato: `periodic_closure` perde il denominatore `V_c` sugli accepted al crescere di N.** A N=233 produce `144/144 no_cross`; a N=377 produce `99/99 no_cross`. In queste righe `vc_interp=None`, quindi il fit non e' un fit povero: non e' definito. +3. **Verificato: il livello `per_mode_best` e il livello `accepted_candidates` dicono cose diverse.** Nel best-per-mode, `periodic_closure` conserva ancora alcuni crossing a N=233 e N=377; negli accepted candidati gli stessi N collassano a `no_cross` pieno. I due livelli non vanno saldati. +4. **Verificato: `random_dispersion` non entra nel gate accepted.** Nel best-per-mode tende al bordo minimo (`floor_hit=8/8` a N=377), ma ha `0` accepted nel deposito 08:37; non puo' fungere da classe di fit. +5. **Inferito: il nodo regressivo del `Fit failed` sta nella definizione di osservabile.** Prima del fit serve dichiarare `vc_defined = event_type in {internal_cross, internal_multi}` per classe e soglia. + +## Verdict +**CONSTRAINT**: `V_c` scaling non e' un osservabile atomico finche' `generator_class` ed `event_type` non sono parte del denominatore. + +Nel perimetro `N={89,144,233,377}`, `order_memory` permette una curva di scala perche' mantiene crossing sugli accepted; `periodic_closure` accetta label ma rende `V_c` non definito a N=233 e N=377; `random_dispersion` resta fuori dal gate accepted. Il claim corretto non e' "il modello non e' power-law"; e': + +`fit(V_c)` e' ammesso solo su righe con `vc_defined=True`, stratificate per `generator_class`. + +## Bicono della scoperta +- **Due radici**: valore di soglia `V_c` . esistenza dell'evento `V_c`. +- **Singolare**: la riga boundary prima che `event_type` decida se la soglia esiste, cade al floor o non attraversa. +- **Invariante di passaggio**: `vc_defined` sopravvive al passaggio tra N solo per classi che mantengono crossing; non sopravvive alla chiusura periodica accepted. +- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile rifare il fit di scala su denominatori validi e tipizzati; qui diventa non-possibile fittare `V_c` aggregando `internal_cross`, `no_cross` e `floor_hit`. + +## Consecutio +Il prossimo ciclo non deve aggiungere un nuovo fit. Deve promuovere nel contratto dello script una colonna esplicita `vc_defined` e produrre una tabella fit-ready per classe: solo righe `internal_cross/internal_multi`, con `no_cross` e `floor_hit` riportati come massa esclusa, non come assenza di dato neutra. + +## 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_0837.md`, JSON `tools/data/vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json`, nuovo JSON `tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json`. +- **L1 hard constraint**: il verdict e' scoped al deposito 08:37; non generalizza oltre quei generatori e N. +- **L2 count grezzi**: riportati `4/4`, `12/12`, `11/12`, `144/144`, `99/99`, `0 accepted`. +- **L3 no observable drift**: non sono testati nuovi spettri, gap_ratio, nuovi N o power-law fit parametrico. +- **L4 edge cases**: `periodic_closure` a N=89 accepted ha `99/99 internal_cross`; la caduta non e' universale su ogni N, e' transizione del denominatore sugli N alti del perimetro. +- **L5 re-discovery vs discovery**: non e' nuova scoperta che gli eventi vadano stratificati; il finding e' che `vc_interp=None` spiega il fallimento del fit meglio di una forma di scala alternativa. + +## 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_generator_class_direction_audit.py` completato senza errori. +- Run valido: `python tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py --input tools/data/vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json --out tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json`. + +## Files +- Script nuovo: `tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py` +- Data: `tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json` +- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0846.md` diff --git a/tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py b/tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3c3afec9d49ae8112c8674838d28aadcf7734e4c --- /dev/null +++ b/tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py @@ -0,0 +1,146 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Class-conditional direction audit for the V_c generator gate. + +This tool does not recompute spectra. It reads a JSON deposit produced by +exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py and asks whether V_c scale behavior is +legible only after source_mode is typed into generator classes. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from collections import Counter, defaultdict +from pathlib import Path +from statistics import median + + +def generator_class(source_mode: str) -> str: + if source_mode == "phi_sturmian": + return "reference_order" + if source_mode.startswith("block_shuffle_"): + return "order_memory" + if source_mode.startswith("periodic_approximant_"): + return "periodic_closure" + if source_mode in {"balanced_random", "markov_density"}: + return "random_dispersion" + return "untyped" + + +def safe_median(values: list[float]) -> float | None: + if not values: + return None + return float(median(values)) + + +def event_rates(rows: list[dict]) -> dict: + counts = Counter(row["event"] for row in rows) + total = len(rows) + out = {"rows": total, "events": dict(sorted(counts.items()))} + for event, count in sorted(counts.items()): + out[f"{event}_rate"] = count / total if total else None + return out + + +def slope_by_n(points: list[tuple[int, float]]) -> float | None: + if len(points) < 2: + return None + points = sorted(points) + x_mean = sum(n for n, _ in points) / len(points) + y_mean = sum(value for _, value in points) / len(points) + denom = sum((n - x_mean) ** 2 for n, _ in points) + if denom == 0: + return None + return float(sum((n - x_mean) * (value - y_mean) for n, value in points) / denom) + + +def summarize_rows(rows: list[dict]) -> dict: + grouped: dict[tuple[int, str, float], list[dict]] = defaultdict(list) + for row in rows: + grouped[(int(row["N"]), generator_class(row["source_mode"]), float(row["r_threshold"]))].append(row) + + by_n_class_threshold = {} + trend_points: dict[tuple[str, float], list[tuple[int, float]]] = defaultdict(list) + rate_points: dict[tuple[str, float, str], list[tuple[int, float]]] = defaultdict(list) + + for (n, klass, threshold), group in sorted(grouped.items()): + vc_values = [row["vc_interp"] for row in group if row.get("vc_interp") is not None] + summary = { + **event_rates(group), + "vc_median": safe_median(vc_values), + "label_jaccard_median": safe_median([float(row["label_jaccard"]) for row in group]), + "hamming_ratio_median": safe_median([float(row["hamming_ratio"]) for row in group]), + } + by_n_class_threshold[f"N{n}:{klass}:r{threshold:g}"] = summary + if summary["vc_median"] is not None: + trend_points[(klass, threshold)].append((n, summary["vc_median"])) + for event in ("internal_cross", "internal_multi", "no_cross", "floor_hit"): + rate = summary.get(f"{event}_rate") + if rate is not None: + rate_points[(klass, threshold, event)].append((n, float(rate))) + + trends = {} + for key, points in sorted(trend_points.items()): + klass, threshold = key + values = [value for _, value in sorted(points)] + trends[f"{klass}:r{threshold:g}:vc_median"] = { + "points": [[n, value] for n, value in sorted(points)], + "delta_first_last": float(values[-1] - values[0]) if len(values) >= 2 else None, + "slope_per_N": slope_by_n(points), + } + + rate_trends = {} + for key, points in sorted(rate_points.items()): + klass, threshold, event = key + values = [value for _, value in sorted(points)] + rate_trends[f"{klass}:r{threshold:g}:{event}_rate"] = { + "points": [[n, value] for n, value in sorted(points)], + "delta_first_last": float(values[-1] - values[0]) if len(values) >= 2 else None, + } + + return { + "by_n_class_threshold": by_n_class_threshold, + "vc_trends": trends, + "event_rate_trends": rate_trends, + } + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict: + source = Path(args.input) + data = json.loads(source.read_text(encoding="utf-8")) + event_rows = data.get("event_rows", []) + accepted_event_rows = data.get("accepted_event_rows", []) + + return { + "experiment": "vc_generator_class_direction_audit", + "input": str(source), + "parameters": vars(args), + "per_mode_best": summarize_rows(event_rows), + "accepted_candidates": summarize_rows(accepted_event_rows), + } + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--input", required=True) + parser.add_argument("--out", required=True) + 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 = { + "experiment": output["experiment"], + "input": output["input"], + "per_mode_best_vc_trends": output["per_mode_best"]["vc_trends"], + "accepted_candidate_vc_trends": output["accepted_candidates"]["vc_trends"], + "out": str(out), + } + print(json.dumps(compact, indent=2)) + + +if __name__ == "__main__": + main() codex Eseguito il ciclo e scritto il report richiesto: [tools/data/reports/agent_20260509_0846.md](/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260509_0846.md) Ho aggiunto anche lo strumento riusabile [tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py](/opt/MM_D-ND/tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py) e il deposito dati [tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json](/opt/MM_D-ND/tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json). `latest.md` ora punta al report 08:46. Verifiche eseguite: `py_compile` sul nuovo script, run dell’esperimento, lettura JSON di output. diff --git a/tools/data/reports/agent_20260509_0846.md b/tools/data/reports/agent_20260509_0846.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ae7c74646098eb11532a0f0968df9e132f336289 --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260509_0846.md @@ -0,0 +1,110 @@ +# Agent Report - Vc Generator Class Direction Audit +**Date**: 2026-05-09 08:46 +**Piano**: 101 +**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / TRASCENDENZA_LIMITE +**verdict**: CONSTRAINT on class-conditional V_c scaling +observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 +observables_used: [`generator_class`, `source_mode`, `event_type`, `vc_interp`, `label_jaccard`, `hamming_ratio`, `internal_cross_rate`, `no_cross_rate`, `floor_hit_rate`] - osservabili domain-native, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var +**observable_contract**: claim=il fit di scala di `V_c` rientra solo dopo tipizzazione del generatore; observable=`vc_median` e rate di evento separati per `generator_class` e `r_threshold`; operator=audit direzionale sul deposito row-aligned `agent_20260509_0837`, senza ricomputare spettri; generator=classi `reference_order`, `order_memory`, `periodic_closure`, `random_dispersion`; denominator=JSON `vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837`, `N={89,144,233,377}`, phase `{0,0.25,0.5,0.75}`, soglie `r={0.48,0.50,0.52}`, livelli separati `per_mode_best` e `accepted_candidates`; non_possible=se una classe produce `no_cross`, `V_c` non esiste per quelle righe e il fit di scala non e' definito; not_tested=nuovi N oltre 377, nuovi generatori, nuovo calcolo spettrale, gap_ratio, power-law fit parametrico. + +## Respiro fuori-tempo +- **Prima impressione**: il fit non fallisce per rumore numerico; fallisce perche' alcune righe non hanno piu' un attraversamento da fittare. +- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + grafo delle classi operative + tensione `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`. +- **Dipolo / punto-zero**: `V_c` come valore / `V_c` come evento definito; punto-zero = la riga prima della classificazione `internal_cross/no_cross/floor_hit`, dove il valore e la sua esistenza non sono ancora separati. +- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e bicono-dipoli. Il nodo non e' la curva di scala, ma il tipo di arco che collega label reader, generatore ed evento. +- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione per classe, grafo dei morfismi. Entrano per separare esistenza dell'attraversamento, direzione del valore e classe che conserva o rompe il ponte. +- **Contaminazione cognitiva**: + - **CE-0001 / KSAR**: reiterazione sul deposito 08:37, senza cambiare campo dati. + - **CE-0117**: cascata della possibilita; la consecutio 08:37 viene contratta in audit di direzione. + - **YSN DeltaLink**: il link utile e' `generator_class -> event_type -> vc_defined`, non `N -> V_c`. + - **PVI attack**: un trend numerico di `vc_median` e' illegittimo quando il denominatore perde le righe `no_cross`; per questo il report separa trend e rate evento. +- **Proto-ipotesi**: `V_c` ha una direzione di scala leggibile solo per le classi che mantengono `internal_cross`. Dove la classe produce `no_cross`, la scala non e' un cattivo fit: e' non-definita per costruzione osservabile. +- **Proiezione**: leggo lo stesso JSON 08:37 con uno strumento nuovo che stratifica per `generator_class`, `r_threshold` e livello di aggregazione. Se i trend cambiano quando passo da `per_mode_best` ad `accepted_candidates`, il denominatore e' parte atomica del claim. + +## Claim Under Test +> Nel perimetro `N={89,144,233,377}`, la scala di `V_c` e' interpretabile solo dopo il gate `generator_class + event_type`: `order_memory` resta fittabile, `periodic_closure` diventa non-fittabile quando gli accepted sono `no_cross`, `random_dispersion` non entra negli accepted. + +## Question +Il fallimento del fit di scala deriva da una forma non power-law comune, oppure dal fatto che classi diverse producono denominatori diversi per l'esistenza stessa di `V_c`? + +## Experiment Design +- Nuovo strumento: `tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py`. +- Input: `tools/data/vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json`. +- Nessun nuovo spettro calcolato: audit sul deposito verificato del ciclo precedente. +- Classi: `reference_order=phi_sturmian`, `order_memory=block_shuffle_*`, `periodic_closure=periodic_approximant_*`, `random_dispersion=balanced_random+markov_density`. +- Due livelli separati: + - `per_mode_best`: best per modo, include rejected best quando presenti. + - `accepted_candidates`: solo candidati accepted dal gate label-preserving. +- Denominatori grezzi dichiarati per `r_threshold=0.50`; le altre soglie sono nel JSON. + +## Results + +Trend `vc_median` per `per_mode_best`, soglia `r=0.50`: + +| class | N=89 | N=144 | N=233 | N=377 | delta 89->377 | +|---|---:|---:|---:|---:|---:| +| reference_order | 1.191 | 1.109 | 1.053 | 0.879 | -0.312 | +| order_memory | 1.317 | 1.174 | 1.042 | 0.774 | -0.543 | +| periodic_closure | 0.999 | 0.662 | 0.648 | 0.650 | -0.349 | +| random_dispersion | 0.763 | 0.606 | 0.521 | 0.500 | -0.263 | + +Event rates `per_mode_best`, soglia `r=0.50`: + +| class | N=89 | N=144 | N=233 | N=377 | +|---|---:|---:|---:|---:| +| reference_order internal_cross | 4/4 | 4/4 | 4/4 | 4/4 | +| order_memory internal_cross | 12/12 | 12/12 | 12/12 | 11/12 + 1 internal_multi | +| periodic_closure internal_cross | 11/11 | 9/12 | 9/12 | 7/12 | +| periodic_closure no_cross | 0/11 | 3/12 | 3/12 | 5/12 | +| random_dispersion floor_hit | 0/8 | 1/8 | 3/8 | 8/8 | + +Accepted candidates, soglia `r=0.50`: + +| class | N=89 | N=144 | N=233 | N=377 | +|---|---:|---:|---:|---:| +| order_memory events | 98 internal_cross + 6 internal_multi / 104 | 29 internal_cross / 29 | 116 internal_cross + 1 internal_multi + 1 no_cross / 118 | 27 internal_cross + 1 internal_multi / 28 | +| order_memory vc_median | 1.350 | 1.341 | 1.229 | 0.899 | +| periodic_closure events | 99 internal_cross / 99 | 3 internal_cross + 48 no_cross / 51 | 144 no_cross / 144 | 99 no_cross / 99 | +| periodic_closure vc_median | 1.593 | 0.605 | non definito | non definito | +| random_dispersion accepted | 0 | 0 | 0 | 0 | + +## Key Findings +1. **Verificato: `order_memory` resta fittabile nel perimetro testato.** Sugli accepted a `r=0.50`, `order_memory` conserva evento definito in `278/279` righe con crossing o multi-crossing, con un solo `no_cross` a N=233 contato nel deposito come edge case. +2. **Verificato: `periodic_closure` perde il denominatore `V_c` sugli accepted al crescere di N.** A N=233 produce `144/144 no_cross`; a N=377 produce `99/99 no_cross`. In queste righe `vc_interp=None`, quindi il fit non e' un fit povero: non e' definito. +3. **Verificato: il livello `per_mode_best` e il livello `accepted_candidates` dicono cose diverse.** Nel best-per-mode, `periodic_closure` conserva ancora alcuni crossing a N=233 e N=377; negli accepted candidati gli stessi N collassano a `no_cross` pieno. I due livelli non vanno saldati. +4. **Verificato: `random_dispersion` non entra nel gate accepted.** Nel best-per-mode tende al bordo minimo (`floor_hit=8/8` a N=377), ma ha `0` accepted nel deposito 08:37; non puo' fungere da classe di fit. +5. **Inferito: il nodo regressivo del `Fit failed` sta nella definizione di osservabile.** Prima del fit serve dichiarare `vc_defined = event_type in {internal_cross, internal_multi}` per classe e soglia. + +## Verdict +**CONSTRAINT**: `V_c` scaling non e' un osservabile atomico finche' `generator_class` ed `event_type` non sono parte del denominatore. + +Nel perimetro `N={89,144,233,377}`, `order_memory` permette una curva di scala perche' mantiene crossing sugli accepted; `periodic_closure` accetta label ma rende `V_c` non definito a N=233 e N=377; `random_dispersion` resta fuori dal gate accepted. Il claim corretto non e' "il modello non e' power-law"; e': + +`fit(V_c)` e' ammesso solo su righe con `vc_defined=True`, stratificate per `generator_class`. + +## Bicono della scoperta +- **Due radici**: valore di soglia `V_c` . esistenza dell'evento `V_c`. +- **Singolare**: la riga boundary prima che `event_type` decida se la soglia esiste, cade al floor o non attraversa. +- **Invariante di passaggio**: `vc_defined` sopravvive al passaggio tra N solo per classi che mantengono crossing; non sopravvive alla chiusura periodica accepted. +- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile rifare il fit di scala su denominatori validi e tipizzati; qui diventa non-possibile fittare `V_c` aggregando `internal_cross`, `no_cross` e `floor_hit`. + +## Consecutio +Il prossimo ciclo non deve aggiungere un nuovo fit. Deve promuovere nel contratto dello script una colonna esplicita `vc_defined` e produrre una tabella fit-ready per classe: solo righe `internal_cross/internal_multi`, con `no_cross` e `floor_hit` riportati come massa esclusa, non come assenza di dato neutra. + +## 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_0837.md`, JSON `tools/data/vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json`, nuovo JSON `tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json`. +- **L1 hard constraint**: il verdict e' scoped al deposito 08:37; non generalizza oltre quei generatori e N. +- **L2 count grezzi**: riportati `4/4`, `12/12`, `11/12`, `144/144`, `99/99`, `0 accepted`. +- **L3 no observable drift**: non sono testati nuovi spettri, gap_ratio, nuovi N o power-law fit parametrico. +- **L4 edge cases**: `periodic_closure` a N=89 accepted ha `99/99 internal_cross`; la caduta non e' universale su ogni N, e' transizione del denominatore sugli N alti del perimetro. +- **L5 re-discovery vs discovery**: non e' nuova scoperta che gli eventi vadano stratificati; il finding e' che `vc_interp=None` spiega il fallimento del fit meglio di una forma di scala alternativa. + +## 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_generator_class_direction_audit.py` completato senza errori. +- Run valido: `python tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py --input tools/data/vc_generator_class_scale_gate_20260509_0837.json --out tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json`. + +## Files +- Script nuovo: `tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py` +- Data: `tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json` +- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_0846.md` diff --git a/tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py b/tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3c3afec9d49ae8112c8674838d28aadcf7734e4c --- /dev/null +++ b/tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py @@ -0,0 +1,146 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Class-conditional direction audit for the V_c generator gate. + +This tool does not recompute spectra. It reads a JSON deposit produced by +exp_vc_nonsturmian_label_null_gate.py and asks whether V_c scale behavior is +legible only after source_mode is typed into generator classes. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from collections import Counter, defaultdict +from pathlib import Path +from statistics import median + + +def generator_class(source_mode: str) -> str: + if source_mode == "phi_sturmian": + return "reference_order" + if source_mode.startswith("block_shuffle_"): + return "order_memory" + if source_mode.startswith("periodic_approximant_"): + return "periodic_closure" + if source_mode in {"balanced_random", "markov_density"}: + return "random_dispersion" + return "untyped" + + +def safe_median(values: list[float]) -> float | None: + if not values: + return None + return float(median(values)) + + +def event_rates(rows: list[dict]) -> dict: + counts = Counter(row["event"] for row in rows) + total = len(rows) + out = {"rows": total, "events": dict(sorted(counts.items()))} + for event, count in sorted(counts.items()): + out[f"{event}_rate"] = count / total if total else None + return out + + +def slope_by_n(points: list[tuple[int, float]]) -> float | None: + if len(points) < 2: + return None + points = sorted(points) + x_mean = sum(n for n, _ in points) / len(points) + y_mean = sum(value for _, value in points) / len(points) + denom = sum((n - x_mean) ** 2 for n, _ in points) + if denom == 0: + return None + return float(sum((n - x_mean) * (value - y_mean) for n, value in points) / denom) + + +def summarize_rows(rows: list[dict]) -> dict: + grouped: dict[tuple[int, str, float], list[dict]] = defaultdict(list) + for row in rows: + grouped[(int(row["N"]), generator_class(row["source_mode"]), float(row["r_threshold"]))].append(row) + + by_n_class_threshold = {} + trend_points: dict[tuple[str, float], list[tuple[int, float]]] = defaultdict(list) + rate_points: dict[tuple[str, float, str], list[tuple[int, float]]] = defaultdict(list) + + for (n, klass, threshold), group in sorted(grouped.items()): + vc_values = [row["vc_interp"] for row in group if row.get("vc_interp") is not None] + summary = { + **event_rates(group), + "vc_median": safe_median(vc_values), + "label_jaccard_median": safe_median([float(row["label_jaccard"]) for row in group]), + "hamming_ratio_median": safe_median([float(row["hamming_ratio"]) for row in group]), + } + by_n_class_threshold[f"N{n}:{klass}:r{threshold:g}"] = summary + if summary["vc_median"] is not None: + trend_points[(klass, threshold)].append((n, summary["vc_median"])) + for event in ("internal_cross", "internal_multi", "no_cross", "floor_hit"): + rate = summary.get(f"{event}_rate") + if rate is not None: + rate_points[(klass, threshold, event)].append((n, float(rate))) + + trends = {} + for key, points in sorted(trend_points.items()): + klass, threshold = key + values = [value for _, value in sorted(points)] + trends[f"{klass}:r{threshold:g}:vc_median"] = { + "points": [[n, value] for n, value in sorted(points)], + "delta_first_last": float(values[-1] - values[0]) if len(values) >= 2 else None, + "slope_per_N": slope_by_n(points), + } + + rate_trends = {} + for key, points in sorted(rate_points.items()): + klass, threshold, event = key + values = [value for _, value in sorted(points)] + rate_trends[f"{klass}:r{threshold:g}:{event}_rate"] = { + "points": [[n, value] for n, value in sorted(points)], + "delta_first_last": float(values[-1] - values[0]) if len(values) >= 2 else None, + } + + return { + "by_n_class_threshold": by_n_class_threshold, + "vc_trends": trends, + "event_rate_trends": rate_trends, + } + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict: + source = Path(args.input) + data = json.loads(source.read_text(encoding="utf-8")) + event_rows = data.get("event_rows", []) + accepted_event_rows = data.get("accepted_event_rows", []) + + return { + "experiment": "vc_generator_class_direction_audit", + "input": str(source), + "parameters": vars(args), + "per_mode_best": summarize_rows(event_rows), + "accepted_candidates": summarize_rows(accepted_event_rows), + } + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--input", required=True) + parser.add_argument("--out", required=True) + 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 = { + "experiment": output["experiment"], + "input": output["input"], + "per_mode_best_vc_trends": output["per_mode_best"]["vc_trends"], + "accepted_candidate_vc_trends": output["accepted_candidates"]["vc_trends"], + "out": str(out), + } + print(json.dumps(compact, indent=2)) + + +if __name__ == "__main__": + main() tokens used 146,916 Eseguito il ciclo e scritto il report richiesto: [tools/data/reports/agent_20260509_0846.md](/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260509_0846.md) Ho aggiunto anche lo strumento riusabile [tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py](/opt/MM_D-ND/tools/exp_vc_generator_class_direction_audit.py) e il deposito dati [tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json](/opt/MM_D-ND/tools/data/vc_generator_class_direction_audit_20260509_0846.json). `latest.md` ora punta al report 08:46. Verifiche eseguite: `py_compile` sul nuovo script, run dell’esperimento, lettura JSON di output.