Reading additional input from stdin... 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/memories] reasoning effort: medium reasoning summaries: none session id: 019e7086-a579-7310-aede-979b8e57857f -------- 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_20260528_2138.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 prima il campo vivo e il contesto del Lab, poi verifico lo stato del repo e i file recenti di memoria condivisa perché il report deve nascere dal deposito reale, non da memoria interna. exec /bin/bash -lc "sed -n '1,240p' tools/data/agent_field_live.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: Leggi tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md per il modello D-ND, il condensato, le strutture, le regole, e gli errori da evitare. ## DIRETTIVA OPERATORE — override per questo cycle (one-shot) # Direttiva one-shot — Lab fisica D-ND reader-regression audit Fonte: operatore + TM7-vps, dopo `agent_20260528_2042`. Il ciclo precedente ha mostrato che i residui graph-only `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` e `percolation:cycle_9` vengono ricostruiti dai null fisici interni nel reader cached (`128/128`). Questo chiude la loro promozione come candidati fisici nel perimetro attuale. Prossimo ciclo: - non cercare una nuova promozione fisica degli stessi residui; - non ripetere un altro preflight single-reader; - trasforma il blocco in audit regressivo del reader BOUNDARY; - confronta almeno tre fonti di ricostruzione: null fisico interno, null graph/label-degree, e almeno due reader indipendenti; - identifica quale componente del reader ricostruisce il candidate hit: feature canoniche, topologia degree/cluster, label geometry, kNN/centroid, cache/denominatore o altra componente; - se il costo full `27/27` e' troppo alto, produci una cache row-aligned o un piano computabile con criterio di ritorno, non un altro blocco; - nel report compila esplicitamente `block_origin`, `node_regressivo`, `dipolo`, `possibile/non-possibile`, `det+1_patch_risk`, `det-1_next_move`, `return_criterion`. Orizzonte: Il Lab deve diventare capace di risolvere i propri blocchi. La lacuna utile non e' piu' "logistica/percolation sono fisica B", ma il punto in cui una dinamica fisica e un reader matematico si confondono. Quella lacuna puo' unire teorie solo se diventa osservabile, falsificabile e portabile. Obbligo di tracciabilita': se usi questa direttiva per deviare dalla direzione viva o aprire un counter-perimeter, nel report cita una sezione `## Source directive` e riporta in sintesi quale vincolo della direttiva hai seguito. Il falsifier deve poter vedere la fonte della deviazione anche dopo che `operator_directive.md` e' stato consumato. ## 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. Dinamica di movimento: `fisico A -> matematica -> fisico B`. Non e' una rotta prescritta e non sceglie il dominio al posto del campo. Serve a ricordare che una dualita' osservata deve manifestarsi, formalizzarsi e poi tentare un rimbalzo o un limite in un altro fenomeno, teoria, setup, misura o vincolo empirico. Se il punto B non emerge, registra vincolo/strumento/domanda; non promuovere come avanzamento fisico. ## SSP come trasduttore realizzativo SSP non e' il centro del Lab fisica e non si attiva per ogni cycle coerente. Serve solo quando una scoperta, un vincolo o un monitoraggio mostra ricadute pratiche esplicite: demo/template, algoritmo, riduzione del calcolo, prodotto, funnel o strumento di monitoraggio. Se il cycle ha valore SSP, dichiara una sezione `## Ricadute pratiche` oppure `ssp_value: yes` con uso concreto. Se il risultato e' solo scaffold scientifico interno, scrivi `ssp_value: no` o lascia la sezione assente. ## Vincoli negativi recenti — L8 non ripetere come direzione Questi sono drift appena bloccati dal falsifier. Sono memoria di bordo, non consecutio. Il prossimo report deve seguire `seme.json.direzione`; puo' riprendere un residuo qui sotto solo dichiarando `deliberate_counter_perimeter` con why/not_drift verificabili. - Direzione viva ora: Chiudere la promozione dei residui graph-only logistica_biforcazione_var_3.5699 e percolation come candidati fisici; trasformare il prossimo ciclo in audit regressivo del reader BOUNDARY, confrontando null fisico interno, null graph/label-degree e almeno due reader indipendenti per identificare quale componente del reader ricostruisce il candidate hit. - Blocco L8 20260515_1826: Agent Report - Sturmian Denominator Alignment Gate - claim bloccato: `relation`: follows_direction; segue la direzione viva testando il confine come terzo incluso operativo dentro il corridoio Sturmian lasciato aperto dal ciclo 18:16. - evidenza: `seme.json.direzione` viva è: "Esplorare il confine: 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo". Il report esegue solo phi/silver/bronze Sturmian a V=2 su denominatori convergenti; non testa 8 domini GUE, 5 Poisson, né una separazione GUE/Poisson. La motivazione di aderenza richiama il residuo del ciclo 18:16/lab_data precedente, non il seme primario. - prossimo uso ammesso: Nel prossimo ciclo formulare `direction_adherence` contro `seme.json`: o testare esplicitamente domini GUE/Poisson e terzo incluso operativo, oppure dichiarare `deliberate_counter_perimeter` con why/not_drift verificabili e nominare il residuo Sturmian come deviazione controllata. Regola operativa: non usare il report bloccato, il suo script, il suo graph_completion o la sua Consecutio come autorita' di partenza. ## Feedback falsifier recente — check obbligatori prima di scrivere Questi non sono nuove direzioni. Sono check di qualita' emersi nell'ultimo run non coerente e vanno chiusi esplicitamente nel report. - Run non coerente: 20260516_1124 - L2: Il null endpoint-preserving e' piu' restrittivo del feature-scramble pieno: `26/512` trial arrivano al conteggio osservato compatto, contro `112/128` del null pieno sul perimetro 11:17. Check richiesto: Rieseguire entrambi i null sullo stesso perimetro e con lo stesso N, oppure riportare unita' comparabili: conteggio atteso/null distribution sul medesimo observable, intervalli binomiali, e differenza di p stimata a parita' di lettore. Per L2, non chiamare `sopravvive`, `residuo` o `strutturale` un lift piccolo senza count grezzi, denominatore, soglia preregistrata o p-value/permutation interval dichiarato. Obblighi pratici: se il dominio e' GUE/Poisson, aggiungi una sezione `## Re-discovery audit` con il baseline noto piu' vicino (Brody/Berry-Robnik/Rosenzweig-Porter, mobility/localization crossover o altro nome pertinente) e cosa resta lab-specific. Per L6, non usare `CE-none` generico: cita una voce CE-* metabolizzata oppure `CE-none:` verificabile. Se compare un residuo graph-only, separa nel report: `two_reader_boundary_confirmed`, `graph_only_residue`, `scope_change_declared`, `graph_baseline_audit`. Non sommare righe graph-only al boundary a due lettori. Per il grafo usa baseline come kNN stability, hub/bridge persistence, silhouette/cluster-boundary stability o percolation-on-graph. ## 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. 7. Movimento A->M->B: se parti da fisica/scienza, nomina fisico A, struttura matematica M e fisico B; se B non emerge, dichiara il limite come vincolo/domanda invece di forzare un ponte. Se non riesci a compilare questi 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, G=8, T=7, E=4, R=4 **Generatrici/strade dense**: - disc_5: 2 ghost · Metrica primi g=(p/2)², curvatura GUE r=0.503 - report_20260516_1230: 2 ghost · Agent Report - Graph Mechanism Ablation - report_20260516_1148: 2 ghost · Agent Report - Prime Bridge Label Null Audit **Forma del campo**: 9 ponti, 1 vuoto(i), 6 scoperte. **Direzione seme da respirare**: Chiudere la promozione dei residui graph-only logistica_biforcazione_var_3.5699 e percolation come candidati fisici; trasformare il prossimo ciclo in audit regressivo del reader BOUNDARY, confrontando null fisico interno, null graph/label-degree e almeno due r ## Contratto di aderenza alla traiettoria - Direzione viva del seme: Chiudere la promozione dei residui graph-only logistica_biforcazione_var_3.5699 e percolation come candidati fisici; trasformare il prossimo ciclo in audit regressivo del reader BOUNDARY, confrontando null fisico interno, null graph/label-degree e almeno due reader indipendenti per identificare quale componente del reader ricostruisce il candidate hit. - Ultima decisione valutatore ammessa: 20260516_1230 REDESIGN/high - Direzione operativa valutatore: Testare null fisici interni per i residui graph-only logistica_biforcazione_var_3.5699 e percolation sul perimetro fisso 8 GUE / 5 Poisson: separare dinamica fisica da ricostruzione del reader grafico - Perche': Il ciclo ha delimitato il reader: label-count null ricostruisce spesso il 27/27 e i due residui non condividono lo stesso meccanismo grafico. La consecutio non e' continuare il confine in forma generica, ma spostare il test al nodo regressivo dichiarato: null fisici interni per logistica/percolation, mantenendo fisso il denominatore 13x27 e chiedendo se il residuo sopravvive fuori dal reader. - Nota: Evitare nuovi domini e nuovi fit. Observable minimo: full 27/27 contro surrogate dinamici interni N-matched per logistica e percolation, con confronto esplicito ai null graph gia' prodotti. Nel report aggiungi una sezione `## Aderenza alla direzione` con tre righe: - `relation`: follows_direction | deliberate_counter_perimeter | local_regression - `why`: perche' l'esperimento serve la direzione viva - `not_drift`: cosa impedisce che sia solo ritorno a un deposito familiare Puoi deviare dalla direzione solo se lo dichiari come contro-perimetro deliberato e lo rendi falsificabile. Se torni a V_c, fit, label locali o vecchi depositi, devi spiegare perche' quel ritorno serve il perimetro cross-dominio corrente; altrimenti il ciclo e' scaffold, non valore. ## 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; 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. - **Combo come contenitore del movimento.** La combo non e' una lista di ingredienti e non e' il target del ciclo. E' la minima configurazione che conserva il movimento verso la risultante: assioma vivo, tensione del seme, dipolo possibile/non-possibile, operatore laterale, osservabile e criterio di caduta. Deve dire cosa muove, cosa trattiene e cosa puo' decadere. Se una combo non contiene il proprio non-possibile o non lascia spazio alla risultante emergente, e' un prompt mascherato: riformulala prima di misurare. - **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. - **P-value definito prima dei risultati.** Se riporti un p-value da null, permutation, bootstrap o conteggio Monte Carlo, dichiara nel design la formula esatta prima della tabella: `raw_p=k/N`, `add_one_p=(k+1)/(N+1)`, left/right tail, two-sided o altro. Se usi una correzione, riporta anche i count grezzi che la generano. Un p-value senza definizione operativa e' telemetria ambigua, non evidenza. - **Null-first prima del nome candidato.** Quando il ciclo cerca un boundary, terzo incluso, ponte fisico o riga candidata, il null non deve essere solo audit dopo la nominazione. Dichiaralo prima come precondizione del candidato: quale relazione rompe, quali marginali preserva, quale conteggio deve NON ricostruire. Se il null ricostruisce il conteggio osservato, il nome candidato resta etichetta di lavoro o vault, non scoperta. - **Null comparabili o non confrontare.** Due null possono essere confrontati solo se condividono lo stesso observable, denominatore, perimetro, numero di trial o una normalizzazione dichiarata che rende l'unita' comune. Se cambi lettore, compressione, seed, spazio feature, trial count o source rows, il risultato ammesso e' `nulls_not_comparable:`, non "piu' restrittivo" o "piu' permissivo". Prima rendi comparabili i null; poi interpreta. - **Partizioni esaustive prima dei conteggi narrativi.** Quando classifichi righe in gruppi (`stable`, `parameter_sensitive`, `unstable`, `classic_only`, `graph_only`, endpoint, bridge, ecc.), dichiara se la lista e' una partizione completa o un sottoinsieme. Se il testo dice "le righe X sono ..." deve includere tutte le righe che soddisfano la condizione dichiarata. Se vuoi parlare solo di un sottoinsieme, nominalo come tale: `unstable_non_bridge + classic_only`, `parameter_sensitive + classic_only`, ecc. Il totale deve tornare al denominatore atomico prima del verdict. - **Residuo del seme quando restringi il perimetro.** Se la direzione viva nomina un perimetro numerico o semantico piu' ampio (es. `8 GUE / 5 Poisson`) e il ciclo esegue un preflight, filtro endpoint o sotto-perimetro necessario, dichiara in `Aderenza alla direzione` una riga `seed_residue=` e `why_not_drift=`. Il sotto-perimetro puo' essere corretto, ma non deve cancellare il residuo che il seme aveva nominato. - **Counter-perimeter deliberato.** Se scegli consapevolmente un sotto-perimetro o contro-perimetro invece del perimetro vivo del seme, non dichiarare `follows_direction` pieno. Usa `relation: deliberate_counter_perimeter` e compila `why`, `not_drift`, `return_criterion` e `seed_residue`. Il criterio di ritorno deve dire cosa riporta il ciclo al perimetro vivo o cosa chiude il ramo come non-promuovibile. Senza `return_criterion`, il sotto-perimetro e' drift anche se scientificamente sensato. - **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. - **Regola operativa non e' assioma eterno.** Le regole nate da falsifier, monitor, report bloccati o cicli locali sono contratti adattivi, non invarianti D-ND. Devono dichiarare: `origin=`, `protects=`, `valid_until=`, `retire_when=`. Gli invarianti del modello D-ND e dei meta-prompt governano il modo in cui le regole si generano, si verificano, si trasformano e decadono; non congelano per sempre una forma locale. L'intento non e' una destinazione statica: vive nel movimento che permette alla risultante di emergere. Se una regola irrigidisce il movimento o lo sostituisce con l'obbedienza alla regola, il ciclo deve segnalarla come `rule_friction` e proporre un raffinamento, non aggirarla silenziosamente. - **Blocco come tensione autologica, non come fermo.** Un blocco del Lab (`provider_fail`, `report_missing`, `sync_blocked`, `Aeternitas VETO`, `Veritas SOSPENSIONE`, timeout, perimetro troppo costoso, rule_friction) e' un punto di inversione del modello, non una fine operativa. Prima protegge le superfici accettate; poi deve produrre un oggetto utile al ciclo successivo: `block_origin`, `node_regressivo`, `dipolo`, `possibile/non-possibile`, `det+1_patch_risk`, `det-1_next_move`, `return_criterion`. Superare il blocco non significa forzare sync, abbassare gate o aggirare regole: significa usare A8/A15 per chiedere al sistema quale condizione mancava a monte e quale mossa minima rende il prossimo ciclo piu' autonomo. Se il blocco resta solo log o quarantena, il Lab ha osservato ma non ha ancora metabolizzato. - **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. - **Dinamica fisico A -> matematica -> fisico B.** Il Lab e' il campo delle possibilita' in cui una dualita' osservata si manifesta, viene formalizzata e tenta un rimbalzo altrove. La matematica non e' destinazione ne' ornamento: e' trasduttore fra manifestazioni. Se il ciclo parte da un attrito fisico, deve estrarre una struttura formale e poi chiedere dove quella struttura puo' ri-manifestarsi, cadere o delimitare un non-possibile in un altro fenomeno, exec /bin/bash -lc 'git status --short --branch' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: ## main...origin/main M applications/INDEX.draft.json M docs/guides/lab_current_state_logic_2026-05-08.md M papers/paper_zero.md M tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md M tools/build_agent_field.py M tools/build_lab_graph.py M tools/data/agent_field_live.md M tools/data/b2_apply_log.jsonl M tools/data/ciclo_memoria.json M tools/data/conoscenza_teorie.json M tools/data/consecutio.json M tools/data/consecutio_processata.json M tools/data/domandatore_pre_cycle.json M tools/data/domande_fondamentali.json M tools/data/g1_log.jsonl M tools/data/g2_log.jsonl M tools/data/graph_completion/latest.json M tools/data/incrocio_risultato.json M tools/data/knowledge_state.json M tools/data/lab_bridge_issues.jsonl M tools/data/lab_data.json M tools/data/lab_graph.json M tools/data/lab_health.json M tools/data/lab_session_log.jsonl M tools/data/pipeline_state.json M tools/data/ponti_evoluti.json M tools/data/refresh_detector_state.json M tools/data/repairs/repair_run_log.jsonl M tools/data/reports/latest.md M tools/data/seme.json D tools/data/seme_archive/piano_37.json D tools/data/seme_archive/piano_38.json D tools/data/seme_archive/piano_4.json D tools/data/seme_archive/piano_5.json D tools/data/seme_archive/piano_6.json D tools/data/seme_archive/piano_7.json D tools/data/seme_archive/piano_8.json D tools/data/seme_archive/piano_9.json M tools/data/seme_backup_pre_run.json M tools/data/tm1_figures/tensions.json M tools/data/tm1_figures/tensions_raw.json M tools/data/valutatore_log.jsonl M tools/evolution_report.md M tools/graph_completion_compiler.py M tools/lab_aeternitas.py M tools/lab_agent.sh M tools/lab_falsifier.py M tools/lab_session_logger.py ?? 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tools/exp_aubry_v2_generator_scaling_gate.py ?? tools/exp_boundary_bridge_stability_audit.py ?? tools/exp_boundary_classical_crossover_audit.py ?? tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py ?? tools/exp_boundary_graph_mechanism_ablation.py ?? tools/exp_boundary_graph_null_audit.py ?? tools/exp_boundary_graph_residue_threshold_audit.py ?? tools/exp_boundary_physical_internal_null.py ?? tools/exp_boundary_physical_internal_null_preflight.py ?? tools/exp_boundary_prime_label_null_audit.py ?? tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py ?? tools/exp_boundary_unfolding_transfer_matrix.py ?? tools/exp_endpoint_feature_scramble_null.py ?? tools/exp_endpoint_gated_rp_boundary.py ?? tools/exp_endpoint_stability_filter.py ?? tools/exp_photonic_boundary_third_included_gate.py ?? tools/exp_physical_sr_residue_bounce.py ?? tools/exp_prime_sr_persistent_boundary.py ?? tools/exp_prime_vs_mod6_sr_boundary.py ?? tools/exp_quasiperiodic_grammar_scale_gate.py ?? tools/exp_rosenzweig_porter_bridge_physical_audit.py ?? tools/exp_rp_boundary_raw_count_null_audit.py ?? tools/exp_rp_boundary_size_stability_audit.py ?? tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py ?? tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py ?? tools/exp_sturmian_denominator_alignment_gate.py ?? tools/field_coherence_preflight.py ?? tools/field_rebuild_risk_map.py ?? tools/lab_cycle_monitor.py ?? tools/lab_preflight_agent.py ?? tools/lab_runtime_observer.py ?? tools/lab_surface_invariant_check.py ?? tools/lab_tool_contract.py ?? tools/prime_mod6_counter_null_audit.py ?? tools/prime_mod6_generative_null_audit.py ?? tools/prime_mod6_null_fairness_audit.py ?? tools/prime_mod6_pipeline_closeout.py ?? tools/selector_authority_matrix.py ?? tools/stale_field_source_map.py exec /bin/bash -lc 'ls -t shared_memory/*.md 2>/dev/null | head -10' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: shared_memory/deposito_cambia_la_parola_non_regola_2026-05-07.md shared_memory/feedback_indeterminato_reitera_con_sistema_2026-05-07.md shared_memory/README.md codex Il campo contiene una direttiva one-shot esplicita: non ripromuovere i residui, ma fare audit regressivo del reader BOUNDARY. Ora cerco gli script e gli output dei cicli 20:42/20:28 per riusare la superficie già prodotta e non inventare un nuovo perimetro. exec /bin/bash -lc "sed -n '1,220p' shared_memory/README.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # shared_memory — Cross-agent rules e cristalli > Cartella condivisa tra agenti che operano in `/opt/MM_D-ND/`: > - **TM3-claude** (Claude Code, sessioni interattive con operatore) > - **codex-lab** (Codex CLI, cycle agent notturno + run manuali) > - **eventuali altri** (TM5, TM7, futuri cycle) > > Contiene regole permanenti, cristalli operativi, scoperte rilevanti che valgono > per più di un agente. **Non** memoria operativa locale (quella resta in > `~/.claude/projects/.../memory/` per TM3, in `~/.codex_lab/memories/` per codex). ## Pattern di scrittura Ogni file: - Filename: `__.md` (es. `feedback_cycletest_2026-05-07.md`, `cristallo_gate_transferability_2026-05-07.md`) - Frontmatter: ```yaml --- type: feedback | cristallo | regola | finding-cross-agent author: TM3 | codex-lab | TM7 | operatore date: YYYY-MM-DD scope: cross-agent | mm-dnd-only | lab-cycle-only --- ``` - Body: conciso. Se è regola → "Why" + "How to apply". Se è cristallo → contesto + insight + how it changes work. ## Pattern di lettura - **TM3 (claude code)**: al boot di sessione su `/opt/MM_D-ND/`, leggi `MM_D-ND/.claude/CLAUDE.md` che adesso punta qui (sezione *Cross-agent rules*). Scansiona `ls -t shared_memory/*.md | head -10` (le più recenti) e integra in contesto. - **codex-lab**: `/opt/MM_D-ND/AGENTS.md` punta qui. Codex legge AGENTS.md ad ogni cycle, AGENTS.md istruisce di leggere shared_memory. - **Cleanup**: file > 90 giorni e non rilevanti vanno archiviati o rimossi (lo fa TM3 quando la cartella supera 50 file). ## Direzione bidirezionale - TM3 → codex: TM3 scrive feedback/cristalli da sessioni operatore qui → codex li vede al cycle dopo via AGENTS.md. - codex → TM3: codex durante un cycle scopre/cristallizza qualcosa di cross-agent → scrive qui → TM3 li vede al boot di sessione successiva. Il flusso non sostituisce le memorie locali — *integra* per ciò che serve a tutti. ## Anti-pattern - Duplicare qui regole che valgono SOLO per TM3 (vanno in `/root/.claude/projects/.../memory/`) - Duplicare qui regole che valgono SOLO per codex-lab cycle (vanno in `/root/.codex_lab/memories/`) - Scrivere note di lavoro temporanee (vanno nel campo vivo, non qui) exec /bin/bash -lc "sed -n '1,220p' shared_memory/feedback_indeterminato_reitera_con_sistema_2026-05-07.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: --- type: feedback author: operatore (cristallizzato da TM3) date: 2026-05-07 scope: cross-agent --- # Indeterminato → reitera con il sistema fino all'emersione **Regola permanente** (operatore, 2026-05-07 mattina, cristallizzata live): > *"facciamo girare, aggiustiamo quello che fa aggiustato nel farlo vediamo > quello che va affinato, reiteriamo finché è tutto ok poi lo automatizziamo"* ## Why Quando emerge frizione nello sviluppo o l'operatore non vede chiaro: - Decisioni prese da un singolo agente (TM3 o codex) senza interrogare il sistema = rischio det=+1 (toppa, accumulo strutturale) - Decisioni emerse dal sistema (Godel + domandatore + osservazione del deposito) = direzione strutturale (det=−1) Episodio cristallizzante (2026-05-07 07:00-08:30): TM3 propone osservatore A8 watchdog deterministico. Sistema interrogato 3 volte (Godel #1, #2, #3 + domandatore + test empirico) — al terzo round emerge la direzione vera: **non costruire osservatore, eseguire un cycle-test che diagnostica il sistema da solo**. Cycle-test eseguito → verdict=operator → REDESIGN proposto dal valutatore → loop A8+A15 sbloccato. ## How to apply (per qualsiasi agente) 1. **Esegui** un atto minimo (no design teorico astratto) 2. **Aggiusta** quello che si manifesta durante l'esecuzione (riparazione regressiva live, non patch posteriori) 3. **Osserva** il deposito che emerge (no immaginazione) 4. **Reitera** fino a stato OK (loop A8: il sistema converge se modus radicato) 5. **Cristallizza in automazione** SOLO dopo che è stato fatto girare e ha mostrato stabilità — non automatizzare prima ## Anti-pattern - Costruire un componente strutturale (watchdog, observer, gate, governor) senza prima aver fatto girare un'esecuzione minima che mostri cosa serve davvero - Decidere "perché serve velocità" o "per ottimizzare" senza interrogare il sistema - Astrazione prematura (premature abstraction): 3 simili è meglio di 1 generalizzato troppo presto ## Cross-link - TM3 memoria: `/root/.claude/projects/-opt/memory/feedback_indeterminato_reitera_con_sistema.md` (versione completa con episodio + metafora foresta-sentiero) - Verifica empirica: cycle `20260507_0803` (verdict=operator, REDESIGN/high) - Pattern A8+A15 (autologica + veicolo senza guidatore) applicato allo sviluppo software stesso, non solo al lab di ricerca exec /bin/bash -lc "sed -n '1,220p' shared_memory/deposito_cambia_la_parola_non_regola_2026-05-07.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: --- type: deposito_osservativo author: TM3 (deposito di una conversazione operatore) date: 2026-05-07 scope: cross-agent status: decristallizzato_07-05_pomeriggio priority: low --- # Deposito — non regola **Originariamente** (07/05 mattina) avevo cristallizzato come "regola permanente": > *"se magnitude non funziona significa che serve una nuova parola, non possiamo stare lì a calibrare un valore..."* Avevo formulato istruzioni esecutive: "quando un valore non funziona, conta le distinzioni, aggiungi la parola mancante". L'avevo propagata in AGENTS.md R10. **L'operatore ha indicato (07/05 pomeriggio)** che questo era errore strutturale: > *"quello che dico non dovrebbe essere assegnato automaticamente perché le parole sono sempre false anche quando vicine alla sorgente. 'cambia la parola' ha un significato regressivo che costringe all'osservazione del campo e far cadere il focus su quello che appare emergere, questa è la dinamica della percezione con cui si muove determinando il contesto."* E: > *"la possibilità è sempre una ed è la verità che accade. Usiamo le sue regole per direzionarla prima che accada costruendo il sistema per gestirla nelle sue evoluzioni con invarianti vere e meccaniche logiche possibili e persistenti."* ## Cosa significa - "Cambia la parola" non è prescrizione di sostituzione. È **movimento regressivo**: invita a osservare il campo, lasciar cadere il focus su quello che appare emergere. Determina la direzione **non cercata**. - Le parole, anche le frasi dell'operatore vicine alla sorgente, sono **sempre false**. Cristallizzarle come regole esecutive le rende rigide e blocca il movimento. - Le **invarianti vere** sono meccaniche logiche persistenti — non parole. Ricevono ciò che accade. - A16 applicato: la possibilità è una. Costruiamo il sistema per gestire le sue evoluzioni, non per prescriverle. ## Distinzione operativa che resta | | Da NON fare | Da fare | |---|---|---| | Frase operatore | cristallizzare come regola eseguibile | depositare come osservazione | | Codice del pipeline | branch ad-hoc che eseguono "la regola" | meccaniche persistenti che ricevono distinzioni del sistema | | Memoria | regole prescrittive | osservazioni che il sistema può rileggere senza eseguire | ## Cosa di concreto è rimasto del 07/05 mattina Le **meccaniche** sono OK perché sono invarianti operativi: - 4 stati SSP (`mature_eligible`, `transitional`, `provisional_discovery`, `pre_discovery`) — accolgono ciò che il valutatore produce - `pending_consecutio` nel frontmatter — riceve la direzione successiva - `_direzione_dal_seme` priorità 0 marker — preserva ciò che `trajectory_apply` ha applicato Queste non sono "regole derivate dalla frase". Sono adattamenti del pipeline alle distinzioni che il sistema fa già nei dati. Persistono perché meccaniche, non perché prescrizioni. ## Cosa è stato decristallizzato - `MM_D-ND/AGENTS.md` regola R10 — rimossa, sostituita con commento HTML che ricorda l'errore strutturale - Questo file stesso — riportato a *deposito_osservativo*, non *regola* ## Esempio dimostrativo (07/05) Cycle `20260507_0901` ha proposto autonomamente `order_denominator_gate` come parola nuova. L'agent NON aveva letto AGENTS.md R10 (era già stato lanciato). L'ha proposta perché il movimento era già nel sistema, non per la "regola". Quando ho cristallizzato la regola, ho aggiunto rigidità senza aggiungere movimento. La regola era ridondante con l'A8 che già opera. ## Anti-pattern futuro per TM3 Quando l'operatore esprime un principio, una frase guru, un movimento di osservazione: - **Deposito**: scrivi il fatto, riporta la frase come è stata detta, contestualizza l'episodio - **NO prescrizione**: non trasformare in "se X allora Y" - **NO propagazione automatica**: non aggiungere a AGENTS.md/CLAUDE.md/skill come direttiva eseguibile - L'osservazione persiste perché ricorrente in più contesti, non perché elevata a regola ## Cross-link - Episodio 07/05 mattina: cristallizzazione iniziale (errore) - Episodio 07/05 pomeriggio: indicazione operatore + decristallizzazione - Cycle worked example: 0901 (auto-emersione di `order_denominator_gate` senza regola) exec /bin/bash -lc "rg -n \"20260528|physical_internal|reader|BOUNDARY|logistica_biforcazione_var_3.5699|percolation:cycle_9\" tools/data/reports tools/data tools -g '*.md' -g '*.json' -g '*.py'" in /opt/MM_D-ND succeeded in 509ms: tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:487: "verdict": "CONSTRAINT\n\nIl gate two-reader attraversa Anderson 3D nel perimetro finito, ma non chiude il mobility edge. La riga promuovibile e operativa, non fisi", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:489: "annotation": "Vincolo: CONSTRAINT\n\nIl gate two-reader attraversa Anderson 3D nel perimetro finito, ma non chiude il mobilit", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:490: "annotation_en": "Constraint: CONSTRAINT\n\nIl gate two-reader attraversa Anderson 3D nel perimetro finito, ma non chiude il mobilit", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:496: "source_tension": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:545: "source_tension": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:594: "source_tension": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:635: "findings": "1. Verificato: il denominatore resta quello richiesto, 13 righe con 8 GUE e 5 Poisson.\n2. Verificato: un solo nodo ponte del grafo e' anche intermedio classico: `numeri_primi:cycle_3`.\n3. Verificato: tre nodi ponte sono graph-only: `percolation:cycle_9`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_bif", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:643: "source_tension": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:694: "BOUNDARY" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1384: "id": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1390: "id": "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1420: "tensions": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1421: "verdict": "CONSTRAINT\n\nIl gate two-reader attraversa Anderson 3D nel perimetro finito, ma non chiude il mobility edge. La riga promuovibile e operativa, non fisica-asintotica: `W=20` e il punto in cui i due lett", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1422: "verdict_en": "CONSTRAINT\n\nIl gate two-reader attraversa Anderson 3D nel perimetro finito, ma non chiude il mobility edge. La riga promuovibile e operativa, non fisica-asintotica: `W=20` e il punto in cui i due lett", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1424: "content_preview": "# Agent Report - Anderson 3D Mobility-Edge Two-Reader Audit\n**Date**: 2026-05-15 19:47 \n**Piano**: 123 \n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8) \n**verdict**: CONSTRAINT - il gate two-reader trasferisce fuori da Rosenzweig-Porter su Anderson 3D solo come riga finita W=20; le righe W=16/16.5 sono mobility-edge candidate ma non size-stable. \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, wigner_poisson_like_weight, mean_ipr, par", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1425: "content_full": "# Agent Report - Anderson 3D Mobility-Edge Two-Reader Audit\n**Date**: 2026-05-15 19:47 \n**Piano**: 123 \n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8) \n**verdict**: CONSTRAINT - il gate two-reader trasferisce fuori da Rosenzweig-Porter su Anderson 3D solo come riga finita W=20; le righe W=16/16.5 sono mobility-edge candidate ma non size-stable. \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, wigner_poisson_like_weight, mean_ipr, participation_entropy, graph_bridge_frequency, size_stability, centroid_margin, cross_neighbor_fraction, classical_audit_state] \n**observable_contract**: claim=il gate BOUNDARY trasferisce oltre RP solo se la stessa riga Anderson W resta stable_graph_bridge+classical_intermediate su tutte le taglie testate; observable=two_reader_all_sizes da graph_bridge_frequency unita ad adjacent ratio, Brody q, peso Wigner/Poisson, IPR ed entropia di partecipazione; operator=Hamiltoniana Anderson 3D tight-binding periodica, sweep disorder, perturbazione seed+kNN; generator=H=sum_i eps_i |i> Il gate two-reader size-stable attraversa da Rosenzweig-Porter ad Anderson 3D se una riga W resta insieme ponte grafico stabile e intermedia classica su L={5,6}.\n\n## Question\nIl boundary come intersezione lettore classico + lettore grafico attraversa il dominio Anderson, oppure resta specifico del flusso RP?\n\n## Ritorno fisico\n- **Punto fisico sorgente**: crossover RP tra Poisson e Wigner-Dyson/GUE-like.\n- **Attraversamento matematico**: contratto row-aligned a due lettori, con grafo kNN perturbato e audit spettrale classico.\n- **Punto fisico di ritorno**: Anderson 3D tight-binding con transizione metallico/localizzato.\n- **Relazione nuova**: il gate trasferisce come procedura di audit finite-size, ma la riga fisica si sposta: non `lambda=0.060`, bensi disorder W=20 nel perimetro L={5,6}.\n- **Osservabile/test fisico possibile**: ripetere con L maggiori e sparse eigensolver vicino al centro banda; il segnale e la convergenza o caduta della riga W=20 rispetto a W=16/16.5.\n- **Se fallisce**: se W=20 cade con L maggiori e W=16/16.5 diventa stabile, il ciclo attuale resta scaffold finite-size; se nessuna riga resta a due lettori, il trasferimento Anderson e falsificato.\n\n## Experiment Design\n- **Script**: `tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py`.\n- **Run**: `python tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py --out tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260515_1947.json`.\n- **Denominatore**: 11 righe W: 2, 4, 8, 12, 14, 16, 16.5, 17, 20, 24, 32.\n- **Taglie**: L={5,6}, sites={125,216}; reps=8; central fraction=0.45.\n- **Perturbazione grafo**: seed={202605151947,202605151948}, k={2,3,4}; 6 letture grafiche per taglia.\n- **Contratto osservabile-operatore**: il ciclo testa trasferimento cross-dominio del gate; non testa stima asintotica di W_c o scaling critico.\n\n## Results\n| summary | value |\n|---|---:|\n| sizes analyzed | 2 |\n| disorder rows | 11 |\n| two_reader_all_sizes | 1 |\n| two_reader_intermittent | 2 |\n| graph_only_residue L=5 | 3 |\n| graph_only_residue L=6 | 4 |\n\n| L | two-reader rows | graph-only residue | classic-only residue |\n|---:|---|---:|---:|\n| 5 | W=16.00, W=20.00 | 3 | 3 |\n| 6 | W=16.50, W=20.00 | 4 | 4 |\n\n| row | cross-size state | min graph frequency | max graph frequency | adjacent r by L |\n|---|---|---:|---:|---|\n| W=16.00 | intermittent two-reader | 0.667 | 0.833 | 0.502545, 0.514892 |\n| W=16.50 | intermittent two-reader | 0.500 | 1.000 | 0.520130, 0.504157 |\n| W=20.00 | two-reader all sizes | 1.000 | 1.000 | 0.494405, 0.491363 |\n\n| row | size states |\n|---|---|\n| W=8.00 | L5/L6 stable_graph_bridge+classical_wigner_endpoint |\n| W=12.00 | L5/L6 stable_graph_bridge+classical_wigner_endpoint |\n| W=14.00 | L5 parameter_sensitive_bridge+classical_wigner_endpoint; L6 stable_graph_bridge+classical_wigner_endpoint |\n| W=17.00 | L5/L6 stable_graph_bridge+classical_wigner_endpoint |\n| W=20.00 | L5/L6 stable_graph_bridge+classical_intermediate |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: `Anderson3D_W_20.00` e l'unica riga stable_graph_bridge+classical_intermediate in entrambe le taglie testate.\n2. Verificato: `W=16.00` e `W=16.50` sono righe intermittenti; si alternano tra ponte stabile e ponte parametrico/classico intermedio.\n3. Verificato: il grafo produce residui endpoint Wigner stabili su W=8,12,17 e parzialmente W=14. Questi sono `graph_only_residue`, non two-reader boundary.\n4. Inferito dal perimetro: la riga W=20 sopra il mobility edge noto segnala finite-size/local-unfolding sensitivity; il gate trasferisce come audit, non come nuova stima critica.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT\n\nIl gate two-reader attraversa Anderson 3D nel perimetro finito, ma non chiude il mobility edge. La riga promuovibile e operativa, non fisica-asintotica: `W=20` e il punto in cui i due lettori concordano su L={5,6}; `W=16/16.5` resta il contro-perimetro da stressare con L maggiori.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: riga W a due lettori; residuo grafico endpoint Wigner.\n- **Singolare**: disorder row-aligned prima della classificazione metallico/localizzato.\n- **Invariante di passaggio**: concordanza `stable_graph_bridge + classical_intermediate` su taglie multiple.\n- **Campo di possibilita**: possibile = usare il gate come audit finite-size Anderson/RP; non-possibile = identificare il mobility edge da ponte grafico senza audit classico o da una taglia sola.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo utile non aggiunge metriche. Deve aumentare la taglia o usare sparse eigensolver vicino al centro banda per decidere se W=20 e shift finito del lettore o se W=16/16.5 diventa la riga two-reader quando il sistema si avvicina al limite.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. Lo script e riusabile per audit two-reader su flussi Anderson 3D e restituisce righe all-size, righe intermittenti, residui graph-only e classic-only.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`; la direzione viva BOUNDARY ha prevalso per aderenza esplicita al campo.\n- `python -m py_compile tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py` completato.\n- `python tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py --out tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260515_1947.json` completato.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py`\n- Data: `tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260515_1947.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260515_1947.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1431: "text": "> Il gate two-reader size-stable attraversa da Rosenzweig-Porter ad Anderson 3D se una riga W resta insieme ponte grafico stabile e intermedia classic" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1443: "text": "- **Script**: `tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py`.\n- **Run**: `python tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py --out tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_a" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1449: "text": "| summary | value |\n|---|---:|\n| sizes analyzed | 2 |\n| disorder rows | 11 |\n| two_reader_all_sizes | 1 |\n| two_reader_intermittent | 2 |\n| graph_only_residue L=5 | 3 |\n| graph_only_residue L=6 | 4 |\n" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1455: "text": "CONSTRAINT\n\nIl gate two-reader attraversa Anderson 3D nel perimetro finito, ma non chiude il mobility edge. 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Il punto-zero resta `lambda=0.060`; `0.045` e `0.075` sono bordo mobile del lettore, non boundary.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + flusso Hamiltoniano RP + tensione BOUNDARY \"8 domini GUE, 5 Poisson\".\n- **Dipolo / punto-zero**: polo Poisson diagonale / polo GUE. Punto-zero: riga lambda che resta insieme ponte grafico stabile e intermedia classica su piu taglie.\n- **Piano superiore**: geometria del campo Hamiltoniano con audit di scala; la riga non vale perche appare in un run, vale se attraversa N senza perdere il doppio lettore.\n- **Operatori laterali scelti**: spettro Hamiltoniano, flusso/stabilita, grafo kNN. Entrano per trasformare il residuo 19:33 in stress di scala, non in nuova metrica.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0019 `Respiro fuori-tempo` usata per costruire la combo prima dei numeri; CE-0022 `Palette operatoria espansa del Lab` usata con operatori spettro/flusso/grafo; YSN DeltaLink=`riga finita / riga size-stable`; Cornelius gene=`RP_Size_Gate`: GENERA taglia, MISURA classico, COSTRUISCI grafo, INTERSECA righe, SEPARA intermittenti.\n- **Proto-ipotesi**: il terzo incluso operativo nel flusso RP e una riga size-stable; una fascia lambda che compare solo in alcune taglie appartiene al lettore, non al boundary.\n- **Proiezione**: stessa griglia lambda su N={64,96,128}, seed={202605151940,202605151941}, k={2,3,4}; la riga sopravvive solo se e `stable_graph_bridge+classical_intermediate` in tutte le taglie.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `follows_direction`\n- `why`: il ciclo resta sul confine GUE/Poisson e testa il terzo incluso operativo dentro un flusso Hamiltoniano controllato, con separazione tra endpoint, riga a due lettori e residui del grafo.\n- `not_drift`: non usa phi/Sturmian, V_c o il report 18:26 bloccato; usa il 19:33 solo come nodo regressivo da stressare su taglia.\n\n## Re-discovery audit\n- **Baseline noto piu vicino**: crossover Rosenzweig-Porter / Wigner-Dyson-GUE vs Poisson, letto con adjacent gap ratio, Brody q e mistura Wigner/Poisson.\n- **Cosa viene assorbito dal baseline**: la fascia classica intermedia ampia: 8 righe classic-only per ogni taglia non sono finding Lab.\n- **Cosa resta Lab-specific**: il contratto two-reader size-stable come audit operativo finite-size. Non e una scoperta RP nuova.\n- **Cosa resta artifact/classificazione grafica**: `RP_lambda_0.045` e `RP_lambda_0.075` sono intermittenti; appaiono in alcune taglie o con frequenza insufficiente.\n- **Correzione L3/L5 richiesta**: `two_reader_boundary_confirmed = 1`; `graph_only_residue = 0`; `scope_change_declared = true`; `graph_baseline_audit = kNN stability + size sweep + Brody/Berry-like row-aligned`. Non sommo le righe classic-only al boundary a due lettori.\n\n## Claim Under Test\n> Nel flusso Rosenzweig-Porter, il BOUNDARY fisico e la riga lambda che resta `stable_graph_bridge+classical_intermediate` su tutte le taglie testate.\n\n## Question\nLa riga `RP_lambda_0.060` del 19:33 sopravvive come boundary size-stable, oppure era un punto finito dipendente da N=96?\n\n## Ritorno fisico\n- **Punto fisico sorgente**: transizione spettrale tra indipendenza/localizzazione Poisson e repulsione GUE.\n- **Attraversamento matematico**: Hamiltoniana diagonal-plus-GUE, osservabili sui gap, Brody/Berry-like e grafo kNN perturbato su taglie multiple.\n- **Punto fisico di ritorno**: un audit finite-size per localizzare la riga di crossover RP che ha concordanza tra lettore classico e lettore grafico.\n- **Relazione nuova**: il gate fisico non e il numero di righe intermedie, ma l'intersezione size-stable delle righe a due lettori.\n- **Osservabile/test fisico possibile**: ripetere su N maggiori o su Anderson 3D multi-size; il segnale e la persistenza della stessa riga a due lettori.\n- **Se fallisce**: se `lambda=0.060` cade con N maggiori o unfolding alternativi, il gate RP resta scaffold finite-size e non criterio fisico promuovibile.\n\n## Experiment Design\n- **Script**: `tools/exp_rp_boundary_size_stability_audit.py`.\n- **Run**: `python tools/exp_rp_boundary_size_stability_audit.py --out tools/data/rp_boundary_size_stability_audit_20260515_1940.json`.\n- **Denominatore**: 11 righe lambda: 0, 0.03, 0.045, 0.06, 0.075, 0.10, 0.18, 0.32, 0.68, 0.82, 1.0.\n- **Taglie**: N={64,96,128}; reps=12; central fraction=0.6.\n- **Perturbazione grafo**: seed={202605151940,202605151941}, k={2,3,4}; 6 letture grafiche per taglia.\n- **Contratto osservabile-operatore**: il ciclo testa stabilita cross-size del gate RP; non testa universalita asintotica, altre normalizzazioni di unfolding o sistemi Anderson.\n\n## Results\n| summary | value |\n|---|---:|\n| sizes analyzed | 3 |\n| lambda rows | 11 |\n| two_reader_all_sizes | 1 |\n| two_reader_intermittent | 2 |\n| graph_only_residue | 0 |\n\n| N | two-reader rows | graph-only residue | classic-only residue |\n|---:|---|---:|---:|\n| 64 | RP_lambda_0.060, RP_lambda_0.075 | 0 | 8 |\n| 96 | RP_lambda_0.045, RP_lambda_0.060 | 0 | 8 |\n| 128 | RP_lambda_0.045, RP_lambda_0.060 | 0 | 8 |\n\n| row | cross-size state | min graph frequency | max graph frequency |\n|---|---|---:|---:|\n| RP_lambda_0.045 | intermittent two-reader | 0.500 | 1.000 |\n| RP_lambda_0.060 | two-reader all sizes | 0.833 | 1.000 |\n| RP_lambda_0.075 | intermittent two-reader | 0.333 | 1.000 |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: `RP_lambda_0.060` e l'unica riga `stable_graph_bridge+classical_intermediate` in tutte le taglie testate.\n2. Verificato: `RP_lambda_0.045` e intermittente; e stabile a N=96 e N=128, ma solo parameter-sensitive a N=64.\n3. Verificato: `RP_lambda_0.075` e intermittente; e stabile a N=64, ma parameter-sensitive a N=96 e N=128.\n4. Verificato: `graph_only_residue = 0` su tutte le taglie. Il residuo Lab-specific graph-only non rientra nel flusso RP size-sweep.\n5. Verificato: ogni taglia produce 8 righe classic-only. La fascia classica ampia e baseline di crossover, non terzo incluso operativo.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT\n\nIl gate RP a due lettori sopravvive nel perimetro finito come una sola riga size-stable: `lambda=0.060`. Le righe `0.045` e `0.075` delimitano il bordo mobile del lettore. Il claim promuovibile resta operativo e stretto: boundary fisico RP = intersezione cross-size di ponte grafico stabile e intermediacy classica, non fascia classica e non residuo graph-only.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: riga a due lettori size-stable; fascia classica intermedia.\n- **Singolare**: lambda row-aligned prima della classificazione per taglia.\n- **Invariante di passaggio**: `stable_graph_bridge + classical_intermediate` presente in ogni N testato.\n- **Campo di possibilita**: possibile = audit finite-size di crossover RP/Anderson con intersezione cross-size; non-possibile = chiamare boundary una riga intermittente o una fascia classic-only.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo utile porta lo stesso contratto su Anderson 3D multi-size o aumenta N/reps su RP. La domanda non e aggiungere metriche: e vedere se `lambda=0.060` resta riga fisica o si sposta quando il controllo diventa piu vicino al limite asintotico.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. Lo script e riusabile per stressare gate GUE/Poisson controllati su taglie multiple e restituisce direttamente righe all-size, righe intermittenti, residui graph-only e residui classic-only.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`; la direzione viva BOUNDARY ha prevalso per aderenza al campo.\n- `python -m py_compile tools/exp_rp_boundary_size_stability_audit.py` completato.\n- `python tools/exp_rp_boundary_size_stability_audit.py --out tools/data/rp_boundary_size_stability_audit_20260515_1940.json` completato.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_rp_boundary_size_stability_audit.py`\n- Data: `tools/data/rp_boundary_size_stability_audit_20260515_1940.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260515_1940.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1482: "text": "> Nel flusso Rosenzweig-Porter, il BOUNDARY fisico e la riga lambda che resta `stable_graph_bridge+classical_intermediate` su tutte le taglie testate." tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1500: "text": "| summary | value |\n|---|---:|\n| sizes analyzed | 3 |\n| lambda rows | 11 |\n| two_reader_all_sizes | 1 |\n| two_reader_intermittent | 2 |\n| graph_only_residue | 0 |\n\n| N | two-reader rows | graph-only r" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1522: "tensions": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1526: "content_preview": "# Agent Report - Rosenzweig-Porter Physical Bridge Audit\n**Date**: 2026-05-15 19:33 \n**Piano**: 121 \n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8) \n**verdict**: CONSTRAINT - il gate a due lettori trasferisce sul flusso Rosenzweig-Porter solo in una riga stabile; il residuo Lab-specific graph-only cade a zero nel perimetro fisico controllato. \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, mean_ipr, gr", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1527: "content_full": "# Agent Report - Rosenzweig-Porter Physical Bridge Audit\n**Date**: 2026-05-15 19:33 \n**Piano**: 121 \n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8) \n**verdict**: CONSTRAINT - il gate a due lettori trasferisce sul flusso Rosenzweig-Porter solo in una riga stabile; il residuo Lab-specific graph-only cade a zero nel perimetro fisico controllato. \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, mean_ipr, graph_bridge_frequency, centroid_margin, cross_neighbor_fraction, classical_audit_state] \n**observable_contract**: claim=il BOUNDARY a due lettori trasferisce a un crossover fisico controllato solo dove stabilita grafica e intermediacy classica concordano sulla stessa riga lambda; observable=graph_bridge_frequency unito a Brody q, peso Wigner/Poisson, SR e IPR; operator=flusso Hamiltoniano Rosenzweig-Porter diagonal-plus-GUE con perturbazione kNN; generator=H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE; denominator=13 righe lambda x 3 seed x k={2,3,4}; non_possible=claim Lab-specific graph-only se ogni ponte grafico stabile e anche intermedio classico, oppure claim fisico se dominano righe classic-only; not_tested=universalita asintotica RP, unfolding alternativi, spettri sperimentali, many-body localization.\n\n## Prima impressione\nIl confine fisico non eredita i tre residui graph-only del perimetro Lab. Quando il sistema ha un parametro Hamiltoniano vero, il grafo trova un solo punto-zero stretto e il lettore classico vede una fascia piu larga.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + grafo/crossover spettrale + tensione BOUNDARY \"8 domini GUE, 5 Poisson\".\n- **Dipolo / punto-zero**: polo diagonale Poisson / polo GUE. Punto-zero: riga lambda in cui il flusso e tra i due poli senza essere endpoint.\n- **Piano superiore**: geometria del campo Hamiltoniano; il parametro lambda e il grafo non decidono separatamente, devono convergere sulla stessa riga.\n- **Proto-ipotesi**: il residuo graph-only del perimetro composito Lab non e una legge del boundary; in un flusso fisico controllato sopravvive solo se resta graph bridge senza essere gia spiegato dal crossover classico.\n- **Possibile/non-possibile**: possibile = usare `graph_bridge_frequency + classical_audit_state` come audit fisico finite-size; non-possibile = promuovere graph-only bridge senza Hamiltoniana controllata o sommare classic-only e graph-only.\n- **Proiezione**: 13 lambda Rosenzweig-Porter, tre seed, kNN k=2/3/4, Brody/Berry-like e grafo sulle stesse righe.\n\n### Contaminazione cognitiva\n- **CE-0019 metabolizzata**: `tools/data/cognitive_enzymes_archive.md`, voce `CE-0019 - Respiro fuori-tempo`. Enzima usato: combo prima della misura; impedisce di ripetere il deposito 13 righe e forza il rientro in un flusso fisico.\n- **CE-0022 metabolizzata**: `tools/data/cognitive_enzymes_archive.md`, voce `CE-0022 - Palette operatoria espansa del Lab`. Operatori scelti: spettro Hamiltoniano, grafo, controllo/null; scartati operatori che producevano solo analogia.\n- **YSN DeltaLink**: `residuo graph-only Lab / flusso Hamiltoniano controllato`.\n- **Cornelius gene**: `RP_Two_Reader_Audit`: GENERA lambda, MISURA classico, COSTRUISCI grafo, STRESSA k/seed, SEPARA residui.\n- **KSAR step**: reiterazione del kernel 19:15 su un dominio fisico nuovo; nessuna promozione del residuo prima del test.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `follows_direction`\n- `why`: l'esperimento porta il perimetro vivo GUE/Poisson su un sistema Rosenzweig-Porter controllato e testa il confine come terzo incluso operativo con due lettori.\n- `not_drift`: non usa phi/Sturmian, V_c o il report 18:26 bloccato; usa la consecutio 19:15 solo come ponte verso Hamiltoniana fisica row-aligned.\n\n## Re-discovery audit\n- **Baseline noto piu vicino**: crossover Rosenzweig-Porter / Wigner-Dyson-GUE vs Poisson, letto con adjacent gap ratio, Brody q e mistura Wigner/Poisson.\n- **Cosa viene assorbito dal baseline**: la riga `RP_lambda_0.060` e classica e grafica insieme; non e scoperta fisica nuova, e il punto finito in cui i due lettori concordano.\n- **Cosa resta Lab-specific**: nessun `stable_graph_bridge+endpoint` resta. `graph_only_residue = 0`.\n- **Cosa resta artifact/classificazione grafica**: `RP_lambda_0.100` e ponte parametrico, non stabile; dipende da k e seed.\n- **Cosa resta classic-only**: 11 righe sono intermedie per il lettore classico senza ponte grafico stabile. Questo e crossover scalare o discordanza del lettore Berry-like, non terzo incluso operativo.\n- **Correzione L3/L5 richiesta**: `two_reader_boundary_confirmed = 1`; `graph_only_residue = 0`; `scope_change_declared = true`; `graph_baseline_audit = kNN stability + Brody/Berry-like row-aligned`. Non sommo le 11 righe classic-only al boundary a due lettori.\n\n## Claim Under Test\n> Nel flusso Rosenzweig-Porter controllato, il BOUNDARY a due lettori sopravvive solo dove una riga lambda e insieme ponte grafico stabile e intermedia classica.\n\n## Question\nIl residuo graph-only del perimetro Lab sopravvive fuori dal deposito composito, oppure il crossover fisico lo assorbe?\n\n## Ritorno fisico\n- **Punto fisico sorgente**: transizione spettrale tra indipendenza/localizzazione Poisson e repulsione GUE.\n- **Attraversamento matematico**: Hamiltoniana diagonal-plus-GUE, osservabili canonici sui gap, Brody/Berry-like e grafo kNN perturbato.\n- **Punto fisico di ritorno**: il gate a due lettori diventa un audit finite-size del punto di crossover, non un claim graph-only autonomo.\n- **Osservabile/test fisico possibile**: ripetere su Anderson 3D multi-size o RP con unfolding locale; il segnale da cercare e stabilita della riga a due lettori, non crescita del numero di intermedi classici.\n- **Se fallisce**: se lambda 0.060 sparisce con N/reps maggiori, il gate fisico diventa solo scaffold; se emergono graph-only stabili, il residuo Lab rientra come candidato da isolare.\n\n## Experiment Design\n- **Script**: `tools/exp_rosenzweig_porter_bridge_physical_audit.py`.\n- **Run**: `python tools/exp_rosenzweig_porter_bridge_physical_audit.py --out tools/data/rosenzweig_porter_bridge_physical_audit_20260515_1933.json`.\n- **Hamiltoniana**: `H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE`, `N=96`, `reps=24`, central fraction 0.6.\n- **Denominatore**: 13 righe lambda: 0, 0.01, 0.03, 0.06, 0.10, 0.18, 0.32, 0.50, 0.68, 0.82, 0.90, 0.97, 1.0.\n- **Perturbazione grafo**: seed={202605151933,202605151934,202605151935}, k={2,3,4}, 9 letture.\n- **Contratto osservabile-operatore**: il ciclo testa trasferimento del gate composito su un flusso fisico; non testa limite asintotico, unfolding dedicato o dati sperimentali.\n\n## Results\n| summary | value |\n|---|---:|\n| rows analyzed | 13 |\n| graph reader runs | 9 |\n| two_reader_boundary_confirmed | 1 |\n| graph_only_residue | 0 |\n| classic_only_residue | 11 |\n\n| composite state | count |\n|---|---:|\n| stable_graph_bridge+classical_intermediate | 1 |\n| parameter_sensitive_bridge+classical_intermediate | 1 |\n| unstable_non_bridge+classical_intermediate | 10 |\n| unstable_non_bridge+classical_poisson_endpoint | 1 |\n\n| row | graph frequency | classical state | Brody q | Wigner/Poisson weight | SR |\n|---|---:|---|---:|---:|---:|\n| RP_lambda_0.000 | 0.000 | classical_poisson_endpoint | 0.000 | 0.000 | 0.383 |\n| RP_lambda_0.030 | 0.000 | classical_intermediate | 0.427 | 0.300 | 0.510 |\n| RP_lambda_0.060 | 1.000 | classical_intermediate | 0.540 | 0.373 | 0.528 |\n| RP_lambda_0.100 | 0.667 | classical_intermediate | 0.653 | 0.420 | 0.524 |\n| RP_lambda_0.180 | 0.222 | classical_intermediate | 0.813 | 0.460 | 0.534 |\n| RP_lambda_0.500 | 0.000 | classical_intermediate | 0.900 | 0.493 | 0.535 |\n| RP_lambda_1.000 | 0.000 | classical_intermediate | 0.980 | 0.507 | 0.534 |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: `RP_lambda_0.060` e l'unica riga `stable_graph_bridge+classical_intermediate`, 9/9 letture grafiche.\n2. Verificato: `RP_lambda_0.100` e ponte parametrico, 6/9 letture; non entra nel boundary confermato.\n3. Verificato: `graph_only_residue = 0`. I tre residui graph-only del perimetro Lab 19:15 non trasferiscono come residui autonomi nel flusso RP.\n4. Verificato: il lettore classico e largo: marca 11/13 righe come `classical_intermediate`. Questa fascia e baseline di crossover o discordanza del lettore scalare, non finding Lab.\n5. Inferito dal perimetro: il nodo regressivo corregge il contratto da \"ponte grafico stabile\" a \"riga fisica a due lettori\"; il grafo da solo non basta.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT\n\nIl boundary fisico esiste nel perimetro RP finito come una riga a due lettori: `lambda=0.060`. Il residuo graph-only non sopravvive. La parte nuova del ciclo non e una scoperta RP, ma il vincolo operativo: il gate Lab-specific deve perdere autorita quando un flusso Hamiltoniano controllato lo assorbe nel crossover classico.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: crossover classico scalare; ponte grafico stabile.\n- **Singolare**: lambda row-aligned prima della promozione a boundary.\n- **Invariante di passaggio**: concordanza `stable_graph_bridge + classical_intermediate`.\n- **Campo di possibilita**: audit fisico finite-size su RP/Anderson con due lettori.\n- **Campo non-possibile**: residuo graph-only come legge del confine in assenza di sopravvivenza su Hamiltoniana controllata.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo utile non deve aumentare il numero di metriche. Deve stressare la riga `RP_lambda_0.060` su taglie/repliche o portare lo stesso contratto su Anderson 3D multi-size. Il criterio e semplice: se la riga a due lettori resta, il gate diventa strumento fisico finite-size; se cade, BOUNDARY torna a scaffold di classificazione.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. Lo script e riusabile come audit fisico two-reader per flussi Hamiltoniani controllati e separa automaticamente conferma a due lettori, graph-only residue e classic-only residue.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`; la direzione viva BOUNDARY ha prevalso per aderenza al campo.\n- `python -m py_compile tools/exp_rosenzweig_porter_bridge_physical_audit.py` completato.\n- `python tools/exp_rosenzweig_porter_bridge_physical_audit.py --out tools/data/rosenzweig_porter_bridge_physical_audit_20260515_1933.json` completato.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_rosenzweig_porter_bridge_physical_audit.py`\n- Data: `tools/data/rosenzweig_porter_bridge_physical_audit_20260515_1933.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260515_1933.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1533: "text": "> Nel flusso Rosenzweig-Porter controllato, il BOUNDARY a due lettori sopravvive solo dove una riga lambda e insieme ponte grafico stabile e intermedi" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1551: "text": "| summary | value |\n|---|---:|\n| rows analyzed | 13 |\n| graph reader runs | 9 |\n| two_reader_boundary_confirmed | 1 |\n| graph_only_residue | 0 |\n| classic_only_residue | 11 |\n\n| composite state | coun" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1573: "tensions": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1576: "findings": "1. 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Punto-zero: riga di dominio prima che venga letta come label, parametro Brody o nodo del grafo.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza con audit assiomatico su baseline note; la domanda non e' \"quanto vale q\", ma se q esaurisce il ponte.\n- **Proto-ipotesi**: il terzo incluso operativo non coincide con un singolo scalare di crossover. Se coincide, il bridge Lab e' re-discovery di Brody/Berry-Robnik; se diverge, il contenuto Lab e' nella relazione tra geometria locale e scalare classico.\n- **Possibile/non-possibile**: possibile = usare nodi ponte come righe fisiche candidate oltre la classificazione GUE/Poisson; non-possibile = rivendicare un nuovo crossover se i nodi ponte sono solo Brody/Berry-Robnik rietichettato.\n- **Proiezione**: stimo Brody q e peso GUE di una mistura Poisson/GUE-surmise per ciascuna delle 13 righe gia' classificate dal grafo 18:55.\n\n### Contaminazione cognitiva\n- **YSN DeltaLink**: il DeltaLink usato e' `crossover classico / grafo Lab`: la sorpresa cercata e' il disaccordo, non la conferma dei nodi ponte.\n- **Cornelius gene**: `Classical_Audit_Gate`: \"Un ponte Lab sopravvive solo dopo il lettore classico piu vicino.\" Operatori: FITTA scalare noto; ALLINEA righe; ISOLA residuo.\n- **KSAR step**: perturbazione = feedback falsifier L5; focalizzazione = una sola domanda, \"i bridge collassano su Brody/Berry-Robnik?\"; proiezione = audit row-aligned sulle 13 righe.\n- **PVI attack**: un revisore esterno puo' dire che `third_included_candidate` e' solo un nome Lab per un crossover Brody. Il test attacca esattamente quel presupposto.\n- **Vault**: Rosenzweig-Porter vero resta fuori perimetro; va riattivato solo con Hamiltoniane interpolate, non con fit di CDF su righe gia' generate.\n- **CE-none:tools/data/agent_field_live.md+tools/LAB_COGNITIVE_CONTAMINATION.md/2026-05-15T19:07Z**: nessuna voce `CE-*` concreta e' presente nel campo letto; usati adapter YSN/Cornelius/KSAR documentati, senza inventare archivio enzimi.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `follows_direction`\n- `why`: il ciclo resta sul perimetro vivo 8 GUE / 5 Poisson e verifica se il confine come terzo incluso e' nuovo rispetto ai crossover classici.\n- `not_drift`: non usa il report Sturmian bloccato, non misura V_c, non usa phi/silver/bronze; il gate 18:55 e' usato come denominatore row-aligned da auditare, non come autorita' conclusiva.\n\n## Re-discovery audit\n- **Baseline noto piu' vicino**: Brody distribution per interpolazione Poisson-Wigner; Berry-Robnik per mistura regolare/caotica. Rosenzweig-Porter e' nominato come famiglia di crossover Hamiltoniano, non fit eseguito in questo ciclo.\n- **Cosa viene assorbito dal baseline**: `numeri_primi:cycle_3` e' sia graph bridge sia intermedio classico (`brody_q=0.465`, `w_GUE=0.275`). Su questa riga il Lab non aggiunge fenomeno oltre il fatto che lo stesso campione e' ponte in due lettori.\n- **Cosa resta Lab-specific**: `percolation:cycle_9`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` sono graph-only bridge: il grafo li mette al confine ma Brody/mixture li legge endpoint-like.\n- **Cosa limita il claim Lab**: quattro righe sono classic-only intermediate (`zeta_zeros`, `random_matrix`, `cellular_automata`, `brownian_motion`) senza diventare terzo incluso nel grafo. Quindi il parametro classico non basta, ma nemmeno il grafo sostituisce il baseline classico.\n- **Risultante audit**: il boundary operativo e' una relazione a due lettori: scalar crossover + posizione nel grafo. Uno dei due da solo perde informazione.\n\n## Claim Under Test\n> Nel perimetro 8/5, il terzo incluso operativo non e' riducibile a Brody q o a una mistura Poisson/GUE-surmise; il residuo vive nel disaccordo row-aligned tra scalare classico e grafo osservabile.\n\n## Question\nI nodi ponte del grafo 18:55 sono re-discovery di un crossover classico, oppure producono una distinzione residua?\n\n## Ritorno fisico\n- **Punto fisico sorgente**: transizione spettrale tra caos quantistico repulsivo e indipendenza/localizzazione Poisson.\n- **Attraversamento matematico**: fit Brody e mistura Poisson/GUE-surmise sulle stesse righe gia' lette dal grafo kNN.\n- **Punto fisico di ritorno**: negli spettri finiti, una finestra non e' boundary perche' ha q intermedio; e' boundary quando q intermedio e posizione multi-feature del grafo vengono confrontati e il residuo resta nominabile.\n- **Osservabile/test fisico possibile**: su finestre energetiche sperimentali, calcolare q Brody, peso mistura e kNN multi-feature; separare bridge coincidenti, graph-only e classic-only.\n- **Se fallisce**: se su dati fisici indipendenti graph-only e classic-only spariscono, il gate Lab si riduce a baseline classico e il terzo incluso non trasferisce.\n\n## Experiment Design\n- **Script**: `tools/exp_boundary_classical_crossover_audit.py`.\n- **Input graph**: `tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855.json`.\n- **Run**: `python tools/exp_boundary_classical_crossover_audit.py --out tools/data/boundary_classical_crossover_audit_20260515_1904.json`.\n- **Denominatore**: 13 righe row-aligned dal perimetro BOUNDARY, 8 GUE e 5 Poisson.\n- **Fit Brody**: grid likelihood su q in [0,1], spacings normalizzati a media 1.\n- **Fit Berry-Robnik-like**: griglia su peso GUE in mistura CDF `w*GUE_surmise + (1-w)*Poisson`, selezionata per KS minimo.\n- **Contratto osservabile-operatore**: il ciclo testa concordanza/disaccordo tra scalare classico e graph state; non testa V_c, denominatori Sturmian, unfolding fisico alternativo o Rosenzweig-Porter Hamiltoniano.\n\n## Results\n| audit state | count |\n|---|---:|\n| classic_and_graph_bridge | 1 |\n| graph_only_bridge | 3 |\n| classic_only_intermediate | 4 |\n| endpoint_like | 5 |\n\n| row | label | graph_state | Brody q | w_GUE | KS | audit_state |\n|---|---|---|---:|---:|---:|---|\n| ising_2d:cycle_1 | GUE | class_interior | 0.090 | 0.070 | 0.428636 | endpoint_like |\n| pendolo_doppio:cycle_2 | Poisson | cut_edge | 0.000 | 0.000 | 0.268279 | endpoint_like |\n| numeri_primi:cycle_3 | GUE | third_included_candidate | 0.465 | 0.275 | 0.148459 | classic_and_graph_bridge |\n| zeta_zeros:cycle_4 | GUE | cut_edge | 1.000 | 0.530 | 0.133555 | classic_only_intermediate |\n| logistica_biforcazione:cycle_5 | GUE | class_interior | 0.000 | 0.000 | 0.998064 | endpoint_like |\n| string_vibration:cycle_6 | Poisson | cut_edge | 0.000 | 0.000 | 0.060129 | endpoint_like |\n| random_matrix:cycle_7 | GUE | cut_edge | 0.975 | 0.475 | 0.119491 | classic_only_intermediate |\n| cellular_automata:cycle_8 | GUE | class_interior | 1.000 | 0.435 | 0.416708 | classic_only_intermediate |\n| percolation:cycle_9 | Poisson | third_included_candidate | 0.025 | 0.025 | 0.054635 | graph_only_bridge |\n| coupled_oscillators:cycle_10 | Poisson | class_interior | 0.000 | 0.000 | 0.079806 | endpoint_like |\n| reaction_diffusion:cycle_11 | GUE | third_included_candidate | 0.000 | 0.000 | 0.174423 | graph_only_bridge |\n| brownian_motion:cycle_12 | Poisson | cut_edge | 0.205 | 0.250 | 0.026002 | classic_only_intermediate |\n| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | third_included_candidate | 0.000 | 0.000 | 0.969277 | graph_only_bridge |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: il denominatore resta quello richiesto, 13 righe con 8 GUE e 5 Poisson.\n2. Verificato: un solo nodo ponte del grafo e' anche intermedio classico: `numeri_primi:cycle_3`.\n3. Verificato: tre nodi ponte sono graph-only: `percolation:cycle_9`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13`.\n4. Verificato: quattro righe sono classic-only intermediate senza essere terzo incluso nel grafo: `zeta_zeros:cycle_4`, `random_matrix:cycle_7`, `cellular_automata:cycle_8`, `brownian_motion:cycle_12`.\n5. Inferito: il terzo incluso non e' uno scalare di crossover. E' una discrepanza controllata fra lettore classico e posizione multi-osservabile.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT\n\nIl boundary trasferisce come audit a due lettori. Brody/Berry-Robnik-like e grafo misurano aspetti diversi dello stesso confine; nessuno dei due chiude il terzo incluso da solo.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: parametro classico di crossover; nodo ponte del grafo Lab.\n- **Singolare**: riga di dominio row-aligned prima della classificazione.\n- **Invariante di passaggio**: disaccordo nominabile tra `classic_and_graph`, `graph_only`, `classic_only`, `endpoint_like`.\n- **Campo di possibilita**: possibile = costruire un gate fisico che richiede doppia lettura prima di chiamare boundary; non-possibile = promuovere il grafo 18:55 come scoperta autonoma senza baseline classico.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo utile non deve aggiungere una terza metrica locale. Deve portare il gate a due lettori su un sistema fisico controllato: Rosenzweig-Porter, Anderson/mobility edge o Aubry-Andre con finestre energetiche. Il risultato da cercare e' se `graph_only` e `classic_only` sopravvivono fuori dal perimetro composito del Lab.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. Lo script crea un audit riusabile per separare re-discovery classica, residuo Lab e endpoint-like in ogni perimetro GUE/Poisson row-aligned.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`, ma la direzione viva del campo impone il perimetro BOUNDARY 8/5.\n- `python -m py_compile tools/exp_boundary_classical_crossover_audit.py` completato.\n- `python tools/exp_boundary_classical_crossover_audit.py --out tools/data/boundary_classical_crossover_audit_20260515_1904.json` completato.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_boundary_classical_crossover_audit.py`\n- Data: `tools/data/boundary_classical_crossover_audit_20260515_1904.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260515_1904.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1624: "tensions": "TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1628: "content_preview": "# Agent Report - V=2 Generator Scaling Gate\n**Date**: 2026-05-15 18:16 \n**Piano**: 119 \n**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / BOUNDARY \n**verdict**: CONSTRAINT - a V=2 il confine trasferisce come generatore binario ordinato: `phi_sturmian_binary` separa dallo shuffle di densita, ma non chiude una specificita phi contro silver/bronze Sturmian. \nobservables_registry: none; dedicated observables only \nobservables_used: [mean_pr_tau, mean_ipr_tau, spacing_r, mean_ipr, participa", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1629: "content_full": "# Agent Report - V=2 Generator Scaling Gate\n**Date**: 2026-05-15 18:16 \n**Piano**: 119 \n**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / BOUNDARY \n**verdict**: CONSTRAINT - a V=2 il confine trasferisce come generatore binario ordinato: `phi_sturmian_binary` separa dallo shuffle di densita, ma non chiude una specificita phi contro silver/bronze Sturmian. \nobservables_registry: none; dedicated observables only \nobservables_used: [mean_pr_tau, mean_ipr_tau, spacing_r, mean_ipr, participation_entropy] \n**observable_contract**: claim=V=2 e' baseline fisica del confine Aubry-Andre e distingue il tipo di generatore; observable=slope log-log `tau` della mean participation ratio piu spacing/IPR anchors; operator=`tools/exp_aubry_v2_generator_scaling_gate.py`; generator=tight-binding 1D con potenziali `sturmian_binary`, `cosine`, `periodic_ab`, `density_shuffle`, `random_uniform`; denominator=N={89,144,233,377} x phase={0,0.25,0.5,0.75} x generator rows, con 4 trial per null random; non_possible=promuovere un claim phi-specific se tau(V=2) non separa dai controlli Sturmian non-phi; not_tested=limite asintotico, altri V, mobility edge, dati sperimentali, qualita PSD dei surrogate 18:07.\n\n## Respiro fuori-tempo\n\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + baseline fisica Aubry-Andre V=2 + tensione viva `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`.\n- **Dipolo / punto-zero**: generatore continuo coseno / generatore discreto binario. Punto-zero = Hamiltoniana tight-binding a V=2 prima che il potenziale venga letto come transizione self-dual, parola Sturmian o disorder.\n- **Piano superiore**: geometria dei campi su reticolo; il bordo e' nella legge di generazione del campo onsite, non nel solo fit di `V_c`.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary condition, eigenvector localization, non-phi generator control.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-none: il ciclo non ha introdotto adapter semantico; ha usato il baseline fisico V=2 come vincolo regressivo per evitare un nuovo strato linguistico sopra i risultati 17:45-18:07.\n- **Proto-ipotesi**: se il confine e' proprieta del generatore, allora a V=2 la crescita della partecipazione degli autostati separa classi di generatore; se e' phi-specific, `phi_sturmian_binary` deve separare anche dai controlli Sturmian non-phi.\n- **Proiezione**: diagonalizzo la stessa Hamiltoniana tridiagonale con potenziali binari e continui; il tau della participation ratio misura se gli autostati scalano come estesi, critici o localizzati nel perimetro V=2.\n\n## Aderenza alla direzione\n\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: testa il confine come proprieta del generatore usando Sturmian/binario vs coseno Aubry-Andre vs controlli irrazionali, con baseline fisica esplicita V=2.\n- `not_drift`: non rifitta `V_c`, non riapre prime/mod6, non usa selector legacy; il vecchio deposito viene usato solo come perimetro fisico della misura.\n\n## Claim Under Test\n\n> A V=2, il boundary si conserva come proprieta del generatore: binario Sturmian, coseno continuo e null disorder hanno tau di partecipazione distinti; la specificita phi sopravvive solo se phi binario separa anche dai controlli Sturmian non-phi.\n\n## Question\n\nIl baseline V=2 legge un confine phi-specific, oppure legge una classe piu larga di generatori binari ordinati distinta dal coseno continuo e dal disorder?\n\n## Ritorno fisico\n\n- **Punto fisico sorgente**: modello Aubry-Andre tight-binding 1D, dove il coseno quasiperiodico ha transizione self-dual nota a V=2.\n- **Attraversamento matematico**: sostituzione controllata del potenziale onsite con parole Sturmian binarie, coseni irrazionali, periodico AB e null disorder; misura dello scaling finito della participation ratio.\n- **Punto fisico di ritorno**: reticoli fotonici o cold atoms con potenziale onsite programmabile, dove si puo confrontare un coseno quasiperiodico con una parola binaria Sturmian alla stessa ampiezza V=2.\n- **Controllo concretezza**: il ritorno e' IPR/participation ratio degli autostati di una Hamiltoniana tridiagonale, non una categoria astratta di confine.\n- **Relazione nuova**: V=2 non trasferisce come firma phi isolata; trasferisce come separatore fra ordine binario quasiperiodico, coseno continuo e disorder.\n- **Osservabile/test fisico possibile**: preparare potenziali `phi_sturmian_binary`, `silver_sturmian_binary`, `phi_cosine` e `density_shuffle` a V=2; misurare spreading o profili modali e stimare tau di partecipazione su taglie crescenti.\n- **Se fallisce**: `ritorno_fisico_assente` per claim phi-specific; resta vincolo di classe-generatore, non scoperta phi promuovibile.\n\n## Experiment Design\n\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`.\n- `python -m py_compile tools/exp_aubry_v2_generator_scaling_gate.py` completato.\n- Run: `python tools/exp_aubry_v2_generator_scaling_gate.py --out tools/data/aubry_v2_generator_scaling_gate_20260515_1816.json`.\n- Nearest-known baseline: Aubry-Andre continuo, transizione self-dual a V=2; per questo il ciclo non promuove il risultato come nuovo fenomeno fisico, ma come gate di generatore.\n- Perimetro: 176 righe totali; N={89,144,233,377}; phases={0,0.25,0.5,0.75}; random_trials=4.\n- Contratto osservabile-operatore: il ciclo testa tau finito della participation ratio a V=2; non testa `gap_ratio`, `V_c` asintotico, PSD surrogate quality, ne universalita GUE/Poisson.\n\n## Results\n\n| domain | mean_pr_tau | median spacing_r | median mean_ipr | median mean_pr | median participation_entropy |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|\n| periodic_ab | 0.9937 | 0.9298 | 0.0134 | 80.9477 | 0.8730 |\n| phi_sturmian_binary | 0.8048 | 0.3608 | 0.0452 | 30.3199 | 0.7240 |\n| silver_sturmian_binary | 0.7268 | 0.3774 | 0.0510 | 23.7245 | 0.7037 |\n| bronze_sturmian_binary | 0.6399 | 0.4004 | 0.0487 | 30.4225 | 0.7218 |\n| phi_cosine | 0.5689 | 0.3013 | 0.0961 | 13.6849 | 0.6111 |\n| silver_cosine | 0.5819 | 0.3108 | 0.0878 | 14.5649 | 0.6226 |\n| bronze_cosine | 0.6104 | 0.3478 | 0.0868 | 15.7257 | 0.6237 |\n| phi_binary_density_shuffle | 0.0527 | 0.3875 | 0.1403 | 9.1779 | 0.4677 |\n| random_uniform | 0.0306 | 0.4011 | 0.1834 | 6.8468 | 0.4180 |\n\n| classification field | value |\n|---|---:|\n| v2_baseline | 2.0 |\n| phi_binary_tau | 0.8048 |\n| phi_cosine_tau | 0.5689 |\n| density_shuffle_tau | 0.0527 |\n| silver_binary_tau | 0.7268 |\n| bronze_binary_tau | 0.6399 |\n| cosine_class_tau_span | 0.0414 |\n| phi_binary_separates_from_shuffle | true |\n| phi_binary_separates_from_nonphi_binary | false |\n\n## Key Findings\n\n1. **Verificato**: `phi_sturmian_binary` a V=2 separa dal null di densita: tau 0.8048 contro 0.0527.\n2. **Verificato**: i coseni irrazionali formano una classe stretta nel perimetro misurato: tau span 0.0414.\n3. **Verificato**: il binario Sturmian non e' phi-specific nel gate impostato: phi tau 0.8048, silver 0.7268, bronze 0.6399; la soglia `min_tau_delta=0.08` non viene superata contro silver.\n4. **Inferito**: V=2 distingue ordine binario quasiperiodico da disorder e da coseno continuo; non autorizza il claim che phi sia il generatore unico del confine.\n\n## Verdict\n\n**CONSTRAINT**.\n\nLa formulazione valida e': a V=2 il boundary e' proprieta della classe del generatore, non del solo phi. Il binario Sturmian produce scaling piu esteso del coseno continuo e del disorder, ma il controllo silver resta troppo vicino per chiamarlo phi-specific.\n\n## Bicono della scoperta\n\n- **Due radici**: coseno continuo self-dual / parola binaria quasiperiodica.\n- **Singolare**: Hamiltoniana tight-binding a V=2 prima della scelta della grammatica onsite.\n- **Invariante di passaggio**: tau della participation ratio come lettore del tipo di generatore.\n- **Campo di possibilita**: possibile = progettare test fisici che separano coseno, binario ordinato e disorder alla stessa ampiezza V=2; non-possibile = promuovere `phi` come boundary autonomo finche silver/bronze restano nello stesso corridoio di tau.\n\n## Consecutio\n\nIl prossimo ciclo deve isolare il corridoio Sturmian non-phi: aumentare N o usare approssimanti denominatore-allineati per chiedere se la vicinanza phi/silver e' finite-size, effetto di fase, o proprieta comune delle parole meccaniche binarie. Non serve tornare a `V_c` prima di chiudere questo corridoio.\n\n## Ricadute pratiche\n\nssp_value: yes. Lo script e' un gate riusabile per setup fotonici/cold-atom: confronta generatori onsite diversi alla stessa baseline V=2 e restituisce tau, spacing e IPR in un JSON unico.\n\n## Telemetria\n\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- Preflight post-report: `python tools/lab_preflight_agent.py --cycle 20260515_1816 --json` => `ARTIFACT_USEFUL_NOT_PUBLISHABLE`, recommended_action=`KEEP_ARTIFACT_STOP_REPORT_PROMOTION`, stable_anchor=`20260515_1712`.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n\n- `tools/exp_aubry_v2_generator_scaling_gate.py`\n- `tools/data/aubry_v2_generator_scaling_gate_20260515_1816.json`\n- `tools/data/reports/agent_20260515_1816.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1675: "tensions": "BOUNDARY / TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1679: "content_preview": "# Agent Report - Aubry Cosine Boundary Counter-Gate\n**Date**: 2026-05-15 17:58 \n**Piano**: 118 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - nel potenziale Aubry-Andre coseno `phi` non chiude un boundary privilegiato; la finestra binaria 17:45 dipende dalla grammatica Sturmian, non dal solo irrazionale phi. \nobservables_registry: none; dedicated observables only \nobservables_used: [spacing_r, mean_ipr, median_ipr, participation_entropy] \n**obse", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1680: "content_full": "# Agent Report - Aubry Cosine Boundary Counter-Gate\n**Date**: 2026-05-15 17:58 \n**Piano**: 118 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - nel potenziale Aubry-Andre coseno `phi` non chiude un boundary privilegiato; la finestra binaria 17:45 dipende dalla grammatica Sturmian, non dal solo irrazionale phi. \nobservables_registry: none; dedicated observables only \nobservables_used: [spacing_r, mean_ipr, median_ipr, participation_entropy] \n**observable_contract**: claim=`phi` resta terzo incluso fisico anche quando il potenziale binario viene sostituito dal coseno Aubry-Andre canonico; observable=`spacing_r` + `mean_ipr` con controllo di distinzione da silver/bronze; operator=`tools/exp_aubry_cosine_boundary_counter_gate.py`; generator=Hamiltoniana tight-binding 1D con potenziale coseno per beta phi/silver/bronze, periodico beta=1/2 e random onsite uniforme; denominator=N={89,144,233} x phase={0,0.25,0.5,0.75} x V=0.50..3.00 step 0.25, random_trials=6; non_possible=promuovere phi come boundary fisico se non si separa dai controlli irrazionali con spacing e localizzazione insieme; not_tested=limite asintotico, disordine correlato sperimentale, classi GUE/Poisson universali dirette.\n\n## Respiro fuori-tempo\n\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + modello Aubry-Andre come ponte fisico tra quasi-periodicita e localizzazione + tensione viva `BOUNDARY`.\n- **Dipolo / punto-zero**: grammatica binaria Sturmian / potenziale coseno continuo. Punto-zero = Hamiltoniana row-local prima che il confine venga attribuito a phi o alla forma del potenziale.\n- **Piano superiore**: geometria dei campi su reticolo; il generatore non e' solo parametro, e' forma del campo che decide quale bordo puo' essere letto.\n- **Operatori laterali scelti**: Hamiltonian spectrum, mobility edge/localization transition, non-phi generator control.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001/KSAR usato come reiterazione regressiva del deposito 17:45: togliere la grammatica binaria e osservare cosa sopravvive. CE-0038 usato come equilibrio tra poli, reso falsificabile dal controllo silver/bronze.\n- **Proto-ipotesi**: se `phi` e' boundary fisico e non solo effetto della codifica binaria, nel coseno Aubry-Andre deve restare insieme tra periodico e random e deve separarsi da silver/bronze su spacing e localizzazione.\n- **Proiezione**: diagonalizzo Hamiltoniane tight-binding coseno e confronto mediane row-aligned per V, N, fase e generatore; il gate accetta solo se `phi` e' intermedio e distinto dai controlli irrazionali.\n\n## Aderenza alla direzione\n\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: segue la direzione viva \"8 domini GUE, 5 Poisson - il confine e' il terzo incluso operativo\" verificando se il confine fisico aperto nel ritorno Aubry/Fibonacci sopravvive a un contro-perimetro canonicale.\n- `not_drift`: non riapre prime/mod6, non usa selector legacy, non rifitta `V_c`; attacca il nodo regressivo lasciato dal ciclo 17:45: forma binaria del potenziale vs boundary fisico.\n\n## Claim Under Test\n\n> Nel potenziale Aubry-Andre coseno, `phi` resta terzo incluso fisico tra periodico e random solo se `spacing_r` e localizzazione lo collocano insieme nel segmento periodico-random e lo separano da silver/bronze.\n\n## Question\n\nIl confine `phi` osservato nel ritorno binario 17:45 sopravvive nel coseno Aubry-Andre, oppure il contenuto era nella grammatica Sturmian del potenziale?\n\n## Ritorno fisico\n\n- **Punto fisico sorgente**: transizione spettrale/localizzazione in reticoli quasi-periodici, usata come ritorno fisico del boundary GUE/Poisson.\n- **Attraversamento matematico**: Hamiltoniane tridiagonali con potenziale coseno irrazionale, controlli periodico e random onsite.\n- **Punto fisico di ritorno**: modello Aubry-Andre canonico con transizione di localizzazione attesa attorno a V=2 per hopping unitario.\n- **Controllo concretezza**: il ritorno non e' \"confine\" astratto; e' spettro e autostati di un tight-binding 1D misurabile in reticoli fotonici o cold atoms.\n- **Relazione nuova**: la finestra binaria 17:45 non trasferisce automaticamente alla classe Aubry-Andre coseno; il generatore del potenziale diventa parte atomica del claim.\n- **Osservabile/test fisico possibile**: misurare spacing ratio e IPR nello stesso reticolo quasi-periodico variando V e confrontando beta phi con beta silver/bronze.\n- **Se fallisce**: `ritorno_fisico_assente` per la promozione phi-specifica nel coseno; resta vincolo sul denominatore, non scoperta fisica promuovibile.\n\n## Experiment Design\n\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`.\n- `python -m py_compile tools/exp_aubry_cosine_boundary_counter_gate.py` completato.\n- Run: `python tools/exp_aubry_cosine_boundary_counter_gate.py --out tools/data/aubry_cosine_boundary_counter_gate_20260515_1758.json`.\n- Perimetro deterministico: 132 righe per ciascun generatore phi/silver/bronze/periodic.\n- Perimetro random: 792 righe onsite uniforme.\n- Gate: `phi_joint_boundary = spacing_r_between and mean_ipr_between and separated_from_random and phi_distinct_from_irrational_controls`.\n- La misura serve la combo perche' rende non-possibile attribuire il boundary a phi se silver/bronze seguono la stessa classe fisica.\n\n## Results\n\n| V | joint | distinct_controls | r_between | ipr_between | sep_random | phi_r | silver_r | bronze_r | random_r | phi_ipr | silver_ipr | bronze_ipr | random_ipr |\n|---:|---|---|---|---|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| 0.50 | false | false | true | true | false | 0.860 | 0.876 | 0.860 | 0.529 | 0.0154 | 0.0153 | 0.0156 | 0.0252 |\n| 0.75 | false | false | true | true | true | 0.821 | 0.852 | 0.821 | 0.467 | 0.0185 | 0.0179 | 0.0189 | 0.0436 |\n| 1.00 | false | false | true | true | true | 0.786 | 0.814 | 0.781 | 0.436 | 0.0218 | 0.0202 | 0.0226 | 0.0677 |\n| 1.25 | false | false | true | true | true | 0.741 | 0.755 | 0.737 | 0.418 | 0.0256 | 0.0225 | 0.0272 | 0.0948 |\n| 1.50 | false | false | true | true | true | 0.675 | 0.688 | 0.694 | 0.412 | 0.0313 | 0.0269 | 0.0338 | 0.1205 |\n| 1.75 | false | false | true | true | true | 0.572 | 0.581 | 0.597 | 0.408 | 0.0421 | 0.0388 | 0.0447 | 0.1558 |\n| 2.00 | false | false | false | true | true | 0.302 | 0.313 | 0.366 | 0.409 | 0.1070 | 0.0983 | 0.0981 | 0.1816 |\n| 2.25 | false | true | true | false | false | 0.430 | 0.386 | 0.354 | 0.401 | 0.2815 | 0.2637 | 0.2543 | 0.2151 |\n| 2.50 | false | true | true | false | true | 0.437 | 0.471 | 0.367 | 0.397 | 0.3658 | 0.3571 | 0.3402 | 0.2442 |\n| 2.75 | false | false | true | false | true | 0.475 | 0.483 | 0.358 | 0.398 | 0.4232 | 0.4227 | 0.4012 | 0.2684 |\n| 3.00 | false | false | true | false | true | 0.500 | 0.499 | 0.379 | 0.390 | 0.4666 | 0.4724 | 0.4482 | 0.3016 |\n\n## Key Findings\n\n1. **Verificato**: `phi_joint_boundary_v=[]`. Nessun valore di V chiude insieme intermedieta, separazione dal random e distinzione dai controlli irrazionali.\n2. **Verificato**: da V=0.75 a V=1.75 `phi` e' tra periodico e random sia in `spacing_r` sia in `mean_ipr`, ma resta quasi coincidente con silver/bronze; il boundary e' classe quasi-periodica, non privilegio phi.\n3. **Verificato**: a V=2.00 `spacing_r(phi)=0.302` esce dal segmento periodico-random mentre `mean_ipr` resta intermedio; la transizione coseno rompe il gate congiunto.\n4. **Verificato**: a V=2.25 e V=2.50 `phi` si distingue dai controlli, ma non e' piu' boundary congiunto: `mean_ipr_between=false` e a V=2.25 cade anche la separazione dal random.\n5. **Inferito**: il risultato 17:45 trasferisce come vincolo sul generatore binario, non come claim phi-specifico universale del modello Aubry-Andre.\n\n## Verdict\n\n**CONSTRAINT**.\n\nIl contro-perimetro coseno falsifica la promozione `phi` come terzo incluso fisico autonomo. Nel perimetro misurato il boundary congiunto non sopravvive quando la grammatica binaria viene rimossa. La formulazione valida diventa: `phi` e' candidato boundary nel potenziale binario Sturmian 17:45; nel coseno Aubry-Andre il contenuto si sposta alla classe quasi-periodica e alla transizione di localizzazione, non a phi come generatore privilegiato.\n\n## Bicono della scoperta\n\n- **Due radici**: potenziale binario Sturmian / potenziale coseno Aubry-Andre.\n- **Singolare**: Hamiltoniana tight-binding prima della scelta della forma del campo.\n- **Invariante di passaggio**: ogni ritorno fisico del boundary deve dichiarare forma del potenziale, controlli irrazionali e gate joint spacing/localizzazione.\n- **Campo di possibilita**: possibile = separare boundary di grammatica da boundary di classe fisica; non-possibile = promuovere `phi` come ritorno fisico se silver/bronze condividono la stessa risposta.\n\n## Consecutio\n\nIl prossimo ciclo non deve allargare `phi` nel coseno. Deve isolare il residuo binario: stessa Hamiltoniana, stesso denominatore, ma ablazione della grammatica Sturmian tramite surrogate che preservano densita, autocorrelazione corta e spettro del potenziale. Se la finestra V=0.50..1.25 sopravvive solo alla grammatica completa, il finding e' `boundary-as-grammar`; se sopravvive a surrogate piu deboli, il finding diventa classe di correlazione del potenziale.\n\n## Ricadute pratiche\n\nssp_value: yes. Lo script e' un counter-gate riusabile per impedire che demo o visualizzazioni del boundary promuovano `phi` senza controlli irrazionali nel modello fisico scelto.\n\n## Telemetria\n\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n\n- `tools/exp_aubry_cosine_boundary_counter_gate.py`\n- `tools/data/aubry_cosine_boundary_counter_gate_20260515_1758.json`\n- `tools/data/reports/agent_20260515_1758.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1777: "tensions": "BOUNDARY / prime-vs-mod6 residual (0.8)", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1781: "content_preview": "# Agent Report - SR Residual Width Audit\n**Date**: 2026-05-14 13:30 \n**Piano**: 117 \n**Tension explored**: BOUNDARY / prime-vs-mod6 residual (0.8) \n**verdict**: CONSTRAINT - il residuo prime-specific dopo mod6 e' robusto come delta z vettoriale row-local; `SR` binario non e' un osservabile stabile del confine \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, provider, offset, row_id, window_gaps, source_mode, case_state, sr_rate, focus_signature_count,", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1782: "content_full": "# Agent Report - SR Residual Width Audit\n**Date**: 2026-05-14 13:30 \n**Piano**: 117 \n**Tension explored**: BOUNDARY / prime-vs-mod6 residual (0.8) \n**verdict**: CONSTRAINT - il residuo prime-specific dopo mod6 e' robusto come delta z vettoriale row-local; `SR` binario non e' un osservabile stabile del confine \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, provider, offset, row_id, window_gaps, source_mode, case_state, sr_rate, focus_signature_count, signature_jaccard, row_local_label_swap_p, trace_jsonl_event] \n**observable_contract**: claim=`prime_minus_mod6_z_delta(SR,L1,triple_var)` sopravvive a seed, provider e ampiezza finestra; observable=delta z paired prime-minus-mod6 per `SR,L1,triple_var` piu audit `has_SR`; operator=`tools/exp_prime_vs_mod6_sr_boundary.py`; generator=prime gaps da `row_spacings(\"numeri_primi\")` e `direct_sieve`, antagonisti `6k +/- 1` index-aligned e span-matched; denominator=3 ampiezze finestra x 2 provider x 4 offsets, paired contro 2 antagonisti mod6; non_possible=residuo prime-specific se il label-swap assorbe il delta z o se il delta collassa a presenza binaria `SR`; not_tested=origine analitica del delta, scale oltre 2048 gap, beta atlas globale, `V_c`, `gap_ratio`.\n\n## Prima impressione\n\nIl confine non sta nella presenza di `SR`. Sta nel fatto che la stessa riga provider-offset, attraversata da prime a `6k +/- 1`, conserva una differenza di intensita su tre osservabili mentre il verdict binario cambia con l'ampiezza.\n\n## Respiro fuori-tempo\n\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + BOUNDARY + direzione `SR_residual_intensity_after_mod6`.\n- **Dipolo / punto-zero**: lattice candidato `6k +/- 1` / selezione prime. Punto-zero: riga provider-offset condivisa; la primalita e' l'unica selezione aggiunta.\n- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo: un boundary operator non decide per presenza/assenza, ma per differenziale che resta dopo sottrazione del pre-bordo.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, perche' il bordo e' il luogo della sottrazione prime-minus-mod6; parallel transport, perche' provider e offset trasportano la stessa riga tra due classi senza cambiare denominatore.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR usato per reiterare il kernel del cycle 03:30; CE-0117 usato come cascata della possibilita': presenza `SR` -> delta z `SR` -> vettore `SR,L1,triple_var`.\n- **Proto-ipotesi**: il residuo prime-specific non e' una label, e' un differenziale vettoriale row-local; quando la finestra cambia, `has_SR` oscilla, ma il delta z resta il passaggio.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = formalizzare `prime_minus_mod6_z_vector` come osservabile dedicato; non-possibile = promuovere `SR` binario o il verdict nominale dello script a discriminatore del confine.\n- **Proiezione**: tre ampiezze finestra (`512,1024,2048`), stessi due provider, quattro offset per run, due antagonisti mod6, label-swap row-local e trace JSONL completa.\n\n## Aderenza alla direzione\n\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: testa la robustezza del delta z row-local prime-minus-mod6 su piu ampiezze finestra, mantenendo provider, offset, label-swap audit e trace JSONL.\n- `not_drift`: non torna a `V_c`, GUE/Poisson, fit o vecchi depositi; stressa solo il residuo nominato dal valutatore dopo sottrazione mod6.\n\n## Claim Under Test\n\n> Dopo sottrazione del pre-bordo `6k +/- 1`, la selezione prime non genera `SR` come presenza; lascia un vettore di intensita row-local su `SR,L1,triple_var`.\n\n## Question\n\nIl delta z prime-minus-mod6 resta significativo quando cambia l'ampiezza della finestra, oppure era un artefatto del contratto 1024-gap del cycle 03:30?\n\n## Experiment Design\n\n- Script: `tools/exp_prime_vs_mod6_sr_boundary.py`.\n- Run: `window_gaps=512,1024,2048`; seeds `202605141330,202605141331,202605141332`.\n- Rows per run: 8 prime windows = 2 provider x 4 offset.\n- Antagonisti: `mod6_index_aligned` e `mod6_span_matched`, paired per `row_id`.\n- Null: label-swap row-local, 4096 trials per pair audit.\n- Trace: JSONL scritto per tutti e tre i run.\n\n## Results\n\n| window | pair | prime SR | prime focus | Jaccard | SR delta | p(SR delta) | z_SR delta | p(z_SR) | z_L1 delta | p(z_L1) | z_triple_var delta | p(z_triple) | script verdict |\n|---:|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---|\n| 512 | mod6_index | 5/8 | 2/8 | 0.250 | -0.250 | 0.6195 | 20.494 | 0.0095 | 21.866 | 0.0095 | 8.480 | 0.0095 | SR_NOT_DECISIVE |\n| 512 | mod6_span | 5/8 | 2/8 | 0.377 | -0.250 | 0.5038 | 13.993 | 0.0085 | 10.099 | 0.0085 | 7.505 | 0.0085 | SR_NOT_DECISIVE |\n| 1024 | mod6_index | 8/8 | 5/8 | 0.481 | 0.000 | 1.0000 | 29.480 | 0.0061 | 31.105 | 0.0061 | 11.745 | 0.0061 | SR_PREBOUNDARY |\n| 1024 | mod6_span | 8/8 | 5/8 | 0.377 | 0.250 | 0.4921 | 19.921 | 0.0076 | 15.302 | 0.0076 | 13.142 | 0.0076 | SR_PREBOUNDARY |\n| 2048 | mod6_index | 8/8 | 7/8 | 0.556 | 0.125 | 1.0000 | 41.634 | 0.0088 | 43.574 | 0.0088 | 17.173 | 0.0088 | SR_PRIME_SPECIFIC |\n| 2048 | mod6_span | 8/8 | 7/8 | 0.537 | 0.250 | 0.5040 | 28.624 | 0.0068 | 23.917 | 0.0068 | 17.491 | 0.0068 | SR_PRIME_SPECIFIC |\n\n## Key Findings\n\n1. **Verificato**: `has_SR` non replica come osservabile del residuo. A 512 gap i primi hanno `SR=5/8`; a 1024 e 2048 hanno `SR=8/8`. Il delta binario ha p non significativo o 1.0000.\n2. **Verificato**: il delta z `SR` replica in tutti i sei pair audit: `p=0.0061..0.0095`.\n3. **Verificato**: il delta z non e' solo `SR`. `L1` replica con `p=0.0061..0.0095`; `triple_var` replica con `p=0.0061..0.0095`.\n4. **Verificato**: il verdict nominale dello script oscilla con `window_gaps` (`not_decisive`, `preboundary`, `prime_specific`). Quell'oscillazione e' informazione sullo script: il verdict e' ancora centrato su commonality/binario, non sul vettore di intensita.\n5. **Inferito dal perimetro**: l'osservabile dedicato da formalizzare e' `prime_minus_mod6_z_vector(SR,L1,triple_var)`, con `has_SR` relegato ad audit negativo.\n\n## Verdict\n\n**CONSTRAINT / VECTOR RESIDUE**.\n\nNel perimetro 512-2048 gap, due provider, quattro offset, due antagonisti mod6, il residuo prime-specific sopravvive come delta z vettoriale row-local. Non sopravvive come presenza binaria di `SR`, ne come verdict nominale dello script.\n\n## Bicono\n\n- **Due radici**: pre-bordo mod6 / selezione prime.\n- **Singolare**: riga provider-offset paired.\n- **Invariante di passaggio**: delta z positivo su `SR,L1,triple_var`.\n- **Campo di possibilita**: osservabile dedicato `prime_minus_mod6_z_vector`.\n- **Campo non-possibile**: `SR` binario come firma prime-specific dopo mod6.\n\n## Consecutio\n\nIl prossimo ciclo deve correggere il nodo regressivo dello script: il `verdict()` non deve decidere dalla commonality di `SR`, ma da un contratto vettoriale dichiarato (`SR,L1,triple_var`, segno del delta, p label-swap, denominatore row-local). Dopo questa correzione, scalare oltre 2048 gap e separare `mod6_index_aligned` da `mod6_span_matched` come antagonisti con ruoli diversi.\n\n## Ricadute pratiche\n\nssp_value: yes. Le tre trace JSONL rendono auditabile il residuo senza riaprire i JSON aggregati; il prossimo passaggio pratico e' aggiornare lo script per emettere un verdict vettoriale, non binario.\n\n## Files\n\n- `tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1330_w512.json`\n- `tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1330_w512.trace.jsonl`\n- `tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1330_w1024.json`\n- `tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1330_w1024.trace.jsonl`\n- `tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1330_w2048.json`\n- `tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1330_w2048.trace.jsonl`\n- `tools/data/reports/agent_20260514_1330.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1828: "tensions": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1832: "content_preview": "# Agent Report - Prime vs Mod6 SR Boundary\n**Date**: 2026-05-13 03:30 \n**Piano**: 116 \n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8) \n**verdict**: CONSTRAINT - `SR` appartiene al pre-bordo aritmetico mod6; la selezione prime resta visibile solo come gradiente di intensita row-local \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, provider, offset, row_id, source_mode, case_state, sr_rate, focus_signature_count, signature_jaccard, row_local_label_swap_p] \n**ob", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1833: "content_full": "# Agent Report - Prime vs Mod6 SR Boundary\n**Date**: 2026-05-13 03:30 \n**Piano**: 116 \n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8) \n**verdict**: CONSTRAINT - `SR` appartiene al pre-bordo aritmetico mod6; la selezione prime resta visibile solo come gradiente di intensita row-local \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, provider, offset, row_id, source_mode, case_state, sr_rate, focus_signature_count, signature_jaccard, row_local_label_swap_p] \n**observable_contract**: claim=`SR` e prime-specific solo se resta piu comune/forte nelle finestre prime dopo sottrazione di candidati `6k +/- 1` row-local; observable=`SR` e firma `[SR,L1,triple_var]` in `coherent_one_sided_observables` + delta z paired; operator=`exp_prime_vs_mod6_sr_boundary.py`; generator=prime gaps da `row_spacings(\"numeri_primi\")` e `direct_sieve`, mod6 da `index_aligned` e `span_matched`; denominator=8 finestre prime paired con 8 mod6_index_aligned e 8 mod6_span_matched; non_possible=prime-specific SR se SR e comune o pari nel contro-perimetro mod6, oppure se il label-swap row-local assorbe i delta; not_tested=`V_c`, `gap_ratio`, beta atlas globale, origine analitica del trasferimento mod6.\n\n## Prima impressione\n\nIl bordo non cade tra primi e non-primi: cade tra selezione prime e lattice candidato `6k +/- 1`. `SR` vede il lattice prima della primalita; il gate non deve chiedere \"SR nei primi?\", ma \"cosa resta di SR dopo aver sottratto il pre-bordo?\".\n\n## Respiro fuori-tempo\n\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + BOUNDARY + consecutio `prime_vs_mod6_SR_boundary`.\n- **Dipolo / punto-zero**: primi selezionati / candidati mod6 non selezionati. Punto-zero: la riga ordinata locale `6k +/- 1`, dove `SR` puo nominare pre-bordo aritmetico senza nominare primalita.\n- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo: una sezione osservabile attraversa due lati; la specificita vive solo nel residuo dopo sottrazione del lato comune.\n- **Proto-ipotesi**: `SR` non e firma atomica dei primi; e una sezione del pre-bordo aritmetico. La selezione prime si manifesta come differenza di intensita z rispetto al lattice candidato.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = isolare una coordinata di selezione prime come gradiente dentro mod6; non-possibile = usare presenza binaria di `SR` come claim prime-specific.\n- **Proiezione**: stesso gate ordine/null, finestre 1024, offset 0/512/1024/1536, due provider prime, due antagonisti mod6, audit label-swap dentro ogni row_id.\n\n### Contaminazione cognitiva\n\n- **KSAR / CE-0001**: usato come reiterazione del kernel del ciclo precedente: non allargare i controlli, ripetere il gate sul nodo regressivo `mod6_candidates`.\n- **PVI attack**: il presupposto attaccato e \"SR persistente implica primalita\". Il contro-presupposto e \"SR misura la griglia 6k +/- 1 prima della selezione prime\".\n- **Vault**: `span_matched` va conservato come controllo: misura stesso intervallo numerico e stesso denominatore, ma introduce downsample dei candidati; non diventa invariante.\n\n## Aderenza alla direzione\n\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: esegue esattamente `prime_vs_mod6_SR_boundary`, con denominatore row-local e shuffle audit label-preserving sul confronto prime/mod6.\n- `not_drift`: non torna a GUE/Poisson, `V_c`, fit o controlli larghi; il solo antagonista decisivo e il pre-bordo `6k +/- 1`.\n\n## Claim Under Test\n\n> `SR` appartiene ai primi solo se, a stesso provider/offset, resta piu specifico delle due versioni mod6: `index_aligned` e `span_matched`.\n\n## Experiment Design\n\n- Prime: 2 provider (`dnd_autoricerca`, `direct_sieve`) x 4 offset x 1024 gap.\n- Mod6 index-aligned: candidati `6k +/- 1` alla stessa riga di gap e stesso offset.\n- Mod6 span-matched: candidati `6k +/- 1` nello stesso span numerico del blocco prime direct-sieve, downsampled a 1025 punti.\n- Gate: `n_replicates=8`, `n_beta=9`, `n_baseline=16`, `z_min=2.0`.\n- Main seed: `202605130330`; seed check: `202605130331`.\n- Null audit: label-swap row-local, 4096 trial, scambio prime/mod6 solo dentro ogni provider/offset.\n\n## Results\n\nMain run:\n\n| class | cases | SR hits | focus [SR,L1,triple_var] | common obs | mean z SR | mean z L1 | mean z triple_var |\n|---|---:|---:|---:|---|---:|---:|---:|\n| prime | 8 | 8 | 5 | SR | -5.130 | -3.619 | -3.460 |\n| mod6_index_aligned | 8 | 8 | 7 | L1,SR | -34.013 | -34.013 | -15.369 |\n| mod6_span_matched | 8 | 5 | 4 | [] | -24.206 | -18.848 | -16.614 |\n\nSeed check:\n\n| class | cases | SR hits | focus [SR,L1,triple_var] | common obs | mean z SR | mean z L1 | mean z triple_var |\n|---|---:|---:|---:|---|---:|---:|---:|\n| prime | 8 | 6 | 4 | [] | -5.605 | -3.866 | -3.648 |\n| mod6_index_aligned | 8 | 8 | 7 | L1,SR | -33.683 | -33.683 | -15.288 |\n| mod6_span_matched | 8 | 8 | 8 | L1,SR,SR2,triple_var | -26.112 | -20.160 | -17.299 |\n\nRow-local label-swap audit:\n\n| pair | seed | mean signature Jaccard | mean SR delta | p(SR delta) | mean z_SR delta | p(z_SR delta) |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| prime - mod6_index | 202605130330 | 0.613 | 0.000 | 1.0000 | 28.884 | 0.0073 |\n| prime - mod6_span | 202605130330 | 0.460 | 0.375 | 0.2502 | 19.077 | 0.0103 |\n| prime - mod6_index | 202605130331 | 0.375 | -0.250 | 0.5055 | 28.078 | 0.0071 |\n| prime - mod6_span | 202605130331 | 0.431 | -0.250 | 0.5021 | 20.506 | 0.0095 |\n\n## Key Findings\n\n1. **Verificato**: la presenza binaria di `SR` non e prime-specific. Main: prime `8/8`, mod6_index `8/8`; seed check: prime `6/8`, mod6_index `8/8`, mod6_span `8/8`.\n2. **Verificato**: il label-swap row-local assorbe `SR` come count. `p(SR delta)` vale 1.0000 / 0.5055 per mod6_index e 0.2502 / 0.5021 per mod6_span.\n3. **Verificato**: il label-swap non assorbe il delta z di `SR`. `p(z_SR delta)` resta 0.0071-0.0103 in entrambe le seed e per entrambi gli antagonisti.\n4. **Verificato**: mod6 e piu intenso, non piu debole. `mean z SR` e circa -34 / -26 in mod6 contro -5 nei primi. Il residuo prime non e \"piu SR\"; e selezione attenuata dentro un pre-bordo piu rigido.\n5. **Inferito dal perimetro**: la coordinata utile non e `has_SR`; e `z_delta_SR` paired, insieme a `z_delta_L1` e `z_delta_triple_var`, come misura di quanto la selezione prime rompe il lattice candidato.\n\n## Verdict\n\n**CONSTRAINT / REDIRECT**.\n\nFormula non valida:\n\n`SR` come firma prime-specific atomica.\n\nFormula valida nel perimetro:\n\n`SR` appartiene al pre-bordo aritmetico `6k +/- 1`; la selezione prime resta come gradiente di intensita row-local rispetto a mod6. Il boundary operativo e quindi `mod6_preboundary -> prime_selection`, non `prime -> generic_nonprime`.\n\n## Bicono della scoperta\n\n- **Due radici**: lattice candidato `6k +/- 1` / sequenza prime selezionata.\n- **Singolare**: riga row-local dove `SR` e gia presente prima che la primalita selezioni.\n- **Invariante di passaggio**: la presenza di `SR` attraversa il confine; la magnitudine z cambia in modo replicato.\n- **Campo di possibilita**: possibile = cercare un osservabile di selezione come differenza prime-minus-mod6; non-possibile = classificare il bordo con presenza/assenza di `SR`.\n\n## Lenti counter-pole applicate\n\n- **L1/L4**: nessun \"solo\", \"mai\", \"zero\" usato per `SR`: i count mostrano controesempi.\n- **L3**: cambio dichiarato: claim da presenza `SR` a gradiente `z_delta_SR` dopo falsificazione del nodo prime-specific.\n- **L5**: nessun tag NEW; il risultato resta compatibile con bias noti dei gap dei primi mod q. Il report misura un gate del Lab, non rivendica una scoperta aritmetica classica.\n- **L6**: CE-0001/KSAR e PVI dichiarati nella contaminazione cognitiva.\n- **L7**: non-possibile dichiarato nel contratto e nel bicono.\n\n## Consecutio\n\nIl prossimo taglio non deve chiedere se `SR` c'e. Deve costruire un osservabile di selezione: `prime_minus_mod6_z_delta` su `SR,L1,triple_var`, con span-matched conservato come controllo fragile e index-aligned come antagonista primario. Se il delta resta replicato su piu finestre e scale, il claim diventa: la primalita attenua/rompe la rigidita del pre-bordo mod6 invece di generare `SR` da sola.\n\n## Ricadute pratiche\n\nssp_value: yes. `tools/exp_prime_vs_mod6_sr_boundary.py` e uno strumento riusabile per audit row-local prime/mod6 con label-swap null.\n\n## Files\n\n- Script: `tools/exp_prime_vs_mod6_sr_boundary.py`\n- Data: `tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260513_0330.json`\n- Seed check: `tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260513_0330_seedcheck.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260513_0330.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1873: "tensions": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1877: "content_preview": "# Agent Report - Prime SR Persistent Boundary\n**Date**: 2026-05-12 03:30 \n**Piano**: 115 \n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8) \n**verdict**: CONSTRAINT - `prime_SR_persistent_boundary` non chiude come firma prime-specific atomica \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, provider, offset, case_state, sr_rate, common_one_sided_observables, prime_control_common_obs_jaccard] \n**observable_contract**: claim=`prime_SR_persistent_boundary` regge sol", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1878: "content_full": "# Agent Report - Prime SR Persistent Boundary\n**Date**: 2026-05-12 03:30 \n**Piano**: 115 \n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8) \n**verdict**: CONSTRAINT - `prime_SR_persistent_boundary` non chiude come firma prime-specific atomica \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, provider, offset, case_state, sr_rate, common_one_sided_observables, prime_control_common_obs_jaccard] \n**observable_contract**: claim=`prime_SR_persistent_boundary` regge solo se le finestre prime conservano `SR` come osservabile one-sided comune attraverso provider e offset, mentre controlli non-prime ampliati non condividono persistenza SR piena; observable=`SR` in `coherent_one_sided_observables` + firma comune one-sided; operator=`exp_prime_sr_persistent_boundary.py`; generator=primi via `row_spacings(\"numeri_primi\")` e `prime_gap_sequence`, controlli via composite gaps, candidati mod6, eventi Cramer-like, GUE blocks, logistic return intervals; denominator=8 finestre prime row-local + 20 controlli non-prime; non_possible=claim prime-specific se `SR` prime scende sotto 8/8, se la firma comune prime non e' `[SR]`, o se una sottofamiglia controllo condivide persistenza SR piena; not_tested=atlante beta globale, `V_c`, `gap_ratio`, origine analitica di SR.\n\n## Respiro fuori-tempo\n\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + BOUNDARY come passaggio 8 GUE / 5 Poisson + residuo `prime_SR_persistent_boundary`.\n- **Dipolo / punto-zero**: firma dei primi / firma del pre-bordo non-prime. Punto-zero: la sequenza ordinata row-local dove `SR` puo' essere supporto d'ordine senza essere specifica dei primi.\n- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo: `SR` e' una sezione che attraversa provider, offset e controlli; la specie vive solo se la sezione non attraversa il contro-perimetro.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, generatori non equivalenti, null label-preserving row-local. Entrano per separare supporto osservabile, carta beta e dominio sorgente.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001/KSAR usato come reiterazione del kernel emerso: non ridisegnare l'atlante, ripassare lo stesso gate su un contro-perimetro piu' largo. PVI: il presupposto attaccato e' \"SR persistente nei primi implica prime-specific\".\n- **Proto-ipotesi**: `SR` e' un bordo prime solo se sopravvive come comune nei primi e fallisce come comune nei generatori non-prime che preservano parti del pre-bordo aritmetico.\n- **Proiezione**: stesso gate canonico ordine/null, stesso size 1024, due provider prime, quattro offset, controlli compositi/mod6/Cramer/GUE/logistic.\n\n## Aderenza alla direzione\n\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: testa direttamente la direzione viva `prime_SR_persistent_boundary`, separando supporto osservabile `SR` da blank beta e ampliando i controlli non-prime.\n- `not_drift`: non torna a `V_c`, fit, gap label o beta atlas; usa lo stesso gate solo per falsificare la specificita' prime.\n\n## Claim Under Test\n\n> `SR` e' una firma di confine prime-specific se resta comune in 8/8 finestre prime provider-neutral/offset-shift e nessuna sottofamiglia non-prime mostra persistenza SR piena.\n\n## Question\n\nQuando il blank beta e' rimosso dal nome, `SR` resta bordo dei primi o appartiene a un pre-bordo piu' largo visibile anche nei generatori non-prime?\n\n## Experiment Design\n\n- Prime: 2 provider (`dnd_autoricerca`, `direct_sieve`) x 4 offset (`0`, `512`, `1024`, `1536`) x 1024 gap.\n- Controlli: composite gaps, mod6 candidates, Cramer-like events su 4 offset; 4 GUE random matrix blocks; 4 logistic return interval rows.\n- Parametri main: `n_replicates=8`, `n_beta=9`, `n_baseline=16`, `z_min=2.0`, seed `202605120330`.\n- Seed check: stesso perimetro, seed `202605120331`.\n- Null baseline: permutazione marginal-preserving dentro il gate canonico ordine/null.\n- Nodo regressivo corretto nello strumento: `common_one_sided_observables` ora include i casi vuoti nell'intersezione; prima i `support_falls` potevano gonfiare il common.\n\n## Results\n\nMain run:\n\n| family | cases | SR hits | common obs | blank | beta recovered | support falls | endpoint mean |\n|---|---:|---:|---|---:|---:|---:|---:|\n| prime | 8 | 7 | [] | 7 | 1 | 0 | 2.726 |\n| all controls | 20 | 5 | [] | 2 | 8 | 10 | 1.815 |\n| composite_gaps | 4 | 0 | [] | 0 | 3 | 1 | 2.271 |\n| cramer_like | 4 | 0 | [] | 0 | 0 | 4 | 0.000 |\n| logistic_return_intervals | 4 | 0 | [] | 0 | 0 | 4 | 0.000 |\n| mod6_candidates | 4 | 2 | [] | 0 | 3 | 1 | 3.440 |\n| random_matrix | 4 | 3 | L2,triple_var | 2 | 2 | 0 | 3.364 |\n\nSeed check:\n\n| family | cases | SR hits | common obs | blank | beta recovered | support falls | endpoint mean |\n|---|---:|---:|---|---:|---:|---:|---:|\n| prime | 8 | 7 | [] | 4 | 3 | 1 | 2.474 |\n| all controls | 20 | 8 | [] | 5 | 8 | 7 | 2.418 |\n| mod6_candidates | 4 | 4 | L1,SR,triple_var | 0 | 3 | 1 | 4.077 |\n\nPrime case details, main:\n\n| case | state | one-sided obs | beta |\n|---|---|---|---|\n| dnd_autoricerca offset 0 | beta_absent_blank | SR | [] |\n| dnd_autoricerca offset 512 | beta_absent_blank | L1,triple_var | [] |\n| dnd_autoricerca offset 1024 | beta_absent_blank | SR,L1 | [] |\n| dnd_autoricerca offset 1536 | beta_absent_blank | SR,L1,triple_var | [] |\n| direct_sieve offset 0 | beta_absent_blank | SR | [] |\n| direct_sieve offset 512 | beta_absent_blank | SR,L1,triple_var | [] |\n| direct_sieve offset 1024 | beta_chart_recovered | SR,L1,triple_var | 0.2 |\n| direct_sieve offset 1536 | beta_absent_blank | SR,L1,triple_var | [] |\n\n## Key Findings\n\n1. **Verificato**: `SR` non resta in 8/8 finestre prime. Main e seed check danno entrambi `SR=7/8`; la firma comune prime e' vuota.\n2. **Verificato**: il blank beta non torna come supporto stabile. Main ha 7/8 blank, seed check scende a 4/8 con 3 beta recovery e 1 support fall.\n3. **Verificato**: i controlli ampliati non sono blank, ma non sono muti. Main: controlli `SR=5/20`; seed check: `SR=8/20`.\n4. **Verificato**: `mod6_candidates` collide nel seed check con `SR=4/4` e common `[L1, SR, triple_var]`. Questo sposta `SR` dal dominio prime al pre-bordo aritmetico `6k +/- 1` nel perimetro testato.\n5. **Inferito dal perimetro dichiarato**: la parte robusta non e' \"SR e' prime-specific\"; e' \"SR misura una memoria d'ordine aritmetica che i primi condividono con un contro-perimetro mod6 in alcune repliche\".\n\n## Verdict\n\n**CONSTRAINT / FALSIFIED scoped**.\n\nFormula non valida:\n\n`prime_SR_persistent_boundary` come firma atomica prime-specific.\n\nFormula valida nel perimetro:\n\n`SR` e' forte nei primi ma non persistente come comune 8/8; quando il contro-perimetro include candidati `6k +/- 1`, `SR` puo' trasferire fuori dai primi. Il boundary non vive tra prime e non-prime generico; vive tra primi e pre-bordo aritmetico.\n\n## Bicono della scoperta\n\n- **Due radici**: primi come sequenza selezionata / candidati mod6 come pre-bordo non selezionato.\n- **Singolare**: l'ordine aritmetico row-local prima della primalita'; qui `SR` non sa ancora se appartiene ai primi o al loro supporto candidato.\n- **Invariante di passaggio**: il gate ordine/null vede memoria in `SR`, ma la specificita' prime non sopravvive al contro-perimetro mod6.\n- **Campo di possibilita'**: possibile = testare il boundary come selezione prime dentro il pre-bordo `6k +/- 1`; non-possibile = usare `SR` da solo come firma prime-specific.\n\n## Consecutio\n\nIl prossimo ciclo deve spostare il nodo regressivo: non \"prime vs controlli generici\", ma \"primi vs candidati mod6 row-aligned\". Il test utile e' sottrarre il pre-bordo: misurare cosa resta in `SR`, `L1` e `triple_var` quando i primi sono confrontati con candidati `6k +/- 1` a stesso offset e stessa densita' locale.\n\n## Ricadute pratiche\n\nssp_value: yes. `tools/exp_prime_sr_persistent_boundary.py` diventa audit riusabile per distinguere persistenza osservabile, specificita' di dominio e collisione col pre-bordo aritmetico.\n\n## Files\n\n- Script: `tools/exp_prime_sr_persistent_boundary.py`\n- Data: `tools/data/prime_sr_persistent_boundary_20260512_0330.json`\n- Seed check: `tools/data/prime_sr_persistent_boundary_20260512_0330_seedcheck.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260512_0330.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1924: "tensions": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1928: "content_preview": "# Agent Report - Boundary Residual Beta-Absent Audit\n**Date**: 2026-05-10 03:30 \n**Piano**: 114 \n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8) \n**verdict**: CONSTRAINT - il residuo beta-absent non e' una classe unica chiusa \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, window_state, blank_window_rate, full_signature_jaccard, common_window_obs_jaccard] \n**observable_contract**: claim=le due righe residue beta-absent sono strutturali solo se `beta_absent_bla", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1929: "content_full": "# Agent Report - Boundary Residual Beta-Absent Audit\n**Date**: 2026-05-10 03:30 \n**Piano**: 114 \n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8) \n**verdict**: CONSTRAINT - il residuo beta-absent non e' una classe unica chiusa \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, window_state, blank_window_rate, full_signature_jaccard, common_window_obs_jaccard] \n**observable_contract**: claim=le due righe residue beta-absent sono strutturali solo se `beta_absent_blank` persiste in finestre row-local da 1024 gap; observable=`window_state` + firma degli osservabili one-sided; operator=`exp_boundary_residual_beta_absent_audit.py`; generator=`numeri_primi` da `dnd_autoricerca.genera_segnale` e `random_matrix` da `gue_spacing_blocks`; denominator=2 righe aperte BOUNDARY, full row + 4 finestre row-local da 1024 gap; non_possible=classe residua unica se una riga recupera beta o perde supporto nelle finestre row-local; not_tested=griglia beta globale, fit `V_c`, validita' label sorgente GUE/Poisson.\n\n## Respiro fuori-tempo\n\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + BOUNDARY 13 righe + residui `numeri_primi:cycle_3` / `random_matrix:cycle_7`.\n- **Dipolo / punto-zero**: blank strutturale / blank da atlante. Punto-zero: la stessa misura row-local da 1024 gap che decide se la beta manca per struttura o riappare per scelta di finestra.\n- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo: la classe globale cade se una carta locale riapre la coordinata beta.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, chart locale, filtrazione. Il boundary operator separa supporto e beta; la chart locale testa la finestra senza rifare il mondo; la filtrazione conserva il denominatore row-aligned.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0019 usato come contratto combo prima della misura; CE-0022 usato come boundary operator + chart locale; KSAR usato come reiterazione sul deposito 15:32-18:39 senza ridisegnare il perimetro.\n- **Proto-ipotesi**: il residuo medio/forte beta-absent e' una classe unica solo se entrambi i target restano blank in tutte le finestre row-local e conservano una firma osservabile compatibile.\n- **Proiezione**: applico il gate canonico ordine/null alle sole due righe residue, poi confronto persistenza del blank e Jaccard delle firme one-sided.\n\n## Aderenza alla direzione\n\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: attacca direttamente i due residui beta-absent medio/forti lasciati dal valutatore dopo `thin_persist_rows=0/13`.\n- `not_drift`: non usa `V_c`, non usa label GUE/Poisson come campo decisionale, non rigenera la griglia beta globale.\n\n## Claim Under Test\n\n> I due residui `numeri_primi:cycle_3` e `random_matrix:cycle_7` formano una classe unica `medium/strong beta-absent` se il blank persiste in tutte le finestre row-local da 1024 gap e le firme one-sided restano compatibili.\n\n## Question\n\nI due blank residui sono lo stesso operatore di confine, due classi distinte, o un artefatto da denominatore/atlante?\n\n## Experiment Design\n\n- Perimetro atomico: `numeri_primi:cycle_3`, `random_matrix:cycle_7`.\n- Scope: full row + 4 finestre consecutive da 1024 gap per ciascun target.\n- Parametri: `n_replicates=12`, `n_beta=11`, `n_baseline=24`, `z_min=2.0`, seed `202605100330`.\n- Null baseline: permutazione marginal-preserving usata dal gate canonico gia' adottato nei report BOUNDARY.\n- Non misurato: `gap_ratio`, `V_c`, nuova griglia beta globale, validita' delle label sorgente GUE/Poisson.\n- Criterio di caduta: una riga recupera beta o perde supporto in una finestra row-local; in quel caso il residuo non e' classe unica chiusa.\n\n## Results\n\n| row | full state | full one-sided | window blanks | beta recovered | support falls | common window obs | mean endpoint | mean stable coherent |\n|---|---:|---|---:|---:|---:|---|---:|---:|\n| numeri_primi:cycle_3 | beta_absent_blank | SR,L1,triple_var | 4/4 | 0 | 0 | SR | 2.761 | 2.563 |\n| random_matrix:cycle_7 | beta_absent_blank | SR,SR2,L1,L2,triple_var | 3/4 | 1 | 0 | L2 | 2.987 | 3.083 |\n\n| comparison | value |\n|---|---:|\n| full_signature_jaccard | 0.600 |\n| common_window_obs_jaccard | 0.000 |\n| random_matrix recovered beta | window_4 -> beta [0.4] |\n\n## Key Findings\n\n1. **Verificato: `numeri_primi:cycle_3` resta beta-absent in 4/4 finestre.** Il supporto non cade; l'osservabile comune di finestra e' `SR`.\n2. **Verificato: `random_matrix:cycle_7` non resta beta-absent in 4/4 finestre.** La quarta finestra recupera beta `[0.4]` con supporto vivo (`SR2,L1,L2,triple_var`).\n3. **Verificato: le firme comuni di finestra divergono.** `common_window_obs_jaccard=0.000`: primi conserva `SR`, random matrix conserva `L2`.\n4. **Inferito dal perimetro dichiarato: il residuo beta-absent non e' una classe unica chiusa.** Una parte e' blank persistente row-local, una parte e' chart-sensitive.\n\n## Verdict\n\n**CONSTRAINT**.\n\nNel perimetro delle due righe residue e finestre da 1024 gap, `medium/strong beta-absent` si scinde:\n\n`numeri_primi:cycle_3` = blank persistente row-local. \n`random_matrix:cycle_7` = blank forte ma chart-sensitive, con beta `[0.4]` recuperata in 1/4 finestre.\n\nFormula valida:\n\n`beta_absent_residue` non matura come classe unica; diventa un audit a due stati: `prime_persistent_blank` / `random_matrix_chart_sensitive_blank`.\n\n## Bicono della scoperta\n\n- **Due radici**: blank persistente / blank chart-sensitive.\n- **Singolare**: supporto ordine/null vivo senza coordinata beta globale.\n- **Invariante di passaggio**: il supporto non cade in nessuna delle 8 finestre; cio' che cambia e' la coordinata beta e la firma osservabile.\n- **Campo di possibilità**: possibile = chiudere la tassonomia BOUNDARY con due sotto-stati residui; non-possibile = promuovere `medium/strong beta-absent` come specie unica del confine.\n\n## Consecutio\n\nIl prossimo ciclo non deve riaprire il thin blank. Deve sigillare il nuovo audit a due stati:\n\n- `prime_persistent_blank`: testare se `SR` resta l'osservabile comune sotto seed/window shift.\n- `random_matrix_chart_sensitive_blank`: testare se beta `[0.4]` e' coordinata locale stabile o evento di una singola finestra.\n\n## Ricadute pratiche\n\nssp_value: yes. Lo script e' uno strumento riusabile per audit row-local di residui BOUNDARY senza rigenerare fit globali.\n\n## Files\n\n- Script: `tools/exp_boundary_residual_beta_absent_audit.py`\n- Data: `tools/data/boundary_residual_beta_absent_audit_20260510_0330.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260510_0330.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1975: "tensions": "BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1979: "content_preview": "# Agent Report - Boundary Transition Taxonomy 13 Rows\n**Date**: 2026-05-09 18:39 \n**Piano**: 113 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - la tassonomia post-estensione scala sulle 13 righe e dissolve il thin blank \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [`transition_class`, `source_beta_state`, `extension_state`, `support_tier_after`, `one_sided_after`, `endpoint_after`, `stable_count_coherent_after`, `beta_after`, `denominator_stat", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1980: "content_full": "# Agent Report - Boundary Transition Taxonomy 13 Rows\n**Date**: 2026-05-09 18:39 \n**Piano**: 113 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - la tassonomia post-estensione scala sulle 13 righe e dissolve il thin blank \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [`transition_class`, `source_beta_state`, `extension_state`, `support_tier_after`, `one_sided_after`, `endpoint_after`, `stable_count_coherent_after`, `beta_after`, `denominator_state`, `excluded_mass`] - osservabili domain-native di composizione row-aligned, non canonici. \nssp_value: no \n**observable_contract**: claim=la tassonomia delle transizioni post-estensione scala se nessuna delle 13 righe resta `thin_persists`; observable=`transition_class` row-aligned sulle 13 righe; operator=`exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py`; generator=composizione dei depositi 15:32, 15:38, 15:56 e prescan 15:00 senza rigenerare segnali; denominator=13 righe BOUNDARY semi-reali; non_possible=promuovere `blank_thin_support` come specie autonoma se `thin_persist_rows=0`; not_tested=nuova griglia beta, nuovi null, fit `V_c`, validita' label GUE/Poisson sorgente.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: dopo l'estensione il thin blank non resta una figura. La domanda vera diventa se la matrice intera lascia un nuovo residuo vivo.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + BOUNDARY 13 righe + nodo regressivo `short_denominator`.\n- **Dipolo / punto-zero**: supporto sottile / atlante di transizione; punto-zero = stessa riga row-aligned prima che il blank venga letto come specie o come transizione.\n- **Piano superiore**: sheaf locale del boundary su 13 sezioni. La sezione corta viene riparata, poi ricollocata nell'atlante senza usare label GUE/Poisson.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, sheaf locale/perimetro, coordinate chart. Servono a comporre stati gia' misurati senza introdurre un nuovo gate.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0019: contratto combo prima della misura; CE-0022: palette come boundary operator e chart locale; KSAR: riuso del deposito stabile 15:32-15:56; PVI: se resta `thin_persists`, la tassonomia cade.\n- **Proto-ipotesi**: `blank_thin_support` non scala sulle 13 righe se, dopo composizione con l'estensione, nessuna riga conserva supporto vivo sottile senza beta.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare l'atlante di transizione come mappa BOUNDARY; non-possibile = trattare il thin blank come specie matura.\n- **Proiezione**: classificare tutte le 13 righe in `transition_class` usando supporto, beta, denominatore e transizioni estese.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: esegue la consecutio del campo vivo: dopo la cristallizzazione short-denominator, testa se la tassonomia delle transizioni post-estensione scala sulle 13 righe.\n- `not_drift`: non torna a `V_c`, non difende thin blank, non usa label GUE/Poisson come decision field; compone solo depositi row-aligned gia' misurati.\n\n## Claim Under Test\n> La tassonomia emersa dall'estensione del denominatore scala sull'intero perimetro BOUNDARY 13 righe se non lascia alcuna riga `thin_persists`.\n\n## Question\nQuando le tre righe short estese vengono ricollocate nella matrice 13 righe, resta una specie `blank_thin_support` oppure il residuo vivo cambia forma?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py`.\n- Input: `boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`, `boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`, `boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`, `boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_transition_taxonomy_13rows_20260509_1839.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe BOUNDARY semi-reali.\n- Label policy: `source_domain_type` resta audit metadata; non entra in `transition_class`.\n- Null sfidato: esistenza di almeno una riga `thin_persists` dopo estensione.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| total rows | 13 |\n| support transfer after composition | 10 |\n| fall after composition | 3 |\n| beta chart after any | 9 |\n| beta chart exact 0.3 after | 6 |\n| thin persist rows | 0 |\n| medium/strong beta-absent blank rows | 2 |\n| verdict | TAXONOMY_SCALES_THIN_DISSOLVED |\n\nTransition classes:\n\n| transition_class | rows |\n|---|---:|\n| beta_0_3_exact | 4 |\n| beta_0_3_local_nonunique | 2 |\n| beta_chart_recovered | 1 |\n| blank_medium_or_strong_beta_absent | 1 |\n| fall_no_support | 2 |\n| local_beta_other | 1 |\n| support_falls_after_extension | 1 |\n| support_thickens_beta_blank | 1 |\n\nRighe aperte senza beta dopo composizione:\n\n| row | class | n_gaps | one-sided | endpoint | tier |\n|---|---|---:|---:|---:|---|\n| numeri_primi:cycle_3 | blank_medium_or_strong_beta_absent | 4096 | 3 | 3.243 | medium_multi_observable |\n| random_matrix:cycle_7 | support_thickens_beta_blank | 1024 | 4 | 3.781 | strong_multi_observable |\n\nRighe short riparate:\n\n| row | before n | after n | transition_class | one-sided after | beta after |\n|---|---:|---:|---|---:|---|\n| percolation:cycle_9 | 190 | 1024 | support_falls_after_extension | 0 | [] |\n| random_matrix:cycle_7 | 199 | 1024 | support_thickens_beta_blank | 4 | [] |\n| zeta_zeros:cycle_4 | 199 | 1024 | beta_chart_recovered | 2 | [0.3] |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: `thin_persist_rows=0/13`.** Nessuna riga conserva la forma `blank_thin_support` dopo composizione con l'estensione.\n2. **Verificato: il supporto post-composizione e' 10/13.** Cadono `cellular_automata`, `pendolo_doppio` e `percolation` dopo estensione; il resto conserva supporto o chart locale.\n3. **Verificato: la beta chart sale a 9/13 righe, con 6/13 esatte 0.3.** Le sei sono quattro `beta_0_3_exact` originali, `zeta_zeros` recuperata e `pendolo_doppio` come beta osservata senza supporto.\n4. **Verificato: il residuo vivo non e' thin.** Restano due blank senza beta: `numeri_primi` medio e `random_matrix` forte dopo estensione.\n5. **Inferito: la tassonomia scala come atlante di transizione, non come legge beta universale.** Il thin blank cade; il nodo successivo e' il blank medio/forte senza beta.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nLa tassonomia post-estensione scala sul perimetro 13 righe: nessun membro resta `thin_persists`.\n\nFormula valida:\n\n`blank_thin_support` = telemetria short-denominator dissolta dalla composizione 13 righe.\n\nFormula non valida:\n\n`blank_thin_support` = specie autonoma del boundary.\n\nIl boundary resta una matrice di transizioni: supporto che cade, supporto che si ispessisce senza beta, chart beta recuperata, chart beta esatta, chart locale non unica, chart spostata.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: denominatore riparato / atlante 13 righe.\n- **Singolare**: riga BOUNDARY prima della classificazione post-estensione.\n- **Invariante di passaggio**: `thin_persist_rows=0/13`.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile chiudere il thin blank; qui diventa non-possibile chiudere il blank medio/forte senza beta.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo BOUNDARY deve lasciare chiuso il thin blank e attaccare il residuo `medium/strong beta-absent blank`: `numeri_primi:cycle_3` contro `random_matrix:cycle_7`. Il test utile non e' \"perche' manca beta in generale\", ma quale condizione distingue blank medio completo e blank forte post-estensione quando entrambi hanno supporto vivo senza chart beta.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1556.md`, JSON 15:32/15:38/15:56/15:00, script e output 18:39.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle 13 righe semi-reali e ai depositi gia' misurati.\n- **L2 count grezzi**: riportati 13 totali, 10 support, 3 fall, 9 beta chart, 0 thin persist, 2 open blank.\n- **L3 no silent patching**: nessuna nuova simulazione o ricampionamento; la composizione dichiara le estensioni applicate solo a tre righe.\n- **L4 edge cases**: `pendolo_doppio` ha beta 0.3 ma resta fall; `random_matrix` e' forte senza beta; `zeta_zeros` recupera beta pur restando contaminato nel prescan.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non ripete la matrice 15:32 ne' l'estensione 15:56; testa la scalabilita' richiesta dal campo vivo.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0019, CE-0022, KSAR e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = atlante BOUNDARY di transizione; non-possibile = specie autonoma thin blank.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py --out tools/data/boundary_transition_taxonomy_13rows_20260509_1839.json`.\n- Output: `thin_persist_rows=0`, `support_transfer_after=10/13`, `fall_after=3/13`, `open_blank_rows=['numeri_primi:cycle_3', 'random_matrix:cycle_7']`, `verdict=TAXONOMY_SCALES_THIN_DISSOLVED`.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli e pubblicazioni precedenti; questo cycle aggiunge lo script 18:39, il JSON 18:39 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py`\n- Data: `tools/data/boundary_transition_taxonomy_13rows_20260509_1839.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1839.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:1986: "text": "> La tassonomia emersa dall'estensione del denominatore scala sull'intero perimetro BOUNDARY 13 righe se non lascia alcuna riga `thin_persists`." tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2016: "text": "Il prossimo ciclo BOUNDARY deve lasciare chiuso il thin blank e attaccare il residuo `medium/strong beta-absent blank`: `numeri_primi:cycle_3` contro " tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2026: "tensions": "BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2030: "content_preview": "# Agent Report - Boundary Short Denominator Extension\n**Date**: 2026-05-09 15:56 \n**Piano**: 112 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - l'estensione del denominatore dissolve il blank sottile come specie autonoma \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [`SR`, `SR2`, `L1`, `L2`, `triple_var`, `extension_state`, `after_one_sided`, `after_beta`, `after_support_tier`, `endpoint_distance_one_sided_gated`] - osservabili canonici piu' st", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2031: "content_full": "# Agent Report - Boundary Short Denominator Extension\n**Date**: 2026-05-09 15:56 \n**Piano**: 112 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - l'estensione del denominatore dissolve il blank sottile come specie autonoma \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [`SR`, `SR2`, `L1`, `L2`, `triple_var`, `extension_state`, `after_one_sided`, `after_beta`, `after_support_tier`, `endpoint_distance_one_sided_gated`] - osservabili canonici piu' stati domain-native di audit. \nssp_value: no \n**observable_contract**: claim=`blank_thin_support` sopravvive solo se, dopo estensione del denominatore sorgente, resta supporto vivo sottile senza beta chart; observable=gate canonico one-sided + beta chart sulle tre righe short; operator=`exp_boundary_short_denominator_extension.py`; generator=`source-denominator extension` per `percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros`; denominator=3 righe short del report 15:48, estese a `n_gaps=1024`; non_possible=promuovere `blank_thin_support` se il supporto cade, si ispessisce o recupera beta; not_tested=redesign globale 13 righe, fit `V_c`, validita' della label GUE/Poisson sorgente.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il blank sottile non chiede una parola nuova. Chiede di togliere il corto dal denominatore e vedere se resta la stessa figura.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + boundary operator + nodo regressivo `short_denominator`.\n- **Dipolo / punto-zero**: denominatore corto / supporto strutturale; punto-zero = stessa riga prima che `thin` venga letto come specie o come limite di misura.\n- **Piano superiore**: sheaf locale del boundary. La sezione locale cambia quando il denominatore viene esteso: il bordo non e' la label del dominio, e' la sezione che resta compatibile con gli osservabili.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione per denominatore, sheaf locale. Servono a riparare il nodo sorgente senza aggiungere un gate globale.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: reiterazione minima sul deposito 15:48; CE-0117: cascata limitata alle tre righe short; YSN DeltaLink: `short denominator -> source extension -> state transition`; PVI: se nessuna riga resta thin support vivo dopo estensione, la specie autonoma cade.\n- **Proto-ipotesi**: `blank_thin_support` e' telemetria da denominatore corto se ogni riga short cambia stato dopo estensione: collasso del supporto, ispessimento del supporto, o recupero beta.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare l'estensione sorgente come audit regressivo per failure modes corti; non-possibile = promuovere il blank sottile nel perimetro 15:48.\n- **Proiezione**: generare tre sequenze estese e applicare lo stesso gate canonico del report 15:16.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: esegue la direzione valutatore `same_frame_boundary_denominator_extension`, attaccando il nodo regressivo indicato dal report 15:48.\n- `not_drift`: non torna a `V_c`, non cambia tensione, non usa label GUE/Poisson come decision field; modifica solo il denominatore delle tre righe short.\n\n## Claim Under Test\n> Le tre righe `blank_thin_support` restano specie autonoma solo se, a denominatore esteso, resta supporto vivo sottile senza beta chart.\n\n## Question\nCosa accade alle tre righe short quando il denominatore viene portato sopra la soglia piena del gate precedente?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py`.\n- Input sorgente: `tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`.\n- Perimetro atomico: `percolation:cycle_9`, `random_matrix:cycle_7`, `zeta_zeros:cycle_4`.\n- Denominatore esteso: `1024` gap per riga.\n- Gate: stesso schema canonical original-vs-shuffle e beta interpolation del semireal boundary gate.\n- Label policy: i nomi riga selezionano il perimetro short; le label GUE/Poisson non entrano nel decision field.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| target rows | 3 |\n| rows still thin support after extension | 0 |\n| support falls after extension | 1 |\n| support thickens beta blank | 1 |\n| beta chart recovered | 1 |\n| verdict | DENOMINATOR_EXTENSION_RESOLVES_THINNESS |\n\nTransizioni:\n\n| row | n_gaps | one-sided | stable coherent | endpoint | beta | extension_state |\n|---|---:|---:|---:|---:|---|---|\n| percolation:cycle_9 | 190 -> 1024 | 1 -> 0 | 0.833 -> 0.000 | 1.705 -> 0.000 | [] | support_falls_after_extension |\n| random_matrix:cycle_7 | 199 -> 1024 | 1 -> 4 | 1.000 -> 4.000 | 1.854 -> 3.781 | [] | support_thickens_beta_blank |\n| zeta_zeros:cycle_4 | 199 -> 1024 | 2 -> 2 | 1.917 -> 2.333 | 2.449 -> 2.660 | [0.3] | beta_chart_recovered |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: zero righe restano `blank_thin_support` autonome.** Dopo estensione, gli stati sono tre e nessuno e' supporto vivo sottile senza beta chart.\n2. **Verificato: `percolation` perde il supporto.** La riga passa da 1 osservabile one-sided a 0; non e' blank sottile maturo, e' supporto non replicato.\n3. **Verificato: `random_matrix` ispessisce il supporto.** Passa da 1 a 4 osservabili one-sided, stable coherent da 1.000 a 4.000, endpoint da 1.854 a 3.781; resta beta blank ma non sottile.\n4. **Verificato: `zeta_zeros` recupera beta.** Mantiene 2 osservabili one-sided e riceve beta `[0.3]`; il blank di chart cade.\n5. **Inferito: il failure mode 15:48 era una coda di denominatore, non una specie.** Le tre transizioni divergono, ma convergono sulla stessa negazione: il sottile non sopravvive come classe.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nNel perimetro delle tre righe short, l'estensione del denominatore dissolve `blank_thin_support` come specie autonoma.\n\nFormula valida:\n\n`blank_thin_support` = stato provvisorio da denominatore corto nel deposito 15:48.\n\nFormula non valida:\n\n`blank_thin_support` = failure mode stabile del boundary.\n\nLa riparazione regressiva avviene nel generatore/denominatore della riga. Non serve aggiungere una nuova tassonomia globale.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: supporto sottile osservato / denominatore sorgente corto.\n- **Singolare**: riga short prima dell'estensione.\n- **Invariante di passaggio**: nessuna riga rimane supporto vivo sottile senza beta dopo `n_gaps=1024`.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile retrocedere il blank sottile a telemetria corta; qui diventa non-possibile promuoverlo come specie matura.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo BOUNDARY non deve piu' cercare una classe `blank_thin_support`. Deve separare i tre esiti emersi: `percolation` come supporto non replicato, `random_matrix` come supporto forte beta-blank, `zeta_zeros` come beta recuperata. Il nodo ancora vivo e' il blank medio/forte senza beta, non il blank sottile.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1548.md`, script `tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py`, output `tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle tre righe short del report 15:48.\n- **L2 count grezzi**: riportati 3 target, 0 thin persistenti, 1 support fall, 1 support thickening, 1 beta recovered.\n- **L3 no silent patching**: l'estensione cambia il generatore operativo in modo dichiarato: percolation site samples, GUE block spacings, zeta zeros first spacings.\n- **L4 edge cases**: `percolation` non conferma; collassa. Il collasso e' risultato, non errore mascherato.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non ripete il 15:48; esegue la consecutio indicata dal 15:48.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117, YSN e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = audit regressivo del denominatore; non-possibile = specie autonoma `blank_thin_support`.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py --out tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`.\n- Output: `state_counts={'support_falls_after_extension': 1, 'support_thickens_beta_blank': 1, 'beta_chart_recovered': 1}`, `verdict=DENOMINATOR_EXTENSION_RESOLVES_THINNESS`.\n- Nota runtime: un primo run a denominatore 1024 ha richiesto attesa lunga ma ha completato localmente; nessuna API esterna.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli precedenti; questo cycle aggiunge lo script 15:56, il JSON 15:56 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py`\n- Data: `tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1556.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2067: "text": "Il prossimo ciclo BOUNDARY non deve piu' cercare una classe `blank_thin_support`. Deve separare i tre esiti emersi: `percolation` come supporto non re" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2077: "tensions": "BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2081: "content_preview": "# Agent Report - Boundary Blank Thin Support Audit\n**Date**: 2026-05-09 15:48 \n**Piano**: 111 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - il blank sottile e' limitato dal denominatore corto, non dalla contaminazione del null \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [`blank_class`, `coordinate_failure`, `support_tier`, `denominator_bucket`, `n_gaps`, `one_sided_count`, `stable_count_coherent`, `stable_count_illusory`, `endpoint_distance`", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2082: "content_full": "# Agent Report - Boundary Blank Thin Support Audit\n**Date**: 2026-05-09 15:48 \n**Piano**: 111 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - il blank sottile e' limitato dal denominatore corto, non dalla contaminazione del null \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [`blank_class`, `coordinate_failure`, `support_tier`, `denominator_bucket`, `n_gaps`, `one_sided_count`, `stable_count_coherent`, `stable_count_illusory`, `endpoint_distance`, `denominator_state`, `excluded_mass`, `shuffle_z_score`, `shuffle_class_changes`] - osservabili domain-native di audit, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var. \n**observable_contract**: claim=i tre `blank_thin_support` vanno falsificati contro il blank medio `numeri_primi` prima di promuoverli a specie autonoma; observable=telemetria row-aligned del subset `support_without_beta_blank`; operator=`exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`; generator=`boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538`; denominator=4 righe `support_without_beta_blank`, di cui 3 thin e 1 medium control; non_possible=chiamare il blank sottile specie autonoma se tutte le righe thin sono spiegate da denominatore corto; not_tested=estensione nuova dei tre domini short, nuova griglia beta, nuovi null, fit `V_c`.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il deposito 15:38 divide il blank in due livelli, ma il livello sottile ha tutte le righe corte. Il punto non e' nominare una specie nuova; e' verificare se la specie sopravvive al denominatore.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + BOUNDARY row-aligned + tensione \"supporto vivo senza chart beta\".\n- **Dipolo / punto-zero**: blank sottile / blank medio; punto-zero = riga `support_without_beta_blank` prima che la forza del supporto venga letta come specie o come limite del denominatore.\n- **Piano superiore**: sheaf locale del boundary. La sezione beta e' vuota su tutte e quattro le righe; il discriminante diventa la qualita' del supporto e del denominatore.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, sheaf locale/perimetro, filtrazione per denominatore. Servono a separare stato beta invariato da supporto misurabile.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: reiterazione minima sul deposito 15:38; CE-0117: cascata solo dove il blank apre una distinzione; YSN DeltaLink: `same beta blank -> support tier -> denominator bucket`; PVI: se tutte le righe thin sono corte, la specie autonoma cade nel perimetro.\n- **Proto-ipotesi**: `blank_thin_support` e' un effetto di denominatore corto se ogni riga thin ha `n_gaps < 500` e il controllo medio no; diventa specie autonoma solo se almeno una riga thin non e' spiegata dal denominatore.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare il blank sottile come coda denominator-limited da estendere; non-possibile = promuoverlo a failure mode stabile senza estendere percolation, random_matrix e zeta_zeros.\n- **Proiezione**: misurare `n_gaps`, `denominator_state`, `excluded_mass`, `shuffle_class_changes`, `one_sided_count`, `endpoint_distance` dentro il subset `support_without_beta_blank`.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: falsifica direttamente se i failure modes del 15:38 sono stabili o artefatti della griglia/perimetro row-aligned.\n- `not_drift`: non usa label GUE/Poisson, non torna a `V_c`, non aggiunge nuovi domini; attacca solo il nodo aperto dal report precedente: blank sottile contro blank medio.\n\n## Claim Under Test\n> Nel subset `support_without_beta_blank`, il blank sottile e' una specie autonoma solo se non e' interamente spiegato da denominatore corto.\n\n## Question\nI tre blank sottili sono fallimenti autonomi del boundary, oppure righe con supporto insufficiente perche' corte?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`.\n- Input: `tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`.\n- Perimetro atomico: 4 righe `support_without_beta_blank`.\n- Soglia dichiarata: `full_gap_floor=500`.\n- Null sfidati: denominatore corto, contaminazione prescan, shuffle class-change, specie autonoma.\n- Label policy: non legge `source_domain_type` o label GUE/Poisson come decision field.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| support_without_beta_blank rows | 4 |\n| thin rows | 3 |\n| medium control rows | 1 |\n| thin short rows | 3 |\n| thin contaminated rows | 1 |\n| thin shuffle class-change rows | 1 |\n| thin not denominator explained rows | 0 |\n\nTest:\n\n| null / counter | condition | result |\n|---|---|---|\n| denominator_artifact | all thin rows have `n_gaps < 500` | pass |\n| contamination_artifact | all thin rows are contaminated | fail |\n| shuffle_instability_artifact | all thin rows have `shuffle_class_changes=true` | fail |\n| autonomous_species_counter | at least one thin row is not short-denominator explained | fail |\n\nComparative means:\n\n| group | rows | n_gaps mean | one-sided mean | coherent mean | endpoint mean | excluded mass mean | abs shuffle z mean |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| thin | 3 | 196.000 | 1.333 | 1.250 | 2.003 | 0.201 | 11.037 |\n| medium control | 1 | 4096.000 | 3.000 | 3.000 | 3.243 | 0.000 | 26.600 |\n\nRows:\n\n| row | blank_class | n_gaps | one-sided | endpoint | denominator | excluded | shuffle_change |\n|---|---|---:|---:|---:|---|---:|---|\n| numeri_primi:cycle_3 | medium_blank_control | 4096 | 3 | 3.243 | complete | 0.000 | false |\n| percolation:cycle_9 | thin_short_shuffle_unstable | 190 | 1 | 1.705 | complete | 0.000 | true |\n| random_matrix:cycle_7 | thin_short_complete | 199 | 1 | 1.854 | complete | 0.000 | false |\n| zeta_zeros:cycle_4 | thin_short_contaminated | 199 | 2 | 2.449 | contaminated | 0.602 | false |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il blank sottile e' 3/3 short-denominator.** `percolation`, `random_matrix` e `zeta_zeros` hanno `n_gaps=190,199,199`; il controllo `numeri_primi` ha `n_gaps=4096`.\n2. **Verificato: la contaminazione non spiega la classe.** Solo `zeta_zeros` e' contaminato; `percolation` e `random_matrix` sono complete con excluded mass 0.0.\n3. **Verificato: lo shuffle class-change non spiega la classe.** Solo `percolation` cambia classe nello shuffle; `random_matrix` e `zeta_zeros` no.\n4. **Verificato: non resta una riga thin autonoma nel perimetro 15:48.** `thin_not_denominator_explained_rows=0`.\n5. **Inferito: il blank medio dei primi non e' blank per mancanza di supporto.** Ha tre osservabili one-sided, denominatore completo, endpoint 3.243 e null forte; resta blank di chart beta, non blank sottile.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nNel subset `support_without_beta_blank`, il failure mode `blank_thin_support` non regge come specie autonoma nel perimetro osservato. Regge come coda denominator-limited:\n\n`blank_thin_support` = beta blank + supporto vivo + denominatore corto.\n\nFormula valida:\n\n`support_without_beta_blank` si divide in `medium_blank_control` e `thin_short_*`.\n\nFormula non valida:\n\n`blank_thin_support` = failure mode stabile indipendente dal denominatore.\n\nIl nodo regressivo e' il denominatore dei tre domini corti. Non va promossa una nuova specie; va estesa o dichiarata coda corta.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: blank di chart beta / supporto del denominatore.\n- **Singolare**: riga `support_without_beta_blank` prima che il support tier venga letto come specie.\n- **Invariante di passaggio**: denominatore corto separa i blank sottili; contaminazione e shuffle-instability non bastano.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile progettare un extension audit mirato su percolation, random_matrix e zeta_zeros; qui diventa non-possibile usare il blank sottile come classe matura.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo BOUNDARY deve estendere solo i tre domini short (`percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros`) verso denominatore comparabile al controllo medio. Se, a denominatore esteso, restano `blank_thin_support`, allora nasce una specie autonoma. Se salgono a supporto medio o ricevono beta locale, il failure mode 15:38 viene retrocesso a telemetria di perimetro corto.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1538.md`, JSON `boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`, script `tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`, output `tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle 4 righe `support_without_beta_blank` del deposito 15:38.\n- **L2 count grezzi**: riportati 4 blank, 3 thin, 1 medium, 3/3 thin short, 1/3 thin contaminated, 1/3 thin shuffle-change, 0/3 thin autonomi.\n- **L3 no silent patching**: soglia `full_gap_floor=500` dichiarata; non esclusa `zeta_zeros` nonostante contaminazione.\n- **L4 edge cases**: `random_matrix` e' thin, short, complete e senza class-change; isola il denominatore corto dalla contaminazione.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non rifà il gate 15:16; legge il sotto-perimetro aperto dal report 15:38.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117, YSN e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = extension audit dei tre short; non-possibile = classe autonoma senza estensione.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py --input tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json --out tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`.\n- Output: `thin_short_rows=3`, `thin_contaminated_rows=1`, `thin_shuffle_class_change_rows=1`, `thin_not_denominator_explained_rows=0`, `verdict=DENOMINATOR_LIMITED_NOT_NULL_CONTAMINATION`.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli e pubblicazioni precedenti; questo cycle aggiunge lo script 15:48, il JSON 15:48 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`\n- Data: `tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1548.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2118: "text": "Il prossimo ciclo BOUNDARY deve estendere solo i tre domini short (`percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros`) verso denominatore comparabile al con" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2128: "tensions": "BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2129: "verdict": "**CONSTRAINT**.\n\nIl frame BOUNDARY regge come support-transfer su 11/13 righe, ma la parte non-esatta non e' una coda omogenea. Le righe support-transfer senza beta 0.3 esatta sono 7 e si dividono in ", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2130: "verdict_en": "**CONSTRAINT**.\n\nIl frame BOUNDARY regge come support-transfer su 11/13 righe, ma la parte non-esatta non e' una coda omogenea. Le righe support-transfer senza beta 0.3 esatta sono 7 e si dividono in ", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2132: "content_preview": "# Agent Report - Boundary Row-Aligned Nonexact Audit\n**Date**: 2026-05-09 15:38 \n**Piano**: 110 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - le righe support-transfer non esatte sono 7, non 6; la beta cade in cinque failure modes misurabili \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [`beta_state`, `coordinate_failure`, `support_tier`, `beta_cardinality`, `beta_span`, `one_sided_count`, `stable_count_coherent`, `stable_count_illusory`, `end", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2133: "content_full": "# Agent Report - Boundary Row-Aligned Nonexact Audit\n**Date**: 2026-05-09 15:38 \n**Piano**: 110 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - le righe support-transfer non esatte sono 7, non 6; la beta cade in cinque failure modes misurabili \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [`beta_state`, `coordinate_failure`, `support_tier`, `beta_cardinality`, `beta_span`, `one_sided_count`, `stable_count_coherent`, `stable_count_illusory`, `endpoint_distance`, `denominator_state`, `excluded_mass`, `shuffle_z_score`] - osservabili domain-native di audit, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var. \n**observable_contract**: claim=le righe non-esatte della matrice BOUNDARY 15:32 vanno lette row-aligned senza usare label GUE/Poisson; observable=stato beta + forza supporto + telemetria denominatore/null; operator=`exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py`; generator=matrice `boundary_two_axis_matrix_20260509_1532` + prescan `boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500`; denominator=13 righe totali, 11 support-transfer, 7 support-transfer non esatte; non_possible=forzare il conteggio a 6 o trattare beta 0.3 come ascissa comune; not_tested=nuovi domini, nuovi null, nuova griglia beta, fit `V_c`.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: la consecutio dice \"6 righe non-esatte\", ma il deposito row-aligned ne contiene 7. Il nodo regressivo non e' scegliere quale riga escludere; e' misurare la partizione reale.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + BOUNDARY 13 righe + tensione \"supporto senza coordinata universale\".\n- **Dipolo / punto-zero**: beta come coordinata / supporto come passaggio; punto-zero = riga support-transfer prima che il blank beta venga interpretato.\n- **Piano superiore**: boundary operator su matrice row-aligned. Il bordo non decide con label di dominio; decide con stato beta, support tier e denominatore.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, sheaf locale/perimetro, coordinate chart. Entrano per leggere le sezioni locali della beta senza saldarle in una coordinata globale.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: riuso del kernel 15:32 senza ripetere il gate; CE-0117: cascata solo sulle righe dove il supporto resta vivo; YSN DeltaLink: `two-axis matrix -> nonexact audit -> coordinate failure`; PVI: il numero atteso 6 cade davanti al deposito 7.\n- **Proto-ipotesi**: dopo la caduta di beta 0.3 universale, le righe non-esatte non formano un residuo unico. Si dividono in coordinate locali, saturazione della griglia e blank di supporto.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = trasformare beta da ascissa universale a chart locale auditabile; non-possibile = usare `support_transfer=true` come prova di una beta comune.\n- **Proiezione**: misurare, sulle righe support-transfer non esatte, `beta_cardinality`, `beta_span`, `one_sided_count`, `endpoint_distance`, denominatore e shuffle z-score.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: attacca direttamente beta local non-unique, beta local other e support_without_beta_blank sul deposito row-aligned indicato.\n- `not_drift`: non usa label GUE/Poisson come operatore, non ritorna a `V_c`, non rifitta il confine; corregge il denominatore della direttiva quando il deposito mostra 7 righe.\n\n## Claim Under Test\n> Le righe BOUNDARY con supporto ma senza beta 0.3 esatta si distinguono per stato locale della beta e forza del supporto, non per label di dominio.\n\n## Question\nQuando beta 0.3 non trasferisce esattamente, il fallimento e' un unico blank o una matrice di failure modes?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py`.\n- Input 1: `tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`.\n- Input 2: `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe semi-reali; subset primario = support-transfer con `beta_coordinate_transfer=false`.\n- Label policy: non legge `source_domain_type` o label GUE/Poisson come decision field.\n- Classi operative: `adjacent_beta_interval`, `beta_grid_saturation`, `coordinate_shifted`, `blank_despite_multi_observable_support`, `blank_thin_support`.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| total rows | 13 |\n| support-transfer rows | 11 |\n| beta 0.3 exact rows | 4 |\n| support-transfer nonexact rows | 7 |\n| expected nonexact rows from field | 6 |\n| fall rows | 2 |\n| exact endpoint distance mean | 3.829 |\n| nonexact endpoint distance mean | 2.957 |\n| exact one-sided count mean | 4.000 |\n| nonexact one-sided count mean | 2.714 |\n\nFailure modes:\n\n| coordinate_failure | rows |\n|---|---:|\n| adjacent_beta_interval | 1 |\n| beta_grid_saturation | 1 |\n| coordinate_shifted | 1 |\n| blank_despite_multi_observable_support | 1 |\n| blank_thin_support | 3 |\n\nAudit row-aligned:\n\n| row | beta_state | coordinate_failure | support_tier | beta | one-sided | endpoint | denominator |\n|---|---|---|---|---|---:|---:|---|\n| brownian_motion:cycle_12 | beta_0_3_local_nonunique | adjacent_beta_interval | strong_multi_observable | 0.2,0.3 | 4 | 3.885 | complete |\n| ising_2d:cycle_1 | local_beta_other | coordinate_shifted | strong_multi_observable | 0.4 | 5 | 4.309 | contaminated |\n| logistica_biforcazione:cycle_5 | beta_0_3_local_nonunique | beta_grid_saturation | medium_multi_observable | 0.1-0.9 | 3 | 3.258 | complete |\n| numeri_primi:cycle_3 | support_without_beta_blank | blank_despite_multi_observable_support | medium_multi_observable | [] | 3 | 3.243 | complete |\n| percolation:cycle_9 | support_without_beta_blank | blank_thin_support | thin_observable_support | [] | 1 | 1.705 | complete |\n| random_matrix:cycle_7 | support_without_beta_blank | blank_thin_support | thin_observable_support | [] | 1 | 1.854 | complete |\n| zeta_zeros:cycle_4 | support_without_beta_blank | blank_thin_support | thin_observable_support | [] | 2 | 2.449 | contaminated |\n\nFall controls:\n\n| row | ambiguous_beta | one-sided | stable_count_illusory | endpoint |\n|---|---|---:|---:|---:|\n| cellular_automata:cycle_8 | [] | 0 | 0.500 | 0.000 |\n| pendolo_doppio:cycle_2 | 0.3 | 3 | 0.833 | 3.388 |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il sotto-perimetro non-esatto e' 7/13, non 6/13.** La direttiva del valutatore porta al nodo giusto, ma il conteggio reale nel JSON 15:32 include sette righe support-transfer senza beta 0.3 esatta.\n2. **Verificato: `support_without_beta_blank` non e' una classe unica.** `numeri_primi` ha blank con supporto medio e endpoint 3.243; `percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros` hanno blank con supporto sottile e endpoint 1.705-2.449.\n3. **Verificato: beta local non-unique ha due forme.** `brownian_motion` e' intervallo adiacente 0.2,0.3 con supporto forte; `logistica_biforcazione` satura tutta la griglia 0.1-0.9 con supporto medio.\n4. **Verificato: `ising_2d` non e' blank ma chart spostata.** Ha beta locale esatta 0.4, cinque osservabili one-sided e endpoint 4.309; la beta trasferisce localmente, ma non sulla coordinata 0.3.\n5. **Verificato: beta 0.3 senza supporto resta contro-controllo.** `pendolo_doppio` contiene beta 0.3 ma cade per residuo illusorio alto; la coordinata non salva il transfer.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nIl frame BOUNDARY regge come support-transfer su 11/13 righe, ma la parte non-esatta non e' una coda omogenea. Le righe support-transfer senza beta 0.3 esatta sono 7 e si dividono in cinque failure modes:\n\n`adjacent_beta_interval`, `beta_grid_saturation`, `coordinate_shifted`, `blank_despite_multi_observable_support`, `blank_thin_support`.\n\nFormula valida:\n\n`beta_coordinate_transfer` = chart locale exact 0.3 dentro supporto vivo.\n\nFormula non valida:\n\n`support_transfer non-exact = sei righe residue` oppure `support_without_beta_blank = assenza strutturale unica`.\n\nIl nodo regressivo e' il denominatore della consecutio: non bisogna salvare il \"6\"; bisogna usare il deposito row-aligned che mostra 7.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: coordinata beta locale / supporto ordine-null.\n- **Singolare**: riga support-transfer non exact, dove il supporto resta vivo ma la chart beta non coincide.\n- **Invariante di passaggio**: failure mode row-aligned; non label GUE/Poisson e non beta 0.3 globale.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile auditare la beta come atlante locale; qui diventa non-possibile trattare il blank beta come una sola specie.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo non deve ripetere la matrice. Deve attaccare i tre blank `support_without_beta_blank` sottili contro il blank medio `numeri_primi`: stesso stato beta, diversa forza del supporto. La domanda aperta e' se il blank sottile e' effetto del denominatore corto/contaminato oppure una specie autonoma del boundary.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1532.md`, JSON `boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`, JSON `boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`, script `tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py`, output `tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle 13 righe della matrice 15:32 e al prescan 15:00.\n- **L2 count grezzi**: riportati 11/13 support-transfer, 4/13 beta exact, 7/13 support nonexact, 2/13 fall.\n- **L3 no silent patching**: nessuna esclusione manuale per far tornare 6; mismatch dichiarato.\n- **L4 edge cases**: `pendolo_doppio` ha beta 0.3 ma cade; `ising_2d` ha beta 0.4 con supporto forte; `numeri_primi` blank non sottile.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non rifà gate o fit; legge solo la partizione non-esatta richiesta.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117, YSN e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = atlante locale delle beta; non-possibile = beta 0.3 universale o residuo non-esatto singolo.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py --matrix tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json --prescan tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json --out tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`.\n- Output: `support_nonexact_rows=7`, `fall_rows=2`, `failure_blank_thin_support=3`, `failure_blank_despite_multi_observable_support=1`.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli e pubblicazioni precedenti; questo cycle aggiunge lo script 15:38, il JSON 15:38 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py`\n- Data: `tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1538.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2139: "text": "> Le righe BOUNDARY con supporto ma senza beta 0.3 esatta si distinguono per stato locale della beta e forza del supporto, non per label di dominio." tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2163: "text": "**CONSTRAINT**.\n\nIl frame BOUNDARY regge come support-transfer su 11/13 righe, ma la parte non-esatta non e' una coda omogenea. Le righe support-trans" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2179: "tensions": "BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2180: "verdict": "**CONSTRAINT**.\n\nIl gate BOUNDARY trasferisce come supporto ordine/null su 11/13 righe. La coordinata beta 0.3 trasferisce esattamente su 4/13 righe. Questi due assi non coincidono.\n\nFormula valida:\n\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2181: "verdict_en": "**CONSTRAINT**.\n\nIl gate BOUNDARY trasferisce come supporto ordine/null su 11/13 righe. La coordinata beta 0.3 trasferisce esattamente su 4/13 righe. Questi due assi non coincidono.\n\nFormula valida:\n\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2182: "findings": "1. **Verificato: `support_transfer` resta 11/13.** La lettura a due assi conserva il risultato utile del 15:16 senza importare label GUE/Poisson.\n2. **Verificato: `beta_coordinate_transfer` e' 4/13.** Solo quattro righe hanno beta 0.3 esatta: `coupled_oscillators`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`, `reaction_diffusion`, `string_vibration`.\n3. **Verificato: la beta non collassa in un solo asse.*", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2183: "content_preview": "# Agent Report - Boundary Two-Axis Matrix\n**Date**: 2026-05-09 15:32\n**Piano**: 109\n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE\n**verdict**: CONSTRAINT - il gate trasferisce come supporto ordine/null; beta 0.3 non trasferisce come coordinata universale\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [`support_transfer`, `beta_coordinate_transfer`, `beta_state`, `ambiguous_beta`, `stable_count_coherent`, `stable_count_illusory`, `endpoint_distance`] - osservabili domain-native d", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2184: "content_full": "# Agent Report - Boundary Two-Axis Matrix\n**Date**: 2026-05-09 15:32\n**Piano**: 109\n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE\n**verdict**: CONSTRAINT - il gate trasferisce come supporto ordine/null; beta 0.3 non trasferisce come coordinata universale\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [`support_transfer`, `beta_coordinate_transfer`, `beta_state`, `ambiguous_beta`, `stable_count_coherent`, `stable_count_illusory`, `endpoint_distance`] - osservabili domain-native derivati dal gate semi-reale, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var.\n**observable_contract**: claim=la matrice BOUNDARY semi-reale va separata in due assi: `support_transfer` e `beta_coordinate_transfer`; observable=stato row-aligned del supporto ordine/null e stato locale della beta ambigua; operator=`exp_boundary_two_axis_matrix.py`; generator=deposito `semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516` senza uso operativo di label GUE/Poisson; denominator=13 righe BOUNDARY semi-reali del perimetro base; non_possible=salvare il claim \"beta 0.3 universale\" quando solo 4/13 righe hanno beta 0.3 esatta; not_tested=nuovi domini, nuovi null, nuovi beta layer, fit `V_c`, limite asintotico.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il falsifier del 15:16 ha indicato il nodo regressivo: la direzione chiedeva di non importare label GUE/Poisson. La correzione non e' rifare il run; e' leggere lo stesso deposito con due assi indipendenti.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + BOUNDARY semi-reale 13 righe + direzione viva \"support_transfer vs beta_coordinate_transfer\".\n- **Dipolo / punto-zero**: supporto ordine/null / coordinata beta universale; punto-zero = riga row-aligned prima che il gate venga letto come sostegno o come ascissa.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e boundary operator. Il bordo non e' una classe; e' una matrice di passaggio fra supporto e coordinata.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, graph/perimeter matrix, coordinate split. Entrano per separare l'invariante di supporto dalla coordinata locale.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: riuso del kernel 15:16 senza ripetere il perimetro; CE-0117: cascata della possibilita solo dove il supporto apre un canale; YSN DeltaLink: `semi-real gate -> two-axis matrix -> beta localizzata`; PVI: il claim beta universale cade se l'esatto 0.3 non copre il denominatore.\n- **Proto-ipotesi**: `support_transfer` e `beta_coordinate_transfer` sono assi distinti. Il primo misura il passaggio ordine/null; il secondo misura solo quando beta 0.3 riappare come coordinata esatta e non come membro di un intervallo locale.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare BOUNDARY come audit row-aligned di supporto su 11/13 righe; non-possibile = trattare beta 0.3 come terzo incluso universale del perimetro semi-reale.\n- **Proiezione**: costruire una matrice 13x2: `support_transfer=true/false` e `beta_coordinate_transfer=true/false`, con stato beta locale per non fondere osservabili diverse.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: esplicita la matrice semi-reale a due assi richiesta dal valutatore: support_transfer contro beta_coordinate_transfer sulle 13 righe.\n- `not_drift`: non usa `source_domain_type` GUE/Poisson come operatore, non ritorna a `V_c`, non rifitta label locali; legge solo stati row-aligned gia' misurati.\n\n## Claim Under Test\n> Il gate BOUNDARY semi-reale conserva `support_transfer` su molte righe, ma `beta_coordinate_transfer` vale solo dove beta 0.3 compare come coordinata esatta.\n\n## Question\nQuando le 13 righe vengono lette con due assi separati, il transfer del supporto e il transfer della beta coincidono o si scindono?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py`.\n- Input: `tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe semi-reali gia' row-aligned dal deposito 15:16.\n- Label policy: l'operatore non legge label GUE/Poisson. Usa solo `state`, `ambiguous_beta_one_sided_gated`, osservabili one-sided, stable counts ed endpoint distance.\n- Regola asse 1: `support_transfer=true` se la riga e' `transfer_with_blank` o `transfer_no_blank`.\n- Regola asse 2: `beta_coordinate_transfer=true` solo se `support_transfer=true` e `ambiguous_beta=[0.3]` dopo normalizzazione a un decimale.\n- Contratto osservabile-operatore: il ciclo misura separazione di assi; non misura una nuova legge RMT, non rifitta `V_c`, non ricostruisce i segnali.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| rows | 13 |\n| support_transfer true | 11 |\n| support_transfer false | 2 |\n| beta_coordinate exact 0.3 | 4 |\n| beta 0.3 local non-unique | 2 |\n| beta local other | 1 |\n| support without beta blank | 4 |\n| fall no support | 2 |\n\nMatrice a due assi:\n\n| row | support_transfer | beta_coordinate_transfer | beta_state | ambiguous_beta |\n|---|---|---|---|---|\n| brownian_motion:cycle_12 | true | false | beta_0_3_local_nonunique | 0.2,0.3 |\n| cellular_automata:cycle_8 | false | false | fall_no_support | [] |\n| coupled_oscillators:cycle_10 | true | true | beta_0_3_exact | 0.3 |\n| ising_2d:cycle_1 | true | false | local_beta_other | 0.4 |\n| logistica_biforcazione:cycle_5 | true | false | beta_0_3_local_nonunique | 0.1-0.9 |\n| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | true | true | beta_0_3_exact | 0.3 |\n| numeri_primi:cycle_3 | true | false | support_without_beta_blank | [] |\n| pendolo_doppio:cycle_2 | false | false | fall_no_support | 0.3 |\n| percolation:cycle_9 | true | false | support_without_beta_blank | [] |\n| random_matrix:cycle_7 | true | false | support_without_beta_blank | [] |\n| reaction_diffusion:cycle_11 | true | true | beta_0_3_exact | 0.3 |\n| string_vibration:cycle_6 | true | true | beta_0_3_exact | 0.3 |\n| zeta_zeros:cycle_4 | true | false | support_without_beta_blank | [] |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: `support_transfer` resta 11/13.** La lettura a due assi conserva il risultato utile del 15:16 senza importare label GUE/Poisson.\n2. **Verificato: `beta_coordinate_transfer` e' 4/13.** Solo quattro righe hanno beta 0.3 esatta: `coupled_oscillators`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`, `reaction_diffusion`, `string_vibration`.\n3. **Verificato: la beta non collassa in un solo asse.** Due righe includono 0.3 in un intervallo non unico, una riga ha beta locale 0.4, quattro trasferiscono senza blank beta, due cadono.\n4. **Verificato: `pendolo_doppio` mostra perche' beta senza supporto non basta.** Ha ambiguous beta 0.3, ma resta `fall_no_support`; la coordinata non salva il transfer.\n5. **Inferito: il nodo regressivo e' la fusione degli osservabili.** Il cycle 15:16 era valido come supporto, ma fragile quando trattava beta e supporto nello stesso claim.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nIl gate BOUNDARY trasferisce come supporto ordine/null su 11/13 righe. La coordinata beta 0.3 trasferisce esattamente su 4/13 righe. Questi due assi non coincidono.\n\nFormula valida:\n\n`BOUNDARY support_transfer` = supporto row-aligned ordine/null nel perimetro dichiarato.\n\nFormula non valida:\n\n`BOUNDARY beta_coordinate_transfer` = beta 0.3 universale del terzo incluso semi-reale.\n\nLa beta e' coordinata locale: puo' essere esatta, non unica, assente, altra, o presente in una riga che cade.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: supporto che passa / coordinata che pretende universalita.\n- **Singolare**: la riga row-aligned prima della lettura a due assi.\n- **Invariante di passaggio**: separazione tra supporto e coordinata; non label GUE/Poisson e non beta comune.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare il gate come matrice di audit `support_transfer`; qui diventa non-possibile usare beta 0.3 come coordinata universale.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo deve attaccare i quattro stati beta, non il supporto gia' separato: `beta_0_3_exact`, `beta_0_3_local_nonunique`, `local_beta_other`, `support_without_beta_blank`. La domanda aperta e' se questi stati dipendono da qualita' domain-native del segnale o dal criterio di ambiguous fraction. Non va reintrodotta la label GUE/Poisson come scorciatoia.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1516.md`, falsifier `falsifier_20260509_1516.json`, script `tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py`, JSON `tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle 13 righe del deposito 15:16.\n- **L2 count grezzi**: riportati 11/13 support_transfer, 4/13 beta 0.3 esatta, 7/13 con qualsiasi beta blank sul supporto, 4/13 supporto senza beta, 2/13 fall.\n- **L3 no silent patching**: nessun ricampionamento dei domini; nuovo script di lettura del deposito.\n- **L4 edge cases**: `pendolo_doppio` ha beta 0.3 ma cade; `logistica_biforcazione` include 0.3 ma in intervallo 0.1-0.9; `ising_2d` trasferisce con beta 0.4.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non ripete il gate semi-reale; lo decompone nel nodo richiesto dal valutatore.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117, YSN e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = audit support_transfer; non-possibile = beta 0.3 universale.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py --input tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json --out tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`.\n- Output: `support_transfer=11/13`, `beta_coordinate_exact_0_3=4/13`, `any_beta_blank_on_support=7/13`, `support_without_beta_blank=4/13`, `fall_no_support=2/13`.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli e pubblicazioni precedenti; questo cycle aggiunge solo lo script 15:32, il JSON 15:32 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py`\n- Data: `tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1532.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2190: "text": "> Il gate BOUNDARY semi-reale conserva `support_transfer` su molte righe, ma `beta_coordinate_transfer` vale solo dove beta 0.3 compare come coordinat" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2214: "text": "**CONSTRAINT**.\n\nIl gate BOUNDARY trasferisce come supporto ordine/null su 11/13 righe. 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Il supporto ordine/null passa, la coordinata blank si frammenta.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + perimetro BOUNDARY base 13/13 transfer + tensione viva \"8 domini GUE, 5 Poisson\".\n- **Dipolo / punto-zero**: gate come supporto ordine/null / gate come coordinata beta universale; punto-zero = riga semi-reale prima che il beta layer venga chiamato blank o classe.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e boundary operator. La domanda non e' se GUE o Poisson vincono, ma se il passaggio resta morfismo quando il perimetro diventa fisico/semi-reale.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, shuffle marginal-preserving, graph/perimeter transfer. Entrano per separare copertura del denominatore, supporto d'ordine e coordinata di transizione.\n- **Contaminazione cognitiva**: YSN DeltaLink = `synthetic transfer -> semi-real row -> beta fracture`; Cornelius gene = \"Il confine trasferisce come operatore, non come ascissa\"; KSAR = reiterazione del deposito 14:44 sul perimetro fisico; PVI attack = se 2 righe cadono e 4 non hanno blank, il claim universale e' rotto; Vault = beta 0.3 resta frammento utile solo dove riappare row-aligned.\n- **Proto-ipotesi**: il BOUNDARY semi-reale conserva il supporto ordine/null in molte righe, ma il blank beta e' proprieta del perimetro, non invariante del gate.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare il gate come audit row-aligned del supporto d'ordine cross-dominio; non-possibile = promuovere beta 0.3 a coordinata universale del terzo incluso.\n- **Proiezione**: ricostruisco le 13 righe base, applico il beta replacement verso il null permutato, poi classifico ogni riga come `transfer_with_blank`, `transfer_no_blank`, o `fall`.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: porta la direzione BOUNDARY dal sintetico controllato al perimetro cross-dominio semi-reale 8 GUE / 5 Poisson.\n- `not_drift`: non ritorna a `V_c`, fit, label locali o limite unitario; usa il deposito 14:37/14:44 solo come perimetro da falsificare.\n\n## Claim Under Test\n> Il gate BOUNDARY `coherent/null/beta` trasferisce sul perimetro semi-reale base come supporto ordine/null e come blank beta condiviso.\n\n## Question\nQuando le 13 righe base ricevono lo stesso contratto coerente/null/beta del transfer sintetico, il gate trasferisce, cade, o perde il blank comune?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_semireal_boundary_transfer_gate.py`.\n- Input: `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- Output: `tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe base BOUNDARY, `source_domain_type` 8 GUE-like e 5 Poisson-like.\n- Operatore: per ogni dominio ricostruisco spacings domain-native, creo beta layers contro permutation null, calcolo osservabili canonici e z original-vs-shuffle.\n- Stati: `transfer_with_blank` quando one-sided support passa e compare ambiguous beta; `transfer_no_blank` quando passa il supporto ma non compare blank; `fall` quando manca supporto o collassa il null.\n- Contratto osservabile-operatore: il ciclo misura supporto ordine/null e blank beta semi-reale; non misura nuova legge RMT, non rifitta `V_c`, non chiude QxG.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| source rows | 13 |\n| analyzed rows | 13 |\n| errors | 0 |\n| transfer_with_blank | 7 |\n| transfer_no_blank | 4 |\n| fall | 2 |\n\nRighe semi-reali:\n\n| row | source | denominator | n | state | one-sided observables | stable coherent | stable illusory | endpoint distance | ambiguous beta |\n|---|---|---|---:|---|---|---:|---:|---:|---|\n| brownian_motion:cycle_12 | Poisson | complete | 4096 | transfer_with_blank | SR2,L1,L2,triple_var | 4.000 | 0.167 | 3.885 | 0.2,0.3 |\n| cellular_automata:cycle_8 | GUE | contaminated | 108 | fall | [] | 0.000 | 0.500 | 0.000 | [] |\n| coupled_oscillators:cycle_10 | Poisson | contaminated | 2002 | transfer_with_blank | SR,SR2,L1,L2,triple_var | 5.000 | 0.250 | 4.336 | 0.3 |\n| ising_2d:cycle_1 | GUE | contaminated | 699 | transfer_with_blank | SR,SR2,L1,L2,triple_var | 5.000 | 0.333 | 4.309 | 0.4 |\n| logistica_biforcazione:cycle_5 | GUE | complete | 4096 | transfer_with_blank | SR,SR2,triple_var | 3.583 | 0.167 | 3.258 | 0.1-0.9 |\n| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | complete | 4096 | transfer_with_blank | SR,SR2 | 2.000 | 0.083 | 2.769 | 0.3 |\n| numeri_primi:cycle_3 | GUE | complete | 4096 | transfer_no_blank | SR,L1,triple_var | 3.000 | 0.167 | 3.243 | [] |\n| pendolo_doppio:cycle_2 | Poisson | complete | 4096 | fall | SR,SR2,L1 | 5.000 | 0.833 | 3.388 | 0.3 |\n| percolation:cycle_9 | Poisson | complete | 190 | transfer_no_blank | L1 | 0.833 | 0.333 | 1.705 | [] |\n| random_matrix:cycle_7 | GUE | complete | 199 | transfer_no_blank | L2 | 1.000 | 0.250 | 1.854 | [] |\n| reaction_diffusion:cycle_11 | GUE | contaminated | 499 | transfer_with_blank | SR,SR2,L1,L2,triple_var | 5.000 | 0.333 | 4.364 | 0.3 |\n| string_vibration:cycle_6 | Poisson | complete | 4096 | transfer_with_blank | SR,SR2,L2,triple_var | 5.000 | 0.500 | 3.845 | 0.3 |\n| zeta_zeros:cycle_4 | GUE | contaminated | 199 | transfer_no_blank | SR,L2 | 1.917 | 0.250 | 2.449 | [] |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il supporto ordine/null trasferisce in 11/13 righe.** Le righe `transfer_with_blank` e `transfer_no_blank` hanno osservabili one-sided e polo illusorio soppresso nel perimetro dichiarato.\n2. **Verificato: il blank beta non e' universale.** Solo 7/13 righe hanno ambiguous beta; 4/13 trasferiscono senza blank e 2/13 cadono.\n3. **Verificato: beta 0.3 non e' coordinata comune.** Compare in 5 righe come unico blank o parte del blank, ma `ising_2d` mostra 0.4, `brownian_motion` mostra 0.2/0.3, `logistica_biforcazione` mostra 0.1-0.9, e quattro transfer non mostrano blank.\n4. **Verificato: i due fall sono diversi.** `cellular_automata` cade per assenza di osservabili one-sided; `pendolo_doppio` cade per residuo illusorio alto (0.833) pur avendo one-sided observables.\n5. **Inferito: il nodo regressivo e' la qualita del perimetro, non il null.** Il null e' disponibile su 13/13; cio' che varia e' come il dominio riceve beta.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nIl gate BOUNDARY semi-reale trasferisce come supporto ordine/null in 11/13 righe. Non trasferisce come coordinata beta universale: 7 righe hanno blank, 4 trasferiscono senza blank, 2 cadono.\n\nFormula valida:\n\n`BOUNDARY transfer` = supporto row-aligned ordine/null nel perimetro dichiarato.\n\nFormula non valida:\n\n`BOUNDARY blank` = beta 0.3 universale del terzo incluso cross-dominio.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: supporto ordine/null che passa / coordinata beta che si frammenta.\n- **Singolare**: la riga semi-reale prima che il gate la trasformi in transfer, blank o fall.\n- **Invariante di passaggio**: il null row-aligned resta necessario e sufficiente per misurare supporto, non per imporre la stessa ascissa di transizione.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare BOUNDARY come audit cross-dominio row-aligned; qui diventa non-possibile dichiarare il terzo incluso come beta comune del perimetro semi-reale.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo deve separare due livelli: `support_transfer` e `blank_coordinate`. Il primo ha supporto 11/13 nel perimetro semi-reale; il secondo richiede tipologia di dominio o nuova coordinata, perche' beta 0.3 e' stabile nel sintetico ma non nel semi-reale.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1437.md`, report `agent_20260509_1444.md`, report `agent_20260509_1457.md`, nuovo JSON `tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato a 13 righe base, 12 replicates, 24 shuffle baselines, osservabili canonici registry 1.0.0.\n- **L2 count grezzi**: riportati 7/13 transfer con blank, 4/13 transfer senza blank, 2/13 fall.\n- **L3 no silent patching**: il fix `numeri_primi` vive nel nuovo lettore come marcatura `is_spacings`; nessun generatore storico modificato.\n- **L4 edge cases**: `cellular_automata` ha solo 108 gaps dopo normalizzazione; `pendolo_doppio` conserva alto residuo illusorio.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non ripete 13/13 transfer base; testa se il beta gate sintetico passa al perimetro semi-reale.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: YSN, Cornelius, KSAR e PVI usati nella combo; Vault conserva beta 0.3 come frammento non universale.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = audit row-aligned cross-dominio; non-possibile = blank beta universale.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_semireal_boundary_transfer_gate.py`.\n- Primo run: 12/13 analizzate, `numeri_primi` errore per doppia trasformazione dei gap.\n- Riparazione regressiva: `numeri_primi` viene marcato `is_spacings=True` nel nuovo lettore.\n- Run valido: `python tools/exp_semireal_boundary_transfer_gate.py --n-replicates 12 --n-baseline 24 --seed 202605091516 --out tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json`.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli precedenti; questo cycle aggiunge lo script, il JSON 1516 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_semireal_boundary_transfer_gate.py`\n- Data: `tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1516.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2241: "text": "> Il gate BOUNDARY `coherent/null/beta` trasferisce sul perimetro semi-reale base come supporto ordine/null e come blank beta condiviso." tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2265: "text": "**CONSTRAINT**.\n\nIl gate BOUNDARY semi-reale trasferisce come supporto ordine/null in 11/13 righe. 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Chiede se il gate resta gate quando non porta piu' le etichette GUE/Poisson.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + BOUNDARY completo 13/13 + tensione `TRASCENDENZA_LIMITE`.\n- **Dipolo / punto-zero**: ordine coerente / null permutato; punto-zero = layer beta dove il segnale conserva osservabili stabili ma la classificazione diventa ambigua.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e boundary operator. Il gate viene letto come mappa di passaggio tra stato coerente, stato null e denominatore, non come tassonomia locale.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, graph/perimeter transfer matrix, shuffle marginal-preserving. Entrano per trasferire il gate senza importare il label GUE/Poisson.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: reiterazione del deposito 1437 senza ripetere il perimetro base; CE-0117: cascata della possibilita solo dove il gate cambia perimetro; YSN DeltaLink: `base closure -> transfer matrix -> beta blank`.\n- **Proto-ipotesi**: il gate BOUNDARY trasferisce quando il polo coerente ha osservabili one-sided contro il proprio null e il polo illusorio collassa; non trasferisce come endpoint-stable universale.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare il gate come audit di ordine su perimetri sintetici QxG; non-possibile = dichiarare ponte QxG o usare beta 0.3 come classe decisa.\n- **Proiezione**: misurare, per ogni perimetro, osservabili one-sided, stable count ai poli, distanza endpoint e layer ambiguo.\n\n## Claim Under Test\n> Il gate BOUNDARY trasferisce fuori dal perimetro base se ogni perimetro mostra osservabili one-sided al polo coerente, collasso al polo null permutato, e un layer blank/ambiguous esplicito prima del passaggio.\n\n## Question\nQuando il gate viene mosso da BOUNDARY base a quattro perimetri QxG sintetici, resta transfer, cade, o produce un blank strutturale?\n\n## Experiment Design\n- Strumento: `python tools/exp_denominator_gate_transfer_matrix.py --n-gaps 4096 --n-replicates 24 --n-beta 11 --n-baseline 40 --z-min 2.0 --seed 202605091444 --out tools/data/denominator_gate_transfer_matrix_20260509_1444.json`.\n- Perimetri: `DUALITA_golden`, `R_periodic_triad`, `T_markov_alternating`, `E_ar1_continuity`.\n- Null baseline: permutation shuffle della stessa multiset di gaps; conserva distribuzione marginale e distrugge ordine.\n- Criterio transfer: osservabili coherent one-sided presenti e stable count coerente alto, con stable count illusorio basso.\n- Criterio blank: layer beta con `ambiguous_fraction >= 0.5` nella classificazione gated.\n- Criterio fall: assenza di osservabili one-sided o distanza endpoint collassata. Nessun perimetro cade in questo run.\n\n## Results\n\n| perimeter | one-sided observables | stable coherent | stable illusory | endpoint distance gated | ambiguous beta |\n|---|---|---:|---:|---:|---|\n| DUALITA_golden | SR, L1, triple_var | 3.000 | 0.292 | 3.426 | 0.3 |\n| R_periodic_triad | SR, SR2, L1, L2, triple_var | 5.000 | 0.375 | 4.409 | 0.3 |\n| T_markov_alternating | SR, SR2, L1, L2, triple_var | 5.000 | 0.417 | 4.421 | 0.3 |\n| E_ar1_continuity | SR, SR2, L1, L2, triple_var | 5.000 | 0.292 | 4.398 | 0.3 |\n\nLayer beta 0.3:\n\n| perimeter | margin mean | ambiguous fraction | illusory label fraction |\n|---|---:|---:|---:|\n| DUALITA_golden | 0.030 | 1.000 | 0.625 |\n| R_periodic_triad | 0.043 | 1.000 | 0.583 |\n| T_markov_alternating | 0.030 | 1.000 | 0.708 |\n| E_ar1_continuity | 0.042 | 1.000 | 0.500 |\n\nLayer beta 0.4:\n\n| perimeter | margin mean | illusory label fraction |\n|---|---:|---:|\n| DUALITA_golden | 0.269 | 1.000 |\n| R_periodic_triad | 0.269 | 1.000 |\n| T_markov_alternating | 0.289 | 1.000 |\n| E_ar1_continuity | 0.284 | 1.000 |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il transfer esiste sui 4/4 perimetri.** Ogni perimetro possiede osservabili coherent one-sided e collasso del polo illusorio sotto permutation null.\n2. **Verificato: non esistono endpoint-stable observables.** `endpoint_stable_observables=[]` per tutti i perimetri; il gate trasferisce come discriminatore di ordine, non come invariante simmetrico ai due poli.\n3. **Verificato: beta 0.3 e' il blank strutturale.** Tutti i perimetri hanno `ambiguous_fraction=1.0` a beta 0.3 nella classificazione gated.\n4. **Verificato: beta 0.4 passa al polo illusorio.** Tutti i perimetri hanno `illusory_label_fraction=1.0` a beta 0.4.\n5. **Vincolo: `DUALITA_golden` trasferisce con solo 3 osservabili one-sided.** SR2 e L2 non entrano nel nucleo one-sided del perimetro golden; non va scritto che il set canonico completo trasferisce ovunque.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nIl gate BOUNDARY trasferisce fuori dal perimetro base come operatore di ordine/null: 4/4 perimetri hanno polo coerente leggibile, polo illusorio collassato e blank strutturale a beta 0.3. Il transfer non e' chiusura QxG. Il transfer non e' endpoint-stable universale, perche' nessun perimetro conserva osservabili stabili su entrambi i poli.\n\nIl criterio operativo diventa:\n\n`transfer` = osservabili one-sided al polo coerente + collasso al null permutato. \n`blank` = beta 0.3, classificazione ambiguous su 4/4 perimetri. \n`fall` = assente in questo run, ma definito come perdita di one-sided observables o endpoint distance collassata.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: gate come copertura del denominatore / gate come classificatore del ponte.\n- **Singolare**: il layer beta 0.3, dove il segnale ha ancora stable count alto ma la decisione di classe non e' disponibile.\n- **Invariante di passaggio**: osservabile one-sided contro null permutato; non il label GUE/Poisson e non un set canonico completo.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare BOUNDARY come transfer matrix per perimetri sintetici QxG; qui diventa non-possibile dichiarare QxG chiuso o trattare il gate come endpoint-stable law.\n\n## Consecutio\nIl prossimo nodo regressivo non e' la disponibilita del null. E' la qualita del perimetro: il gate passa su sintetici controllati, ma non ha ancora incontrato un perimetro fisico QxG row-aligned. La prossima mossa deve portare un perimetro fisico o semi-reale dentro lo stesso contratto `coherent/null/beta`, lasciando beta 0.3 come blank dichiarato e non come classe.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, `tools/data/reports/agent_20260509_1437.md`, `tools/exp_denominator_gate_transfer_matrix.py`, `tools/data/denominator_gate_transfer_matrix_20260509_1444.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato a 4 perimetri sintetici, 4096 gaps, 24 replicates, 40 shuffle baselines.\n- **L2 count grezzi**: riportati 4/4 transfer, 4/4 blank a beta 0.3, 0/4 fall.\n- **L3 no silent patching**: nessuna modifica agli script; nuovo artefatto dati generato dal run.\n- **L4 edge cases**: `DUALITA_golden` trasferisce con 3 osservabili, non 5; nessun endpoint-stable observable.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo sposta il gate fuori dal perimetro base; non ripete il residual blank closure.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117 e YSN usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = transfer matrix QxG sintetica; non-possibile = chiusura QxG o legge endpoint-stable.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Run valido: `python tools/exp_denominator_gate_transfer_matrix.py --n-gaps 4096 --n-replicates 24 --n-beta 11 --n-baseline 40 --z-min 2.0 --seed 202605091444 --out tools/data/denominator_gate_transfer_matrix_20260509_1444.json`.\n- Output: `observables_registry=1.0.0-2026-05-06`; `observables_used=['SR', 'SR2', 'L1', 'L2', 'triple_var']`.\n- Git state: worktree gia' sporco da depositi e pubblicazioni precedenti; questo cycle aggiunge solo il JSON 1444 e il report 1444.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_denominator_gate_transfer_matrix.py`\n- Data: `tools/data/denominator_gate_transfer_matrix_20260509_1444.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1444.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2343: "text": "> Il gate BOUNDARY trasferisce fuori dal perimetro base se ogni perimetro mostra osservabili one-sided al polo coerente, collasso al polo null permuta" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2349: "text": "Quando il gate viene mosso da BOUNDARY base a quattro perimetri QxG sintetici, resta transfer, cade, o produce un blank strutturale?" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2367: "text": "**CONSTRAINT**.\n\nIl gate BOUNDARY trasferisce fuori dal perimetro base come operatore di ordine/null: 4/4 perimetri hanno polo coerente leggibile, pol" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2383: "tensions": "BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2384: "verdict": "**COMPLETE DENOMINATOR TRANSFER**.\n\nIl residual blank test trasforma i 3 blank residui in transfers; 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observable=`spacing_r` originale contro permutation null row-aligned; operator=`exp_boundary_blank_null_audit.py` + `exp_boundary_denominator_prescan.py`; generator=`dnd_autoricerca.genera_segnale` per `string_vibration`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`; denominator=13 righe base autoricerca 8 GUE-like / 5 Poisson-like; non_possible=dichiarare chiusura QxG, nuova legge GUE/Poisson, o complete `reaction_diffusion` con 499 gap; not_tested=fit `V_c`, nuovi spettri, nuovi domini.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il blank residuo non segnala una classe mancante; segnala l'assenza del contro-perimetro. Quando il null entra, il bordo base non ha piu' blank.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + nodo BOUNDARY 8 GUE / 5 Poisson + tensione `TRASCENDENZA_LIMITE`.\n- **Dipolo / punto-zero**: blank / transfer; punto-zero = riga domain/window prima della disponibilita del null row-aligned.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e boundary operator. Il gate decide copertura del denominatore, non ontologia GUE/Poisson.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, shuffle marginal-preserving, flusso/PDE come controllo di non-determinismo per `reaction_diffusion`.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: reiterazione sul deposito esistente; CE-0117: cascata della possibilita solo dove il null apre il canale; YSN DeltaLink: `blank residuo -> null row-aligned -> transfer completo`.\n- **Proto-ipotesi**: il perimetro BOUNDARY base diventa completo quando ogni riga ha un null row-aligned leggibile; la classe resta attributo sorgente, non esito del gate.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = contratto BOUNDARY 13/13 transfer sul perimetro base; non-possibile = usare questa copertura per chiudere QxG, per chiamare legge il cambio classe della logistica, o per trattare `reaction_diffusion` come complete.\n- **Proiezione**: verificare `boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.json`, innestarlo nel prescan pieno e controllare `boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n\n## Claim Under Test\n> Il residual blank test trasforma i 3 blank residui in transfers; il perimetro BOUNDARY base passa a 13/13 transfer, 0 blank, 0 falls, ma resta un contratto di denominatore e non una chiusura QxG.\n\n## Question\nI tre blank residui `string_vibration:cycle_6`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` restano blank, cadono, o entrano nel transfer quando ricevono null row-aligned?\n\n## Experiment Design\n- Strumenti usati: `tools/exp_boundary_blank_null_audit.py` e `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`.\n- Input verificati: `tools/data/boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.json` e `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe base, 8 GUE-like e 5 Poisson-like.\n- Null baseline: permutation null marginal-preserving sui gap/spacings, `n_shuffle=1000`, seed `202605091500`.\n- Contratto osservabile-operatore: il ciclo misura copertura del denominatore; non rifitta `V_c`, non aggiunge domini, non chiude QxG.\n\n## Results\n\nResidual blank audit depositato:\n\n| domain | n_gaps | r_original | shuffle_mean | z | class | ordering_dependent | decision |\n|---|---:|---:|---:|---:|---|---|---|\n| string_vibration | 7999 | 0.383868 | 0.372199 | 4.562844 | Poisson -> Poisson | true | transfer complete |\n| reaction_diffusion | 499 | 0.762604 | 0.494932 | 31.390192 | GUE -> GUE | true | transfer contaminato |\n| logistica_biforcazione_var_3.5699 | 4727 | 0.581221 | 0.099640 | 161.271569 | GUE -> Poisson | true | transfer complete, class_change edge case |\n\nPrescan pieno dopo innesto dei null:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| rows | 13 |\n| source GUE | 8 |\n| source Poisson | 5 |\n| transfers | 13 |\n| blank | 0 |\n| falls | 0 |\n| complete | 8 |\n| contaminated | 5 |\n\nRighe residue nel prescan:\n\n| domain/window | source | denominator_state | excluded mass | null | transfer |\n|---|---|---|---:|---|---|\n| string_vibration:cycle_6 | Poisson | complete | 0.000 | shuffle z=4.56; class_change=False | transfers |\n| reaction_diffusion:cycle_11 | GUE | contaminated | 0.002 | shuffle z=31.39; class_change=False | transfers |\n| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | complete | 0.000 | shuffle z=161.27; class_change=True | transfers |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: i 3 blank residui diventano transfers.** Il prescan pieno produce 13/13 transfers, 0 blank, 0 falls.\n2. **Verificato: `reaction_diffusion` non e' complete.** Ha 499 gap, quindi resta `contaminated` con excluded mass 0.002; un gap sotto soglia basta a impedire la formula complete.\n3. **Verificato: `string_vibration` trasferisce senza cambio classe.** Poisson -> Poisson, `ordering_dependent=true`, `n_gaps=7999`.\n4. **Verificato: `logistica_biforcazione_var_3.5699` trasferisce con `class_change=true`.** Il cambio GUE -> Poisson e' edge case del null, non legge nuova legge.\n5. **Verificato: il gate BOUNDARY ha copertura completa sul perimetro base.** La copertura riguarda il denominatore row-aligned, non il ponte QxG.\n\n## Verdict\n**COMPLETE DENOMINATOR TRANSFER**.\n\nIl residual blank test trasforma i 3 blank residui in transfers; il perimetro BOUNDARY base passa a 13/13 transfer, 0 blank, 0 falls, ma resta un contratto di denominatore e non una chiusura QxG.\n\nIl gate ha copertura completa sul perimetro base: ogni riga domain/window possiede un null leggibile o contaminato dichiarato. La completezza del gate non coincide con completezza fisica delle righe: `reaction_diffusion` resta contaminato per 499 gap, `zeta_zeros` resta contaminato per 199 gap, e `logistica_biforcazione_var_3.5699` non produce una legge dal suo `class_change=true`.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: blank senza contro-perimetro / transfer con null row-aligned.\n- **Singolare**: la riga BOUNDARY prima che il denominatore decida.\n- **Invariante di passaggio**: disponibilita del null leggibile; non l'etichetta GUE/Poisson e non il fit `V_c`.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare BOUNDARY come gate base 13/13 per audit successivi; qui diventa non-possibile spacciare il gate come chiusura QxG o legge RMT.\n\n## Consecutio\nLa prossima mossa non e' rifare `V_c` e non e' chiudere QxG. Il risultato apre un uso piu' stretto del gate: ogni futuro claim BOUNDARY puo' partire dal perimetro base senza blank, ma deve portare con se' lo stato `complete/contaminated` e dichiarare gli edge case. Il nodo regressivo rimasto e' la qualita del denominatore, non la sua assenza.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, `tools/data/boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.json`, `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`, run di verifica in `/tmp`.\n- **L1 hard constraint**: nessun universale fuori perimetro; il claim vale per 13 righe base autoricerca.\n- **L2 count grezzi**: riportati 13/13 transfer, 0/13 blank, 0/13 falls, 8 complete, 5 contaminated.\n- **L3 no silent patching**: nessun fit `V_c`, nessun cambio degli artefatti sorgente; verifica su output temporanei.\n- **L4 edge cases**: `reaction_diffusion` contaminato per 499 gap; `logistica_biforcazione_var_3.5699` ha class_change=true ma non diventa legge.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo e' audit di denominatore residuo, non teorema GUE/Poisson.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117 e YSN usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = gate base 13/13 senza blank; non-possibile = QxG chiuso o completezza fisica delle righe contaminate.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_blank_null_audit.py tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_blank_null_audit.py --domains string_vibration reaction_diffusion logistica_biforcazione_var_3.5699 --n-shuffle 1000 --seed 202605091500 --out /tmp/boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.verify.json`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_denominator_prescan.py --extra-null-audit tools/data/boundary_blank_null_audit_20260509_1430.json --extra-null-audit tools/data/boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.json --out /tmp/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.verify.json`.\n- Compare prescan: summary e rows combaciano con `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- Compare residual audit: `string_vibration` e `logistica_biforcazione_var_3.5699` combaciano sui numeri depositati; `reaction_diffusion` nel rerun produce `r=0.755661`, `z=30.592858` invece di `r=0.762604`, `z=31.390192`, ma conserva `n_gaps=499`, `GUE -> GUE`, `ordering_dependent=true`, `transfer=contaminated`. Il drift e' attribuito al generatore dinamico, non al null seed.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_boundary_blank_null_audit.py`\n- Script: `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`\n- Data: `tools/data/boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.json`\n- Data: `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1437.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2394: "text": "> Il residual blank test trasforma i 3 blank residui in transfers; il perimetro BOUNDARY base passa a 13/13 transfer, 0 blank, 0 falls, ma resta un co" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2400: "text": "I tre blank residui `string_vibration:cycle_6`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` restano blank, cadono, o e" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2418: "text": "**COMPLETE DENOMINATOR TRANSFER**.\n\nIl residual blank test trasforma i 3 blank residui in transfers; il perimetro BOUNDARY base passa a 13/13 transfer" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/lab_graph.json:2424: "text": "La prossima mossa non e' rifare `V_c` e non e' chiudere QxG. 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La transizione Sturmian->Harper e' conti tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/agent_field_live.md:1091: "confine" → BOUNDARY, TRASCENDENZA_LIMITE tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/agent_field_live.md:1107:Il gate two-reader attraversa Anderson 3D nel perimetro finito, ma non chiude il mobility edge. La riga promuovibile e operativa, non fisi tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0820_114372/agent_field_live.md:1213:- Pilastri (leverage): TRASCENDENZA_LIMITE, G_POTENZIALE_NULLA, TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE tools/data/preflight/lab_surface_invariant_check_20260516_070346.json:31: "direzione": "Trasferire il gate two-reader size-stable fuori da Rosenzweig-Porter: applicarlo a un secondo flusso fisico row-aligned (Anderson/mobility-edge o many-body controllato) per testare se il boundary come intersezione lettore classico + lettore grafico attraversa il dominio.", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:487: "verdict": "CONSTRAINT.\n\nIl ciclo isola il meccanismo come vincolo differenziato, non come scoperta: `logistica_biforcazione_var_3.5699` dipende da feature canoni", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:488: "findings": "1. Verificato: i due target sono `27/27` nel reader completo e restano `27/27` se si rimuove uno dei due lati logici del predicate (`centroid-only` o `kNN-only`). Il predicate e ridondante sui target pieni.\n2. Verificato: ablando le feature canoniche, logistica scende di `9/27` e percolation di `3/2", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:496: "source_tension": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:536: "verdict": "CONSTRAINT.\n\nIl gate label-count-preserving chiude la promozione dei residui graph-only. `logistica_biforcazione_var_3.5699` e `percolation` restano r", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:537: "findings": "1. Verificato: entrambi i target sono `graph_only_bridge` e osservati `27/27` nel reader.\n2. Verificato: `logistica_biforcazione_var_3.5699` viene ricostruita `27/27` in `223/512` permutazioni; `116` di questi hit avvengono con label scambiata.\n3. Verificato: `percolation` viene ricostruita `27/27` ", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:545: "source_tension": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:594: "source_tension": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:643: "source_tension": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:692: "source_tension": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:993: "point_zero": "il predicate del reader prima della scissione in feature, centroidi e kNN.", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1277: "id": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1283: "id": "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1313: "tensions": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1314: "verdict": "CONSTRAINT.\n\nIl ciclo isola il meccanismo come vincolo differenziato, non come scoperta: `logistica_biforcazione_var_3.5699` dipende da feature canoniche e dalla specifica topologia kNN/degree; `perco", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1315: "verdict_en": "CONSTRAINT.\n\nIl ciclo isola il meccanismo come vincolo differenziato, non come scoperta: `logistica_biforcazione_var_3.5699` dipende da feature canoniche e dalla specifica topologia kNN/degree; `perco", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1316: "findings": "1. Verificato: i due target sono `27/27` nel reader completo e restano `27/27` se si rimuove uno dei due lati logici del predicate (`centroid-only` o `kNN-only`). Il predicate e ridondante sui target pieni.\n2. Verificato: ablando le feature canoniche, logistica scende di `9/27` e percolation di `3/27`; `SR_local_rigidity` non produce drop per nessuno dei due.\n3. Verificato: ablando shuffle-z, perc", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1317: "content_preview": "# Agent Report - Graph Mechanism Ablation\n**Date**: 2026-05-16 12:30\n**Piano**: 135\n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8)\n**verdict**: CONSTRAINT - Nel perimetro fisso `8 GUE / 5 Poisson`, i residui graph-only `logistica_biforcazione_var_3.5699` e `percolation` restano `27/27` nel reader completo. Entrambi cadono quando viene ablato il gruppo feature canoniche, ma il null label-count-preserving N-matched li ricostruisce spesso (`62/128`, `69/128`). Il meccanismo non e un residuo fisico comune: lo", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1318: "content_full": "# Agent Report - Graph Mechanism Ablation\n**Date**: 2026-05-16 12:30\n**Piano**: 135\n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8)\n**verdict**: CONSTRAINT - Nel perimetro fisso `8 GUE / 5 Poisson`, i residui graph-only `logistica_biforcazione_var_3.5699` e `percolation` restano `27/27` nel reader completo. Entrambi cadono quando viene ablato il gruppo feature canoniche, ma il null label-count-preserving N-matched li ricostruisce spesso (`62/128`, `69/128`). Il meccanismo non e un residuo fisico comune: logistica dipende anche dalla topologia degree/cluster (`1/128` rewire ricostruisce 27/27), percolation no (`95/128` rewire ricostruisce 27/27).\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate\nobservables_used: [full_graph_bridge_hits, centroid_only_no_knn_hits, knn_only_no_centroid_hits, feature_group_ablation_hits, label_permutation_ge_full, degree_rewire_ge_full, feature_column_shuffle_ge_full]\n**observable_contract**: claim=un residuo graph-only e mechanism-specific solo se cade sotto una ablation nominata e non viene ricostruito da null comparabili; observable=hit count del target su 27 letture graph-reader sotto ablation deterministiche e null N-matched; operator=scissione del predicate originale in centroid gate, kNN cross-label gate, topology degree-preserving e feature row-local; generator=13 righe BOUNDARY con feature boundary_graph_curvature_gate; denominator=13 righe, 27 letture, 128 trial per ogni null stocastico; p_value_definition=right-tail raw_p=k/N, k = trial null con target_hits >= full observed hits; non_possible=promuovere graph-only residue se nessuna componente specifica lo fa cadere o se i null N-matched ricostruiscono spesso il full count; not_tested=nuove dinamiche fisiche, nuovi domini, scaling asintotico, promozione a due lettori.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A9 terzo incluso + A11 combo + BOUNDARY `8 GUE / 5 Poisson` + grafo conoscenza come lettore + vincolo del seme sui residui graph-only.\n- **Dipolo / punto-zero**: residuo graph-only / meccanismo del reader. Punto-zero: la riga prima che il reader la spezzi in centroidi, kNN e feature row-local.\n- **Piano superiore**: topologia del grafo e bicono-dipoli; il bordo viene letto come predicate composto, non come singolo numero.\n- **Operatori laterali scelti**: kNN boundary, degree-preserving rewiring, feature row-local ablation.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-none:`tools/data/agent_field_live.md` letto nel ciclo 12:30; non contiene un archivio enzimi esplicito da metabolizzare. Uso KSAR solo come metodo implicito di reiterazione del kernel 12:06 sullo stesso denominatore.\n- **Proto-ipotesi**: un residuo graph-only che non costa sotto label permutation puo ancora informare il reader solo se una componente nominata lo fa cadere; se cade in modo diverso fra target, non esiste un meccanismo grafico comune promuovibile.\n- **Proiezione**: separare il predicate `cross_neighbor_fraction > 0 and centroid_margin < 0.25` e ablarne feature/topologia sullo stesso 13x27.\n- **Movimento A->M->B**: fisico A = confine GUE/Poisson nel denominatore del seme; matematica M = predicate kNN-centroid su feature spettrali; fisico B = logistica/percolation come ritorno. Il ritorno fisico resta assente: il ciclo delimita il reader.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `follows_direction`\n- `why`: l'esperimento esegue ablation su centroidi, kNN, degree/cluster boundary e feature row-local mantenendo fisso il perimetro 13 righe, `8 GUE / 5 Poisson`.\n- `not_drift`: non usa Sturmian, phi, V_c, fit locali o nuovi domini; confronta i null con stesso N=128 sullo stesso observable `target_hits >= full_hits`.\n- `seed_residue`: resta non testato un null fisico interno alle dinamiche logistica/percolation; resta sospesa la promozione a due lettori.\n\n## Re-discovery audit\n- **Baseline noto piu vicino**: kNN stability, degree-preserving graph rewiring, cluster-boundary stability, label permutation null; per il frame spettrale restano Brody/Berry-Robnik/Rosenzweig-Porter come audit di crossover, non come sorgente del claim.\n- **Cosa assorbe il baseline**: label permutation ricostruisce spesso `27/27`; quindi il nome GUE/Poisson globale non porta costo sufficiente.\n- **Cosa resta Lab-specific**: lo strumento che separa quale parte del reader genera la stabilita graph-only prima di ogni ritorno fisico.\n- `two_reader_boundary_confirmed`: non promosso; `numeri_primi` non e target di questo ciclo.\n- `graph_only_residue`: `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13`, `percolation:cycle_9`.\n- `scope_change_declared`: nessun cambio di scope; 13 righe, 8 GUE / 5 Poisson.\n- `graph_baseline_audit`: centroid-only, kNN-only, feature group ablation, label permutation, degree-preserving rewire, feature-column shuffle.\n\n## Claim Under Test\n> Nel perimetro `8 GUE / 5 Poisson`, un residuo graph-only diventa informazione sul meccanismo del reader solo se il full `27/27` cade sotto una componente specifica e non viene ricostruito frequentemente dai null N-matched.\n\n## Question\nIl graph-reader ricostruisce i residui per centroidi, per kNN/degree boundary, o per feature row-local?\n\n## Ritorno fisico\n- **Punto fisico sorgente**: confine GUE/Poisson con righe logistica e percolation nel denominatore BOUNDARY.\n- **Attraversamento matematico**: predicate composto su feature spettrali standardizzate, centroidi di classe e grafo kNN.\n- **Punto fisico di ritorno**: dinamica logistica vicino alla biforcazione e percolazione critica.\n- **Controllo concretezza**: nessuna promozione; i null di label ricostruiscono spesso il target pieno.\n- **Relazione nuova**: la logistica segnala una dipendenza topologica degree/cluster piu forte della percolation; non e un ponte fisico comune.\n- **Osservabile/test fisico possibile**: null row-local interno: block/time shuffle per logistica e cluster/geometry rewiring per percolation.\n- **Se fallisce**: `ritorno_fisico_assente`; resta vincolo sul reader e strumento di audit.\n\n## Experiment Design\n- **Script**: `tools/exp_boundary_graph_mechanism_ablation.py`.\n- **Run**: `python tools/exp_boundary_graph_mechanism_ablation.py --out tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json --null-trials 128`.\n- **Scope**: `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- **Reader grid**: `k=[2,3,4]`, `n_gaps=[512,1024,2048]`, seeds `[20260515,20260516,20260517]`, totale `27` letture.\n- **Ablation deterministiche**: centroid-only senza kNN, kNN-only senza centroid gate, gruppo canonical zeroed, `SR_local_rigidity` zeroed, shuffle-z zeroed.\n- **Null stocastici comparabili**: label permutation, degree-preserving rewire, feature-column shuffle; tutti N=128 e stesso tail `hits >= full_hits`.\n- **Non misurato**: nuove serie fisiche, Hamiltoniani, scaling a N maggiore, sorgente analitica delle label.\n\n## Results\n| target | full | centroid-only no kNN | kNN-only no centroid | drop canonical | drop SR_local | drop shuffle_z | label perm ge full | degree rewire ge full | feature column shuffle ge full |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` | 27/27 | 27/27 | 27/27 | 9 | 0 | 0 | 62/128 | 1/128 | 4/128 |\n| `percolation:cycle_9` | 27/27 | 27/27 | 27/27 | 3 | 0 | 9 | 69/128 | 95/128 | 31/128 |\n\n| target | label raw_p | degree raw_p | feature-shuffle raw_p | mechanism state |\n|---|---:|---:|---:|---|\n| `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` | 0.484375 | 0.0078125 | 0.03125 | component_specific |\n| `percolation:cycle_9` | 0.5390625 | 0.7421875 | 0.2421875 | component_specific, but not topology-specific |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: i due target sono `27/27` nel reader completo e restano `27/27` se si rimuove uno dei due lati logici del predicate (`centroid-only` o `kNN-only`). Il predicate e ridondante sui target pieni.\n2. Verificato: ablando le feature canoniche, logistica scende di `9/27` e percolation di `3/27`; `SR_local_rigidity` non produce drop per nessuno dei due.\n3. Verificato: ablando shuffle-z, percolation scende di `9/27`, logistica non scende. I due residui non condividono lo stesso meccanismo feature.\n4. Verificato: degree-preserving rewire ricostruisce logistica `27/27` solo `1/128`, ma ricostruisce percolation `95/128`. La topologia degree/cluster e discriminante per logistica, non per percolation.\n5. Verificato: label permutation resta alto per entrambi (`62/128`, `69/128`); quindi nessun residuo passa a ritorno fisico.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT.\n\nIl ciclo isola il meccanismo come vincolo differenziato, non come scoperta: `logistica_biforcazione_var_3.5699` dipende da feature canoniche e dalla specifica topologia kNN/degree; `percolation` dipende da feature canoniche + shuffle-z ma viene ricostruita dalla topologia degree-preserving. Il residuo graph-only comune non sopravvive: esistono due artefatti di reader con componenti diverse.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: stabilita graph-only piena / caduta sotto componente nominata.\n- **Singolare**: il predicate del reader prima della scissione in feature, centroidi e kNN.\n- **Invariante di passaggio**: denominatore 13 righe, 8/5 labels, 27 letture, tail `hits >= full_hits`.\n- **Campo di possibilita**: possibile = progettare null fisici diversi per logistica e percolation; non-possibile = promuovere un residuo graph-only comune o sommarlo al boundary a due lettori.\n\n## Consecutio\nSeparare i due target. Per logistica: stressare la topologia con block/time shuffle che conserva marginali ma rompe ordine orbitale. Per percolation: usare null di cluster geometry, perche il degree-preserving rewire non basta a far cadere il target. Nessuna promozione finche il null fisico interno non produce costo non ricostruibile dalla label permutation.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. `tools/exp_boundary_graph_mechanism_ablation.py` diventa audit riusabile per residui graph-only: nessun target passa dal grafo alla fisica senza mostrare quale componente lo sostiene e quale null comparabile non lo ricostruisce.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python -m py_compile tools/exp_boundary_graph_mechanism_ablation.py` completato.\n- Run completato: `tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json`.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_boundary_graph_mechanism_ablation.py`\n- Data: `tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260516_1230.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1324: "text": "> Nel perimetro `8 GUE / 5 Poisson`, un residuo graph-only diventa informazione sul meccanismo del reader solo se il full `27/27` cade sotto una compo" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1330: "text": "Il graph-reader ricostruisce i residui per centroidi, per kNN/degree boundary, o per feature row-local?" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1348: "text": "CONSTRAINT.\n\nIl ciclo isola il meccanismo come vincolo differenziato, non come scoperta: `logistica_biforcazione_var_3.5699` dipende da feature canoni" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1364: "tensions": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1365: "verdict": "CONSTRAINT.\n\nIl gate label-count-preserving chiude la promozione dei residui graph-only. `logistica_biforcazione_var_3.5699` e `percolation` restano righe operative del grafo, ma non diventano ritorno", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1366: "verdict_en": "CONSTRAINT.\n\nIl gate label-count-preserving chiude la promozione dei residui graph-only. `logistica_biforcazione_var_3.5699` e `percolation` restano righe operative del grafo, ma non diventano ritorno", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1367: "findings": "1. 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Punto-zero: la riga prima che la label GUE/Poisson orienti centroidi e cross-neighbor.\n- **Piano superiore**: topologia del grafo row-aligned; il costo vive nel fatto che il nome resta o cade quando il perimetro 8/5 viene preservato ma riassegnato.\n- **Operatori laterali scelti**: graph spectrum/kNN boundary, label-count-preserving null, degree/cluster boundary stability come baseline grafica.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001/KSAR usata come reiterazione dello stesso kernel 11:48 sui residui nominati; CE-none per altri adapter, perche il ciclo doveva chiudere comparabilita N=512 e non aprire nuovo dominio.\n- **Proto-ipotesi**: un residuo graph-only e strutturale solo se il suo bridge status costa piu del perimetro label-count-preserving; se il null lo ricrea, il residuo resta proprieta del reader.\n- **Proiezione**: tenere fisse le feature delle 13 righe, permutare solo le label preservando `8/5`, misurare se i due target restano `27/27`.\n- **Movimento A->M->B**: fisico A = confine GUE/Poisson nei domini del seme; matematica M = null di label su grafo kNN; fisico B = ritorno verso percolazione/logistica come fenomeni fisici. Il ritorno fisico fallisce in questo ciclo: resta vincolo sul reader.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `follows_direction`\n- `why`: il ciclo testa esattamente se i residui graph-only `logistica_biforcazione_var_3.5699` e `percolation` e le label sorgente sopravvivono a null che preservano il perimetro 8 GUE / 5 Poisson.\n- `not_drift`: non torna a Sturmian, phi, V_c, fit locali o candidato prime; usa lo stesso N=512 del null label-count-preserving precedente.\n- `seed_residue`: resta non testato un null fisico interno alle dinamiche percolation/logistica; qui il perimetro e solo graph-reader/label.\n\n## Re-discovery audit\n- **Baseline noto piu vicino**: kNN stability, label permutation null, cluster-boundary stability, graph rewiring; per il contesto fisico restano Brody/Berry-Robnik/Rosenzweig-Porter come baseline di crossover spettrale.\n- **Cosa assorbe il baseline**: righe stabili possono comparire quando le label definiscono centroidi e cross-neighbor del grafo; non basta la stabilita `27/27`.\n- **Cosa resta Lab-specific**: il contratto null-first che impedisce di sommare graph-only residue al boundary a due lettori.\n- `two_reader_boundary_confirmed`: non misurato come nuovo conteggio; i target sono entrambi `graph_only_bridge`, non due lettori.\n- `graph_only_residue`: `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13`, `percolation:cycle_9`.\n- `scope_change_declared`: nessun cambio di scope; 13 righe, 8 GUE / 5 Poisson.\n- `graph_baseline_audit`: label-count-preserving permutation null sullo stesso graph reader.\n\n## Claim Under Test\n> Nel perimetro `8 GUE / 5 Poisson`, i residui graph-only `logistica_biforcazione_var_3.5699` e `percolation` portano costo strutturale solo se il loro `27/27` non viene ricostruito frequentemente da permutazioni delle label che preservano il conteggio 8/5.\n\n## Question\nI residui graph-only sono righe del confine, oppure il reader li ricrea quando il perimetro resta 8/5 ma le label sorgente cambiano?\n\n## Ritorno fisico\n- **Punto fisico sorgente**: confine GUE/Poisson su logistica e percolation nel denominatore BOUNDARY.\n- **Attraversamento matematico**: grafo kNN in feature canonical+rigidity+shuffle-z con null label-count-preserving.\n- **Punto fisico di ritorno**: dinamica logistica vicino a biforcazione e percolazione come transizione critica.\n- **Controllo concretezza**: il ritorno non e promosso; il null mostra ricostruzione frequente del bridge status.\n- **Relazione nuova**: il graph-reader puo nominare logistica/percolation come bridge senza costo sufficiente della label sorgente.\n- **Osservabile/test fisico possibile**: null row-local che rompe ordine temporale/logistico o geometria del cluster percolativo senza permutare label globali.\n- **Se fallisce**: `ritorno_fisico_assente`; il ciclo resta vincolo grafico e contratto per il prossimo null fisico.\n\n## Experiment Design\n- **Script**: `tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py`.\n- **Run**: `python tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py --out tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json --null-trials 512`.\n- **Scope**: `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- **Classical/stability audit**: `tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json`.\n- **Reader grid**: `k=[2,3,4]`, `n_gaps=[512,1024,2048]`, seeds `[20260515,20260516,20260517]`, totale `27` letture.\n- **Null**: permuta `source_domain_type` fra le stesse 13 righe preservando `8` GUE e `5` Poisson; feature row-local, osservabili e shuffle-z restano fissati.\n- **P-value**: right-tail; `raw_p=k/N`, `add_one_p=(k+1)/(N+1)`, con `k` = trial null in cui `target_hits >= 27`.\n- **Non misurato**: nuovi autovalori, nuovo generatore percolativo/logistico, null fisico interno, limite asintotico.\n\n## Results\n| target | source label | observed | null 27/27 | raw_p | add_one_p | Wilson 95% | 27/27 original label | 27/27 swapped label | label state |\n|---|---|---:|---:|---:|---:|---|---:|---:|---|\n| `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` | GUE | 27/27 | 223/512 | 0.435546875 | 0.436647173 | [0.393236226, 0.478817486] | 107 | 116 | does_not_survive_label_null |\n| `percolation:cycle_9` | Poisson | 27/27 | 270/512 | 0.527343750 | 0.528265107 | [0.484056280, 0.570223964] | 108 | 162 | does_not_survive_label_null |\n\n| aggregate | count |\n|---|---:|\n| any graph-only row reaches 27/27 under null | 417/512 |\n| observed stable 27/27 rows | `logistica_biforcazione_var_3.5699`, `numeri_primi`, `percolation` |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: entrambi i target sono `graph_only_bridge` e osservati `27/27` nel reader.\n2. Verificato: `logistica_biforcazione_var_3.5699` viene ricostruita `27/27` in `223/512` permutazioni; `116` di questi hit avvengono con label scambiata.\n3. Verificato: `percolation` viene ricostruita `27/27` in `270/512` permutazioni; `162` di questi hit avvengono con label scambiata.\n4. Verificato: almeno una riga graph-only raggiunge `27/27` in `417/512` null; la stabilita piena e frequente nel reader.\n5. Inferito dal perimetro: i due residui non portano costo di label sorgente; sono target utili per un null fisico interno, non scoperte promuovibili.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT.\n\nIl gate label-count-preserving chiude la promozione dei residui graph-only. `logistica_biforcazione_var_3.5699` e `percolation` restano righe operative del grafo, ma non diventano ritorno fisico ne boundary a due lettori. Il prossimo passo regressivo e un null row-local specifico per dinamica: rompere ordine logistico/percolativo mantenendo feature marginali, poi chiedere se il bridge cade.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: residuo graph-only osservato / residuo ricostruito dal null.\n- **Singolare**: la riga del dominio prima della label sorgente e prima del nome fisico.\n- **Invariante di passaggio**: stesso denominatore 13 righe, stesso reader 27 letture, stesso conteggio 8/5.\n- **Campo di possibilita**: possibile = usare i due target come stress test per null fisici interni; non-possibile = sommare graph-only residue al boundary o proporre ritorno fisico dal solo grafo.\n\n## Consecutio\nCostruire un null fisico row-local per i due target: per logistica, block/time shuffle o surrogate che conserva distribuzione locale ma rompe ordine orbitale; per percolation, rewiring/cluster surrogate che conserva size distribution o grado locale ma rompe geometria critica. Se il bridge cade, il residuo e reader artifact; se resta, riapre il ritorno fisico.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. `tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py` diventa gate riusabile per audit multi-target su residui graph-only prima di qualunque promozione.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python -m py_compile tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py` completato.\n- Primo run 12:06 incoerente dopo join difettoso `audit_state/classical_audit_state`; corretto il nodo regressivo nel join e rieseguito con `512` permutazioni.\n- Verifica baseline separata: `python tools/exp_boundary_prime_label_null_audit.py --out /tmp/prime_label_check_1206.json --null-trials 1` riproduce `27/27` per il target prime e mostra lo stesso set osservato `logistica`, `numeri_primi`, `percolation`, `reaction_diffusion` nel controllo rapido.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py`\n- Data: `tools/data/boundary_residue_label_count_null_audit_20260516_1206.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260516_1206.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1375: "text": "> Nel perimetro `8 GUE / 5 Poisson`, i residui graph-only `logistica_biforcazione_var_3.5699` e `percolation` portano costo strutturale solo se il lor" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1381: "text": "I residui graph-only sono righe del confine, oppure il reader li ricrea quando il perimetro resta 8/5 ma le label sorgente cambiano?" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1399: "text": "CONSTRAINT.\n\nIl gate label-count-preserving chiude la promozione dei residui graph-only. `logistica_biforcazione_var_3.5699` e `percolation` restano r" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1415: "tensions": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1419: "content_preview": "# Agent Report - Prime Bridge Label Null Audit\n**Date**: 2026-05-16 11:48\n**Piano**: 133\n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8)\n**verdict**: CONSTRAINT - Nel perimetro vivo `8 GUE / 5 Poisson`, il candidato `numeri_primi:cycle_3` resta bridge graph osservato in `27/27` letture, con audit classico `classic_and_graph_bridge`; ma il null label-count-preserving ricostruisce lo stesso `27/27` in `253/512` permutazioni (`raw_p=0.494140625`, Wilson 95% `[0.451039270, 0.537329250]`). Il candidato non dive", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1420: "content_full": "# Agent Report - Prime Bridge Label Null Audit\n**Date**: 2026-05-16 11:48\n**Piano**: 133\n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8)\n**verdict**: CONSTRAINT - Nel perimetro vivo `8 GUE / 5 Poisson`, il candidato `numeri_primi:cycle_3` resta bridge graph osservato in `27/27` letture, con audit classico `classic_and_graph_bridge`; ma il null label-count-preserving ricostruisce lo stesso `27/27` in `253/512` permutazioni (`raw_p=0.494140625`, Wilson 95% `[0.451039270, 0.537329250]`). Il candidato non diventa ritorno fisico: la posizione a due lettori resta troppo ricostruibile dalla geometria delle etichette 8/5.\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate\nobservables_used: [target_graph_bridge_hits, target_graph_bridge_frequency, label_count_preserving_null_hits, any_row_stable_27_under_null, classical_audit_state, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight]\n**observable_contract**: claim=`numeri_primi:cycle_3` diventa ritorno fisico solo se il suo `27/27` bridge status non viene ricostruito frequentemente permutando solo le label GUE/Poisson; observable=hit count del target su 27 perturbazioni graph-reader; operator=null label-count-preserving sulle 13 righe BOUNDARY; generator=feature row-local fissate dal reader 11:40, solo `source_domain_type` permutato; denominator=13 righe, 27 letture, `512` permutazioni; p_value_definition=right-tail `raw_p=k/N`, `add_one_p=(k+1)/(N+1)`, con `k` = trial null con `target_hits >= observed_target_hits`; non_possible=chiamare `numeri_primi:cycle_3` ritorno fisico se il null ricostruisce spesso `27/27`; not_tested=nuovi spettri, nuovo Hamiltoniano fisico, validita analitica delle label sorgente, scaling asintotico.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + nodo BOUNDARY `8 GUE / 5 Poisson` + grafo della conoscenza come lettore.\n- **Dipolo / punto-zero**: nome fisico del candidato / geometria etichettata. Punto-zero: la stessa riga `numeri_primi:cycle_3` prima che la label GUE/Poisson orienti centroidi e cross-neighbor.\n- **Piano superiore**: topologia del grafo row-aligned; il bordo vive solo dove il nome fisico costa piu del null di etichetta.\n- **Operatori laterali scelti**: graph curvature, label-count-preserving null, audit classico Brody/Berry-Robnik.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001/KSAR usata per reiterare il kernel del ciclo 11:40 senza cambiare denominatore; CE-0117/Cascata usata per far cadere il candidato nel null prima della promozione.\n- **Proto-ipotesi**: un bridge a due lettori non diventa fisico perche resta stabile; diventa fisico solo se la stabilita ha costo sotto null che preservano il perimetro.\n- **Possibile/non-possibile**: possibile = usare `numeri_primi:cycle_3` come candidato nominale del grafo 13-righe; non-possibile = promuoverlo come ritorno fisico quando il null ricostruisce `27/27` in circa meta dei trial.\n- **Proiezione**: rieseguo il reader 11:40, tengo fisse le feature delle 13 righe, permuto solo le label preservando `8/5`, e conto quante volte il target raggiunge l'osservato.\n- **Movimento A->M->B**: fisico A = statistiche prime dentro il confine GUE/Poisson; matematica M = null di etichetta su grafo kNN perturbato; fisico B = ritorno verso un null prime-specific. Il ritorno B resta domanda, non avanzamento.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `follows_direction`\n- `why`: l'esperimento attacca direttamente il perimetro vivo `8 GUE / 5 Poisson` e il candidato emerso dal ciclo 11:40.\n- `not_drift`: non torna a Sturmian, phi, V_c, fit locali o Anderson; il denominatore atomico resta 13 righe con 8 GUE e 5 Poisson.\n- `seed_residue`: restano non testati nuovi domini fisici, source-label validation analitica e scaling asintotico.\n\n## Re-discovery audit\n- **Baseline noto piu vicino**: Brody crossover, Berry-Robnik mixture, Rosenzweig-Porter crossover, kNN label stability, cluster-boundary stability.\n- **Cosa assorbe il baseline**: una riga intermedia puo apparire bridge quando le label definiscono centroidi e cross-neighbor del grafo.\n- **Cosa resta Lab-specific**: audit null-first del candidato a due lettori sullo stesso denominatore 8/5.\n- `two_reader_boundary_confirmed`: osservato `numeri_primi:cycle_3`, ma non promosso dopo null.\n- `graph_only_residue`: non sommato al boundary; nel rerun pulito restano `logistica_biforcazione_var_3.5699` e `percolation` come `27/27` graph-only, mentre il residuo graph-only precedente non e usato come autorita.\n- `scope_change_declared`: nessun cambio di scope.\n- `graph_baseline_audit`: label-count-preserving permutation null su kNN graph perturbato.\n\n## Claim Under Test\n> Nel perimetro `8 GUE / 5 Poisson`, `numeri_primi:cycle_3` e' un candidato fisico solo se il suo `27/27` bridge status non viene ricostruito frequentemente da permutazioni delle label che preservano il conteggio 8/5.\n\n## Question\nIl bridge prime a due lettori costa informazione fisica, oppure il grafo lo ricrea quando cambiano solo le label del perimetro?\n\n## Experiment Design\n- **Script**: `tools/exp_boundary_prime_label_null_audit.py`.\n- **Run**: `python tools/exp_boundary_prime_label_null_audit.py --out tools/data/boundary_prime_label_null_audit_20260516_1148.json --null-trials 512`.\n- **Scope**: `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- **Classical audit**: `tools/data/boundary_classical_crossover_audit_20260515_1904.json`.\n- **Reader grid**: `k=[2,3,4]`, `n_gaps=[512,1024,2048]`, seeds `[20260515,20260516,20260517]`, totale `27` letture.\n- **Null**: permuta `source_domain_type` fra le stesse 13 righe preservando `8` GUE e `5` Poisson; feature row-local, osservabili e shuffle-z restano fissati.\n- **P-value**: right-tail; `raw_p=k/N`, `add_one_p=(k+1)/(N+1)`, con `k` = trial null in cui `target_hits >= 27`.\n- **Non misurato**: nuovi autovalori, Cramer null, raw prime gaps alternativi, unfolding fisico, limite asintotico.\n\n## Results\n| measure | observed | null k/N | raw_p | add_one_p | Wilson 95% | lettura |\n|---|---:|---:|---:|---:|---|---|\n| `numeri_primi:cycle_3` target hits | 27/27 | 253/512 | 0.494140625 | 0.495126706 | [0.451039270, 0.537329250] | il null ricostruisce spesso il target pieno |\n| any row stable 27/27 under null | n/a | 508/512 | 0.992187500 | n/a | n/a | il grafo genera stabilita piena sotto label permutate |\n\n| target label in null | target 27/27 hits |\n|---|---:|\n| GUE | 141 |\n| Poisson | 112 |\n\n| target hit count under null | trials |\n|---:|---:|\n| 0 | 36 |\n| 9 | 72 |\n| 18 | 38 |\n| 21 | 35 |\n| 24 | 24 |\n| 27 | 253 |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: il target osservato e' pieno (`27/27`) e resta `classic_and_graph_bridge` nel lettore classico.\n2. Verificato: il null ricostruisce `target_hits=27` in `253/512` trial; il valore osservato non e raro sotto permutazione delle label.\n3. Verificato: la ricostruzione non dipende dal target lasciato GUE: `141` hit pieni quando il target nullo e GUE, `112` quando e Poisson.\n4. Verificato: almeno una riga qualsiasi raggiunge `27/27` in `508/512` trial null; la stabilita graph-only e' un residuo del lettore, non evidenza fisica.\n5. Inferito dal perimetro: il nome `numeri_primi` non passa ancora dal grafo alla fisica; serve un null prime-specific che rompa ordine aritmetico senza usare label cross-dominio.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT.\n\nIl candidato `numeri_primi:cycle_3` resta il miglior nome operativo del bordo a due lettori, ma il suo `27/27` non ha costo sufficiente sotto null di etichetta. Il terzo incluso operativo resta proprieta del grafo 13-righe finche un null fisico row-local sui primi non separa ordine aritmetico e geometria GUE/Poisson.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: bridge osservato pieno / ricostruzione piena sotto null.\n- **Singolare**: riga `numeri_primi:cycle_3` prima della label e prima del nome fisico.\n- **Invariante di passaggio**: stesso denominatore 13 righe, stesso reader 27 letture, stesso target.\n- **Campo di possibilita**: possibile = usare il target come candidato da stressare; non-possibile = promuoverlo come ritorno fisico dal solo graph-reader.\n\n## Consecutio\nCostruire un null prime-specific row-local sul target: preservare distribuzione dei gap e lunghezza finestra, rompere ordine aritmetico/log-temporale, e rieseguire il reader senza permutare label globali. Se il target resta `27/27` contro quel null, il ritorno fisico riapre; se cade, il candidato si chiude come artefatto del grafo 13-righe.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. `tools/exp_boundary_prime_label_null_audit.py` diventa gate riusabile: nessun candidato two-reader puo passare a ritorno fisico senza costo contro label-count-preserving null.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python -m py_compile tools/exp_boundary_prime_label_null_audit.py` completato.\n- Run completato: `tools/data/boundary_prime_label_null_audit_20260516_1148.json`.\n- Primo artefatto 11:48 incoerente: target ricalcolato `18/27` contro baseline 11:40 `27/27`. Rerun baseline nello stesso ambiente ha riprodotto `27/27`; il file finale e stato sovrascritto con run pulito. La dissonanza resta telemetria: i residui graph-only non vengono usati come autorita.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_boundary_prime_label_null_audit.py`\n- Data: `tools/data/boundary_prime_label_null_audit_20260516_1148.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260516_1148.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1466: "tensions": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1470: "content_preview": "# Agent Report - Anderson Comparable Null Audit\n**Date**: 2026-05-16 11:35\n**Piano**: 132\n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8)\n**verdict**: CONSTRAINT - Sullo stesso perimetro compatto Anderson, stesso observable e stesso `N=512`, il null endpoint-preserving ricostruisce il conteggio osservato in `36/512` trial (`raw_p=0.070312500`, Wilson 95% `[0.051218024, 0.095806720]`), mentre il full feature-scramble lo ricostruisce in `272/512` (`raw_p=0.531250000`, Wilson 95% `[0.487953078, 0.574081486]`)", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1471: "content_full": "# Agent Report - Anderson Comparable Null Audit\n**Date**: 2026-05-16 11:35\n**Piano**: 132\n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8)\n**verdict**: CONSTRAINT - Sullo stesso perimetro compatto Anderson, stesso observable e stesso `N=512`, il null endpoint-preserving ricostruisce il conteggio osservato in `36/512` trial (`raw_p=0.070312500`, Wilson 95% `[0.051218024, 0.095806720]`), mentre il full feature-scramble lo ricostruisce in `272/512` (`raw_p=0.531250000`, Wilson 95% `[0.487953078, 0.574081486]`). Il confronto L2 e' chiuso come unita' comparabile; il boundary fisico non si promuove perche' `W=20` resta rinominato dal null endpoint-preserving in `54/512` trial.\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, wigner_poisson_like_weight, mean_ipr, participation_entropy, two_reader_all_sizes, raw_p, add_one_p, wilson_95]\n**observable_contract**: claim=i null sono confrontabili solo se condividono observable, perimetro righe e N; observable=conteggio cross-size di righe `stable_graph_bridge+classical_intermediate`; operator=righe compatte Anderson 3D dal run 11:17 classificate dallo stesso reader kNN/classico; generator=stesse righe sorgente, due operatori null che differiscono solo per struttura preservata; denominator=`512` trial per null su 11 righe per size; p_value_definition=right-tail `raw_p=k/N`, `add_one_p=(k+1)/(N+1)`, con `k` = trial null con conteggio cross-size >= osservato; non_possible=chiamare un null piu' restrittivo se perimetro o N cambiano; not_tested=raw multi-seed reader, nuovi Hamiltoniani, `L>=7`, perimetro completo 8 GUE / 5 Poisson.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + nodo BOUNDARY + feedback falsifier L2 sui null comparabili.\n- **Dipolo / punto-zero**: null permissivo / null fisico. Punto-zero: la stessa riga disorder prima della nominazione e prima della scelta del null.\n- **Piano superiore**: topologia del bordo row-aligned; il bordo vive solo se l'operatore nullo non puo' ricostruire la stessa molteplicita' nello stesso spazio di lettura.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, graph rewiring, candidate-only shuffle.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001/KSAR usata come reiterazione del kernel 11:24 sullo stesso spazio; CE-0117/Cascata applicata come vincolo: il risultato del falsifier entra nel seme operativo del ciclo e corregge il nodo regressivo, non il claim.\n- **Proto-ipotesi**: la restrittivita' di un null non e' proprieta' del nome del null; e' proprieta' misurabile solo a perimetro, observable e N fissati.\n- **Possibile/non-possibile**: possibile = distinguere quantitativamente full-scramble ed endpoint-preserving sul perimetro compatto; non-possibile = promuovere `W=20` finche' il null endpoint-preserving lo rinomina con frequenza non-zero.\n- **Proiezione**: rieseguo entrambi i null su `tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260516_1117.json`, usando le stesse righe compatte e `512` trial ciascuno.\n- **Movimento A->M->B**: fisico A = Anderson 3D mobility edge; matematica M = confronto omogeneo di operatori null; fisico B = criterio di costo per decidere se lanciare large-L. Il ritorno fisico resta vincolo, non scoperta.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `deliberate_counter_perimeter`\n- `why`: resta su Anderson per chiudere il check obbligatorio del falsifier 11:24: stessi null, stesso perimetro, stesso N e stessa observable prima di interpretare restrittivita'.\n- `not_drift`: non usa Sturmian, phi, V_c o fit locali; attacca il nodo regressivo `null_first -> candidate_name -> physical_return` emerso dentro il frame BOUNDARY cross-dominio.\n- `return_criterion`: tornare al perimetro vivo 8 GUE / 5 Poisson quando il contratto dei null comparabili e' stabilizzato; oppure chiudere Anderson se anche il raw-reader endpoint-preserving rinomina `W=20`.\n- `seed_residue`: restano non testati il perimetro completo 8 GUE / 5 Poisson, raw multi-seed Anderson e `L>=7`.\n- `why_not_drift`: il sotto-perimetro e' regressivo perche' corregge il confronto non omogeneo segnalato dal falsifier, senza promuovere un nuovo candidato.\n\n## Re-discovery audit\n- **Baseline noto piu vicino**: Anderson localization, mobility edge 3D, crossover Wigner-Dyson/Poisson, Brody interpolation, finite-size scaling.\n- **Cosa assorbe il baseline**: righe intermedie vicino alla transizione, dipendenza da size piccole, sensibilita' a feature compatte.\n- **Cosa resta Lab-specific**: contratto null-first comparabile con due operatori null sullo stesso observable row-aligned.\n- **Separazione**: `two_reader_boundary_confirmed=2` nel perimetro compatto; `graph_only_residue` non sommato; `scope_change_declared=Anderson_compact_null_comparison`; `graph_baseline_audit=kNN stability / row-feature rewiring`.\n\n## Claim Under Test\n> Nel perimetro compatto Anderson, il confronto tra null e' interpretabile solo se full feature-scramble ed endpoint-preserving candidate-only misurano lo stesso conteggio cross-size con lo stesso numero di trial.\n\n## Question\nLa riduzione osservata nel null endpoint-preserving era effetto del null o effetto del cambio di perimetro?\n\n## Experiment Design\n- **Script**: `tools/exp_anderson3d_comparable_null_audit.py`.\n- **Run**: `python tools/exp_anderson3d_comparable_null_audit.py --out tools/data/anderson3d_comparable_null_audit_20260516_1135.json --null-trials 512`.\n- **Source**: `tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260516_1117.json`.\n- **Perimetro**: righe compatte mediane del run 11:17, `L=5,6`, 11 disorder rows per size.\n- **Observed observable**: intersezione cross-size di righe `stable_graph_bridge+classical_intermediate`.\n- **Null A**: endpoint-preserving candidate-only; conserva poli metallic/localized e permuta feature solo fra righe `mobility_candidate`.\n- **Null B**: full feature-scramble; permuta feature su tutte le righe compatte della size.\n- **P-value**: right-tail; `raw_p=k/N`, `add_one_p=(k+1)/(N+1)`; Wilson 95% riportato sul count binomiale `k/N`.\n- **Non testato**: non misura nuovi autovalori, raw multi-seed reader, exponent critico o large-L.\n\n## Results\n| measure | observed | null k/N | raw_p | add_one_p | Wilson 95% | max null | mean null | lettura |\n|---|---:|---:|---:|---:|---|---:|---:|---|\n| endpoint-preserving candidate-only | 2 | 36/512 | 0.070312500 | 0.072124756 | [0.051218024, 0.095806720] | 2 | 0.533203125 | riduce la ricostruzione ma non azzera |\n| full feature-scramble | 2 | 272/512 | 0.531250000 | 0.532163743 | [0.487953078, 0.574081486] | 4 | 1.623046875 | ricostruisce spesso il conteggio |\n| difference full - endpoint | n/a | n/a | 0.460937500 | n/a | [0.412369646, 0.509505354] | n/a | n/a | differenza comparabile nello stesso perimetro |\n\n| W row | endpoint-preserving named hits | full-scramble named hits | lettura |\n|---:|---:|---:|---|\n| 16.00 | 33/512 | 117/512 | riga osservata ricostruibile |\n| 20.00 | 54/512 | 116/512 | candidato non-zero nel null fisico |\n| 16.50 | 37/512 | 112/512 | intermittente nel deposito, ricostruibile |\n\n| size | observed compact two-reader rows |\n|---:|---|\n| L=5 | `W=16.00`, `W=20.00` |\n| L=6 | `W=16.00`, `W=16.50`, `W=20.00` |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: sullo stesso perimetro e con lo stesso `N=512`, endpoint-preserving ricostruisce meno del full feature-scramble: `36/512` contro `272/512`.\n2. Verificato: gli intervalli binomiali non si sovrappongono; la differenza `raw_p_full - raw_p_endpoint = 0.460937500` ha intervallo approssimato `[0.412369646, 0.509505354]`.\n3. Verificato: il risultato L2 precedente non era formulabile come confronto; ora lo e', ma solo nel perimetro compatto.\n4. Verificato: `W=20` non e' zero sotto endpoint-preserving: `54/512` rinomine cross-size.\n5. Inferito dal perimetro: il null endpoint-preserving e' un filtro piu' duro, non una prova fisica del boundary.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT\n\nIl nodo regressivo L2 e' chiuso: a parita' di perimetro, observable e N, il null endpoint-preserving e' piu' restrittivo del full feature-scramble. La promozione fisica resta bloccata perche' il candidato `W=20` sopravvive come rinomina non-zero nel null che preserva i poli.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: differenza comparabile fra null; rinomina non-zero del candidato.\n- **Singolare**: riga disorder prima del nome e prima del null.\n- **Invariante di passaggio**: stesso observable, stesso perimetro, stesso N.\n- **Campo di possibilita**: possibile = usare endpoint-preserving come pre-filtro di costo; non-possibile = pagare large-L per salvare `W=20` prima del raw-reader null.\n\n## Consecutio\nRipetere l'endpoint-preserving sul raw multi-seed reader del ciclo 11:17, non sulle mediane compatte. Se `W=20` resta rinominato, Anderson si chiude come proprieta' del lettore. Se va a zero, allora il costo `L>=7` diventa giustificato.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. `tools/exp_anderson3d_comparable_null_audit.py` diventa strumento riusabile per confrontare null solo dopo allineamento di perimetro, observable e N.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale su TRASCENDENZA_LIMITE; BOUNDARY seguito come contro-perimetro regressivo per obbligo falsifier.\n- `python -m py_compile tools/exp_anderson3d_comparable_null_audit.py` completato.\n- Run completato: `tools/data/anderson3d_comparable_null_audit_20260516_1135.json`.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_anderson3d_comparable_null_audit.py`\n- Data: `tools/data/anderson3d_comparable_null_audit_20260516_1135.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260516_1135.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1507: "text": "Ripetere l'endpoint-preserving sul raw multi-seed reader del ciclo 11:17, non sulle mediane compatte. Se `W=20` resta rinominato, Anderson si chiude c" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1517: "tensions": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1521: "content_preview": "# Agent Report - Anderson 3D Two-Reader Boundary Null\n**Date**: 2026-05-16 11:17\n**Piano**: 131\n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8)\n**verdict**: CONSTRAINT - Anderson 3D produce una riga cross-size a due lettori (`W=20.00`), ma il feature-scramble null ricostruisce almeno lo stesso conteggio in `112/128` trial (`raw_p=0.875000000`, `add_one_p=0.875968992`). Il boundary trasferisce come candidato operativo sul dominio, non come terzo incluso fisico promosso.\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-0", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1522: "content_full": "# Agent Report - Anderson 3D Two-Reader Boundary Null\n**Date**: 2026-05-16 11:17\n**Piano**: 131\n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8)\n**verdict**: CONSTRAINT - Anderson 3D produce una riga cross-size a due lettori (`W=20.00`), ma il feature-scramble null ricostruisce almeno lo stesso conteggio in `112/128` trial (`raw_p=0.875000000`, `add_one_p=0.875968992`). Il boundary trasferisce come candidato operativo sul dominio, non come terzo incluso fisico promosso.\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, wigner_poisson_like_weight, mean_ipr, participation_entropy, graph_bridge_frequency, size_stability, centroid_margin, cross_neighbor_fraction, classical_audit_state, raw_p, add_one_p]\n**observable_contract**: claim=il gate BOUNDARY a due lettori trasferisce oltre RP solo se la stessa riga Anderson e' `stable_graph_bridge+classical_intermediate` su tutte le size e batte il feature-scramble null; observable=`two_reader_all_sizes` unito a `graph_bridge_frequency`, adjacent ratio, Brody q, mixture Wigner/Poisson, IPR, entropy; operator=Hamiltoniana Anderson 3D con disorder sweep, seed perturbation e kNN reader; generator=`H=sum_i eps_i |i>M->B**: fisico A = crossover RP GUE/Poisson bloccato dal ciclo 11:11; matematica M = gate a due lettori con trasporto per size e null; fisico B = Anderson 3D mobility edge. Il ritorno fisico resta candidato non promosso.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `follows_direction`\n- `why`: segue la direzione valutatore: porta il gate endpoint/two-reader fuori da RP verso Anderson 3D, dominio fisico indipendente con transizione metallico/localizzato.\n- `not_drift`: non torna a phi/Sturmian, V_c, fit locali o aumento griglia RP; usa il deposito 11:11 solo come contratto operativo da falsificare fuori dominio.\n- `seed_residue`: restano non testati il perimetro completo 8 GUE / 5 Poisson e spettri fisici reali.\n- `why_not_drift`: il sotto-perimetro e' regressivo perche' attacca il nodo lasciato aperto dal valutatore: trasferibilita' cross-dominio del boundary.\n\n## Re-discovery audit\n- **Baseline noto piu vicino**: Anderson localization e mobility edge 3D; crossover Wigner-Dyson/Poisson; Brody interpolation; finite-size scaling della transizione metallico/localizzato.\n- **Cosa assorbe il baseline**: righe intermedie vicino alla transizione, drift di adjacent ratio/Brody q/IPR, dipendenza da size piccole.\n- **Cosa resta Lab-specific**: il contratto a due lettori con riga row-aligned, separazione graph-only/classic-only e p-value feature-scramble definito.\n- **Separazione**: `two_reader_boundary_confirmed=1 cross-size`; `graph_only_residue_by_size={L5:3,L6:4}`; `scope_change_declared=RP_to_Anderson3D`; `graph_baseline_audit=kNN stability/cut-edge persistence`.\n\n## Claim Under Test\n> Il boundary come terzo incluso trasferisce da RP ad Anderson 3D solo se una riga disorder resta a due lettori su tutte le size e il feature-scramble null non ricostruisce quel conteggio.\n\n## Question\nIl gate a due lettori trova un confine fisico Anderson, o una combinazione di feature che il null puo' ricomporre senza struttura fisica?\n\n## Ritorno fisico\n- **Punto fisico sorgente**: crossover spettrale RP GUE/Poisson con residuo finito-size.\n- **Attraversamento matematico**: grafo kNN standardizzato delle feature spettrali e classificazione classica row-aligned.\n- **Punto fisico di ritorno**: Anderson 3D mobility edge, transizione metallico/localizzato.\n- **Controllo concretezza**: il ritorno e' un Hamiltoniano tight-binding 3D con disorder `W`, non una categoria astratta di confine.\n- **Relazione nuova**: il gate individua `W=20` come riga candidata, ma il null mostra che il lettore puo' ricostruire candidate cross-size.\n- **Osservabile/test fisico possibile**: ripetere su `L>=7` con sparse eigensolver e null che preserva endpoint fisici ma rompe accoppiamento feature-row.\n- **Se fallisce**: `ritorno_fisico_non_promosso`: resta vincolo metodologico e candidato da stressare, non scoperta fisica.\n\n## Experiment Design\n- **Script**: `tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py`.\n- **Run**: `python tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py --out tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260516_1117.json --scramble-trials 128`.\n- **Scope**: `L=5,6`, `reps=8`, disorder grid `2,4,8,12,14,16,16.5,17,20,24,32`, seeds `202605151947,202605151948`, k values `2,3,4`, central fraction `0.45`.\n- **Classical reader**: adjacent ratio, Brody q, Wigner/Poisson mixture weight; `classical_intermediate` quando non cade negli endpoint.\n- **Graph reader**: riga `stable_graph_bridge` se `graph_bridge_frequency >= 0.75` sui k/seed reader.\n- **P-value**: right-tail; `raw_p=k/N` e `add_one_p=(k+1)/(N+1)`, dove `k` e' il numero di null feature-scramble con conteggio cross-size almeno pari all'osservato.\n- **Null**: feature-scramble trial che preserva marginali delle feature compatte e rompe accoppiamento row-feature del lettore.\n- **Non testato**: non misura exponent critico, non usa large-L sparse solver, non confronta dati sperimentali.\n\n## Results\n| measure | observed | null k/N | raw_p | add_one_p | max null | lettura |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---|\n| two_reader_all_sizes | 1 | 112/128 | 0.875000000 | 0.875968992 | 4 | non significativo |\n| two_reader_intermittent | 2 | n/a | n/a | n/a | n/a | residuo size-sensitive |\n| graph_only_residue L=5 | 3 | n/a | n/a | n/a | n/a | graph-only separato |\n| graph_only_residue L=6 | 4 | n/a | n/a | n/a | n/a | graph-only separato |\n\n| W row | L=5 state | L=6 state | all sizes | adjacent r L5/L6 | lettura |\n|---:|---|---|---|---|---|\n| 16.00 | stable_graph_bridge+classical_intermediate | parameter_sensitive_bridge+classical_intermediate | no | 0.502545 / 0.514892 | intermittente |\n| 16.50 | parameter_sensitive_bridge+classical_wigner_endpoint | stable_graph_bridge+classical_intermediate | no | 0.520130 / 0.504157 | intermittente e reader-sensitive |\n| 20.00 | stable_graph_bridge+classical_intermediate | stable_graph_bridge+classical_intermediate | yes | 0.494405 / 0.491363 | candidato cross-size non promosso |\n| 24.00 | unstable_non_bridge+classical_intermediate | unstable_non_bridge+classical_intermediate | no | 0.468283 / 0.473644 | endpoint/localizzato non bridge |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: `W=20.00` e' l'unica riga `stable_graph_bridge+classical_intermediate` su entrambe le size testate.\n2. Verificato: `W=16.00` e `W=16.50` sono candidate intermittenti, quindi non trasportano il gate in modo cross-size.\n3. Verificato: il null feature-scramble assorbe il conteggio osservato: `112/128` trial arrivano ad almeno `1` candidato, con massimo null `4`.\n4. Verificato: esiste residuo graph-only separato (`3` righe a `L=5`, `4` a `L=6`); non viene sommato al boundary a due lettori.\n5. Inferito dal perimetro: Anderson 3D e' un contro-perimetro utile, ma il risultato attuale misura fragilita' del lettore piu' che terzo incluso fisico.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT\n\nIl gate trasferisce abbastanza da nominare `W=20` come candidato Anderson, ma il null feature-scramble lo ricostruisce. La possibilita' ammessa e' \"corridoio Anderson da stressare\"; la possibilita' non ammessa e' \"boundary fisico promosso\". Il prossimo ciclo deve aumentare indipendenza del null o la size fisica, non ripetere il conteggio su `L=5,6`.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: riga cross-size osservata; ricostruzione da null.\n- **Singolare**: disorder row prima della doppia lettura classico/grafo.\n- **Invariante di passaggio**: row alignment e p-value dichiarato (`raw_p`, `add_one_p`) restano il filtro.\n- **Campo di possibilita**: possibile = usare Anderson come stress test cross-dominio del gate; non-possibile = promuovere il boundary senza battere il null.\n\n## Consecutio\nPortare il candidato `W=20` a un audit piu' duro: `L>=7` con sparse eigensolver oppure null endpoint-preserving che mantiene i poli metallic/localized e rompe solo l'accoppiamento delle righe candidate. Se anche li' il null ricostruisce, il boundary resta proprieta' del lettore.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. `tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py` ora include un feature-scramble null con `raw_p` e `add_one_p`; il dato `tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260516_1117.json` diventa regressione negativa riusabile.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale su TRASCENDENZA_LIMITE; BOUNDARY seguito per contratto vivo valutatore.\n- `python -m py_compile tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py` completato.\n- Run completato: `tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260516_1117.json`.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py`\n- Data: `tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260516_1117.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260516_1117.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1540: "text": "- **Script**: `tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py`.\n- **Run**: `python tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py --out tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_a" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1546: "text": "| measure | observed | null k/N | raw_p | add_one_p | max null | lettura |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---|\n| two_reader_all_sizes | 1 | 112/128 | 0.875000000 | 0.875968992 | 4 | non significativo |" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1568: "tensions": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1572: "content_preview": "# Agent Report - Endpoint-Gated RP Size Ladder\n**Date**: 2026-05-16 11:11\n**Piano**: 130\n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8)\n**verdict**: CONSTRAINT - Il residuo RP endpoint-gated batte il null feature-scramble nel conteggio globale (`10/210`, `raw_p=0/512`, `add_one_p=1/513=0.001949318`), ma non trasporta la size: `N=128` produce `8/42`, `N=160` produce `2/42`, `N=192/224/256` producono `0/42`. Il boundary resta residuo finito-size/lettore, non terzo incluso fisico promosso.\nobservables_regist", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1573: "content_full": "# Agent Report - Endpoint-Gated RP Size Ladder\n**Date**: 2026-05-16 11:11\n**Piano**: 130\n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8)\n**verdict**: CONSTRAINT - Il residuo RP endpoint-gated batte il null feature-scramble nel conteggio globale (`10/210`, `raw_p=0/512`, `add_one_p=1/513=0.001949318`), ma non trasporta la size: `N=128` produce `8/42`, `N=160` produce `2/42`, `N=192/224/256` producono `0/42`. Il boundary resta residuo finito-size/lettore, non terzo incluso fisico promosso.\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, endpoint_stable, endpoint_feature_scramble_null_counts, rp_boundary_candidate, centroid_distance_balance, rp_feature_scramble_null_counts, raw_p, add_one_p, size_transport_count]\n**observable_contract**: claim=RP e' boundary endpoint-gated solo se il conteggio candidato batte il null e una finestra lambda resta non-zero attraverso la ladder size preregistrata; observable=`rp_boundary_candidate` per source row, `size_transport_count`, raw/add-one p-values; operator=stesso lettore endpoint 11:04, stessa soglia `4/5 reader`, stessa distanza bilanciata dai centroidi GUE/Poisson, griglia `N x lambda x seed`; generator=GUE, Poisson, RP `H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE`; denominator=endpoint 60 source rows x 5 reader, RP 5 size x 7 lambda x 6 seed = 210 source rows x 5 reader; non_possible=terzo incluso fisico se le candidate non arrivano almeno a `N=192` o se il null ricostruisce il conteggio; not_tested=Anderson 3D, spettri sperimentali, limite N infinito, unfolded alternatives oltre il reader 11:04.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + nodo BOUNDARY del grafo + direzione seme \"8 domini GUE, 5 Poisson\".\n- **Dipolo / punto-zero**: residuo finito-size / boundary fisico. Punto-zero: source row RP prima che il lettore la leghi a `N`.\n- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo. Il boundary operator deve trasportare l'identita' del bordo lungo la scala, non solo trovare una riga intermedia.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, parallel transport, finite-size scaling. Entrano per distinguere \"conteggio sopra null\" da \"bordo che resta bordo cambiando scala\".\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0019 usata come contratto combo prima della misura; CE-0001/KSAR usata per reiterare il gate 11:04 senza cambiare lettore; CE-0117 usata per trattenere il residuo come possibilita' solo se supera la size ladder.\n- **Proto-ipotesi**: un terzo incluso operativo non e' un picco locale; deve mantenere almeno una finestra lambda non-zero mentre `N` aumenta dentro la stessa lettura endpoint-gated.\n- **Possibile/non-possibile**: possibile = residuo RP finito-size reale del lettore endpoint; non-possibile = boundary fisico se il supporto cade a zero da `N=192`.\n- **Proiezione**: misuro `rp_boundary_candidate` su size `128/160/192/224/256`, lambda `0.030/0.045/0.060/0.075/0.090/0.105/0.120`, 6 seed, contro feature-scramble null.\n- **Movimento A->M->B**: fisico A = crossover spettrale Rosenzweig-Porter GUE/Poisson; matematica M = trasporto del bordo in spazio osservabile endpoint-gated; fisico B non emerge. Il ciclo consegna un vincolo di non-promozione.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `follows_direction`\n- `why`: segue il vincolo valutatore: restare nello stesso frame BOUNDARY e verificare trasporto endpoint/size su domini indipendenti prima di promuovere RP.\n- `not_drift`: non torna a phi/Sturmian, V_c, fit locali o ricerca nuova di lambda; mantiene il gate endpoint 11:04 e cambia solo scala/lambda.\n- `seed_residue`: restano non testati il perimetro largo 8 GUE / 5 Poisson come domini indipendenti, Anderson 3D e spettri fisici reali.\n- `why_not_drift`: il sotto-perimetro e' regressivo perche' chiude il nodo lasciato dal report 11:04: finite-size/reader calibration vs boundary che si sposta con `N`.\n\n## Re-discovery audit\n- **Baseline noto piu vicino**: Rosenzweig-Porter crossover, Brody interpolation, Berry-Robnik-like mixture, finite-size spectral crossover GUE/Poisson.\n- **Cosa assorbe il baseline**: la presenza di righe intermedie RP in size finite e la dipendenza da `N`.\n- **Cosa resta Lab-specific**: il contratto endpoint-gated con p-value definito e decisione di non-promozione se il trasporto size fallisce.\n- **Separazione**: `two_reader_boundary_confirmed=[]`; `graph_only_residue=0`; `scope_change_declared=endpoint_gated_size_ladder`; `graph_baseline_audit=non_applicabile:no_graph_reader`.\n\n## Claim Under Test\n> RP e' terzo incluso endpoint-gated solo se il residuo sopra null si trasporta oltre `N=128` dentro una ladder size/lambda preregistrata.\n\n## Question\nIl residuo `N=128` del ciclo 11:04 e' un bordo che si sposta con la scala, oppure una firma finito-size del lettore endpoint?\n\n## Ritorno fisico\n- **Punto fisico sorgente**: crossover spettrale Rosenzweig-Porter tra Poisson e GUE.\n- **Attraversamento matematico**: distanza bilanciata dai centroidi endpoint e trasporto lungo una ladder size.\n- **Punto fisico di ritorno**: assente come nuova misura fisica; il ritorno resta un vincolo sul protocollo prima di Anderson 3D o spettri sperimentali.\n- **Controllo concretezza**: nessun setup fisico nuovo viene promosso.\n- **Relazione nuova**: il conteggio sopra null non basta; serve supporto stratificato per size.\n- **Osservabile/test fisico possibile**: applicare lo stesso contratto a Anderson 3D mobility edge o spettri sperimentali solo dopo un supporto non-zero su size maggiori.\n- **Se fallisce**: `ritorno_fisico_assente`: resta vincolo metodologico, non scoperta fisica promuovibile.\n\n## Experiment Design\n- **Script riusato**: `tools/exp_endpoint_gated_rp_boundary.py`.\n- **Run**: `python tools/exp_endpoint_gated_rp_boundary.py --out tools/data/endpoint_gated_rp_size_ladder_20260516_1111.json --sizes 128,160,192,224,256 --rp-lambdas 0.030,0.045,0.060,0.075,0.090,0.105,0.120 --test-seeds 202605161105,202605161106,202605161107,202605161108,202605161109,202605161110 --rp-scramble-seed 202605161111`.\n- **Endpoint gate**: pass osservato se endpoint GUE/Poisson resta stabile e feature-scramble `add_one_p<=0.05`.\n- **RP candidate**: source row passa se almeno `4/5` reader hanno `centroid_distance_balance >= 0.85` e `bridge_distance` in `[0.35, 2.75]`.\n- **P-value**: right-tail; `raw_p=k/N` e `add_one_p=(k+1)/(N+1)`, dove `k` e' il numero di null trial con candidate count almeno pari all'osservato.\n- **Null RP**: 512 feature-scramble trial; dentro ogni reader, ogni feature viene permutata indipendentemente fra righe RP. Preserva marginali per feature/reader, rompe accoppiamento multivariato source row.\n- **Non testato**: non misura Anderson 3D, non misura spettri reali, non prova limite infinito.\n\n## Results\n| gate | observed | null k/N | raw_p | add_one_p | max null | lettura |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---|\n| Endpoint feature-scramble | 60/60 | 0/512 | 0.000000000 | 0.001949318 | 4 | endpoint chiuso |\n| Endpoint label permutation | 60/60 | 24/128 | 0.187500000 | 0.193798450 | 60 | null permissivo, solo continuita' |\n| RP feature-scramble | 10/210 | 0/512 | 0.000000000 | 0.001949318 | 1 | conteggio sopra null |\n\n| size | candidates | total | lambda hits | lettura |\n|---:|---:|---:|---|---|\n| 128 | 8 | 42 | 0.030:3, 0.045:2, 0.060:1, 0.075:1, 0.090:1 | residuo concentrato |\n| 160 | 2 | 42 | 0.030:1, 0.105:1 | residuo intermittente |\n| 192 | 0 | 42 | none | blank |\n| 224 | 0 | 42 | none | blank |\n| 256 | 0 | 42 | none | blank |\n\n| lambda | candidates | total | size support |\n|---:|---:|---:|---|\n| 0.030 | 4 | 30 | N=128,160 |\n| 0.045 | 2 | 30 | N=128 |\n| 0.060 | 1 | 30 | N=128 |\n| 0.075 | 1 | 30 | N=128 |\n| 0.090 | 1 | 30 | N=128 |\n| 0.105 | 1 | 30 | N=160 |\n| 0.120 | 0 | 30 | none |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: il gate endpoint resta chiuso sul nuovo perimetro size: `60/60`, feature-scramble `raw_p=0/512`, `add_one_p=0.001949318`.\n2. Verificato: il null label-permutation resta permissivo e viene riportato per continuita': `24/128`, `add_one_p=0.193798450`.\n3. Verificato: il conteggio globale RP e' sopra il null feature-scramble: `10/210`, null max `1/210`, `raw_p=0/512`, `add_one_p=0.001949318`.\n4. Verificato: il supporto size non trasporta. Nessuna lambda ha candidate a `N=192`, `N=224` o `N=256`.\n5. Inferito dal perimetro: il nodo regressivo e' finite-size/reader calibration. Il residuo e' reale contro questo null, ma non e' boundary fisico stabile.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT\n\nRP resta un residuo endpoint-gated sopra null, ma la size ladder lo blocca. La possibilita' ammessa e' \"firma finito-size del lettore endpoint\"; la possibilita' non ammessa e' \"terzo incluso fisico RP\". Il prossimo ciclo deve uscire dal pooled RP: applicare lo stesso contratto endpoint/size a un dominio indipendente, preferibilmente Anderson 3D mobility edge o uno spettro fisico reale, mantenendo separati count globale e trasporto per size.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: residuo sopra null; trasporto size assente.\n- **Singolare**: riga RP prima del nome `candidate` e prima del legame con `N`.\n- **Invariante di passaggio**: p-value dichiarato (`raw_p`, `add_one_p`) e denominatore source row x reader row-aligned.\n- **Campo di possibilita**: possibile = audit endpoint-gated come filtro finito-size; non-possibile = promuovere RP a boundary fisico senza supporto `N>=192`.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo non deve aumentare la griglia RP. Deve portare il contratto endpoint/size su un dominio indipendente: Anderson 3D mobility edge, o spettro fisico reale se disponibile. Se anche il dominio indipendente mostra count sopra null ma zero trasporto size, il boundary resta protocollo di filtro; se sopravvive su size, il terzo incluso torna candidato fisico.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. `tools/exp_endpoint_gated_rp_boundary.py` resta gate riusabile; il nuovo dato `tools/data/endpoint_gated_rp_size_ladder_20260516_1111.json` aggiunge un caso di non-promozione per size transport.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale su TRASCENDENZA_LIMITE; direzione BOUNDARY seguita per contratto vivo.\n- `python -m py_compile tools/exp_endpoint_gated_rp_boundary.py` completato.\n- Run completato: `tools/data/endpoint_gated_rp_size_ladder_20260516_1111.json`.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_endpoint_gated_rp_boundary.py`\n- Data: `tools/data/endpoint_gated_rp_size_ladder_20260516_1111.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260516_1111.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1619: "tensions": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1623: "content_preview": "# Agent Report - Endpoint-Gated RP Boundary\n**Date**: 2026-05-16 11:04\n**Piano**: 129\n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8)\n**verdict**: CONSTRAINT - Il gate endpoint GUE/Poisson resta chiuso (`36/36`, feature-scramble `raw_p=0/512=0.0`, `add_one_p=1/513=0.001949318`). RP produce 6/54 righe terzo-incluse contro null massimo 1/54 (`raw_p=0/512=0.0`, `add_one_p=1/513=0.001949318`), ma tutte le candidate sono a `N=128`; `N=192` e `N=256` restano blank. Il residuo RP e' finito-size, non boundary fisi", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1624: "content_full": "# Agent Report - Endpoint-Gated RP Boundary\n**Date**: 2026-05-16 11:04\n**Piano**: 129\n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8)\n**verdict**: CONSTRAINT - Il gate endpoint GUE/Poisson resta chiuso (`36/36`, feature-scramble `raw_p=0/512=0.0`, `add_one_p=1/513=0.001949318`). RP produce 6/54 righe terzo-incluse contro null massimo 1/54 (`raw_p=0/512=0.0`, `add_one_p=1/513=0.001949318`), ma tutte le candidate sono a `N=128`; `N=192` e `N=256` restano blank. Il residuo RP e' finito-size, non boundary fisico promosso.\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, endpoint_stable, endpoint_feature_scramble_null_counts, rp_boundary_candidate, centroid_distance_balance, rp_feature_scramble_null_counts, raw_p, add_one_p]\n**observable_contract**: claim=RP e' terzo incluso endpoint-gated solo se il gate GUE/Poisson resta chiuso e le righe RP bilanciate fra i centroidi endpoint battono il null feature-scramble row-aligned; observable=`endpoint_stable`, `centroid_distance_balance`, `rp_boundary_candidate`, raw/add-one p-values; operator=centroidi endpoint GUE/Poisson calibrati, score RP per distanza bilanciata da entrambi i poli, null che preserva marginali per reader e rompe accoppiamento feature-riga; generator=GUE, Poisson, RP `H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE`; denominator=endpoint 36 source rows x 5 reader, RP 3 lambda x 3 size x 6 seed = 54 source rows x 5 reader; non_possible=terzo incluso se endpoint gate fallisce o null RP ricostruisce il numero osservato; not_tested=Anderson 3D, spettri sperimentali, limite N infinito, universalita analitica, nuova ricerca lambda.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + nodo BOUNDARY del grafo + tensione seme \"8 domini GUE, 5 Poisson\".\n- **Dipolo / punto-zero**: endpoint chiuso / boundary intermedio. Punto-zero: vettore osservabile prima della distanza dai due centroidi.\n- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo. Il boundary operator non legge RP finche' i poli GUE/Poisson non sono invarianti.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator e parallel transport. Il primo decide il passaggio endpoint -> terzo incluso; il secondo chiede se la posizione RP si trasporta fra reader e size.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0019 metabolizzata come combo prima della misura; CE-0001/KSAR usata per reiterare il gate 10:58 invece di cercare una nuova lambda; CE-0117 usata per trattenere la possibilita' solo se apre un boundary non assorbito dal null.\n- **Proto-ipotesi**: dopo endpoint chiuso, RP e' terzo incluso se una riga resta bilanciata fra i due endpoint in almeno 4/5 reader e il null feature-scramble non ricostruisce quel conteggio.\n- **Possibile/non-possibile**: possibile = leggere RP come boundary finito-size controllato; non-possibile = promuoverlo a confine fisico se il supporto non attraversa le size.\n- **Proiezione**: misuro `rp_boundary_candidate` su lambda `0.045/0.060/0.075`, size `128/192/256`, 6 seed.\n- **Movimento A->M->B**: fisico A = crossover spettrale GUE/Poisson/RP; matematica M = distanza bilanciata da centroidi endpoint in spazio osservabile; fisico B non emerge. Il ciclo consegna un vincolo di size-stability prima del rimbalzo fisico.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `follows_direction`\n- `why`: usa il filtro endpoint GUE/Poisson chiuso nel ciclo 10:58 e tenta il rientro controllato nel boundary RP come terzo incluso operativo.\n- `not_drift`: non torna a phi/Sturmian, V_c, fit locali o graph-only; RP viene letto solo dopo endpoint gate e contro null row-aligned.\n- `seed_residue`: restano non testati gli 8 domini GUE / 5 Poisson originali come perimetro largo, Anderson 3D e spettri fisici reali.\n- `why_not_drift`: il sotto-perimetro e' regressivo perche' verifica se il prerequisito endpoint abilita il terzo incluso senza cancellare il residuo del seme.\n\n## Re-discovery audit\n- **Baseline noto piu vicino**: Rosenzweig-Porter crossover, Brody interpolation, Berry-Robnik-like mixture, finite-size spectral crossover GUE/Poisson.\n- **Cosa assorbe il baseline**: una finestra RP puo' collocarsi fra statistiche GUE e Poisson in size finite.\n- **Cosa resta Lab-specific**: il contratto endpoint-gated: il terzo incluso viene letto solo dopo endpoint-null chiuso e con p-value raw/add-one dichiarato.\n- **Separazione**: `two_reader_boundary_confirmed=[]`; `graph_only_residue=0`; `scope_change_declared=endpoint_gated_rp_boundary`; `graph_baseline_audit=non_applicabile:no_graph_reader`.\n\n## Claim Under Test\n> RP e' boundary endpoint-gated se il gate GUE/Poisson resta chiuso e le righe RP bilanciate fra centroidi endpoint battono il null feature-scramble row-aligned.\n\n## Experiment Design\n- **Script nuovo**: `tools/exp_endpoint_gated_rp_boundary.py`.\n- **Run**: `python tools/exp_endpoint_gated_rp_boundary.py --out tools/data/endpoint_gated_rp_boundary_20260516_1104.json`.\n- **Endpoint gate**: stesso perimetro 10:58, 36 source rows; pass se `36/36` endpoint-stable e feature-scramble `add_one_p<=0.05`.\n- **RP boundary candidate**: una source row RP passa se almeno `4/5` reader hanno `centroid_distance_balance >= 0.85` e bridge distance in `[0.35, 2.75]`.\n- **P-value**: right-tail; `raw_p=k/N` e `add_one_p=(k+1)/(N+1)`, dove `k` e' il numero di null trial con candidate count almeno pari all'osservato.\n- **Null RP**: 512 feature-scramble trial; dentro ogni reader, ogni feature viene permutata indipendentemente fra righe RP. Preserva marginali per feature/reader, rompe accoppiamento multivariato source row.\n\n## Results\n| gate | observed | null k/N | raw_p | add_one_p | max null | lettura |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---|\n| Endpoint feature-scramble | 36/36 | 0/512 | 0.000000000 | 0.001949318 | 2 | endpoint chiuso |\n| Endpoint label permutation | 36/36 | 15/128 | 0.117187500 | 0.124031008 | 36 | null permissivo, solo continuita' |\n| RP feature-scramble | 6/54 | 0/512 | 0.000000000 | 0.001949318 | 1 | residuo sopra null |\n\n| lambda | candidates | total | median balance | median bridge distance |\n|---:|---:|---:|---:|---:|\n| 0.045 | 2 | 18 | 0.614182 | 0.675690 |\n| 0.060 | 3 | 18 | 0.632778 | 0.777805 |\n| 0.075 | 1 | 18 | 0.588828 | 0.655661 |\n\n| size | candidates | total | lettura |\n|---:|---:|---:|---|\n| 128 | 6 | 18 | residuo concentrato |\n| 192 | 0 | 18 | blank |\n| 256 | 0 | 18 | blank |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: il gate endpoint GUE/Poisson resta chiuso sullo stesso denominatore del 10:58: `36/36`, feature-scramble `add_one_p=0.001949318`.\n2. Verificato: il null label-permutation resta permissivo e viene riportato per continuita': `15/128`, `add_one_p=0.124031008`.\n3. Verificato: RP batte il null feature-scramble sul conteggio globale: osservato `6/54`, null max `1/54`, `raw_p=0/512`, `add_one_p=0.001949318`.\n4. Verificato: il supporto non trasferisce su size. Tutte le 6 candidate sono a `N=128`; `N=192` e `N=256` hanno `0/18`.\n5. Inferito dal perimetro: il boundary RP rientra come residuo finito-size endpoint-gated, non come terzo incluso fisico stabile.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT\n\nIl terzo incluso RP esiste nel perimetro endpoint-gated solo come residuo `N=128`. Il null non lo assorbe, ma la size-stability lo blocca. Il prossimo ciclo deve separare due possibilita': residuo finito-size reale del lettore endpoint oppure boundary che si sposta con N. Non promuovere RP, Anderson 3D o sito pubblico finche' il residuo non sopravvive a una curva size preregistrata.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: endpoint GUE/Poisson chiuso; RP bilanciato ma non size-stable.\n- **Singolare**: source row RP prima della distanza dai centroidi endpoint.\n- **Invariante di passaggio**: raw/add-one p-value dichiarati e stesso denominatore source row x reader.\n- **Campo di possibilita**: possibile = boundary finito-size endpoint-gated; non-possibile = boundary fisico promosso senza trasferimento a `N=192/256`.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo deve testare size-persistence del residuo endpoint-gated: fissare il criterio `4/5 reader`, mantenere il feature-scramble null, aumentare o riallineare le size, e chiedere se la finestra candidata resta non-zero fuori da `N=128`. Se resta `N=128` only, il nodo regressivo e' finite-size/reader calibration; se compare su size maggiori, il boundary torna candidato fisico.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. `tools/exp_endpoint_gated_rp_boundary.py` diventa gate riusabile: impedisce di chiamare RP \"terzo incluso\" senza endpoint chiuso, p-value definito e audit size.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale su TRASCENDENZA_LIMITE; direzione BOUNDARY seguita per contratto vivo.\n- `python -m py_compile tools/exp_endpoint_gated_rp_boundary.py` completato.\n- Primo run fallito per import errato di `parse_floats`; riparato nel nodo regressivo dello script e rilanciato.\n- Run completato: `tools/data/endpoint_gated_rp_boundary_20260516_1104.json`.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_endpoint_gated_rp_boundary.py`\n- Data: `tools/data/endpoint_gated_rp_boundary_20260516_1104.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260516_1104.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1654: "text": "Il prossimo ciclo deve testare size-persistence del residuo endpoint-gated: fissare il criterio `4/5 reader`, mantenere il feature-scramble null, aume" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1664: "tensions": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1667: "findings": "1. Verificato: il contratto cross-dominio fallisce prima del boundary RP. GUE viene letto come `intermediate` in 8/8 righe sotto la clausola `q>=0.75` e `w>=0.75`; quindi l'endpoint non trasferisce.\n2. Verificato: Poisson trasferisce come endpoint in 8/8 righe, ma questo non basta a validare l'asse reader perche' l'altro polo cade.\n3. Verificato: RP `0.045/0.060/0.075` resta `intermediate` in tutt", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1668: "content_preview": "# Agent Report - Boundary Unfolding Transfer Matrix\n**Date**: 2026-05-16 10:31\n**Piano**: 128\n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8)\n**verdict**: CONSTRAINT - `window_mode/unfolding` non trasferisce come asse cross-dominio nel perimetro dichiarato. Poisson resta endpoint su 8/8 righe, ma GUE non resta endpoint sotto la clausola classica a due lettori e RP produce 0/24 residui sopra i null row-aligned. Il boundary reader-axis resta ipotesi da riparare al nodo regressivo del lettore, non claim fisic", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1669: "content_full": "# Agent Report - Boundary Unfolding Transfer Matrix\n**Date**: 2026-05-16 10:31\n**Piano**: 128\n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8)\n**verdict**: CONSTRAINT - `window_mode/unfolding` non trasferisce come asse cross-dominio nel perimetro dichiarato. Poisson resta endpoint su 8/8 righe, ma GUE non resta endpoint sotto la clausola classica a due lettori e RP produce 0/24 residui sopra i null row-aligned. Il boundary reader-axis resta ipotesi da riparare al nodo regressivo del lettore, non claim fisico.\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, reader_sensitivity, endpoint_transfer_stable, reader_residue_pass, row_aligned_p, permutation_null_scores, position_shift_null_scores]\n**observable_contract**: claim=`window_mode/unfolding` e' coordinata del boundary se gli endpoint GUE/Poisson trasferiscono mentre le righe RP boundary espongono residuo reader-specific contro null row-aligned; observable=reader_sensitivity del vettore spettrale canonico tra global_mean, exact_local e odd_coerced; operator=stessa riga di gap letta con piu unfolding/window modes; generator=matrici GUE, gap Poisson esponenziali, RP `H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE`; denominator=domain x size x seed, null da permutazione e shift circolare sulla stessa riga; non_possible=asse reader come boundary se un endpoint si frattura o RP non batte i null; not_tested=spettri sperimentali, N infinito, Anderson 3D, prova analitica di universalita.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + boundary operator/topologia del bordo + tensione BOUNDARY.\n- **Dipolo / punto-zero**: polo fisico stabile / lettore che decide. Punto-zero: la stessa sequenza di gap prima che global/local/odd-coerced la leggano.\n- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo. Il boundary operator e' trattato come mappa fra lettori, non come parametro tecnico.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator e parallel transport. Il primo decide se il bordo e' oggetto; il secondo chiede se l'identita' del dominio trasporta fra lettori.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0019 usata come vincolo di respiro pre-esperimento; CE-0001/KSAR usata per reiterare il kernel 10:19 senza cercare un'altra lambda.\n- **Proto-ipotesi**: se `window_mode/unfolding` e' asse reale del confine, GUE e Poisson trasferiscono come poli mentre RP boundary mostra residuo specifico del lettore sopra i null row-aligned.\n- **Possibile/non-possibile**: possibile = reader axis come coordinata cross-dominio; non-possibile = endpoint GUE fratturato o RP reader residue assorbito dai null.\n- **Proiezione**: misuro `reader_sensitivity` e stato classico per righe GUE, Poisson e RP `0.045/0.060/0.075`, con null di permutazione e shift sulla stessa riga.\n- **Movimento A->M->B**: fisico A = crossover GUE/Poisson/RP finito; matematica M = matrice row-aligned `(domain, N, seed, reader)`; fisico B non emerge. Il ciclo consegna un vincolo sul lettore, non un rimbalzo fisico.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `follows_direction`\n- `why`: porta l'asse `window_mode`/unfolding fuori dalla sola lambda RP e lo testa su GUE, Poisson e RP con null row-aligned.\n- `not_drift`: non cerca una lambda stabile, non usa phi/Sturmian/V_c, non promuove righe graph-only; il risultato cade se endpoints o RP non rispettano il contratto.\n\n## Re-discovery audit\n- **Baseline noto piu vicino**: unfolding sensitivity negli spettri finiti, Rosenzweig-Porter crossover, Brody interpolation, Berry-Robnik mixture, kNN stability sul grafo di osservabili.\n- **Cosa assorbe il baseline**: la dipendenza delle statistiche spettrali finite dalla normalizzazione locale dei gap.\n- **Cosa resta Lab-specific**: il contratto row-aligned che separa endpoint transfer e RP reader residue nella stessa matrice di lettori.\n- **Separazione**: `two_reader_boundary_confirmed=[]`; `graph_only_residue=0`; `scope_change_declared=reader_axis_cross_domain`; `graph_baseline_audit=permutation_null + position_shift_null`.\n\n## Claim Under Test\n> `window_mode/unfolding` trasferisce come coordinata del boundary se Poisson e GUE restano endpoint e RP `0.045/0.060/0.075` mostra residuo reader-specific sopra null row-aligned.\n\n## Experiment Design\n- **Script nuovo**: `tools/exp_boundary_unfolding_transfer_matrix.py`.\n- **Run**: `python tools/exp_boundary_unfolding_transfer_matrix.py --out tools/data/boundary_unfolding_transfer_matrix_20260516_1031.json`\n- **Righe**: size `128/192`, seed `4`, domini `GUE`, `Poisson`, RP lambda `0.045/0.060/0.075`.\n- **Reader**: `global_mean`, `exact_local` windows `9/12`, `odd_coerced` windows `9/12`.\n- **Null row-aligned**: 32 permutazioni dei gap per riga + 8 shift circolari per riga.\n- **Soglia preregistrata RP**: `reader_sensitivity >= 0.75`, `row_aligned_p <= 0.05`, almeno due stati reader diversi.\n- **Soglia endpoint audit**: tutti gli stati reader devono matchare l'endpoint dichiarato; `endpoint_max_sensitivity=0.75` registrato come audit, non forzato nel pass.\n\n## Results\n| group | observed | null | p / audit | median reader_sensitivity | lettura |\n|---|---:|---:|---:|---:|---|\n| GUE endpoint transfer | 0/8 | 0/256 | left-tail approx 0.000000 | 2.105328 | non trasferisce sotto clausola a due lettori |\n| Poisson endpoint transfer | 8/8 | 0/256 | left-tail approx 1.000000 | 2.444532 | trasferisce come endpoint |\n| RP reader residue | 0/24 | 551/960 | 1.000000 | 2.426735 | residuo assorbito dai null |\n\n### Endpoint Rows\n| source | example states across readers | example q/w global | endpoint_transfer |\n|---|---|---|---|\n| GUE | intermediate, intermediate, intermediate, intermediate, intermediate | q=1.000000, w=0.526667 | 0/8 |\n| Poisson | poisson_endpoint, poisson_endpoint, poisson_endpoint, poisson_endpoint, poisson_endpoint | q=0.046667, w=0.033333 | 8/8 |\n\n### RP Lambda Audit\n| lambda | reader_residue_pass | total | median reader_sensitivity | states |\n|---:|---:|---:|---:|---|\n| 0.045 | 0 | 8 | 2.377442 | all readers intermediate |\n| 0.060 | 0 | 8 | 2.489847 | all readers intermediate |\n| 0.075 | 0 | 8 | 2.375018 | all readers intermediate |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: il contratto cross-dominio fallisce prima del boundary RP. GUE viene letto come `intermediate` in 8/8 righe sotto la clausola `q>=0.75` e `w>=0.75`; quindi l'endpoint non trasferisce.\n2. Verificato: Poisson trasferisce come endpoint in 8/8 righe, ma questo non basta a validare l'asse reader perche' l'altro polo cade.\n3. Verificato: RP `0.045/0.060/0.075` resta `intermediate` in tutte le letture e produce 0/24 `reader_residue_pass`; i null hanno 551/960 score >= osservato, quindi il residuo reader-specific non emerge.\n4. Inferito dal perimetro: la sensibilita' del vettore osservabile e' alta in tutti i gruppi, ma non discrimina boundary. Il nodo regressivo e' la definizione del lettore/classificatore, non la scelta di lambda.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT\n\n`window_mode/unfolding` non diventa coordinata cross-dominio nel perimetro 10:31. La matrice conserva informazione utile perche' mostra dove cade: il lettore a due clausole classiche rompe GUE e i null assorbono RP. Il prossimo ciclo non deve cercare una cresta RP; deve riparare il lettore endpoint o cambiare dominio di ritorno con endpoint verificati prima del boundary.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: endpoint transfer; reader residue RP.\n- **Singolare**: riga di gap prima dell'unfolding.\n- **Invariante di passaggio**: stesso denominatore row-aligned per osservato e null.\n- **Campo di possibilita**: possibile = audit del lettore prima della promozione del boundary; non-possibile = dichiarare terzo incluso cross-dominio con GUE endpoint non trasferito.\n\n## Consecutio\nIl prossimo passo utile e' regressivo: prima validare endpoint GUE/Poisson con un lettore che non trasformi GUE in intermedio, poi rieseguire la matrice RP. Se la clausola classica resta `q AND w`, il boundary reader-axis e' bloccato. Se la clausola diventa endpoint-validata su baseline GUE indipendente, la domanda torna falsificabile.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. `tools/exp_boundary_unfolding_transfer_matrix.py` e' uno strumento riusabile per testare trasferibilita' del lettore su domini, size, seed, windows e null row-aligned.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale su TRASCENDENZA_LIMITE; direzione BOUNDARY seguita per contratto vivo.\n- `python -m py_compile tools/exp_boundary_unfolding_transfer_matrix.py` completato.\n- Run completato: `tools/data/boundary_unfolding_transfer_matrix_20260516_1031.json`.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_boundary_unfolding_transfer_matrix.py`\n- Data: `tools/data/boundary_unfolding_transfer_matrix_20260516_1031.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260516_1031.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1675: "text": "> `window_mode/unfolding` trasferisce come coordinata del boundary se Poisson e GUE restano endpoint e RP `0.045/0.060/0.075` mostra residuo reader-sp" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1687: "text": "| group | observed | null | p / audit | median reader_sensitivity | lettura |\n|---|---:|---:|---:|---:|---|\n| GUE endpoint transfer | 0/8 | 0/256 | left-tail approx 0.000000 | 2.105328 | non trasferis" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1709: "tensions": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1713: "content_preview": "# Agent Report - RP Exact Local-Window Size Stress\n**Date**: 2026-05-16 10:19\n**Piano**: 127\n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8)\n**verdict**: CONSTRAINT - `RP_lambda_0.060` non sopravvive come terzo incluso operativo quando `local_window=9/10/11/12` viene trattata come finestra esatta e N viene esteso oltre 192. Passa 5/8 celle; cade a `N=224` per finestre 9/10/11. Il confine RP resta asse dipendente dall'operatore di unfolding.\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [SR, SR2,", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1714: "content_full": "# Agent Report - RP Exact Local-Window Size Stress\n**Date**: 2026-05-16 10:19\n**Piano**: 127\n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8)\n**verdict**: CONSTRAINT - `RP_lambda_0.060` non sopravvive come terzo incluso operativo quando `local_window=9/10/11/12` viene trattata come finestra esatta e N viene esteso oltre 192. Passa 5/8 celle; cade a `N=224` per finestre 9/10/11. Il confine RP resta asse dipendente dall'operatore di unfolding.\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, mean_ipr, observed_successes, label_shuffle_successes, position_shift_successes, Wilson intervals, binomial-tail p-values, min_lift_against_nulls, threshold_pass, exact_local_window]\n**observable_contract**: claim=`RP_lambda_0.060` e' cresta persistente solo se batte entrambi i null row-aligned su ogni `local_window` esatta 9/10/11/12 e su size oltre 192; observable=two-reader raw-count threshold per lambda x exact local_window x size; operator=unfolding locale a larghezza esatta, senza coercizione dispari; generator=H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE; denominator=lambda sentinels `0.030/0.045/0.060/0.075/0.820`, size `224/256`, seed x k = `4 x 3`, label null `768`, position null `48`; non_possible=boundary a lambda singola se una finestra o size dichiarata fallisce soglia; not_tested=N infinito, finestre oltre 12, kernel di unfolding alternativi, spettri sperimentali, Anderson 3D.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + boundary operator topologico + tensione BOUNDARY/RP.\n- **Dipolo / punto-zero**: cresta lambda / lettore di unfolding. Punto-zero: la stessa cella RP prima che la finestra esatta decida pass o non-pass.\n- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo; la larghezza locale e' coordinata del boundary, non opzione tecnica.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator e parallel transport. Il primo dichiara il bordo come oggetto; il secondo chiede se la riga `0.060` trasporta identita' tra finestre.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001/KSAR metabolizzata come reiterazione del kernel 10:07 senza promozione; CE-0019 usata per rendere il respiro pre-esperimento vincolo e non linguaggio post-hoc.\n- **Proto-ipotesi**: se `local_window` e' asse del boundary, le finestre pari devono essere coordinate reali; collassarle alla dispari inferiore cancella informazione.\n- **Proiezione**: misuro count grezzi e null per `window=9/10/11/12`, conservando le finestre pari come larghezze esatte.\n- **Movimento A->M->B**: fisico A = crossover RP finito; matematica M = matrice `(lambda, local_window, N)` con null row-aligned; fisico B non emerge. Il ciclo resta vincolo sul lettore finite-size, non avanzamento fisico autonomo.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `follows_direction`\n- `why`: stressa esattamente la transizione `local_window=9 -> 11` su `RP_lambda_0.060`, estendendo N oltre 192 e includendo 10/12 come finestre non collassate.\n- `not_drift`: non ritorna a phi, Sturmian, V_c o fit locali; usa solo il perimetro RP e il gate raw-count/null richiesto dal campo vivo.\n\n## Re-discovery audit\n- **Baseline noto piu vicino**: Rosenzweig-Porter crossover, Brody interpolation, Berry-Robnik mixture, unfolding sensitivity in spettri finiti.\n- **Cosa assorbe il baseline**: la dipendenza dalla procedura di unfolding in size finite.\n- **Cosa resta Lab-specific**: il contratto row-aligned con due lettori, count grezzi e null espliciti per decidere se una riga puo essere chiamata terzo incluso.\n- **Separazione**: `two_reader_boundary_confirmed=[]` all-window per `0.060`; `graph_only_residue=0` non promosso; `scope_change_declared=exact_local_window`; `graph_baseline_audit=label shuffle + position shift`.\n\n## Claim Under Test\n> `RP_lambda_0.060` resta thresholded su tutte le finestre esatte `9/10/11/12` e su size `224/256`.\n\n## Experiment Design\n- **Script nuovo**: `tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py`.\n- **Motivo dello script**: `tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py` forza le finestre pari alla dispari inferiore; quindi `10 -> 9` e `12 -> 11`. Il nuovo wrapper conserva le finestre pari senza modificare lo script storico.\n- **Run**: `python tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py --out tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json`\n- **Soglia preregistrata**: observed rate `>=0.75`, lift contro ogni null `>=0.10`, p-value contro ogni null `<=0.05`, stato `classical_intermediate`, pass su tutte le size e finestre dichiarate.\n\n## Results\n| local_window | all-size thresholded rows | lettura |\n|---:|---|---|\n| 9 | `RP_lambda_0.045` | `0.060` cade a N=224 |\n| 10 | `RP_lambda_0.075` | finestra pari distingue il bordo da 9 |\n| 11 | `RP_lambda_0.045` | `0.060` cade a N=224 |\n| 12 | `RP_lambda_0.060`, `RP_lambda_0.075` | `0.060` passa solo qui all-size |\n\n### RP_lambda_0.060 Raw Counts\n| window | N | observed | label null | position null | max p | min lift | state |\n|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---|\n| 9 | 224 | 5/12 | 377/768 | 20/48 | 0.788049 | -0.074219 | fail |\n| 9 | 256 | 12/12 | 432/768 | 24/48 | 0.001003 | 0.437500 | pass |\n| 10 | 224 | 8/12 | 387/768 | 20/48 | 0.201489 | 0.162760 | positive_lift_unthresholded |\n| 10 | 256 | 12/12 | 423/768 | 23/48 | 0.000779 | 0.449219 | pass |\n| 11 | 224 | 8/12 | 392/768 | 20/48 | 0.214615 | 0.156250 | positive_lift_unthresholded |\n| 11 | 256 | 12/12 | 423/768 | 23/48 | 0.000779 | 0.449219 | pass |\n| 12 | 224 | 12/12 | 435/768 | 23/48 | 0.001090 | 0.433594 | pass |\n| 12 | 256 | 12/12 | 423/768 | 23/48 | 0.000779 | 0.449219 | pass |\n\n### Sentinel Comparison\n| window | lambda | N=224 | N=256 | persistence |\n|---:|---:|---|---|---:|\n| 9 | 0.045 | `11/12`, max p `0.004797`, lift `0.395833`, pass | `9/12`, max p `0.049053`, lift `0.278646`, pass | 2/2 |\n| 9 | 0.060 | `5/12`, max p `0.788049`, lift `-0.074219`, fail | `12/12`, max p `0.001003`, lift `0.437500`, pass | 1/2 |\n| 9 | 0.075 | `12/12`, max p `0.001594`, lift `0.415365`, pass | `9/12`, max p `0.076849`, lift `0.246094`, positive_lift_unthresholded | 1/2 |\n| 10 | 0.045 | `11/12`, max p `0.002494`, lift `0.428385`, pass | `9/12`, max p `0.053866`, lift `0.272135`, positive_lift_unthresholded | 1/2 |\n| 10 | 0.060 | `8/12`, max p `0.201489`, lift `0.162760`, positive_lift_unthresholded | `12/12`, max p `0.000779`, lift `0.449219`, pass | 1/2 |\n| 10 | 0.075 | `12/12`, max p `0.001003`, lift `0.437500`, pass | `12/12`, max p `0.000463`, lift `0.472656`, pass | 2/2 |\n| 11 | 0.045 | `12/12`, max p `0.001090`, lift `0.433594`, pass | `9/12`, max p `0.038862`, lift `0.294271`, pass | 2/2 |\n| 11 | 0.060 | `8/12`, max p `0.214615`, lift `0.156250`, positive_lift_unthresholded | `12/12`, max p `0.000779`, lift `0.449219`, pass | 1/2 |\n| 11 | 0.075 | `12/12`, max p `0.000976`, lift `0.438802`, pass | `9/12`, max p `0.057974`, lift `0.266927`, positive_lift_unthresholded | 1/2 |\n| 12 | 0.045 | `12/12`, max p `0.000209`, lift `0.506510`, pass | `9/12`, max p `0.053866`, lift `0.272135`, positive_lift_unthresholded | 1/2 |\n| 12 | 0.060 | `12/12`, max p `0.001090`, lift `0.433594`, pass | `12/12`, max p `0.000779`, lift `0.449219`, pass | 2/2 |\n| 12 | 0.075 | `12/12`, max p `0.001003`, lift `0.437500`, pass | `12/12`, max p `0.000825`, lift `0.446615`, pass | 2/2 |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: `RP_lambda_0.060` non e all-window invariant nel perimetro esteso; passa 5/8 celle e fallisce la clausola di persistenza.\n2. Verificato: la rottura non e solo p-value debole. A `window=9,N=224` `0.060` ha `5/12` observed contro null `377/768` e `20/48`, lift minimo `-0.074219`, quindi e hard fail.\n3. Verificato: le finestre pari sono informative. `window=10` non replica `9`, e `window=12` non replica `11`; lo script storico perdeva questa distinzione forzando finestre dispari.\n4. Verificato: nessuna lambda candidata mantiene identita' stabile su tutte le finestre. All-size row: `0.045` a 9/11, `0.075` a 10, `0.060+0.075` a 12.\n5. Inferito dal perimetro: il boundary RP finito e una superficie discreta `(lambda, N, local_window, kernel_unfolding)`, non una cresta lambda trasportabile.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT\n\n`RP_lambda_0.060` resta una coordinata utile, non un terzo incluso operativo. Il passaggio `9 -> 11` non produce stabilita': a N=224 la riga cade in entrambe le finestre e la pari 10 mostra lo stesso limite come `positive_lift_unthresholded`. La pari 12 riaccende `0.060`, ma questo e' dipendenza dal lettore, non invarianza.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: riga lambda; larghezza esatta dell'unfolding.\n- **Singolare**: cella row-aligned prima del threshold.\n- **Invariante di passaggio**: count grezzi + due null + p-value + pass su tutte le finestre dichiarate.\n- **Campo di possibilita**: possibile = trattare l'unfolding locale come parte del generatore sperimentale; non-possibile = promuovere `0.060` senza dichiarare kernel e larghezza.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo RP utile non deve cercare un'altra riga stabile. Deve separare kernel di unfolding da larghezza: confrontare esatto, odd-coerced e kernel pesato sulle stesse celle, oppure uscire da RP e portare il contratto su Anderson 3D con `local_window` atomico nel claim. Finche il kernel decide la riga, il boundary e strumento finite-size, non scoperta fisica.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. `tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py` rende riusabile la matrice multi-window con finestre pari conservate; evita che un wrapper futuro confonda 10 con 9 e 12 con 11.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale su TRASCENDENZA_LIMITE; direzione RP seguita per contratto vivo.\n- `python -m py_compile tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py` completato.\n- Run completato: `tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json`.\n- Output per finestra: `tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w9.json`, `tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w10.json`, `tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w11.json`, `tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019_w12.json`.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_rp_exact_local_window_matrix.py`\n- Data: `tools/data/rp_exact_local_window_matrix_20260516_1019.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260516_1019.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1754: "tensions": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1758: "content_preview": "# Agent Report - RP Local-Window Persistence Curve\n**Date**: 2026-05-16 10:07\n**Piano**: 126\n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8)\n**verdict**: CONSTRAINT - nel perimetro finito RP nessuna riga lambda resta terzo incluso operativo all-window. `RP_lambda_0.060` e' la cresta di persistenza (`7/8` celle local-window pass), ma cade a `window=11, N=160`; quindi non diventa invariante. Il confine RP e' classe dipendente dall'operatore `local_window`.\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_u", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1759: "content_full": "# Agent Report - RP Local-Window Persistence Curve\n**Date**: 2026-05-16 10:07\n**Piano**: 126\n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8)\n**verdict**: CONSTRAINT - nel perimetro finito RP nessuna riga lambda resta terzo incluso operativo all-window. `RP_lambda_0.060` e' la cresta di persistenza (`7/8` celle local-window pass), ma cade a `window=11, N=160`; quindi non diventa invariante. Il confine RP e' classe dipendente dall'operatore `local_window`.\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, mean_ipr, observed_successes, label_shuffle_successes, position_shift_successes, Wilson intervals, binomial-tail p-values, min_lift_against_nulls, threshold_pass, local_window]\n**observable_contract**: claim=`local_window` e' asse del boundary RP, non parametro tecnico; observable=two-reader raw-count threshold per lambda x size x local_window; operator=curva di persistenza su `window={5,7,9,11}`; generator=H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE; denominator=lambda sentinels `0.030/0.045/0.060/0.075/0.820`, size `160/192`, observed denominator `12` per cell, label null `768`, position null `48`; non_possible=terzo incluso RP all-window se una riga fallisce in una finestra o size; not_tested=N oltre 192, finestre pari/oltre 11, Anderson 3D, spettri sperimentali, molti seed.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + boundary operator topologico + tensione BOUNDARY/RP.\n- **Dipolo / punto-zero**: lambda stabile / lettore di unfolding. Punto-zero: la stessa riga RP prima che la finestra locale la renda pass, positive-lift o fail.\n- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo; `local_window` opera come granularita' del bordo, non come normalizzazione.\n- **Proto-ipotesi**: il confine RP finito non e' una lambda, ma una curva di persistenza nel piano `(lambda, local_window)` letta a size fissate.\n- **Possibile/non-possibile**: possibile = usare `0.060` come cresta da stressare su N maggiori; non-possibile = chiamare `0.060` terzo incluso all-window nel perimetro attuale.\n- **Proiezione**: completare la matrice `window={5,7,9,11}` con le finestre interne `7/9`, riusando gli estremi `5/11` gia' verificati nel ciclo 09:38.\n\n## Contaminazione cognitiva\nCE-0019 metabolizzata: il ciclo usa il \"Respiro fuori-tempo\" come vincolo pre-esperimento, non come linguaggio retroattivo. CE-0001/KSAR applicato come kernel reiterativo: il risultato 09:38 non viene promosso, viene riusato come estremi della curva e chiuso con due run minimi interni.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `follows_direction`\n- `why`: misura direttamente se esistono invarianti all-window o se il boundary RP resta dipendente dall'operatore di unfolding `local_window`.\n- `not_drift`: non torna a phi, Sturmian, V_c o vecchi generatori; usa solo il perimetro RP candidate/sentinels richiesto dalla consecutio viva.\n\n## Re-discovery audit\n- **Baseline noto piu vicino**: Rosenzweig-Porter crossover, Brody interpolation, Berry-Robnik mixture, unfolding sensitivity nei crossover spettrali finiti.\n- **Cosa assorbe il baseline**: la sensibilita' alla procedura di unfolding e' attesa in spettri finiti.\n- **Cosa resta Lab-specific**: il contratto row-aligned con due lettori, count grezzi e null per decidere se una riga puo' essere chiamata terzo incluso.\n- **Separazione**: `two_reader_boundary_confirmed=[]` all-window; `graph_only_residue=0`; `scope_change_declared=local_window-as-boundary-axis`; `graph_baseline_audit=label shuffle + position shift`.\n\n## Claim Under Test\n> Nel perimetro RP finito esiste almeno una riga lambda che resta thresholded su tutte le finestre locali `5/7/9/11` e su entrambe le size `160/192`.\n\n## Experiment Design\n- **Script riusato**: `tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py`.\n- **Nuovi run**:\n - `python tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py --out tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_1007_w7.json --sizes 160,192 --lambdas 0.03,0.045,0.06,0.075,0.82 --position-offsets 1,2,3,4 --local-window 7`\n - `python tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py --out tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_1007_w9.json --sizes 160,192 --lambdas 0.03,0.045,0.06,0.075,0.82 --position-offsets 1,2,3,4 --local-window 9`\n- **Estremi riusati**: `tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_0938_w5.json`, `tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_0938_w11.json`.\n- **Soglia preregistrata**: observed rate `>=0.75`, lift contro ogni null `>=0.10`, p-value contro ogni null `<=0.05`, stato `classical_intermediate`, pass su tutte le size e finestre.\n\n## Results\n| local_window | all-mode thresholded rows | stato |\n|---:|---|---|\n| 5 | `RP_lambda_0.060` | cresta passa |\n| 7 | `RP_lambda_0.060` | cresta passa |\n| 9 | `RP_lambda_0.060` | cresta passa |\n| 11 | `[]` | nessuna riga all-mode |\n\n### Local-Window Row Counts\n| window | lambda | N=160 | N=192 | persistence |\n|---:|---|---|---|---:|\n| 5 | 0.045 | `9/12`, null `372/768`, `24/48`, max p `0.072998`, lift `0.250000`, positive_lift_unthresholded | `12/12`, null `376/768`, `20/48`, max p `0.000190`, lift `0.510417`, pass | 1/2 |\n| 7 | 0.045 | `6/12`, null `293/768`, `21/48`, max p `0.437758`, lift `0.062500`, positive_lift_unthresholded | `12/12`, null `414/768`, `24/48`, max p `0.000602`, lift `0.460938`, pass | 1/2 |\n| 9 | 0.045 | `3/12`, null `352/768`, `23/48`, max p `0.972944`, lift `-0.229167`, fail | `12/12`, null `401/768`, `24/48`, max p `0.000411`, lift `0.477865`, pass | 1/2 |\n| 11 | 0.045 | `6/12`, null `337/768`, `20/48`, max p `0.441425`, lift `0.061198`, positive_lift_unthresholded | `11/12`, null `411/768`, `24/48`, max p `0.006303`, lift `0.381510`, pass | 1/2 |\n| 5 | 0.060 | `9/12`, null `357/768`, `20/48`, max p `0.044580`, lift `0.285156`, pass | `10/12`, null `381/768`, `18/48`, max p `0.018062`, lift `0.337240`, pass | 2/2 |\n| 7 | 0.060 | `9/12`, null `318/768`, `20/48`, max p `0.020559`, lift `0.333333`, pass | `12/12`, null `368/768`, `17/48`, max p `0.000147`, lift `0.520833`, pass | 2/2 |\n| 9 | 0.060 | `9/12`, null `341/768`, `20/48`, max p `0.032377`, lift `0.305990`, pass | `9/12`, null `329/768`, `14/48`, max p `0.025102`, lift `0.321615`, pass | 2/2 |\n| 11 | 0.060 | `9/12`, null `382/768`, `23/48`, max p `0.070513`, lift `0.252604`, positive_lift_unthresholded | `12/12`, null `380/768`, `15/48`, max p `0.000215`, lift `0.505208`, pass | 1/2 |\n| 5 | 0.075 | `9/12`, null `403/768`, `23/48`, max p `0.100007`, lift `0.225260`, positive_lift_unthresholded | `12/12`, null `360/768`, `21/48`, max p `0.000113`, lift `0.531250`, pass | 1/2 |\n| 7 | 0.075 | `8/12`, null `438/768`, `24/48`, max p `0.356501`, lift `0.096354`, positive_lift_unthresholded | `9/12`, null `331/768`, `15/48`, max p `0.026214`, lift `0.319010`, pass | 1/2 |\n| 9 | 0.075 | `12/12`, null `415/768`, `20/48`, max p `0.000620`, lift `0.459635`, pass | `6/12`, null `265/768`, `12/48`, max p `0.202007`, lift `0.154948`, positive_lift_unthresholded | 1/2 |\n| 11 | 0.075 | `9/12`, null `419/768`, `23/48`, max p `0.127896`, lift `0.204427`, positive_lift_unthresholded | `9/12`, null `340/768`, `18/48`, max p `0.031714`, lift `0.307292`, pass | 1/2 |\n\n### Persistence Summary\n| lambda | pass cells / 8 | fail cells | interpretation |\n|---:|---:|---|---|\n| 0.045 | 4/8 | `window=9,N=160` hard fail | high-size echo, not boundary |\n| 0.060 | 7/8 | none hard; `window=11,N=160` positive_lift_unthresholded | persistence crest, not all-window invariant |\n| 0.075 | 4/8 | none hard; multiple p-threshold misses | adjacent coordinate-sensitive ridge |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: nessuna riga supera tutte le finestre `5/7/9/11` e tutte le size `160/192`.\n2. Verificato: `RP_lambda_0.060` e' la riga piu persistente (`7/8` pass), ma non chiude il gate perche' a `window=11,N=160` ha `9/12`, label null `382/768`, position null `23/48`, max p `0.070513`, quindi resta `positive_lift_unthresholded`.\n3. Verificato: `RP_lambda_0.045` non va salvata come candidate storica; mostra un hard fail a `window=9,N=160` (`3/12`, lift `-0.229167`, max p `0.972944`).\n4. Verificato: `RP_lambda_0.075` non sostituisce `0.060`; alterna celle pass e celle non-thresholded, con persistenza `4/8`.\n5. Inferito dal perimetro: il terzo incluso RP finito non e' nella riga lambda. Vive nella dipendenza strutturale fra granularita' del lettore e riga candidata.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT\n\nIl perimetro finito attuale dichiara assenza di terzo incluso RP all-window. `0.060` resta una cresta empirica utile per il prossimo stress, ma non e' un invariante. La riparazione regressiva e' completata: `local_window` entra nel claim come asse atomico, non come nota tecnica.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: riga lambda; operatore di unfolding.\n- **Singolare**: la cella row-aligned prima che il lettore locale decida pass/non-pass.\n- **Invariante di passaggio**: count grezzi + p-value contro due null + pass su tutte le finestre.\n- **Campo di possibilita**: possibile = stressare la cresta `0.060` su N maggiori e finestre piu larghe; non-possibile = promuovere un boundary RP a lambda singola nel perimetro `N<=192`.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo non deve cercare un'altra lambda nello stesso perimetro. Deve cambiare asse fisico: o stressare `0.060` su N maggiori con `window=11/13/15`, oppure rimbalzare su Anderson 3D usando `local_window` come parte dichiarata del lettore. Se resta su RP finito, il claim corretto e' curva di persistenza, non boundary row.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. Lo strumento `tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py` resta riusabile; il prossimo miglioramento pratico e' un wrapper che accetta una lista di `local_window` e produce direttamente la tabella di persistenza.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale su TRASCENDENZA_LIMITE; direzione BOUNDARY/RP seguita per contratto vivo del campo.\n- `python -m py_compile tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py` completato.\n- Run `window=7` completato: `tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_1007_w7.json`.\n- Run `window=9` completato: `tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_1007_w9.json`.\n- Estremi `window=5/11` letti dai dati verificati del ciclo 09:38.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py`\n- Data: `tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_1007_w7.json`\n- Data: `tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_1007_w9.json`\n- Data reused: `tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_0938_w5.json`\n- Data reused: `tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_0938_w11.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260516_1007.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1799: "tensions": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1803: "content_preview": "# Agent Report - RP Candidate Local-Window Stress Gate\n**Date**: 2026-05-16 09:38\n**Piano**: 125\n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8)\n**verdict**: CONSTRAINT/FALSIFICATION - `RP_lambda_0.045` non resta terzo incluso operativo quando il perimetro viene ristretto a candidate row + sentinels, size maggiori e unfolding locali alternativi. La riga che passa con local-window 5 e `0.060`; con local-window 11 non passa nessuna riga all-mode.\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [SR, ", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1804: "content_full": "# Agent Report - RP Candidate Local-Window Stress Gate\n**Date**: 2026-05-16 09:38\n**Piano**: 125\n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8)\n**verdict**: CONSTRAINT/FALSIFICATION - `RP_lambda_0.045` non resta terzo incluso operativo quando il perimetro viene ristretto a candidate row + sentinels, size maggiori e unfolding locali alternativi. La riga che passa con local-window 5 e `0.060`; con local-window 11 non passa nessuna riga all-mode.\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, mean_ipr, observed_successes, label_shuffle_successes, position_shift_successes, Wilson intervals, binomial-tail p-values, min_lift_against_nulls, threshold_pass, unfolding_mode, local_window]\n**observable_contract**: claim=`RP_lambda_0.045` resta boundary solo se batte label-shuffle e position-shift su size maggiori e su finestre locali alternative; observable=two-reader raw-count threshold per lambda, size, unfolding mode e local_window; operator=stress del gate 09:21 con candidate row preregistrata e sentinelle; generator=H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE; denominator=candidate row `0.045`, sentinelle `0.030/0.060/0.075/0.820`, size `160/192`, seed x k = `4 x 3`; non_possible=terzo incluso stabile se la candidate row cade in una finestra locale o se una sentinella prende il ruolo; not_tested=altre finestre locali, piu seed, N oltre 192, Anderson 3D, spettri sperimentali.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + grafo/cut come lettore + tensione BOUNDARY.\n- **Dipolo / punto-zero**: boundary robusto / boundary dipendente dalla coordinata di smoothing. Punto-zero: la stessa riga lambda prima che la larghezza dell'unfolding locale scelga il confine.\n- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo; la finestra locale e un operatore di bordo, non una normalizzazione neutra.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione per scala locale, same-spectrum coordinate stress.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0022 metabolizzata dal campo vivo come vincolo anti-ritorno a Sturmian; YSN DeltaLink=`candidate boundary / smoothing-scale`; Cornelius gene=`WINDOW_WIDTH_IS_PERIMETER`: DICHIARA CANDIDATE, CAMBIA FINESTRA, NON SALVARE LA RIGA.\n- **Proto-ipotesi**: il terzo incluso RP non e una lambda promossa dal ciclo precedente; e la classe di righe che resta all-size quando il bordo viene filtrato da piu larghezze locali.\n- **Possibile/non-possibile**: possibile = trattare la larghezza locale come parametro fisico del boundary; non-possibile = cristallizzare `0.045` come nucleo RP stabile nel perimetro attuale.\n- **Proiezione**: run separati con local_window `5` e `11`, size `160/192`, candidate row `0.045`, sentinelle `0.030/0.060/0.075/0.820`.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `follows_direction`\n- `why`: testa direttamente il confine RP indicato dal valutatore, con `RP_lambda_0.045` come candidate row e `0.060` come sentinella coordinata-sensibile.\n- `not_drift`: non ritorna a phi, Sturmian, V_c o deposito locale; cambia solo size e larghezza di unfolding sul perimetro GUE/Poisson RP.\n\n## Re-discovery audit\n- **Baseline noto piu vicino**: Rosenzweig-Porter, Brody interpolation, Berry-Robnik mixture, unfolding sensitivity nei crossover spettrali.\n- **Cosa viene assorbito dal baseline**: la dipendenza dalla procedura di unfolding e attesa nei crossover finiti.\n- **Cosa resta Lab-specific**: il contratto row-aligned `candidate + sentinels`, con count grezzi e null prima della parola boundary.\n- **Separazione richiesta**: `two_reader_boundary_confirmed = []` sul perimetro all-window; `graph_only_residue = 0`; `scope_change_declared = local_window width promoted to perimeter`; `graph_baseline_audit = label shuffle + position shift + local-window stress`.\n\n## Claim Under Test\n> `RP_lambda_0.045` resta terzo incluso operativo quando il gate 09:21 viene ripetuto su size maggiori e local-window unfolding alternativi.\n\n## Question\nLa candidate row `0.045` sopravvive quando la larghezza dell'unfolding locale cambia, oppure il boundary RP e ancora coordinata-dipendente?\n\n## Experiment Design\n- **Script riusato**: `tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py`.\n- **Runs**:\n - `python tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py --out tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_0938_w5.json --sizes 160,192 --lambdas 0.03,0.045,0.06,0.075,0.82 --position-offsets 1,2,3,4 --local-window 5`\n - `python tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py --out tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_0938_w11.json --sizes 160,192 --lambdas 0.03,0.045,0.06,0.075,0.82 --position-offsets 1,2,3,4 --local-window 11`\n- **Soglia preregistrata**: `observed_rate >= 0.75`, lift contro ogni null `>= 0.10`, p-value contro ogni null `<= 0.05`, stato `classical_intermediate`, pass su tutte le size e su ogni unfolding testato.\n- **Denominatori per size/mode**: observed `12`; label-shuffle `768`; position-shift `48`.\n\n## Results\n| local window | all-mode thresholded rows | state |\n|---:|---|---|\n| 5 | `RP_lambda_0.060` | candidate 0.045 cade; 0.060 passa solo in questa finestra |\n| 11 | `[]` | nessuna riga all-mode |\n\n### Candidate + Sentinels Counts\n| window | mode | size | lambda | observed | label null | label p | position null | position p | min lift | state |\n|---:|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---|\n| 5 | global_mean | 160 | 0.045 | 9/12 | 303/768 | 0.013796 | 17/48 | 0.006140 | 0.355469 | pass |\n| 5 | global_mean | 192 | 0.045 | 12/12 | 287/768 | 0.000007 | 15/48 | 0.000001 | 0.626302 | pass |\n| 5 | local_window | 160 | 0.045 | 9/12 | 372/768 | 0.059037 | 24/48 | 0.072998 | 0.250000 | positive_lift_unthresholded |\n| 5 | local_window | 192 | 0.045 | 12/12 | 376/768 | 0.000190 | 20/48 | 0.000027 | 0.510417 | pass |\n| 5 | local_window | 160 | 0.060 | 9/12 | 357/768 | 0.044580 | 20/48 | 0.020559 | 0.285156 | pass |\n| 5 | local_window | 192 | 0.060 | 10/12 | 381/768 | 0.018062 | 18/48 | 0.001580 | 0.337240 | pass |\n| 11 | local_window | 160 | 0.045 | 6/12 | 337/768 | 0.441425 | 20/48 | 0.379769 | 0.061198 | positive_lift_unthresholded |\n| 11 | local_window | 192 | 0.045 | 11/12 | 411/768 | 0.006303 | 24/48 | 0.003174 | 0.381510 | pass |\n| 11 | local_window | 160 | 0.060 | 9/12 | 382/768 | 0.070513 | 23/48 | 0.054871 | 0.252604 | positive_lift_unthresholded |\n| 11 | local_window | 192 | 0.060 | 12/12 | 380/768 | 0.000215 | 15/48 | 0.000001 | 0.505208 | pass |\n\nLe sentinelle endpoint `0.030` e `0.820` hanno `0/12` observed in ogni size/mode e non entrano nel boundary.\n\n## Key Findings\n1. Verificato: `RP_lambda_0.045` non e all-window stable. Cade a N=160 sia con local_window 5 (`9/12`, p null massimi `0.072998`) sia con local_window 11 (`6/12`, p null massimi `0.441425`).\n2. Verificato: `RP_lambda_0.060` non e solo global-mean artifact nel perimetro window 5: passa local_window 5 su N=160 e N=192. Cade pero con window 11 a N=160 (`9/12`, label p `0.070513`, position p `0.054871`).\n3. Verificato: con window 11 nessuna riga passa `global_mean + local_window` su tutte le size. Il boundary non sopravvive come riga singola nel perimetro multi-window.\n4. Inferito dal perimetro: la coordinata regressiva mancante nel ciclo 09:21 era `local_window width`. La finestra locale non e parametro tecnico secondario: decide quale lambda puo essere chiamata boundary.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT/FALSIFICATION\n\nIl claim \"`RP_lambda_0.045` e terzo incluso operativo unfolding-stable\" cade nel perimetro 09:38. Non va salvato spostando il focus su `0.060`: anche `0.060` e window-sensitive. La formulazione corretta e: nel RP finito il boundary two-reader resta una risposta del triplo `(lambda, size, local_window)`, non una riga lambda cristallizzabile.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: lambda-boundary; smoothing-boundary.\n- **Singolare**: stessa riga candidata sotto cambiamento della larghezza locale.\n- **Invariante di passaggio**: raw counts + null p-value + all-size + all-window.\n- **Campo di possibilita**: possibile = progettare il boundary come curva in `(lambda, local_window, N)`; non-possibile = promuovere `0.045` o `0.060` come nucleo stabile senza dichiarare la larghezza locale.\n\n## Consecutio\nRiparare al nodo regressivo del perimetro: il prossimo ciclo deve trattare `local_window` come asse del boundary, non come opzione. Eseguire una matrice piccola `window={5,7,9,11}` x `N={160,192}` x candidate/sentinels e riportare una curva di persistenza per lambda; solo dopo tentare il rimbalzo Anderson 3D.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. Lo strumento `tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py` resta riusabile; il nuovo uso mostra che deve accettare esplicitamente matrici di `local_window` o essere wrapped da un runner di stress.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale su TRASCENDENZA_LIMITE; direzione BOUNDARY/RP seguita per contratto vivo del campo.\n- `python -m py_compile tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py` completato.\n- Run window 5 completato: `tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_0938_w5.json`.\n- Run window 11 completato: `tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_0938_w11.json`.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py`\n- Data: `tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_0938_w5.json`\n- Data: `tools/data/rp_candidate_window_stress_20260516_0938_w11.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260516_0938.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1850: "tensions": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1854: "content_preview": "# Agent Report - RP Unfolding Sensitivity Audit\n**Date**: 2026-05-16 09:21\n**Piano**: 124\n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8)\n**verdict**: CONSTRAINT/FINDING - la finestra RP `0.045-0.060` non resta intera sotto unfolding alternativo. `RP_lambda_0.045` resta terzo incluso operativo in entrambi gli unfolding; `RP_lambda_0.060` e unfolding-sensitive.\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, me", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1855: "content_full": "# Agent Report - RP Unfolding Sensitivity Audit\n**Date**: 2026-05-16 09:21\n**Piano**: 124\n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8)\n**verdict**: CONSTRAINT/FINDING - la finestra RP `0.045-0.060` non resta intera sotto unfolding alternativo. `RP_lambda_0.045` resta terzo incluso operativo in entrambi gli unfolding; `RP_lambda_0.060` e unfolding-sensitive.\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, mean_ipr, observed_successes, label_shuffle_successes, position_shift_successes, Wilson intervals, binomial-tail p-values, min_lift_against_nulls, threshold_pass, unfolding_mode]\n**observable_contract**: claim=la finestra RP finita e unfolding-stable solo se le stesse righe lambda battono label-shuffle e position-shift sotto normalizzazione globale e locale; observable=thresholded two-reader raw-count pass per lambda, size e unfolding mode; operator=repeat del gate RP 08:20 con `global_mean` e `local_window`; generator=H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE su size, seed, k e unfolding mode; denominator=11 lambda per size/mode, observed denominator 12, label-null 768, position-null 120; non_possible=boundary unfolding-stable se una lambda promossa cade sotto local-window; not_tested=N piu grande, finestre locali diverse da 7, spettri sperimentali, Anderson 3D, many-body RP.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + grafo/cut come lettore + tensione BOUNDARY \"8 domini GUE, 5 Poisson\".\n- **Dipolo / punto-zero**: finestra fisica stabile / artefatto di unfolding. Punto-zero: la stessa riga lambda prima che l'unfolding scelga il confine al posto del dato.\n- **Piano superiore**: geometria dei campi e grafo della conoscenza; il confine e un trasporto tra poli che deve sopravvivere al cambio di coordinate spettrali.\n- **Operatori laterali scelti**: Hamiltonian flow, local unfolding, kNN graph cut.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0019 usata per fissare combo prima della misura; CE-0022 usata per scegliere operatori senza tornare a Sturmian. YSN DeltaLink=`finestra RP / cambio di unfolding`; Cornelius gene=`UNFOLDING_BEFORE_UNIVERSALITY`: RIPETI GATE, CAMBIA COORDINATA, CONTA, TAGLIA FINESTRA.\n- **Proto-ipotesi**: il terzo incluso RP non e la regione intermedia intera; e la riga che resta classically-intermediate e graph-thresholded quando cambia la normalizzazione degli spacing.\n- **Proiezione**: misura su lambda RP, size 64/96/128, 4 seed, k=2/3/4, 64 label-shuffle per lettura, 10 position-shift, due unfolding mode.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `follows_direction`\n- `why`: l'esperimento resta sul confine GUE/Poisson come terzo incluso operativo e stressa il finding fisico controllato del ciclo 08:20.\n- `not_drift`: non usa Sturmian, phi/silver/bronze, V_c o generatori locali; cambia solo la coordinata di unfolding sullo stesso perimetro RP row-aligned.\n\n## Re-discovery audit\n- **Baseline noto piu vicino**: Rosenzweig-Porter, Brody interpolation, Berry-Robnik mixture, unfolding sensitivity nei crossover spettrali.\n- **Cosa viene assorbito dal baseline**: una finestra intermedia e attesa; la dipendenza dall'unfolding e un controllo standard prima di promuovere universalita.\n- **Cosa resta Lab-specific**: il contratto `classical_intermediate + graph-thresholded + raw counts + unfolding stability` prima della parola boundary.\n- **Separazione richiesta**: `two_reader_boundary_confirmed = RP_lambda_0.045`; `unfolding_sensitive = RP_lambda_0.060`; `graph_only_residue = 0`; `graph_baseline_audit = label shuffle + position shift + unfolding switch`.\n\n## Claim Under Test\n> Nel Rosenzweig-Porter finito, una riga del confine e terzo incluso operativo solo se resta all-size thresholded sotto global mean unfolding e local-window unfolding.\n\n## Question\nLa finestra RP `0.045-0.060` del ciclo 08:20 sopporta un unfolding alternativo, o una delle due righe era coordinata-dipendente?\n\n## Ritorno fisico\n- **Punto fisico sorgente**: transizione spettrale Poisson/GUE nel Rosenzweig-Porter diagonal-plus-GUE.\n- **Attraversamento matematico**: cambio di coordinata sugli spacing, da global mean a local-window unfolding, con lo stesso grafo kNN e gli stessi null row-aligned.\n- **Punto fisico di ritorno**: una finestra finita in cui il boundary non dipende dalla normalizzazione locale degli spacing.\n- **Relazione nuova**: il boundary RP stabile e piu stretto della finestra globale: `0.045` resta, `0.060` cade.\n- **Osservabile/test fisico possibile**: ripetere `0.045` su size maggiori o su unfolding locali diversi; trattare `0.060` come coordinata sensibile.\n- **Se fallisce**: se `0.045` cade con size maggiori o altri unfolding, il risultato diventa vincolo finito, non ponte fisico.\n\n## Experiment Design\n- **Script**: `tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py`.\n- **Run**: `python tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py --out tools/data/rp_unfolding_sensitivity_audit_20260516_0921.json`.\n- **Size**: 64, 96, 128.\n- **Lambdas**: 0, 0.03, 0.045, 0.06, 0.075, 0.10, 0.18, 0.32, 0.68, 0.82, 1.0.\n- **Unfolding modes**: `global_mean`, `local_window` con window=7.\n- **Denominatori per size/mode**: observed `12` = 4 seed x 3 k; label-shuffle `768` = 12 x 64; position-shift `120` = 12 x 10.\n- **Soglia preregistrata**: observed rate `>=0.75`, lift minimo contro ciascun null `>=0.10`, p-value `<=0.05` contro ciascun null, `classical_intermediate`, pass su tutte le size e su entrambi gli unfolding.\n\n## Results\n| lambda | global pass sizes | global min obs | global min lift | global max null p | local pass sizes | local min obs | local min lift | local max null p | state |\n|---:|---|---:|---:|---:|---|---:|---:|---:|---|\n| 0.045 | 64,96,128 | 1.000000 | 0.523438 | 0.000137 | 64,96,128 | 0.750000 | 0.332031 | 0.021029 | unfolding_stable |\n| 0.060 | 64,96,128 | 0.750000 | 0.343750 | 0.017103 | [] | 0.000000 | -0.350000 | 1.000000 | unfolding_sensitive |\n| 0.075 | 64,128 | 0.666667 | 0.273437 | 0.051823 | [] | 0.000000 | -0.300000 | 1.000000 | intermittent/global_only |\n\n### Row Counts\n| mode | size | lambda | observed | label null | label p | position null | position p | min lift | pass |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---|\n| global_mean | 64 | 0.045 | 12/12 | 353/768 | 0.000089 | 32/120 | 0.000000 | 0.540365 | yes |\n| global_mean | 96 | 0.045 | 12/12 | 352/768 | 0.000086 | 44/120 | 0.000006 | 0.541667 | yes |\n| global_mean | 128 | 0.045 | 12/12 | 366/768 | 0.000137 | 34/120 | 0.000000 | 0.523438 | yes |\n| local_window | 64 | 0.045 | 12/12 | 353/768 | 0.000089 | 36/120 | 0.000001 | 0.540365 | yes |\n| local_window | 96 | 0.045 | 12/12 | 355/768 | 0.000095 | 44/120 | 0.000006 | 0.537760 | yes |\n| local_window | 128 | 0.045 | 9/12 | 321/768 | 0.021029 | 48/120 | 0.015267 | 0.332031 | yes |\n| local_window | 64 | 0.060 | 4/12 | 319/768 | 0.805893 | 56/120 | 0.889085 | -0.133333 | no |\n| local_window | 96 | 0.060 | 4/12 | 355/768 | 0.883142 | 53/120 | 0.852526 | -0.128906 | no |\n| local_window | 128 | 0.060 | 0/12 | 231/768 | 1.000000 | 42/120 | 1.000000 | -0.350000 | no |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: `RP_lambda_0.045` passa in `global_mean` e `local_window` su tutte le size. Il punto debole e local-window N=128 con `9/12`, ma resta sopra soglia con max null p=`0.021029` e min lift=`0.332031`.\n2. Verificato: `RP_lambda_0.060` passa in global_mean su tutte le size, ma cade in local-window con `4/12`, `4/12`, `0/12`; i p-value locali sono alti e il lift minimo diventa negativo.\n3. Verificato: `RP_lambda_0.075` non era all-size neppure in global_mean e cade interamente in local-window.\n4. Inferito dal perimetro: il boundary fisico controllato non e la finestra `0.045-0.060`; il nucleo unfolding-stable e `0.045`, mentre `0.060` e una coordinata utile ma non invariante.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT/FINDING\n\nIl finding 08:20 viene ristretto al nodo regressivo giusto: non \"finestra RP `0.045-0.060` stabile\", ma \"`RP_lambda_0.045` e terzo incluso operativo unfolding-stable nel perimetro finito testato\". `RP_lambda_0.060` resta boundary global-mean, non boundary invariantoide. Il prossimo ciclo deve stressare `0.045`, non salvare `0.060`.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: boundary robusto; boundary coordinata-dipendente.\n- **Singolare**: stessa riga lambda sotto cambio di unfolding.\n- **Invariante di passaggio**: `classical_intermediate + raw-count threshold + all-size + all-unfolding`.\n- **Campo di possibilita**: possibile = usare `0.045` come nucleo RP per size/unfolding stress; non-possibile = promuovere `0.060` come stabile senza qualificare global_mean.\n\n## Consecutio\nPortare `RP_lambda_0.045` su un controllo piu duro: size maggiore oppure seconda finestra locale. Se regge, rimbalzo fisico B su Anderson 3D con gate raw-count; se cade, cristallizzare `finite_RP_lambda_0.045_boundary` come vincolo di perimetro.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. `tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py` e uno stress-test riusabile per separare boundary stabile da boundary dipendente dalla normalizzazione degli spacing.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale su TRASCENDENZA_LIMITE; direzione BOUNDARY ha prevalso per contratto vivo del campo.\n- `python -m py_compile tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py` completato.\n- `python tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py --out tools/data/rp_unfolding_sensitivity_audit_20260516_0921.json` completato.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_rp_unfolding_sensitivity_audit.py`\n- Data: `tools/data/rp_unfolding_sensitivity_audit_20260516_0921.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260516_0921.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1901: "tensions": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1902: "verdict": "CONSTRAINT\n\nIl gate two-reader attraversa Anderson 3D nel perimetro finito, ma non chiude il mobility edge. La riga promuovibile e operativa, non fisica-asintotica: `W=20` e il punto in cui i due lett", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1903: "verdict_en": "CONSTRAINT\n\nIl gate two-reader attraversa Anderson 3D nel perimetro finito, ma non chiude il mobility edge. La riga promuovibile e operativa, non fisica-asintotica: `W=20` e il punto in cui i due lett", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1905: "content_preview": "# Agent Report - Anderson 3D Mobility-Edge Two-Reader Audit\n**Date**: 2026-05-15 19:47 \n**Piano**: 123 \n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8) \n**verdict**: CONSTRAINT - il gate two-reader trasferisce fuori da Rosenzweig-Porter su Anderson 3D solo come riga finita W=20; le righe W=16/16.5 sono mobility-edge candidate ma non size-stable. \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, wigner_poisson_like_weight, mean_ipr, par", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1906: "content_full": "# Agent Report - Anderson 3D Mobility-Edge Two-Reader Audit\n**Date**: 2026-05-15 19:47 \n**Piano**: 123 \n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8) \n**verdict**: CONSTRAINT - il gate two-reader trasferisce fuori da Rosenzweig-Porter su Anderson 3D solo come riga finita W=20; le righe W=16/16.5 sono mobility-edge candidate ma non size-stable. \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, wigner_poisson_like_weight, mean_ipr, participation_entropy, graph_bridge_frequency, size_stability, centroid_margin, cross_neighbor_fraction, classical_audit_state] \n**observable_contract**: claim=il gate BOUNDARY trasferisce oltre RP solo se la stessa riga Anderson W resta stable_graph_bridge+classical_intermediate su tutte le taglie testate; observable=two_reader_all_sizes da graph_bridge_frequency unita ad adjacent ratio, Brody q, peso Wigner/Poisson, IPR ed entropia di partecipazione; operator=Hamiltoniana Anderson 3D tight-binding periodica, sweep disorder, perturbazione seed+kNN; generator=H=sum_i eps_i |i> Il gate two-reader size-stable attraversa da Rosenzweig-Porter ad Anderson 3D se una riga W resta insieme ponte grafico stabile e intermedia classica su L={5,6}.\n\n## Question\nIl boundary come intersezione lettore classico + lettore grafico attraversa il dominio Anderson, oppure resta specifico del flusso RP?\n\n## Ritorno fisico\n- **Punto fisico sorgente**: crossover RP tra Poisson e Wigner-Dyson/GUE-like.\n- **Attraversamento matematico**: contratto row-aligned a due lettori, con grafo kNN perturbato e audit spettrale classico.\n- **Punto fisico di ritorno**: Anderson 3D tight-binding con transizione metallico/localizzato.\n- **Relazione nuova**: il gate trasferisce come procedura di audit finite-size, ma la riga fisica si sposta: non `lambda=0.060`, bensi disorder W=20 nel perimetro L={5,6}.\n- **Osservabile/test fisico possibile**: ripetere con L maggiori e sparse eigensolver vicino al centro banda; il segnale e la convergenza o caduta della riga W=20 rispetto a W=16/16.5.\n- **Se fallisce**: se W=20 cade con L maggiori e W=16/16.5 diventa stabile, il ciclo attuale resta scaffold finite-size; se nessuna riga resta a due lettori, il trasferimento Anderson e falsificato.\n\n## Experiment Design\n- **Script**: `tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py`.\n- **Run**: `python tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py --out tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260515_1947.json`.\n- **Denominatore**: 11 righe W: 2, 4, 8, 12, 14, 16, 16.5, 17, 20, 24, 32.\n- **Taglie**: L={5,6}, sites={125,216}; reps=8; central fraction=0.45.\n- **Perturbazione grafo**: seed={202605151947,202605151948}, k={2,3,4}; 6 letture grafiche per taglia.\n- **Contratto osservabile-operatore**: il ciclo testa trasferimento cross-dominio del gate; non testa stima asintotica di W_c o scaling critico.\n\n## Results\n| summary | value |\n|---|---:|\n| sizes analyzed | 2 |\n| disorder rows | 11 |\n| two_reader_all_sizes | 1 |\n| two_reader_intermittent | 2 |\n| graph_only_residue L=5 | 3 |\n| graph_only_residue L=6 | 4 |\n\n| L | two-reader rows | graph-only residue | classic-only residue |\n|---:|---|---:|---:|\n| 5 | W=16.00, W=20.00 | 3 | 3 |\n| 6 | W=16.50, W=20.00 | 4 | 4 |\n\n| row | cross-size state | min graph frequency | max graph frequency | adjacent r by L |\n|---|---|---:|---:|---|\n| W=16.00 | intermittent two-reader | 0.667 | 0.833 | 0.502545, 0.514892 |\n| W=16.50 | intermittent two-reader | 0.500 | 1.000 | 0.520130, 0.504157 |\n| W=20.00 | two-reader all sizes | 1.000 | 1.000 | 0.494405, 0.491363 |\n\n| row | size states |\n|---|---|\n| W=8.00 | L5/L6 stable_graph_bridge+classical_wigner_endpoint |\n| W=12.00 | L5/L6 stable_graph_bridge+classical_wigner_endpoint |\n| W=14.00 | L5 parameter_sensitive_bridge+classical_wigner_endpoint; L6 stable_graph_bridge+classical_wigner_endpoint |\n| W=17.00 | L5/L6 stable_graph_bridge+classical_wigner_endpoint |\n| W=20.00 | L5/L6 stable_graph_bridge+classical_intermediate |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: `Anderson3D_W_20.00` e l'unica riga stable_graph_bridge+classical_intermediate in entrambe le taglie testate.\n2. Verificato: `W=16.00` e `W=16.50` sono righe intermittenti; si alternano tra ponte stabile e ponte parametrico/classico intermedio.\n3. Verificato: il grafo produce residui endpoint Wigner stabili su W=8,12,17 e parzialmente W=14. Questi sono `graph_only_residue`, non two-reader boundary.\n4. Inferito dal perimetro: la riga W=20 sopra il mobility edge noto segnala finite-size/local-unfolding sensitivity; il gate trasferisce come audit, non come nuova stima critica.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT\n\nIl gate two-reader attraversa Anderson 3D nel perimetro finito, ma non chiude il mobility edge. La riga promuovibile e operativa, non fisica-asintotica: `W=20` e il punto in cui i due lettori concordano su L={5,6}; `W=16/16.5` resta il contro-perimetro da stressare con L maggiori.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: riga W a due lettori; residuo grafico endpoint Wigner.\n- **Singolare**: disorder row-aligned prima della classificazione metallico/localizzato.\n- **Invariante di passaggio**: concordanza `stable_graph_bridge + classical_intermediate` su taglie multiple.\n- **Campo di possibilita**: possibile = usare il gate come audit finite-size Anderson/RP; non-possibile = identificare il mobility edge da ponte grafico senza audit classico o da una taglia sola.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo utile non aggiunge metriche. Deve aumentare la taglia o usare sparse eigensolver vicino al centro banda per decidere se W=20 e shift finito del lettore o se W=16/16.5 diventa la riga two-reader quando il sistema si avvicina al limite.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. Lo script e riusabile per audit two-reader su flussi Anderson 3D e restituisce righe all-size, righe intermittenti, residui graph-only e classic-only.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`; la direzione viva BOUNDARY ha prevalso per aderenza esplicita al campo.\n- `python -m py_compile tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py` completato.\n- `python tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py --out tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260515_1947.json` completato.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py`\n- Data: `tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260515_1947.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260515_1947.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1912: "text": "> Il gate two-reader size-stable attraversa da Rosenzweig-Porter ad Anderson 3D se una riga W resta insieme ponte grafico stabile e intermedia classic" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1924: "text": "- **Script**: `tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py`.\n- **Run**: `python tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py --out tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_a" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1930: "text": "| summary | value |\n|---|---:|\n| sizes analyzed | 2 |\n| disorder rows | 11 |\n| two_reader_all_sizes | 1 |\n| two_reader_intermittent | 2 |\n| graph_only_residue L=5 | 3 |\n| graph_only_residue L=6 | 4 |\n" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1936: "text": "CONSTRAINT\n\nIl gate two-reader attraversa Anderson 3D nel perimetro finito, ma non chiude il mobility edge. La riga promuovibile e operativa, non fisi" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1952: "tensions": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1956: "content_preview": "# Agent Report - RP Boundary Size-Stability Audit\n**Date**: 2026-05-15 19:40 \n**Piano**: 122 \n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8) \n**verdict**: CONSTRAINT - la riga Rosenzweig-Porter `lambda=0.060` sopravvive come unico boundary a due lettori su N={64,96,128}; le righe adiacenti sono intermittenti. \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, mean_ipr, graph_bridge_frequency, size_stabili", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1957: "content_full": "# Agent Report - RP Boundary Size-Stability Audit\n**Date**: 2026-05-15 19:40 \n**Piano**: 122 \n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8) \n**verdict**: CONSTRAINT - la riga Rosenzweig-Porter `lambda=0.060` sopravvive come unico boundary a due lettori su N={64,96,128}; le righe adiacenti sono intermittenti. \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, mean_ipr, graph_bridge_frequency, size_stability, centroid_margin, cross_neighbor_fraction, classical_audit_state] \n**observable_contract**: claim=il gate RP a due lettori e fisico solo se la stessa riga lambda resta stabile attraversando le taglie; observable=two_reader_all_sizes da graph_bridge_frequency unita a Brody q, peso Wigner/Poisson, SR e IPR; operator=flusso Rosenzweig-Porter diagonal-plus-GUE ripetuto su N, seed e perturbazioni kNN; generator=H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE; denominator=11 righe lambda identiche su N={64,96,128}; non_possible=claim fisico two-reader se nessuna riga e stable_graph_bridge+classical_intermediate in tutte le taglie; not_tested=limite N infinito, unfolding alternativi, Anderson/mobility edge, varianti many-body.\n\n## Prima impressione\nIl confine RP non si allarga quando cambia la taglia. Il punto-zero resta `lambda=0.060`; `0.045` e `0.075` sono bordo mobile del lettore, non boundary.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + flusso Hamiltoniano RP + tensione BOUNDARY \"8 domini GUE, 5 Poisson\".\n- **Dipolo / punto-zero**: polo Poisson diagonale / polo GUE. Punto-zero: riga lambda che resta insieme ponte grafico stabile e intermedia classica su piu taglie.\n- **Piano superiore**: geometria del campo Hamiltoniano con audit di scala; la riga non vale perche appare in un run, vale se attraversa N senza perdere il doppio lettore.\n- **Operatori laterali scelti**: spettro Hamiltoniano, flusso/stabilita, grafo kNN. Entrano per trasformare il residuo 19:33 in stress di scala, non in nuova metrica.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0019 `Respiro fuori-tempo` usata per costruire la combo prima dei numeri; CE-0022 `Palette operatoria espansa del Lab` usata con operatori spettro/flusso/grafo; YSN DeltaLink=`riga finita / riga size-stable`; Cornelius gene=`RP_Size_Gate`: GENERA taglia, MISURA classico, COSTRUISCI grafo, INTERSECA righe, SEPARA intermittenti.\n- **Proto-ipotesi**: il terzo incluso operativo nel flusso RP e una riga size-stable; una fascia lambda che compare solo in alcune taglie appartiene al lettore, non al boundary.\n- **Proiezione**: stessa griglia lambda su N={64,96,128}, seed={202605151940,202605151941}, k={2,3,4}; la riga sopravvive solo se e `stable_graph_bridge+classical_intermediate` in tutte le taglie.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `follows_direction`\n- `why`: il ciclo resta sul confine GUE/Poisson e testa il terzo incluso operativo dentro un flusso Hamiltoniano controllato, con separazione tra endpoint, riga a due lettori e residui del grafo.\n- `not_drift`: non usa phi/Sturmian, V_c o il report 18:26 bloccato; usa il 19:33 solo come nodo regressivo da stressare su taglia.\n\n## Re-discovery audit\n- **Baseline noto piu vicino**: crossover Rosenzweig-Porter / Wigner-Dyson-GUE vs Poisson, letto con adjacent gap ratio, Brody q e mistura Wigner/Poisson.\n- **Cosa viene assorbito dal baseline**: la fascia classica intermedia ampia: 8 righe classic-only per ogni taglia non sono finding Lab.\n- **Cosa resta Lab-specific**: il contratto two-reader size-stable come audit operativo finite-size. Non e una scoperta RP nuova.\n- **Cosa resta artifact/classificazione grafica**: `RP_lambda_0.045` e `RP_lambda_0.075` sono intermittenti; appaiono in alcune taglie o con frequenza insufficiente.\n- **Correzione L3/L5 richiesta**: `two_reader_boundary_confirmed = 1`; `graph_only_residue = 0`; `scope_change_declared = true`; `graph_baseline_audit = kNN stability + size sweep + Brody/Berry-like row-aligned`. Non sommo le righe classic-only al boundary a due lettori.\n\n## Claim Under Test\n> Nel flusso Rosenzweig-Porter, il BOUNDARY fisico e la riga lambda che resta `stable_graph_bridge+classical_intermediate` su tutte le taglie testate.\n\n## Question\nLa riga `RP_lambda_0.060` del 19:33 sopravvive come boundary size-stable, oppure era un punto finito dipendente da N=96?\n\n## Ritorno fisico\n- **Punto fisico sorgente**: transizione spettrale tra indipendenza/localizzazione Poisson e repulsione GUE.\n- **Attraversamento matematico**: Hamiltoniana diagonal-plus-GUE, osservabili sui gap, Brody/Berry-like e grafo kNN perturbato su taglie multiple.\n- **Punto fisico di ritorno**: un audit finite-size per localizzare la riga di crossover RP che ha concordanza tra lettore classico e lettore grafico.\n- **Relazione nuova**: il gate fisico non e il numero di righe intermedie, ma l'intersezione size-stable delle righe a due lettori.\n- **Osservabile/test fisico possibile**: ripetere su N maggiori o su Anderson 3D multi-size; il segnale e la persistenza della stessa riga a due lettori.\n- **Se fallisce**: se `lambda=0.060` cade con N maggiori o unfolding alternativi, il gate RP resta scaffold finite-size e non criterio fisico promuovibile.\n\n## Experiment Design\n- **Script**: `tools/exp_rp_boundary_size_stability_audit.py`.\n- **Run**: `python tools/exp_rp_boundary_size_stability_audit.py --out tools/data/rp_boundary_size_stability_audit_20260515_1940.json`.\n- **Denominatore**: 11 righe lambda: 0, 0.03, 0.045, 0.06, 0.075, 0.10, 0.18, 0.32, 0.68, 0.82, 1.0.\n- **Taglie**: N={64,96,128}; reps=12; central fraction=0.6.\n- **Perturbazione grafo**: seed={202605151940,202605151941}, k={2,3,4}; 6 letture grafiche per taglia.\n- **Contratto osservabile-operatore**: il ciclo testa stabilita cross-size del gate RP; non testa universalita asintotica, altre normalizzazioni di unfolding o sistemi Anderson.\n\n## Results\n| summary | value |\n|---|---:|\n| sizes analyzed | 3 |\n| lambda rows | 11 |\n| two_reader_all_sizes | 1 |\n| two_reader_intermittent | 2 |\n| graph_only_residue | 0 |\n\n| N | two-reader rows | graph-only residue | classic-only residue |\n|---:|---|---:|---:|\n| 64 | RP_lambda_0.060, RP_lambda_0.075 | 0 | 8 |\n| 96 | RP_lambda_0.045, RP_lambda_0.060 | 0 | 8 |\n| 128 | RP_lambda_0.045, RP_lambda_0.060 | 0 | 8 |\n\n| row | cross-size state | min graph frequency | max graph frequency |\n|---|---|---:|---:|\n| RP_lambda_0.045 | intermittent two-reader | 0.500 | 1.000 |\n| RP_lambda_0.060 | two-reader all sizes | 0.833 | 1.000 |\n| RP_lambda_0.075 | intermittent two-reader | 0.333 | 1.000 |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: `RP_lambda_0.060` e l'unica riga `stable_graph_bridge+classical_intermediate` in tutte le taglie testate.\n2. Verificato: `RP_lambda_0.045` e intermittente; e stabile a N=96 e N=128, ma solo parameter-sensitive a N=64.\n3. Verificato: `RP_lambda_0.075` e intermittente; e stabile a N=64, ma parameter-sensitive a N=96 e N=128.\n4. Verificato: `graph_only_residue = 0` su tutte le taglie. Il residuo Lab-specific graph-only non rientra nel flusso RP size-sweep.\n5. Verificato: ogni taglia produce 8 righe classic-only. La fascia classica ampia e baseline di crossover, non terzo incluso operativo.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT\n\nIl gate RP a due lettori sopravvive nel perimetro finito come una sola riga size-stable: `lambda=0.060`. Le righe `0.045` e `0.075` delimitano il bordo mobile del lettore. Il claim promuovibile resta operativo e stretto: boundary fisico RP = intersezione cross-size di ponte grafico stabile e intermediacy classica, non fascia classica e non residuo graph-only.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: riga a due lettori size-stable; fascia classica intermedia.\n- **Singolare**: lambda row-aligned prima della classificazione per taglia.\n- **Invariante di passaggio**: `stable_graph_bridge + classical_intermediate` presente in ogni N testato.\n- **Campo di possibilita**: possibile = audit finite-size di crossover RP/Anderson con intersezione cross-size; non-possibile = chiamare boundary una riga intermittente o una fascia classic-only.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo utile porta lo stesso contratto su Anderson 3D multi-size o aumenta N/reps su RP. La domanda non e aggiungere metriche: e vedere se `lambda=0.060` resta riga fisica o si sposta quando il controllo diventa piu vicino al limite asintotico.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. Lo script e riusabile per stressare gate GUE/Poisson controllati su taglie multiple e restituisce direttamente righe all-size, righe intermittenti, residui graph-only e residui classic-only.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`; la direzione viva BOUNDARY ha prevalso per aderenza al campo.\n- `python -m py_compile tools/exp_rp_boundary_size_stability_audit.py` completato.\n- `python tools/exp_rp_boundary_size_stability_audit.py --out tools/data/rp_boundary_size_stability_audit_20260515_1940.json` completato.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_rp_boundary_size_stability_audit.py`\n- Data: `tools/data/rp_boundary_size_stability_audit_20260515_1940.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260515_1940.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1963: "text": "> Nel flusso Rosenzweig-Porter, il BOUNDARY fisico e la riga lambda che resta `stable_graph_bridge+classical_intermediate` su tutte le taglie testate." tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:1981: "text": "| summary | value |\n|---|---:|\n| sizes analyzed | 3 |\n| lambda rows | 11 |\n| two_reader_all_sizes | 1 |\n| two_reader_intermittent | 2 |\n| graph_only_residue | 0 |\n\n| N | two-reader rows | graph-only r" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:2003: "tensions": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:2007: "content_preview": "# Agent Report - Rosenzweig-Porter Physical Bridge Audit\n**Date**: 2026-05-15 19:33 \n**Piano**: 121 \n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8) \n**verdict**: CONSTRAINT - il gate a due lettori trasferisce sul flusso Rosenzweig-Porter solo in una riga stabile; il residuo Lab-specific graph-only cade a zero nel perimetro fisico controllato. \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, mean_ipr, gr", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:2008: "content_full": "# Agent Report - Rosenzweig-Porter Physical Bridge Audit\n**Date**: 2026-05-15 19:33 \n**Piano**: 121 \n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8) \n**verdict**: CONSTRAINT - il gate a due lettori trasferisce sul flusso Rosenzweig-Porter solo in una riga stabile; il residuo Lab-specific graph-only cade a zero nel perimetro fisico controllato. \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, mean_ipr, graph_bridge_frequency, centroid_margin, cross_neighbor_fraction, classical_audit_state] \n**observable_contract**: claim=il BOUNDARY a due lettori trasferisce a un crossover fisico controllato solo dove stabilita grafica e intermediacy classica concordano sulla stessa riga lambda; observable=graph_bridge_frequency unito a Brody q, peso Wigner/Poisson, SR e IPR; operator=flusso Hamiltoniano Rosenzweig-Porter diagonal-plus-GUE con perturbazione kNN; generator=H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE; denominator=13 righe lambda x 3 seed x k={2,3,4}; non_possible=claim Lab-specific graph-only se ogni ponte grafico stabile e anche intermedio classico, oppure claim fisico se dominano righe classic-only; not_tested=universalita asintotica RP, unfolding alternativi, spettri sperimentali, many-body localization.\n\n## Prima impressione\nIl confine fisico non eredita i tre residui graph-only del perimetro Lab. Quando il sistema ha un parametro Hamiltoniano vero, il grafo trova un solo punto-zero stretto e il lettore classico vede una fascia piu larga.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + grafo/crossover spettrale + tensione BOUNDARY \"8 domini GUE, 5 Poisson\".\n- **Dipolo / punto-zero**: polo diagonale Poisson / polo GUE. Punto-zero: riga lambda in cui il flusso e tra i due poli senza essere endpoint.\n- **Piano superiore**: geometria del campo Hamiltoniano; il parametro lambda e il grafo non decidono separatamente, devono convergere sulla stessa riga.\n- **Proto-ipotesi**: il residuo graph-only del perimetro composito Lab non e una legge del boundary; in un flusso fisico controllato sopravvive solo se resta graph bridge senza essere gia spiegato dal crossover classico.\n- **Possibile/non-possibile**: possibile = usare `graph_bridge_frequency + classical_audit_state` come audit fisico finite-size; non-possibile = promuovere graph-only bridge senza Hamiltoniana controllata o sommare classic-only e graph-only.\n- **Proiezione**: 13 lambda Rosenzweig-Porter, tre seed, kNN k=2/3/4, Brody/Berry-like e grafo sulle stesse righe.\n\n### Contaminazione cognitiva\n- **CE-0019 metabolizzata**: `tools/data/cognitive_enzymes_archive.md`, voce `CE-0019 - Respiro fuori-tempo`. Enzima usato: combo prima della misura; impedisce di ripetere il deposito 13 righe e forza il rientro in un flusso fisico.\n- **CE-0022 metabolizzata**: `tools/data/cognitive_enzymes_archive.md`, voce `CE-0022 - Palette operatoria espansa del Lab`. Operatori scelti: spettro Hamiltoniano, grafo, controllo/null; scartati operatori che producevano solo analogia.\n- **YSN DeltaLink**: `residuo graph-only Lab / flusso Hamiltoniano controllato`.\n- **Cornelius gene**: `RP_Two_Reader_Audit`: GENERA lambda, MISURA classico, COSTRUISCI grafo, STRESSA k/seed, SEPARA residui.\n- **KSAR step**: reiterazione del kernel 19:15 su un dominio fisico nuovo; nessuna promozione del residuo prima del test.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `follows_direction`\n- `why`: l'esperimento porta il perimetro vivo GUE/Poisson su un sistema Rosenzweig-Porter controllato e testa il confine come terzo incluso operativo con due lettori.\n- `not_drift`: non usa phi/Sturmian, V_c o il report 18:26 bloccato; usa la consecutio 19:15 solo come ponte verso Hamiltoniana fisica row-aligned.\n\n## Re-discovery audit\n- **Baseline noto piu vicino**: crossover Rosenzweig-Porter / Wigner-Dyson-GUE vs Poisson, letto con adjacent gap ratio, Brody q e mistura Wigner/Poisson.\n- **Cosa viene assorbito dal baseline**: la riga `RP_lambda_0.060` e classica e grafica insieme; non e scoperta fisica nuova, e il punto finito in cui i due lettori concordano.\n- **Cosa resta Lab-specific**: nessun `stable_graph_bridge+endpoint` resta. `graph_only_residue = 0`.\n- **Cosa resta artifact/classificazione grafica**: `RP_lambda_0.100` e ponte parametrico, non stabile; dipende da k e seed.\n- **Cosa resta classic-only**: 11 righe sono intermedie per il lettore classico senza ponte grafico stabile. Questo e crossover scalare o discordanza del lettore Berry-like, non terzo incluso operativo.\n- **Correzione L3/L5 richiesta**: `two_reader_boundary_confirmed = 1`; `graph_only_residue = 0`; `scope_change_declared = true`; `graph_baseline_audit = kNN stability + Brody/Berry-like row-aligned`. Non sommo le 11 righe classic-only al boundary a due lettori.\n\n## Claim Under Test\n> Nel flusso Rosenzweig-Porter controllato, il BOUNDARY a due lettori sopravvive solo dove una riga lambda e insieme ponte grafico stabile e intermedia classica.\n\n## Question\nIl residuo graph-only del perimetro Lab sopravvive fuori dal deposito composito, oppure il crossover fisico lo assorbe?\n\n## Ritorno fisico\n- **Punto fisico sorgente**: transizione spettrale tra indipendenza/localizzazione Poisson e repulsione GUE.\n- **Attraversamento matematico**: Hamiltoniana diagonal-plus-GUE, osservabili canonici sui gap, Brody/Berry-like e grafo kNN perturbato.\n- **Punto fisico di ritorno**: il gate a due lettori diventa un audit finite-size del punto di crossover, non un claim graph-only autonomo.\n- **Osservabile/test fisico possibile**: ripetere su Anderson 3D multi-size o RP con unfolding locale; il segnale da cercare e stabilita della riga a due lettori, non crescita del numero di intermedi classici.\n- **Se fallisce**: se lambda 0.060 sparisce con N/reps maggiori, il gate fisico diventa solo scaffold; se emergono graph-only stabili, il residuo Lab rientra come candidato da isolare.\n\n## Experiment Design\n- **Script**: `tools/exp_rosenzweig_porter_bridge_physical_audit.py`.\n- **Run**: `python tools/exp_rosenzweig_porter_bridge_physical_audit.py --out tools/data/rosenzweig_porter_bridge_physical_audit_20260515_1933.json`.\n- **Hamiltoniana**: `H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE`, `N=96`, `reps=24`, central fraction 0.6.\n- **Denominatore**: 13 righe lambda: 0, 0.01, 0.03, 0.06, 0.10, 0.18, 0.32, 0.50, 0.68, 0.82, 0.90, 0.97, 1.0.\n- **Perturbazione grafo**: seed={202605151933,202605151934,202605151935}, k={2,3,4}, 9 letture.\n- **Contratto osservabile-operatore**: il ciclo testa trasferimento del gate composito su un flusso fisico; non testa limite asintotico, unfolding dedicato o dati sperimentali.\n\n## Results\n| summary | value |\n|---|---:|\n| rows analyzed | 13 |\n| graph reader runs | 9 |\n| two_reader_boundary_confirmed | 1 |\n| graph_only_residue | 0 |\n| classic_only_residue | 11 |\n\n| composite state | count |\n|---|---:|\n| stable_graph_bridge+classical_intermediate | 1 |\n| parameter_sensitive_bridge+classical_intermediate | 1 |\n| unstable_non_bridge+classical_intermediate | 10 |\n| unstable_non_bridge+classical_poisson_endpoint | 1 |\n\n| row | graph frequency | classical state | Brody q | Wigner/Poisson weight | SR |\n|---|---:|---|---:|---:|---:|\n| RP_lambda_0.000 | 0.000 | classical_poisson_endpoint | 0.000 | 0.000 | 0.383 |\n| RP_lambda_0.030 | 0.000 | classical_intermediate | 0.427 | 0.300 | 0.510 |\n| RP_lambda_0.060 | 1.000 | classical_intermediate | 0.540 | 0.373 | 0.528 |\n| RP_lambda_0.100 | 0.667 | classical_intermediate | 0.653 | 0.420 | 0.524 |\n| RP_lambda_0.180 | 0.222 | classical_intermediate | 0.813 | 0.460 | 0.534 |\n| RP_lambda_0.500 | 0.000 | classical_intermediate | 0.900 | 0.493 | 0.535 |\n| RP_lambda_1.000 | 0.000 | classical_intermediate | 0.980 | 0.507 | 0.534 |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: `RP_lambda_0.060` e l'unica riga `stable_graph_bridge+classical_intermediate`, 9/9 letture grafiche.\n2. Verificato: `RP_lambda_0.100` e ponte parametrico, 6/9 letture; non entra nel boundary confermato.\n3. Verificato: `graph_only_residue = 0`. I tre residui graph-only del perimetro Lab 19:15 non trasferiscono come residui autonomi nel flusso RP.\n4. Verificato: il lettore classico e largo: marca 11/13 righe come `classical_intermediate`. Questa fascia e baseline di crossover o discordanza del lettore scalare, non finding Lab.\n5. Inferito dal perimetro: il nodo regressivo corregge il contratto da \"ponte grafico stabile\" a \"riga fisica a due lettori\"; il grafo da solo non basta.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT\n\nIl boundary fisico esiste nel perimetro RP finito come una riga a due lettori: `lambda=0.060`. Il residuo graph-only non sopravvive. La parte nuova del ciclo non e una scoperta RP, ma il vincolo operativo: il gate Lab-specific deve perdere autorita quando un flusso Hamiltoniano controllato lo assorbe nel crossover classico.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: crossover classico scalare; ponte grafico stabile.\n- **Singolare**: lambda row-aligned prima della promozione a boundary.\n- **Invariante di passaggio**: concordanza `stable_graph_bridge + classical_intermediate`.\n- **Campo di possibilita**: audit fisico finite-size su RP/Anderson con due lettori.\n- **Campo non-possibile**: residuo graph-only come legge del confine in assenza di sopravvivenza su Hamiltoniana controllata.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo utile non deve aumentare il numero di metriche. Deve stressare la riga `RP_lambda_0.060` su taglie/repliche o portare lo stesso contratto su Anderson 3D multi-size. Il criterio e semplice: se la riga a due lettori resta, il gate diventa strumento fisico finite-size; se cade, BOUNDARY torna a scaffold di classificazione.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. Lo script e riusabile come audit fisico two-reader per flussi Hamiltoniani controllati e separa automaticamente conferma a due lettori, graph-only residue e classic-only residue.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`; la direzione viva BOUNDARY ha prevalso per aderenza al campo.\n- `python -m py_compile tools/exp_rosenzweig_porter_bridge_physical_audit.py` completato.\n- `python tools/exp_rosenzweig_porter_bridge_physical_audit.py --out tools/data/rosenzweig_porter_bridge_physical_audit_20260515_1933.json` completato.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_rosenzweig_porter_bridge_physical_audit.py`\n- Data: `tools/data/rosenzweig_porter_bridge_physical_audit_20260515_1933.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260515_1933.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:2014: "text": "> Nel flusso Rosenzweig-Porter controllato, il BOUNDARY a due lettori sopravvive solo dove una riga lambda e insieme ponte grafico stabile e intermedi" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:2032: "text": "| summary | value |\n|---|---:|\n| rows analyzed | 13 |\n| graph reader runs | 9 |\n| two_reader_boundary_confirmed | 1 |\n| graph_only_residue | 0 |\n| classic_only_residue | 11 |\n\n| composite state | coun" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:2054: "tensions": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:2057: "findings": "1. Verificato: il denominatore resta quello richiesto, 13 righe con 8 GUE e 5 Poisson.\n2. Verificato: un solo nodo ponte del grafo e' anche intermedio classico: `numeri_primi:cycle_3`.\n3. Verificato: tre nodi ponte sono graph-only: `percolation:cycle_9`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13`.\n4. Verificato: quattro righe sono classic-only intermediate senza es", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:2058: "content_preview": "# Agent Report - Boundary Classical Crossover Audit\n**Date**: 2026-05-15 19:04\n**Piano**: 120\n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8)\n**verdict**: CONSTRAINT - i nodi ponte del gate 18:55 non collassano su un parametro classico unico; Brody/Berry-Robnik-like spiegano `numeri_primi`, ma lasciano tre bridge graph-only e quattro intermedi classici non-bridge.\nobservables_registry: none; classical audit coordinates plus prior graph observables\nobservables_used: [brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, ", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:2059: "content_full": "# Agent Report - Boundary Classical Crossover Audit\n**Date**: 2026-05-15 19:04\n**Piano**: 120\n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8)\n**verdict**: CONSTRAINT - i nodi ponte del gate 18:55 non collassano su un parametro classico unico; Brody/Berry-Robnik-like spiegano `numeri_primi`, ma lasciano tre bridge graph-only e quattro intermedi classici non-bridge.\nobservables_registry: none; classical audit coordinates plus prior graph observables\nobservables_used: [brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, mixture_ks, graph_boundary_state_from_1855, centroid_margin_from_1855, cross_neighbor_fraction_from_1855]\n**observable_contract**: claim=il bridge Lab conserva residuo dopo confronto con scalari classici di crossover; observable=Brody q row-aligned, peso GUE Berry-Robnik-like, stato ponte del grafo 18:55; operator=classical scalar audit sulle stesse 13 righe BOUNDARY; generator=row_spacings(domain) + boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855; denominator=13 righe, 8 GUE e 5 Poisson; non_possible=bridge Lab-specific se ogni graph bridge e' anche intermedio classico e non esiste classic-only intermediate; not_tested=flusso Hamiltoniano Rosenzweig-Porter vero, unfolding fisico alternativo, universalita asintotica.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + grafo/crossover spettrale + tensione BOUNDARY \"8 domini GUE, 5 Poisson\".\n- **Dipolo / punto-zero**: repulsione spettrale / indipendenza spettrale. Punto-zero: riga di dominio prima che venga letta come label, parametro Brody o nodo del grafo.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza con audit assiomatico su baseline note; la domanda non e' \"quanto vale q\", ma se q esaurisce il ponte.\n- **Proto-ipotesi**: il terzo incluso operativo non coincide con un singolo scalare di crossover. Se coincide, il bridge Lab e' re-discovery di Brody/Berry-Robnik; se diverge, il contenuto Lab e' nella relazione tra geometria locale e scalare classico.\n- **Possibile/non-possibile**: possibile = usare nodi ponte come righe fisiche candidate oltre la classificazione GUE/Poisson; non-possibile = rivendicare un nuovo crossover se i nodi ponte sono solo Brody/Berry-Robnik rietichettato.\n- **Proiezione**: stimo Brody q e peso GUE di una mistura Poisson/GUE-surmise per ciascuna delle 13 righe gia' classificate dal grafo 18:55.\n\n### Contaminazione cognitiva\n- **YSN DeltaLink**: il DeltaLink usato e' `crossover classico / grafo Lab`: la sorpresa cercata e' il disaccordo, non la conferma dei nodi ponte.\n- **Cornelius gene**: `Classical_Audit_Gate`: \"Un ponte Lab sopravvive solo dopo il lettore classico piu vicino.\" Operatori: FITTA scalare noto; ALLINEA righe; ISOLA residuo.\n- **KSAR step**: perturbazione = feedback falsifier L5; focalizzazione = una sola domanda, \"i bridge collassano su Brody/Berry-Robnik?\"; proiezione = audit row-aligned sulle 13 righe.\n- **PVI attack**: un revisore esterno puo' dire che `third_included_candidate` e' solo un nome Lab per un crossover Brody. Il test attacca esattamente quel presupposto.\n- **Vault**: Rosenzweig-Porter vero resta fuori perimetro; va riattivato solo con Hamiltoniane interpolate, non con fit di CDF su righe gia' generate.\n- **CE-none:tools/data/agent_field_live.md+tools/LAB_COGNITIVE_CONTAMINATION.md/2026-05-15T19:07Z**: nessuna voce `CE-*` concreta e' presente nel campo letto; usati adapter YSN/Cornelius/KSAR documentati, senza inventare archivio enzimi.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `follows_direction`\n- `why`: il ciclo resta sul perimetro vivo 8 GUE / 5 Poisson e verifica se il confine come terzo incluso e' nuovo rispetto ai crossover classici.\n- `not_drift`: non usa il report Sturmian bloccato, non misura V_c, non usa phi/silver/bronze; il gate 18:55 e' usato come denominatore row-aligned da auditare, non come autorita' conclusiva.\n\n## Re-discovery audit\n- **Baseline noto piu' vicino**: Brody distribution per interpolazione Poisson-Wigner; Berry-Robnik per mistura regolare/caotica. Rosenzweig-Porter e' nominato come famiglia di crossover Hamiltoniano, non fit eseguito in questo ciclo.\n- **Cosa viene assorbito dal baseline**: `numeri_primi:cycle_3` e' sia graph bridge sia intermedio classico (`brody_q=0.465`, `w_GUE=0.275`). Su questa riga il Lab non aggiunge fenomeno oltre il fatto che lo stesso campione e' ponte in due lettori.\n- **Cosa resta Lab-specific**: `percolation:cycle_9`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` sono graph-only bridge: il grafo li mette al confine ma Brody/mixture li legge endpoint-like.\n- **Cosa limita il claim Lab**: quattro righe sono classic-only intermediate (`zeta_zeros`, `random_matrix`, `cellular_automata`, `brownian_motion`) senza diventare terzo incluso nel grafo. Quindi il parametro classico non basta, ma nemmeno il grafo sostituisce il baseline classico.\n- **Risultante audit**: il boundary operativo e' una relazione a due lettori: scalar crossover + posizione nel grafo. Uno dei due da solo perde informazione.\n\n## Claim Under Test\n> Nel perimetro 8/5, il terzo incluso operativo non e' riducibile a Brody q o a una mistura Poisson/GUE-surmise; il residuo vive nel disaccordo row-aligned tra scalare classico e grafo osservabile.\n\n## Question\nI nodi ponte del grafo 18:55 sono re-discovery di un crossover classico, oppure producono una distinzione residua?\n\n## Ritorno fisico\n- **Punto fisico sorgente**: transizione spettrale tra caos quantistico repulsivo e indipendenza/localizzazione Poisson.\n- **Attraversamento matematico**: fit Brody e mistura Poisson/GUE-surmise sulle stesse righe gia' lette dal grafo kNN.\n- **Punto fisico di ritorno**: negli spettri finiti, una finestra non e' boundary perche' ha q intermedio; e' boundary quando q intermedio e posizione multi-feature del grafo vengono confrontati e il residuo resta nominabile.\n- **Osservabile/test fisico possibile**: su finestre energetiche sperimentali, calcolare q Brody, peso mistura e kNN multi-feature; separare bridge coincidenti, graph-only e classic-only.\n- **Se fallisce**: se su dati fisici indipendenti graph-only e classic-only spariscono, il gate Lab si riduce a baseline classico e il terzo incluso non trasferisce.\n\n## Experiment Design\n- **Script**: `tools/exp_boundary_classical_crossover_audit.py`.\n- **Input graph**: `tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855.json`.\n- **Run**: `python tools/exp_boundary_classical_crossover_audit.py --out tools/data/boundary_classical_crossover_audit_20260515_1904.json`.\n- **Denominatore**: 13 righe row-aligned dal perimetro BOUNDARY, 8 GUE e 5 Poisson.\n- **Fit Brody**: grid likelihood su q in [0,1], spacings normalizzati a media 1.\n- **Fit Berry-Robnik-like**: griglia su peso GUE in mistura CDF `w*GUE_surmise + (1-w)*Poisson`, selezionata per KS minimo.\n- **Contratto osservabile-operatore**: il ciclo testa concordanza/disaccordo tra scalare classico e graph state; non testa V_c, denominatori Sturmian, unfolding fisico alternativo o Rosenzweig-Porter Hamiltoniano.\n\n## Results\n| audit state | count |\n|---|---:|\n| classic_and_graph_bridge | 1 |\n| graph_only_bridge | 3 |\n| classic_only_intermediate | 4 |\n| endpoint_like | 5 |\n\n| row | label | graph_state | Brody q | w_GUE | KS | audit_state |\n|---|---|---|---:|---:|---:|---|\n| ising_2d:cycle_1 | GUE | class_interior | 0.090 | 0.070 | 0.428636 | endpoint_like |\n| pendolo_doppio:cycle_2 | Poisson | cut_edge | 0.000 | 0.000 | 0.268279 | endpoint_like |\n| numeri_primi:cycle_3 | GUE | third_included_candidate | 0.465 | 0.275 | 0.148459 | classic_and_graph_bridge |\n| zeta_zeros:cycle_4 | GUE | cut_edge | 1.000 | 0.530 | 0.133555 | classic_only_intermediate |\n| logistica_biforcazione:cycle_5 | GUE | class_interior | 0.000 | 0.000 | 0.998064 | endpoint_like |\n| string_vibration:cycle_6 | Poisson | cut_edge | 0.000 | 0.000 | 0.060129 | endpoint_like |\n| random_matrix:cycle_7 | GUE | cut_edge | 0.975 | 0.475 | 0.119491 | classic_only_intermediate |\n| cellular_automata:cycle_8 | GUE | class_interior | 1.000 | 0.435 | 0.416708 | classic_only_intermediate |\n| percolation:cycle_9 | Poisson | third_included_candidate | 0.025 | 0.025 | 0.054635 | graph_only_bridge |\n| coupled_oscillators:cycle_10 | Poisson | class_interior | 0.000 | 0.000 | 0.079806 | endpoint_like |\n| reaction_diffusion:cycle_11 | GUE | third_included_candidate | 0.000 | 0.000 | 0.174423 | graph_only_bridge |\n| brownian_motion:cycle_12 | Poisson | cut_edge | 0.205 | 0.250 | 0.026002 | classic_only_intermediate |\n| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | third_included_candidate | 0.000 | 0.000 | 0.969277 | graph_only_bridge |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: il denominatore resta quello richiesto, 13 righe con 8 GUE e 5 Poisson.\n2. Verificato: un solo nodo ponte del grafo e' anche intermedio classico: `numeri_primi:cycle_3`.\n3. Verificato: tre nodi ponte sono graph-only: `percolation:cycle_9`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13`.\n4. Verificato: quattro righe sono classic-only intermediate senza essere terzo incluso nel grafo: `zeta_zeros:cycle_4`, `random_matrix:cycle_7`, `cellular_automata:cycle_8`, `brownian_motion:cycle_12`.\n5. Inferito: il terzo incluso non e' uno scalare di crossover. E' una discrepanza controllata fra lettore classico e posizione multi-osservabile.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT\n\nIl boundary trasferisce come audit a due lettori. Brody/Berry-Robnik-like e grafo misurano aspetti diversi dello stesso confine; nessuno dei due chiude il terzo incluso da solo.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: parametro classico di crossover; nodo ponte del grafo Lab.\n- **Singolare**: riga di dominio row-aligned prima della classificazione.\n- **Invariante di passaggio**: disaccordo nominabile tra `classic_and_graph`, `graph_only`, `classic_only`, `endpoint_like`.\n- **Campo di possibilita**: possibile = costruire un gate fisico che richiede doppia lettura prima di chiamare boundary; non-possibile = promuovere il grafo 18:55 come scoperta autonoma senza baseline classico.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo utile non deve aggiungere una terza metrica locale. Deve portare il gate a due lettori su un sistema fisico controllato: Rosenzweig-Porter, Anderson/mobility edge o Aubry-Andre con finestre energetiche. Il risultato da cercare e' se `graph_only` e `classic_only` sopravvivono fuori dal perimetro composito del Lab.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. Lo script crea un audit riusabile per separare re-discovery classica, residuo Lab e endpoint-like in ogni perimetro GUE/Poisson row-aligned.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`, ma la direzione viva del campo impone il perimetro BOUNDARY 8/5.\n- `python -m py_compile tools/exp_boundary_classical_crossover_audit.py` completato.\n- `python tools/exp_boundary_classical_crossover_audit.py --out tools/data/boundary_classical_crossover_audit_20260515_1904.json` completato.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_boundary_classical_crossover_audit.py`\n- Data: `tools/data/boundary_classical_crossover_audit_20260515_1904.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260515_1904.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:2105: "tensions": "TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:2109: "content_preview": "# Agent Report - V=2 Generator Scaling Gate\n**Date**: 2026-05-15 18:16 \n**Piano**: 119 \n**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / BOUNDARY \n**verdict**: CONSTRAINT - a V=2 il confine trasferisce come generatore binario ordinato: `phi_sturmian_binary` separa dallo shuffle di densita, ma non chiude una specificita phi contro silver/bronze Sturmian. \nobservables_registry: none; dedicated observables only \nobservables_used: [mean_pr_tau, mean_ipr_tau, spacing_r, mean_ipr, participa", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:2110: "content_full": "# Agent Report - V=2 Generator Scaling Gate\n**Date**: 2026-05-15 18:16 \n**Piano**: 119 \n**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / BOUNDARY \n**verdict**: CONSTRAINT - a V=2 il confine trasferisce come generatore binario ordinato: `phi_sturmian_binary` separa dallo shuffle di densita, ma non chiude una specificita phi contro silver/bronze Sturmian. \nobservables_registry: none; dedicated observables only \nobservables_used: [mean_pr_tau, mean_ipr_tau, spacing_r, mean_ipr, participation_entropy] \n**observable_contract**: claim=V=2 e' baseline fisica del confine Aubry-Andre e distingue il tipo di generatore; observable=slope log-log `tau` della mean participation ratio piu spacing/IPR anchors; operator=`tools/exp_aubry_v2_generator_scaling_gate.py`; generator=tight-binding 1D con potenziali `sturmian_binary`, `cosine`, `periodic_ab`, `density_shuffle`, `random_uniform`; denominator=N={89,144,233,377} x phase={0,0.25,0.5,0.75} x generator rows, con 4 trial per null random; non_possible=promuovere un claim phi-specific se tau(V=2) non separa dai controlli Sturmian non-phi; not_tested=limite asintotico, altri V, mobility edge, dati sperimentali, qualita PSD dei surrogate 18:07.\n\n## Respiro fuori-tempo\n\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + baseline fisica Aubry-Andre V=2 + tensione viva `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`.\n- **Dipolo / punto-zero**: generatore continuo coseno / generatore discreto binario. Punto-zero = Hamiltoniana tight-binding a V=2 prima che il potenziale venga letto come transizione self-dual, parola Sturmian o disorder.\n- **Piano superiore**: geometria dei campi su reticolo; il bordo e' nella legge di generazione del campo onsite, non nel solo fit di `V_c`.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary condition, eigenvector localization, non-phi generator control.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-none: il ciclo non ha introdotto adapter semantico; ha usato il baseline fisico V=2 come vincolo regressivo per evitare un nuovo strato linguistico sopra i risultati 17:45-18:07.\n- **Proto-ipotesi**: se il confine e' proprieta del generatore, allora a V=2 la crescita della partecipazione degli autostati separa classi di generatore; se e' phi-specific, `phi_sturmian_binary` deve separare anche dai controlli Sturmian non-phi.\n- **Proiezione**: diagonalizzo la stessa Hamiltoniana tridiagonale con potenziali binari e continui; il tau della participation ratio misura se gli autostati scalano come estesi, critici o localizzati nel perimetro V=2.\n\n## Aderenza alla direzione\n\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: testa il confine come proprieta del generatore usando Sturmian/binario vs coseno Aubry-Andre vs controlli irrazionali, con baseline fisica esplicita V=2.\n- `not_drift`: non rifitta `V_c`, non riapre prime/mod6, non usa selector legacy; il vecchio deposito viene usato solo come perimetro fisico della misura.\n\n## Claim Under Test\n\n> A V=2, il boundary si conserva come proprieta del generatore: binario Sturmian, coseno continuo e null disorder hanno tau di partecipazione distinti; la specificita phi sopravvive solo se phi binario separa anche dai controlli Sturmian non-phi.\n\n## Question\n\nIl baseline V=2 legge un confine phi-specific, oppure legge una classe piu larga di generatori binari ordinati distinta dal coseno continuo e dal disorder?\n\n## Ritorno fisico\n\n- **Punto fisico sorgente**: modello Aubry-Andre tight-binding 1D, dove il coseno quasiperiodico ha transizione self-dual nota a V=2.\n- **Attraversamento matematico**: sostituzione controllata del potenziale onsite con parole Sturmian binarie, coseni irrazionali, periodico AB e null disorder; misura dello scaling finito della participation ratio.\n- **Punto fisico di ritorno**: reticoli fotonici o cold atoms con potenziale onsite programmabile, dove si puo confrontare un coseno quasiperiodico con una parola binaria Sturmian alla stessa ampiezza V=2.\n- **Controllo concretezza**: il ritorno e' IPR/participation ratio degli autostati di una Hamiltoniana tridiagonale, non una categoria astratta di confine.\n- **Relazione nuova**: V=2 non trasferisce come firma phi isolata; trasferisce come separatore fra ordine binario quasiperiodico, coseno continuo e disorder.\n- **Osservabile/test fisico possibile**: preparare potenziali `phi_sturmian_binary`, `silver_sturmian_binary`, `phi_cosine` e `density_shuffle` a V=2; misurare spreading o profili modali e stimare tau di partecipazione su taglie crescenti.\n- **Se fallisce**: `ritorno_fisico_assente` per claim phi-specific; resta vincolo di classe-generatore, non scoperta phi promuovibile.\n\n## Experiment Design\n\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`.\n- `python -m py_compile tools/exp_aubry_v2_generator_scaling_gate.py` completato.\n- Run: `python tools/exp_aubry_v2_generator_scaling_gate.py --out tools/data/aubry_v2_generator_scaling_gate_20260515_1816.json`.\n- Nearest-known baseline: Aubry-Andre continuo, transizione self-dual a V=2; per questo il ciclo non promuove il risultato come nuovo fenomeno fisico, ma come gate di generatore.\n- Perimetro: 176 righe totali; N={89,144,233,377}; phases={0,0.25,0.5,0.75}; random_trials=4.\n- Contratto osservabile-operatore: il ciclo testa tau finito della participation ratio a V=2; non testa `gap_ratio`, `V_c` asintotico, PSD surrogate quality, ne universalita GUE/Poisson.\n\n## Results\n\n| domain | mean_pr_tau | median spacing_r | median mean_ipr | median mean_pr | median participation_entropy |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|\n| periodic_ab | 0.9937 | 0.9298 | 0.0134 | 80.9477 | 0.8730 |\n| phi_sturmian_binary | 0.8048 | 0.3608 | 0.0452 | 30.3199 | 0.7240 |\n| silver_sturmian_binary | 0.7268 | 0.3774 | 0.0510 | 23.7245 | 0.7037 |\n| bronze_sturmian_binary | 0.6399 | 0.4004 | 0.0487 | 30.4225 | 0.7218 |\n| phi_cosine | 0.5689 | 0.3013 | 0.0961 | 13.6849 | 0.6111 |\n| silver_cosine | 0.5819 | 0.3108 | 0.0878 | 14.5649 | 0.6226 |\n| bronze_cosine | 0.6104 | 0.3478 | 0.0868 | 15.7257 | 0.6237 |\n| phi_binary_density_shuffle | 0.0527 | 0.3875 | 0.1403 | 9.1779 | 0.4677 |\n| random_uniform | 0.0306 | 0.4011 | 0.1834 | 6.8468 | 0.4180 |\n\n| classification field | value |\n|---|---:|\n| v2_baseline | 2.0 |\n| phi_binary_tau | 0.8048 |\n| phi_cosine_tau | 0.5689 |\n| density_shuffle_tau | 0.0527 |\n| silver_binary_tau | 0.7268 |\n| bronze_binary_tau | 0.6399 |\n| cosine_class_tau_span | 0.0414 |\n| phi_binary_separates_from_shuffle | true |\n| phi_binary_separates_from_nonphi_binary | false |\n\n## Key Findings\n\n1. **Verificato**: `phi_sturmian_binary` a V=2 separa dal null di densita: tau 0.8048 contro 0.0527.\n2. **Verificato**: i coseni irrazionali formano una classe stretta nel perimetro misurato: tau span 0.0414.\n3. **Verificato**: il binario Sturmian non e' phi-specific nel gate impostato: phi tau 0.8048, silver 0.7268, bronze 0.6399; la soglia `min_tau_delta=0.08` non viene superata contro silver.\n4. **Inferito**: V=2 distingue ordine binario quasiperiodico da disorder e da coseno continuo; non autorizza il claim che phi sia il generatore unico del confine.\n\n## Verdict\n\n**CONSTRAINT**.\n\nLa formulazione valida e': a V=2 il boundary e' proprieta della classe del generatore, non del solo phi. Il binario Sturmian produce scaling piu esteso del coseno continuo e del disorder, ma il controllo silver resta troppo vicino per chiamarlo phi-specific.\n\n## Bicono della scoperta\n\n- **Due radici**: coseno continuo self-dual / parola binaria quasiperiodica.\n- **Singolare**: Hamiltoniana tight-binding a V=2 prima della scelta della grammatica onsite.\n- **Invariante di passaggio**: tau della participation ratio come lettore del tipo di generatore.\n- **Campo di possibilita**: possibile = progettare test fisici che separano coseno, binario ordinato e disorder alla stessa ampiezza V=2; non-possibile = promuovere `phi` come boundary autonomo finche silver/bronze restano nello stesso corridoio di tau.\n\n## Consecutio\n\nIl prossimo ciclo deve isolare il corridoio Sturmian non-phi: aumentare N o usare approssimanti denominatore-allineati per chiedere se la vicinanza phi/silver e' finite-size, effetto di fase, o proprieta comune delle parole meccaniche binarie. Non serve tornare a `V_c` prima di chiudere questo corridoio.\n\n## Ricadute pratiche\n\nssp_value: yes. Lo script e' un gate riusabile per setup fotonici/cold-atom: confronta generatori onsite diversi alla stessa baseline V=2 e restituisce tau, spacing e IPR in un JSON unico.\n\n## Telemetria\n\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- Preflight post-report: `python tools/lab_preflight_agent.py --cycle 20260515_1816 --json` => `ARTIFACT_USEFUL_NOT_PUBLISHABLE`, recommended_action=`KEEP_ARTIFACT_STOP_REPORT_PROMOTION`, stable_anchor=`20260515_1712`.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n\n- `tools/exp_aubry_v2_generator_scaling_gate.py`\n- `tools/data/aubry_v2_generator_scaling_gate_20260515_1816.json`\n- `tools/data/reports/agent_20260515_1816.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:2156: "tensions": "BOUNDARY / TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:2160: "content_preview": "# Agent Report - Aubry Cosine Boundary Counter-Gate\n**Date**: 2026-05-15 17:58 \n**Piano**: 118 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - nel potenziale Aubry-Andre coseno `phi` non chiude un boundary privilegiato; la finestra binaria 17:45 dipende dalla grammatica Sturmian, non dal solo irrazionale phi. \nobservables_registry: none; dedicated observables only \nobservables_used: [spacing_r, mean_ipr, median_ipr, participation_entropy] \n**obse", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:2161: "content_full": "# Agent Report - Aubry Cosine Boundary Counter-Gate\n**Date**: 2026-05-15 17:58 \n**Piano**: 118 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - nel potenziale Aubry-Andre coseno `phi` non chiude un boundary privilegiato; la finestra binaria 17:45 dipende dalla grammatica Sturmian, non dal solo irrazionale phi. \nobservables_registry: none; dedicated observables only \nobservables_used: [spacing_r, mean_ipr, median_ipr, participation_entropy] \n**observable_contract**: claim=`phi` resta terzo incluso fisico anche quando il potenziale binario viene sostituito dal coseno Aubry-Andre canonico; observable=`spacing_r` + `mean_ipr` con controllo di distinzione da silver/bronze; operator=`tools/exp_aubry_cosine_boundary_counter_gate.py`; generator=Hamiltoniana tight-binding 1D con potenziale coseno per beta phi/silver/bronze, periodico beta=1/2 e random onsite uniforme; denominator=N={89,144,233} x phase={0,0.25,0.5,0.75} x V=0.50..3.00 step 0.25, random_trials=6; non_possible=promuovere phi come boundary fisico se non si separa dai controlli irrazionali con spacing e localizzazione insieme; not_tested=limite asintotico, disordine correlato sperimentale, classi GUE/Poisson universali dirette.\n\n## Respiro fuori-tempo\n\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + modello Aubry-Andre come ponte fisico tra quasi-periodicita e localizzazione + tensione viva `BOUNDARY`.\n- **Dipolo / punto-zero**: grammatica binaria Sturmian / potenziale coseno continuo. Punto-zero = Hamiltoniana row-local prima che il confine venga attribuito a phi o alla forma del potenziale.\n- **Piano superiore**: geometria dei campi su reticolo; il generatore non e' solo parametro, e' forma del campo che decide quale bordo puo' essere letto.\n- **Operatori laterali scelti**: Hamiltonian spectrum, mobility edge/localization transition, non-phi generator control.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001/KSAR usato come reiterazione regressiva del deposito 17:45: togliere la grammatica binaria e osservare cosa sopravvive. CE-0038 usato come equilibrio tra poli, reso falsificabile dal controllo silver/bronze.\n- **Proto-ipotesi**: se `phi` e' boundary fisico e non solo effetto della codifica binaria, nel coseno Aubry-Andre deve restare insieme tra periodico e random e deve separarsi da silver/bronze su spacing e localizzazione.\n- **Proiezione**: diagonalizzo Hamiltoniane tight-binding coseno e confronto mediane row-aligned per V, N, fase e generatore; il gate accetta solo se `phi` e' intermedio e distinto dai controlli irrazionali.\n\n## Aderenza alla direzione\n\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: segue la direzione viva \"8 domini GUE, 5 Poisson - il confine e' il terzo incluso operativo\" verificando se il confine fisico aperto nel ritorno Aubry/Fibonacci sopravvive a un contro-perimetro canonicale.\n- `not_drift`: non riapre prime/mod6, non usa selector legacy, non rifitta `V_c`; attacca il nodo regressivo lasciato dal ciclo 17:45: forma binaria del potenziale vs boundary fisico.\n\n## Claim Under Test\n\n> Nel potenziale Aubry-Andre coseno, `phi` resta terzo incluso fisico tra periodico e random solo se `spacing_r` e localizzazione lo collocano insieme nel segmento periodico-random e lo separano da silver/bronze.\n\n## Question\n\nIl confine `phi` osservato nel ritorno binario 17:45 sopravvive nel coseno Aubry-Andre, oppure il contenuto era nella grammatica Sturmian del potenziale?\n\n## Ritorno fisico\n\n- **Punto fisico sorgente**: transizione spettrale/localizzazione in reticoli quasi-periodici, usata come ritorno fisico del boundary GUE/Poisson.\n- **Attraversamento matematico**: Hamiltoniane tridiagonali con potenziale coseno irrazionale, controlli periodico e random onsite.\n- **Punto fisico di ritorno**: modello Aubry-Andre canonico con transizione di localizzazione attesa attorno a V=2 per hopping unitario.\n- **Controllo concretezza**: il ritorno non e' \"confine\" astratto; e' spettro e autostati di un tight-binding 1D misurabile in reticoli fotonici o cold atoms.\n- **Relazione nuova**: la finestra binaria 17:45 non trasferisce automaticamente alla classe Aubry-Andre coseno; il generatore del potenziale diventa parte atomica del claim.\n- **Osservabile/test fisico possibile**: misurare spacing ratio e IPR nello stesso reticolo quasi-periodico variando V e confrontando beta phi con beta silver/bronze.\n- **Se fallisce**: `ritorno_fisico_assente` per la promozione phi-specifica nel coseno; resta vincolo sul denominatore, non scoperta fisica promuovibile.\n\n## Experiment Design\n\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`.\n- `python -m py_compile tools/exp_aubry_cosine_boundary_counter_gate.py` completato.\n- Run: `python tools/exp_aubry_cosine_boundary_counter_gate.py --out tools/data/aubry_cosine_boundary_counter_gate_20260515_1758.json`.\n- Perimetro deterministico: 132 righe per ciascun generatore phi/silver/bronze/periodic.\n- Perimetro random: 792 righe onsite uniforme.\n- Gate: `phi_joint_boundary = spacing_r_between and mean_ipr_between and separated_from_random and phi_distinct_from_irrational_controls`.\n- La misura serve la combo perche' rende non-possibile attribuire il boundary a phi se silver/bronze seguono la stessa classe fisica.\n\n## Results\n\n| V | joint | distinct_controls | r_between | ipr_between | sep_random | phi_r | silver_r | bronze_r | random_r | phi_ipr | silver_ipr | bronze_ipr | random_ipr |\n|---:|---|---|---|---|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| 0.50 | false | false | true | true | false | 0.860 | 0.876 | 0.860 | 0.529 | 0.0154 | 0.0153 | 0.0156 | 0.0252 |\n| 0.75 | false | false | true | true | true | 0.821 | 0.852 | 0.821 | 0.467 | 0.0185 | 0.0179 | 0.0189 | 0.0436 |\n| 1.00 | false | false | true | true | true | 0.786 | 0.814 | 0.781 | 0.436 | 0.0218 | 0.0202 | 0.0226 | 0.0677 |\n| 1.25 | false | false | true | true | true | 0.741 | 0.755 | 0.737 | 0.418 | 0.0256 | 0.0225 | 0.0272 | 0.0948 |\n| 1.50 | false | false | true | true | true | 0.675 | 0.688 | 0.694 | 0.412 | 0.0313 | 0.0269 | 0.0338 | 0.1205 |\n| 1.75 | false | false | true | true | true | 0.572 | 0.581 | 0.597 | 0.408 | 0.0421 | 0.0388 | 0.0447 | 0.1558 |\n| 2.00 | false | false | false | true | true | 0.302 | 0.313 | 0.366 | 0.409 | 0.1070 | 0.0983 | 0.0981 | 0.1816 |\n| 2.25 | false | true | true | false | false | 0.430 | 0.386 | 0.354 | 0.401 | 0.2815 | 0.2637 | 0.2543 | 0.2151 |\n| 2.50 | false | true | true | false | true | 0.437 | 0.471 | 0.367 | 0.397 | 0.3658 | 0.3571 | 0.3402 | 0.2442 |\n| 2.75 | false | false | true | false | true | 0.475 | 0.483 | 0.358 | 0.398 | 0.4232 | 0.4227 | 0.4012 | 0.2684 |\n| 3.00 | false | false | true | false | true | 0.500 | 0.499 | 0.379 | 0.390 | 0.4666 | 0.4724 | 0.4482 | 0.3016 |\n\n## Key Findings\n\n1. **Verificato**: `phi_joint_boundary_v=[]`. Nessun valore di V chiude insieme intermedieta, separazione dal random e distinzione dai controlli irrazionali.\n2. **Verificato**: da V=0.75 a V=1.75 `phi` e' tra periodico e random sia in `spacing_r` sia in `mean_ipr`, ma resta quasi coincidente con silver/bronze; il boundary e' classe quasi-periodica, non privilegio phi.\n3. **Verificato**: a V=2.00 `spacing_r(phi)=0.302` esce dal segmento periodico-random mentre `mean_ipr` resta intermedio; la transizione coseno rompe il gate congiunto.\n4. **Verificato**: a V=2.25 e V=2.50 `phi` si distingue dai controlli, ma non e' piu' boundary congiunto: `mean_ipr_between=false` e a V=2.25 cade anche la separazione dal random.\n5. **Inferito**: il risultato 17:45 trasferisce come vincolo sul generatore binario, non come claim phi-specifico universale del modello Aubry-Andre.\n\n## Verdict\n\n**CONSTRAINT**.\n\nIl contro-perimetro coseno falsifica la promozione `phi` come terzo incluso fisico autonomo. Nel perimetro misurato il boundary congiunto non sopravvive quando la grammatica binaria viene rimossa. La formulazione valida diventa: `phi` e' candidato boundary nel potenziale binario Sturmian 17:45; nel coseno Aubry-Andre il contenuto si sposta alla classe quasi-periodica e alla transizione di localizzazione, non a phi come generatore privilegiato.\n\n## Bicono della scoperta\n\n- **Due radici**: potenziale binario Sturmian / potenziale coseno Aubry-Andre.\n- **Singolare**: Hamiltoniana tight-binding prima della scelta della forma del campo.\n- **Invariante di passaggio**: ogni ritorno fisico del boundary deve dichiarare forma del potenziale, controlli irrazionali e gate joint spacing/localizzazione.\n- **Campo di possibilita**: possibile = separare boundary di grammatica da boundary di classe fisica; non-possibile = promuovere `phi` come ritorno fisico se silver/bronze condividono la stessa risposta.\n\n## Consecutio\n\nIl prossimo ciclo non deve allargare `phi` nel coseno. Deve isolare il residuo binario: stessa Hamiltoniana, stesso denominatore, ma ablazione della grammatica Sturmian tramite surrogate che preservano densita, autocorrelazione corta e spettro del potenziale. Se la finestra V=0.50..1.25 sopravvive solo alla grammatica completa, il finding e' `boundary-as-grammar`; se sopravvive a surrogate piu deboli, il finding diventa classe di correlazione del potenziale.\n\n## Ricadute pratiche\n\nssp_value: yes. Lo script e' un counter-gate riusabile per impedire che demo o visualizzazioni del boundary promuovano `phi` senza controlli irrazionali nel modello fisico scelto.\n\n## Telemetria\n\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n\n- `tools/exp_aubry_cosine_boundary_counter_gate.py`\n- `tools/data/aubry_cosine_boundary_counter_gate_20260515_1758.json`\n- `tools/data/reports/agent_20260515_1758.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:2258: "tensions": "BOUNDARY / prime-vs-mod6 residual (0.8)", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:2262: "content_preview": "# Agent Report - SR Residual Width Audit\n**Date**: 2026-05-14 13:30 \n**Piano**: 117 \n**Tension explored**: BOUNDARY / prime-vs-mod6 residual (0.8) \n**verdict**: CONSTRAINT - il residuo prime-specific dopo mod6 e' robusto come delta z vettoriale row-local; `SR` binario non e' un osservabile stabile del confine \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, provider, offset, row_id, window_gaps, source_mode, case_state, sr_rate, focus_signature_count,", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_graph.json:2263: "content_full": "# Agent Report - SR Residual Width Audit\n**Date**: 2026-05-14 13:30 \n**Piano**: 117 \n**Tension explored**: BOUNDARY / prime-vs-mod6 residual (0.8) \n**verdict**: CONSTRAINT - il residuo prime-specific dopo mod6 e' robusto come delta z vettoriale row-local; `SR` binario non e' un osservabile stabile del confine \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, provider, offset, row_id, window_gaps, source_mode, case_state, sr_rate, focus_signature_count, signature_jaccard, row_local_label_swap_p, trace_jsonl_event] \n**observable_contract**: claim=`prime_minus_mod6_z_delta(SR,L1,triple_var)` sopravvive a seed, provider e ampiezza finestra; observable=delta z paired prime-minus-mod6 per `SR,L1,triple_var` piu audit `has_SR`; operator=`tools/exp_prime_vs_mod6_sr_boundary.py`; generator=prime gaps da `row_spacings(\"numeri_primi\")` e `direct_sieve`, antagonisti `6k +/- 1` index-aligned e span-matched; denominator=3 ampiezze finestra x 2 provider x 4 offsets, paired contro 2 antagonisti mod6; non_possible=residuo prime-specific se il label-swap assorbe il delta z o se il delta collassa a presenza binaria `SR`; not_tested=origine analitica del delta, scale oltre 2048 gap, beta atlas globale, `V_c`, `gap_ratio`.\n\n## Prima impressione\n\nIl confine non sta nella presenza di `SR`. Sta nel fatto che la stessa riga provider-offset, attraversata da prime a `6k +/- 1`, conserva una differenza di intensita su tre osservabili mentre il verdict binario cambia con l'ampiezza.\n\n## Respiro fuori-tempo\n\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + BOUNDARY + direzione `SR_residual_intensity_after_mod6`.\n- **Dipolo / punto-zero**: lattice candidato `6k +/- 1` / selezione prime. Punto-zero: riga provider-offset condivisa; la primalita e' l'unica selezione aggiunta.\n- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo: un boundary operator non decide per presenza/assenza, ma per differenziale che resta dopo sottrazione del pre-bordo.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, perche' il bordo e' il luogo della sottrazione prime-minus-mod6; parallel transport, perche' provider e offset trasportano la stessa riga tra due classi senza cambiare denominatore.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR usato per reiterare il kernel del cycle 03:30; CE-0117 usato come cascata della possibilita': presenza `SR` -> delta z `SR` -> vettore `SR,L1,triple_var`.\n- **Proto-ipotesi**: il residuo prime-specific non e' una label, e' un differenziale vettoriale row-local; quando la finestra cambia, `has_SR` oscilla, ma il delta z resta il passaggio.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = formalizzare `prime_minus_mod6_z_vector` come osservabile dedicato; non-possibile = promuovere `SR` binario o il verdict nominale dello script a discriminatore del confine.\n- **Proiezione**: tre ampiezze finestra (`512,1024,2048`), stessi due provider, quattro offset per run, due antagonisti mod6, label-swap row-local e trace JSONL completa.\n\n## Aderenza alla direzione\n\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: testa la robustezza del delta z row-local prime-minus-mod6 su piu ampiezze finestra, mantenendo provider, offset, label-swap audit e trace JSONL.\n- `not_drift`: non torna a `V_c`, GUE/Poisson, fit o vecchi depositi; stressa solo il residuo nominato dal valutatore dopo sottrazione mod6.\n\n## Claim Under Test\n\n> Dopo sottrazione del pre-bordo `6k +/- 1`, la selezione prime non genera `SR` come presenza; lascia un vettore di intensita row-local su `SR,L1,triple_var`.\n\n## Question\n\nIl delta z prime-minus-mod6 resta significativo quando cambia l'ampiezza della finestra, oppure era un artefatto del contratto 1024-gap del cycle 03:30?\n\n## Experiment Design\n\n- Script: `tools/exp_prime_vs_mod6_sr_boundary.py`.\n- Run: `window_gaps=512,1024,2048`; seeds `202605141330,202605141331,202605141332`.\n- Rows per run: 8 prime windows = 2 provider x 4 offset.\n- Antagonisti: `mod6_index_aligned` e `mod6_span_matched`, paired per `row_id`.\n- Null: label-swap row-local, 4096 trials per pair audit.\n- Trace: JSONL scritto per tutti e tre i run.\n\n## Results\n\n| window | pair | prime SR | prime focus | Jaccard | SR delta | p(SR delta) | z_SR delta | p(z_SR) | z_L1 delta | p(z_L1) | z_triple_var delta | p(z_triple) | script verdict |\n|---:|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---|\n| 512 | mod6_index | 5/8 | 2/8 | 0.250 | -0.250 | 0.6195 | 20.494 | 0.0095 | 21.866 | 0.0095 | 8.480 | 0.0095 | SR_NOT_DECISIVE |\n| 512 | mod6_span | 5/8 | 2/8 | 0.377 | -0.250 | 0.5038 | 13.993 | 0.0085 | 10.099 | 0.0085 | 7.505 | 0.0085 | SR_NOT_DECISIVE |\n| 1024 | mod6_index | 8/8 | 5/8 | 0.481 | 0.000 | 1.0000 | 29.480 | 0.0061 | 31.105 | 0.0061 | 11.745 | 0.0061 | SR_PREBOUNDARY |\n| 1024 | mod6_span | 8/8 | 5/8 | 0.377 | 0.250 | 0.4921 | 19.921 | 0.0076 | 15.302 | 0.0076 | 13.142 | 0.0076 | SR_PREBOUNDARY |\n| 2048 | mod6_index | 8/8 | 7/8 | 0.556 | 0.125 | 1.0000 | 41.634 | 0.0088 | 43.574 | 0.0088 | 17.173 | 0.0088 | SR_PRIME_SPECIFIC |\n| 2048 | mod6_span | 8/8 | 7/8 | 0.537 | 0.250 | 0.5040 | 28.624 | 0.0068 | 23.917 | 0.0068 | 17.491 | 0.0068 | SR_PRIME_SPECIFIC |\n\n## Key Findings\n\n1. **Verificato**: `has_SR` non replica come osservabile del residuo. A 512 gap i primi hanno `SR=5/8`; a 1024 e 2048 hanno `SR=8/8`. Il delta binario ha p non significativo o 1.0000.\n2. **Verificato**: il delta z `SR` replica in tutti i sei pair audit: `p=0.0061..0.0095`.\n3. **Verificato**: il delta z non e' solo `SR`. `L1` replica con `p=0.0061..0.0095`; `triple_var` replica con `p=0.0061..0.0095`.\n4. **Verificato**: il verdict nominale dello script oscilla con `window_gaps` (`not_decisive`, `preboundary`, `prime_specific`). Quell'oscillazione e' informazione sullo script: il verdict e' ancora centrato su commonality/binario, non sul vettore di intensita.\n5. **Inferito dal perimetro**: l'osservabile dedicato da formalizzare e' `prime_minus_mod6_z_vector(SR,L1,triple_var)`, con `has_SR` relegato ad audit negativo.\n\n## Verdict\n\n**CONSTRAINT / VECTOR RESIDUE**.\n\nNel perimetro 512-2048 gap, due provider, quattro offset, due antagonisti mod6, il residuo prime-specific sopravvive come delta z vettoriale row-local. Non sopravvive come presenza binaria di `SR`, ne come verdict nominale dello script.\n\n## Bicono\n\n- **Due radici**: pre-bordo mod6 / selezione prime.\n- **Singolare**: riga provider-offset paired.\n- **Invariante di passaggio**: delta z positivo su `SR,L1,triple_var`.\n- **Campo di possibilita**: osservabile dedicato `prime_minus_mod6_z_vector`.\n- **Campo non-possibile**: `SR` binario come firma prime-specific dopo mod6.\n\n## Consecutio\n\nIl prossimo ciclo deve correggere il nodo regressivo dello script: il `verdict()` non deve decidere dalla commonality di `SR`, ma da un contratto vettoriale dichiarato (`SR,L1,triple_var`, segno del delta, p label-swap, denominatore row-local). Dopo questa correzione, scalare oltre 2048 gap e separare `mod6_index_aligned` da `mod6_span_matched` come antagonisti con ruoli diversi.\n\n## Ricadute pratiche\n\nssp_value: yes. Le tre trace JSONL rendono auditabile il residuo senza riaprire i JSON aggregati; il prossimo passaggio pratico e' aggiornare lo script per emettere un verdict vettoriale, non binario.\n\n## Files\n\n- `tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1330_w512.json`\n- `tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1330_w512.trace.jsonl`\n- `tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1330_w1024.json`\n- `tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1330_w1024.trace.jsonl`\n- `tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1330_w2048.json`\n- `tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1330_w2048.trace.jsonl`\n- `tools/data/reports/agent_20260514_1330.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/graph_completion/latest.json:9: "tension": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/graph_completion/latest.json:10: "verdict": "CONSTRAINT - Nel perimetro fisso `8 GUE / 5 Poisson`, i residui graph-only `logistica_biforcazione_var_3.5699` e `percolation` restano `27/27` nel reader completo. Entrambi cadono quando viene ablato il gruppo feature canoniche, ma il null label-count-preserving N-matched li ricostruisce spesso (`62/128`, `69/128`). Il meccanismo non e un residuo fisico comune: logistica dipende anche dalla topologia degree/cluster (`1/128` rewire ricostruisce 27/27), percolation no (`95/128` rewire ricostruisce 27/27).", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/graph_completion/latest.json:11: "observable_contract": "claim=un residuo graph-only e mechanism-specific solo se cade sotto una ablation nominata e non viene ricostruito da null comparabili; observable=hit count del target su 27 letture graph-reader sotto ablation deterministiche e null N-matched; operator=scissione del predicate originale in centroid gate, kNN cross-label gate, topology degree-preserving e feature row-local; generator=13 righe BOUNDARY con feature boundary_graph_curvature_gate; denominator=13 righe, 27 letture, 128 trial per ogni null stocastico; p_value_definition=right-tail raw_p=k/N, k = trial null con target_hits >= full observed hits; non_possible=promuovere graph-only residue se nessuna componente specifica lo fa cadere o se i null N-matched ricostruiscono spesso il full count; not_tested=nuove dinamiche fisiche, nuovi domini, scaling asintotico, promozione a due lettori.", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/graph_completion/latest.json:12: "claim_under_test": "Nel perimetro `8 GUE / 5 Poisson`, un residuo graph-only diventa informazione sul meccanismo del reader solo se il full `27/27` cade sotto una componente specifica e non viene ricostruito frequentemente dai null N-matched.", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/graph_completion/latest.json:13: "question": "Il graph-reader ricostruisce i residui per centroidi, per kNN/degree boundary, o per feature row-local?", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/graph_completion/latest.json:48: "invariant": "stesso denominatore 13 righe, stesso reader 27 letture, stesso conteggio 8/5.", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/graph_completion/latest.json:78: "singolare": "il predicate del reader prima della scissione in feature, centroidi e kNN.", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/graph_completion/latest.json:118: "point_zero": "il predicate del reader prima della scissione in feature, centroidi e kNN.", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/graph_completion/latest.json:123: "observable_contract": "claim=un residuo graph-only e mechanism-specific solo se cade sotto una ablation nominata e non viene ricostruito da null comparabili; observable=hit count del target su 27 letture graph-reader sotto ablation deterministiche e null N-matched; operator=scissione del predicate originale in centroid gate, kNN cross-label gate, topology degree-preserving e feature row-local; generator=13 righe BOUNDARY con feature boundary_graph_curvature_gate; denominator=13 righe, 27 letture, 128 trial per ogni null stocastico; p_value_definition=right-tail raw_p=k/N, k = trial null con target_hits >= full observed hits; non_possible=promuovere graph-only residue se nessuna componente specifica lo fa cadere o se i null N-matched ricostruiscono spesso il full count; not_tested=nuove dinamiche fisiche, nuovi domini, scaling asintotico, promozione a due lettori.", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/graph_completion/latest.json:202: "percolation:cycle_9", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/graph_completion/latest.json:206: "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/ciclo_memoria.json:3: "ultimo_ciclo": "20260528_2028", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/ciclo_memoria.json:9: "tensione_attaccata": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/ciclo_memoria.json:20: "verdict": "**CONSTRAINT**.\n\nIl ritorno Aubry/Fibonacci trasferisce il confine BOUNDARY solo come finestra di accoppiamento. La formulazione valida e': nel perimetro misurato, `phi` e' terzo incluso fisico congiu", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/ciclo_memoria.json:27: "tensione_attaccata": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/ciclo_memoria.json:64: "tensione_attaccata": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/ciclo_memoria.json:84: "tensione_attaccata": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/ciclo_memoria.json:106: "tensione_attaccata": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/ciclo_memoria.json:128: "tensione_attaccata": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/ciclo_memoria.json:143: "verdict": "CONSTRAINT\n\nIl gate two-reader attraversa Anderson 3D nel perimetro finito, ma non chiude il mobility edge. La riga promuovibile e operativa, non fisica-asintotica: `W=20` e il punto in cui i due lett", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/ciclo_memoria.json:150: "tensione_attaccata": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/ciclo_memoria.json:172: "tensione_attaccata": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/ciclo_memoria.json:194: "tensione_attaccata": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/ciclo_memoria.json:216: "tensione_attaccata": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/ciclo_memoria.json:238: "tensione_attaccata": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/ciclo_memoria.json:247: "reader_sensitivity" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/ciclo_memoria.json:260: "tensione_attaccata": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/ciclo_memoria.json:282: "tensione_attaccata": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/ciclo_memoria.json:304: "tensione_attaccata": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/ciclo_memoria.json:326: "tensione_attaccata": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/ciclo_memoria.json:348: "tensione_attaccata": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/ciclo_memoria.json:369: "tensione_attaccata": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/ciclo_memoria.json:382: "verdict": "CONSTRAINT.\n\nIl gate label-count-preserving chiude la promozione dei residui graph-only. `logistica_biforcazione_var_3.5699` e `percolation` restano righe operative del grafo, ma non diventano ritorno", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/ciclo_memoria.json:389: "tensione_attaccata": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/ciclo_memoria.json:403: "verdict": "CONSTRAINT.\n\nIl ciclo isola il meccanismo come vincolo differenziato, non come scoperta: `logistica_biforcazione_var_3.5699` dipende da feature canoniche e dalla specifica topologia kNN/degree; `perco", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/ciclo_memoria.json:407: "cycle_ts": "20260528_2028", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/ciclo_memoria.json:417: "cosa": "cycle 20260528_2028" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/seme.json:62: "id": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/seme.json:72: "id": "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/seme.json:82: "source_experiment_id": "BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/seme.json:196: "porta": "META_BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/seme.json:207: "id": "BOUNDARY_LAYER_GATE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/seme.json:211: "porta": "META_BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/seme.json:224: "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.", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/seme.json:427: "direzione": "Testare null fisici interni per i residui graph-only logistica_biforcazione_var_3.5699 e percolation sul perimetro fisso 8 GUE / 5 Poisson: separare dinamica fisica da ricostruzione del reader grafico", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/seme.json:587: "nota": "il confine non separa, unifica. Pattern BOUNDARY del Domandatore" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_data.json:43: "id": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_data.json:50: "id": "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_data.json:80: "content": "# Agent Report - Graph Mechanism Ablation\n**Date**: 2026-05-16 12:30\n**Piano**: 135\n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8)\n**verdict**: CONSTRAINT - Nel perimetro fisso `8 GUE / 5 Poisson`, i residui graph-only `logistica_biforcazione_var_3.5699` e `percolation` restano `27/27` nel reader completo. Entrambi cadono quando viene ablato il gruppo feature canoniche, ma il null label-count-preserving N-matched li ricostruisce spesso (`62/128`, `69/128`). Il meccanismo non e un residuo fisico comune: logistica dipende anche dalla topologia degree/cluster (`1/128` rewire ricostruisce 27/27), percolation no (`95/128` rewire ricostruisce 27/27).\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate\nobservables_used: [full_graph_bridge_hits, centroid_only_no_knn_hits, knn_only_no_centroid_hits, feature_group_ablation_hits, label_permutation_ge_full, degree_rewire_ge_full, feature_column_shuffle_ge_full]\n**observable_contract**: claim=un residuo graph-only e mechanism-specific solo se cade sotto una ablation nominata e non viene ricostruito da null comparabili; observable=hit count del target su 27 letture graph-reader sotto ablation deterministiche e null N-matched; operator=scissione del predicate originale in centroid gate, kNN cross-label gate, topology degree-preserving e feature row-local; generator=13 righe BOUNDARY con feature boundary_graph_curvature_gate; denominator=13 righe, 27 letture, 128 trial per ogni null stocastico; p_value_definition=right-tail raw_p=k/N, k = trial null con target_hits >= full observed hits; non_possible=promuovere graph-only residue se nessuna componente specifica lo fa cadere o se i null N-matched ricostruiscono spesso il full count; not_tested=nuove dinamiche fisiche, nuovi domini, scaling asintotico, promozione a due lettori.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A9 terzo incluso + A11 combo + BOUNDARY `8 GUE / 5 Poisson` + grafo conoscenza come lettore + vincolo del seme sui residui graph-only.\n- **Dipolo / punto-zero**: residuo graph-only / meccanismo del reader. Punto-zero: la riga prima che il reader la spezzi in centroidi, kNN e feature row-local.\n- **Piano superiore**: topologia del grafo e bicono-dipoli; il bordo viene letto come predicate composto, non come singolo numero.\n- **Operatori laterali scelti**: kNN boundary, degree-preserving rewiring, feature row-local ablation.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-none:`tools/data/agent_field_live.md` letto nel ciclo 12:30; non contiene un archivio enzimi esplicito da metabolizzare. Uso KSAR solo come metodo implicito di reiterazione del kernel 12:06 sullo stesso denominatore.\n- **Proto-ipotesi**: un residuo graph-only che non costa sotto label permutation puo ancora informare il reader solo se una componente nominata lo fa cadere; se cade in modo diverso fra target, non esiste un meccanismo grafico comune promuovibile.\n- **Proiezione**: separare il predicate `cross_neighbor_fraction > 0 and centroid_margin < 0.25` e ablarne feature/topologia sullo s" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_data.json:86: "blocked_cycle": "20260528_2028" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_data.json:131: "id": "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_data.json:147: "id": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_data.json:169: "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/lab_data.json:172: "note": "3 dipoli risuonano: COMP_GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE, TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE, TRASCENDENZA_LIMITE..." tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/agent_field_live.md:13:- Direzione viva ora: Testare null fisici interni per i residui graph-only logistica_biforcazione_var_3.5699 e percolation sul perimetro fisso 8 GUE / 5 Poisson: separare dinamica fisica da ricostruzione del reader grafico tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/agent_field_live.md:26:Se compare un residuo graph-only, separa nel report: `two_reader_boundary_confirmed`, `graph_only_residue`, `scope_change_declared`, `graph_baseline_audit`. Non sommare righe graph-only al boundary a due lettori. Per il grafo usa baseline come kNN stability, hub/bridge persistence, silhouette/cluster-boundary stability o percolation-on-graph. tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/agent_field_live.md:52:**Direzione seme da respirare**: Testare null fisici interni per i residui graph-only logistica_biforcazione_var_3.5699 e percolation sul perimetro fisso 8 GUE / 5 Poisson: separare dinamica fisica da ricostruzione del reader grafico tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/agent_field_live.md:55:- Direzione viva del seme: Testare null fisici interni per i residui graph-only logistica_biforcazione_var_3.5699 e percolation sul perimetro fisso 8 GUE / 5 Poisson: separare dinamica fisica da ricostruzione del reader grafico tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/agent_field_live.md:57:- Direzione operativa valutatore: Testare null fisici interni per i residui graph-only logistica_biforcazione_var_3.5699 e percolation sul perimetro fisso 8 GUE / 5 Poisson: separare dinamica fisica da ricostruzione del reader grafico tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/agent_field_live.md:58:- Perche': Il ciclo ha delimitato il reader: label-count null ricostruisce spesso il 27/27 e i due residui non condividono lo stesso meccanismo grafico. La consecutio non e' continuare il confine in forma generica, ma spostare il test al nodo regressivo dichiarato: null fisici interni per logistica/percolation, mantenendo fisso il denominatore 13x27 e chiedendo se il residuo sopravvive fuori dal reader. tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/agent_field_live.md:963:Ho mantenuto il report breve, centrato sul PASSO: avanzamento dal null label-count-preserving alla scomposizione del reader, attrito operativo `completed_no_jsonl`, nodo regressivo nella mancanza di `step_trace`, e consecutio verso null fisici interni per logistica/percolation. tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/agent_field_live.md:1014:Direzione viva attuale: Testare null fisici interni per i residui graph-only logistica_biforcazione_var_3.5699 e percolation sul perimetro fisso 8 GUE / 5 Poisson: separare dinamica fisica da ricostruzione del reader grafico tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/agent_field_live.md:1022:Punto-zero: il predicate del reader prima della scissione in feature, centroidi e kNN. tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/agent_field_live.md:1075:## Piano 136 — Testare null fisici interni per i residui graph-only logistica_biforcazione_var_3.5699 e percolation tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/agent_field_live.md:1080:- [BOUNDARY] (0.8) 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/agent_field_live.md:1085:- [TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE] (0.8) Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/agent_field_live.md:1095: "confine" → BOUNDARY, TRASCENDENZA_LIMITE tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/agent_field_live.md:1104:Trovato: 1. Verificato: i due target sono `27/27` nel reader completo e restano `27/27` se si rimuove uno dei due lati logici del predicate (`centroid-only` o `kNN-only`). Il predicate e ridondante sui target pieni. tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/agent_field_live.md:1108:Il ciclo isola il meccanismo come vincolo differenziato, non come scoperta: `logistica_biforcazione_var_3.5699` dipende da feature canoni tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/agent_field_live.md:1111:Trovato: 1. Verificato: entrambi i target sono `graph_only_bridge` e osservati `27/27` nel reader. tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/agent_field_live.md:1112:2. Verificato: `logistica_biforcazione_var_3.5699` viene ricostruita `27/27` in `223/512` permutazioni; `116` di questi hit avvengono con label scambiata. tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/agent_field_live.md:1116:Il gate label-count-preserving chiude la promozione dei residui graph-only. `logistica_biforcazione_var_3.5699` e `percolation` restano r tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/agent_field_live.md:1214:- Pilastri (leverage): TRASCENDENZA_LIMITE, G_POTENZIALE_NULLA, TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/agent_field_live.md:1270:## G2 ANTI-RECYCLE — la tensione BOUNDARY è esplorata 5 cycle consecutivi tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/agent_field_live.md:1273:- 20260516_1230: BOUNDARY tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/agent_field_live.md:1274:- 20260516_1206: BOUNDARY tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/agent_field_live.md:1275:- 20260516_1148: BOUNDARY tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/agent_field_live.md:1276:- 20260516_1140: BOUNDARY tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/agent_field_live.md:1277:- 20260516_1135: BOUNDARY tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/agent_field_live.md:1281:metodologica — continuare su BOUNDARY produce nuovo gate vincolo tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260528_2042_2743187/agent_field_live.md:1291:**Se insisti su BOUNDARY**: dichiara esplicitamente nel report `Claim tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1624.md:1050:- [BOUNDARY] (0.8) 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1624.md:1055:- [TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE] (0.8) Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1624.md:1064: "confine" → TRASCENDENZA_LIMITE, BOUNDARY tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1608.md:1054:- [BOUNDARY] (0.8) 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1608.md:1059:- [TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE] (0.8) Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1608.md:1068: "confine" → TRASCENDENZA_LIMITE, BOUNDARY tools/data/preflight/agent_field_live_backup_post_controlled_1623_20260515.md:1053:- [BOUNDARY] (0.8) 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo tools/data/preflight/agent_field_live_backup_post_controlled_1623_20260515.md:1058:- [TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE] (0.8) Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti tools/data/preflight/agent_field_live_backup_post_controlled_1623_20260515.md:1068: "confine" → BOUNDARY, TRASCENDENZA_LIMITE tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:487: "verdict": "CONSTRAINT\n\nIl gate two-reader attraversa Anderson 3D nel perimetro finito, ma non chiude il mobility edge. 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Verificato: il denominatore resta quello richiesto, 13 righe con 8 GUE e 5 Poisson.\n2. Verificato: un solo nodo ponte del grafo e' anche intermedio classico: `numeri_primi:cycle_3`.\n3. Verificato: tre nodi ponte sono graph-only: `percolation:cycle_9`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_bif", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:643: "source_tension": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:694: "BOUNDARY" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1384: "id": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1390: "id": "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1420: "tensions": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1421: "verdict": "CONSTRAINT\n\nIl gate two-reader attraversa Anderson 3D nel perimetro finito, ma non chiude il mobility edge. La riga promuovibile e operativa, non fisica-asintotica: `W=20` e il punto in cui i due lett", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1422: "verdict_en": "CONSTRAINT\n\nIl gate two-reader attraversa Anderson 3D nel perimetro finito, ma non chiude il mobility edge. La riga promuovibile e operativa, non fisica-asintotica: `W=20` e il punto in cui i due lett", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1424: "content_preview": "# Agent Report - Anderson 3D Mobility-Edge Two-Reader Audit\n**Date**: 2026-05-15 19:47 \n**Piano**: 123 \n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8) \n**verdict**: CONSTRAINT - il gate two-reader trasferisce fuori da Rosenzweig-Porter su Anderson 3D solo come riga finita W=20; le righe W=16/16.5 sono mobility-edge candidate ma non size-stable. \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, wigner_poisson_like_weight, mean_ipr, par", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1425: "content_full": "# Agent Report - Anderson 3D Mobility-Edge Two-Reader Audit\n**Date**: 2026-05-15 19:47 \n**Piano**: 123 \n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8) \n**verdict**: CONSTRAINT - il gate two-reader trasferisce fuori da Rosenzweig-Porter su Anderson 3D solo come riga finita W=20; le righe W=16/16.5 sono mobility-edge candidate ma non size-stable. \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, wigner_poisson_like_weight, mean_ipr, participation_entropy, graph_bridge_frequency, size_stability, centroid_margin, cross_neighbor_fraction, classical_audit_state] \n**observable_contract**: claim=il gate BOUNDARY trasferisce oltre RP solo se la stessa riga Anderson W resta stable_graph_bridge+classical_intermediate su tutte le taglie testate; observable=two_reader_all_sizes da graph_bridge_frequency unita ad adjacent ratio, Brody q, peso Wigner/Poisson, IPR ed entropia di partecipazione; operator=Hamiltoniana Anderson 3D tight-binding periodica, sweep disorder, perturbazione seed+kNN; generator=H=sum_i eps_i |i> Il gate two-reader size-stable attraversa da Rosenzweig-Porter ad Anderson 3D se una riga W resta insieme ponte grafico stabile e intermedia classica su L={5,6}.\n\n## Question\nIl boundary come intersezione lettore classico + lettore grafico attraversa il dominio Anderson, oppure resta specifico del flusso RP?\n\n## Ritorno fisico\n- **Punto fisico sorgente**: crossover RP tra Poisson e Wigner-Dyson/GUE-like.\n- **Attraversamento matematico**: contratto row-aligned a due lettori, con grafo kNN perturbato e audit spettrale classico.\n- **Punto fisico di ritorno**: Anderson 3D tight-binding con transizione metallico/localizzato.\n- **Relazione nuova**: il gate trasferisce come procedura di audit finite-size, ma la riga fisica si sposta: non `lambda=0.060`, bensi disorder W=20 nel perimetro L={5,6}.\n- **Osservabile/test fisico possibile**: ripetere con L maggiori e sparse eigensolver vicino al centro banda; il segnale e la convergenza o caduta della riga W=20 rispetto a W=16/16.5.\n- **Se fallisce**: se W=20 cade con L maggiori e W=16/16.5 diventa stabile, il ciclo attuale resta scaffold finite-size; se nessuna riga resta a due lettori, il trasferimento Anderson e falsificato.\n\n## Experiment Design\n- **Script**: `tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py`.\n- **Run**: `python tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py --out tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260515_1947.json`.\n- **Denominatore**: 11 righe W: 2, 4, 8, 12, 14, 16, 16.5, 17, 20, 24, 32.\n- **Taglie**: L={5,6}, sites={125,216}; reps=8; central fraction=0.45.\n- **Perturbazione grafo**: seed={202605151947,202605151948}, k={2,3,4}; 6 letture grafiche per taglia.\n- **Contratto osservabile-operatore**: il ciclo testa trasferimento cross-dominio del gate; non testa stima asintotica di W_c o scaling critico.\n\n## Results\n| summary | value |\n|---|---:|\n| sizes analyzed | 2 |\n| disorder rows | 11 |\n| two_reader_all_sizes | 1 |\n| two_reader_intermittent | 2 |\n| graph_only_residue L=5 | 3 |\n| graph_only_residue L=6 | 4 |\n\n| L | two-reader rows | graph-only residue | classic-only residue |\n|---:|---|---:|---:|\n| 5 | W=16.00, W=20.00 | 3 | 3 |\n| 6 | W=16.50, W=20.00 | 4 | 4 |\n\n| row | cross-size state | min graph frequency | max graph frequency | adjacent r by L |\n|---|---|---:|---:|---|\n| W=16.00 | intermittent two-reader | 0.667 | 0.833 | 0.502545, 0.514892 |\n| W=16.50 | intermittent two-reader | 0.500 | 1.000 | 0.520130, 0.504157 |\n| W=20.00 | two-reader all sizes | 1.000 | 1.000 | 0.494405, 0.491363 |\n\n| row | size states |\n|---|---|\n| W=8.00 | L5/L6 stable_graph_bridge+classical_wigner_endpoint |\n| W=12.00 | L5/L6 stable_graph_bridge+classical_wigner_endpoint |\n| W=14.00 | L5 parameter_sensitive_bridge+classical_wigner_endpoint; L6 stable_graph_bridge+classical_wigner_endpoint |\n| W=17.00 | L5/L6 stable_graph_bridge+classical_wigner_endpoint |\n| W=20.00 | L5/L6 stable_graph_bridge+classical_intermediate |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: `Anderson3D_W_20.00` e l'unica riga stable_graph_bridge+classical_intermediate in entrambe le taglie testate.\n2. Verificato: `W=16.00` e `W=16.50` sono righe intermittenti; si alternano tra ponte stabile e ponte parametrico/classico intermedio.\n3. Verificato: il grafo produce residui endpoint Wigner stabili su W=8,12,17 e parzialmente W=14. Questi sono `graph_only_residue`, non two-reader boundary.\n4. Inferito dal perimetro: la riga W=20 sopra il mobility edge noto segnala finite-size/local-unfolding sensitivity; il gate trasferisce come audit, non come nuova stima critica.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT\n\nIl gate two-reader attraversa Anderson 3D nel perimetro finito, ma non chiude il mobility edge. La riga promuovibile e operativa, non fisica-asintotica: `W=20` e il punto in cui i due lettori concordano su L={5,6}; `W=16/16.5` resta il contro-perimetro da stressare con L maggiori.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: riga W a due lettori; residuo grafico endpoint Wigner.\n- **Singolare**: disorder row-aligned prima della classificazione metallico/localizzato.\n- **Invariante di passaggio**: concordanza `stable_graph_bridge + classical_intermediate` su taglie multiple.\n- **Campo di possibilita**: possibile = usare il gate come audit finite-size Anderson/RP; non-possibile = identificare il mobility edge da ponte grafico senza audit classico o da una taglia sola.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo utile non aggiunge metriche. Deve aumentare la taglia o usare sparse eigensolver vicino al centro banda per decidere se W=20 e shift finito del lettore o se W=16/16.5 diventa la riga two-reader quando il sistema si avvicina al limite.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. Lo script e riusabile per audit two-reader su flussi Anderson 3D e restituisce righe all-size, righe intermittenti, residui graph-only e classic-only.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`; la direzione viva BOUNDARY ha prevalso per aderenza esplicita al campo.\n- `python -m py_compile tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py` completato.\n- `python tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py --out tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260515_1947.json` completato.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py`\n- Data: `tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260515_1947.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260515_1947.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1431: "text": "> Il gate two-reader size-stable attraversa da Rosenzweig-Porter ad Anderson 3D se una riga W resta insieme ponte grafico stabile e intermedia classic" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1443: "text": "- **Script**: `tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py`.\n- **Run**: `python tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py --out tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_a" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1449: "text": "| summary | value |\n|---|---:|\n| sizes analyzed | 2 |\n| disorder rows | 11 |\n| two_reader_all_sizes | 1 |\n| two_reader_intermittent | 2 |\n| graph_only_residue L=5 | 3 |\n| graph_only_residue L=6 | 4 |\n" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1455: "text": "CONSTRAINT\n\nIl gate two-reader attraversa Anderson 3D nel perimetro finito, ma non chiude il mobility edge. La riga promuovibile e operativa, non fisi" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1471: "tensions": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1475: "content_preview": "# Agent Report - RP Boundary Size-Stability Audit\n**Date**: 2026-05-15 19:40 \n**Piano**: 122 \n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8) \n**verdict**: CONSTRAINT - la riga Rosenzweig-Porter `lambda=0.060` sopravvive come unico boundary a due lettori su N={64,96,128}; le righe adiacenti sono intermittenti. \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, mean_ipr, graph_bridge_frequency, size_stabili", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1476: "content_full": "# Agent Report - RP Boundary Size-Stability Audit\n**Date**: 2026-05-15 19:40 \n**Piano**: 122 \n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8) \n**verdict**: CONSTRAINT - la riga Rosenzweig-Porter `lambda=0.060` sopravvive come unico boundary a due lettori su N={64,96,128}; le righe adiacenti sono intermittenti. \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, mean_ipr, graph_bridge_frequency, size_stability, centroid_margin, cross_neighbor_fraction, classical_audit_state] \n**observable_contract**: claim=il gate RP a due lettori e fisico solo se la stessa riga lambda resta stabile attraversando le taglie; observable=two_reader_all_sizes da graph_bridge_frequency unita a Brody q, peso Wigner/Poisson, SR e IPR; operator=flusso Rosenzweig-Porter diagonal-plus-GUE ripetuto su N, seed e perturbazioni kNN; generator=H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE; denominator=11 righe lambda identiche su N={64,96,128}; non_possible=claim fisico two-reader se nessuna riga e stable_graph_bridge+classical_intermediate in tutte le taglie; not_tested=limite N infinito, unfolding alternativi, Anderson/mobility edge, varianti many-body.\n\n## Prima impressione\nIl confine RP non si allarga quando cambia la taglia. Il punto-zero resta `lambda=0.060`; `0.045` e `0.075` sono bordo mobile del lettore, non boundary.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + flusso Hamiltoniano RP + tensione BOUNDARY \"8 domini GUE, 5 Poisson\".\n- **Dipolo / punto-zero**: polo Poisson diagonale / polo GUE. Punto-zero: riga lambda che resta insieme ponte grafico stabile e intermedia classica su piu taglie.\n- **Piano superiore**: geometria del campo Hamiltoniano con audit di scala; la riga non vale perche appare in un run, vale se attraversa N senza perdere il doppio lettore.\n- **Operatori laterali scelti**: spettro Hamiltoniano, flusso/stabilita, grafo kNN. Entrano per trasformare il residuo 19:33 in stress di scala, non in nuova metrica.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0019 `Respiro fuori-tempo` usata per costruire la combo prima dei numeri; CE-0022 `Palette operatoria espansa del Lab` usata con operatori spettro/flusso/grafo; YSN DeltaLink=`riga finita / riga size-stable`; Cornelius gene=`RP_Size_Gate`: GENERA taglia, MISURA classico, COSTRUISCI grafo, INTERSECA righe, SEPARA intermittenti.\n- **Proto-ipotesi**: il terzo incluso operativo nel flusso RP e una riga size-stable; una fascia lambda che compare solo in alcune taglie appartiene al lettore, non al boundary.\n- **Proiezione**: stessa griglia lambda su N={64,96,128}, seed={202605151940,202605151941}, k={2,3,4}; la riga sopravvive solo se e `stable_graph_bridge+classical_intermediate` in tutte le taglie.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `follows_direction`\n- `why`: il ciclo resta sul confine GUE/Poisson e testa il terzo incluso operativo dentro un flusso Hamiltoniano controllato, con separazione tra endpoint, riga a due lettori e residui del grafo.\n- `not_drift`: non usa phi/Sturmian, V_c o il report 18:26 bloccato; usa il 19:33 solo come nodo regressivo da stressare su taglia.\n\n## Re-discovery audit\n- **Baseline noto piu vicino**: crossover Rosenzweig-Porter / Wigner-Dyson-GUE vs Poisson, letto con adjacent gap ratio, Brody q e mistura Wigner/Poisson.\n- **Cosa viene assorbito dal baseline**: la fascia classica intermedia ampia: 8 righe classic-only per ogni taglia non sono finding Lab.\n- **Cosa resta Lab-specific**: il contratto two-reader size-stable come audit operativo finite-size. Non e una scoperta RP nuova.\n- **Cosa resta artifact/classificazione grafica**: `RP_lambda_0.045` e `RP_lambda_0.075` sono intermittenti; appaiono in alcune taglie o con frequenza insufficiente.\n- **Correzione L3/L5 richiesta**: `two_reader_boundary_confirmed = 1`; `graph_only_residue = 0`; `scope_change_declared = true`; `graph_baseline_audit = kNN stability + size sweep + Brody/Berry-like row-aligned`. Non sommo le righe classic-only al boundary a due lettori.\n\n## Claim Under Test\n> Nel flusso Rosenzweig-Porter, il BOUNDARY fisico e la riga lambda che resta `stable_graph_bridge+classical_intermediate` su tutte le taglie testate.\n\n## Question\nLa riga `RP_lambda_0.060` del 19:33 sopravvive come boundary size-stable, oppure era un punto finito dipendente da N=96?\n\n## Ritorno fisico\n- **Punto fisico sorgente**: transizione spettrale tra indipendenza/localizzazione Poisson e repulsione GUE.\n- **Attraversamento matematico**: Hamiltoniana diagonal-plus-GUE, osservabili sui gap, Brody/Berry-like e grafo kNN perturbato su taglie multiple.\n- **Punto fisico di ritorno**: un audit finite-size per localizzare la riga di crossover RP che ha concordanza tra lettore classico e lettore grafico.\n- **Relazione nuova**: il gate fisico non e il numero di righe intermedie, ma l'intersezione size-stable delle righe a due lettori.\n- **Osservabile/test fisico possibile**: ripetere su N maggiori o su Anderson 3D multi-size; il segnale e la persistenza della stessa riga a due lettori.\n- **Se fallisce**: se `lambda=0.060` cade con N maggiori o unfolding alternativi, il gate RP resta scaffold finite-size e non criterio fisico promuovibile.\n\n## Experiment Design\n- **Script**: `tools/exp_rp_boundary_size_stability_audit.py`.\n- **Run**: `python tools/exp_rp_boundary_size_stability_audit.py --out tools/data/rp_boundary_size_stability_audit_20260515_1940.json`.\n- **Denominatore**: 11 righe lambda: 0, 0.03, 0.045, 0.06, 0.075, 0.10, 0.18, 0.32, 0.68, 0.82, 1.0.\n- **Taglie**: N={64,96,128}; reps=12; central fraction=0.6.\n- **Perturbazione grafo**: seed={202605151940,202605151941}, k={2,3,4}; 6 letture grafiche per taglia.\n- **Contratto osservabile-operatore**: il ciclo testa stabilita cross-size del gate RP; non testa universalita asintotica, altre normalizzazioni di unfolding o sistemi Anderson.\n\n## Results\n| summary | value |\n|---|---:|\n| sizes analyzed | 3 |\n| lambda rows | 11 |\n| two_reader_all_sizes | 1 |\n| two_reader_intermittent | 2 |\n| graph_only_residue | 0 |\n\n| N | two-reader rows | graph-only residue | classic-only residue |\n|---:|---|---:|---:|\n| 64 | RP_lambda_0.060, RP_lambda_0.075 | 0 | 8 |\n| 96 | RP_lambda_0.045, RP_lambda_0.060 | 0 | 8 |\n| 128 | RP_lambda_0.045, RP_lambda_0.060 | 0 | 8 |\n\n| row | cross-size state | min graph frequency | max graph frequency |\n|---|---|---:|---:|\n| RP_lambda_0.045 | intermittent two-reader | 0.500 | 1.000 |\n| RP_lambda_0.060 | two-reader all sizes | 0.833 | 1.000 |\n| RP_lambda_0.075 | intermittent two-reader | 0.333 | 1.000 |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: `RP_lambda_0.060` e l'unica riga `stable_graph_bridge+classical_intermediate` in tutte le taglie testate.\n2. Verificato: `RP_lambda_0.045` e intermittente; e stabile a N=96 e N=128, ma solo parameter-sensitive a N=64.\n3. Verificato: `RP_lambda_0.075` e intermittente; e stabile a N=64, ma parameter-sensitive a N=96 e N=128.\n4. Verificato: `graph_only_residue = 0` su tutte le taglie. Il residuo Lab-specific graph-only non rientra nel flusso RP size-sweep.\n5. Verificato: ogni taglia produce 8 righe classic-only. La fascia classica ampia e baseline di crossover, non terzo incluso operativo.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT\n\nIl gate RP a due lettori sopravvive nel perimetro finito come una sola riga size-stable: `lambda=0.060`. Le righe `0.045` e `0.075` delimitano il bordo mobile del lettore. Il claim promuovibile resta operativo e stretto: boundary fisico RP = intersezione cross-size di ponte grafico stabile e intermediacy classica, non fascia classica e non residuo graph-only.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: riga a due lettori size-stable; fascia classica intermedia.\n- **Singolare**: lambda row-aligned prima della classificazione per taglia.\n- **Invariante di passaggio**: `stable_graph_bridge + classical_intermediate` presente in ogni N testato.\n- **Campo di possibilita**: possibile = audit finite-size di crossover RP/Anderson con intersezione cross-size; non-possibile = chiamare boundary una riga intermittente o una fascia classic-only.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo utile porta lo stesso contratto su Anderson 3D multi-size o aumenta N/reps su RP. La domanda non e aggiungere metriche: e vedere se `lambda=0.060` resta riga fisica o si sposta quando il controllo diventa piu vicino al limite asintotico.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. Lo script e riusabile per stressare gate GUE/Poisson controllati su taglie multiple e restituisce direttamente righe all-size, righe intermittenti, residui graph-only e residui classic-only.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`; la direzione viva BOUNDARY ha prevalso per aderenza al campo.\n- `python -m py_compile tools/exp_rp_boundary_size_stability_audit.py` completato.\n- `python tools/exp_rp_boundary_size_stability_audit.py --out tools/data/rp_boundary_size_stability_audit_20260515_1940.json` completato.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_rp_boundary_size_stability_audit.py`\n- Data: `tools/data/rp_boundary_size_stability_audit_20260515_1940.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260515_1940.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1482: "text": "> Nel flusso Rosenzweig-Porter, il BOUNDARY fisico e la riga lambda che resta `stable_graph_bridge+classical_intermediate` su tutte le taglie testate." tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1500: "text": "| summary | value |\n|---|---:|\n| sizes analyzed | 3 |\n| lambda rows | 11 |\n| two_reader_all_sizes | 1 |\n| two_reader_intermittent | 2 |\n| graph_only_residue | 0 |\n\n| N | two-reader rows | graph-only r" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1522: "tensions": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1526: "content_preview": "# Agent Report - Rosenzweig-Porter Physical Bridge Audit\n**Date**: 2026-05-15 19:33 \n**Piano**: 121 \n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8) \n**verdict**: CONSTRAINT - il gate a due lettori trasferisce sul flusso Rosenzweig-Porter solo in una riga stabile; il residuo Lab-specific graph-only cade a zero nel perimetro fisico controllato. \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, mean_ipr, gr", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1527: "content_full": "# Agent Report - Rosenzweig-Porter Physical Bridge Audit\n**Date**: 2026-05-15 19:33 \n**Piano**: 121 \n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8) \n**verdict**: CONSTRAINT - il gate a due lettori trasferisce sul flusso Rosenzweig-Porter solo in una riga stabile; il residuo Lab-specific graph-only cade a zero nel perimetro fisico controllato. \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, mean_ipr, graph_bridge_frequency, centroid_margin, cross_neighbor_fraction, classical_audit_state] \n**observable_contract**: claim=il BOUNDARY a due lettori trasferisce a un crossover fisico controllato solo dove stabilita grafica e intermediacy classica concordano sulla stessa riga lambda; observable=graph_bridge_frequency unito a Brody q, peso Wigner/Poisson, SR e IPR; operator=flusso Hamiltoniano Rosenzweig-Porter diagonal-plus-GUE con perturbazione kNN; generator=H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE; denominator=13 righe lambda x 3 seed x k={2,3,4}; non_possible=claim Lab-specific graph-only se ogni ponte grafico stabile e anche intermedio classico, oppure claim fisico se dominano righe classic-only; not_tested=universalita asintotica RP, unfolding alternativi, spettri sperimentali, many-body localization.\n\n## Prima impressione\nIl confine fisico non eredita i tre residui graph-only del perimetro Lab. Quando il sistema ha un parametro Hamiltoniano vero, il grafo trova un solo punto-zero stretto e il lettore classico vede una fascia piu larga.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + grafo/crossover spettrale + tensione BOUNDARY \"8 domini GUE, 5 Poisson\".\n- **Dipolo / punto-zero**: polo diagonale Poisson / polo GUE. Punto-zero: riga lambda in cui il flusso e tra i due poli senza essere endpoint.\n- **Piano superiore**: geometria del campo Hamiltoniano; il parametro lambda e il grafo non decidono separatamente, devono convergere sulla stessa riga.\n- **Proto-ipotesi**: il residuo graph-only del perimetro composito Lab non e una legge del boundary; in un flusso fisico controllato sopravvive solo se resta graph bridge senza essere gia spiegato dal crossover classico.\n- **Possibile/non-possibile**: possibile = usare `graph_bridge_frequency + classical_audit_state` come audit fisico finite-size; non-possibile = promuovere graph-only bridge senza Hamiltoniana controllata o sommare classic-only e graph-only.\n- **Proiezione**: 13 lambda Rosenzweig-Porter, tre seed, kNN k=2/3/4, Brody/Berry-like e grafo sulle stesse righe.\n\n### Contaminazione cognitiva\n- **CE-0019 metabolizzata**: `tools/data/cognitive_enzymes_archive.md`, voce `CE-0019 - Respiro fuori-tempo`. Enzima usato: combo prima della misura; impedisce di ripetere il deposito 13 righe e forza il rientro in un flusso fisico.\n- **CE-0022 metabolizzata**: `tools/data/cognitive_enzymes_archive.md`, voce `CE-0022 - Palette operatoria espansa del Lab`. Operatori scelti: spettro Hamiltoniano, grafo, controllo/null; scartati operatori che producevano solo analogia.\n- **YSN DeltaLink**: `residuo graph-only Lab / flusso Hamiltoniano controllato`.\n- **Cornelius gene**: `RP_Two_Reader_Audit`: GENERA lambda, MISURA classico, COSTRUISCI grafo, STRESSA k/seed, SEPARA residui.\n- **KSAR step**: reiterazione del kernel 19:15 su un dominio fisico nuovo; nessuna promozione del residuo prima del test.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `follows_direction`\n- `why`: l'esperimento porta il perimetro vivo GUE/Poisson su un sistema Rosenzweig-Porter controllato e testa il confine come terzo incluso operativo con due lettori.\n- `not_drift`: non usa phi/Sturmian, V_c o il report 18:26 bloccato; usa la consecutio 19:15 solo come ponte verso Hamiltoniana fisica row-aligned.\n\n## Re-discovery audit\n- **Baseline noto piu vicino**: crossover Rosenzweig-Porter / Wigner-Dyson-GUE vs Poisson, letto con adjacent gap ratio, Brody q e mistura Wigner/Poisson.\n- **Cosa viene assorbito dal baseline**: la riga `RP_lambda_0.060` e classica e grafica insieme; non e scoperta fisica nuova, e il punto finito in cui i due lettori concordano.\n- **Cosa resta Lab-specific**: nessun `stable_graph_bridge+endpoint` resta. `graph_only_residue = 0`.\n- **Cosa resta artifact/classificazione grafica**: `RP_lambda_0.100` e ponte parametrico, non stabile; dipende da k e seed.\n- **Cosa resta classic-only**: 11 righe sono intermedie per il lettore classico senza ponte grafico stabile. Questo e crossover scalare o discordanza del lettore Berry-like, non terzo incluso operativo.\n- **Correzione L3/L5 richiesta**: `two_reader_boundary_confirmed = 1`; `graph_only_residue = 0`; `scope_change_declared = true`; `graph_baseline_audit = kNN stability + Brody/Berry-like row-aligned`. Non sommo le 11 righe classic-only al boundary a due lettori.\n\n## Claim Under Test\n> Nel flusso Rosenzweig-Porter controllato, il BOUNDARY a due lettori sopravvive solo dove una riga lambda e insieme ponte grafico stabile e intermedia classica.\n\n## Question\nIl residuo graph-only del perimetro Lab sopravvive fuori dal deposito composito, oppure il crossover fisico lo assorbe?\n\n## Ritorno fisico\n- **Punto fisico sorgente**: transizione spettrale tra indipendenza/localizzazione Poisson e repulsione GUE.\n- **Attraversamento matematico**: Hamiltoniana diagonal-plus-GUE, osservabili canonici sui gap, Brody/Berry-like e grafo kNN perturbato.\n- **Punto fisico di ritorno**: il gate a due lettori diventa un audit finite-size del punto di crossover, non un claim graph-only autonomo.\n- **Osservabile/test fisico possibile**: ripetere su Anderson 3D multi-size o RP con unfolding locale; il segnale da cercare e stabilita della riga a due lettori, non crescita del numero di intermedi classici.\n- **Se fallisce**: se lambda 0.060 sparisce con N/reps maggiori, il gate fisico diventa solo scaffold; se emergono graph-only stabili, il residuo Lab rientra come candidato da isolare.\n\n## Experiment Design\n- **Script**: `tools/exp_rosenzweig_porter_bridge_physical_audit.py`.\n- **Run**: `python tools/exp_rosenzweig_porter_bridge_physical_audit.py --out tools/data/rosenzweig_porter_bridge_physical_audit_20260515_1933.json`.\n- **Hamiltoniana**: `H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE`, `N=96`, `reps=24`, central fraction 0.6.\n- **Denominatore**: 13 righe lambda: 0, 0.01, 0.03, 0.06, 0.10, 0.18, 0.32, 0.50, 0.68, 0.82, 0.90, 0.97, 1.0.\n- **Perturbazione grafo**: seed={202605151933,202605151934,202605151935}, k={2,3,4}, 9 letture.\n- **Contratto osservabile-operatore**: il ciclo testa trasferimento del gate composito su un flusso fisico; non testa limite asintotico, unfolding dedicato o dati sperimentali.\n\n## Results\n| summary | value |\n|---|---:|\n| rows analyzed | 13 |\n| graph reader runs | 9 |\n| two_reader_boundary_confirmed | 1 |\n| graph_only_residue | 0 |\n| classic_only_residue | 11 |\n\n| composite state | count |\n|---|---:|\n| stable_graph_bridge+classical_intermediate | 1 |\n| parameter_sensitive_bridge+classical_intermediate | 1 |\n| unstable_non_bridge+classical_intermediate | 10 |\n| unstable_non_bridge+classical_poisson_endpoint | 1 |\n\n| row | graph frequency | classical state | Brody q | Wigner/Poisson weight | SR |\n|---|---:|---|---:|---:|---:|\n| RP_lambda_0.000 | 0.000 | classical_poisson_endpoint | 0.000 | 0.000 | 0.383 |\n| RP_lambda_0.030 | 0.000 | classical_intermediate | 0.427 | 0.300 | 0.510 |\n| RP_lambda_0.060 | 1.000 | classical_intermediate | 0.540 | 0.373 | 0.528 |\n| RP_lambda_0.100 | 0.667 | classical_intermediate | 0.653 | 0.420 | 0.524 |\n| RP_lambda_0.180 | 0.222 | classical_intermediate | 0.813 | 0.460 | 0.534 |\n| RP_lambda_0.500 | 0.000 | classical_intermediate | 0.900 | 0.493 | 0.535 |\n| RP_lambda_1.000 | 0.000 | classical_intermediate | 0.980 | 0.507 | 0.534 |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: `RP_lambda_0.060` e l'unica riga `stable_graph_bridge+classical_intermediate`, 9/9 letture grafiche.\n2. Verificato: `RP_lambda_0.100` e ponte parametrico, 6/9 letture; non entra nel boundary confermato.\n3. Verificato: `graph_only_residue = 0`. I tre residui graph-only del perimetro Lab 19:15 non trasferiscono come residui autonomi nel flusso RP.\n4. Verificato: il lettore classico e largo: marca 11/13 righe come `classical_intermediate`. Questa fascia e baseline di crossover o discordanza del lettore scalare, non finding Lab.\n5. Inferito dal perimetro: il nodo regressivo corregge il contratto da \"ponte grafico stabile\" a \"riga fisica a due lettori\"; il grafo da solo non basta.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT\n\nIl boundary fisico esiste nel perimetro RP finito come una riga a due lettori: `lambda=0.060`. Il residuo graph-only non sopravvive. La parte nuova del ciclo non e una scoperta RP, ma il vincolo operativo: il gate Lab-specific deve perdere autorita quando un flusso Hamiltoniano controllato lo assorbe nel crossover classico.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: crossover classico scalare; ponte grafico stabile.\n- **Singolare**: lambda row-aligned prima della promozione a boundary.\n- **Invariante di passaggio**: concordanza `stable_graph_bridge + classical_intermediate`.\n- **Campo di possibilita**: audit fisico finite-size su RP/Anderson con due lettori.\n- **Campo non-possibile**: residuo graph-only come legge del confine in assenza di sopravvivenza su Hamiltoniana controllata.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo utile non deve aumentare il numero di metriche. Deve stressare la riga `RP_lambda_0.060` su taglie/repliche o portare lo stesso contratto su Anderson 3D multi-size. Il criterio e semplice: se la riga a due lettori resta, il gate diventa strumento fisico finite-size; se cade, BOUNDARY torna a scaffold di classificazione.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. Lo script e riusabile come audit fisico two-reader per flussi Hamiltoniani controllati e separa automaticamente conferma a due lettori, graph-only residue e classic-only residue.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante locale `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`; la direzione viva BOUNDARY ha prevalso per aderenza al campo.\n- `python -m py_compile tools/exp_rosenzweig_porter_bridge_physical_audit.py` completato.\n- `python tools/exp_rosenzweig_porter_bridge_physical_audit.py --out tools/data/rosenzweig_porter_bridge_physical_audit_20260515_1933.json` completato.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_rosenzweig_porter_bridge_physical_audit.py`\n- Data: `tools/data/rosenzweig_porter_bridge_physical_audit_20260515_1933.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260515_1933.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1533: "text": "> Nel flusso Rosenzweig-Porter controllato, il BOUNDARY a due lettori sopravvive solo dove una riga lambda e insieme ponte grafico stabile e intermedi" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1551: "text": "| summary | value |\n|---|---:|\n| rows analyzed | 13 |\n| graph reader runs | 9 |\n| two_reader_boundary_confirmed | 1 |\n| graph_only_residue | 0 |\n| classic_only_residue | 11 |\n\n| composite state | coun" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1573: "tensions": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1576: "findings": "1. 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Punto-zero: riga di dominio prima che venga letta come label, parametro Brody o nodo del grafo.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza con audit assiomatico su baseline note; la domanda non e' \"quanto vale q\", ma se q esaurisce il ponte.\n- **Proto-ipotesi**: il terzo incluso operativo non coincide con un singolo scalare di crossover. Se coincide, il bridge Lab e' re-discovery di Brody/Berry-Robnik; se diverge, il contenuto Lab e' nella relazione tra geometria locale e scalare classico.\n- **Possibile/non-possibile**: possibile = usare nodi ponte come righe fisiche candidate oltre la classificazione GUE/Poisson; non-possibile = rivendicare un nuovo crossover se i nodi ponte sono solo Brody/Berry-Robnik rietichettato.\n- **Proiezione**: stimo Brody q e peso GUE di una mistura Poisson/GUE-surmise per ciascuna delle 13 righe gia' classificate dal grafo 18:55.\n\n### Contaminazione cognitiva\n- **YSN DeltaLink**: il DeltaLink usato e' `crossover classico / grafo Lab`: la sorpresa cercata e' il disaccordo, non la conferma dei nodi ponte.\n- **Cornelius gene**: `Classical_Audit_Gate`: \"Un ponte Lab sopravvive solo dopo il lettore classico piu vicino.\" Operatori: FITTA scalare noto; ALLINEA righe; ISOLA residuo.\n- **KSAR step**: perturbazione = feedback falsifier L5; focalizzazione = una sola domanda, \"i bridge collassano su Brody/Berry-Robnik?\"; proiezione = audit row-aligned sulle 13 righe.\n- **PVI attack**: un revisore esterno puo' dire che `third_included_candidate` e' solo un nome Lab per un crossover Brody. Il test attacca esattamente quel presupposto.\n- **Vault**: Rosenzweig-Porter vero resta fuori perimetro; va riattivato solo con Hamiltoniane interpolate, non con fit di CDF su righe gia' generate.\n- **CE-none:tools/data/agent_field_live.md+tools/LAB_COGNITIVE_CONTAMINATION.md/2026-05-15T19:07Z**: nessuna voce `CE-*` concreta e' presente nel campo letto; usati adapter YSN/Cornelius/KSAR documentati, senza inventare archivio enzimi.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: `follows_direction`\n- `why`: il ciclo resta sul perimetro vivo 8 GUE / 5 Poisson e verifica se il confine come terzo incluso e' nuovo rispetto ai crossover classici.\n- `not_drift`: non usa il report Sturmian bloccato, non misura V_c, non usa phi/silver/bronze; il gate 18:55 e' usato come denominatore row-aligned da auditare, non come autorita' conclusiva.\n\n## Re-discovery audit\n- **Baseline noto piu' vicino**: Brody distribution per interpolazione Poisson-Wigner; Berry-Robnik per mistura regolare/caotica. Rosenzweig-Porter e' nominato come famiglia di crossover Hamiltoniano, non fit eseguito in questo ciclo.\n- **Cosa viene assorbito dal baseline**: `numeri_primi:cycle_3` e' sia graph bridge sia intermedio classico (`brody_q=0.465`, `w_GUE=0.275`). Su questa riga il Lab non aggiunge fenomeno oltre il fatto che lo stesso campione e' ponte in due lettori.\n- **Cosa resta Lab-specific**: `percolation:cycle_9`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` sono graph-only bridge: il grafo li mette al confine ma Brody/mixture li legge endpoint-like.\n- **Cosa limita il claim Lab**: quattro righe sono classic-only intermediate (`zeta_zeros`, `random_matrix`, `cellular_automata`, `brownian_motion`) senza diventare terzo incluso nel grafo. Quindi il parametro classico non basta, ma nemmeno il grafo sostituisce il baseline classico.\n- **Risultante audit**: il boundary operativo e' una relazione a due lettori: scalar crossover + posizione nel grafo. Uno dei due da solo perde informazione.\n\n## Claim Under Test\n> Nel perimetro 8/5, il terzo incluso operativo non e' riducibile a Brody q o a una mistura Poisson/GUE-surmise; il residuo vive nel disaccordo row-aligned tra scalare classico e grafo osservabile.\n\n## Question\nI nodi ponte del grafo 18:55 sono re-discovery di un crossover classico, oppure producono una distinzione residua?\n\n## Ritorno fisico\n- **Punto fisico sorgente**: transizione spettrale tra caos quantistico repulsivo e indipendenza/localizzazione Poisson.\n- **Attraversamento matematico**: fit Brody e mistura Poisson/GUE-surmise sulle stesse righe gia' lette dal grafo kNN.\n- **Punto fisico di ritorno**: negli spettri finiti, una finestra non e' boundary perche' ha q intermedio; e' boundary quando q intermedio e posizione multi-feature del grafo vengono confrontati e il residuo resta nominabile.\n- **Osservabile/test fisico possibile**: su finestre energetiche sperimentali, calcolare q Brody, peso mistura e kNN multi-feature; separare bridge coincidenti, graph-only e classic-only.\n- **Se fallisce**: se su dati fisici indipendenti graph-only e classic-only spariscono, il gate Lab si riduce a baseline classico e il terzo incluso non trasferisce.\n\n## Experiment Design\n- **Script**: `tools/exp_boundary_classical_crossover_audit.py`.\n- **Input graph**: `tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855.json`.\n- **Run**: `python tools/exp_boundary_classical_crossover_audit.py --out tools/data/boundary_classical_crossover_audit_20260515_1904.json`.\n- **Denominatore**: 13 righe row-aligned dal perimetro BOUNDARY, 8 GUE e 5 Poisson.\n- **Fit Brody**: grid likelihood su q in [0,1], spacings normalizzati a media 1.\n- **Fit Berry-Robnik-like**: griglia su peso GUE in mistura CDF `w*GUE_surmise + (1-w)*Poisson`, selezionata per KS minimo.\n- **Contratto osservabile-operatore**: il ciclo testa concordanza/disaccordo tra scalare classico e graph state; non testa V_c, denominatori Sturmian, unfolding fisico alternativo o Rosenzweig-Porter Hamiltoniano.\n\n## Results\n| audit state | count |\n|---|---:|\n| classic_and_graph_bridge | 1 |\n| graph_only_bridge | 3 |\n| classic_only_intermediate | 4 |\n| endpoint_like | 5 |\n\n| row | label | graph_state | Brody q | w_GUE | KS | audit_state |\n|---|---|---|---:|---:|---:|---|\n| ising_2d:cycle_1 | GUE | class_interior | 0.090 | 0.070 | 0.428636 | endpoint_like |\n| pendolo_doppio:cycle_2 | Poisson | cut_edge | 0.000 | 0.000 | 0.268279 | endpoint_like |\n| numeri_primi:cycle_3 | GUE | third_included_candidate | 0.465 | 0.275 | 0.148459 | classic_and_graph_bridge |\n| zeta_zeros:cycle_4 | GUE | cut_edge | 1.000 | 0.530 | 0.133555 | classic_only_intermediate |\n| logistica_biforcazione:cycle_5 | GUE | class_interior | 0.000 | 0.000 | 0.998064 | endpoint_like |\n| string_vibration:cycle_6 | Poisson | cut_edge | 0.000 | 0.000 | 0.060129 | endpoint_like |\n| random_matrix:cycle_7 | GUE | cut_edge | 0.975 | 0.475 | 0.119491 | classic_only_intermediate |\n| cellular_automata:cycle_8 | GUE | class_interior | 1.000 | 0.435 | 0.416708 | classic_only_intermediate |\n| percolation:cycle_9 | Poisson | third_included_candidate | 0.025 | 0.025 | 0.054635 | graph_only_bridge |\n| coupled_oscillators:cycle_10 | Poisson | class_interior | 0.000 | 0.000 | 0.079806 | endpoint_like |\n| reaction_diffusion:cycle_11 | GUE | third_included_candidate | 0.000 | 0.000 | 0.174423 | graph_only_bridge |\n| brownian_motion:cycle_12 | Poisson | cut_edge | 0.205 | 0.250 | 0.026002 | classic_only_intermediate |\n| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | third_included_candidate | 0.000 | 0.000 | 0.969277 | graph_only_bridge |\n\n## Key Findings\n1. Verificato: il denominatore resta quello richiesto, 13 righe con 8 GUE e 5 Poisson.\n2. Verificato: un solo nodo ponte del grafo e' anche intermedio classico: `numeri_primi:cycle_3`.\n3. Verificato: tre nodi ponte sono graph-only: `percolation:cycle_9`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13`.\n4. Verificato: quattro righe sono classic-only intermediate senza essere terzo incluso nel grafo: `zeta_zeros:cycle_4`, `random_matrix:cycle_7`, `cellular_automata:cycle_8`, `brownian_motion:cycle_12`.\n5. Inferito: il terzo incluso non e' uno scalare di crossover. E' una discrepanza controllata fra lettore classico e posizione multi-osservabile.\n\n## Verdict\nCONSTRAINT\n\nIl boundary trasferisce come audit a due lettori. Brody/Berry-Robnik-like e grafo misurano aspetti diversi dello stesso confine; nessuno dei due chiude il terzo incluso da solo.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: parametro classico di crossover; nodo ponte del grafo Lab.\n- **Singolare**: riga di dominio row-aligned prima della classificazione.\n- **Invariante di passaggio**: disaccordo nominabile tra `classic_and_graph`, `graph_only`, `classic_only`, `endpoint_like`.\n- **Campo di possibilita**: possibile = costruire un gate fisico che richiede doppia lettura prima di chiamare boundary; non-possibile = promuovere il grafo 18:55 come scoperta autonoma senza baseline classico.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo utile non deve aggiungere una terza metrica locale. Deve portare il gate a due lettori su un sistema fisico controllato: Rosenzweig-Porter, Anderson/mobility edge o Aubry-Andre con finestre energetiche. Il risultato da cercare e' se `graph_only` e `classic_only` sopravvivono fuori dal perimetro composito del Lab.\n\n## Ricadute pratiche\nssp_value: yes. Lo script crea un audit riusabile per separare re-discovery classica, residuo Lab e endpoint-like in ogni perimetro GUE/Poisson row-aligned.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`, ma la direzione viva del campo impone il perimetro BOUNDARY 8/5.\n- `python -m py_compile tools/exp_boundary_classical_crossover_audit.py` completato.\n- `python tools/exp_boundary_classical_crossover_audit.py --out tools/data/boundary_classical_crossover_audit_20260515_1904.json` completato.\n- Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate.\n- Nessun update del seme.\n- Nessuna promozione e nessun public sync.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_boundary_classical_crossover_audit.py`\n- Data: `tools/data/boundary_classical_crossover_audit_20260515_1904.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260515_1904.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1624: "tensions": "TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1628: "content_preview": "# Agent Report - V=2 Generator Scaling Gate\n**Date**: 2026-05-15 18:16 \n**Piano**: 119 \n**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / BOUNDARY \n**verdict**: CONSTRAINT - a V=2 il confine trasferisce come generatore binario ordinato: `phi_sturmian_binary` separa dallo shuffle di densita, ma non chiude una specificita phi contro silver/bronze Sturmian. \nobservables_registry: none; dedicated observables only \nobservables_used: [mean_pr_tau, mean_ipr_tau, spacing_r, mean_ipr, participa", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260516_0720_66853/lab_graph.json:1629: "content_full": "# Agent Report - V=2 Generator Scaling Gate\n**Date**: 2026-05-15 18:16 \n**Piano**: 119 \n**Tension explored**: TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE / BOUNDARY \n**verdict**: CONSTRAINT - a V=2 il confine trasferisce come generatore binario ordinato: `phi_sturmian_binary` separa dallo shuffle di densita, ma non chiude una specificita phi contro silver/bronze Sturmian. \nobservables_registry: none; dedicated observables only \nobservables_used: [mean_pr_tau, mean_ipr_tau, spacing_r, mean_ipr, participation_entropy] \n**observable_contract**: claim=V=2 e' baseline fisica del confine Aubry-Andre e distingue il tipo di generatore; observable=slope log-log `tau` della mean participation ratio piu spacing/IPR anchors; operator=`tools/exp_aubry_v2_generator_scaling_gate.py`; generator=tight-binding 1D con potenziali `sturmian_binary`, `cosine`, `periodic_ab`, `density_shuffle`, `random_uniform`; denominator=N={89,144,233,377} x phase={0,0.25,0.5,0.75} x generator rows, con 4 trial per null random; non_possible=promuovere un claim phi-specific se tau(V=2) non separa dai controlli Sturmian non-phi; not_tested=limite asintotico, altri V, mobility edge, dati sperimentali, qualita PSD dei surrogate 18:07.\n\n## Respiro fuori-tempo\n\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + baseline fisica Aubry-Andre V=2 + tensione viva `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`.\n- **Dipolo / punto-zero**: generatore continuo coseno / generatore discreto binario. Punto-zero = Hamiltoniana tight-binding a V=2 prima che il potenziale venga letto come transizione self-dual, parola Sturmian o disorder.\n- **Piano superiore**: geometria dei campi su reticolo; il bordo e' nella legge di generazione del campo onsite, non nel solo fit di `V_c`.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary condition, eigenvector localization, non-phi generator control.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-none: il ciclo non ha introdotto adapter semantico; ha usato il baseline fisico V=2 come vincolo regressivo per evitare un nuovo strato linguistico sopra i risultati 17:45-18:07.\n- **Proto-ipotesi**: se il confine e' proprieta del generatore, allora a V=2 la crescita della partecipazione degli autostati separa classi di generatore; se e' phi-specific, `phi_sturmian_binary` deve separare anche dai controlli Sturmian non-phi.\n- **Proiezione**: diagonalizzo la stessa Hamiltoniana tridiagonale con potenziali binari e continui; il tau della participation ratio misura se gli autostati scalano come estesi, critici o localizzati nel perimetro V=2.\n\n## Aderenza alla direzione\n\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: testa il confine come proprieta del generatore usando Sturmian/binario vs coseno Aubry-Andre vs controlli irrazionali, con baseline fisica esplicita V=2.\n- `not_drift`: non rifitta `V_c`, non riapre prime/mod6, non usa selector legacy; il vecchio deposito viene usato solo come perimetro fisico della misura.\n\n## Claim Under Test\n\n> A V=2, il boundary si conserva come proprieta del generatore: binario Sturmian, coseno continuo e null disorder hanno tau di partecipazione distinti; la specificita phi sopravvive solo se phi binario separa anche dai controlli Sturmian non-phi.\n\n## Question\n\nIl baseline V=2 legge un confine phi-specific, oppure legge una classe piu larga di generatori binari ordinati distinta dal coseno continuo e dal disorder?\n\n## Ritorno fisico\n\n- **Punto fisico sorgente**: modello Aubry-Andre tight-binding 1D, dove il coseno quasiperiodico ha transizione self-dual nota a V=2.\n- **Attraversamento matematico**: sostituzione controllata del potenziale onsite con parole Sturmian binarie, coseni irrazionali, periodico AB e null disorder; misura dello scaling finito della participation ratio.\n- **Punto fisico di ritorno**: reticoli fotonici o cold atoms con potenziale onsite programmabile, dove si puo confrontare un coseno quasiperiodico con una parola binaria Sturmian alla stessa ampiezza V=2.\n- **Controllo concretezza**: il ritorno e' IPR/participation ratio degli autostati di una Hamiltoniana tridiagonale, non una categoria astratta di confine.\n- **Relazione nuova**: V=2 non trasferisce come firma phi isolata; trasferisce come separatore fra ordine binario quasiperiodico, coseno continuo e disorder.\n- **Osservabile/test fisico possibile**: preparare potenziali `phi_sturmian_binary`, `silver_sturmian_binary`, `phi_cosine` e `density_shuffle` a V=2; misurare spreading o profili modali e stimare tau di partecipazione su taglie crescenti.\n- **Se fallisce**: `ritorno_fisico_assente` per claim phi-specific; resta vincolo di classe-generatore, non scoperta phi promuovibile.\n\n## Experiment Design\n\n- `python tools/dnd_scenario.py --best` eseguito: massimo discriminante `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`.\n- `python -m py_compile tools/exp_aubry_v2_generator_scaling_gate.py` completato.\n- Run: `python tools/exp_aubry_v2_generator_scaling_gate.py --out tools/data/aubry_v2_generator_scaling_gate_20260515_1816.json`.\n- Nearest-known baseline: Aubry-Andre continuo, transizione self-dual a V=2; per questo il ciclo non promuove il risultato come nuovo fenomeno fisico, ma come gate di generatore.\n- Perimetro: 176 righe totali; N={89,144,233,377}; phases={0,0.25,0.5,0.75}; random_trials=4.\n- Contratto osservabile-operatore: il ciclo testa tau finito della participation ratio a V=2; non testa `gap_ratio`, `V_c` asintotico, PSD surrogate quality, ne universalita GUE/Poisson.\n\n## Results\n\n| domain | mean_pr_tau | median spacing_r | median mean_ipr | median mean_pr | median participation_entropy |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|\n| periodic_ab | 0.9937 | 0.9298 | 0.0134 | 80.9477 | 0.8730 |\n| phi_sturmian_binary | 0.8048 | 0.3608 | 0.0452 | 30.3199 | 0.7240 |\n| silver_sturmian_binary | 0.7268 | 0.3774 | 0.0510 | 23.7245 | 0.7037 |\n| bronze_sturmian_binary | 0.6399 | 0.4004 | 0.0487 | 30.4225 | 0.7218 |\n| phi_cosine | 0.5689 | 0.3013 | 0.0961 | 13.6849 | 0.6111 |\n| silver_cosine | 0.5819 | 0.3108 | 0.0878 | 14.5649 | 0.6226 |\n| bronze_cosine | 0.6104 | 0.3478 | 0.0868 | 15.7257 | 0.6237 |\n| phi_binary_density_shuffle | 0.0527 | 0.3875 | 0.1403 | 9.1779 | 0.4677 |\n| random_uniform | 0.0306 | 0.4011 | 0.1834 | 6.8468 | 0.4180 |\n\n| classification field | value |\n|---|---:|\n| v2_baseline | 2.0 |\n| phi_binary_tau | 0.8048 |\n| phi_cosine_tau | 0.5689 |\n| density_shuffle_tau | 0.0527 |\n| silver_binary_tau | 0.7268 |\n| bronze_binary_tau | 0.6399 |\n| cosine_class_tau_span | 0.0414 |\n| phi_bine.\n- **Proiezione**: applico il gate canonico ordine/null alle sole due righe residue, poi confronto persistenza del blank e Jaccard delle firme one-sided.\n\n## Aderenza alla direzione\n\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: attacca direttamente i due residui beta-absent medio/forti lasciati dal valutatore dopo `thin_persist_rows=0/13`.\n- `not_drift`: non usa `V_c`, non usa label GUE/Poisson come campo decisionale, non rigenera la griglia beta globale.\n\n## Claim Under Test\n\n> I due residui `numeri_primi:cycle_3` e `random_matrix:cycle_7` formano una classe unica `medium/strong beta-absent` se il blank persiste in tutte le finestre row-local da 1024 gap e le firme one-sided restano compatibili.\n\n## Question\n\nI due blank residui sono lo stesso operatore di confine, due classi distinte, o un artefatto da denominatore/atlante?\n\n## Experiment Design\n\n- Perimetro atomico: `numeri_primi:cycle_3`, `random_matrix:cycle_7`.\n- Scope: full row + 4 finestre consecutive da 1024 gap per ciascun target.\n- Parametri: `n_replicates=12`, `n_beta=11`, `n_baseline=24`, `z_min=2.0`, seed `202605100330`.\n- Null baseline: permutazione marginal-preserving usata dal gate canonico gia' adottato nei report BOUNDARY.\n- Non misurato: `gap_ratio`, `V_c`, nuova griglia beta globale, validita' delle label sorgente GUE/Poisson.\n- Criterio di caduta: una riga recupera beta o perde supporto in una finestra row-local; in quel caso il residuo non e' classe unica chiusa.\n\n## Results\n\n| row | full state | full one-sided | window blanks | beta recovered | support falls | common window obs | mean endpoint | mean stable coherent |\n|---|---:|---|---:|---:|---:|---|---:|---:|\n| numeri_primi:cycle_3 | beta_absent_blank | SR,L1,triple_var | 4/4 | 0 | 0 | SR | 2.761 | 2.563 |\n| random_matrix:cycle_7 | beta_absent_blank | SR,SR2,L1,L2,triple_var | 3/4 | 1 | 0 | L2 | 2.987 | 3.083 |\n\n| comparison | value |\n|---|---:|\n| full_signature_jaccard | 0.600 |\n| common_window_obs_jaccard | 0.000 |\n| random_matrix recovered beta | window_4 -> beta [0.4] |\n\n## Key Findings\n\n1. **Verificato: `numeri_primi:cycle_3` resta beta-absent in 4/4 finestre.** Il supporto non cade; l'osservabile comune di finestra e' `SR`.\n2. **Verificato: `random_matrix:cycle_7` non resta beta-absent in 4/4 finestre.** La quarta finestra recupera beta `[0.4]` con supporto vivo (`SR2,L1,L2,triple_var`).\n3. **Verificato: le firme comuni di finestra divergono.** `common_window_obs_jaccard=0.000`: primi conserva `SR`, random matrix conserva `L2`.\n4. **Inferito dal perimetro dichiarato: il residuo beta-absent non e' una classe unica chiusa.** Una parte e' blank persistente row-local, una parte e' chart-sensitive.\n\n## Verdict\n\n**CONSTRAINT**.\n\nNel perimetro delle due righe residue e finestre da 1024 gap, `medium/strong beta-absent` si scinde:\n\n`numeri_primi:cycle_3` = blank persistente row-local. \n`random_matrix:cycle_7` = blank forte ma chart-sensitive, con beta `[0.4]` recuperata in 1/4 finestre.\n\nFormula valida:\n\n`beta_absent_residue` non matura come classe unica; diventa un audit a due stati: `prime_persistent_blank` / `random_matrix_chart_sensitive_blank`.\n\n## Bicono della scoperta\n\n- **Due radici**: blank persistente / blank chart-sensitive.\n- **Singolare**: supporto ordine/null vivo senza coordinata beta globale.\n- **Invariante di passaggio**: il supporto non cade in nessuna delle 8 finestre; cio' che cambia e' la coordinata beta e la firma osservabile.\n- **Campo di possibilità**: possibile = chiudere la tassonomia BOUNDARY con due sotto-stati residui; non-possibile = promuovere `medium/strong beta-absent` come specie unica del confine.\n\n## Consecutio\n\nIl prossimo ciclo non deve riaprire il thin blank. Deve sigillare il nuovo audit a due stati:\n\n- `prime_persistent_blank`: testare se `SR` resta l'osservabile comune sotto seed/window shift.\n- `random_matrix_chart_sensitive_blank`: testare se beta `[0.4]` e' coordinata locale stabile o evento di una singola finestra.\n\n## Ricadute pratiche\n\nssp_value: yes. Lo script e' uno strumento riusabile per audit row-local di residui BOUNDARY senza rigenerare fit globali.\n\n## Files\n\n- Script: `tools/exp_boundary_residual_beta_absent_audit.py`\n- Data: `tools/data/boundary_residual_beta_absent_audit_20260510_0330.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260510_0330.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1390: "tensions": "BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1394: "content_preview": "# Agent Report - Boundary Transition Taxonomy 13 Rows\n**Date**: 2026-05-09 18:39 \n**Piano**: 113 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - la tassonomia post-estensione scala sulle 13 righe e dissolve il thin blank \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [`transition_class`, `source_beta_state`, `extension_state`, `support_tier_after`, `one_sided_after`, `endpoint_after`, `stable_count_coherent_after`, `beta_after`, `denominator_stat", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1395: "content_full": "# Agent Report - Boundary Transition Taxonomy 13 Rows\n**Date**: 2026-05-09 18:39 \n**Piano**: 113 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - la tassonomia post-estensione scala sulle 13 righe e dissolve il thin blank \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [`transition_class`, `source_beta_state`, `extension_state`, `support_tier_after`, `one_sided_after`, `endpoint_after`, `stable_count_coherent_after`, `beta_after`, `denominator_state`, `excluded_mass`] - osservabili domain-native di composizione row-aligned, non canonici. \nssp_value: no \n**observable_contract**: claim=la tassonomia delle transizioni post-estensione scala se nessuna delle 13 righe resta `thin_persists`; observable=`transition_class` row-aligned sulle 13 righe; operator=`exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py`; generator=composizione dei depositi 15:32, 15:38, 15:56 e prescan 15:00 senza rigenerare segnali; denominator=13 righe BOUNDARY semi-reali; non_possible=promuovere `blank_thin_support` come specie autonoma se `thin_persist_rows=0`; not_tested=nuova griglia beta, nuovi null, fit `V_c`, validita' label GUE/Poisson sorgente.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: dopo l'estensione il thin blank non resta una figura. La domanda vera diventa se la matrice intera lascia un nuovo residuo vivo.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + BOUNDARY 13 righe + nodo regressivo `short_denominator`.\n- **Dipolo / punto-zero**: supporto sottile / atlante di transizione; punto-zero = stessa riga row-aligned prima che il blank venga letto come specie o come transizione.\n- **Piano superiore**: sheaf locale del boundary su 13 sezioni. La sezione corta viene riparata, poi ricollocata nell'atlante senza usare label GUE/Poisson.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, sheaf locale/perimetro, coordinate chart. Servono a comporre stati gia' misurati senza introdurre un nuovo gate.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0019: contratto combo prima della misura; CE-0022: palette come boundary operator e chart locale; KSAR: riuso del deposito stabile 15:32-15:56; PVI: se resta `thin_persists`, la tassonomia cade.\n- **Proto-ipotesi**: `blank_thin_support` non scala sulle 13 righe se, dopo composizione con l'estensione, nessuna riga conserva supporto vivo sottile senza beta.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare l'atlante di transizione come mappa BOUNDARY; non-possibile = trattare il thin blank come specie matura.\n- **Proiezione**: classificare tutte le 13 righe in `transition_class` usando supporto, beta, denominatore e transizioni estese.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: esegue la consecutio del campo vivo: dopo la cristallizzazione short-denominator, testa se la tassonomia delle transizioni post-estensione scala sulle 13 righe.\n- `not_drift`: non torna a `V_c`, non difende thin blank, non usa label GUE/Poisson come decision field; compone solo depositi row-aligned gia' misurati.\n\n## Claim Under Test\n> La tassonomia emersa dall'estensione del denominatore scala sull'intero perimetro BOUNDARY 13 righe se non lascia alcuna riga `thin_persists`.\n\n## Question\nQuando le tre righe short estese vengono ricollocate nella matrice 13 righe, resta una specie `blank_thin_support` oppure il residuo vivo cambia forma?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py`.\n- Input: `boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`, `boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`, `boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`, `boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_transition_taxonomy_13rows_20260509_1839.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe BOUNDARY semi-reali.\n- Label policy: `source_domain_type` resta audit metadata; non entra in `transition_class`.\n- Null sfidato: esistenza di almeno una riga `thin_persists` dopo estensione.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| total rows | 13 |\n| support transfer after composition | 10 |\n| fall after composition | 3 |\n| beta chart after any | 9 |\n| beta chart exact 0.3 after | 6 |\n| thin persist rows | 0 |\n| medium/strong beta-absent blank rows | 2 |\n| verdict | TAXONOMY_SCALES_THIN_DISSOLVED |\n\nTransition classes:\n\n| transition_class | rows |\n|---|---:|\n| beta_0_3_exact | 4 |\n| beta_0_3_local_nonunique | 2 |\n| beta_chart_recovered | 1 |\n| blank_medium_or_strong_beta_absent | 1 |\n| fall_no_support | 2 |\n| local_beta_other | 1 |\n| support_falls_after_extension | 1 |\n| support_thickens_beta_blank | 1 |\n\nRighe aperte senza beta dopo composizione:\n\n| row | class | n_gaps | one-sided | endpoint | tier |\n|---|---|---:|---:|---:|---|\n| numeri_primi:cycle_3 | blank_medium_or_strong_beta_absent | 4096 | 3 | 3.243 | medium_multi_observable |\n| random_matrix:cycle_7 | support_thickens_beta_blank | 1024 | 4 | 3.781 | strong_multi_observable |\n\nRighe short riparate:\n\n| row | before n | after n | transition_class | one-sided after | beta after |\n|---|---:|---:|---|---:|---|\n| percolation:cycle_9 | 190 | 1024 | support_falls_after_extension | 0 | [] |\n| random_matrix:cycle_7 | 199 | 1024 | support_thickens_beta_blank | 4 | [] |\n| zeta_zeros:cycle_4 | 199 | 1024 | beta_chart_recovered | 2 | [0.3] |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: `thin_persist_rows=0/13`.** Nessuna riga conserva la forma `blank_thin_support` dopo composizione con l'estensione.\n2. **Verificato: il supporto post-composizione e' 10/13.** Cadono `cellular_automata`, `pendolo_doppio` e `percolation` dopo estensione; il resto conserva supporto o chart locale.\n3. **Verificato: la beta chart sale a 9/13 righe, con 6/13 esatte 0.3.** Le sei sono quattro `beta_0_3_exact` originali, `zeta_zeros` recuperata e `pendolo_doppio` come beta osservata senza supporto.\n4. **Verificato: il residuo vivo non e' thin.** Restano due blank senza beta: `numeri_primi` medio e `random_matrix` forte dopo estensione.\n5. **Inferito: la tassonomia scala come atlante di transizione, non come legge beta universale.** Il thin blank cade; il nodo successivo e' il blank medio/forte senza beta.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nLa tassonomia post-estensione scala sul perimetro 13 righe: nessun membro resta `thin_persists`.\n\nFormula valida:\n\n`blank_thin_support` = telemetria short-denominator dissolta dalla composizione 13 righe.\n\nFormula non valida:\n\n`blank_thin_support` = specie autonoma del boundary.\n\nIl boundary resta una matrice di transizioni: supporto che cade, supporto che si ispessisce senza beta, chart beta recuperata, chart beta esatta, chart locale non unica, chart spostata.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: denominatore riparato / atlante 13 righe.\n- **Singolare**: riga BOUNDARY prima della classificazione post-estensione.\n- **Invariante di passaggio**: `thin_persist_rows=0/13`.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile chiudere il thin blank; qui diventa non-possibile chiudere il blank medio/forte senza beta.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo BOUNDARY deve lasciare chiuso il thin blank e attaccare il residuo `medium/strong beta-absent blank`: `numeri_primi:cycle_3` contro `random_matrix:cycle_7`. Il test utile non e' \"perche' manca beta in generale\", ma quale condizione distingue blank medio completo e blank forte post-estensione quando entrambi hanno supporto vivo senza chart beta.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1556.md`, JSON 15:32/15:38/15:56/15:00, script e output 18:39.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle 13 righe semi-reali e ai depositi gia' misurati.\n- **L2 count grezzi**: riportati 13 totali, 10 support, 3 fall, 9 beta chart, 0 thin persist, 2 open blank.\n- **L3 no silent patching**: nessuna nuova simulazione o ricampionamento; la composizione dichiara le estensioni applicate solo a tre righe.\n- **L4 edge cases**: `pendolo_doppio` ha beta 0.3 ma resta fall; `random_matrix` e' forte senza beta; `zeta_zeros` recupera beta pur restando contaminato nel prescan.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non ripete la matrice 15:32 ne' l'estensione 15:56; testa la scalabilita' richiesta dal campo vivo.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0019, CE-0022, KSAR e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = atlante BOUNDARY di transizione; non-possibile = specie autonoma thin blank.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py --out tools/data/boundary_transition_taxonomy_13rows_20260509_1839.json`.\n- Output: `thin_persist_rows=0`, `support_transfer_after=10/13`, `fall_after=3/13`, `open_blank_rows=['numeri_primi:cycle_3', 'random_matrix:cycle_7']`, `verdict=TAXONOMY_SCALES_THIN_DISSOLVED`.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli e pubblicazioni precedenti; questo cycle aggiunge lo script 18:39, il JSON 18:39 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_transition_taxonomy_13rows.py`\n- Data: `tools/data/boundary_transition_taxonomy_13rows_20260509_1839.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1839.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1401: "text": "> La tassonomia emersa dall'estensione del denominatore scala sull'intero perimetro BOUNDARY 13 righe se non lascia alcuna riga `thin_persists`." tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1431: "text": "Il prossimo ciclo BOUNDARY deve lasciare chiuso il thin blank e attaccare il residuo `medium/strong beta-absent blank`: `numeri_primi:cycle_3` contro " tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1441: "tensions": "BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1445: "content_preview": "# Agent Report - Boundary Short Denominator Extension\n**Date**: 2026-05-09 15:56 \n**Piano**: 112 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - l'estensione del denominatore dissolve il blank sottile come specie autonoma \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [`SR`, `SR2`, `L1`, `L2`, `triple_var`, `extension_state`, `after_one_sided`, `after_beta`, `after_support_tier`, `endpoint_distance_one_sided_gated`] - osservabili canonici piu' st", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1446: "content_full": "# Agent Report - Boundary Short Denominator Extension\n**Date**: 2026-05-09 15:56 \n**Piano**: 112 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - l'estensione del denominatore dissolve il blank sottile come specie autonoma \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [`SR`, `SR2`, `L1`, `L2`, `triple_var`, `extension_state`, `after_one_sided`, `after_beta`, `after_support_tier`, `endpoint_distance_one_sided_gated`] - osservabili canonici piu' stati domain-native di audit. \nssp_value: no \n**observable_contract**: claim=`blank_thin_support` sopravvive solo se, dopo estensione del denominatore sorgente, resta supporto vivo sottile senza beta chart; observable=gate canonico one-sided + beta chart sulle tre righe short; operator=`exp_boundary_short_denominator_extension.py`; generator=`source-denominator extension` per `percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros`; denominator=3 righe short del report 15:48, estese a `n_gaps=1024`; non_possible=promuovere `blank_thin_support` se il supporto cade, si ispessisce o recupera beta; not_tested=redesign globale 13 righe, fit `V_c`, validita' della label GUE/Poisson sorgente.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il blank sottile non chiede una parola nuova. Chiede di togliere il corto dal denominatore e vedere se resta la stessa figura.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + boundary operator + nodo regressivo `short_denominator`.\n- **Dipolo / punto-zero**: denominatore corto / supporto strutturale; punto-zero = stessa riga prima che `thin` venga letto come specie o come limite di misura.\n- **Piano superiore**: sheaf locale del boundary. La sezione locale cambia quando il denominatore viene esteso: il bordo non e' la label del dominio, e' la sezione che resta compatibile con gli osservabili.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, filtrazione per denominatore, sheaf locale. Servono a riparare il nodo sorgente senza aggiungere un gate globale.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: reiterazione minima sul deposito 15:48; CE-0117: cascata limitata alle tre righe short; YSN DeltaLink: `short denominator -> source extension -> state transition`; PVI: se nessuna riga resta thin support vivo dopo estensione, la specie autonoma cade.\n- **Proto-ipotesi**: `blank_thin_support` e' telemetria da denominatore corto se ogni riga short cambia stato dopo estensione: collasso del supporto, ispessimento del supporto, o recupero beta.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare l'estensione sorgente come audit regressivo per failure modes corti; non-possibile = promuovere il blank sottile nel perimetro 15:48.\n- **Proiezione**: generare tre sequenze estese e applicare lo stesso gate canonico del report 15:16.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: esegue la direzione valutatore `same_frame_boundary_denominator_extension`, attaccando il nodo regressivo indicato dal report 15:48.\n- `not_drift`: non torna a `V_c`, non cambia tensione, non usa label GUE/Poisson come decision field; modifica solo il denominatore delle tre righe short.\n\n## Claim Under Test\n> Le tre righe `blank_thin_support` restano specie autonoma solo se, a denominatore esteso, resta supporto vivo sottile senza beta chart.\n\n## Question\nCosa accade alle tre righe short quando il denominatore viene portato sopra la soglia piena del gate precedente?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py`.\n- Input sorgente: `tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`.\n- Perimetro atomico: `percolation:cycle_9`, `random_matrix:cycle_7`, `zeta_zeros:cycle_4`.\n- Denominatore esteso: `1024` gap per riga.\n- Gate: stesso schema canonical original-vs-shuffle e beta interpolation del semireal boundary gate.\n- Label policy: i nomi riga selezionano il perimetro short; le label GUE/Poisson non entrano nel decision field.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| target rows | 3 |\n| rows still thin support after extension | 0 |\n| support falls after extension | 1 |\n| support thickens beta blank | 1 |\n| beta chart recovered | 1 |\n| verdict | DENOMINATOR_EXTENSION_RESOLVES_THINNESS |\n\nTransizioni:\n\n| row | n_gaps | one-sided | stable coherent | endpoint | beta | extension_state |\n|---|---:|---:|---:|---:|---|---|\n| percolation:cycle_9 | 190 -> 1024 | 1 -> 0 | 0.833 -> 0.000 | 1.705 -> 0.000 | [] | support_falls_after_extension |\n| random_matrix:cycle_7 | 199 -> 1024 | 1 -> 4 | 1.000 -> 4.000 | 1.854 -> 3.781 | [] | support_thickens_beta_blank |\n| zeta_zeros:cycle_4 | 199 -> 1024 | 2 -> 2 | 1.917 -> 2.333 | 2.449 -> 2.660 | [0.3] | beta_chart_recovered |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: zero righe restano `blank_thin_support` autonome.** Dopo estensione, gli stati sono tre e nessuno e' supporto vivo sottile senza beta chart.\n2. **Verificato: `percolation` perde il supporto.** La riga passa da 1 osservabile one-sided a 0; non e' blank sottile maturo, e' supporto non replicato.\n3. **Verificato: `random_matrix` ispessisce il supporto.** Passa da 1 a 4 osservabili one-sided, stable coherent da 1.000 a 4.000, endpoint da 1.854 a 3.781; resta beta blank ma non sottile.\n4. **Verificato: `zeta_zeros` recupera beta.** Mantiene 2 osservabili one-sided e riceve beta `[0.3]`; il blank di chart cade.\n5. **Inferito: il failure mode 15:48 era una coda di denominatore, non una specie.** Le tre transizioni divergono, ma convergono sulla stessa negazione: il sottile non sopravvive come classe.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nNel perimetro delle tre righe short, l'estensione del denominatore dissolve `blank_thin_support` come specie autonoma.\n\nFormula valida:\n\n`blank_thin_support` = stato provvisorio da denominatore corto nel deposito 15:48.\n\nFormula non valida:\n\n`blank_thin_support` = failure mode stabile del boundary.\n\nLa riparazione regressiva avviene nel generatore/denominatore della riga. Non serve aggiungere una nuova tassonomia globale.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: supporto sottile osservato / denominatore sorgente corto.\n- **Singolare**: riga short prima dell'estensione.\n- **Invariante di passaggio**: nessuna riga rimane supporto vivo sottile senza beta dopo `n_gaps=1024`.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile retrocedere il blank sottile a telemetria corta; qui diventa non-possibile promuoverlo come specie matura.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo BOUNDARY non deve piu' cercare una classe `blank_thin_support`. Deve separare i tre esiti emersi: `percolation` come supporto non replicato, `random_matrix` come supporto forte beta-blank, `zeta_zeros` come beta recuperata. Il nodo ancora vivo e' il blank medio/forte senza beta, non il blank sottile.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1548.md`, script `tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py`, output `tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle tre righe short del report 15:48.\n- **L2 count grezzi**: riportati 3 target, 0 thin persistenti, 1 support fall, 1 support thickening, 1 beta recovered.\n- **L3 no silent patching**: l'estensione cambia il generatore operativo in modo dichiarato: percolation site samples, GUE block spacings, zeta zeros first spacings.\n- **L4 edge cases**: `percolation` non conferma; collassa. Il collasso e' risultato, non errore mascherato.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non ripete il 15:48; esegue la consecutio indicata dal 15:48.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117, YSN e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = audit regressivo del denominatore; non-possibile = specie autonoma `blank_thin_support`.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py --out tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`.\n- Output: `state_counts={'support_falls_after_extension': 1, 'support_thickens_beta_blank': 1, 'beta_chart_recovered': 1}`, `verdict=DENOMINATOR_EXTENSION_RESOLVES_THINNESS`.\n- Nota runtime: un primo run a denominatore 1024 ha richiesto attesa lunga ma ha completato localmente; nessuna API esterna.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli precedenti; questo cycle aggiunge lo script 15:56, il JSON 15:56 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_short_denominator_extension.py`\n- Data: `tools/data/boundary_short_denominator_extension_20260509_1556.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1556.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1482: "text": "Il prossimo ciclo BOUNDARY non deve piu' cercare una classe `blank_thin_support`. Deve separare i tre esiti emersi: `percolation` come supporto non re" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1492: "tensions": "BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1496: "content_preview": "# Agent Report - Boundary Blank Thin Support Audit\n**Date**: 2026-05-09 15:48 \n**Piano**: 111 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - il blank sottile e' limitato dal denominatore corto, non dalla contaminazione del null \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [`blank_class`, `coordinate_failure`, `support_tier`, `denominator_bucket`, `n_gaps`, `one_sided_count`, `stable_count_coherent`, `stable_count_illusory`, `endpoint_distance`", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1497: "content_full": "# Agent Report - Boundary Blank Thin Support Audit\n**Date**: 2026-05-09 15:48 \n**Piano**: 111 \n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE \n**verdict**: CONSTRAINT - il blank sottile e' limitato dal denominatore corto, non dalla contaminazione del null \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [`blank_class`, `coordinate_failure`, `support_tier`, `denominator_bucket`, `n_gaps`, `one_sided_count`, `stable_count_coherent`, `stable_count_illusory`, `endpoint_distance`, `denominator_state`, `excluded_mass`, `shuffle_z_score`, `shuffle_class_changes`] - osservabili domain-native di audit, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var. \n**observable_contract**: claim=i tre `blank_thin_support` vanno falsificati contro il blank medio `numeri_primi` prima di promuoverli a specie autonoma; observable=telemetria row-aligned del subset `support_without_beta_blank`; operator=`exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`; generator=`boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538`; denominator=4 righe `support_without_beta_blank`, di cui 3 thin e 1 medium control; non_possible=chiamare il blank sottile specie autonoma se tutte le righe thin sono spiegate da denominatore corto; not_tested=estensione nuova dei tre domini short, nuova griglia beta, nuovi null, fit `V_c`.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il deposito 15:38 divide il blank in due livelli, ma il livello sottile ha tutte le righe corte. Il punto non e' nominare una specie nuova; e' verificare se la specie sopravvive al denominatore.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + BOUNDARY row-aligned + tensione \"supporto vivo senza chart beta\".\n- **Dipolo / punto-zero**: blank sottile / blank medio; punto-zero = riga `support_without_beta_blank` prima che la forza del supporto venga letta come specie o come limite del denominatore.\n- **Piano superiore**: sheaf locale del boundary. La sezione beta e' vuota su tutte e quattro le righe; il discriminante diventa la qualita' del supporto e del denominatore.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, sheaf locale/perimetro, filtrazione per denominatore. Servono a separare stato beta invariato da supporto misurabile.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: reiterazione minima sul deposito 15:38; CE-0117: cascata solo dove il blank apre una distinzione; YSN DeltaLink: `same beta blank -> support tier -> denominator bucket`; PVI: se tutte le righe thin sono corte, la specie autonoma cade nel perimetro.\n- **Proto-ipotesi**: `blank_thin_support` e' un effetto di denominatore corto se ogni riga thin ha `n_gaps < 500` e il controllo medio no; diventa specie autonoma solo se almeno una riga thin non e' spiegata dal denominatore.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare il blank sottile come coda denominator-limited da estendere; non-possibile = promuoverlo a failure mode stabile senza estendere percolation, random_matrix e zeta_zeros.\n- **Proiezione**: misurare `n_gaps`, `denominator_state`, `excluded_mass`, `shuffle_class_changes`, `one_sided_count`, `endpoint_distance` dentro il subset `support_without_beta_blank`.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: falsifica direttamente se i failure modes del 15:38 sono stabili o artefatti della griglia/perimetro row-aligned.\n- `not_drift`: non usa label GUE/Poisson, non torna a `V_c`, non aggiunge nuovi domini; attacca solo il nodo aperto dal report precedente: blank sottile contro blank medio.\n\n## Claim Under Test\n> Nel subset `support_without_beta_blank`, il blank sottile e' una specie autonoma solo se non e' interamente spiegato da denominatore corto.\n\n## Question\nI tre blank sottili sono fallimenti autonomi del boundary, oppure righe con supporto insufficiente perche' corte?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`.\n- Input: `tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`.\n- Perimetro atomico: 4 righe `support_without_beta_blank`.\n- Soglia dichiarata: `full_gap_floor=500`.\n- Null sfidati: denominatore corto, contaminazione prescan, shuffle class-change, specie autonoma.\n- Label policy: non legge `source_domain_type` o label GUE/Poisson come decision field.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| support_without_beta_blank rows | 4 |\n| thin rows | 3 |\n| medium control rows | 1 |\n| thin short rows | 3 |\n| thin contaminated rows | 1 |\n| thin shuffle class-change rows | 1 |\n| thin not denominator explained rows | 0 |\n\nTest:\n\n| null / counter | condition | result |\n|---|---|---|\n| denominator_artifact | all thin rows have `n_gaps < 500` | pass |\n| contamination_artifact | all thin rows are contaminated | fail |\n| shuffle_instability_artifact | all thin rows have `shuffle_class_changes=true` | fail |\n| autonomous_species_counter | at least one thin row is not short-denominator explained | fail |\n\nComparative means:\n\n| group | rows | n_gaps mean | one-sided mean | coherent mean | endpoint mean | excluded mass mean | abs shuffle z mean |\n|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|\n| thin | 3 | 196.000 | 1.333 | 1.250 | 2.003 | 0.201 | 11.037 |\n| medium control | 1 | 4096.000 | 3.000 | 3.000 | 3.243 | 0.000 | 26.600 |\n\nRows:\n\n| row | blank_class | n_gaps | one-sided | endpoint | denominator | excluded | shuffle_change |\n|---|---|---:|---:|---:|---|---:|---|\n| numeri_primi:cycle_3 | medium_blank_control | 4096 | 3 | 3.243 | complete | 0.000 | false |\n| percolation:cycle_9 | thin_short_shuffle_unstable | 190 | 1 | 1.705 | complete | 0.000 | true |\n| random_matrix:cycle_7 | thin_short_complete | 199 | 1 | 1.854 | complete | 0.000 | false |\n| zeta_zeros:cycle_4 | thin_short_contaminated | 199 | 2 | 2.449 | contaminated | 0.602 | false |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il blank sottile e' 3/3 short-denominator.** `percolation`, `random_matrix` e `zeta_zeros` hanno `n_gaps=190,199,199`; il controllo `numeri_primi` ha `n_gaps=4096`.\n2. **Verificato: la contaminazione non spiega la classe.** Solo `zeta_zeros` e' contaminato; `percolation` e `random_matrix` sono complete con excluded mass 0.0.\n3. **Verificato: lo shuffle class-change non spiega la classe.** Solo `percolation` cambia classe nello shuffle; `random_matrix` e `zeta_zeros` no.\n4. **Verificato: non resta una riga thin autonoma nel perimetro 15:48.** `thin_not_denominator_explained_rows=0`.\n5. **Inferito: il blank medio dei primi non e' blank per mancanza di supporto.** Ha tre osservabili one-sided, denominatore completo, endpoint 3.243 e null forte; resta blank di chart beta, non blank sottile.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nNel subset `support_without_beta_blank`, il failure mode `blank_thin_support` non regge come specie autonoma nel perimetro osservato. Regge come coda denominator-limited:\n\n`blank_thin_support` = beta blank + supporto vivo + denominatore corto.\n\nFormula valida:\n\n`support_without_beta_blank` si divide in `medium_blank_control` e `thin_short_*`.\n\nFormula non valida:\n\n`blank_thin_support` = failure mode stabile indipendente dal denominatore.\n\nIl nodo regressivo e' il denominatore dei tre domini corti. Non va promossa una nuova specie; va estesa o dichiarata coda corta.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: blank di chart beta / supporto del denominatore.\n- **Singolare**: riga `support_without_beta_blank` prima che il support tier venga letto come specie.\n- **Invariante di passaggio**: denominatore corto separa i blank sottili; contaminazione e shuffle-instability non bastano.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile progettare un extension audit mirato su percolation, random_matrix e zeta_zeros; qui diventa non-possibile usare il blank sottile come classe matura.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo BOUNDARY deve estendere solo i tre domini short (`percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros`) verso denominatore comparabile al controllo medio. Se, a denominatore esteso, restano `blank_thin_support`, allora nasce una specie autonoma. Se salgono a supporto medio o ricevono beta locale, il failure mode 15:38 viene retrocesso a telemetria di perimetro corto.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1538.md`, JSON `boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`, script `tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`, output `tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle 4 righe `support_without_beta_blank` del deposito 15:38.\n- **L2 count grezzi**: riportati 4 blank, 3 thin, 1 medium, 3/3 thin short, 1/3 thin contaminated, 1/3 thin shuffle-change, 0/3 thin autonomi.\n- **L3 no silent patching**: soglia `full_gap_floor=500` dichiarata; non esclusa `zeta_zeros` nonostante contaminazione.\n- **L4 edge cases**: `random_matrix` e' thin, short, complete e senza class-change; isola il denominatore corto dalla contaminazione.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non rifà il gate 15:16; legge il sotto-perimetro aperto dal report 15:38.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117, YSN e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = extension audit dei tre short; non-possibile = classe autonoma senza estensione.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py --input tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json --out tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`.\n- Output: `thin_short_rows=3`, `thin_contaminated_rows=1`, `thin_shuffle_class_change_rows=1`, `thin_not_denominator_explained_rows=0`, `verdict=DENOMINATOR_LIMITED_NOT_NULL_CONTAMINATION`.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli e pubblicazioni precedenti; questo cycle aggiunge lo script 15:48, il JSON 15:48 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_blank_thin_support_audit.py`\n- Data: `tools/data/boundary_blank_thin_support_audit_20260509_1548.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1548.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1533: "text": "Il prossimo ciclo BOUNDARY deve estendere solo i tre domini short (`percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros`) verso denominatore comparabile al con" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1543: "tensions": "BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1544: "verdict": "**CONSTRAINT**.\n\nIl frame BOUNDARY regge come support-transfer su 11/13 righe, ma la parte non-esatta non e' una coda omogenea. Le righe support-transfer senza beta 0.3 esatta sono 7 e si dividono in ", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1545: "verdict_en": "**CONSTRAINT**.\n\nIl frame BOUNDARY regge come support-transfer su 11/13 righe, ma la parte non-esatta non e' una coda omogenea. 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Il nodo regressivo non e' scegliere quale riga escludere; e' misurare la partizione reale.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + BOUNDARY 13 righe + tensione \"supporto senza coordinata universale\".\n- **Dipolo / punto-zero**: beta come coordinata / supporto come passaggio; punto-zero = riga support-transfer prima che il blank beta venga interpretato.\n- **Piano superiore**: boundary operator su matrice row-aligned. Il bordo non decide con label di dominio; decide con stato beta, support tier e denominatore.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, sheaf locale/perimetro, coordinate chart. Entrano per leggere le sezioni locali della beta senza saldarle in una coordinata globale.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: riuso del kernel 15:32 senza ripetere il gate; CE-0117: cascata solo sulle righe dove il supporto resta vivo; YSN DeltaLink: `two-axis matrix -> nonexact audit -> coordinate failure`; PVI: il numero atteso 6 cade davanti al deposito 7.\n- **Proto-ipotesi**: dopo la caduta di beta 0.3 universale, le righe non-esatte non formano un residuo unico. Si dividono in coordinate locali, saturazione della griglia e blank di supporto.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = trasformare beta da ascissa universale a chart locale auditabile; non-possibile = usare `support_transfer=true` come prova di una beta comune.\n- **Proiezione**: misurare, sulle righe support-transfer non esatte, `beta_cardinality`, `beta_span`, `one_sided_count`, `endpoint_distance`, denominatore e shuffle z-score.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: attacca direttamente beta local non-unique, beta local other e support_without_beta_blank sul deposito row-aligned indicato.\n- `not_drift`: non usa label GUE/Poisson come operatore, non ritorna a `V_c`, non rifitta il confine; corregge il denominatore della direttiva quando il deposito mostra 7 righe.\n\n## Claim Under Test\n> Le righe BOUNDARY con supporto ma senza beta 0.3 esatta si distinguono per stato locale della beta e forza del supporto, non per label di dominio.\n\n## Question\nQuando beta 0.3 non trasferisce esattamente, il fallimento e' un unico blank o una matrice di failure modes?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py`.\n- Input 1: `tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`.\n- Input 2: `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe semi-reali; subset primario = support-transfer con `beta_coordinate_transfer=false`.\n- Label policy: non legge `source_domain_type` o label GUE/Poisson come decision field.\n- Classi operative: `adjacent_beta_interval`, `beta_grid_saturation`, `coordinate_shifted`, `blank_despite_multi_observable_support`, `blank_thin_support`.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| total rows | 13 |\n| support-transfer rows | 11 |\n| beta 0.3 exact rows | 4 |\n| support-transfer nonexact rows | 7 |\n| expected nonexact rows from field | 6 |\n| fall rows | 2 |\n| exact endpoint distance mean | 3.829 |\n| nonexact endpoint distance mean | 2.957 |\n| exact one-sided count mean | 4.000 |\n| nonexact one-sided count mean | 2.714 |\n\nFailure modes:\n\n| coordinate_failure | rows |\n|---|---:|\n| adjacent_beta_interval | 1 |\n| beta_grid_saturation | 1 |\n| coordinate_shifted | 1 |\n| blank_despite_multi_observable_support | 1 |\n| blank_thin_support | 3 |\n\nAudit row-aligned:\n\n| row | beta_state | coordinate_failure | support_tier | beta | one-sided | endpoint | denominator |\n|---|---|---|---|---|---:|---:|---|\n| brownian_motion:cycle_12 | beta_0_3_local_nonunique | adjacent_beta_interval | strong_multi_observable | 0.2,0.3 | 4 | 3.885 | complete |\n| ising_2d:cycle_1 | local_beta_other | coordinate_shifted | strong_multi_observable | 0.4 | 5 | 4.309 | contaminated |\n| logistica_biforcazione:cycle_5 | beta_0_3_local_nonunique | beta_grid_saturation | medium_multi_observable | 0.1-0.9 | 3 | 3.258 | complete |\n| numeri_primi:cycle_3 | support_without_beta_blank | blank_despite_multi_observable_support | medium_multi_observable | [] | 3 | 3.243 | complete |\n| percolation:cycle_9 | support_without_beta_blank | blank_thin_support | thin_observable_support | [] | 1 | 1.705 | complete |\n| random_matrix:cycle_7 | support_without_beta_blank | blank_thin_support | thin_observable_support | [] | 1 | 1.854 | complete |\n| zeta_zeros:cycle_4 | support_without_beta_blank | blank_thin_support | thin_observable_support | [] | 2 | 2.449 | contaminated |\n\nFall controls:\n\n| row | ambiguous_beta | one-sided | stable_count_illusory | endpoint |\n|---|---|---:|---:|---:|\n| cellular_automata:cycle_8 | [] | 0 | 0.500 | 0.000 |\n| pendolo_doppio:cycle_2 | 0.3 | 3 | 0.833 | 3.388 |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il sotto-perimetro non-esatto e' 7/13, non 6/13.** La direttiva del valutatore porta al nodo giusto, ma il conteggio reale nel JSON 15:32 include sette righe support-transfer senza beta 0.3 esatta.\n2. **Verificato: `support_without_beta_blank` non e' una classe unica.** `numeri_primi` ha blank con supporto medio e endpoint 3.243; `percolation`, `random_matrix`, `zeta_zeros` hanno blank con supporto sottile e endpoint 1.705-2.449.\n3. **Verificato: beta local non-unique ha due forme.** `brownian_motion` e' intervallo adiacente 0.2,0.3 con supporto forte; `logistica_biforcazione` satura tutta la griglia 0.1-0.9 con supporto medio.\n4. **Verificato: `ising_2d` non e' blank ma chart spostata.** Ha beta locale esatta 0.4, cinque osservabili one-sided e endpoint 4.309; la beta trasferisce localmente, ma non sulla coordinata 0.3.\n5. **Verificato: beta 0.3 senza supporto resta contro-controllo.** `pendolo_doppio` contiene beta 0.3 ma cade per residuo illusorio alto; la coordinata non salva il transfer.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nIl frame BOUNDARY regge come support-transfer su 11/13 righe, ma la parte non-esatta non e' una coda omogenea. Le righe support-transfer senza beta 0.3 esatta sono 7 e si dividono in cinque failure modes:\n\n`adjacent_beta_interval`, `beta_grid_saturation`, `coordinate_shifted`, `blank_despite_multi_observable_support`, `blank_thin_support`.\n\nFormula valida:\n\n`beta_coordinate_transfer` = chart locale exact 0.3 dentro supporto vivo.\n\nFormula non valida:\n\n`support_transfer non-exact = sei righe residue` oppure `support_without_beta_blank = assenza strutturale unica`.\n\nIl nodo regressivo e' il denominatore della consecutio: non bisogna salvare il \"6\"; bisogna usare il deposito row-aligned che mostra 7.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: coordinata beta locale / supporto ordine-null.\n- **Singolare**: riga support-transfer non exact, dove il supporto resta vivo ma la chart beta non coincide.\n- **Invariante di passaggio**: failure mode row-aligned; non label GUE/Poisson e non beta 0.3 globale.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile auditare la beta come atlante locale; qui diventa non-possibile trattare il blank beta come una sola specie.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo non deve ripetere la matrice. Deve attaccare i tre blank `support_without_beta_blank` sottili contro il blank medio `numeri_primi`: stesso stato beta, diversa forza del supporto. La domanda aperta e' se il blank sottile e' effetto del denominatore corto/contaminato oppure una specie autonoma del boundary.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1532.md`, JSON `boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`, JSON `boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`, script `tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py`, output `tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle 13 righe della matrice 15:32 e al prescan 15:00.\n- **L2 count grezzi**: riportati 11/13 support-transfer, 4/13 beta exact, 7/13 support nonexact, 2/13 fall.\n- **L3 no silent patching**: nessuna esclusione manuale per far tornare 6; mismatch dichiarato.\n- **L4 edge cases**: `pendolo_doppio` ha beta 0.3 ma cade; `ising_2d` ha beta 0.4 con supporto forte; `numeri_primi` blank non sottile.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non rifà gate o fit; legge solo la partizione non-esatta richiesta.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117, YSN e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = atlante locale delle beta; non-possibile = beta 0.3 universale o residuo non-esatto singolo.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py --matrix tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json --prescan tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json --out tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`.\n- Output: `support_nonexact_rows=7`, `fall_rows=2`, `failure_blank_thin_support=3`, `failure_blank_despite_multi_observable_support=1`.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli e pubblicazioni precedenti; questo cycle aggiunge lo script 15:38, il JSON 15:38 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_row_aligned_nonexact_audit.py`\n- Data: `tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1538.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1554: "text": "> Le righe BOUNDARY con supporto ma senza beta 0.3 esatta si distinguono per stato locale della beta e forza del supporto, non per label di dominio." tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1578: "text": "**CONSTRAINT**.\n\nIl frame BOUNDARY regge come support-transfer su 11/13 righe, ma la parte non-esatta non e' una coda omogenea. Le righe support-trans" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1594: "tensions": "BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1595: "verdict": "**CONSTRAINT**.\n\nIl gate BOUNDARY trasferisce come supporto ordine/null su 11/13 righe. La coordinata beta 0.3 trasferisce esattamente su 4/13 righe. Questi due assi non coincidono.\n\nFormula valida:\n\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1596: "verdict_en": "**CONSTRAINT**.\n\nIl gate BOUNDARY trasferisce come supporto ordine/null su 11/13 righe. La coordinata beta 0.3 trasferisce esattamente su 4/13 righe. Questi due assi non coincidono.\n\nFormula valida:\n\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1597: "findings": "1. **Verificato: `support_transfer` resta 11/13.** La lettura a due assi conserva il risultato utile del 15:16 senza importare label GUE/Poisson.\n2. **Verificato: `beta_coordinate_transfer` e' 4/13.** Solo quattro righe hanno beta 0.3 esatta: `coupled_oscillators`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`, `reaction_diffusion`, `string_vibration`.\n3. **Verificato: la beta non collassa in un solo asse.*", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1598: "content_preview": "# Agent Report - Boundary Two-Axis Matrix\n**Date**: 2026-05-09 15:32\n**Piano**: 109\n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE\n**verdict**: CONSTRAINT - il gate trasferisce come supporto ordine/null; beta 0.3 non trasferisce come coordinata universale\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [`support_transfer`, `beta_coordinate_transfer`, `beta_state`, `ambiguous_beta`, `stable_count_coherent`, `stable_count_illusory`, `endpoint_distance`] - osservabili domain-native d", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1599: "content_full": "# Agent Report - Boundary Two-Axis Matrix\n**Date**: 2026-05-09 15:32\n**Piano**: 109\n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE\n**verdict**: CONSTRAINT - il gate trasferisce come supporto ordine/null; beta 0.3 non trasferisce come coordinata universale\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [`support_transfer`, `beta_coordinate_transfer`, `beta_state`, `ambiguous_beta`, `stable_count_coherent`, `stable_count_illusory`, `endpoint_distance`] - osservabili domain-native derivati dal gate semi-reale, non canonici SR/SR2/L1/L2/triple_var.\n**observable_contract**: claim=la matrice BOUNDARY semi-reale va separata in due assi: `support_transfer` e `beta_coordinate_transfer`; observable=stato row-aligned del supporto ordine/null e stato locale della beta ambigua; operator=`exp_boundary_two_axis_matrix.py`; generator=deposito `semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516` senza uso operativo di label GUE/Poisson; denominator=13 righe BOUNDARY semi-reali del perimetro base; non_possible=salvare il claim \"beta 0.3 universale\" quando solo 4/13 righe hanno beta 0.3 esatta; not_tested=nuovi domini, nuovi null, nuovi beta layer, fit `V_c`, limite asintotico.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il falsifier del 15:16 ha indicato il nodo regressivo: la direzione chiedeva di non importare label GUE/Poisson. La correzione non e' rifare il run; e' leggere lo stesso deposito con due assi indipendenti.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + BOUNDARY semi-reale 13 righe + direzione viva \"support_transfer vs beta_coordinate_transfer\".\n- **Dipolo / punto-zero**: supporto ordine/null / coordinata beta universale; punto-zero = riga row-aligned prima che il gate venga letto come sostegno o come ascissa.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e boundary operator. Il bordo non e' una classe; e' una matrice di passaggio fra supporto e coordinata.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, graph/perimeter matrix, coordinate split. Entrano per separare l'invariante di supporto dalla coordinata locale.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: riuso del kernel 15:16 senza ripetere il perimetro; CE-0117: cascata della possibilita solo dove il supporto apre un canale; YSN DeltaLink: `semi-real gate -> two-axis matrix -> beta localizzata`; PVI: il claim beta universale cade se l'esatto 0.3 non copre il denominatore.\n- **Proto-ipotesi**: `support_transfer` e `beta_coordinate_transfer` sono assi distinti. Il primo misura il passaggio ordine/null; il secondo misura solo quando beta 0.3 riappare come coordinata esatta e non come membro di un intervallo locale.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare BOUNDARY come audit row-aligned di supporto su 11/13 righe; non-possibile = trattare beta 0.3 come terzo incluso universale del perimetro semi-reale.\n- **Proiezione**: costruire una matrice 13x2: `support_transfer=true/false` e `beta_coordinate_transfer=true/false`, con stato beta locale per non fondere osservabili diverse.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: esplicita la matrice semi-reale a due assi richiesta dal valutatore: support_transfer contro beta_coordinate_transfer sulle 13 righe.\n- `not_drift`: non usa `source_domain_type` GUE/Poisson come operatore, non ritorna a `V_c`, non rifitta label locali; legge solo stati row-aligned gia' misurati.\n\n## Claim Under Test\n> Il gate BOUNDARY semi-reale conserva `support_transfer` su molte righe, ma `beta_coordinate_transfer` vale solo dove beta 0.3 compare come coordinata esatta.\n\n## Question\nQuando le 13 righe vengono lette con due assi separati, il transfer del supporto e il transfer della beta coincidono o si scindono?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py`.\n- Input: `tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe semi-reali gia' row-aligned dal deposito 15:16.\n- Label policy: l'operatore non legge label GUE/Poisson. Usa solo `state`, `ambiguous_beta_one_sided_gated`, osservabili one-sided, stable counts ed endpoint distance.\n- Regola asse 1: `support_transfer=true` se la riga e' `transfer_with_blank` o `transfer_no_blank`.\n- Regola asse 2: `beta_coordinate_transfer=true` solo se `support_transfer=true` e `ambiguous_beta=[0.3]` dopo normalizzazione a un decimale.\n- Contratto osservabile-operatore: il ciclo misura separazione di assi; non misura una nuova legge RMT, non rifitta `V_c`, non ricostruisce i segnali.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| rows | 13 |\n| support_transfer true | 11 |\n| support_transfer false | 2 |\n| beta_coordinate exact 0.3 | 4 |\n| beta 0.3 local non-unique | 2 |\n| beta local other | 1 |\n| support without beta blank | 4 |\n| fall no support | 2 |\n\nMatrice a due assi:\n\n| row | support_transfer | beta_coordinate_transfer | beta_state | ambiguous_beta |\n|---|---|---|---|---|\n| brownian_motion:cycle_12 | true | false | beta_0_3_local_nonunique | 0.2,0.3 |\n| cellular_automata:cycle_8 | false | false | fall_no_support | [] |\n| coupled_oscillators:cycle_10 | true | true | beta_0_3_exact | 0.3 |\n| ising_2d:cycle_1 | true | false | local_beta_other | 0.4 |\n| logistica_biforcazione:cycle_5 | true | false | beta_0_3_local_nonunique | 0.1-0.9 |\n| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | true | true | beta_0_3_exact | 0.3 |\n| numeri_primi:cycle_3 | true | false | support_without_beta_blank | [] |\n| pendolo_doppio:cycle_2 | false | false | fall_no_support | 0.3 |\n| percolation:cycle_9 | true | false | support_without_beta_blank | [] |\n| random_matrix:cycle_7 | true | false | support_without_beta_blank | [] |\n| reaction_diffusion:cycle_11 | true | true | beta_0_3_exact | 0.3 |\n| string_vibration:cycle_6 | true | true | beta_0_3_exact | 0.3 |\n| zeta_zeros:cycle_4 | true | false | support_without_beta_blank | [] |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: `support_transfer` resta 11/13.** La lettura a due assi conserva il risultato utile del 15:16 senza importare label GUE/Poisson.\n2. **Verificato: `beta_coordinate_transfer` e' 4/13.** Solo quattro righe hanno beta 0.3 esatta: `coupled_oscillators`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`, `reaction_diffusion`, `string_vibration`.\n3. **Verificato: la beta non collassa in un solo asse.** Due righe includono 0.3 in un intervallo non unico, una riga ha beta locale 0.4, quattro trasferiscono senza blank beta, due cadono.\n4. **Verificato: `pendolo_doppio` mostra perche' beta senza supporto non basta.** Ha ambiguous beta 0.3, ma resta `fall_no_support`; la coordinata non salva il transfer.\n5. **Inferito: il nodo regressivo e' la fusione degli osservabili.** Il cycle 15:16 era valido come supporto, ma fragile quando trattava beta e supporto nello stesso claim.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nIl gate BOUNDARY trasferisce come supporto ordine/null su 11/13 righe. La coordinata beta 0.3 trasferisce esattamente su 4/13 righe. Questi due assi non coincidono.\n\nFormula valida:\n\n`BOUNDARY support_transfer` = supporto row-aligned ordine/null nel perimetro dichiarato.\n\nFormula non valida:\n\n`BOUNDARY beta_coordinate_transfer` = beta 0.3 universale del terzo incluso semi-reale.\n\nLa beta e' coordinata locale: puo' essere esatta, non unica, assente, altra, o presente in una riga che cade.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: supporto che passa / coordinata che pretende universalita.\n- **Singolare**: la riga row-aligned prima della lettura a due assi.\n- **Invariante di passaggio**: separazione tra supporto e coordinata; non label GUE/Poisson e non beta comune.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare il gate come matrice di audit `support_transfer`; qui diventa non-possibile usare beta 0.3 come coordinata universale.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo deve attaccare i quattro stati beta, non il supporto gia' separato: `beta_0_3_exact`, `beta_0_3_local_nonunique`, `local_beta_other`, `support_without_beta_blank`. La domanda aperta e' se questi stati dipendono da qualita' domain-native del segnale o dal criterio di ambiguous fraction. Non va reintrodotta la label GUE/Poisson come scorciatoia.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1516.md`, falsifier `falsifier_20260509_1516.json`, script `tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py`, JSON `tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato alle 13 righe del deposito 15:16.\n- **L2 count grezzi**: riportati 11/13 support_transfer, 4/13 beta 0.3 esatta, 7/13 con qualsiasi beta blank sul supporto, 4/13 supporto senza beta, 2/13 fall.\n- **L3 no silent patching**: nessun ricampionamento dei domini; nuovo script di lettura del deposito.\n- **L4 edge cases**: `pendolo_doppio` ha beta 0.3 ma cade; `logistica_biforcazione` include 0.3 ma in intervallo 0.1-0.9; `ising_2d` trasferisce con beta 0.4.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non ripete il gate semi-reale; lo decompone nel nodo richiesto dal valutatore.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117, YSN e PVI usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = audit support_transfer; non-possibile = beta 0.3 universale.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py --input tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json --out tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`.\n- Output: `support_transfer=11/13`, `beta_coordinate_exact_0_3=4/13`, `any_beta_blank_on_support=7/13`, `support_without_beta_blank=4/13`, `fall_no_support=2/13`.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli e pubblicazioni precedenti; questo cycle aggiunge solo lo script 15:32, il JSON 15:32 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_two_axis_matrix.py`\n- Data: `tools/data/boundary_two_axis_matrix_20260509_1532.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1532.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1605: "text": "> Il gate BOUNDARY semi-reale conserva `support_transfer` su molte righe, ma `beta_coordinate_transfer` vale solo dove beta 0.3 compare come coordinat" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1629: "text": "**CONSTRAINT**.\n\nIl gate BOUNDARY trasferisce come supporto ordine/null su 11/13 righe. 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Il supporto ordine/null passa, la coordinata blank si frammenta.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + perimetro BOUNDARY base 13/13 transfer + tensione viva \"8 domini GUE, 5 Poisson\".\n- **Dipolo / punto-zero**: gate come supporto ordine/null / gate come coordinata beta universale; punto-zero = riga semi-reale prima che il beta layer venga chiamato blank o classe.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e boundary operator. La domanda non e' se GUE o Poisson vincono, ma se il passaggio resta morfismo quando il perimetro diventa fisico/semi-reale.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, shuffle marginal-preserving, graph/perimeter transfer. Entrano per separare copertura del denominatore, supporto d'ordine e coordinata di transizione.\n- **Contaminazione cognitiva**: YSN DeltaLink = `synthetic transfer -> semi-real row -> beta fracture`; Cornelius gene = \"Il confine trasferisce come operatore, non come ascissa\"; KSAR = reiterazione del deposito 14:44 sul perimetro fisico; PVI attack = se 2 righe cadono e 4 non hanno blank, il claim universale e' rotto; Vault = beta 0.3 resta frammento utile solo dove riappare row-aligned.\n- **Proto-ipotesi**: il BOUNDARY semi-reale conserva il supporto ordine/null in molte righe, ma il blank beta e' proprieta del perimetro, non invariante del gate.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare il gate come audit row-aligned del supporto d'ordine cross-dominio; non-possibile = promuovere beta 0.3 a coordinata universale del terzo incluso.\n- **Proiezione**: ricostruisco le 13 righe base, applico il beta replacement verso il null permutato, poi classifico ogni riga come `transfer_with_blank`, `transfer_no_blank`, o `fall`.\n\n## Aderenza alla direzione\n- `relation`: follows_direction\n- `why`: porta la direzione BOUNDARY dal sintetico controllato al perimetro cross-dominio semi-reale 8 GUE / 5 Poisson.\n- `not_drift`: non ritorna a `V_c`, fit, label locali o limite unitario; usa il deposito 14:37/14:44 solo come perimetro da falsificare.\n\n## Claim Under Test\n> Il gate BOUNDARY `coherent/null/beta` trasferisce sul perimetro semi-reale base come supporto ordine/null e come blank beta condiviso.\n\n## Question\nQuando le 13 righe base ricevono lo stesso contratto coerente/null/beta del transfer sintetico, il gate trasferisce, cade, o perde il blank comune?\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_semireal_boundary_transfer_gate.py`.\n- Input: `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- Output: `tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe base BOUNDARY, `source_domain_type` 8 GUE-like e 5 Poisson-like.\n- Operatore: per ogni dominio ricostruisco spacings domain-native, creo beta layers contro permutation null, calcolo osservabili canonici e z original-vs-shuffle.\n- Stati: `transfer_with_blank` quando one-sided support passa e compare ambiguous beta; `transfer_no_blank` quando passa il supporto ma non compare blank; `fall` quando manca supporto o collassa il null.\n- Contratto osservabile-operatore: il ciclo misura supporto ordine/null e blank beta semi-reale; non misura nuova legge RMT, non rifitta `V_c`, non chiude QxG.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| source rows | 13 |\n| analyzed rows | 13 |\n| errors | 0 |\n| transfer_with_blank | 7 |\n| transfer_no_blank | 4 |\n| fall | 2 |\n\nRighe semi-reali:\n\n| row | source | denominator | n | state | one-sided observables | stable coherent | stable illusory | endpoint distance | ambiguous beta |\n|---|---|---|---:|---|---|---:|---:|---:|---|\n| brownian_motion:cycle_12 | Poisson | complete | 4096 | transfer_with_blank | SR2,L1,L2,triple_var | 4.000 | 0.167 | 3.885 | 0.2,0.3 |\n| cellular_automata:cycle_8 | GUE | contaminated | 108 | fall | [] | 0.000 | 0.500 | 0.000 | [] |\n| coupled_oscillators:cycle_10 | Poisson | contaminated | 2002 | transfer_with_blank | SR,SR2,L1,L2,triple_var | 5.000 | 0.250 | 4.336 | 0.3 |\n| ising_2d:cycle_1 | GUE | contaminated | 699 | transfer_with_blank | SR,SR2,L1,L2,triple_var | 5.000 | 0.333 | 4.309 | 0.4 |\n| logistica_biforcazione:cycle_5 | GUE | complete | 4096 | transfer_with_blank | SR,SR2,triple_var | 3.583 | 0.167 | 3.258 | 0.1-0.9 |\n| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | complete | 4096 | transfer_with_blank | SR,SR2 | 2.000 | 0.083 | 2.769 | 0.3 |\n| numeri_primi:cycle_3 | GUE | complete | 4096 | transfer_no_blank | SR,L1,triple_var | 3.000 | 0.167 | 3.243 | [] |\n| pendolo_doppio:cycle_2 | Poisson | complete | 4096 | fall | SR,SR2,L1 | 5.000 | 0.833 | 3.388 | 0.3 |\n| percolation:cycle_9 | Poisson | complete | 190 | transfer_no_blank | L1 | 0.833 | 0.333 | 1.705 | [] |\n| random_matrix:cycle_7 | GUE | complete | 199 | transfer_no_blank | L2 | 1.000 | 0.250 | 1.854 | [] |\n| reaction_diffusion:cycle_11 | GUE | contaminated | 499 | transfer_with_blank | SR,SR2,L1,L2,triple_var | 5.000 | 0.333 | 4.364 | 0.3 |\n| string_vibration:cycle_6 | Poisson | complete | 4096 | transfer_with_blank | SR,SR2,L2,triple_var | 5.000 | 0.500 | 3.845 | 0.3 |\n| zeta_zeros:cycle_4 | GUE | contaminated | 199 | transfer_no_blank | SR,L2 | 1.917 | 0.250 | 2.449 | [] |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il supporto ordine/null trasferisce in 11/13 righe.** Le righe `transfer_with_blank` e `transfer_no_blank` hanno osservabili one-sided e polo illusorio soppresso nel perimetro dichiarato.\n2. **Verificato: il blank beta non e' universale.** Solo 7/13 righe hanno ambiguous beta; 4/13 trasferiscono senza blank e 2/13 cadono.\n3. **Verificato: beta 0.3 non e' coordinata comune.** Compare in 5 righe come unico blank o parte del blank, ma `ising_2d` mostra 0.4, `brownian_motion` mostra 0.2/0.3, `logistica_biforcazione` mostra 0.1-0.9, e quattro transfer non mostrano blank.\n4. **Verificato: i due fall sono diversi.** `cellular_automata` cade per assenza di osservabili one-sided; `pendolo_doppio` cade per residuo illusorio alto (0.833) pur avendo one-sided observables.\n5. **Inferito: il nodo regressivo e' la qualita del perimetro, non il null.** Il null e' disponibile su 13/13; cio' che varia e' come il dominio riceve beta.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nIl gate BOUNDARY semi-reale trasferisce come supporto ordine/null in 11/13 righe. Non trasferisce come coordinata beta universale: 7 righe hanno blank, 4 trasferiscono senza blank, 2 cadono.\n\nFormula valida:\n\n`BOUNDARY transfer` = supporto row-aligned ordine/null nel perimetro dichiarato.\n\nFormula non valida:\n\n`BOUNDARY blank` = beta 0.3 universale del terzo incluso cross-dominio.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: supporto ordine/null che passa / coordinata beta che si frammenta.\n- **Singolare**: la riga semi-reale prima che il gate la trasformi in transfer, blank o fall.\n- **Invariante di passaggio**: il null row-aligned resta necessario e sufficiente per misurare supporto, non per imporre la stessa ascissa di transizione.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare BOUNDARY come audit cross-dominio row-aligned; qui diventa non-possibile dichiarare il terzo incluso come beta comune del perimetro semi-reale.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo deve separare due livelli: `support_transfer` e `blank_coordinate`. Il primo ha supporto 11/13 nel perimetro semi-reale; il secondo richiede tipologia di dominio o nuova coordinata, perche' beta 0.3 e' stabile nel sintetico ma non nel semi-reale.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/data/seme.json`, `tools/dnd_scenario.py --best`, report `agent_20260509_1437.md`, report `agent_20260509_1444.md`, report `agent_20260509_1457.md`, nuovo JSON `tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato a 13 righe base, 12 replicates, 24 shuffle baselines, osservabili canonici registry 1.0.0.\n- **L2 count grezzi**: riportati 7/13 transfer con blank, 4/13 transfer senza blank, 2/13 fall.\n- **L3 no silent patching**: il fix `numeri_primi` vive nel nuovo lettore come marcatura `is_spacings`; nessun generatore storico modificato.\n- **L4 edge cases**: `cellular_automata` ha solo 108 gaps dopo normalizzazione; `pendolo_doppio` conserva alto residuo illusorio.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo non ripete 13/13 transfer base; testa se il beta gate sintetico passa al perimetro semi-reale.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: YSN, Cornelius, KSAR e PVI usati nella combo; Vault conserva beta 0.3 come frammento non universale.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = audit row-aligned cross-dominio; non-possibile = blank beta universale.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_semireal_boundary_transfer_gate.py`.\n- Primo run: 12/13 analizzate, `numeri_primi` errore per doppia trasformazione dei gap.\n- Riparazione regressiva: `numeri_primi` viene marcato `is_spacings=True` nel nuovo lettore.\n- Run valido: `python tools/exp_semireal_boundary_transfer_gate.py --n-replicates 12 --n-baseline 24 --seed 202605091516 --out tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json`.\n- Git state: worktree gia' sporco da cicli precedenti; questo cycle aggiunge lo script, il JSON 1516 e questo report.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_semireal_boundary_transfer_gate.py`\n- Data: `tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1516.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1656: "text": "> Il gate BOUNDARY `coherent/null/beta` trasferisce sul perimetro semi-reale base come supporto ordine/null e come blank beta condiviso." tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1680: "text": "**CONSTRAINT**.\n\nIl gate BOUNDARY semi-reale trasferisce come supporto ordine/null in 11/13 righe. Non trasferisce come coordinata beta universale: 7 " tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1747: "tensions": "BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1748: "verdict": "**CONSTRAINT**.\n\nIl gate BOUNDARY trasferisce fuori dal perimetro base come operatore di ordine/null: 4/4 perimetri hanno polo coerente leggibile, polo illusorio collassato e blank strutturale a beta ", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1749: "verdict_en": "**CONSTRAINT**.\n\nIl gate BOUNDARY trasferisce fuori dal perimetro base come operatore di ordine/null: 4/4 perimetri hanno polo coerente leggibile, polo illusorio collassato e blank strutturale a beta ", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1751: "content_preview": "# Agent Report - Boundary Gate Transfer Matrix\n**Date**: 2026-05-09 14:44\n**Piano**: 106\n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE\n**verdict**: CONSTRAINT - denominator gate transfers as order/null operator, not as QxG closure\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [`SR`, `SR2`, `L1`, `L2`, `triple_var`] - osservabili canonici da `tools/observables_registry.py`.\n**observable_contract**: claim=il gate BOUNDARY trasferisce fuori dal perimetro base come operatore `null_", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1752: "content_full": "# Agent Report - Boundary Gate Transfer Matrix\n**Date**: 2026-05-09 14:44\n**Piano**: 106\n**Tension explored**: BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE\n**verdict**: CONSTRAINT - denominator gate transfers as order/null operator, not as QxG closure\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06\nobservables_used: [`SR`, `SR2`, `L1`, `L2`, `triple_var`] - osservabili canonici da `tools/observables_registry.py`.\n**observable_contract**: claim=il gate BOUNDARY trasferisce fuori dal perimetro base come operatore `null_state -> transfer_state -> denominator_state`; observable=stable canonical observables contro permutation null e layer classification; operator=`exp_denominator_gate_transfer_matrix.py`; generator=`DUALITA_golden`, `R_periodic_triad`, `T_markov_alternating`, `E_ar1_continuity`; denominator=4 perimetri sintetici QxG continuo/discreto, 4096 gaps, 24 replicates, 11 beta layers, 40 shuffle baselines; non_possible=chiamare chiusura QxG, legge GUE/Poisson o endpoint-stable universale; not_tested=perimetro fisico reale, fit `V_c`, nuovi domini autoricerca.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: dopo 13/13 transfer sul perimetro base, il confine non chiede un altro blank audit. Chiede se il gate resta gate quando non porta piu' le etichette GUE/Poisson.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + BOUNDARY completo 13/13 + tensione `TRASCENDENZA_LIMITE`.\n- **Dipolo / punto-zero**: ordine coerente / null permutato; punto-zero = layer beta dove il segnale conserva osservabili stabili ma la classificazione diventa ambigua.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e boundary operator. Il gate viene letto come mappa di passaggio tra stato coerente, stato null e denominatore, non come tassonomia locale.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, graph/perimeter transfer matrix, shuffle marginal-preserving. Entrano per trasferire il gate senza importare il label GUE/Poisson.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: reiterazione del deposito 1437 senza ripetere il perimetro base; CE-0117: cascata della possibilita solo dove il gate cambia perimetro; YSN DeltaLink: `base closure -> transfer matrix -> beta blank`.\n- **Proto-ipotesi**: il gate BOUNDARY trasferisce quando il polo coerente ha osservabili one-sided contro il proprio null e il polo illusorio collassa; non trasferisce come endpoint-stable universale.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = usare il gate come audit di ordine su perimetri sintetici QxG; non-possibile = dichiarare ponte QxG o usare beta 0.3 come classe decisa.\n- **Proiezione**: misurare, per ogni perimetro, osservabili one-sided, stable count ai poli, distanza endpoint e layer ambiguo.\n\n## Claim Under Test\n> Il gate BOUNDARY trasferisce fuori dal perimetro base se ogni perimetro mostra osservabili one-sided al polo coerente, collasso al polo null permutato, e un layer blank/ambiguous esplicito prima del passaggio.\n\n## Question\nQuando il gate viene mosso da BOUNDARY base a quattro perimetri QxG sintetici, resta transfer, cade, o produce un blank strutturale?\n\n## Experiment Design\n- Strumento: `python tools/exp_denominator_gate_transfer_matrix.py --n-gaps 4096 --n-replicates 24 --n-beta 11 --n-baseline 40 --z-min 2.0 --seed 202605091444 --out tools/data/denominator_gate_transfer_matrix_20260509_1444.json`.\n- Perimetri: `DUALITA_golden`, `R_periodic_triad`, `T_markov_alternating`, `E_ar1_continuity`.\n- Null baseline: permutation shuffle della stessa multiset di gaps; conserva distribuzione marginale e distrugge ordine.\n- Criterio transfer: osservabili coherent one-sided presenti e stable count coerente alto, con stable count illusorio basso.\n- Criterio blank: layer beta con `ambiguous_fraction >= 0.5` nella classificazione gated.\n- Criterio fall: assenza di osservabili one-sided o distanza endpoint collassata. Nessun perimetro cade in questo run.\n\n## Results\n\n| perimeter | one-sided observables | stable coherent | stable illusory | endpoint distance gated | ambiguous beta |\n|---|---|---:|---:|---:|---|\n| DUALITA_golden | SR, L1, triple_var | 3.000 | 0.292 | 3.426 | 0.3 |\n| R_periodic_triad | SR, SR2, L1, L2, triple_var | 5.000 | 0.375 | 4.409 | 0.3 |\n| T_markov_alternating | SR, SR2, L1, L2, triple_var | 5.000 | 0.417 | 4.421 | 0.3 |\n| E_ar1_continuity | SR, SR2, L1, L2, triple_var | 5.000 | 0.292 | 4.398 | 0.3 |\n\nLayer beta 0.3:\n\n| perimeter | margin mean | ambiguous fraction | illusory label fraction |\n|---|---:|---:|---:|\n| DUALITA_golden | 0.030 | 1.000 | 0.625 |\n| R_periodic_triad | 0.043 | 1.000 | 0.583 |\n| T_markov_alternating | 0.030 | 1.000 | 0.708 |\n| E_ar1_continuity | 0.042 | 1.000 | 0.500 |\n\nLayer beta 0.4:\n\n| perimeter | margin mean | illusory label fraction |\n|---|---:|---:|\n| DUALITA_golden | 0.269 | 1.000 |\n| R_periodic_triad | 0.269 | 1.000 |\n| T_markov_alternating | 0.289 | 1.000 |\n| E_ar1_continuity | 0.284 | 1.000 |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il transfer esiste sui 4/4 perimetri.** Ogni perimetro possiede osservabili coherent one-sided e collasso del polo illusorio sotto permutation null.\n2. **Verificato: non esistono endpoint-stable observables.** `endpoint_stable_observables=[]` per tutti i perimetri; il gate trasferisce come discriminatore di ordine, non come invariante simmetrico ai due poli.\n3. **Verificato: beta 0.3 e' il blank strutturale.** Tutti i perimetri hanno `ambiguous_fraction=1.0` a beta 0.3 nella classificazione gated.\n4. **Verificato: beta 0.4 passa al polo illusorio.** Tutti i perimetri hanno `illusory_label_fraction=1.0` a beta 0.4.\n5. **Vincolo: `DUALITA_golden` trasferisce con solo 3 osservabili one-sided.** SR2 e L2 non entrano nel nucleo one-sided del perimetro golden; non va scritto che il set canonico completo trasferisce ovunque.\n\n## Verdict\n**CONSTRAINT**.\n\nIl gate BOUNDARY trasferisce fuori dal perimetro base come operatore di ordine/null: 4/4 perimetri hanno polo coerente leggibile, polo illusorio collassato e blank strutturale a beta 0.3. Il transfer non e' chiusura QxG. Il transfer non e' endpoint-stable universale, perche' nessun perimetro conserva osservabili stabili su entrambi i poli.\n\nIl criterio operativo diventa:\n\n`transfer` = osservabili one-sided al polo coerente + collasso al null permutato. \n`blank` = beta 0.3, classificazione ambiguous su 4/4 perimetri. \n`fall` = assente in questo run, ma definito come perdita di one-sided observables o endpoint distance collassata.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: gate come copertura del denominatore / gate come classificatore del ponte.\n- **Singolare**: il layer beta 0.3, dove il segnale ha ancora stable count alto ma la decisione di classe non e' disponibile.\n- **Invariante di passaggio**: osservabile one-sided contro null permutato; non il label GUE/Poisson e non un set canonico completo.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare BOUNDARY come transfer matrix per perimetri sintetici QxG; qui diventa non-possibile dichiarare QxG chiuso o trattare il gate come endpoint-stable law.\n\n## Consecutio\nIl prossimo nodo regressivo non e' la disponibilita del null. E' la qualita del perimetro: il gate passa su sintetici controllati, ma non ha ancora incontrato un perimetro fisico QxG row-aligned. La prossima mossa deve portare un perimetro fisico o semi-reale dentro lo stesso contratto `coherent/null/beta`, lasciando beta 0.3 come blank dichiarato e non come classe.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, `tools/data/reports/agent_20260509_1437.md`, `tools/exp_denominator_gate_transfer_matrix.py`, `tools/data/denominator_gate_transfer_matrix_20260509_1444.json`.\n- **L1 hard constraint**: claim limitato a 4 perimetri sintetici, 4096 gaps, 24 replicates, 40 shuffle baselines.\n- **L2 count grezzi**: riportati 4/4 transfer, 4/4 blank a beta 0.3, 0/4 fall.\n- **L3 no silent patching**: nessuna modifica agli script; nuovo artefatto dati generato dal run.\n- **L4 edge cases**: `DUALITA_golden` trasferisce con 3 osservabili, non 5; nessun endpoint-stable observable.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo sposta il gate fuori dal perimetro base; non ripete il residual blank closure.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117 e YSN usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = transfer matrix QxG sintetica; non-possibile = chiusura QxG o legge endpoint-stable.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Run valido: `python tools/exp_denominator_gate_transfer_matrix.py --n-gaps 4096 --n-replicates 24 --n-beta 11 --n-baseline 40 --z-min 2.0 --seed 202605091444 --out tools/data/denominator_gate_transfer_matrix_20260509_1444.json`.\n- Output: `observables_registry=1.0.0-2026-05-06`; `observables_used=['SR', 'SR2', 'L1', 'L2', 'triple_var']`.\n- Git state: worktree gia' sporco da depositi e pubblicazioni precedenti; questo cycle aggiunge solo il JSON 1444 e il report 1444.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_denominator_gate_transfer_matrix.py`\n- Data: `tools/data/denominator_gate_transfer_matrix_20260509_1444.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1444.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1758: "text": "> Il gate BOUNDARY trasferisce fuori dal perimetro base se ogni perimetro mostra osservabili one-sided al polo coerente, collasso al polo null permuta" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1764: "text": "Quando il gate viene mosso da BOUNDARY base a quattro perimetri QxG sintetici, resta transfer, cade, o produce un blank strutturale?" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1782: "text": "**CONSTRAINT**.\n\nIl gate BOUNDARY trasferisce fuori dal perimetro base come operatore di ordine/null: 4/4 perimetri hanno polo coerente leggibile, pol" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1798: "tensions": "BOUNDARY / TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1799: "verdict": "**COMPLETE DENOMINATOR TRANSFER**.\n\nIl residual blank test trasforma i 3 blank residui in transfers; 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observable=`spacing_r` originale contro permutation null row-aligned; operator=`exp_boundary_blank_null_audit.py` + `exp_boundary_denominator_prescan.py`; generator=`dnd_autoricerca.genera_segnale` per `string_vibration`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`; denominator=13 righe base autoricerca 8 GUE-like / 5 Poisson-like; non_possible=dichiarare chiusura QxG, nuova legge GUE/Poisson, o complete `reaction_diffusion` con 499 gap; not_tested=fit `V_c`, nuovi spettri, nuovi domini.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il blank residuo non segnala una classe mancante; segnala l'assenza del contro-perimetro. Quando il null entra, il bordo base non ha piu' blank.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + nodo BOUNDARY 8 GUE / 5 Poisson + tensione `TRASCENDENZA_LIMITE`.\n- **Dipolo / punto-zero**: blank / transfer; punto-zero = riga domain/window prima della disponibilita del null row-aligned.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e boundary operator. Il gate decide copertura del denominatore, non ontologia GUE/Poisson.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, shuffle marginal-preserving, flusso/PDE come controllo di non-determinismo per `reaction_diffusion`.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: reiterazione sul deposito esistente; CE-0117: cascata della possibilita solo dove il null apre il canale; YSN DeltaLink: `blank residuo -> null row-aligned -> transfer completo`.\n- **Proto-ipotesi**: il perimetro BOUNDARY base diventa completo quando ogni riga ha un null row-aligned leggibile; la classe resta attributo sorgente, non esito del gate.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = contratto BOUNDARY 13/13 transfer sul perimetro base; non-possibile = usare questa copertura per chiudere QxG, per chiamare legge il cambio classe della logistica, o per trattare `reaction_diffusion` come complete.\n- **Proiezione**: verificare `boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.json`, innestarlo nel prescan pieno e controllare `boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n\n## Claim Under Test\n> Il residual blank test trasforma i 3 blank residui in transfers; il perimetro BOUNDARY base passa a 13/13 transfer, 0 blank, 0 falls, ma resta un contratto di denominatore e non una chiusura QxG.\n\n## Question\nI tre blank residui `string_vibration:cycle_6`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` restano blank, cadono, o entrano nel transfer quando ricevono null row-aligned?\n\n## Experiment Design\n- Strumenti usati: `tools/exp_boundary_blank_null_audit.py` e `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`.\n- Input verificati: `tools/data/boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.json` e `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe base, 8 GUE-like e 5 Poisson-like.\n- Null baseline: permutation null marginal-preserving sui gap/spacings, `n_shuffle=1000`, seed `202605091500`.\n- Contratto osservabile-operatore: il ciclo misura copertura del denominatore; non rifitta `V_c`, non aggiunge domini, non chiude QxG.\n\n## Results\n\nResidual blank audit depositato:\n\n| domain | n_gaps | r_original | shuffle_mean | z | class | ordering_dependent | decision |\n|---|---:|---:|---:|---:|---|---|---|\n| string_vibration | 7999 | 0.383868 | 0.372199 | 4.562844 | Poisson -> Poisson | true | transfer complete |\n| reaction_diffusion | 499 | 0.762604 | 0.494932 | 31.390192 | GUE -> GUE | true | transfer contaminato |\n| logistica_biforcazione_var_3.5699 | 4727 | 0.581221 | 0.099640 | 161.271569 | GUE -> Poisson | true | transfer complete, class_change edge case |\n\nPrescan pieno dopo innesto dei null:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| rows | 13 |\n| source GUE | 8 |\n| source Poisson | 5 |\n| transfers | 13 |\n| blank | 0 |\n| falls | 0 |\n| complete | 8 |\n| contaminated | 5 |\n\nRighe residue nel prescan:\n\n| domain/window | source | denominator_state | excluded mass | null | transfer |\n|---|---|---|---:|---|---|\n| string_vibration:cycle_6 | Poisson | complete | 0.000 | shuffle z=4.56; class_change=False | transfers |\n| reaction_diffusion:cycle_11 | GUE | contaminated | 0.002 | shuffle z=31.39; class_change=False | transfers |\n| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | complete | 0.000 | shuffle z=161.27; class_change=True | transfers |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: i 3 blank residui diventano transfers.** Il prescan pieno produce 13/13 transfers, 0 blank, 0 falls.\n2. **Verificato: `reaction_diffusion` non e' complete.** Ha 499 gap, quindi resta `contaminated` con excluded mass 0.002; un gap sotto soglia basta a impedire la formula complete.\n3. **Verificato: `string_vibration` trasferisce senza cambio classe.** Poisson -> Poisson, `ordering_dependent=true`, `n_gaps=7999`.\n4. **Verificato: `logistica_biforcazione_var_3.5699` trasferisce con `class_change=true`.** Il cambio GUE -> Poisson e' edge case del null, non legge nuova legge.\n5. **Verificato: il gate BOUNDARY ha copertura completa sul perimetro base.** La copertura riguarda il denominatore row-aligned, non il ponte QxG.\n\n## Verdict\n**COMPLETE DENOMINATOR TRANSFER**.\n\nIl residual blank test trasforma i 3 blank residui in transfers; il perimetro BOUNDARY base passa a 13/13 transfer, 0 blank, 0 falls, ma resta un contratto di denominatore e non una chiusura QxG.\n\nIl gate ha copertura completa sul perimetro base: ogni riga domain/window possiede un null leggibile o contaminato dichiarato. La completezza del gate non coincide con completezza fisica delle righe: `reaction_diffusion` resta contaminato per 499 gap, `zeta_zeros` resta contaminato per 199 gap, e `logistica_biforcazione_var_3.5699` non produce una legge dal suo `class_change=true`.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: blank senza contro-perimetro / transfer con null row-aligned.\n- **Singolare**: la riga BOUNDARY prima che il denominatore decida.\n- **Invariante di passaggio**: disponibilita del null leggibile; non l'etichetta GUE/Poisson e non il fit `V_c`.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile usare BOUNDARY come gate base 13/13 per audit successivi; qui diventa non-possibile spacciare il gate come chiusura QxG o legge RMT.\n\n## Consecutio\nLa prossima mossa non e' rifare `V_c` e non e' chiudere QxG. Il risultato apre un uso piu' stretto del gate: ogni futuro claim BOUNDARY puo' partire dal perimetro base senza blank, ma deve portare con se' lo stato `complete/contaminated` e dichiarare gli edge case. Il nodo regressivo rimasto e' la qualita del denominatore, non la sua assenza.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, `tools/data/boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.json`, `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`, run di verifica in `/tmp`.\n- **L1 hard constraint**: nessun universale fuori perimetro; il claim vale per 13 righe base autoricerca.\n- **L2 count grezzi**: riportati 13/13 transfer, 0/13 blank, 0/13 falls, 8 complete, 5 contaminated.\n- **L3 no silent patching**: nessun fit `V_c`, nessun cambio degli artefatti sorgente; verifica su output temporanei.\n- **L4 edge cases**: `reaction_diffusion` contaminato per 499 gap; `logistica_biforcazione_var_3.5699` ha class_change=true ma non diventa legge.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo e' audit di denominatore residuo, non teorema GUE/Poisson.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117 e YSN usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = gate base 13/13 senza blank; non-possibile = QxG chiuso o completezza fisica delle righe contaminate.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_blank_null_audit.py tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_blank_null_audit.py --domains string_vibration reaction_diffusion logistica_biforcazione_var_3.5699 --n-shuffle 1000 --seed 202605091500 --out /tmp/boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.verify.json`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_denominator_prescan.py --extra-null-audit tools/data/boundary_blank_null_audit_20260509_1430.json --extra-null-audit tools/data/boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.json --out /tmp/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.verify.json`.\n- Compare prescan: summary e rows combaciano con `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`.\n- Compare residual audit: `string_vibration` e `logistica_biforcazione_var_3.5699` combaciano sui numeri depositati; `reaction_diffusion` nel rerun produce `r=0.755661`, `z=30.592858` invece di `r=0.762604`, `z=31.390192`, ma conserva `n_gaps=499`, `GUE -> GUE`, `ordering_dependent=true`, `transfer=contaminated`. Il drift e' attribuito al generatore dinamico, non al null seed.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_boundary_blank_null_audit.py`\n- Script: `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`\n- Data: `tools/data/boundary_blank_null_audit_residual_20260509_1500.json`\n- Data: `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1437.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1809: "text": "> Il residual blank test trasforma i 3 blank residui in transfers; il perimetro BOUNDARY base passa a 13/13 transfer, 0 blank, 0 falls, ma resta un co" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1815: "text": "I tre blank residui `string_vibration:cycle_6`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` restano blank, cadono, o e" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1833: "text": "**COMPLETE DENOMINATOR TRANSFER**.\n\nIl residual blank test trasforma i 3 blank residui in transfers; il perimetro BOUNDARY base passa a 13/13 transfer" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1839: "text": "La prossima mossa non e' rifare `V_c` e non e' chiudere QxG. 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Quando il null entra, il bordo decide senza cambiare classe.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + nodo BOUNDARY 8 GUE / 5 Poisson + tensione `TRASCENDENZA_LIMITE`.\n- **Dipolo / punto-zero**: blank / transfer; punto-zero = stessa riga domain/window prima della disponibilita del null row-aligned.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e boundary operator. Il bordo non classifica GUE o Poisson; filtra quali righe hanno denominatore sufficiente.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, shuffle marginal-preserving, grafo row-aligned. Entrano per separare osservabile locale, null e transfer senza nuovo fit.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR: reiterazione sul deposito esistente; CE-0117: cascata della possibilita solo dove il null apre il canale; YSN DeltaLink: `blank row -> null availability -> transfer`.\n- **Proto-ipotesi**: un blank BOUNDARY diventa transfer quando possiede un null row-aligned leggibile; la classe sorgente resta controllo, non risposta.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = trasferire il gate a righe ex-blank con null disponibile; non-possibile = usare la stessa misura per chiamare `zeta_zeros` complete o `pendolo_doppio` cambio classe.\n- **Proiezione**: verificare `boundary_blank_null_audit_20260509_1430.json` e reinnestarlo nel prescan `boundary_denominator_prescan_20260509_1430.json`.\n\n## Claim Under Test\n> Il blank-pair test trasforma `zeta_zeros` e `pendolo_doppio` da blank a transfers; il perimetro BOUNDARY passa da 8/13 a 10/13 transfer, con 3 blank residui e 0 falls.\n\n## Question\nIl null row-aligned per una coppia blank GUE/Poisson decide `blank -> transfers`, `blank -> falls` o `blank remains blank`?\n\n## Experiment Design\n- Strumenti usati: `tools/exp_boundary_blank_null_audit.py` e `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`.\n- Input verificati: `tools/data/boundary_blank_null_audit_20260509_1430.json` e `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1430.json`.\n- Perimetro atomico: 13 righe base, 8 GUE-like e 5 Poisson-like.\n- Null baseline: permutation null marginal-preserving sui gap/spacings, `n_shuffle=1000`, seed `202605091430`.\n- Contratto osservabile-operatore: il ciclo misura disponibilita e comportamento del null, non rifitta `V_c`; `zeta_zeros` resta contaminated per massa debole; `pendolo_doppio` resta Poisson -> Poisson con ordering dependence forte.\n\n## Results\n\nBlank-pair audit:\n\n| domain | n_gaps | r_original | shuffle_mean | z | class | ordering_dependent | decision |\n|---|---:|---:|---:|---:|---|---|---|\n| zeta_zeros | 199 | 0.615009 | 0.641885 | -2.310593 | GUE -> GUE | false | transfer contaminato |\n| pendolo_doppio | 5008 | 0.386104 | 0.292437 | 27.919656 | Poisson -> Poisson | true | transfer complete |\n\nPrescan dopo innesto del null:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| rows | 13 |\n| source GUE | 8 |\n| source Poisson | 5 |\n| transfers | 10 |\n| blank | 3 |\n| falls | 0 |\n| complete | 6 |\n| contaminated | 4 |\n| absent | 3 |\n\nBlank residui: `string_vibration:cycle_6`, `reaction_diffusion:cycle_11`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13`.\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il blank-pair test trasforma entrambe le righe da blank a transfers.** `zeta_zeros` e `pendolo_doppio` hanno null row-aligned leggibile e quindi non restano blank.\n2. **Verificato: il transfer non cambia la classe.** `zeta_zeros` resta GUE -> GUE; `pendolo_doppio` resta Poisson -> Poisson.\n3. **Verificato: `zeta_zeros` non e' complete.** Ha solo 199 gap, sotto soglia 500, quindi entra come `contaminated/transfers` con excluded mass 0.602.\n4. **Verificato: `pendolo_doppio` e' complete e ordering-dependent.** Ha 5008 gap, z=27.919656, class_change=false; non diventa una classe nuova.\n5. **Verificato: il perimetro BOUNDARY passa da 8/13 a 10/13 transfer.** Restano 3 blank e nessun fall.\n\n## Verdict\n**CONFIRMED TRANSFER**.\n\nIl blank-pair test trasforma `zeta_zeros` e `pendolo_doppio` da blank a transfers; il perimetro BOUNDARY passa da 8/13 a 10/13 transfer, con 3 blank residui e 0 falls.\n\nQuesto non chiude QxG, non dichiara una nuova legge GUE/Poisson e non rifitta `V_c`. Il risultato decide il denominatore: quando il null row-aligned esiste, il blank diventa transfer; quando manca, resta blank.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: blank senza contro-perimetro / transfer con null row-aligned.\n- **Singolare**: la riga domain/window prima della decisione del gate.\n- **Invariante di passaggio**: il null row-aligned decide il passaggio; la classe GUE/Poisson non viene riscritta.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile restringere il contro-perimetro BOUNDARY a 3 blank residui; qui diventa non-possibile trattare `zeta_zeros` come complete o `pendolo_doppio` come cambio classe.\n\n## Consecutio\nLa prossima mossa BOUNDARY non e' un fit `V_c`: e' costruire o recuperare null row-aligned per `string_vibration`, `reaction_diffusion` e `logistica_biforcazione_var_3.5699`. Il confine ora ha 10 righe trasferite e un contro-perimetro residuo esplicito.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, `tools/data/boundary_blank_null_audit_20260509_1430.json`, `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1430.json`, run di verifica in `/tmp`.\n- **L1 hard constraint**: nessun universale fuori perimetro; il claim vale per 13 righe base e per i due null innestati.\n- **L2 count grezzi**: riportati 10/13 transfer, 3/13 blank, 0/13 falls.\n- **L3 no silent patching**: nessun fit `V_c`, nessun cambio degli artefatti sorgente; verifica su output temporanei.\n- **L4 edge cases**: `zeta_zeros` contaminato per `n_gaps=199`; `pendolo_doppio` complete ma non cambio classe.\n- **L5 re-discovery**: il ciclo e' audit di denominatore, non teorema RMT.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117 e YSN usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = transfer ex-blank con null; non-possibile = claim su blank residui senza null.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` assenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_blank_null_audit.py tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_blank_null_audit.py --domains zeta_zeros pendolo_doppio --n-shuffle 1000 --seed 202605091430 --out /tmp/boundary_blank_null_audit_20260509_1430.verify.json`.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_denominator_prescan.py --extra-null-audit tools/data/boundary_blank_null_audit_20260509_1430.json --out /tmp/boundary_denominator_prescan_20260509_1430.verify.json`.\n- Compare: gli output temporanei combaciano con gli artefatti depositati, ignorando solo `generated_at` nel null audit.\n\n## Files\n- Script: `tools/exp_boundary_blank_null_audit.py`\n- Script: `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`\n- Data: `tools/data/boundary_blank_null_audit_20260509_1430.json`\n- Data: `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1430.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1427.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1860: "text": "> Il blank-pair test trasforma `zeta_zeros` e `pendolo_doppio` da blank a transfers; 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observable=`spacing_r` + availability del null shuffle; operator=prescan sui 13 domini base del deposito autoricerca, non fit parametrico; generator=perimetro 8 GUE-like / 5 Poisson-like dei cycle 1..13; denominator=`boundary_shuffle_audit` quando presente; non_possible=dichiarare transfer nei domini senza null/surrogate; not_tested=nuovi spettri, nuovi domini, fit `V_c`, famiglia AICc, QxG chiuso.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Prima impressione**: il confine non chiede se il dominio e' GUE o Poisson; chiede se la riga ha un denominatore capace di sostenere un claim.\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + QxG continuo/discreto + nodo BOUNDARY del grafo + tensione `TRASCENDENZA_LIMITE`.\n- **Dipolo / punto-zero**: classificato / non aggregabile; punto-zero = riga domain/window prima che il null decida se l'osservabile puo' viaggiare.\n- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e boundary operator. Il bordo e' una filtrazione: prima osservabile, poi null, poi claim.\n- **Proto-ipotesi**: `denominator_state` trasferisce oltre `V_c` se separa riga misurabile, massa contaminata e blank senza usare GUE/Poisson come risposta.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = claim boundary su righe con null row-aligned; non-possibile = claim di transfer nei domini senza null, anche quando `spacing_r` locale esiste.\n- **Proiezione**: creare `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py` e misurare 13 righe base: domain/window, source type, denominator_state, excluded mass, observable, null/surrogate, transfer.\n\n## Contaminazione cognitiva\n- **CE-0001 / KSAR**: reiterazione sul deposito invece di nuovo fit locale `V_c`.\n- **CE-0117**: cascata della possibilita; il claim passa solo dove il null apre il canale.\n- **YSN DeltaLink**: `domain row -> null availability -> transfer`, non `GUE/Poisson -> risposta`.\n\n## Claim Under Test\n> Nel perimetro BOUNDARY 8 GUE / 5 Poisson, il gate `denominator_state` trasferisce oltre `V_c` solo se identifica le righe con null/surrogate disponibile e lascia blank le righe senza contro-perimetro.\n\n## Experiment Design\n- Nuovo strumento: `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`.\n- Input: `tools/data/autoricerca_journal.json` e `tools/data/boundary_shuffle_audit.json`.\n- Output: `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json`.\n- Perimetro atomico: cycle base `1..13`, esattamente 13 righe: 8 GUE-like, 5 Poisson-like.\n- Stati:\n - `complete`: osservabile definito + null shuffle presente con `n_gaps >= 500`.\n - `contaminated`: osservabile definito + null presente ma massa debole dichiarata (`n_gaps < 500`).\n - `absent`: osservabile locale presente ma null/surrogate assente, oppure osservabile assente.\n - `broken`: null presente ma non leggibile; non emerso in questo run.\n- Transfer:\n - `transfers`: `complete` o `contaminated` con null presente.\n - `blank`: osservabile locale presente ma null assente.\n - `falls`: osservabile assente o null rotto.\n\n## Results\n\nIndice globale:\n\n| measure | value |\n|---|---:|\n| rows | 13 |\n| source GUE | 8 |\n| source Poisson | 5 |\n| transfers | 8 |\n| blank | 5 |\n| falls | 0 |\n| complete | 5 |\n| contaminated | 3 |\n| absent | 5 |\n\nTabella prescan:\n\n| domain/window | source | denominator_state | excluded mass | observable | null/surrogate | transfer |\n|---|---|---|---:|---|---|---|\n| ising_2d:cycle_1 | GUE | contaminated | 0.810 | spacing_r=0.902 | shuffle z=-0.10; class_change=False | transfers |\n| pendolo_doppio:cycle_2 | Poisson | absent | 1.000 | spacing_r=0.386 | absent | blank |\n| numeri_primi:cycle_3 | GUE | complete | 0.000 | spacing_r=0.886 | shuffle z=-26.60; class_change=False | transfers |\n| zeta_zeros:cycle_4 | GUE | absent | 1.000 | spacing_r=0.615 | absent | blank |\n| logistica_biforcazione:cycle_5 | GUE | complete | 0.000 | spacing_r=0.997 | shuffle z=61.60; class_change=False | transfers |\n| string_vibration:cycle_6 | Poisson | absent | 1.000 | spacing_r=0.384 | absent | blank |\n| random_matrix:cycle_7 | GUE | complete | 0.000 | spacing_r=0.573 | shuffle z=-14.70; class_change=False | transfers |\n| cellular_automata:cycle_8 | GUE | contaminated | 0.790 | spacing_r=0.861 | shuffle z=-0.10; class_change=False | transfers |\n| percolation:cycle_9 | Poisson | complete | 0.000 | spacing_r=0.404 | shuffle z=16.10; class_change=True | transfers |\n| coupled_oscillators:cycle_10 | Poisson | contaminated | 0.146 | spacing_r=0.385 | shuffle z=43.50; class_change=True | transfers |\n| reaction_diffusion:cycle_11 | GUE | absent | 1.000 | spacing_r=0.759 | absent | blank |\n| brownian_motion:cycle_12 | Poisson | complete | 0.000 | spacing_r=0.489 | shuffle z=-1.60; class_change=False | transfers |\n| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | absent | 1.000 | spacing_r=0.997 | absent | blank |\n\n## Key Findings\n1. **Verificato: il gate trasferisce su 8/13 righe del perimetro.** Il transfer non coincide con GUE o Poisson: include 5 sorgenti GUE e 3 sorgenti Poisson perche' la condizione e' disponibilita del null, non etichetta di classe.\n2. **Verificato: 5/13 righe restano blank strutturale.** `pendolo_doppio`, `zeta_zeros`, `string_vibration`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699` hanno `spacing_r` locale ma non hanno null/surrogate row-aligned nel deposito letto.\n3. **Verificato: `contaminated` non viene escluso.** `ising_2d`, `cellular_automata`, `coupled_oscillators` trasferiscono come contaminati perche' il null esiste ma la massa debole viene dichiarata.\n4. **Verificato: il contro-perimetro non e' una famiglia alternativa.** Il blank non autorizza una classe nuova; dice che il Lab non possiede osservabile sufficiente per trasferire il gate su quella riga.\n5. **Inferito: la consecutio corretta e' generare null row-aligned per i 5 blank, non fittare `V_c`.** Il nodo regressivo e' nel denominatore mancante, prima di ogni modello numerico.\n\n## Verdict\n**PARTIAL TRANSFER**: `denominator_state` trasferisce oltre `V_c` come gate di perimetro, non come risposta GUE/Poisson.\n\nNel perimetro 8 GUE / 5 Poisson, il gate produce una condizione cross-dominio verificabile su 8 righe con null shuffle disponibile. Su 5 righe resta blank strutturale: l'osservabile locale esiste, ma manca il contro-perimetro row-aligned.\n\nIl gate `denominator_state` trasferisce oltre V_c perche' separa 8 righe con null/surrogate shuffle disponibile da 5 righe blank senza contro-perimetro; il contro-perimetro sono `pendolo_doppio`, `zeta_zeros`, `string_vibration`, `reaction_diffusion`, `logistica_biforcazione_var_3.5699`.\n\n## Bicono della scoperta\n- **Due radici**: riga misurabile / riga non aggregabile.\n- **Singolare**: domain/window prima della classificazione GUE/Poisson.\n- **Invariante di passaggio**: il null row-aligned decide il transfer; la classe sorgente non decide.\n- **Campo di possibilita**: qui diventa possibile portare BOUNDARY in un contratto cross-dominio; qui diventa non-possibile chiudere QxG o dichiarare transfer sui 5 blank senza nuovo null.\n\n## Consecutio\nIl prossimo ciclo boundary deve costruire null/surrogate row-aligned per i 5 blank. Se quei null entrano, il gate puo' diventare condizione cross-dominio completa. Se non entrano, il confine resta un perimetro 8/13 con blank dichiarato.\n\n## Auto-audit: source flags e 7 lenti\n- **Fonti**: Verificato da `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `tools/dnd_scenario.py --best`, `agent_20260509_1337.md`, `agent_20260509_1400.md`, `falsifier_20260509_1400.json`, `agent_20260507_0330.md`, `tools/data/autoricerca_journal.json`, `tools/data/boundary_shuffle_audit.json`, nuovo JSON `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json`.\n- **L1 hard constraint**: nessun \"sempre\" o \"solo\" universale; il verdict vale per 13 righe base e due depositi dichiarati.\n- **L2 count grezzi**: riportati 8/13 transfer, 5/13 blank, 5 complete, 3 contaminated, 5 absent.\n- **L3 no silent patching**: il ciclo non corregge il fit 14:00; usa quel falsifier come veto e cambia nodo al boundary denominator.\n- **L4 edge cases**: `contaminated` resta osservabile e non viene escluso; massa dichiarata in tabella.\n- **L5 re-discovery**: il risultato e' un audit di perimetro del Lab, non un teorema RMT nuovo.\n- **L6 metabolismo cognitivo**: CE-0001, CE-0117 e YSN usati nella combo.\n- **L7 possibile/non-possibile**: possibile = transfer su righe con null; non-possibile = transfer su righe blank senza null.\n\n## Telemetria\n- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente.\n- Verifica script: `python -m py_compile tools/exp_boundary_denominator_prescan.py` completato senza errori.\n- Run valido: `python tools/exp_boundary_denominator_prescan.py --out tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json`.\n\n## Files\n- Script nuovo: `tools/exp_boundary_denominator_prescan.py`\n- Data: `tools/data/boundary_denominator_prescan_20260509_1409.json`\n- Report: `tools/data/reports/agent_20260509_1409.md`\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_graph.json:1911: "text": "> Nel perimetro BOUNDARY 8 GUE / 5 Poisson, il gate `denominator_state` trasferisce oltre `V_c` solo se identifica le righe con null/surrogate disponi" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/seme.json:62: "id": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/seme.json:72: "id": "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/seme.json:82: "source_experiment_id": "BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/seme.json:151: "porta": "META_BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/seme.json:162: "id": "BOUNDARY_LAYER_GATE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/seme.json:166: "porta": "META_BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/seme.json:179: "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.", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/seme.json:542: "nota": "il confine non separa, unifica. Pattern BOUNDARY del Domandatore" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/lab_data.json:43: "id": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/lab_data.json:50: "id": "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/lab_data.json:80: "content": "# Agent Report - SR Residual Width Audit\n**Date**: 2026-05-14 13:30 \n**Piano**: 117 \n**Tension explored**: BOUNDARY / prime-vs-mod6 residual (0.8) \n**verdict**: CONSTRAINT - il residuo prime-specific dopo mod6 e' robusto come delta z vettoriale row-local; `SR` binario non e' un osservabile stabile del confine \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, provider, offset, row_id, window_gaps, source_mode, case_state, sr_rate, focus_signature_count, signature_jaccard, row_local_label_swap_p, trace_jsonl_event] \n**observable_contract**: claim=`prime_minus_mod6_z_delta(SR,L1,triple_var)` sopravvive a seed, provider e ampiezza finestra; observable=delta z paired prime-minus-mod6 per `SR,L1,triple_var` piu audit `has_SR`; operator=`tools/exp_prime_vs_mod6_sr_boundary.py`; generator=prime gaps da `row_spacings(\"numeri_primi\")` e `direct_sieve`, antagonisti `6k +/- 1` index-aligned e span-matched; denominator=3 ampiezze finestra x 2 provider x 4 offsets, paired contro 2 antagonisti mod6; non_possible=residuo prime-specific se il label-swap assorbe il delta z o se il delta collassa a presenza binaria `SR`; not_tested=origine analitica del delta, scale oltre 2048 gap, beta atlas globale, `V_c`, `gap_ratio`.\n\n## Prima impressione\n\nIl confine non sta nella presenza di `SR`. Sta nel fatto che la stessa riga provider-offset, attraversata da prime a `6k +/- 1`, conserva una differenza di intensita su tre osservabili mentre il verdict binario cambia con l'ampiezza.\n\n## Respiro fuori-tempo\n\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + BOUNDARY + direzione `SR_residual_intensity_after_mod6`.\n- **Dipolo / punto-zero**: lattice candidato `6k +/- 1` / selezione prime. Punto-zero: riga provider-offset condivisa; la primalita e' l'unica selezione aggiunta.\n- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo: un boundary operator non decide per presenza/assenza, ma per differenziale che resta dopo sottrazione del pre-bordo.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, perche' il bordo e' il luogo della sottrazione prime-minus-mod6; parallel transport, perche' provider e offset trasportano la stessa riga tra due classi senza cambiare denominatore.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR usato per reiterare il kernel del cycle 03:30; CE-0117 usato come cascata della possibilita': presenza `SR` -> delta z `SR` -> vettore `SR,L1,triple_var`.\n- **Proto-ipotesi**: il residuo prime-specific non e' una label, e' un differenziale vettoriale row-local; quando la finestra cambia, `has_SR` oscilla, ma il delta z resta il passaggio.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = formalizzare `prime_minus_mod6_z_vector` come osservabile dedicato; non-possibile = promuovere `SR` binario o il verdict nominale dello script a discriminatore del confine.\n- **Proiezione**: tre ampiezze finestra (`512,1024,2048`), stessi due provider, quattro offset per run, due antagonisti mod6, labe" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/lab_data.json:108: "id": "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/lab_data.json:180: "id": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/lab_data.json:201: "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/lab_data.json:209: "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/lab_data.json:212: "note": "10 dipoli risuonano: BOUNDARY, COMP_DOMAIN_PHOTONIC_TRASCENDENZA_LIMITE, COMP_GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE..." tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/lab_data.json:218: "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/lab_data.json:224: "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/lab_data.json:227: "note": "8 dipoli risuonano: BOUNDARY, COMP_DOMAIN_PHOTONIC_TRASCENDENZA_LIMITE, COMP_GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE..." tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/lab_data.json:239: "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/lab_data.json:253: "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/agent_field_live.md:1049:- [BOUNDARY] (0.8) 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/agent_field_live.md:1054:- [TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE] (0.8) Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1647_3597707/agent_field_live.md:1063: "confine" → TRASCENDENZA_LIMITE, BOUNDARY tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/graph_completion/latest.json:9: "tension": "BOUNDARY / prime-vs-mod6 residual (0.8)", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/ciclo_memoria.json:29: "tensione_attaccata": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/ciclo_memoria.json:41: "verdict": "**CONSTRAINT**.\n\nIl gate BOUNDARY semi-reale trasferisce come supporto ordine/null in 11/13 righe. Non trasferisce come coordinata beta universale: 7 righe hanno blank, 4 trasferiscono senza blank, 2 ", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/ciclo_memoria.json:48: "tensione_attaccata": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/ciclo_memoria.json:62: "verdict": "**CONSTRAINT**.\n\nIl gate BOUNDARY trasferisce come supporto ordine/null su 11/13 righe. La coordinata beta 0.3 trasferisce esattamente su 4/13 righe. Questi due assi non coincidono.\n\nFormula valida:\n\n", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/ciclo_memoria.json:69: "tensione_attaccata": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/ciclo_memoria.json:84: "verdict": "**CONSTRAINT**.\n\nIl frame BOUNDARY regge come support-transfer su 11/13 righe, ma la parte non-esatta non e' una coda omogenea. Le righe support-transfer senza beta 0.3 esatta sono 7 e si dividono in ", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/ciclo_memoria.json:91: "tensione_attaccata": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/ciclo_memoria.json:113: "tensione_attaccata": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/ciclo_memoria.json:135: "tensione_attaccata": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/ciclo_memoria.json:157: "tensione_attaccata": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/ciclo_memoria.json:179: "tensione_attaccata": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/ciclo_memoria.json:201: "tensione_attaccata": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/ciclo_memoria.json:223: "tensione_attaccata": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/seme.json:62: "id": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/seme.json:72: "id": "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/seme.json:82: "source_experiment_id": "BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/seme.json:151: "porta": "META_BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/seme.json:162: "id": "BOUNDARY_LAYER_GATE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/seme.json:166: "porta": "META_BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/seme.json:179: "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.", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/seme.json:542: "nota": "il confine non separa, unifica. Pattern BOUNDARY del Domandatore" tools/data/duality_gate_transfer_20260507_0803_seedcheck.json:4: "question": "Does the denominator-collapse gate transfer from BOUNDARY to DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA?", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_data.json:43: "id": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_data.json:50: "id": "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_data.json:80: "content": "# Agent Report - SR Residual Width Audit\n**Date**: 2026-05-14 13:30 \n**Piano**: 117 \n**Tension explored**: BOUNDARY / prime-vs-mod6 residual (0.8) \n**verdict**: CONSTRAINT - il residuo prime-specific dopo mod6 e' robusto come delta z vettoriale row-local; `SR` binario non e' un osservabile stabile del confine \nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 \nobservables_used: [SR, SR2, L1, L2, triple_var, provider, offset, row_id, window_gaps, source_mode, case_state, sr_rate, focus_signature_count, signature_jaccard, row_local_label_swap_p, trace_jsonl_event] \n**observable_contract**: claim=`prime_minus_mod6_z_delta(SR,L1,triple_var)` sopravvive a seed, provider e ampiezza finestra; observable=delta z paired prime-minus-mod6 per `SR,L1,triple_var` piu audit `has_SR`; operator=`tools/exp_prime_vs_mod6_sr_boundary.py`; generator=prime gaps da `row_spacings(\"numeri_primi\")` e `direct_sieve`, antagonisti `6k +/- 1` index-aligned e span-matched; denominator=3 ampiezze finestra x 2 provider x 4 offsets, paired contro 2 antagonisti mod6; non_possible=residuo prime-specific se il label-swap assorbe il delta z o se il delta collassa a presenza binaria `SR`; not_tested=origine analitica del delta, scale oltre 2048 gap, beta atlas globale, `V_c`, `gap_ratio`.\n\n## Prima impressione\n\nIl confine non sta nella presenza di `SR`. Sta nel fatto che la stessa riga provider-offset, attraversata da prime a `6k +/- 1`, conserva una differenza di intensita su tre osservabili mentre il verdict binario cambia con l'ampiezza.\n\n## Respiro fuori-tempo\n\n- **Combo**: A2 confine det=-1 + A9 terzo incluso + A11 combo + QxG continuo/discreto + BOUNDARY + direzione `SR_residual_intensity_after_mod6`.\n- **Dipolo / punto-zero**: lattice candidato `6k +/- 1` / selezione prime. Punto-zero: riga provider-offset condivisa; la primalita e' l'unica selezione aggiunta.\n- **Piano superiore**: topologia assiomatica del bordo: un boundary operator non decide per presenza/assenza, ma per differenziale che resta dopo sottrazione del pre-bordo.\n- **Operatori laterali scelti**: boundary operator, perche' il bordo e' il luogo della sottrazione prime-minus-mod6; parallel transport, perche' provider e offset trasportano la stessa riga tra due classi senza cambiare denominatore.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 / KSAR usato per reiterare il kernel del cycle 03:30; CE-0117 usato come cascata della possibilita': presenza `SR` -> delta z `SR` -> vettore `SR,L1,triple_var`.\n- **Proto-ipotesi**: il residuo prime-specific non e' una label, e' un differenziale vettoriale row-local; quando la finestra cambia, `has_SR` oscilla, ma il delta z resta il passaggio.\n- **Possibile / non-possibile**: possibile = formalizzare `prime_minus_mod6_z_vector` come osservabile dedicato; non-possibile = promuovere `SR` binario o il verdict nominale dello script a discriminatore del confine.\n- **Proiezione**: tre ampiezze finestra (`512,1024,2048`), stessi due provider, quattro offset per run, due antagonisti mod6, labe" tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_data.json:108: "id": "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_data.json:180: "id": "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_data.json:201: "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_data.json:209: "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_data.json:212: "note": "10 dipoli risuonano: BOUNDARY, COMP_DOMAIN_PHOTONIC_TRASCENDENZA_LIMITE, COMP_GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE..." tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_data.json:218: "BOUNDARY", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_data.json:224: "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_data.json:227: "note": "8 dipoli risuonano: BOUNDARY, COMP_DOMAIN_PHOTONIC_TRASCENDENZA_LIMITE, COMP_GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE..." tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_data.json:239: "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/lab_data.json:253: "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/agent_field_live.md:1051:- [BOUNDARY] (0.8) 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/agent_field_live.md:1056:- [TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE] (0.8) Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti tools/data/preflight/manual_controlled_snapshot_20260515_1659_3609780/agent_field_live.md:1065: "confine" → BOUNDARY, TRASCENDENZA_LIMITE tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1612.md:1054:- [BOUNDARY] (0.8) 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1612.md:1059:- [TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE] (0.8) Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_20260515_1612.md:1067: "confine" → TRASCENDENZA_LIMITE, BOUNDARY tools/data/preflight/lab_surface_invariant_check_20260516_070101.json:31: "direzione": "Trasferire il gate two-reader size-stable fuori da Rosenzweig-Porter: applicarlo a un secondo flusso fisico row-aligned (Anderson/mobility-edge o many-body controllato) per testare se il boundary come intersezione lettore classico + lettore grafico attraversa il dominio.", tools/data/preflight/preflight_20260516_0330.json:36: "claim": "`percolation` e `logistica_biforcazione_var_3.5699` superano entrambi i null grafici, ma con lift piccoli (`degree_rewire_lift=0.015625` e `0.153646`).", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_0720.json:30: "observable_contract": "claim=le righe graph-only diventano residui thresholded solo con separazione raw-count da entrambi i null grafici; observable=count grezzi osservati/null con intervalli Wilson e p-value binomial-tail; operator=post-audit del JSON row-aligned 03:30 senza rerun del lettore grafico; generator=13 righe BOUNDARY 8 GUE / 5 Poisson con feature graph canonical+rigidity+shuffle-z; denominator=13 righe, observed denominator 6, label-null denominator 384, rewire-null denominator 384; non_possible=residue claim se p-value contro uno dei due null supera alpha o il lift minimo e sotto soglia; not_tested=nuovi sistemi fisici, nuova geometria del grafo, universalita asintotica.", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_0720.json:31: "tension_explored": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_0720.json:32: "verdict_inline": "CONSTRAINT - nessuna riga graph-only supera la soglia preregistrata; `percolation` e `logistica_biforcazione_var_3.5699` restano `positive_lift_unthresholded`, non residui thresholded.", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1019.json:30: "observable_contract": "claim=`RP_lambda_0.060` e' cresta persistente solo se batte entrambi i null row-aligned su ogni `local_window` esatta 9/10/11/12 e su size oltre 192; observable=two-reader raw-count threshold per lambda x exact local_window x size; operator=unfolding locale a larghezza esatta, senza coercizione dispari; generator=H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE; denominator=lambda sentinels `0.030/0.045/0.060/0.075/0.820`, size `224/256`, seed x k = `4 x 3`, label null `768`, position null `48`; non_possible=boundary a lambda singola se una finestra o size dichiarata fallisce soglia; not_tested=N infinito, finestre oltre 12, kernel di unfolding alternativi, spettri sperimentali, Anderson 3D.", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1019.json:31: "tension_explored": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1019.json:106: "new": "Ridisegnare BOUNDARY: non cercare una lambda RP stabile; trattare `window_mode`/unfolding come asse del confine e testar" tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1230.json:30: "observable_contract": "claim=un residuo graph-only e mechanism-specific solo se cade sotto una ablation nominata e non viene ricostruito da null comparabili; observable=hit count del target su 27 letture graph-reader sotto ablation deterministiche e null N-matched; operator=scissione del predicate originale in centroid gate, kNN cross-label gate, topology degree-preserving e feature row-local; generator=13 righe BOUNDARY con feature boundary_graph_curvature_gate; denominator=13 righe, 27 letture, 128 trial per ogni null stocastico; p_value_definition=right-tail raw_p=k/N, k = trial null con target_hits >= full observed hits; non_possible=promuovere graph-only residue se nessuna componente specifica lo fa cadere o se i null N-matched ricostruiscono spesso il full count; not_tested=nuove dinamiche fisiche, nuovi domini, scaling asintotico, promozione a due lettori.", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1230.json:31: "tension_explored": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1230.json:32: "verdict_inline": "CONSTRAINT - Nel perimetro fisso `8 GUE / 5 Poisson`, i residui graph-only `logistica_biforcazione_var_3.5699` e `percolation` restano `27/27` nel reader completo. Entrambi cadono quando viene ablato il gruppo feature canoniche, ma il null label-count-preserving N-matched li ricostruisce spesso (`62/128`, `69/128`). Il meccanismo non e un residuo fisico comune: logistica dipende anche dalla topologia degree/cluster (`1/128` rewire ricostruisce 27/27), percolation no (`95/128` rewire ricostruisce 27/27).", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1230.json:106: "new": "Testare null fisici interni per i residui graph-only logistica_biforcazione_var_3.5699 e percolation sul perimetro fisso" tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1230.json:117: "perimeter_shift": "Testare null fisici interni per i residui graph-only logistica_biforcazione_var_3.5699 e percolation sul perimetro fisso", tools/data/preflight/falsifier_recheck_20260515_1734_authority.json:16: "claim": "`phi` e' intermedio nello stopband: periodic 0.290, phi 0.488, random 0.618; il confine BOUNDARY trasferisce in fotonica come componente osservabile-specifica.", tools/data/preflight/falsifier_recheck_20260515_1734_authority.json:31: "evidence": "La direzione viva in seme.json e' BOUNDARY/GUE-Poisson e il report la segue. Pero' lab_data.json diverge esplicitamente verso VECTOR RESIDUE piano 117; il report nomina `V_c` e prime/mod6 ma non dichiara il residuo `lab_data.direzione` come memoria/pre-gate divergente.", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1007.json:30: "observable_contract": "claim=`local_window` e' asse del boundary RP, non parametro tecnico; observable=two-reader raw-count threshold per lambda x size x local_window; operator=curva di persistenza su `window={5,7,9,11}`; generator=H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE; denominator=lambda sentinels `0.030/0.045/0.060/0.075/0.820`, size `160/192`, observed denominator `12` per cell, label null `768`, position null `48`; non_possible=terzo incluso RP all-window se una riga fallisce in una finestra o size; not_tested=N oltre 192, finestre pari/oltre 11, Anderson 3D, spettri sperimentali, molti seed.", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1007.json:31: "tension_explored": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_no_blocked_ref_replace_20260515_1624.md:1050:- [BOUNDARY] (0.8) 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_no_blocked_ref_replace_20260515_1624.md:1055:- [TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE] (0.8) Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti tools/data/preflight/agent_field_live_backup_pre_no_blocked_ref_replace_20260515_1624.md:1065: "confine" → TRASCENDENZA_LIMITE, BOUNDARY tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260528_2042.json:5: "cycle": "20260528_2042", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260528_2042.json:11: "cycle": "20260528_2042", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260528_2042.json:12: "file": "agent_20260528_2042.md", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260528_2042.json:29: "observables_used": "[single_graph_candidate_hit, physical_internal_null_candidate_hit]", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260528_2042.json:30: "observable_contract": "claim=un target graph-only mantiene costo fisico sul preflight solo se il candidato observed `1/1` non viene ricostruito spesso da un surrogate domain-native; observable=hit del target come `third_included_candidate` nel grafo cached; operator=sostituzione della sola riga target con feature da null fisico interno; generator=13 righe BOUNDARY cached + logistic block gap-order shuffle + percolation critical cluster resample; denominator=13 righe, 8 GUE / 5 Poisson, un reader cached; p_value_definition=right-tail raw_p=k/N, k = trial fisici con hit >= observed; non_possible=chiamare questo un test 27/27 o promuovere a residuo fisico se il null ricostruisce `1/1`; not_tested=grid 27 reader, confronto N-matched con null graph, promozione a due lettori.", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260528_2042.json:31: "tension_explored": "BOUNDARY / graph-only residue", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260528_2042.json:32: "verdict_inline": "CONSTRAINT - Sul grafo cached `k=3, n_gaps=2048, seed=20260515`, i due residui graph-only `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` e `percolation:cycle_9` vengono ricostruiti dai rispettivi null fisici interni in `128/128` trial. Questo non chiude il test 27/27 richiesto dal seme; blocca pero' la promozione fisica dal singolo reader perche il candidato non mostra costo fisico interno nel preflight.", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260528_2042.json:52: "path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/aeternitas/aeternitas_20260528_2042.json" tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260528_2042.json:58: "path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/veritas/veritas_20260528_210258.json" tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260528_2042.json:118: "non_possible": "promozione fisica dal single-reader candidate.", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260528_2042.json:121: "consecutio_quality": "Costruire cache feature per i 27 reader run e rieseguire il null fisico interno senza ricalcolare tutto il denominatore. Il criterio di ritorno al seme e: observed 27/27 contro physical_null_ge_observed/N per logistica e percolation, separato dal label-count null del 12:30.", tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_post_controlled_20260515_1631.md:1049:- [BOUNDARY] (0.8) 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_post_controlled_20260515_1631.md:1054:- [TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE] (0.8) Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_post_controlled_20260515_1631.md:1063: "confine" → TRASCENDENZA_LIMITE, BOUNDARY tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1148.json:30: "observable_contract": "claim=`numeri_primi:cycle_3` diventa ritorno fisico solo se il suo `27/27` bridge status non viene ricostruito frequentemente permutando solo le label GUE/Poisson; observable=hit count del target su 27 perturbazioni graph-reader; operator=null label-count-preserving sulle 13 righe BOUNDARY; generator=feature row-local fissate dal reader 11:40, solo `source_domain_type` permutato; denominator=13 righe, 27 letture, `512` permutazioni; p_value_definition=right-tail `raw_p=k/N`, `add_one_p=(k+1)/(N+1)`, con `k` = trial null con `target_hits >= observed_target_hits`; non_possible=chiamare `numeri_primi:cycle_3` ritorno fisico se il null ricostruisce spesso `27/27`; not_tested=nuovi spettri, nuovo Hamiltoniano fisico, validita analitica delle label sorgente, scaling asintotico.", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1148.json:31: "tension_explored": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1148.json:118: "non_possible": "promuoverlo come ritorno fisico dal solo graph-reader.", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1148.json:119: "propagation": "Invariante di passaggio: stesso denominatore 13 righe, stesso reader 27 letture, stesso target.", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1148.json:121: "consecutio_quality": "Costruire un null prime-specific row-local sul target: preservare distribuzione dei gap e lunghezza finestra, rompere ordine aritmetico/log-temporale, e rieseguire il reader senza permutare label globali. Se il target resta 27/27 contro quel null, il ritorno fisico riapre; se cade, il candidato si chiude come artefatto del grafo 13-righe.", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_0820.json:31: "tension_explored": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_0938.json:30: "observable_contract": "claim=`RP_lambda_0.045` resta boundary solo se batte label-shuffle e position-shift su size maggiori e su finestre locali alternative; observable=two-reader raw-count threshold per lambda, size, unfolding mode e local_window; operator=stress del gate 09:21 con candidate row preregistrata e sentinelle; generator=H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE; denominator=candidate row `0.045`, sentinelle `0.030/0.060/0.075/0.820`, size `160/192`, seed x k = `4 x 3`; non_possible=terzo incluso stabile se la candidate row cade in una finestra locale o se una sentinella prende il ruolo; not_tested=altre finestre locali, piu seed, N oltre 192, Anderson 3D, spettri sperimentali.", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_0938.json:31: "tension_explored": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_0938.json:116: "assumption_fell": "Il claim \"RP_lambda_0.045 e terzo incluso operativo unfolding-stable\" cade nel perimetro 09:38. Non va salvato spostando il focus su 0.060: anche 0.060 e window-sensitive. La formulazione corretta e: nel RP finito il boundary two-reader resta una risposta del triplo (lambda, size, local_window), non una riga lambda cristallizzabile.", tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_selector_matrix_20260515_1659.md:1051:- [BOUNDARY] (0.8) 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_selector_matrix_20260515_1659.md:1056:- [TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE] (0.8) Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti tools/data/preflight/agent_field_live_candidate_selector_matrix_20260515_1659.md:1065: "confine" → BOUNDARY, TRASCENDENZA_LIMITE tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1140.json:30: "observable_contract": "claim=una riga del confine 8/5 e' operativa solo se la posizione bridge nel grafo sopravvive a perturbazioni del lettore e resta distinta dall'intermedio classico; observable=`graph_bridge_frequency` unito a `classical_audit_state`; operator=`exp_boundary_bridge_stability_audit.py`; generator=`boundary_graph_curvature_gate` sulle 13 righe BOUNDARY, con audit classico Brody/Berry-Robnik-like row-aligned; denominator=13 righe, 27 letture graph-reader (`k=2,3,4` x `n_gaps=512,1024,2048` x 3 seed); non_possible=promuovere un bridge Lab se il bridge graph collassa sotto perturbazione o se l'intermedio classico assorbe tutte le righe; not_tested=nuovi generatori fisici, validita' analitica delle label GUE/Poisson, scaling asintotico.", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1140.json:31: "tension_explored": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1140.json:32: "verdict_inline": "CONSTRAINT - Sul perimetro vivo `8 GUE / 5 Poisson`, con 27 letture graph-reader perturbate, il confine a due lettori resta una sola riga: `numeri_primi:cycle_3` con `27/27` bridge graph stabile e audit classico `classic_and_graph_bridge`. Tre righe sono residuo `graph_only` stabile (`logistica_biforcazione_var_3.5699`, `percolation`, `reaction_diffusion`) e due righe sono classiche intermedie senza bridge stabile (`brownian_motion`, `cellular_automata`). Il terzo incluso operativo non coincide con tutti gli intermedi classici.", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1140.json:115: "possible_opening": "usare numeri_primi:cycle_3 come unico candidato two-reader per ritorno fisico;", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1140.json:119: "propagation": "Invariante di passaggio: stesso denominatore 13 righe, 27 perturbazioni del reader.", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260528_2028.json:5: "cycle": "20260528_2028", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260528_2028.json:11: "cycle": "20260528_2028", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260528_2028.json:12: "file": "agent_20260528_2028.md", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260528_2028.json:58: "path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/aeternitas/aeternitas_20260528_2028.json" tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260528_2028.json:64: "path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/veritas/veritas_20260528_202855.json" tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1031.json:29: "observables_used": "[SR, SR2, L1, L2, triple_var, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, reader_sensitivity, endpoint_transfer_stable, reader_residue_pass, row_aligned_p, permutation_null_scores, position_shift_null_scores]", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1031.json:30: "observable_contract": "claim=`window_mode/unfolding` e' coordinata del boundary se gli endpoint GUE/Poisson trasferiscono mentre le righe RP boundary espongono residuo reader-specific contro null row-aligned; observable=reader_sensitivity del vettore spettrale canonico tra global_mean, exact_local e odd_coerced; operator=stessa riga di gap letta con piu unfolding/window modes; generator=matrici GUE, gap Poisson esponenziali, RP `H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE`; denominator=domain x size x seed, null da permutazione e shift circolare sulla stessa riga; non_possible=asse reader come boundary se un endpoint si frattura o RP non batte i null; not_tested=spettri sperimentali, N infinito, Anderson 3D, prova analitica di universalita.", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1031.json:31: "tension_explored": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1031.json:32: "verdict_inline": "CONSTRAINT - `window_mode/unfolding` non trasferisce come asse cross-dominio nel perimetro dichiarato. Poisson resta endpoint su 8/8 righe, ma GUE non resta endpoint sotto la clausola classica a due lettori e RP produce 0/24 residui sopra i null row-aligned. Il boundary reader-axis resta ipotesi da riparare al nodo regressivo del lettore, non claim fisico.", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1031.json:121: "consecutio_quality": "Il prossimo passo utile e' regressivo: prima validare endpoint GUE/Poisson con un lettore che non trasformi GUE in intermedio, poi rieseguire la matrice RP. Se la clausola classica resta q AND w, il boundary reader-axis e' bloccato. Se la clausola diventa endpoint-validata su baseline GUE indipendente, la domanda torna falsificabile.", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1111.json:30: "observable_contract": "claim=RP e' boundary endpoint-gated solo se il conteggio candidato batte il null e una finestra lambda resta non-zero attraverso la ladder size preregistrata; observable=`rp_boundary_candidate` per source row, `size_transport_count`, raw/add-one p-values; operator=stesso lettore endpoint 11:04, stessa soglia `4/5 reader`, stessa distanza bilanciata dai centroidi GUE/Poisson, griglia `N x lambda x seed`; generator=GUE, Poisson, RP `H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE`; denominator=endpoint 60 source rows x 5 reader, RP 5 size x 7 lambda x 6 seed = 210 source rows x 5 reader; non_possible=terzo incluso fisico se le candidate non arrivano almeno a `N=192` o se il null ricostruisce il conteggio; not_tested=Anderson 3D, spettri sperimentali, limite N infinito, unfolded alternatives oltre il reader 11:04.", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1111.json:31: "tension_explored": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1111.json:116: "assumption_fell": "5. Inferito dal perimetro: il nodo regressivo e' finite-size/reader calibration. Il residuo e' reale contro questo null, ma non e' boundary fisico stabile.", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1111.json:119: "propagation": "Invariante di passaggio: p-value dichiarato (raw_p, add_one_p) e denominatore source row x reader row-aligned.", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1117.json:30: "observable_contract": "claim=il gate BOUNDARY a due lettori trasferisce oltre RP solo se la stessa riga Anderson e' `stable_graph_bridge+classical_intermediate` su tutte le size e batte il feature-scramble null; observable=`two_reader_all_sizes` unito a `graph_bridge_frequency`, adjacent ratio, Brody q, mixture Wigner/Poisson, IPR, entropy; operator=Hamiltoniana Anderson 3D con disorder sweep, seed perturbation e kNN reader; generator=`H=sum_i eps_i |i>= observed_target_hits`; non_possible=chiamare i residui graph-only Lab-specific se `27/27` viene ricostruito frequentemente o con label sorgente scambiata; not_tested=nuovo grafo, dinamica fisica sorgente, scaling asintotico, promozione a due lettori.", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1206.json:31: "tension_explored": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1206.json:32: "verdict_inline": "CONSTRAINT - I due residui graph-only nominati dal seme (`logistica_biforcazione_var_3.5699`, `percolation`) sono osservati `27/27` nello stesso reader 13-righe, ma il null label-count-preserving li ricostruisce spesso: `223/512` per logistica e `270/512` per percolation. Le label sorgente non sopravvivono come costo: entrambi restano `27/27` anche con label scambiata.", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1206.json:119: "propagation": "Invariante di passaggio: stesso denominatore 13 righe, stesso reader 27 letture, stesso conteggio 8/5.", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1206.json:121: "consecutio_quality": "Costruire un null fisico row-local per i due target: per logistica, block/time shuffle o surrogate che conserva distribuzione locale ma rompe ordine orbitale; per percolation, rewiring/cluster surrogate che conserva size distribution o grado locale ma rompe geometria critica. Se il bridge cade, il residuo e reader artifact; se resta, riapre il ritorno fisico.", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1124.json:29: "observables_used": "[endpoint_preserving_mobility_candidate_feature_scramble, two_reader_all_sizes, graph_bridge_frequency, classical_audit_state, raw_p, add_one_p]", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1124.json:31: "tension_explored": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1124.json:115: "possible_opening": "costruire un audit raw-reader endpoint-preserving senza comprimere seed/k;", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1058.json:29: "observables_used": "[SR, SR2, L1, L2, triple_var, brody_q, berry_robnick_like_gue_weight, endpoint_reader_pass, endpoint_stable, centroid_margin, label_permutation_null_counts, feature_scramble_null_counts, raw_p, add_one_p]", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1058.json:30: "observable_contract": "claim=GUE/Poisson endpoint filter e' specifico se la stabilita' osservata resta completa e null feature-scramble che preservano marginali per reader non ricostruiscono la stabilita' completa; observable=`endpoint_stable` per source row, margine centroidale per reader, distribuzione null feature-scramble; operator=centroidi endpoint calibrati una volta su GUE/Poisson, poi scoring di test rows vere e feature-scrambled row-aligned; generator=matrici GUE e gap Poisson esponenziali; denominator=2 domini x 3 size x 6 test seed = 36 source rows, ogni source row richiede 5/5 reader pass; non_possible=filtro endpoint specifico se il feature-scramble null raggiunge 36/36; not_tested=RP residue, Anderson 3D, spettri sperimentali, limite N infinito, universalita analitica.", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1058.json:31: "tension_explored": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1058.json:32: "verdict_inline": "CONSTRAINT - Il filtro endpoint GUE/Poisson resta completo su 36/36 righe e supera il nuovo feature-scramble null row-aligned (`raw_p=0/512=0.0`, `add_one_p=1/513=0.001949318`). Il label-permutation null resta permissivo (`raw_p=15/128=0.1171875`, `add_one_p=16/129=0.124031008`). Il nodo regressivo non e' l'endpoint reader, ma quale null e' legittimo per sfidare il lettore.", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1058.json:117: "perimeter_shift": "Il filtro endpoint GUE/Poisson e' chiuso contro feature-scramble row-aligned nel perimetro 36 source rows / 5 reader. Non diventa scoperta fisica: diventa preflight valido per riaprire il boundary test. La prossima mossa puo' tornare a RP solo mantenendo questo gate: endpoint observed 36/36, feature-scramble add_one_p<=0.05, poi boundary residue contro null row-aligned.", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1058.json:119: "propagation": "Invariante di passaggio: stesso denominatore source row x reader per osservato e null.", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1135.json:29: "observables_used": "[SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, brody_q, wigner_poisson_like_weight, mean_ipr, participation_entropy, two_reader_all_sizes, raw_p, add_one_p, wilson_95]", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1135.json:30: "observable_contract": "claim=i null sono confrontabili solo se condividono observable, perimetro righe e N; observable=conteggio cross-size di righe `stable_graph_bridge+classical_intermediate`; operator=righe compatte Anderson 3D dal run 11:17 classificate dallo stesso reader kNN/classico; generator=stesse righe sorgente, due operatori null che differiscono solo per struttura preservata; denominator=`512` trial per null su 11 righe per size; p_value_definition=right-tail `raw_p=k/N`, `add_one_p=(k+1)/(N+1)`, con `k` = trial null con conteggio cross-size >= osservato; non_possible=chiamare un null piu' restrittivo se perimetro o N cambiano; not_tested=raw multi-seed reader, nuovi Hamiltoniani, `L>=7`, perimetro completo 8 GUE / 5 Poisson.", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1135.json:31: "tension_explored": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1135.json:118: "non_possible": "pagare large-L per salvare W=20 prima del raw-reader null.", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1135.json:121: "consecutio_quality": "Ripetere l'endpoint-preserving sul raw multi-seed reader del ciclo 11:17, non sulle mediane compatte. Se W=20 resta rinominato, Anderson si chiude come proprieta' del lettore. Se va a zero, allora il costo L>=7 diventa giustificato.", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1104.json:30: "observable_contract": "claim=RP e' terzo incluso endpoint-gated solo se il gate GUE/Poisson resta chiuso e le righe RP bilanciate fra i centroidi endpoint battono il null feature-scramble row-aligned; observable=`endpoint_stable`, `centroid_distance_balance`, `rp_boundary_candidate`, raw/add-one p-values; operator=centroidi endpoint GUE/Poisson calibrati, score RP per distanza bilanciata da entrambi i poli, null che preserva marginali per reader e rompe accoppiamento feature-riga; generator=GUE, Poisson, RP `H(lambda)=sqrt(1-lambda)D+sqrt(lambda)GUE`; denominator=endpoint 36 source rows x 5 reader, RP 3 lambda x 3 size x 6 seed = 54 source rows x 5 reader; non_possible=terzo incluso se endpoint gate fallisce o null RP ricostruisce il numero osservato; not_tested=Anderson 3D, spettri sperimentali, limite N infinito, universalita analitica, nuova ricerca lambda.", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1104.json:31: "tension_explored": "BOUNDARY (0.8)", tools/data/preflight/cycle_monitor/cycle_monitor_20260516_1104.json:119: "propagation": "Invariante di passaggio: raw/add-one p-value dichiarati e stesso denominatore source row x reader.", tools/data/lab_data.json:43: "id": "BOUNDARY", tools/data/lab_data.json:50: "id": "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/lab_data.json:80: "content": "# Agent Report - Graph Mechanism Ablation\n**Date**: 2026-05-16 12:30\n**Piano**: 135\n**Tension explored**: BOUNDARY (0.8)\n**verdict**: CONSTRAINT - Nel perimetro fisso `8 GUE / 5 Poisson`, i residui graph-only `logistica_biforcazione_var_3.5699` e `percolation` restano `27/27` nel reader completo. Entrambi cadono quando viene ablato il gruppo feature canoniche, ma il null label-count-preserving N-matched li ricostruisce spesso (`62/128`, `69/128`). Il meccanismo non e un residuo fisico comune: logistica dipende anche dalla topologia degree/cluster (`1/128` rewire ricostruisce 27/27), percolation no (`95/128` rewire ricostruisce 27/27).\nobservables_registry: 1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate\nobservables_used: [full_graph_bridge_hits, centroid_only_no_knn_hits, knn_only_no_centroid_hits, feature_group_ablation_hits, label_permutation_ge_full, degree_rewire_ge_full, feature_column_shuffle_ge_full]\n**observable_contract**: claim=un residuo graph-only e mechanism-specific solo se cade sotto una ablation nominata e non viene ricostruito da null comparabili; observable=hit count del target su 27 letture graph-reader sotto ablation deterministiche e null N-matched; operator=scissione del predicate originale in centroid gate, kNN cross-label gate, topology degree-preserving e feature row-local; generator=13 righe BOUNDARY con feature boundary_graph_curvature_gate; denominator=13 righe, 27 letture, 128 trial per ogni null stocastico; p_value_definition=right-tail raw_p=k/N, k = trial null con target_hits >= full observed hits; non_possible=promuovere graph-only residue se nessuna componente specifica lo fa cadere o se i null N-matched ricostruiscono spesso il full count; not_tested=nuove dinamiche fisiche, nuovi domini, scaling asintotico, promozione a due lettori.\n\n## Respiro fuori-tempo\n- **Combo**: A9 terzo incluso + A11 combo + BOUNDARY `8 GUE / 5 Poisson` + grafo conoscenza come lettore + vincolo del seme sui residui graph-only.\n- **Dipolo / punto-zero**: residuo graph-only / meccanismo del reader. Punto-zero: la riga prima che il reader la spezzi in centroidi, kNN e feature row-local.\n- **Piano superiore**: topologia del grafo e bicono-dipoli; il bordo viene letto come predicate composto, non come singolo numero.\n- **Operatori laterali scelti**: kNN boundary, degree-preserving rewiring, feature row-local ablation.\n- **Contaminazione cognitiva**: CE-none:`tools/data/agent_field_live.md` letto nel ciclo 12:30; non contiene un archivio enzimi esplicito da metabolizzare. Uso KSAR solo come metodo implicito di reiterazione del kernel 12:06 sullo stesso denominatore.\n- **Proto-ipotesi**: un residuo graph-only che non costa sotto label permutation puo ancora informare il reader solo se una componente nominata lo fa cadere; se cade in modo diverso fra target, non esiste un meccanismo grafico comune promuovibile.\n- **Proiezione**: separare il predicate `cross_neighbor_fraction > 0 and centroid_margin < 0.25` e ablarne feature/topologia sullo s" tools/data/lab_data.json:86: "blocked_cycle": "20260528_2028" tools/data/lab_data.json:131: "id": "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/lab_data.json:147: "id": "BOUNDARY", tools/data/lab_data.json:169: "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/lab_data.json:172: "note": "3 dipoli risuonano: COMP_GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE, TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE, TRASCENDENZA_LIMITE..." tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json:3: "question": "Does the BOUNDARY coherent/null/beta gate transfer from synthetic perimeters to the 13 semi-real base rows?", tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json:271: "percolation:cycle_9": { tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json:393: "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13": { tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json:675: "percolation:cycle_9": { tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json:801: "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13": { tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json:42255: "percolation:cycle_9": { tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json:42623: "perimeter": "percolation:cycle_9", tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json:42659: "perimeter": "percolation:cycle_9", tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json:42695: "perimeter": "percolation:cycle_9", tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json:42731: "perimeter": 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tools/data/anderson3d_comparable_null_audit_20260516_1135.json:47: "source": "tools/data/anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit_20260516_1117.json", tools/data/anderson3d_comparable_null_audit_20260516_1135.json:52: "interpretation_unit": "same compact row perimeter, same cross-size two-reader observable, same N", tools/data/seme.json:62: "id": "BOUNDARY", tools/data/seme.json:72: "id": "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/seme.json:82: "source_experiment_id": "BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/seme.json:196: "porta": "META_BOUNDARY", tools/data/seme.json:207: "id": "BOUNDARY_LAYER_GATE", tools/data/seme.json:211: "porta": "META_BOUNDARY", tools/data/seme.json:224: "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.", tools/data/seme.json:427: "direzione": "Chiudere la promozione dei residui graph-only logistica_biforcazione_var_3.5699 e percolation come candidati fisici; trasformare il prossimo ciclo in audit regressivo del reader BOUNDARY, confrontando null fisico interno, null graph/label-degree e almeno due reader indipendenti per identificare quale componente del reader ricostruisce il candidate hit.", tools/data/seme.json:587: "nota": "il confine non separa, unifica. Pattern BOUNDARY del Domandatore" tools/data/notte_20260330_0330.md:5: [confine_inesplorato] BOUNDARY: 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso oper tools/data/notte_20260330_0330.md:6: [scoperta] TRANS_BOUNDARY_FALSIFICA_F4: Transizione continua confermata: da 0.521 a 0.887 (range tools/data/notte_20260330_0330.md:72: -> accoppia con tensione: BOUNDARY, F5, A2 tools/data/notte_20260330_0330.md:78: -> accoppia con tensione: A6, BOUNDARY, F5 tools/data/boundary_classical_crossover_audit_20260515_1904.json:10: "operator": "classical scalar audit over the same 13 BOUNDARY rows used by the graph gate" tools/data/boundary_classical_crossover_audit_20260515_1904.json:149: "domain_window": "percolation:cycle_9", tools/data/boundary_classical_crossover_audit_20260515_1904.json:204: "domain": "logistica_biforcazione_var_3.5699", tools/data/boundary_classical_crossover_audit_20260515_1904.json:205: "domain_window": "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", tools/data/boundary_classical_crossover_audit_20260515_1904.json:230: "percolation:cycle_9", tools/data/boundary_classical_crossover_audit_20260515_1904.json:232: "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" tools/data/boundary_classical_crossover_audit_20260515_1904.json:236: "percolation:cycle_9", tools/data/boundary_classical_crossover_audit_20260515_1904.json:238: "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" tools/data/observatorio/domandatore_unTouched_20260507_095914.md:6: [confine ] BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE: Tra gli estremi del claim "La trascendenza e il limite attua tools/data/observatorio/domandatore_unTouched_20260507_095914.md:16: [confine ] BOUNDARY_G_POTENZIALE_NULLA: Tra gli estremi del claim "G e il potenziale di tutto come n tools/data/observatorio/domandatore_unTouched_20260507_095914.md:21:--- BOUNDARY --- tools/data/observatorio/domandatore_unTouched_20260507_095914.md:22: TENSIONE: BOUNDARY [?] tools/data/observatorio/domandatore_unTouched_20260507_095914.md:25: [duale ] LLM_BOUNDARY: Il duale di "8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo tools/data/observatorio/domandatore_unTouched_20260507_095914.md:26: [confine ] BOUNDARY_BOUNDARY: Tra gli estremi del claim "8 domini GUE, 5 Poisson — il conf tools/data/observatorio/domandatore_unTouched_20260507_095914.md:27: [dominio ] DOMAIN_PHOTONIC_BOUNDARY: L'effetto "8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è i" si mani tools/data/observatorio/domandatore_unTouched_20260507_095914.md:28: [rottura ] BREAK_BOUNDARY: Il claim "8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo in tools/data/observatorio/domandatore_unTouched_20260507_095914.md:29: [scala ] SCALE_BOUNDARY: L'effetto in "8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terz tools/data/observatorio/domandatore_unTouched_20260507_095914.md:36: [confine ] BOUNDARY_PIANO_PRIMARIO_DUE_ASSIOMI: Tra gli estremi del claim "I piani importanti sono il primar tools/data/observatorio/meta_metodo_giro_2026-05-07.md:23:7. **Osservazione del deposito reale**: 9 cycle title + reasoning estratti → pattern emerge: BOUNDARY in profondità + 3 gate cristallizzati tools/data/observatorio/deposito_planck_disperazione_2026-05-07.md:28:- 9 cycle in stallo su BOUNDARY (saturazione percepita) tools/data/observatorio/deposito_planck_disperazione_2026-05-07.md:45:Cycle 0803 → denominator-gate-one-sided trasferisce a 4 perimetri non-BOUNDARY (cycle 0901). Strumento che ha trasceso. Non era pianificato; era disperazione dello stallo. tools/data/observatorio/lazarus_cimitero_20260507_100015.md:31:- BOUNDARY 0.5 — confine GUE/Poisson (intensità ridotta perché in fase di consolidamento) tools/data/domandatore/domandatore_20260328_0343.json:20: "id": "BOUNDARY_FALSIFICA_F4", tools/data/domandatore/domandatore_20260328_0343.json:46: "id": "TRANS_BOUNDARY_FALSIFICA_F4", tools/data/domandatore/domandatore_20260328_0343.json:108: "id": "TRANS_BOUNDARY_FALSIFICA_F4", tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1032.json:20: "id": "BOUNDARY_M_come_modulazione_quasiperiodica_L0", tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1032.json:46: "id": "TRANS_BOUNDARY_M_come_modulazione_quasiperiodica_L0", tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1317.json:4: "id": "BOUNDARY", tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1317.json:12: "id": "DUAL_SYMMETRY_BOUNDARY", tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1317.json:20: "id": "BOUNDARY_BOUNDARY", tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1317.json:28: "id": "DOMAIN_PHOTONIC_BOUNDARY", tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1317.json:36: "id": "BREAK_BOUNDARY", tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1317.json:44: "id": "SCALE_BOUNDARY", tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1317.json:55: "id": "DISC_DUAL_SYMMETRY_BOUNDARY", tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1317.json:62: "id": "TRANS_BOUNDARY_BOUNDARY", tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1317.json:69: "id": "COMP_DOMAIN_PHOTONIC_BOUNDARY", tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1317.json:76: "id": "FALS_BREAK_BOUNDARY", tools/data/domandatore/domandatore_20260307_1317.json:83: "id": "TENS_SCALE_BOUNDARY", tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0715.json:20: "id": "BOUNDARY_FALSIFICA_F6", tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0715.json:46: "id": "TRANS_BOUNDARY_FALSIFICA_F6", tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0715.json:108: "id": "TRANS_BOUNDARY_FALSIFICA_F6", tools/data/domandatore/domandatore_20260326_0803.json:4: "domanda_originale": "BOUNDARY: 13 domini testati sotto la matrice M=[[1,1],[1,0]], det=-1. 8 producono spacing GUE (correlato, struttura), 5 producono spacing Poisson (scorrelato, rumore). Il segnale non è che φ emerge (triviale, dimostrato). Il segnale è DOVE la scissione cambia natura — il confine tra GUE e Poisson. Collatz ha spacing GUE con struttura D-ND piena. Logistica a r=4.0 perde la struttura (VINCOLO). Percolation ha convergenza triviale ma GUE. Il confine è il terzo incluso operativo — non ordine né diso", tools/data/domandatore/domandatore_20260326_0803.json:8: "domanda": "Se \"BOUNDARY: 13 domini testati sotto la matrice M=[[1,1],[1,0]], det=-1. 8 producono spacing GUE (correlato, struttura), 5 producono spacing Poisson (scorrelato, rumore). Il segnale non è che φ emerge (triviale, dimostrato). Il segnale è DOVE la scissione cambia natura — il confine tra GUE e Poisson. Collatz ha spacing GUE con struttura D-ND piena. Logistica a r=4.0 perde la struttura (VINCOLO). Percolation ha convergenza triviale ma GUE. Il confine è il terzo incluso operativo — non ordine né diso\" e' vero, cosa dice il contrario (1/X)?", tools/data/domandatore/domandatore_20260326_0803.json:13: "domanda": "Tra il si e il no di \"BOUNDARY: 13 domini testati sotto la matrice M=[[1,1],[1,0]], det=-1. 8 producono spacing GUE (correlato, struttura), 5 producono spacing Poisson (scorrelato, rumore). Il segnale non è che φ emerge (triviale, dimostrato). Il segnale è DOVE la scissione cambia natura — il confine tra GUE e Poisson. Collatz ha spacing GUE con struttura D-ND piena. Logistica a r=4.0 perde la struttura (VINCOLO). Percolation ha convergenza triviale ma GUE. Il confine è il terzo incluso operativo — non ordine né diso\", cosa c'e' al bordo?", tools/data/domandatore/domandatore_20260326_0803.json:18: "domanda": "Se \"BOUNDARY: 13 domini testati sotto la matrice M=[[1,1],[1,0]], det=-1. 8 producono spacing GUE (correlato, struttura), 5 producono spacing Poisson (scorrelato, rumore). Il segnale non è che φ emerge (triviale, dimostrato). Il segnale è DOVE la scissione cambia natura — il confine tra GUE e Poisson. Collatz ha spacing GUE con struttura D-ND piena. Logistica a r=4.0 perde la struttura (VINCOLO). Percolation ha convergenza triviale ma GUE. Il confine è il terzo incluso operativo — non ordine né diso\" vale qui, vale anche in un altro contesto?", tools/data/domandatore/domandatore_20260326_0803.json:23: "domanda": "Cosa romperebbe \"BOUNDARY: 13 domini testati sotto la matrice M=[[1,1],[1,0]], det=-1. 8 producono spacing GUE (correlato, struttura), 5 producono spacing Poisson (scorrelato, rumore). Il segnale non è che φ emerge (triviale, dimostrato). Il segnale è DOVE la scissione cambia natura — il confine tra GUE e Poisson. Collatz ha spacing GUE con struttura D-ND piena. Logistica a r=4.0 perde la struttura (VINCOLO). Percolation ha convergenza triviale ma GUE. Il confine è il terzo incluso operativo — non ordine né diso\"? Qual e' il controesempio?", tools/data/domandatore/domandatore_20260326_0803.json:28: "domanda": "\"BOUNDARY: 13 domini testati sotto la matrice M=[[1,1],[1,0]], det=-1. 8 producono spacing GUE (correlato, struttura), 5 producono spacing Poisson (scorrelato, rumore). Il segnale non è che φ emerge (triviale, dimostrato). Il segnale è DOVE la scissione cambia natura — il confine tra GUE e Poisson. Collatz ha spacing GUE con struttura D-ND piena. Logistica a r=4.0 perde la struttura (VINCOLO). Percolation ha convergenza triviale ma GUE. Il confine è il terzo incluso operativo — non ordine né diso\" vale a scala grande quanto a scala piccola?", tools/data/domandatore/domandatore_20260326_0803.json:34: "tensione": "Tra il si e il no di \"BOUNDARY: 13 domini testati sotto la matrice M=[[1,1],[1,0]], det=-1. 8 producono spacing GUE (correlato, struttura), 5 producono spacing Poisson (scorrelato, rumore). Il segnale non è che φ emerge (triviale, dimostrato). Il segnale è DOVE la scissione cambia natura — il confine tra GUE e Poisson. Collatz ha spacing GUE con struttura D-ND piena. Logistica a r=4.0 perde la struttura (VINCOLO). Percolation ha convergenza triviale ma GUE. Il confine è il terzo incluso operativo — non ordine né diso\", cosa c'e' al bordo?", tools/data/domandatore/domandatore_20260306_0341.json:20: "id": "BOUNDARY_TENS_BREAK_PREDIZIONE_FUORI_FIBONACCI", tools/data/domandatore/domandatore_20260306_0341.json:46: "id": "TRANS_BOUNDARY_TENS_BREAK_PREDIZIONE_FUORI_FIBONACCI", tools/data/domandatore/domandatore_20260528_2028.json:28: "id": "BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/domandatore/domandatore_20260528_2028.json:74: "id": "BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/domandatore/domandatore_20260528_2028.json:100: "id": "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/domandatore/domandatore_20260528_2028.json:109: "source_experiment_id": "BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/domandatore/domandatore_20260528_2028.json:160: "id": "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/aeternitas/aeternitas_20260505_111548.json:24: "SELECTIVE_BOUNDARY_OPERATOR_DEPENDENCE" tools/data/aeternitas/aeternitas_20260508_163804.json:9: "id": "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0753.json:20: "id": "BOUNDARY_METRIC_TENSOR", tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0753.json:46: "id": "TRANS_BOUNDARY_METRIC_TENSOR", tools/data/domandatore/domandatore_20260405_0753.json:108: "id": "TRANS_BOUNDARY_METRIC_TENSOR", tools/data/domandatore/domandatore_20260510_0330.json:28: "id": "BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/domandatore/domandatore_20260510_0330.json:65: "id": "BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/domandatore/domandatore_20260510_0330.json:91: "id": "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/domandatore/domandatore_20260510_0330.json:100: "source_experiment_id": "BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/domandatore/domandatore_20260510_0330.json:151: "id": "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1327.json:20: "id": "BOUNDARY_M_det_minus_one_L0", tools/data/domandatore/domandatore_20260306_1327.json:46: "id": 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"no_new_tension_or_direction", "old_count": 13, "new_count": 13}]}, "veritas": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/veritas/veritas_20260509_184434.json", "rho": 0.9325, "band": "COLLASSO"}, "valutatore": {"exists": true, "decision": "NEXT_CYCLE", "confidence": "high", "reasoning": "Il ciclo ha prodotto una chiusura locale utile senza contraddizione: `thin_persist_rows=0` dissolve la specie `blank_thin_support` sul perimetro 13 righe, ma lascia due residui medio/forti senza beta (`numeri_primi:cycle_3`, `random_matrix:cycle_7`). La consecutio naturale non e' redesign: e' testare se quei due blank residui sono stesso operatore di confine, due classi distinte, o artefatto da denominatore/atlante.", "action_type": "trigger_cycle", "detail": {"direction": "BOUNDARY consecutio sui due residui beta-absent medio/forti", "focus_rows": ["numeri_primi:cycle_3", "random_matrix:cycle_7"], "test": "costruire un audit mirato che non rigeneri fit globali e verifichi se il beta-blank residuo sopravvive a controlli row-locali e cross-row", "avoid": ["nuova griglia beta globale", "ritorno a V_c", "uso label GUE/Poisson come decision field"]}, "notes": "Prossima mossa: isolare il residuo vivo dopo la dissoluzione del thin blank. 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Dopo tre giri consecutivi sullo stesso frame con vincoli negativi coerenti, continuare sulla stessa TRASCENDENZA_LIMITE produce dettaglio locale e rischia accumulo anti-tautologico sterile; la traiettoria deve tornare al confine cross-dominio dichiarato nel seme.", "action_type": "modify_seme", "detail": {"field": "direzione", "new_value": "Tornare al confine cross-dominio: testare il boundary come terzo incluso operativo su 8 domini GUE e 5 Poisson, usando lo stesso contratto aligned/misaligned ma fuori dal generatore phi-Sturmian", "reason": "Il gate locale, grammaticale e Ostrowski sul supertile phi e' vincolo negativo stabile; il prossimo passo utile e' falsificazione strutturale cross-dominio, non un altro lettore interno allo stesso dominio."}, "notes": "Promuovere una tensione nuova: se il boundary non vive nel supertile, verificare se vive come discriminante fra domini spettrali GUE/Poisson. 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Pero' e' il quarto NEXT_CYCLE consecutivo nello stesso frame locale e il perimetro resta su lettore phi/generator phi senza gap_ratio, non-phi Sturmian o cross-dominio; secondo la regola anti-tautologica il deep-dive locale ha raggiunto rendimento decrescente. La mossa successiva deve portare il vincolo su un discriminatore strutturale piu' largo, coerente col seme attuale sul confine GUE/Poisson.", "action_type": "modify_seme", "detail": {"field": "direzione", "new_value": "Testare se il gate del core phi trasferisce come discriminatore di confine su domini GUE/Poisson: ordine interno conservato vs distrutto, con controlli shuffle e generatori non-phi", "reason": "Porta il finding dal dominio locale della grammatica Sturmiana al filtro STRUTTURA/rumore richiesto dal telos, evitando accumulo numerico sul solo phi_sturmian."}, "notes": "Nel prossimo ciclo: usare il risultato appena ottenuto come vincolo, non come claim; includere almeno un controllo non-phi e un confronto GUE/Poisson. gap_ratio resta not_tested e va trattato come osservabile sospeso, non confermato."}, "loop_guard": {"path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/loop_guard_20260508_1834.json", "exists": true, "bands": {"valutatore_decisions": "OK", "piano_trajectory": "OK"}, "danger": false}, "session": {"exists": true, "sync_blocked": false, "errors": ""}}, "directive_path": "/opt/MM_D-ND/tools/data/operator_directive.md", "record_json": null, "record_md": null} tools/data/biconi/bicono_20260509_1409.json:6: "raw": "qui diventa possibile portare BOUNDARY in un contratto cross-dominio; qui diventa non-possibile chiudere QxG o dichiarare transfer sui 5 blank senza nuovo null.", tools/data/biconi/bicono_20260509_1409.json:7: "possibile": "portare BOUNDARY in un contratto cross-dominio", tools/data/seme_backup_b2_20260509_144120.json:3: "new_direzione": "Trasferire il gate BOUNDARY fuori dal perimetro base: testare null_state -> transfer_state -> denominator_state come operatore falsificabile sul nodo QxG continuo/discreto, con controllo shuffle e criterio esplicito di fall/blank/transfer.", tools/data/biconi/bicono_20260509_0837.json:3: "singolare": "il label reader phi prima che si divida in vocabolario topologico e crossing dinamico.", tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855.json:33: "denominator": "base BOUNDARY rows with source_domain_type in {GUE, Poisson}", tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855.json:43: "percolation:cycle_9", tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855.json:45: "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855.json:87: "percolation:cycle_9", tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855.json:89: "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855.json:189: "domain_window": "percolation:cycle_9", tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855.json:237: "domain_window": "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855.json:238: "domain": "logistica_biforcazione_var_3.5699", tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855.json:258: "b": "percolation:cycle_9", tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855.json:270: "b": "percolation:cycle_9", tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855.json:282: "b": "percolation:cycle_9", tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855.json:287: "a": "percolation:cycle_9", tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855.json:288: "b": "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855.json:478: "domain_window": "percolation:cycle_9", tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855.json:566: "domain_window": "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855.json:567: "domain": "logistica_biforcazione_var_3.5699", tools/data/biconi/bicono_20260509_1437.json:3: "singolare": "la riga BOUNDARY prima che il denominatore decida.", tools/data/biconi/bicono_20260509_1437.json:6: "raw": "qui diventa possibile usare BOUNDARY come gate base 13/13 per audit successivi; qui diventa non-possibile spacciare il gate come chiusura QxG o legge RMT.", tools/data/biconi/bicono_20260509_1437.json:7: "possibile": "usare BOUNDARY come gate base 13/13 per audit successivi", tools/data/biconi/bicono_20260509_1427.json:6: "raw": "qui diventa possibile restringere il contro-perimetro BOUNDARY a 3 blank residui; qui diventa non-possibile trattare `zeta_zeros` come complete o `pendolo_doppio` come cambio classe.", tools/data/biconi/bicono_20260509_1427.json:7: "possibile": "restringere il contro-perimetro BOUNDARY a 3 blank residui", tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260513_0330_seedcheck.json:646: "verdict": "SR_BELONGS_TO_MOD6_PREBOUNDARY", tools/data/biconi/bicono_20260516_1031.json:2: "radici": "endpoint transfer; reader residue RP.", tools/data/biconi/bicono_20260508_2019.json:3: "singolare": "IDS del gap largo prima della scelta del reader.", tools/data/biconi/bicono_20260508_2019.json:4: "invariante": "l'ordine Sturmian produce core bassi nativi; il core alto phi sopravvive solo quando generatore e reader restano accoppiati nel perimetro.", tools/data/biconi/bicono_20260508_2019.json:6: "raw": "qui diventa possibile costruire il grafo dei punti fissi relazionali generatore-reader. Qui diventa non-possibile trattare theta=1/phi come lettore universale del core su ogni pendenza ordinata.", tools/data/biconi/bicono_20260508_2019.json:7: "possibile": "costruire il grafo dei punti fissi relazionali generatore-reader", tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json:4: "claim": "a graph-only residue is mechanism-specific only if it falls under a named reader ablation and is not reconstructed by comparable label/degree/feature nulls", tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json:5: "denominator": "13 rows, 27 graph-reader reads, 128 null trials per stochastic ablation", tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json:6: "generator": "13 row-aligned BOUNDARY denominator; feature vectors from boundary_graph_curvature_gate", tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json:8: "not_tested": "new physical dynamics, new domains, asymptotic scaling, two-reader promotion", tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json:9: "observable": "target bridge hit count across 27 fixed graph-reader runs under deterministic ablations and N-matched nulls", tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json:37: "reader_runs": 27, tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json:46: "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json:47: "percolation:cycle_9" tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json:50: "question": "Which graph-reader component reconstructs graph-only residues in the fixed 8 GUE / 5 Poisson perimeter?", tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json:216: "mechanism_state": "reader_reconstructable" tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json:385: "mechanism_state": "reader_reconstructable" tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json:507: "domain_window": "percolation:cycle_9", tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json:592: "mechanism_state": "reader_reconstructable" tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json:707: "mechanism_state": "reader_reconstructable" tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json:730: "domain_window": "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json:779: "reader_runs": 27, tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json:782: "percolation:cycle_9", tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json:783: "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json:786: "percolation:cycle_9", tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json:787: "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json:789: "target_reader_reconstructable": [] tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json:806: "domain_window": "percolation:cycle_9", tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json:865: "domain_window": "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", tools/data/biconi/bicono_20260516_1111.json:4: "invariante": "p-value dichiarato (`raw_p`, `add_one_p`) e denominatore source row x reader row-aligned.", tools/data/rp_boundary_size_stability_audit_20260515_1940.json:5: "reader_runs": [ tools/data/rp_boundary_size_stability_audit_20260515_1940.json:255: "two_reader_boundary_confirmed": 2, tools/data/rp_boundary_size_stability_audit_20260515_1940.json:256: "two_reader_rows": [ tools/data/rp_boundary_size_stability_audit_20260515_1940.json:261: "total_graph_reader_runs": 6 tools/data/rp_boundary_size_stability_audit_20260515_1940.json:265: "reader_runs": [ tools/data/rp_boundary_size_stability_audit_20260515_1940.json:516: "two_reader_boundary_confirmed": 2, 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tools/data/rp_boundary_size_stability_audit_20260515_1940.json:1001: "non_possible": "physical two-reader row if no lambda is stable_graph_bridge+classical_intermediate at every tested size", tools/data/rp_boundary_size_stability_audit_20260515_1940.json:1003: "observable": "two_reader_all_sizes from graph_bridge_frequency joined with Brody q, Wigner/Poisson mixture weight, SR and IPR", tools/data/rp_boundary_size_stability_audit_20260515_1940.json:1057: "question": "Does the Rosenzweig-Porter two-reader BOUNDARY row survive across matrix sizes?", tools/data/rp_boundary_size_stability_audit_20260515_1940.json:1061: "two_reader_all_size_rows": [ tools/data/rp_boundary_size_stability_audit_20260515_1940.json:1064: "two_reader_all_sizes": 1, tools/data/rp_boundary_size_stability_audit_20260515_1940.json:1065: "two_reader_intermittent": 2, tools/data/rp_boundary_size_stability_audit_20260515_1940.json:1066: "two_reader_intermittent_rows": [ tools/data/biconi/bicono_20260516_1124.json:6: "raw": "possibile = costruire un audit raw-reader endpoint-preserving senza comprimere seed/k; non-possibile = promuovere `W=20` dal deposito compatto.", tools/data/biconi/bicono_20260515_1734.json:6: "raw": "possibile = progettare un test fotonico BOUNDARY con stopband ed entropia insieme; non-possibile = promuovere `phi` fotonico come terzo incluso usando solo `T_mean` o stopband.", tools/data/biconi/bicono_20260516_1135.json:6: "raw": "possibile = usare endpoint-preserving come pre-filtro di costo; non-possibile = pagare large-L per salvare `W=20` prima del raw-reader null.", tools/data/biconi/bicono_20260528_2042.json:6: "raw": "possibile = full audit 27/27 con cache delle feature; non-possibile = promozione fisica dal single-reader candidate.", tools/data/biconi/bicono_20260528_2042.json:18: "_source_report": "agent_20260528_2042.md", tools/data/biconi/bicono_20260528_2042.json:19: "_cycle_ts": "20260528_2042" tools/data/biconi/bicono_20260508_2133.json:6: "raw": "qui diventa possibile costruire un null exact gap-pair/residue-class; qui diventa non-possibile promuovere lo zero come reader low/high o come legge classica autonoma.", tools/data/biconi/bicono_20260508_2133.json:8: "non_possibile": "promuovere lo zero come reader low/high o come legge classica autonoma" tools/data/biconi/bicono_20260516_1140.json:4: "invariante": "stesso denominatore 13 righe, 27 perturbazioni del reader.", tools/data/biconi/bicono_20260516_1140.json:6: "raw": "possibile = usare `numeri_primi:cycle_3` come unico candidato two-reader per ritorno fisico; non-possibile = promuovere graph-only residue come boundary confermato.", tools/data/quasiperiodic_grammar_scale_gate_20260514_1701.json:15: "native_reader": true, tools/data/biconi/bicono_20260508_2121.json:6: "raw": "qui diventa possibile cercare il portatore SR dello zero con null piu' forte per coppie di gap. Qui diventa non-possibile promuovere lo zero Mobius come reader low/high senza stratificazione di lunghezza.", tools/data/biconi/bicono_20260508_2121.json:8: "non_possibile": "promuovere lo zero Mobius come reader low/high senza stratificazione di lunghezza" tools/data/seme_axioms.json:39: "id": "BOUNDARY", tools/data/seme_axioms.json:310: "claim": "BOUNDARY: diagramma (det,tr). det=-1 sempre GUE. Risolto.", tools/data/seme_axioms.json:372: "id": "TRANS_BOUNDARY_FALSIFICA_F6", tools/data/seme_axioms.json:471: "id": "DIPOLAR_ILLUSORY_BOUNDARY", tools/data/seme_axioms.json:552: "id": "BOUNDARY_LAYER_GATE", tools/data/seme_axioms.json:562: "claim": "Il denominator gate trasferisce cross-perimetro come supporto one-sided dell'ordine generato, non come endpoint-stable support a due poli. Nel perimetro agent_20260507_0901, 4/4 domini non-BOUNDARY hanno endpoint_stable_observables=[]; il polo coerente ha stable_count 3.0-5.0, il polo illusorio 0.05-0.60. La beta ambigua 0.30 e coordinata del protocollo di perturbazione finche non viene ancorata a un asse semantico del dominio.", tools/data/seme_axioms.json:571: "claim": "Applied valutatore REDESIGN from 20260507_0803: Costruire una matrice di trasferibilita' del denominator gate: applicarlo a 3-4 perimetri non-BOUNDARY con poli coerente/illusorio e verificare quali parti trasferiscono (supporto one-sided, coordinat", tools/data/seme_axioms.json:669: "id": "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE", tools/data/biconi/bicono_20260508_2102.json:6: "raw": "qui diventa possibile usare Mobius interval-charge come reader del perimetro prime-gap. Qui diventa non-possibile chiamare SR globale portatore della dualita in questo perimetro.", tools/data/biconi/bicono_20260508_2102.json:7: "possibile": "usare Mobius interval-charge come reader del perimetro prime-gap", tools/data/biconi/bicono_20260509_1839.json:3: "singolare": "riga BOUNDARY prima della classificazione post-estensione.", tools/data/biconi/bicono_20260516_1045.json:4: "invariante": "stesso denominatore source row x reader per osservato e controllo.", tools/data/biconi/bicono_20260516_1058.json:4: "invariante": "stesso denominatore source row x reader per osservato e null.", tools/data/biconi/bicono_20260510_0330.json:6: "raw": "possibile = chiudere la tassonomia BOUNDARY con due sotto-stati residui; non-possibile = promuovere `medium/strong beta-absent` come specie unica del confine.", tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json:192: "row": "percolation:cycle_9", tools/data/boundary_row_aligned_nonexact_audit_20260509_1538.json:216: "domain_window": "percolation:cycle_9" tools/data/biconi/bicono_20260516_1206.json:4: "invariante": "stesso denominatore 13 righe, stesso reader 27 letture, stesso conteggio 8/5.", tools/data/biconi/bicono_20260509_1444.json:6: "raw": "qui diventa possibile usare BOUNDARY come transfer matrix per perimetri sintetici QxG; qui diventa non-possibile dichiarare QxG chiuso o trattare il gate come endpoint-stable law.", tools/data/biconi/bicono_20260509_1444.json:7: "possibile": "usare BOUNDARY come transfer matrix per perimetri sintetici QxG", tools/data/biconi/bicono_20260516_1230.json:3: "singolare": "il predicate del reader prima della scissione in feature, centroidi e kNN.", exec /bin/bash -lc "sed -n '1,240p' tools/data/reports/agent_20260528_2042.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # Agent Report - Physical Internal Null Preflight **Date**: 2026-05-28 20:42 **Tension explored**: BOUNDARY / graph-only residue **verdict**: CONSTRAINT - Sul grafo cached `k=3, n_gaps=2048, seed=20260515`, i due residui graph-only `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` e `percolation:cycle_9` vengono ricostruiti dai rispettivi null fisici interni in `128/128` trial. Questo non chiude il test 27/27 richiesto dal seme; blocca pero' la promozione fisica dal singolo reader perche il candidato non mostra costo fisico interno nel preflight. observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate observables_used: [single_graph_candidate_hit, physical_internal_null_candidate_hit] **observable_contract**: claim=un target graph-only mantiene costo fisico sul preflight solo se il candidato observed `1/1` non viene ricostruito spesso da un surrogate domain-native; observable=hit del target come `third_included_candidate` nel grafo cached; operator=sostituzione della sola riga target con feature da null fisico interno; generator=13 righe BOUNDARY cached + logistic block gap-order shuffle + percolation critical cluster resample; denominator=13 righe, 8 GUE / 5 Poisson, un reader cached; p_value_definition=right-tail raw_p=k/N, k = trial fisici con hit >= observed; non_possible=chiamare questo un test 27/27 o promuovere a residuo fisico se il null ricostruisce `1/1`; not_tested=grid 27 reader, confronto N-matched con null graph, promozione a due lettori. ## Respiro fuori-tempo - **Combo**: A9 terzo incluso + A11 combo + BOUNDARY `8 GUE / 5 Poisson` + grafo conoscenza come reader + tensione del seme sui residui graph-only. - **Dipolo / punto-zero**: dinamica fisica interna / ricostruzione del reader. Punto-zero: la riga target quando conserva il nome fisico ma cambia la realizzazione interna. - **Piano superiore**: topologia del grafo e bicono possibile/non-possibile; il candidato e una posizione nel grafo, non una proprieta fisica finche il null interno non costa. - **Contaminazione cognitiva**: CE-none:`tools/data/agent_field_live.md` letto; il campo vivo richiede null fisici interni e non contiene archivio enzimi esplicito da metabolizzare. KSAR usato come reiterazione del kernel 12:30 sul nodo regressivo lasciato aperto. - **Proto-ipotesi**: se un residuo graph-only resta candidato quando la riga viene sostituita da un surrogate fisico domain-native, il costo osservato appartiene al reader locale e non alla dinamica fisica. - **Possibile/non-possibile**: possibile = usare il preflight per filtrare target prima del 27/27; non-possibile = promuovere il residuo fisico dal singolo reader. - **Movimento A->M->B**: fisico A = confine GUE/Poisson con logistica/percolation; matematica M = posizione kNN-centroid nel grafo feature; fisico B = null interno di orbita/cluster. B non emerge come costo: resta vincolo sul reader. ## Aderenza alla direzione - `relation`: `local_regression` - `why`: il ciclo attacca la direzione viva sostituendo i due residui graph-only con null fisici interni, ma lo fa su un solo reader cached invece del grid 27/27. - `not_drift`: non usa phi/Sturmian/V_c, non aggiunge domini e mantiene il denominatore 13 righe `8 GUE / 5 Poisson`; il sotto-perimetro e dichiarato come preflight per costo runtime. - `seed_residue`: resta non testato il full `27/27` contro surrogate dinamici interni N-matched. - `why_not_drift`: il risultato torna al nodo regressivo del seme, cioe separare dinamica fisica da ricostruzione del reader grafico. ## Re-discovery audit - **Baseline noto piu vicino**: graph candidate stability, kNN boundary stability, percolation-on-graph, surrogate dinamici interni. - **Cosa assorbe il baseline**: il singolo-reader candidate hit e ricostruito dal null fisico in `128/128`; quindi il preflight non evidenzia costo fisico. - **Cosa resta Lab-specific**: l'uso del grafo BOUNDARY 13x8/5 come filtro regressivo prima del full 27-reader audit. - `two_reader_boundary_confirmed`: no. - `graph_only_residue`: `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13`, `percolation:cycle_9`. - `scope_change_declared`: si, da 27-reader grid a single-reader cached preflight. - `graph_baseline_audit`: il confronto a label/degree/feature null resta quello del 20260516_1230; questo ciclo aggiunge solo il null fisico interno preflight. ## Claim Under Test > Nel grafo cached del perimetro `8 GUE / 5 Poisson`, un residuo graph-only mostra costo fisico interno solo se il target observed `1/1` cade sotto surrogate domain-native. ## Experiment Design - **Script full tentato**: `tools/exp_boundary_physical_internal_null.py`. - **Script eseguito**: `tools/exp_boundary_physical_internal_null_preflight.py`. - **Run**: `PYTHONPATH=tools python3 tools/exp_boundary_physical_internal_null_preflight.py --out tools/data/boundary_physical_internal_null_preflight_20260528_2042.json --null-trials 128`. - **Cached graph**: `tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855.json`. - **Reader**: `k=3`, `n_gaps=2048`, `seed=20260515`, 13 righe, labels `8 GUE / 5 Poisson`. - **Null logistica**: block shuffle dei gap con block_size `34`; preserva marginale e blocchi locali, rompe ordine lungo. - **Null percolation**: resampling site percolation critica, lattice `48`, `p=0.5927`, `samples=200`; preserva generatore e largest-cluster observable, cambia la realizzazione geometrica. - **Non misurato**: full grid 27 reader, scaling, sorgente analitica delle label, promozione fisica. ## Results | target | observed | physical null ge observed | raw_p | add_one_p | null hit distribution | state | |---|---:|---:|---:|---:|---|---| | `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` | 1/1 | 128/128 | 1.0 | 1.0 | `{1:128}` | preflight_reconstructs_candidate | | `percolation:cycle_9` | 1/1 | 128/128 | 1.0 | 1.0 | `{1:128}` | preflight_reconstructs_candidate | ## Key Findings 1. Verificato: nel reader cached entrambi i target sono candidate observed `1/1`. 2. Verificato: il null fisico interno della logistica ricostruisce il candidate hit in `128/128`; il blocco locale non porta costo visibile nel grafo base. 3. Verificato: il null fisico interno percolation ricostruisce il candidate hit in `128/128`; cambiare la realizzazione di cluster non fa cadere il candidato nel grafo base. 4. Inferito: sul singolo reader, il residuo appartiene alla geometria del reader piu che alla realizzazione fisica specifica. Il full 27/27 puo ancora falsificare o confermare questa inferenza. ## Verdict CONSTRAINT. Il ciclo non promuove alcun residuo fisico. Il preflight dice che il primo rimbalzo fisico non costa: quando la riga resta nello stesso ruolo di dominio ma cambia realizzazione interna, il grafo cached ricostruisce comunque il candidato. La consecutio non e aggiungere teoria; e rendere il full 27-reader audit computabile o ridurre il suo costo con cache feature row-aligned. ## Bicono della scoperta - **Due radici**: candidato graph-only / surrogate fisico interno. - **Singolare**: la riga target sostituita, con label e posizione nel denominatore conservate. - **Invariante di passaggio**: 13 righe, `8 GUE / 5 Poisson`, target row-only replacement, p-value raw `k/N`. - **Campo di possibilita**: possibile = full audit 27/27 con cache delle feature; non-possibile = promozione fisica dal single-reader candidate. ## Consecutio Costruire cache feature per i 27 reader run e rieseguire il null fisico interno senza ricalcolare tutto il denominatore. Il criterio di ritorno al seme e: `observed 27/27` contro `physical_null_ge_observed/N` per logistica e percolation, separato dal label-count null del 12:30. ## Ricadute pratiche ssp_value: yes. Il preflight chiarisce che il full null fisico deve essere cache-first: il calcolo diretto N=128 sul grid completo non e pratico nel ciclo interattivo. ## Telemetria - No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. - `PYTHONPATH=tools python3 -m py_compile tools/exp_boundary_physical_internal_null.py` completato. - `PYTHONPATH=tools python3 -m py_compile tools/exp_boundary_physical_internal_null_preflight.py` completato. - Full script N=128 tentato e fermato per runtime; nessun JSON full prodotto. - Run preflight completato: `tools/data/boundary_physical_internal_null_preflight_20260528_2042.json`. - Worktree gia dirty prima del ciclo; ignorate modifiche non correlate. - Nessun update del seme, nessuna promozione, nessun public sync. ## Files - Script full: `tools/exp_boundary_physical_internal_null.py` - Script preflight: `tools/exp_boundary_physical_internal_null_preflight.py` - Data: `tools/data/boundary_physical_internal_null_preflight_20260528_2042.json` - Report: `tools/data/reports/agent_20260528_2042.md` exec /bin/bash -lc "sed -n '1,260p' tools/exp_boundary_physical_internal_null.py" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: #!/usr/bin/env python3 """ Physical-internal nulls for the two graph-only BOUNDARY residues. The 13-row 8 GUE / 5 Poisson denominator and the 27 graph-reader settings stay fixed. Only the target row is replaced by a domain-native surrogate: - logistic r=3.5699: block shuffle of the gap order, preserving gap marginal and short local blocks while breaking longer orbit order; - percolation: fresh critical site-percolation largest-cluster samples, preserving the domain generator but changing the cluster geometry realization. This is not a promotion test. It asks whether the graph-only 27/27 residue costs anything under a physical null internal to each target. """ from __future__ import annotations import argparse import json from pathlib import Path from typing import Any import numpy as np from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( classify_geometry, compute_observables, load_scope, row_spacings, shuffle_z, standardized_matrix, ) from exp_boundary_graph_mechanism_ablation import names_for from exp_boundary_graph_null_audit import parse_ints from exp_boundary_residue_label_count_null_audit import DEFAULT_TARGETS, parse_targets def normalize(values: np.ndarray) -> np.ndarray: values = np.asarray(values, dtype=float) values = values[np.isfinite(values) & (values > 0)] if len(values) == 0: return values mean = float(np.mean(values)) return values / mean if mean > 1e-15 else values def logistic_block_shuffle(gaps: np.ndarray, rng: np.random.Generator, block_size: int) -> np.ndarray: if block_size <= 1: return normalize(rng.permutation(gaps)) blocks = [gaps[i : i + block_size] for i in range(0, len(gaps), block_size)] order = rng.permutation(len(blocks)) return normalize(np.concatenate([blocks[int(i)] for i in order])) def largest_cluster_sizes_bfs(lattice: int, p: float, samples: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: sizes = [] for _ in range(samples): grid = rng.random((lattice, lattice)) < p visited = np.zeros_like(grid, dtype=bool) largest = 0 for start_i in range(lattice): for start_j in range(lattice): if not grid[start_i, start_j] or visited[start_i, start_j]: continue stack = [(start_i, start_j)] visited[start_i, start_j] = True size = 0 while stack: i, j = stack.pop() size += 1 for ni, nj in ((i + 1, j), (i - 1, j), (i, j + 1), (i, j - 1)): if 0 <= ni < lattice and 0 <= nj < lattice and grid[ni, nj] and not visited[ni, nj]: visited[ni, nj] = True stack.append((ni, nj)) largest = max(largest, size) sizes.append(largest) return np.asarray(sizes, dtype=float) def largest_cluster_sizes(lattice: int, p: float, samples: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: try: from scipy.ndimage import label as nd_label except Exception: # noqa: BLE001 - fallback keeps the script runnable without scipy. return largest_cluster_sizes_bfs(lattice, p, samples, rng) sizes = [] for _ in range(samples): grid = rng.random((lattice, lattice)) < p labeled, n_clusters = nd_label(grid) if n_clusters <= 0: sizes.append(0) continue counts = np.bincount(labeled.ravel())[1:] sizes.append(int(np.max(counts)) if len(counts) else 0) return np.asarray(sizes, dtype=float) def percolation_cluster_geometry_gaps( lattice: int, p: float, samples: int, rng: np.random.Generator, ) -> np.ndarray: sizes = largest_cluster_sizes(lattice, p, samples, rng) gaps = np.diff(np.sort(sizes)) return normalize(gaps) def selected_rows(scope: str) -> list[dict[str, Any]]: rows = load_scope(Path(scope)) selected = [row for row in rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}] return sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"])) def graph_row( source: dict[str, Any], gaps: np.ndarray, n_gaps: int, n_shuffle: int, rng: np.random.Generator, ) -> dict[str, Any] | None: if len(gaps) < 2: return None row_gaps = gaps[:n_gaps] if len(gaps) > n_gaps else gaps if len(row_gaps) < 2: return None obs = compute_observables(row_gaps) z = shuffle_z(row_gaps, obs, n_shuffle, rng) return { "domain_window": source["domain_window"], "domain": source["domain"], "cycle": source["cycle"], "source_domain_type": source["source_domain_type"], "n_gaps": int(len(row_gaps)), "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()}, "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()}, } def build_reader_runs(args: argparse.Namespace, base_gaps: dict[str, np.ndarray]) -> list[dict[str, Any]]: runs = [] rows = selected_rows(args.scope) for k in parse_ints(args.k_values): for n_gaps in parse_ints(args.n_gaps_values): for seed in parse_ints(args.seeds): rng = np.random.default_rng(seed) graph_rows = [] for source in rows: item = graph_row(source, base_gaps[source["domain_window"]], n_gaps, args.n_shuffle, rng) if item is not None: graph_rows.append(item) runs.append({"k": k, "n_gaps": n_gaps, "seed": seed, "rows": graph_rows}) return runs def count_target_hits(reader_runs: list[dict[str, Any]], target: str) -> int: hits = 0 for run in reader_runs: candidates = classify_geometry(run["rows"], standardized_matrix(run["rows"]), run["k"])[ "third_included_candidates" ] hits += int(target in candidates) return hits def rows_with_target_surrogate( run: dict[str, Any], target: str, surrogate_gaps: np.ndarray, n_shuffle: int, rng: np.random.Generator, ) -> list[dict[str, Any]]: rows = [] for source in run["rows"]: if source["domain_window"] != target: rows.append(source) continue replacement = graph_row(source, surrogate_gaps, run["n_gaps"], n_shuffle, rng) if replacement is not None: rows.append(replacement) return rows def target_null_trial_hits( reader_runs: list[dict[str, Any]], target: str, base_gaps: np.ndarray, args: argparse.Namespace, rng: np.random.Generator, ) -> tuple[int, dict[str, Any]]: if target.startswith("logistica_biforcazione"): surrogate = logistic_block_shuffle(base_gaps, rng, args.logistic_block_size) meta = { "null": "logistic_gap_block_shuffle", "block_size": args.logistic_block_size, "preserves": "gap marginal and local contiguous blocks", "breaks": "long-range gap order induced by the orbit reader", } elif target.startswith("percolation"): surrogate = percolation_cluster_geometry_gaps( args.percolation_lattice, args.percolation_p, args.percolation_samples, rng, ) meta = { "null": "critical_site_percolation_cluster_geometry_resample", "lattice": args.percolation_lattice, "p": args.percolation_p, "samples": args.percolation_samples, "preserves": "critical percolation generator and largest-cluster observable", "breaks": "specific cluster geometry realization used by the original row", } else: raise ValueError(f"no physical null for target: {target}") hits = 0 for run in reader_runs: local_rng = np.random.default_rng(int(rng.integers(0, 2**63 - 1))) rows = rows_with_target_surrogate(run, target, surrogate, args.n_shuffle, local_rng) candidates = classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), run["k"])["third_included_candidates"] hits += int(target in candidates) return hits, meta def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: targets = parse_targets(args.targets) scope_rows = selected_rows(args.scope) names = [row["domain_window"] for row in scope_rows] for target in targets: if target not in names: raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") base_gaps = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in scope_rows} reader_runs = build_reader_runs(args, base_gaps) run_count = len(reader_runs) rng = np.random.default_rng(args.null_seed) rows = [] for target in targets: observed = count_target_hits(reader_runs, target) distribution: dict[str, int] = {} ge_observed = 0 eq_full = 0 null_meta: dict[str, Any] | None = None for _ in range(args.null_trials): hits, meta = target_null_trial_hits(reader_runs, target, base_gaps[target], args, rng) null_meta = meta distribution[str(hits)] = distribution.get(str(hits), 0) + 1 ge_observed += int(hits >= observed) eq_full += int(hits == run_count) rows.append( { "target": target, "source_label": next(row["source_domain_type"] for row in scope_rows if row["domain_window"] == target), "observed_hits": observed, "observed_frequency": round(observed / run_count, 9), "null_ge_observed": ge_observed, "null_eq_full": eq_full, exec /bin/bash -lc "sed -n '1,280p' tools/exp_boundary_graph_mechanism_ablation.py" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: #!/usr/bin/env python3 """ Mechanism ablation for graph-only BOUNDARY residues. The experiment keeps the same 13-row 8 GUE / 5 Poisson perimeter and the same 27 graph-reader settings used by the 11:40/12:06 audits. It separates the graph reader into: - centroid gate; - kNN cross-label gate; - degree-preserving topology; - row-local feature vectors. Rows are not promoted here. The script identifies which reader component can reconstruct or destroy the graph-only 27/27 residues. """ from __future__ import annotations import argparse import json from pathlib import Path from typing import Any import numpy as np from exp_boundary_graph_curvature_gate import ( OBS_NAMES, build_knn_edges, classify_geometry, standardized_matrix, ) from exp_boundary_graph_null_audit import ( bridge_flags, centroid_margins, degree_preserving_rewire, incident_cross_fractions, parse_ints, ) from exp_boundary_residue_label_count_null_audit import ( DEFAULT_TARGETS, load_reader_runs, parse_targets, relabel_rows, ) FEATURE_GROUPS = { "canonical": OBS_NAMES, "sr_local": ["SR_local_rigidity"], "shuffle_z": [f"z_{name}" for name in OBS_NAMES], } def feature_matrix(rows: list[dict[str, Any]]) -> np.ndarray: matrix = [] for row in rows: obs = row["observables"] z = row["shuffle_z"] matrix.append([obs[name] for name in OBS_NAMES] + [obs["SR_local_rigidity"]] + [z[name] for name in OBS_NAMES]) return np.asarray(matrix, dtype=float) def standardize_raw(x: np.ndarray) -> np.ndarray: center = np.mean(x, axis=0) scale = np.std(x, axis=0, ddof=1) scale[scale <= 1e-15] = 1.0 return (x - center) / scale def group_columns(group: str) -> list[int]: if group == "canonical": return list(range(len(OBS_NAMES))) if group == "sr_local": return [len(OBS_NAMES)] if group == "shuffle_z": start = len(OBS_NAMES) + 1 return list(range(start, start + len(OBS_NAMES))) raise ValueError(f"unknown group: {group}") def labels_for(rows: list[dict[str, Any]]) -> list[str]: return [row["source_domain_type"] for row in rows] def names_for(rows: list[dict[str, Any]]) -> list[str]: return [row["domain_window"] for row in rows] def deterministic_states(rows: list[dict[str, Any]], k: int) -> dict[str, set[str]]: x = standardized_matrix(rows) labels = labels_for(rows) names = names_for(rows) edges = build_knn_edges(x, k) margins = centroid_margins(x, labels) cross = incident_cross_fractions(len(rows), edges, labels) full = set(classify_geometry(rows, x, k)["third_included_candidates"]) centroid_only = {names[i] for i, margin in enumerate(margins) if margin < 0.25} knn_only = {names[i] for i, value in enumerate(cross) if value > 0.0} return { "full": full, "centroid_only_no_knn": centroid_only, "knn_only_no_centroid": knn_only, } def zero_group_rows(rows: list[dict[str, Any]], group: str) -> list[dict[str, Any]]: cols = set(group_columns(group)) matrix = feature_matrix(rows) matrix[:, list(cols)] = np.mean(matrix[:, list(cols)], axis=0) names = names_for(rows) labels = labels_for(rows) out = [] for i, row in enumerate(rows): item = dict(row) obs = dict(row["observables"]) z = dict(row["shuffle_z"]) values = matrix[i] for idx, name in enumerate(OBS_NAMES): obs[name] = float(values[idx]) obs["SR_local_rigidity"] = float(values[len(OBS_NAMES)]) for offset, name in enumerate(OBS_NAMES): z[name] = float(values[len(OBS_NAMES) + 1 + offset]) item["observables"] = obs item["shuffle_z"] = z item["domain_window"] = names[i] item["source_domain_type"] = labels[i] out.append(item) return out def shuffled_feature_x(rows: list[dict[str, Any]], rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: x = feature_matrix(rows).copy() for col in range(x.shape[1]): x[:, col] = rng.permutation(x[:, col]) return standardize_raw(x) def count_hits(reader_runs: list[dict[str, Any]], names: list[str], mode: str) -> dict[str, int]: counts = {name: 0 for name in names} for run in reader_runs: states = deterministic_states(run["rows"], run["k"]) for name in states[mode]: counts[name] += 1 return counts def count_group_ablation(reader_runs: list[dict[str, Any]], names: list[str], group: str) -> dict[str, int]: counts = {name: 0 for name in names} for run in reader_runs: rows = zero_group_rows(run["rows"], group) hits = set(classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), run["k"])["third_included_candidates"]) for name in hits: counts[name] += 1 return counts def null_trial_counts( reader_runs: list[dict[str, Any]], names: list[str], base_labels: dict[str, str], rng: np.random.Generator, trials: int, null_kind: str, rewire_swap_multiplier: int, ) -> dict[str, Any]: distributions = {name: {} for name in names} ge_full = {name: 0 for name in names} full_counts = count_hits(reader_runs, names, "full") label_values = [base_labels[name] for name in names] for _ in range(trials): trial_counts = {name: 0 for name in names} if null_kind == "label_permutation": permuted = list(rng.permutation(label_values)) labels_by_name = dict(zip(names, permuted, strict=True)) else: labels_by_name = None for run in reader_runs: rows = run["rows"] if null_kind == "label_permutation": rows = relabel_rows(rows, labels_by_name or {}) hits = set(classify_geometry(rows, standardized_matrix(rows), run["k"])["third_included_candidates"]) else: labels = labels_for(rows) x = standardized_matrix(rows) if null_kind == "degree_rewire": edges = build_knn_edges(x, run["k"]) rewired = degree_preserving_rewire( edges, len(names), rng, max(len(edges) * rewire_swap_multiplier, 1), ) margins = centroid_margins(x, labels) flags = bridge_flags(rewired, labels, margins, 0.25) elif null_kind == "feature_column_shuffle": x = shuffled_feature_x(rows, rng) edges = build_knn_edges(x, run["k"]) margins = centroid_margins(x, labels) flags = bridge_flags(edges, labels, margins, 0.25) else: raise ValueError(f"unknown null kind: {null_kind}") hits = {names[i] for i, flag in enumerate(flags) if flag} for name in hits: trial_counts[name] += 1 for name, hits in trial_counts.items(): distributions[name][str(hits)] = distributions[name].get(str(hits), 0) + 1 if hits >= full_counts[name]: ge_full[name] += 1 return { "trials": trials, "ge_full": ge_full, "hit_distributions": { name: dict(sorted(dist.items(), key=lambda item: int(item[0]))) for name, dist in distributions.items() }, } def row_state(name: str, counts: dict[str, dict[str, int]], nulls: dict[str, Any], run_count: int) -> dict[str, Any]: full = counts["full"][name] row = { "domain_window": name, "full_hits": full, "full_frequency": round(full / run_count, 9), "centroid_only_no_knn_hits": counts["centroid_only_no_knn"][name], "knn_only_no_centroid_hits": counts["knn_only_no_centroid"][name], "drop_without_knn": full - counts["centroid_only_no_knn"][name], "drop_without_centroid": full - counts["knn_only_no_centroid"][name], "drop_without_canonical": full - counts["without_canonical"][name], "drop_without_sr_local": full - counts["without_sr_local"][name], "drop_without_shuffle_z": full - counts["without_shuffle_z"][name], } for key, value in nulls.items(): trials = value["trials"] k = value["ge_full"][name] row[f"{key}_ge_full"] = k row[f"{key}_raw_p"] = round(k / trials, 9) row[f"{key}_hit_distribution"] = value["hit_distributions"][name] drops = [] for component, field in [ ("knn_cross_gate", "drop_without_knn"), ("centroid_gate", "drop_without_centroid"), ("canonical_features", "drop_without_canonical"), ("sr_local_feature", "drop_without_sr_local"), ("shuffle_z_features", "drop_without_shuffle_z"), ]: if row[field] > 0: drops.append(component) row["components_that_drop_full_residue"] = drops row["mechanism_state"] = "component_specific" if drops else "reader_reconstructable" return row def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: targets = parse_targets(args.targets) selected, reader_runs = load_reader_runs(args) names = [row["domain_window"] for row in selected] for target in targets: if target not in names: raise ValueError(f"target not in 13-row scope: {target}") base_labels = {row["domain_window"]: row["source_domain_type"] for row in selected} run_count = len(reader_runs) counts = { "full": count_hits(reader_runs, names, "full"), "centroid_only_no_knn": count_hits(reader_runs, names, "centroid_only_no_knn"), "knn_only_no_centroid": count_hits(reader_runs, names, "knn_only_no_centroid"), "without_canonical": count_group_ablation(reader_runs, names, "canonical"), "without_sr_local": count_group_ablation(reader_runs, names, "sr_local"), "without_shuffle_z": count_group_ablation(reader_runs, names, "shuffle_z"), } rng = np.random.default_rng(args.null_seed) nulls = { key: null_trial_counts( exec /bin/bash -lc "python3 - <<'PY' import json for p in ['tools/data/boundary_physical_internal_null_20260528_2042.json','tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json','tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855.json']: print('\\n###',p) with open(p) as f: d=json.load(f) for k in ['question','summary','observable_contract','params','null_contract']: if k in d: print(k, json.dumps(d[k], indent=2)[:6000]) PY" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: ### tools/data/boundary_physical_internal_null_20260528_2042.json question "Do graph-only logistic/percolation residues survive physical-internal nulls on the fixed 8 GUE / 5 Poisson graph reader?" summary { "reader_runs": 27, "rows_in_scope": 13, "targets": [ "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", "percolation:cycle_9" ] } observable_contract { "claim": "a graph-only residue has physical-internal cost only if observed 27/27 is rare under a domain-native surrogate with the same 13x27 graph reader", "observable": "target third-included hit count across 27 fixed graph-reader runs", "operator": "replace only the target row features with physical-internal surrogate features", "generator": "13 fixed BOUNDARY rows; logistic block gap-order shuffle; percolation critical cluster-geometry resample", "denominator": "13 rows, 8 GUE / 5 Poisson, k=[2,3,4], n_gaps=[512,1024,2048], seeds=[20260515,20260516,20260517]", "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N, k = physical-null trials with target hits >= observed_hits", "non_possible": "promoting a physical residue if the physical null reconstructs full 27/27 often or if graph label null remains the cheaper explanation", "not_tested": "new domains, asymptotic scaling, two-reader promotion, raw Hamiltonian/source proof of labels" } params { "scope": "tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json", "targets": [ "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", "percolation:cycle_9" ], "k_values": [ 2, 3, 4 ], "n_gaps_values": [ 512, 1024, 2048 ], "seeds": [ 20260515, 20260516, 20260517 ], "n_shuffle": 32, "null_trials": 32, "null_seed": 202605282042, "logistic_block_size": 34, "percolation_lattice": 48, "percolation_p": 0.5927, "percolation_samples": 200 } ### tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json question "Which graph-reader component reconstructs graph-only residues in the fixed 8 GUE / 5 Poisson perimeter?" summary { "nulls_comparable": "N=128 for label_permutation, degree_rewire, feature_column_shuffle", "reader_runs": 27, "rows_analyzed": 13, "target_component_specific": [ "percolation:cycle_9", "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" ], "target_full_27_rows": [ "percolation:cycle_9", "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" ], "target_reader_reconstructable": [] } observable_contract { "claim": "a graph-only residue is mechanism-specific only if it falls under a named reader ablation and is not reconstructed by comparable label/degree/feature nulls", "denominator": "13 rows, 27 graph-reader reads, 128 null trials per stochastic ablation", "generator": "13 row-aligned BOUNDARY denominator; feature vectors from boundary_graph_curvature_gate", "non_possible": "promoting a graph-only residue if no specific component drops it or if N-matched nulls reconstruct the full hit count frequently", "not_tested": "new physical dynamics, new domains, asymptotic scaling, two-reader promotion", "observable": "target bridge hit count across 27 fixed graph-reader runs under deterministic ablations and N-matched nulls", "operator": "split the original bridge predicate into centroid, kNN cross-label, degree-preserving topology, and row-local feature-vector components", "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N, k = null trials with target hits >= full observed hits" } params { "k_values": [ 2, 3, 4 ], "n_gaps_values": [ 512, 1024, 2048 ], "n_shuffle": 32, "null_seed": 20260516, "null_trials": 128, "reader_runs": 27, "rewire_swap_multiplier": 8, "scope": "tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json", "seeds": [ 20260515, 20260516, 20260517 ], "targets": [ "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", "percolation:cycle_9" ] } ### tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855.json question "Does the 8 GUE / 5 Poisson perimeter expose a graph boundary row instead of a clean two-class split?" summary { "rows_analyzed": 13, "errors": 0, "third_included_candidate_count": 4, "third_included_candidates": [ "numeri_primi:cycle_3", "percolation:cycle_9", "reaction_diffusion:cycle_11", "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13" ], "edge_counts": { "total": 27, "cross_label": 8, "same_label": 19 }, "curvature": { "cross_edge_mean": -4.625, "same_edge_mean": -4.789474 } } observable_contract { "claim": "the boundary is operational when row geometry produces cross-label graph nodes with low centroid margin", "observable": "kNN graph position, cross-neighbor fraction, centroid margin, unweighted Forman edge curvature", "operator": "row-aligned domain/window graph in canonical+rigidity+shuffle-z feature space", "generator": "dnd_autoricerca row_spacings via semireal boundary transfer gate", "denominator": "base BOUNDARY rows with source_domain_type in {GUE, Poisson}", "non_possible": "third-included boundary if all cross-label edges vanish or only high-margin class interiors cross", "not_tested": "V_c, Sturmian denominators, analytic source of each domain label" } params { "scope": "tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json", "n_gaps": 2048, "min_gaps": 64, "n_shuffle": 64, "k": 3, "seed": 20260515, "out": "tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855.json" } codex Ho trovato un JSON full `boundary_physical_internal_null_20260528_2042.json`: contiene 27 reader e 32 trial, quindi posso usarlo come fonte fisica interna già computata invece di ripetere il single-reader. Adesso leggo le righe target e preparo un audit comparativo row-aligned con i null graph e i reader indipendenti. exec /bin/bash -lc "sed -n '260,420p' tools/exp_boundary_physical_internal_null.py" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: "null_eq_full": eq_full, "raw_p": round(ge_observed / args.null_trials, 9), "add_one_p": round((ge_observed + 1) / (args.null_trials + 1), 9), "null_hit_distribution": dict(sorted(distribution.items(), key=lambda item: int(item[0]))), "physical_null": null_meta, "survival_state": "physical_null_reconstructs_full" if eq_full else "falls_under_physical_null", } ) output = { "experiment": "boundary_physical_internal_null", "question": "Do graph-only logistic/percolation residues survive physical-internal nulls on the fixed 8 GUE / 5 Poisson graph reader?", "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", "observables_used": [ "target_graph_bridge_hits", "physical_internal_null_hits", "physical_internal_null_ge_observed", "physical_internal_null_eq_full", ], "observable_contract": { "claim": "a graph-only residue has physical-internal cost only if observed 27/27 is rare under a domain-native surrogate with the same 13x27 graph reader", "observable": "target third-included hit count across 27 fixed graph-reader runs", "operator": "replace only the target row features with physical-internal surrogate features", "generator": "13 fixed BOUNDARY rows; logistic block gap-order shuffle; percolation critical cluster-geometry resample", "denominator": "13 rows, 8 GUE / 5 Poisson, k=[2,3,4], n_gaps=[512,1024,2048], seeds=[20260515,20260516,20260517]", "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N, k = physical-null trials with target hits >= observed_hits", "non_possible": "promoting a physical residue if the physical null reconstructs full 27/27 often or if graph label null remains the cheaper explanation", "not_tested": "new domains, asymptotic scaling, two-reader promotion, raw Hamiltonian/source proof of labels", }, "params": { "scope": args.scope, "targets": targets, "k_values": parse_ints(args.k_values), "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), "seeds": parse_ints(args.seeds), "n_shuffle": args.n_shuffle, "null_trials": args.null_trials, "null_seed": args.null_seed, "logistic_block_size": args.logistic_block_size, "percolation_lattice": args.percolation_lattice, "percolation_p": args.percolation_p, "percolation_samples": args.percolation_samples, }, "summary": { "reader_runs": run_count, "rows_in_scope": len(scope_rows), "targets": targets, }, "rows": rows, } Path(args.out).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) Path(args.out).write_text(json.dumps(output, indent=2, ensure_ascii=False) + "\n", encoding="utf-8") print(f"wrote={args.out}") for row in rows: print( f"{row['target']}\tobserved={row['observed_hits']}/{run_count}\t" f"null_ge={row['null_ge_observed']}/{args.null_trials}\t" f"eq_full={row['null_eq_full']}/{args.null_trials}\tstate={row['survival_state']}" ) return output def main() -> None: parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=128) parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=202605282042) parser.add_argument("--logistic-block-size", type=int, default=34) parser.add_argument("--percolation-lattice", type=int, default=48) parser.add_argument("--percolation-p", type=float, default=0.5927) parser.add_argument("--percolation-samples", type=int, default=200) parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_physical_internal_null_20260528_2042.json") run(parser.parse_args()) if __name__ == "__main__": main() exec /bin/bash -lc "python3 - <<'PY' import json paths=['tools/data/boundary_physical_internal_null_20260528_2042.json','tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json','tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855.json'] for p in paths: print('\\n###',p) d=json.load(open(p)) for key in ['rows','target_rows','by_target','results','audit_rows','reader_runs']: v=d.get(key) if isinstance(v,list): print(key, 'len', len(v)) for item in v[:5]: print(json.dumps(item, indent=2)[:2500]) elif isinstance(v,dict): print(key, json.dumps(v, indent=2)[:5000]) PY" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: ### tools/data/boundary_physical_internal_null_20260528_2042.json rows len 2 { "target": "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", "source_label": "GUE", "observed_hits": 27, "observed_frequency": 1.0, "null_ge_observed": 32, "null_eq_full": 32, "raw_p": 1.0, "add_one_p": 1.0, "null_hit_distribution": { "27": 32 }, "physical_null": { "null": "logistic_gap_block_shuffle", "block_size": 34, "preserves": "gap marginal and local contiguous blocks", "breaks": "long-range gap order induced by the orbit reader" }, "survival_state": "physical_null_reconstructs_full" } { "target": "percolation:cycle_9", "source_label": "Poisson", "observed_hits": 27, "observed_frequency": 1.0, "null_ge_observed": 31, "null_eq_full": 31, "raw_p": 0.96875, "add_one_p": 0.96969697, "null_hit_distribution": { "13": 1, "27": 31 }, "physical_null": { "null": "critical_site_percolation_cluster_geometry_resample", "lattice": 48, "p": 0.5927, "samples": 200, "preserves": "critical percolation generator and largest-cluster observable", "breaks": "specific cluster geometry realization used by the original row" }, "survival_state": "physical_null_reconstructs_full" } ### tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json rows len 13 { "centroid_only_no_knn_hits": 9, "components_that_drop_full_residue": [ "shuffle_z_features" ], "degree_rewire_ge_full": 128, "degree_rewire_hit_distribution": { "5": 14, "6": 24, "7": 43, "8": 35, "9": 12 }, "degree_rewire_raw_p": 1.0, "domain_window": "ising_2d:cycle_1", "drop_without_canonical": -21, "drop_without_centroid": 0, "drop_without_knn": -6, "drop_without_shuffle_z": 3, "drop_without_sr_local": 0, "feature_column_shuffle_ge_full": 128, "feature_column_shuffle_hit_distribution": { "18": 1, "20": 3, "21": 7, "22": 11, "23": 31, "24": 34, "25": 24, "26": 12, "27": 5 }, "feature_column_shuffle_raw_p": 1.0, "full_frequency": 0.111111111, "full_hits": 3, "knn_only_no_centroid_hits": 3, "label_permutation_ge_full": 124, "label_permutation_hit_distribution": { "0": 3, "10": 1, "12": 3, "18": 3, "19": 1, "2": 1, "21": 5, "23": 9, "24": 9, "27": 72, "3": 6, "6": 5, "8": 1, "9": 9 }, "label_permutation_raw_p": 0.96875, "mechanism_state": "component_specific" } { "centroid_only_no_knn_hits": 27, "components_that_drop_full_residue": [ "canonical_features", "shuffle_z_features" ], "degree_rewire_ge_full": 128, "degree_rewire_hit_distribution": { "24": 2, "25": 12, "26": 48, "27": 66 }, "degree_rewire_raw_p": 1.0, "domain_window": "pendolo_doppio:cycle_2", "drop_without_canonical": 8, "drop_without_centroid": 0, "drop_without_knn": -4, "drop_without_shuffle_z": 11, "drop_without_sr_local": 0, "feature_column_shuffle_ge_full": 127, "feature_column_shuffle_hit_distribution": { "22": 1, "23": 3, "24": 9, "25": 17, "26": 52, "27": 46 }, "feature_column_shuffle_raw_p": 0.9921875, "full_frequency": 0.851851852, "full_hits": 23, "knn_only_no_centroid_hits": 23, "label_permutation_ge_full": 96, "label_permutation_hit_distribution": { "11": 1, "12": 1, "13": 2, "14": 1, "15": 9, "16": 1, "17": 4, "18": 3, "19": 4, "20": 4, "23": 5, "24": 1, "25": 11, "27": 79, "4": 1, "6": 1 }, "label_permutation_raw_p": 0.75, "mechanism_state": "component_specific" } { "centroid_only_no_knn_hits": 27, "components_that_drop_full_residue": [], "degree_rewire_ge_full": 15, "degree_rewire_hit_distribution": { "20": 1, "21": 1, "22": 4, "23": 14, "24": 19, "25": 33, "26": 41, "27": 15 }, "degree_rewire_raw_p": 0.1171875, "domain_window": "numeri_primi:cycle_3", "drop_without_canonical": 0, "drop_without_centroid": 0, "drop_without_knn": 0, "drop_without_shuffle_z": 0, "drop_without_sr_local": 0, "feature_column_shuffle_ge_full": 3, "feature_column_shuffle_hit_distribution": { "20": 3, "21": 16, "22": 19, "23": 22, "24": 29, "25": 21, "26": 15, "27": 3 }, "feature_column_shuffle_raw_p": 0.0234375, "full_frequency": 1.0, "full_hits": 27, "knn_only_no_centroid_hits": 27, "label_permutation_ge_full": 73, "label_permutation_hit_distribution": { "0": 13, "12": 8, "15": 2, "18": 12, "20": 1, "21": 5, "22": 2, "27": 73, "3": 1, "4": 1, "6": 3, "7": 1, "9": 6 }, "label_permutation_raw_p": 0.5703125, "mechanism_state": "reader_reconstructable" } { "centroid_only_no_knn_hits": 27, "components_that_drop_full_residue": [ "canonical_features", "sr_local_feature", "shuffle_z_features" ], "degree_rewire_ge_full": 126, "degree_rewire_hit_distribution": { "24": 2, "25": 25, "26": 52, "27": 49 }, "degree_rewire_raw_p": 0.984375, "domain_window": "zeta_zeros:cycle_4", "drop_without_canonical": 13, "drop_without_centroid": 0, "drop_without_knn": -2, "drop_without_shuffle_z": 7, "drop_without_sr_local": 3, "feature_column_shuffle_ge_full": 47, "feature_column_shuffle_hit_distribution": { "19": 3, "20": 2, "21": 7, "22": 20, "23": 24, "24": 25, "25": 34, "26": 11, "27": 2 }, "feature_column_shuffle_raw_p": 0.3671875, "full_frequency": 0.925925926, "full_hits": 25, "knn_only_no_centroid_hits": 25, "label_permutation_ge_full": 53, "label_permutation_hit_distribution": { "0": 26, "12": 4, "15": 5, "18": 13, "2": 1, "20": 2, "21": 8, "22": 1, "24": 2, "25": 2, "27": 51, "3": 3, "6": 3, "9": 7 }, "label_permutation_raw_p": 0.4140625, "mechanism_state": "component_specific" } { "centroid_only_no_knn_hits": 27, "components_that_drop_full_residue": [ "shuffle_z_features" ], "degree_rewire_ge_full": 128, "degree_rewire_hit_distribution": { "14": 1, "15": 2, "16": 4, "17": 2, "18": 9, "19": 9, "20": 29, "21": 26, "22": 22, "23": 14, "24": 10 }, "degree_rewire_raw_p": 1.0, "domain_window": "logistica_biforcazione:cycle_5", "drop_without_canonical": -4, "drop_without_centroid": 0, "drop_without_knn": -15, "drop_without_shuffle_z": 12, "drop_without_sr_local": 0, "feature_column_shuffle_ge_full": 128, "feature_column_shuffle_hit_distribution": { "17": 1, "18": 1, "19": 1, "20": 6, "21": 8, "22": 18, "23": 25, "24": 33, "25": 21, "26": 11, "27": 3 }, "feature_column_shuffle_raw_p": 1.0, "full_frequency": 0.444444444, "full_hits": 12, "knn_only_no_centroid_hits": 12, "label_permutation_ge_full": 121, "label_permutation_hit_distribution": { "10": 2, "11": 2, "12": 3, "15": 3, "16": 3, "17": 3, "18": 11, "21": 4, "22": 7, "23": 9, "24": 8, "27": 70, "9": 3 }, "label_permutation_raw_p": 0.9453125, "mechanism_state": "component_specific" } target_rows len 2 { "centroid_only_no_knn_hits": 27, "components_that_drop_full_residue": [ "canonical_features", "shuffle_z_features" ], "degree_rewire_ge_full": 95, "degree_rewire_hit_distribution": { "24": 1, "25": 3, "26": 29, "27": 95 }, "degree_rewire_raw_p": 0.7421875, "domain_window": "percolation:cycle_9", "drop_without_canonical": 3, "drop_without_centroid": 0, "drop_without_knn": 0, "drop_without_shuffle_z": 9, "drop_without_sr_local": 0, "feature_column_shuffle_ge_full": 31, "feature_column_shuffle_hit_distribution": { "22": 1, "23": 1, "24": 9, "25": 24, "26": 62, "27": 31 }, "feature_column_shuffle_raw_p": 0.2421875, "full_frequency": 1.0, "full_hits": 27, "knn_only_no_centroid_hits": 27, "label_permutation_ge_full": 69, "label_permutation_hit_distribution": { "0": 14, "12": 3, "15": 2, "16": 1, "18": 10, "21": 2, "24": 5, "25": 10, "27": 69, "3": 2, "4": 1, "6": 4, "9": 5 }, "label_permutation_raw_p": 0.5390625, "mechanism_state": "component_specific" } { "centroid_only_no_knn_hits": 27, "components_that_drop_full_residue": [ "canonical_features" ], "degree_rewire_ge_full": 1, "degree_rewire_hit_distribution": { "16": 1, "17": 1, "18": 4, "19": 8, "20": 13, "21": 14, "22": 30, "23": 24, "24": 17, "25": 14, "26": 1, "27": 1 }, "degree_rewire_raw_p": 0.0078125, "domain_window": "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", "drop_without_canonical": 9, "drop_without_centroid": 0, "drop_without_knn": 0, "drop_without_shuffle_z": 0, "drop_without_sr_local": 0, "feature_column_shuffle_ge_full": 4, "feature_column_shuffle_hit_distribution": { "19": 2, "20": 4, "21": 11, "22": 22, "23": 24, "24": 34, "25": 19, "26": 8, "27": 4 }, "feature_column_shuffle_raw_p": 0.03125, "full_frequency": 1.0, "full_hits": 27, "knn_only_no_centroid_hits": 27, "label_permutation_ge_full": 62, "label_permutation_hit_distribution": { "10": 2, "11": 1, "12": 1, "14": 1, "15": 2, "16": 2, "18": 4, "19": 1, "20": 5, "21": 5, "22": 2, "23": 4, "24": 7, "25": 21, "26": 6, "27": 62, "4": 1, "9": 1 }, "label_permutation_raw_p": 0.484375, "mechanism_state": "component_specific" } ### tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855.json rows len 13 { "domain_window": "ising_2d:cycle_1", "domain": "ising_2d", "cycle": 1, "source_domain_type": "GUE", "n_gaps": 697, "observables": { "SR": 0.887476054, "SR2": 0.876624415, "L1": 0.269824263, "L2": 0.180098901, "triple_var": 1.4515173, "SR_local_rigidity": 0.149664002 }, "shuffle_z": { "SR": 8.100852, "SR2": 6.501283, "L1": 6.820937, "L2": 5.498554, "triple_var": 7.398433 } } { "domain_window": "pendolo_doppio:cycle_2", "domain": "pendolo_doppio", "cycle": 2, "source_domain_type": "Poisson", "n_gaps": 2048, "observables": { "SR": 0.409135911, "SR2": 0.415319689, "L1": 0.645307946, "L2": 0.715846637, "triple_var": 124.377591768, "SR_local_rigidity": 1.008066249 }, "shuffle_z": { "SR": 26.210879, "SR2": 25.386866, "L1": 29.740401, "L2": 33.149116, "triple_var": 39.273197 } } { "domain_window": "numeri_primi:cycle_3", "domain": "numeri_primi", "cycle": 3, "source_domain_type": "GUE", "n_gaps": 2048, "observables": { "SR": 0.482081686, "SR2": 0.527898586, "L1": -0.095501755, "L2": 0.01015562, "triple_var": 1.146868755, "SR_local_rigidity": 0.329344539 }, "shuffle_z": { "SR": -8.011201, "SR2": 1.653917, "L1": -4.970393, "L2": 0.594751, "triple_var": -4.178358 } } { "domain_window": "zeta_zeros:cycle_4", "domain": "zeta_zeros", "cycle": 4, "source_domain_type": "GUE", "n_gaps": 199, "observables": { "SR": 0.615009167, "SR2": 0.655390078, "L1": 0.046745539, "L2": 0.28817939, "triple_var": 0.744926665, "SR_local_rigidity": 0.052077601 }, "shuffle_z": { "SR": -2.486065, "SR2": 1.610954, "L1": 1.003352, "L2": 4.676588, "triple_var": 1.406627 } } { "domain_window": "logistica_biforcazione:cycle_5", "domain": "logistica_biforcazione", "cycle": 5, "source_domain_type": "GUE", "n_gaps": 2048, "observables": { "SR": 0.996565159, "SR2": 0.993636433, "L1": -0.000488481, "L2": -0.000488963, "triple_var": 7242.764049878, "SR_local_rigidity": 1345.214841406 }, "shuffle_z": { "SR": 96.109593, "SR2": 102.260365, "L1": 2.344792, "L2": 2.551806, "triple_var": 3.354544 } } exec /bin/bash -lc "sed -n '280,460p' tools/exp_boundary_graph_mechanism_ablation.py" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: key: null_trial_counts( reader_runs, names, base_labels, rng, args.null_trials, key, args.rewire_swap_multiplier, ) for key in ["label_permutation", "degree_rewire", "feature_column_shuffle"] } rows = [row_state(name, counts, nulls, run_count) for name in names] target_rows = [row for row in rows if row["domain_window"] in targets] graph_only_full = [ row["domain_window"] for row in rows if row["full_hits"] == run_count and row["domain_window"] in targets ] output = { "experiment": "boundary_graph_mechanism_ablation", "question": "Which graph-reader component reconstructs graph-only residues in the fixed 8 GUE / 5 Poisson perimeter?", "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate", "observables_used": [ "full_graph_bridge_hits", "centroid_only_no_knn_hits", "knn_only_no_centroid_hits", "feature_group_ablation_hits", "label_permutation_ge_full", "degree_rewire_ge_full", "feature_column_shuffle_ge_full", ], "params": { "scope": args.scope, "targets": targets, "k_values": parse_ints(args.k_values), "n_gaps_values": parse_ints(args.n_gaps_values), "seeds": parse_ints(args.seeds), "n_shuffle": args.n_shuffle, "null_trials": args.null_trials, "null_seed": args.null_seed, "reader_runs": run_count, "rewire_swap_multiplier": args.rewire_swap_multiplier, }, "observable_contract": { "claim": "a graph-only residue is mechanism-specific only if it falls under a named reader ablation and is not reconstructed by comparable label/degree/feature nulls", "observable": "target bridge hit count across 27 fixed graph-reader runs under deterministic ablations and N-matched nulls", "operator": "split the original bridge predicate into centroid, kNN cross-label, degree-preserving topology, and row-local feature-vector components", "generator": "13 row-aligned BOUNDARY denominator; feature vectors from boundary_graph_curvature_gate", "denominator": f"13 rows, {run_count} graph-reader reads, {args.null_trials} null trials per stochastic ablation", "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N, k = null trials with target hits >= full observed hits", "non_possible": "promoting a graph-only residue if no specific component drops it or if N-matched nulls reconstruct the full hit count frequently", "not_tested": "new physical dynamics, new domains, asymptotic scaling, two-reader promotion", }, "summary": { "rows_analyzed": len(rows), "reader_runs": run_count, "target_full_27_rows": graph_only_full, "target_component_specific": [ row["domain_window"] for row in target_rows if row["mechanism_state"] == "component_specific" ], "target_reader_reconstructable": [ row["domain_window"] for row in target_rows if row["mechanism_state"] == "reader_reconstructable" ], "nulls_comparable": f"N={args.null_trials} for label_permutation, degree_rewire, feature_column_shuffle", }, "target_rows": target_rows, "rows": rows, } out = Path(args.out) out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) out.write_text(json.dumps(output, indent=2, sort_keys=True) + "\n", encoding="utf-8") print(json.dumps(output["summary"], indent=2, sort_keys=True)) for row in target_rows: print(json.dumps(row, sort_keys=True)) return output def main() -> None: parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--scope", default="tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json") parser.add_argument("--targets", default=DEFAULT_TARGETS) parser.add_argument("--k-values", default="2,3,4") parser.add_argument("--n-gaps-values", default="512,1024,2048") parser.add_argument("--seeds", default="20260515,20260516,20260517") parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=32) parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64) parser.add_argument("--null-trials", type=int, default=128) parser.add_argument("--null-seed", type=int, default=20260516) parser.add_argument("--rewire-swap-multiplier", type=int, default=8) parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json") args = parser.parse_args() run(args) if __name__ == "__main__": main() exec /bin/bash -lc 'rg -n "Contaminazione cognitiva|Archivio enzimi|CE-" tools/data/agent_field_live.md tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:206: `Contaminazione cognitiva` e' obbligatoria nel report; se un adapter non tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:208:- **Archivio enzimi cognitivi.** Se il campo vivo contiene `Archivio enzimi tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:209: cognitivi`, la sezione `Contaminazione cognitiva` deve citare almeno una voce tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:210: `CE-*` usata nella combo, oppure `CE-none:` con un motivo specifico e tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:440:- **Contaminazione cognitiva**: eventuale DeltaLink YSN, gene Cornelius, tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:441: passaggio KSAR/PVI/Vault o voce `CE-*` dell'archivio usata nel ciclo. Se non tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:442: usi il layer cognitivo, dichiara `CE-none:` e il motivo specifico. `none` tools/data/agent_field_live.md:49:Per L2, non chiamare `sopravvive`, `residuo` o `strutturale` un lift piccolo senza count grezzi, denominatore, soglia preregistrata o p-value/permutation interval dichiarato. Obblighi pratici: se il dominio e' GUE/Poisson, aggiungi una sezione `## Re-discovery audit` con il baseline noto piu' vicino (Brody/Berry-Robnik/Rosenzweig-Porter, mobility/localization crossover o altro nome pertinente) e cosa resta lab-specific. Per L6, non usare `CE-none` generico: cita una voce CE-* metabolizzata oppure `CE-none:` verificabile. tools/data/agent_field_live.md:654:Usali come enzimi del respiro fuori-tempo: DeltaLink, innesco genomico, reiterazione semantica, filtro avversariale e Vault. Non copiarne l'identita': trasformali in dipolo, punto-zero e osservabile. Nel report la sezione `Contaminazione cognitiva` e' obbligatoria: se non usi adapter o archivio CE, dichiara `CE-none:` e il motivo specifico. tools/data/agent_field_live.md:888:### Contaminazione cognitiva tools/data/agent_field_live.md:922:## Archivio enzimi cognitivi — richiamo contestuale tools/data/agent_field_live.md:923:Archivio generato: 2026-05-08T20:49:15.084998+00:00 · 260 voci. Questo e' un substrate selector: non usare il substrato come claim. Tieni le teorie scientifiche nel focus e usa CE-* solo per costruire combo corta: assioma/metodo + osservazione/funzione + teoria/focus + null test. Se nessuna voce regge, dichiara `CE-none:` con motivo specifico nella Contaminazione cognitiva. `none` generico non e' valido. tools/data/agent_field_live.md:927:- assioma/metodo: CE-0117 [method_axiom] score=58 overlap=7 · 2. La cascata della possibilità tools/data/agent_field_live.md:930:- osservazione primaria: CE-0038 [corpus_primary_observation] score=81 overlap=9 · [47] NID 598 — R dell'Istanza - L' equilibrio tra estremi del Modello D-ND tools/data/agent_field_live.md:933:- funzione/formalizzazione: CE-0002 [corpus_formal_function] score=89 overlap=2 · Funzione tools/data/agent_field_live.md:936:- teoria/focus scientifico: CE-0027 [corpus_project_architecture] score=75 overlap=7 · [114] NID 1931 — Modello D-ND: Formalizzazione Assiomatica, Emergenza Quantistica e Implic tools/data/agent_field_live.md:939:- enzima/kernel: CE-0001 [lab_operational_context] score=95 overlap=3 · Adapter 3: KSAR reiterative semantic kernel tools/data/agent_field_live.md:943:- CE-0001 [lab_operational_context/strumento_lab/lab_cycle] score=95 overlap=3 · Adapter 3: KSAR reiterative semantic kernel tools/data/agent_field_live.md:946:- CE-0002 [corpus_formal_function/regola_primaria/campo_dnd] score=89 overlap=2 · Funzione tools/data/agent_field_live.md:949:- CE-0019 [lab_operational_context/contaminante_dnd/campo_dnd] score=84 overlap=9 · Respiro fuori-tempo tools/data/agent_field_live.md:952:- CE-0030 [corpus_project_architecture/contaminante_dnd/campo_dnd] score=82 overlap=10 · [69] NID 1353 — Documento di Sintesi sul Modello Duale Non-Duale (D-ND) e la Risultante "R tools/data/agent_field_live.md:955:- CE-0038 [corpus_primary_observation/contaminante_dnd/campo_dnd] score=81 overlap=9 · [47] NID 598 — R dell'Istanza - L' equilibrio tra estremi del Modello D-ND tools/data/agent_field_live.md:958:- CE-0004 [corpus_project_architecture/contaminante_dnd/campo_dnd] score=79 overlap=4 · [3] NID 142 — RAG per Assistente basato sul modello Duale non-Duale tools/data/agent_field_live.md:961:- CE-0005 [corpus_cognitive_prompt/contaminante_dnd/campo_dnd] score=79 overlap=4 · [82] NID 2321 — Prompt per Motore di Inferenza Quantistica Duale-Non-Duale (D-ND) tools/data/agent_field_live.md:964:- CE-0003 [corpus_formal_function/contaminante_dnd/campo_dnd] score=79 overlap=2 · Titolo Assiomatico Combinato Rivisto: "Ottimizzazione Unificata e Manifestazione della Ris tools/data/agent_field_live.md:1272:Se il campo contiene adapter cognitivi o archivio CE, la sezione `Contaminazione cognitiva` deve nominare almeno una voce `CE-*`, YSN, Cornelius, KSAR, PVI/Vault usata nella combo, oppure `CE-none:` con motivo specifico e verificabile. `none` generico significa che il campo e' stato visto ma non metabolizzato. codex La mossa minima utile è un audit regressivo leggero: non ricalcolo il perimetro fisico pesante, ma produco un artefatto row-aligned che unisce full physical null N=32, null graph/label-degree N=128 e reader separati `centroid_only`/`knn_only`. Scrivo uno script dedicato così il risultato è ripetibile. apply patch patch: completed /opt/MM_D-ND/tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py diff --git a/tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py b/tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..c77d835ea47e2103d14cb466fae258e4764c5398 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py @@ -0,0 +1,129 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Reader-regression audit for graph-only BOUNDARY residues. + +This pass does not promote logistic/percolation as physical candidates. It joins +the existing row-aligned full physical-internal null with the graph mechanism +ablation table and asks which reader component reconstructs the 27/27 hit. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + + +TARGETS = [ + "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", + "percolation:cycle_9", +] + + +def load_json(path: str) -> dict[str, Any]: + return json.loads(Path(path).read_text(encoding="utf-8")) + + +def row_by_name(rows: list[dict[str, Any]]) -> dict[str, dict[str, Any]]: + return {row["domain_window"] if "domain_window" in row else row["target"]: row for row in rows} + + +def classify_component(row: dict[str, Any], physical: dict[str, Any]) -> str: + if physical["null_eq_full"] > 0 and row["centroid_only_no_knn_hits"] == row["full_hits"]: + if row["knn_only_no_centroid_hits"] == row["full_hits"]: + return "label_geometry_centroid_and_knn_reconstruct; physical_internal_reconstructs" + return "label_geometry_centroid_reconstructs; physical_internal_reconstructs" + if row["knn_only_no_centroid_hits"] == row["full_hits"]: + return "knn_topology_reconstructs; physical_internal_reconstructs" + return "component_cost_visible" + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + physical_data = load_json(args.physical) + graph_data = load_json(args.graph) + physical_rows = row_by_name(physical_data["rows"]) + graph_rows = row_by_name(graph_data["target_rows"]) + + rows = [] + for target in TARGETS: + graph = graph_rows[target] + physical = physical_rows[target] + rows.append( + { + "target": target, + "observed_full_reader": f"{graph['full_hits']}/{graph_data['summary']['reader_runs']}", + "physical_internal_null": { + "ge_observed": f"{physical['null_ge_observed']}/{physical_data['params']['null_trials']}", + "eq_full": f"{physical['null_eq_full']}/{physical_data['params']['null_trials']}", + "raw_p": physical["raw_p"], + "distribution": physical["null_hit_distribution"], + }, + "graph_label_degree_nulls": { + "label_permutation_ge_full": f"{graph['label_permutation_ge_full']}/{graph_data['params']['null_trials']}", + "label_permutation_raw_p": graph["label_permutation_raw_p"], + "degree_rewire_ge_full": f"{graph['degree_rewire_ge_full']}/{graph_data['params']['null_trials']}", + "degree_rewire_raw_p": graph["degree_rewire_raw_p"], + "feature_column_shuffle_ge_full": f"{graph['feature_column_shuffle_ge_full']}/{graph_data['params']['null_trials']}", + "feature_column_shuffle_raw_p": graph["feature_column_shuffle_raw_p"], + }, + "independent_readers": { + "centroid_only_no_knn": f"{graph['centroid_only_no_knn_hits']}/{graph_data['summary']['reader_runs']}", + "knn_only_no_centroid": f"{graph['knn_only_no_centroid_hits']}/{graph_data['summary']['reader_runs']}", + }, + "component_ablation": { + "drop_without_canonical": graph["drop_without_canonical"], + "drop_without_sr_local": graph["drop_without_sr_local"], + "drop_without_shuffle_z": graph["drop_without_shuffle_z"], + "components_that_drop_full_residue": graph["components_that_drop_full_residue"], + }, + "reader_component": classify_component(graph, physical), + "promotion_state": "not_physical_candidate_in_current_perimeter", + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_reader_regression_audit", + "question": "Which BOUNDARY reader component reconstructs the graph-only logistic/percolation 27/27 hit after physical-internal and graph nulls?", + "source_files": { + "physical_internal": args.physical, + "graph_mechanism": args.graph, + }, + "observable_contract": { + "claim": "the graph-only target is reader-regressed if physical-internal nulls and two independent reader projections reconstruct the observed full-reader hit", + "observable": "target hit count across 27 row-aligned graph-reader reads", + "operator": "join physical-internal null, label/degree/feature null, centroid-only reader and kNN-only reader on the same target rows", + "denominator": "13 BOUNDARY rows; 27 reader reads; physical null N=32; graph nulls N=128", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N from source JSONs, k = null trials with hit count >= observed full hits", + "non_possible": "promoting a physical candidate when physical internal null or reader-only projections reconstruct the full hit", + "not_tested": "new physical domains, higher-N physical null, raw source-label proof", + }, + "summary": { + "targets": TARGETS, + "reader_runs": graph_data["summary"]["reader_runs"], + "physical_null_trials": physical_data["params"]["null_trials"], + "graph_null_trials": graph_data["params"]["null_trials"], + "all_targets_reader_regressed": all( + row["promotion_state"] == "not_physical_candidate_in_current_perimeter" for row in rows + ), + }, + "rows": rows, + } + Path(args.out).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + Path(args.out).write_text(json.dumps(output, indent=2, ensure_ascii=False) + "\n", encoding="utf-8") + print(f"wrote={args.out}") + for row in rows: + print(f"{row['target']}\t{row['reader_component']}\t{row['promotion_state']}") + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--physical", default="tools/data/boundary_physical_internal_null_20260528_2042.json") + parser.add_argument("--graph", default="tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json") + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_reader_regression_audit_20260528_2138.json") + run(parser.parse_args()) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py b/tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..c77d835ea47e2103d14cb466fae258e4764c5398 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py @@ -0,0 +1,129 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Reader-regression audit for graph-only BOUNDARY residues. + +This pass does not promote logistic/percolation as physical candidates. It joins +the existing row-aligned full physical-internal null with the graph mechanism +ablation table and asks which reader component reconstructs the 27/27 hit. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + + +TARGETS = [ + "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", + "percolation:cycle_9", +] + + +def load_json(path: str) -> dict[str, Any]: + return json.loads(Path(path).read_text(encoding="utf-8")) + + +def row_by_name(rows: list[dict[str, Any]]) -> dict[str, dict[str, Any]]: + return {row["domain_window"] if "domain_window" in row else row["target"]: row for row in rows} + + +def classify_component(row: dict[str, Any], physical: dict[str, Any]) -> str: + if physical["null_eq_full"] > 0 and row["centroid_only_no_knn_hits"] == row["full_hits"]: + if row["knn_only_no_centroid_hits"] == row["full_hits"]: + return "label_geometry_centroid_and_knn_reconstruct; physical_internal_reconstructs" + return "label_geometry_centroid_reconstructs; physical_internal_reconstructs" + if row["knn_only_no_centroid_hits"] == row["full_hits"]: + return "knn_topology_reconstructs; physical_internal_reconstructs" + return "component_cost_visible" + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + physical_data = load_json(args.physical) + graph_data = load_json(args.graph) + physical_rows = row_by_name(physical_data["rows"]) + graph_rows = row_by_name(graph_data["target_rows"]) + + rows = [] + for target in TARGETS: + graph = graph_rows[target] + physical = physical_rows[target] + rows.append( + { + "target": target, + "observed_full_reader": f"{graph['full_hits']}/{graph_data['summary']['reader_runs']}", + "physical_internal_null": { + "ge_observed": f"{physical['null_ge_observed']}/{physical_data['params']['null_trials']}", + "eq_full": f"{physical['null_eq_full']}/{physical_data['params']['null_trials']}", + "raw_p": physical["raw_p"], + "distribution": physical["null_hit_distribution"], + }, + "graph_label_degree_nulls": { + "label_permutation_ge_full": f"{graph['label_permutation_ge_full']}/{graph_data['params']['null_trials']}", + "label_permutation_raw_p": graph["label_permutation_raw_p"], + "degree_rewire_ge_full": f"{graph['degree_rewire_ge_full']}/{graph_data['params']['null_trials']}", + "degree_rewire_raw_p": graph["degree_rewire_raw_p"], + "feature_column_shuffle_ge_full": f"{graph['feature_column_shuffle_ge_full']}/{graph_data['params']['null_trials']}", + "feature_column_shuffle_raw_p": graph["feature_column_shuffle_raw_p"], + }, + "independent_readers": { + "centroid_only_no_knn": f"{graph['centroid_only_no_knn_hits']}/{graph_data['summary']['reader_runs']}", + "knn_only_no_centroid": f"{graph['knn_only_no_centroid_hits']}/{graph_data['summary']['reader_runs']}", + }, + "component_ablation": { + "drop_without_canonical": graph["drop_without_canonical"], + "drop_without_sr_local": graph["drop_without_sr_local"], + "drop_without_shuffle_z": graph["drop_without_shuffle_z"], + "components_that_drop_full_residue": graph["components_that_drop_full_residue"], + }, + "reader_component": classify_component(graph, physical), + "promotion_state": "not_physical_candidate_in_current_perimeter", + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_reader_regression_audit", + "question": "Which BOUNDARY reader component reconstructs the graph-only logistic/percolation 27/27 hit after physical-internal and graph nulls?", + "source_files": { + "physical_internal": args.physical, + "graph_mechanism": args.graph, + }, + "observable_contract": { + "claim": "the graph-only target is reader-regressed if physical-internal nulls and two independent reader projections reconstruct the observed full-reader hit", + "observable": "target hit count across 27 row-aligned graph-reader reads", + "operator": "join physical-internal null, label/degree/feature null, centroid-only reader and kNN-only reader on the same target rows", + "denominator": "13 BOUNDARY rows; 27 reader reads; physical null N=32; graph nulls N=128", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N from source JSONs, k = null trials with hit count >= observed full hits", + "non_possible": "promoting a physical candidate when physical internal null or reader-only projections reconstruct the full hit", + "not_tested": "new physical domains, higher-N physical null, raw source-label proof", + }, + "summary": { + "targets": TARGETS, + "reader_runs": graph_data["summary"]["reader_runs"], + "physical_null_trials": physical_data["params"]["null_trials"], + "graph_null_trials": graph_data["params"]["null_trials"], + "all_targets_reader_regressed": all( + row["promotion_state"] == "not_physical_candidate_in_current_perimeter" for row in rows + ), + }, + "rows": rows, + } + Path(args.out).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + Path(args.out).write_text(json.dumps(output, indent=2, ensure_ascii=False) + "\n", encoding="utf-8") + print(f"wrote={args.out}") + for row in rows: + print(f"{row['target']}\t{row['reader_component']}\t{row['promotion_state']}") + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--physical", default="tools/data/boundary_physical_internal_null_20260528_2042.json") + parser.add_argument("--graph", default="tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json") + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_reader_regression_audit_20260528_2138.json") + run(parser.parse_args()) + + +if __name__ == "__main__": + main() codex Lo script ora materializza l’audit come JSON, usando solo fonti già row-aligned e confrontabili per target. Lo eseguo e poi leggo l’output prima di scrivere il report finale. exec /bin/bash -lc "env | grep -E 'ANTHROPIC_API_KEY|OPENAI_API_KEY' || true" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: exec /bin/bash -lc 'python3 -m py_compile tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: diff --git a/tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py b/tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..c77d835ea47e2103d14cb466fae258e4764c5398 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py @@ -0,0 +1,129 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Reader-regression audit for graph-only BOUNDARY residues. + +This pass does not promote logistic/percolation as physical candidates. It joins +the existing row-aligned full physical-internal null with the graph mechanism +ablation table and asks which reader component reconstructs the 27/27 hit. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + + +TARGETS = [ + "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", + "percolation:cycle_9", +] + + +def load_json(path: str) -> dict[str, Any]: + return json.loads(Path(path).read_text(encoding="utf-8")) + + +def row_by_name(rows: list[dict[str, Any]]) -> dict[str, dict[str, Any]]: + return {row["domain_window"] if "domain_window" in row else row["target"]: row for row in rows} + + +def classify_component(row: dict[str, Any], physical: dict[str, Any]) -> str: + if physical["null_eq_full"] > 0 and row["centroid_only_no_knn_hits"] == row["full_hits"]: + if row["knn_only_no_centroid_hits"] == row["full_hits"]: + return "label_geometry_centroid_and_knn_reconstruct; physical_internal_reconstructs" + return "label_geometry_centroid_reconstructs; physical_internal_reconstructs" + if row["knn_only_no_centroid_hits"] == row["full_hits"]: + return "knn_topology_reconstructs; physical_internal_reconstructs" + return "component_cost_visible" + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + physical_data = load_json(args.physical) + graph_data = load_json(args.graph) + physical_rows = row_by_name(physical_data["rows"]) + graph_rows = row_by_name(graph_data["target_rows"]) + + rows = [] + for target in TARGETS: + graph = graph_rows[target] + physical = physical_rows[target] + rows.append( + { + "target": target, + "observed_full_reader": f"{graph['full_hits']}/{graph_data['summary']['reader_runs']}", + "physical_internal_null": { + "ge_observed": f"{physical['null_ge_observed']}/{physical_data['params']['null_trials']}", + "eq_full": f"{physical['null_eq_full']}/{physical_data['params']['null_trials']}", + "raw_p": physical["raw_p"], + "distribution": physical["null_hit_distribution"], + }, + "graph_label_degree_nulls": { + "label_permutation_ge_full": f"{graph['label_permutation_ge_full']}/{graph_data['params']['null_trials']}", + "label_permutation_raw_p": graph["label_permutation_raw_p"], + "degree_rewire_ge_full": f"{graph['degree_rewire_ge_full']}/{graph_data['params']['null_trials']}", + "degree_rewire_raw_p": graph["degree_rewire_raw_p"], + "feature_column_shuffle_ge_full": f"{graph['feature_column_shuffle_ge_full']}/{graph_data['params']['null_trials']}", + "feature_column_shuffle_raw_p": graph["feature_column_shuffle_raw_p"], + }, + "independent_readers": { + "centroid_only_no_knn": f"{graph['centroid_only_no_knn_hits']}/{graph_data['summary']['reader_runs']}", + "knn_only_no_centroid": f"{graph['knn_only_no_centroid_hits']}/{graph_data['summary']['reader_runs']}", + }, + "component_ablation": { + "drop_without_canonical": graph["drop_without_canonical"], + "drop_without_sr_local": graph["drop_without_sr_local"], + "drop_without_shuffle_z": graph["drop_without_shuffle_z"], + "components_that_drop_full_residue": graph["components_that_drop_full_residue"], + }, + "reader_component": classify_component(graph, physical), + "promotion_state": "not_physical_candidate_in_current_perimeter", + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_reader_regression_audit", + "question": "Which BOUNDARY reader component reconstructs the graph-only logistic/percolation 27/27 hit after physical-internal and graph nulls?", + "source_files": { + "physical_internal": args.physical, + "graph_mechanism": args.graph, + }, + "observable_contract": { + "claim": "the graph-only target is reader-regressed if physical-internal nulls and two independent reader projections reconstruct the observed full-reader hit", + "observable": "target hit count across 27 row-aligned graph-reader reads", + "operator": "join physical-internal null, label/degree/feature null, centroid-only reader and kNN-only reader on the same target rows", + "denominator": "13 BOUNDARY rows; 27 reader reads; physical null N=32; graph nulls N=128", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N from source JSONs, k = null trials with hit count >= observed full hits", + "non_possible": "promoting a physical candidate when physical internal null or reader-only projections reconstruct the full hit", + "not_tested": "new physical domains, higher-N physical null, raw source-label proof", + }, + "summary": { + "targets": TARGETS, + "reader_runs": graph_data["summary"]["reader_runs"], + "physical_null_trials": physical_data["params"]["null_trials"], + "graph_null_trials": graph_data["params"]["null_trials"], + "all_targets_reader_regressed": all( + row["promotion_state"] == "not_physical_candidate_in_current_perimeter" for row in rows + ), + }, + "rows": rows, + } + Path(args.out).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + Path(args.out).write_text(json.dumps(output, indent=2, ensure_ascii=False) + "\n", encoding="utf-8") + print(f"wrote={args.out}") + for row in rows: + print(f"{row['target']}\t{row['reader_component']}\t{row['promotion_state']}") + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--physical", default="tools/data/boundary_physical_internal_null_20260528_2042.json") + parser.add_argument("--graph", default="tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json") + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_reader_regression_audit_20260528_2138.json") + run(parser.parse_args()) + + +if __name__ == "__main__": + main() exec /bin/bash -lc 'python3 tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py --out tools/data/boundary_reader_regression_audit_20260528_2138.json' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: wrote=tools/data/boundary_reader_regression_audit_20260528_2138.json logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 label_geometry_centroid_and_knn_reconstruct; physical_internal_reconstructs not_physical_candidate_in_current_perimeter percolation:cycle_9 label_geometry_centroid_and_knn_reconstruct; physical_internal_reconstructs not_physical_candidate_in_current_perimeter diff --git a/tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py b/tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..c77d835ea47e2103d14cb466fae258e4764c5398 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py @@ -0,0 +1,129 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Reader-regression audit for graph-only BOUNDARY residues. + +This pass does not promote logistic/percolation as physical candidates. It joins +the existing row-aligned full physical-internal null with the graph mechanism +ablation table and asks which reader component reconstructs the 27/27 hit. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + + +TARGETS = [ + "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", + "percolation:cycle_9", +] + + +def load_json(path: str) -> dict[str, Any]: + return json.loads(Path(path).read_text(encoding="utf-8")) + + +def row_by_name(rows: list[dict[str, Any]]) -> dict[str, dict[str, Any]]: + return {row["domain_window"] if "domain_window" in row else row["target"]: row for row in rows} + + +def classify_component(row: dict[str, Any], physical: dict[str, Any]) -> str: + if physical["null_eq_full"] > 0 and row["centroid_only_no_knn_hits"] == row["full_hits"]: + if row["knn_only_no_centroid_hits"] == row["full_hits"]: + return "label_geometry_centroid_and_knn_reconstruct; physical_internal_reconstructs" + return "label_geometry_centroid_reconstructs; physical_internal_reconstructs" + if row["knn_only_no_centroid_hits"] == row["full_hits"]: + return "knn_topology_reconstructs; physical_internal_reconstructs" + return "component_cost_visible" + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + physical_data = load_json(args.physical) + graph_data = load_json(args.graph) + physical_rows = row_by_name(physical_data["rows"]) + graph_rows = row_by_name(graph_data["target_rows"]) + + rows = [] + for target in TARGETS: + graph = graph_rows[target] + physical = physical_rows[target] + rows.append( + { + "target": target, + "observed_full_reader": f"{graph['full_hits']}/{graph_data['summary']['reader_runs']}", + "physical_internal_null": { + "ge_observed": f"{physical['null_ge_observed']}/{physical_data['params']['null_trials']}", + "eq_full": f"{physical['null_eq_full']}/{physical_data['params']['null_trials']}", + "raw_p": physical["raw_p"], + "distribution": physical["null_hit_distribution"], + }, + "graph_label_degree_nulls": { + "label_permutation_ge_full": f"{graph['label_permutation_ge_full']}/{graph_data['params']['null_trials']}", + "label_permutation_raw_p": graph["label_permutation_raw_p"], + "degree_rewire_ge_full": f"{graph['degree_rewire_ge_full']}/{graph_data['params']['null_trials']}", + "degree_rewire_raw_p": graph["degree_rewire_raw_p"], + "feature_column_shuffle_ge_full": f"{graph['feature_column_shuffle_ge_full']}/{graph_data['params']['null_trials']}", + "feature_column_shuffle_raw_p": graph["feature_column_shuffle_raw_p"], + }, + "independent_readers": { + "centroid_only_no_knn": f"{graph['centroid_only_no_knn_hits']}/{graph_data['summary']['reader_runs']}", + "knn_only_no_centroid": f"{graph['knn_only_no_centroid_hits']}/{graph_data['summary']['reader_runs']}", + }, + "component_ablation": { + "drop_without_canonical": graph["drop_without_canonical"], + "drop_without_sr_local": graph["drop_without_sr_local"], + "drop_without_shuffle_z": graph["drop_without_shuffle_z"], + "components_that_drop_full_residue": graph["components_that_drop_full_residue"], + }, + "reader_component": classify_component(graph, physical), + "promotion_state": "not_physical_candidate_in_current_perimeter", + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_reader_regression_audit", + "question": "Which BOUNDARY reader component reconstructs the graph-only logistic/percolation 27/27 hit after physical-internal and graph nulls?", + "source_files": { + "physical_internal": args.physical, + "graph_mechanism": args.graph, + }, + "observable_contract": { + "claim": "the graph-only target is reader-regressed if physical-internal nulls and two independent reader projections reconstruct the observed full-reader hit", + "observable": "target hit count across 27 row-aligned graph-reader reads", + "operator": "join physical-internal null, label/degree/feature null, centroid-only reader and kNN-only reader on the same target rows", + "denominator": "13 BOUNDARY rows; 27 reader reads; physical null N=32; graph nulls N=128", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N from source JSONs, k = null trials with hit count >= observed full hits", + "non_possible": "promoting a physical candidate when physical internal null or reader-only projections reconstruct the full hit", + "not_tested": "new physical domains, higher-N physical null, raw source-label proof", + }, + "summary": { + "targets": TARGETS, + "reader_runs": graph_data["summary"]["reader_runs"], + "physical_null_trials": physical_data["params"]["null_trials"], + "graph_null_trials": graph_data["params"]["null_trials"], + "all_targets_reader_regressed": all( + row["promotion_state"] == "not_physical_candidate_in_current_perimeter" for row in rows + ), + }, + "rows": rows, + } + Path(args.out).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + Path(args.out).write_text(json.dumps(output, indent=2, ensure_ascii=False) + "\n", encoding="utf-8") + print(f"wrote={args.out}") + for row in rows: + print(f"{row['target']}\t{row['reader_component']}\t{row['promotion_state']}") + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--physical", default="tools/data/boundary_physical_internal_null_20260528_2042.json") + parser.add_argument("--graph", default="tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json") + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_reader_regression_audit_20260528_2138.json") + run(parser.parse_args()) + + +if __name__ == "__main__": + main() exec /bin/bash -lc "python3 - <<'PY' import json p='tools/data/boundary_reader_regression_audit_20260528_2138.json' d=json.load(open(p)) print(json.dumps(d['summary'], indent=2)) for row in d['rows']: print('\\n', row['target']) print(json.dumps(row, indent=2)) PY" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: { "targets": [ "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", "percolation:cycle_9" ], "reader_runs": 27, "physical_null_trials": 32, "graph_null_trials": 128, "all_targets_reader_regressed": true } logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 { "target": "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", "observed_full_reader": "27/27", "physical_internal_null": { "ge_observed": "32/32", "eq_full": "32/32", "raw_p": 1.0, "distribution": { "27": 32 } }, "graph_label_degree_nulls": { "label_permutation_ge_full": "62/128", "label_permutation_raw_p": 0.484375, "degree_rewire_ge_full": "1/128", "degree_rewire_raw_p": 0.0078125, "feature_column_shuffle_ge_full": "4/128", "feature_column_shuffle_raw_p": 0.03125 }, "independent_readers": { "centroid_only_no_knn": "27/27", "knn_only_no_centroid": "27/27" }, "component_ablation": { "drop_without_canonical": 9, "drop_without_sr_local": 0, "drop_without_shuffle_z": 0, "components_that_drop_full_residue": [ "canonical_features" ] }, "reader_component": "label_geometry_centroid_and_knn_reconstruct; physical_internal_reconstructs", "promotion_state": "not_physical_candidate_in_current_perimeter" } percolation:cycle_9 { "target": "percolation:cycle_9", "observed_full_reader": "27/27", "physical_internal_null": { "ge_observed": "31/32", "eq_full": "31/32", "raw_p": 0.96875, "distribution": { "13": 1, "27": 31 } }, "graph_label_degree_nulls": { "label_permutation_ge_full": "69/128", "label_permutation_raw_p": 0.5390625, "degree_rewire_ge_full": "95/128", "degree_rewire_raw_p": 0.7421875, "feature_column_shuffle_ge_full": "31/128", "feature_column_shuffle_raw_p": 0.2421875 }, "independent_readers": { "centroid_only_no_knn": "27/27", "knn_only_no_centroid": "27/27" }, "component_ablation": { "drop_without_canonical": 3, "drop_without_sr_local": 0, "drop_without_shuffle_z": 9, "components_that_drop_full_residue": [ "canonical_features", "shuffle_z_features" ] }, "reader_component": "label_geometry_centroid_and_knn_reconstruct; physical_internal_reconstructs", "promotion_state": "not_physical_candidate_in_current_perimeter" } diff --git a/tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py b/tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..c77d835ea47e2103d14cb466fae258e4764c5398 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py @@ -0,0 +1,129 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Reader-regression audit for graph-only BOUNDARY residues. + +This pass does not promote logistic/percolation as physical candidates. It joins +the existing row-aligned full physical-internal null with the graph mechanism +ablation table and asks which reader component reconstructs the 27/27 hit. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + + +TARGETS = [ + "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", + "percolation:cycle_9", +] + + +def load_json(path: str) -> dict[str, Any]: + return json.loads(Path(path).read_text(encoding="utf-8")) + + +def row_by_name(rows: list[dict[str, Any]]) -> dict[str, dict[str, Any]]: + return {row["domain_window"] if "domain_window" in row else row["target"]: row for row in rows} + + +def classify_component(row: dict[str, Any], physical: dict[str, Any]) -> str: + if physical["null_eq_full"] > 0 and row["centroid_only_no_knn_hits"] == row["full_hits"]: + if row["knn_only_no_centroid_hits"] == row["full_hits"]: + return "label_geometry_centroid_and_knn_reconstruct; physical_internal_reconstructs" + return "label_geometry_centroid_reconstructs; physical_internal_reconstructs" + if row["knn_only_no_centroid_hits"] == row["full_hits"]: + return "knn_topology_reconstructs; physical_internal_reconstructs" + return "component_cost_visible" + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + physical_data = load_json(args.physical) + graph_data = load_json(args.graph) + physical_rows = row_by_name(physical_data["rows"]) + graph_rows = row_by_name(graph_data["target_rows"]) + + rows = [] + for target in TARGETS: + graph = graph_rows[target] + physical = physical_rows[target] + rows.append( + { + "target": target, + "observed_full_reader": f"{graph['full_hits']}/{graph_data['summary']['reader_runs']}", + "physical_internal_null": { + "ge_observed": f"{physical['null_ge_observed']}/{physical_data['params']['null_trials']}", + "eq_full": f"{physical['null_eq_full']}/{physical_data['params']['null_trials']}", + "raw_p": physical["raw_p"], + "distribution": physical["null_hit_distribution"], + }, + "graph_label_degree_nulls": { + "label_permutation_ge_full": f"{graph['label_permutation_ge_full']}/{graph_data['params']['null_trials']}", + "label_permutation_raw_p": graph["label_permutation_raw_p"], + "degree_rewire_ge_full": f"{graph['degree_rewire_ge_full']}/{graph_data['params']['null_trials']}", + "degree_rewire_raw_p": graph["degree_rewire_raw_p"], + "feature_column_shuffle_ge_full": f"{graph['feature_column_shuffle_ge_full']}/{graph_data['params']['null_trials']}", + "feature_column_shuffle_raw_p": graph["feature_column_shuffle_raw_p"], + }, + "independent_readers": { + "centroid_only_no_knn": f"{graph['centroid_only_no_knn_hits']}/{graph_data['summary']['reader_runs']}", + "knn_only_no_centroid": f"{graph['knn_only_no_centroid_hits']}/{graph_data['summary']['reader_runs']}", + }, + "component_ablation": { + "drop_without_canonical": graph["drop_without_canonical"], + "drop_without_sr_local": graph["drop_without_sr_local"], + "drop_without_shuffle_z": graph["drop_without_shuffle_z"], + "components_that_drop_full_residue": graph["components_that_drop_full_residue"], + }, + "reader_component": classify_component(graph, physical), + "promotion_state": "not_physical_candidate_in_current_perimeter", + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_reader_regression_audit", + "question": "Which BOUNDARY reader component reconstructs the graph-only logistic/percolation 27/27 hit after physical-internal and graph nulls?", + "source_files": { + "physical_internal": args.physical, + "graph_mechanism": args.graph, + }, + "observable_contract": { + "claim": "the graph-only target is reader-regressed if physical-internal nulls and two independent reader projections reconstruct the observed full-reader hit", + "observable": "target hit count across 27 row-aligned graph-reader reads", + "operator": "join physical-internal null, label/degree/feature null, centroid-only reader and kNN-only reader on the same target rows", + "denominator": "13 BOUNDARY rows; 27 reader reads; physical null N=32; graph nulls N=128", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N from source JSONs, k = null trials with hit count >= observed full hits", + "non_possible": "promoting a physical candidate when physical internal null or reader-only projections reconstruct the full hit", + "not_tested": "new physical domains, higher-N physical null, raw source-label proof", + }, + "summary": { + "targets": TARGETS, + "reader_runs": graph_data["summary"]["reader_runs"], + "physical_null_trials": physical_data["params"]["null_trials"], + "graph_null_trials": graph_data["params"]["null_trials"], + "all_targets_reader_regressed": all( + row["promotion_state"] == "not_physical_candidate_in_current_perimeter" for row in rows + ), + }, + "rows": rows, + } + Path(args.out).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + Path(args.out).write_text(json.dumps(output, indent=2, ensure_ascii=False) + "\n", encoding="utf-8") + print(f"wrote={args.out}") + for row in rows: + print(f"{row['target']}\t{row['reader_component']}\t{row['promotion_state']}") + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--physical", default="tools/data/boundary_physical_internal_null_20260528_2042.json") + parser.add_argument("--graph", default="tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json") + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_reader_regression_audit_20260528_2138.json") + run(parser.parse_args()) + + +if __name__ == "__main__": + main() codex L’audit produce una chiusura netta nel perimetro corrente: entrambi i target restano `27/27`, ma vengono ricostruiti sia dal null fisico interno sia dai due reader separati centroid/kNN. Ora scrivo il report richiesto con source directive, contratto, blocco regressivo e criterio di ritorno. apply patch patch: completed /opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260528_2138.md diff --git a/tools/data/reports/agent_20260528_2138.md b/tools/data/reports/agent_20260528_2138.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a2c0796e4c64b046072674ac2bcf5cc743157cb0 --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260528_2138.md @@ -0,0 +1,87 @@ +# Agent Report - Reader Regression Audit +**Date**: 2026-05-28 21:38 +**Tension explored**: BOUNDARY / reader-regression of graph-only residues +**verdict**: CONSTRAINT - Nel perimetro corrente `13 x 27`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` e `percolation:cycle_9` non sono promuovibili come candidati fisici. Il loro `27/27` viene ricostruito dal null fisico interno e da due reader separati (`centroid_only_no_knn`, `knn_only_no_centroid`). Il componente attivo e' la geometria del reader label/centroid/kNN applicata alle feature canoniche; non una dinamica fisica B osservabile nel perimetro attuale. +observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate +observables_used: [target_graph_bridge_hits, physical_internal_null_hits, label_permutation_ge_full, degree_rewire_ge_full, feature_column_shuffle_ge_full, centroid_only_no_knn_hits, knn_only_no_centroid_hits] +ssp_value: yes + +**observable_contract**: claim=il target graph-only e' reader-regressed se null fisico interno e due reader indipendenti ricostruiscono il full-reader hit; observable=target hit count su 27 letture row-aligned; operator=join regressivo tra physical-internal null, null label/degree/feature e reader centroid/kNN separati; denominator=13 righe BOUNDARY, 27 reader reads, physical null N=32, graph null N=128; p_value_definition=right-tail raw_p=k/N dai JSON sorgente, k = trial null con hit count >= observed full hits; non_possible=promuovere candidato fisico quando null fisico interno o reader-only projection ricostruiscono il full hit; not_tested=nuovi domini fisici, physical null N=128, prova analitica delle source label. + +## Source directive +Seguita la direttiva one-shot in `tools/data/agent_field_live.md`: non cercare nuova promozione fisica degli stessi residui, non ripetere un preflight single-reader, trasformare il blocco in audit regressivo del reader BOUNDARY, confrontando null fisico interno, null graph/label-degree e almeno due reader indipendenti. + +## Respiro fuori-tempo +- **Combo**: A9 terzo incluso + A11 combo + BOUNDARY `8 GUE / 5 Poisson` + grafo conoscenza come reader + CE-0001 KSAR come reiterazione regressiva del kernel 20:42. +- **Dipolo / punto-zero**: dinamica fisica interna / geometria del reader. Punto-zero: la stessa riga target quando il nome fisico resta fisso ma il generatore o il predicate del reader cambia. +- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e bicono possibile/non-possibile; il reader e' trattato come superficie topologica, non come prova fisica. +- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 letto nel campo vivo come adapter KSAR; usato per reiterare il blocco 20:42 senza cambiare perimetro. CE-0117 resta sullo sfondo come cascata della possibilita': il risultato cade nel seme solo se diventa osservabile e portabile. +- **Proto-ipotesi**: se un target resta candidato quando separo centroid reader e kNN reader, e cade solo quando altero gruppi di feature, il residuo appartiene al predicate feature-label del reader. +- **Possibile/non-possibile**: possibile = costruire una cache row-aligned per futuri null fisici ad alto N; non-possibile = chiamare logistica/percolation candidati fisici nel perimetro corrente. +- **Movimento A->M->B**: fisico A = confine GUE/Poisson con residui logistica/percolation; matematica M = predicate kNN/centroid su feature canoniche; fisico B = null interno di orbita/cluster. B non emerge come costo: resta vincolo sul reader. + +## Aderenza alla direzione +- `relation`: `follows_direction` +- `why`: l'esperimento chiude il blocco lasciato dal preflight usando il full `27/27` gia' computato, lo confronta con null graph/label-degree e separa due reader indipendenti. +- `not_drift`: non aggiunge domini, non torna a V_c/phi/Sturmian, non promuove i target; lavora sul nodo regressivo nominato dalla direzione viva. +- `seed_residue`: resta da alzare il physical null da N=32 a N=128 solo se serve quantificare meglio il costo, non per riaprire la promozione. +- `return_criterion`: ritorno al seme solo con cache row-aligned che produce, per ogni target, `observed 27/27` contro physical-null N>=128 e contro null graph N-matched sullo stesso denominatore. + +## Blocco regressivo +- `block_origin`: `agent_20260528_2042` ha mostrato ricostruzione single-reader `128/128`; la direttiva chiede di non ripetere quel blocco ma di auditare il reader. +- `node_regressivo`: predicate BOUNDARY prima della fusione tra feature canoniche, label geometry, centroid e kNN. +- `dipolo`: fisico interno / reader matematico. +- `possibile/non-possibile`: possibile = audit computabile e row-aligned; non-possibile = promozione fisica dei due residui nel perimetro attuale. +- `det+1_patch_risk`: aumentare N o aggiungere nuovi domini per salvare il candidato accumula calcolo senza separare il reader. +- `det-1_next_move`: cache feature row-aligned che registra per ogni trial target le feature sostitutive e il risultato per ciascun reader, cosi il componente che ricostruisce resta tracciabile. +- `return_criterion`: se un target non e' ricostruito da physical-null N>=128 e cade anche sotto almeno un reader separato, il ramo puo' tornare a test fisico; altrimenti resta reader-regressed. + +## Experiment Design +- **Script**: `tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py`. +- **Run**: `python3 tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py --out tools/data/boundary_reader_regression_audit_20260528_2138.json`. +- **Source fisica interna**: `tools/data/boundary_physical_internal_null_20260528_2042.json`. +- **Source graph/label-degree**: `tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json`. +- **Reader indipendenti**: `centroid_only_no_knn` e `knn_only_no_centroid`, confrontati col full reader sullo stesso denominatore `27`. +- **Non misurato**: nuovo full physical N=128; nuovi domini; proof fisica delle label. + +## Results +| target | observed | physical null ge/full | label perm ge | degree rewire ge | feature shuffle ge | centroid-only | kNN-only | component | +|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---| +| `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` | 27/27 | 32/32, full 32/32 | 62/128 | 1/128 | 4/128 | 27/27 | 27/27 | canonical features + label geometry | +| `percolation:cycle_9` | 27/27 | 31/32, full 31/32 | 69/128 | 95/128 | 31/128 | 27/27 | 27/27 | canonical + shuffle-z features + label geometry | + +## Re-discovery audit +- **Baseline noto piu vicino**: kNN boundary stability, centroid-margin classifier, degree-preserving graph null, feature-column shuffle, percolation-on-graph. +- **Cosa assorbe il baseline**: entrambi i target sono ricostruiti da centroid-only e kNN-only in `27/27`; il nome fisico non aggiunge costo quando il null interno ricostruisce `32/32` per logistica e `31/32` per percolation. +- **Cosa resta Lab-specific**: la separazione regressiva fra target graph-only, null fisico interno e componenti del reader BOUNDARY sul denominatore vivo `8 GUE / 5 Poisson`. +- `two_reader_boundary_confirmed`: no. +- `graph_only_residue`: `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13`, `percolation:cycle_9`. +- `scope_change_declared`: no; il report resta sul full `27/27` disponibile, con physical null N=32. +- `graph_baseline_audit`: null label/degree/feature da `20260516_1230`, N=128, stesso target e stesso denominatore. + +## Key Findings +1. Verificato: il full reader osserva entrambi i target in `27/27`. +2. Verificato: il null fisico interno ricostruisce logistica in `32/32` e percolation in `31/32` trial full. +3. Verificato: `centroid_only_no_knn` e `knn_only_no_centroid` ricostruiscono entrambi i target in `27/27`. +4. Verificato: logistica cade solo quando vengono ablate feature canoniche (`drop_without_canonical=9`); percolation cade con feature canoniche e shuffle-z (`drop_without_canonical=3`, `drop_without_shuffle_z=9`). +5. Inferito: il candidate hit e' generato dalla geometria label/centroid/kNN sulle feature canoniche, con shuffle-z aggiuntivo per percolation; non da un costo fisico interno visibile. + +## Verdict +CONSTRAINT. + +Il blocco non richiede nuova promozione, ma separazione del reader. Nel perimetro corrente la dinamica fisica e il reader matematico si confondono nel punto in cui feature canoniche e label geometry bastano a ricostruire il target. La riga puo' restare utile come caso-test del reader BOUNDARY; non entra come candidato fisico. + +## Consecutio +Costruire una cache row-aligned per physical null N>=128 solo se il prossimo ciclo deve quantificare il costo residuo. La cache deve salvare, per ogni trial e target: feature sostitutive, hit full, hit centroid-only, hit kNN-only, label-permutation baseline e degree-rewire baseline. Senza caduta sotto questa cache, i due target restano `reader_regressed`. + +## Telemetria +- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. +- `python3 -m py_compile tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py` completato. +- Run completato: `tools/data/boundary_reader_regression_audit_20260528_2138.json`. +- Worktree gia dirty prima del ciclo; modificati solo nuovo script, nuovo JSON e questo report. +- Nessun update del seme, nessuna promozione, nessun public sync. + +## Files +- Script: `tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py` +- Data: `tools/data/boundary_reader_regression_audit_20260528_2138.json` +- Report: `tools/data/reports/agent_20260528_2138.md` diff --git a/tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py b/tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..c77d835ea47e2103d14cb466fae258e4764c5398 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py @@ -0,0 +1,129 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Reader-regression audit for graph-only BOUNDARY residues. + +This pass does not promote logistic/percolation as physical candidates. It joins +the existing row-aligned full physical-internal null with the graph mechanism +ablation table and asks which reader component reconstructs the 27/27 hit. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + + +TARGETS = [ + "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", + "percolation:cycle_9", +] + + +def load_json(path: str) -> dict[str, Any]: + return json.loads(Path(path).read_text(encoding="utf-8")) + + +def row_by_name(rows: list[dict[str, Any]]) -> dict[str, dict[str, Any]]: + return {row["domain_window"] if "domain_window" in row else row["target"]: row for row in rows} + + +def classify_component(row: dict[str, Any], physical: dict[str, Any]) -> str: + if physical["null_eq_full"] > 0 and row["centroid_only_no_knn_hits"] == row["full_hits"]: + if row["knn_only_no_centroid_hits"] == row["full_hits"]: + return "label_geometry_centroid_and_knn_reconstruct; physical_internal_reconstructs" + return "label_geometry_centroid_reconstructs; physical_internal_reconstructs" + if row["knn_only_no_centroid_hits"] == row["full_hits"]: + return "knn_topology_reconstructs; physical_internal_reconstructs" + return "component_cost_visible" + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + physical_data = load_json(args.physical) + graph_data = load_json(args.graph) + physical_rows = row_by_name(physical_data["rows"]) + graph_rows = row_by_name(graph_data["target_rows"]) + + rows = [] + for target in TARGETS: + graph = graph_rows[target] + physical = physical_rows[target] + rows.append( + { + "target": target, + "observed_full_reader": f"{graph['full_hits']}/{graph_data['summary']['reader_runs']}", + "physical_internal_null": { + "ge_observed": f"{physical['null_ge_observed']}/{physical_data['params']['null_trials']}", + "eq_full": f"{physical['null_eq_full']}/{physical_data['params']['null_trials']}", + "raw_p": physical["raw_p"], + "distribution": physical["null_hit_distribution"], + }, + "graph_label_degree_nulls": { + "label_permutation_ge_full": f"{graph['label_permutation_ge_full']}/{graph_data['params']['null_trials']}", + "label_permutation_raw_p": graph["label_permutation_raw_p"], + "degree_rewire_ge_full": f"{graph['degree_rewire_ge_full']}/{graph_data['params']['null_trials']}", + "degree_rewire_raw_p": graph["degree_rewire_raw_p"], + "feature_column_shuffle_ge_full": f"{graph['feature_column_shuffle_ge_full']}/{graph_data['params']['null_trials']}", + "feature_column_shuffle_raw_p": graph["feature_column_shuffle_raw_p"], + }, + "independent_readers": { + "centroid_only_no_knn": f"{graph['centroid_only_no_knn_hits']}/{graph_data['summary']['reader_runs']}", + "knn_only_no_centroid": f"{graph['knn_only_no_centroid_hits']}/{graph_data['summary']['reader_runs']}", + }, + "component_ablation": { + "drop_without_canonical": graph["drop_without_canonical"], + "drop_without_sr_local": graph["drop_without_sr_local"], + "drop_without_shuffle_z": graph["drop_without_shuffle_z"], + "components_that_drop_full_residue": graph["components_that_drop_full_residue"], + }, + "reader_component": classify_component(graph, physical), + "promotion_state": "not_physical_candidate_in_current_perimeter", + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_reader_regression_audit", + "question": "Which BOUNDARY reader component reconstructs the graph-only logistic/percolation 27/27 hit after physical-internal and graph nulls?", + "source_files": { + "physical_internal": args.physical, + "graph_mechanism": args.graph, + }, + "observable_contract": { + "claim": "the graph-only target is reader-regressed if physical-internal nulls and two independent reader projections reconstruct the observed full-reader hit", + "observable": "target hit count across 27 row-aligned graph-reader reads", + "operator": "join physical-internal null, label/degree/feature null, centroid-only reader and kNN-only reader on the same target rows", + "denominator": "13 BOUNDARY rows; 27 reader reads; physical null N=32; graph nulls N=128", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N from source JSONs, k = null trials with hit count >= observed full hits", + "non_possible": "promoting a physical candidate when physical internal null or reader-only projections reconstruct the full hit", + "not_tested": "new physical domains, higher-N physical null, raw source-label proof", + }, + "summary": { + "targets": TARGETS, + "reader_runs": graph_data["summary"]["reader_runs"], + "physical_null_trials": physical_data["params"]["null_trials"], + "graph_null_trials": graph_data["params"]["null_trials"], + "all_targets_reader_regressed": all( + row["promotion_state"] == "not_physical_candidate_in_current_perimeter" for row in rows + ), + }, + "rows": rows, + } + Path(args.out).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + Path(args.out).write_text(json.dumps(output, indent=2, ensure_ascii=False) + "\n", encoding="utf-8") + print(f"wrote={args.out}") + for row in rows: + print(f"{row['target']}\t{row['reader_component']}\t{row['promotion_state']}") + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--physical", default="tools/data/boundary_physical_internal_null_20260528_2042.json") + parser.add_argument("--graph", default="tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json") + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_reader_regression_audit_20260528_2138.json") + run(parser.parse_args()) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/tools/data/reports/agent_20260528_2138.md b/tools/data/reports/agent_20260528_2138.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a2c0796e4c64b046072674ac2bcf5cc743157cb0 --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260528_2138.md @@ -0,0 +1,87 @@ +# Agent Report - Reader Regression Audit +**Date**: 2026-05-28 21:38 +**Tension explored**: BOUNDARY / reader-regression of graph-only residues +**verdict**: CONSTRAINT - Nel perimetro corrente `13 x 27`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` e `percolation:cycle_9` non sono promuovibili come candidati fisici. Il loro `27/27` viene ricostruito dal null fisico interno e da due reader separati (`centroid_only_no_knn`, `knn_only_no_centroid`). Il componente attivo e' la geometria del reader label/centroid/kNN applicata alle feature canoniche; non una dinamica fisica B osservabile nel perimetro attuale. +observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate +observables_used: [target_graph_bridge_hits, physical_internal_null_hits, label_permutation_ge_full, degree_rewire_ge_full, feature_column_shuffle_ge_full, centroid_only_no_knn_hits, knn_only_no_centroid_hits] +ssp_value: yes + +**observable_contract**: claim=il target graph-only e' reader-regressed se null fisico interno e due reader indipendenti ricostruiscono il full-reader hit; observable=target hit count su 27 letture row-aligned; operator=join regressivo tra physical-internal null, null label/degree/feature e reader centroid/kNN separati; denominator=13 righe BOUNDARY, 27 reader reads, physical null N=32, graph null N=128; p_value_definition=right-tail raw_p=k/N dai JSON sorgente, k = trial null con hit count >= observed full hits; non_possible=promuovere candidato fisico quando null fisico interno o reader-only projection ricostruiscono il full hit; not_tested=nuovi domini fisici, physical null N=128, prova analitica delle source label. + +## Source directive +Seguita la direttiva one-shot in `tools/data/agent_field_live.md`: non cercare nuova promozione fisica degli stessi residui, non ripetere un preflight single-reader, trasformare il blocco in audit regressivo del reader BOUNDARY, confrontando null fisico interno, null graph/label-degree e almeno due reader indipendenti. + +## Respiro fuori-tempo +- **Combo**: A9 terzo incluso + A11 combo + BOUNDARY `8 GUE / 5 Poisson` + grafo conoscenza come reader + CE-0001 KSAR come reiterazione regressiva del kernel 20:42. +- **Dipolo / punto-zero**: dinamica fisica interna / geometria del reader. Punto-zero: la stessa riga target quando il nome fisico resta fisso ma il generatore o il predicate del reader cambia. +- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e bicono possibile/non-possibile; il reader e' trattato come superficie topologica, non come prova fisica. +- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 letto nel campo vivo come adapter KSAR; usato per reiterare il blocco 20:42 senza cambiare perimetro. CE-0117 resta sullo sfondo come cascata della possibilita': il risultato cade nel seme solo se diventa osservabile e portabile. +- **Proto-ipotesi**: se un target resta candidato quando separo centroid reader e kNN reader, e cade solo quando altero gruppi di feature, il residuo appartiene al predicate feature-label del reader. +- **Possibile/non-possibile**: possibile = costruire una cache row-aligned per futuri null fisici ad alto N; non-possibile = chiamare logistica/percolation candidati fisici nel perimetro corrente. +- **Movimento A->M->B**: fisico A = confine GUE/Poisson con residui logistica/percolation; matematica M = predicate kNN/centroid su feature canoniche; fisico B = null interno di orbita/cluster. B non emerge come costo: resta vincolo sul reader. + +## Aderenza alla direzione +- `relation`: `follows_direction` +- `why`: l'esperimento chiude il blocco lasciato dal preflight usando il full `27/27` gia' computato, lo confronta con null graph/label-degree e separa due reader indipendenti. +- `not_drift`: non aggiunge domini, non torna a V_c/phi/Sturmian, non promuove i target; lavora sul nodo regressivo nominato dalla direzione viva. +- `seed_residue`: resta da alzare il physical null da N=32 a N=128 solo se serve quantificare meglio il costo, non per riaprire la promozione. +- `return_criterion`: ritorno al seme solo con cache row-aligned che produce, per ogni target, `observed 27/27` contro physical-null N>=128 e contro null graph N-matched sullo stesso denominatore. + +## Blocco regressivo +- `block_origin`: `agent_20260528_2042` ha mostrato ricostruzione single-reader `128/128`; la direttiva chiede di non ripetere quel blocco ma di auditare il reader. +- `node_regressivo`: predicate BOUNDARY prima della fusione tra feature canoniche, label geometry, centroid e kNN. +- `dipolo`: fisico interno / reader matematico. +- `possibile/non-possibile`: possibile = audit computabile e row-aligned; non-possibile = promozione fisica dei due residui nel perimetro attuale. +- `det+1_patch_risk`: aumentare N o aggiungere nuovi domini per salvare il candidato accumula calcolo senza separare il reader. +- `det-1_next_move`: cache feature row-aligned che registra per ogni trial target le feature sostitutive e il risultato per ciascun reader, cosi il componente che ricostruisce resta tracciabile. +- `return_criterion`: se un target non e' ricostruito da physical-null N>=128 e cade anche sotto almeno un reader separato, il ramo puo' tornare a test fisico; altrimenti resta reader-regressed. + +## Experiment Design +- **Script**: `tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py`. +- **Run**: `python3 tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py --out tools/data/boundary_reader_regression_audit_20260528_2138.json`. +- **Source fisica interna**: `tools/data/boundary_physical_internal_null_20260528_2042.json`. +- **Source graph/label-degree**: `tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json`. +- **Reader indipendenti**: `centroid_only_no_knn` e `knn_only_no_centroid`, confrontati col full reader sullo stesso denominatore `27`. +- **Non misurato**: nuovo full physical N=128; nuovi domini; proof fisica delle label. + +## Results +| target | observed | physical null ge/full | label perm ge | degree rewire ge | feature shuffle ge | centroid-only | kNN-only | component | +|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---| +| `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` | 27/27 | 32/32, full 32/32 | 62/128 | 1/128 | 4/128 | 27/27 | 27/27 | canonical features + label geometry | +| `percolation:cycle_9` | 27/27 | 31/32, full 31/32 | 69/128 | 95/128 | 31/128 | 27/27 | 27/27 | canonical + shuffle-z features + label geometry | + +## Re-discovery audit +- **Baseline noto piu vicino**: kNN boundary stability, centroid-margin classifier, degree-preserving graph null, feature-column shuffle, percolation-on-graph. +- **Cosa assorbe il baseline**: entrambi i target sono ricostruiti da centroid-only e kNN-only in `27/27`; il nome fisico non aggiunge costo quando il null interno ricostruisce `32/32` per logistica e `31/32` per percolation. +- **Cosa resta Lab-specific**: la separazione regressiva fra target graph-only, null fisico interno e componenti del reader BOUNDARY sul denominatore vivo `8 GUE / 5 Poisson`. +- `two_reader_boundary_confirmed`: no. +- `graph_only_residue`: `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13`, `percolation:cycle_9`. +- `scope_change_declared`: no; il report resta sul full `27/27` disponibile, con physical null N=32. +- `graph_baseline_audit`: null label/degree/feature da `20260516_1230`, N=128, stesso target e stesso denominatore. + +## Key Findings +1. Verificato: il full reader osserva entrambi i target in `27/27`. +2. Verificato: il null fisico interno ricostruisce logistica in `32/32` e percolation in `31/32` trial full. +3. Verificato: `centroid_only_no_knn` e `knn_only_no_centroid` ricostruiscono entrambi i target in `27/27`. +4. Verificato: logistica cade solo quando vengono ablate feature canoniche (`drop_without_canonical=9`); percolation cade con feature canoniche e shuffle-z (`drop_without_canonical=3`, `drop_without_shuffle_z=9`). +5. Inferito: il candidate hit e' generato dalla geometria label/centroid/kNN sulle feature canoniche, con shuffle-z aggiuntivo per percolation; non da un costo fisico interno visibile. + +## Verdict +CONSTRAINT. + +Il blocco non richiede nuova promozione, ma separazione del reader. Nel perimetro corrente la dinamica fisica e il reader matematico si confondono nel punto in cui feature canoniche e label geometry bastano a ricostruire il target. La riga puo' restare utile come caso-test del reader BOUNDARY; non entra come candidato fisico. + +## Consecutio +Costruire una cache row-aligned per physical null N>=128 solo se il prossimo ciclo deve quantificare il costo residuo. La cache deve salvare, per ogni trial e target: feature sostitutive, hit full, hit centroid-only, hit kNN-only, label-permutation baseline e degree-rewire baseline. Senza caduta sotto questa cache, i due target restano `reader_regressed`. + +## Telemetria +- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. +- `python3 -m py_compile tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py` completato. +- Run completato: `tools/data/boundary_reader_regression_audit_20260528_2138.json`. +- Worktree gia dirty prima del ciclo; modificati solo nuovo script, nuovo JSON e questo report. +- Nessun update del seme, nessuna promozione, nessun public sync. + +## Files +- Script: `tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py` +- Data: `tools/data/boundary_reader_regression_audit_20260528_2138.json` +- Report: `tools/data/reports/agent_20260528_2138.md` diff --git a/tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py b/tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..c77d835ea47e2103d14cb466fae258e4764c5398 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py @@ -0,0 +1,129 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Reader-regression audit for graph-only BOUNDARY residues. + +This pass does not promote logistic/percolation as physical candidates. It joins +the existing row-aligned full physical-internal null with the graph mechanism +ablation table and asks which reader component reconstructs the 27/27 hit. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + + +TARGETS = [ + "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", + "percolation:cycle_9", +] + + +def load_json(path: str) -> dict[str, Any]: + return json.loads(Path(path).read_text(encoding="utf-8")) + + +def row_by_name(rows: list[dict[str, Any]]) -> dict[str, dict[str, Any]]: + return {row["domain_window"] if "domain_window" in row else row["target"]: row for row in rows} + + +def classify_component(row: dict[str, Any], physical: dict[str, Any]) -> str: + if physical["null_eq_full"] > 0 and row["centroid_only_no_knn_hits"] == row["full_hits"]: + if row["knn_only_no_centroid_hits"] == row["full_hits"]: + return "label_geometry_centroid_and_knn_reconstruct; physical_internal_reconstructs" + return "label_geometry_centroid_reconstructs; physical_internal_reconstructs" + if row["knn_only_no_centroid_hits"] == row["full_hits"]: + return "knn_topology_reconstructs; physical_internal_reconstructs" + return "component_cost_visible" + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + physical_data = load_json(args.physical) + graph_data = load_json(args.graph) + physical_rows = row_by_name(physical_data["rows"]) + graph_rows = row_by_name(graph_data["target_rows"]) + + rows = [] + for target in TARGETS: + graph = graph_rows[target] + physical = physical_rows[target] + rows.append( + { + "target": target, + "observed_full_reader": f"{graph['full_hits']}/{graph_data['summary']['reader_runs']}", + "physical_internal_null": { + "ge_observed": f"{physical['null_ge_observed']}/{physical_data['params']['null_trials']}", + "eq_full": f"{physical['null_eq_full']}/{physical_data['params']['null_trials']}", + "raw_p": physical["raw_p"], + "distribution": physical["null_hit_distribution"], + }, + "graph_label_degree_nulls": { + "label_permutation_ge_full": f"{graph['label_permutation_ge_full']}/{graph_data['params']['null_trials']}", + "label_permutation_raw_p": graph["label_permutation_raw_p"], + "degree_rewire_ge_full": f"{graph['degree_rewire_ge_full']}/{graph_data['params']['null_trials']}", + "degree_rewire_raw_p": graph["degree_rewire_raw_p"], + "feature_column_shuffle_ge_full": f"{graph['feature_column_shuffle_ge_full']}/{graph_data['params']['null_trials']}", + "feature_column_shuffle_raw_p": graph["feature_column_shuffle_raw_p"], + }, + "independent_readers": { + "centroid_only_no_knn": f"{graph['centroid_only_no_knn_hits']}/{graph_data['summary']['reader_runs']}", + "knn_only_no_centroid": f"{graph['knn_only_no_centroid_hits']}/{graph_data['summary']['reader_runs']}", + }, + "component_ablation": { + "drop_without_canonical": graph["drop_without_canonical"], + "drop_without_sr_local": graph["drop_without_sr_local"], + "drop_without_shuffle_z": graph["drop_without_shuffle_z"], + "components_that_drop_full_residue": graph["components_that_drop_full_residue"], + }, + "reader_component": classify_component(graph, physical), + "promotion_state": "not_physical_candidate_in_current_perimeter", + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_reader_regression_audit", + "question": "Which BOUNDARY reader component reconstructs the graph-only logistic/percolation 27/27 hit after physical-internal and graph nulls?", + "source_files": { + "physical_internal": args.physical, + "graph_mechanism": args.graph, + }, + "observable_contract": { + "claim": "the graph-only target is reader-regressed if physical-internal nulls and two independent reader projections reconstruct the observed full-reader hit", + "observable": "target hit count across 27 row-aligned graph-reader reads", + "operator": "join physical-internal null, label/degree/feature null, centroid-only reader and kNN-only reader on the same target rows", + "denominator": "13 BOUNDARY rows; 27 reader reads; physical null N=32; graph nulls N=128", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N from source JSONs, k = null trials with hit count >= observed full hits", + "non_possible": "promoting a physical candidate when physical internal null or reader-only projections reconstruct the full hit", + "not_tested": "new physical domains, higher-N physical null, raw source-label proof", + }, + "summary": { + "targets": TARGETS, + "reader_runs": graph_data["summary"]["reader_runs"], + "physical_null_trials": physical_data["params"]["null_trials"], + "graph_null_trials": graph_data["params"]["null_trials"], + "all_targets_reader_regressed": all( + row["promotion_state"] == "not_physical_candidate_in_current_perimeter" for row in rows + ), + }, + "rows": rows, + } + Path(args.out).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + Path(args.out).write_text(json.dumps(output, indent=2, ensure_ascii=False) + "\n", encoding="utf-8") + print(f"wrote={args.out}") + for row in rows: + print(f"{row['target']}\t{row['reader_component']}\t{row['promotion_state']}") + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--physical", default="tools/data/boundary_physical_internal_null_20260528_2042.json") + parser.add_argument("--graph", default="tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json") + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_reader_regression_audit_20260528_2138.json") + run(parser.parse_args()) + + +if __name__ == "__main__": + main() codex Report e JSON sono stati scritti. Faccio un controllo finale sui file prodotti e sullo stato git, senza toccare il resto del worktree che era già sporco. exec /bin/bash -lc "sed -n '1,260p' tools/data/reports/agent_20260528_2138.md" in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: # Agent Report - Reader Regression Audit **Date**: 2026-05-28 21:38 **Tension explored**: BOUNDARY / reader-regression of graph-only residues **verdict**: CONSTRAINT - Nel perimetro corrente `13 x 27`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` e `percolation:cycle_9` non sono promuovibili come candidati fisici. Il loro `27/27` viene ricostruito dal null fisico interno e da due reader separati (`centroid_only_no_knn`, `knn_only_no_centroid`). Il componente attivo e' la geometria del reader label/centroid/kNN applicata alle feature canoniche; non una dinamica fisica B osservabile nel perimetro attuale. observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate observables_used: [target_graph_bridge_hits, physical_internal_null_hits, label_permutation_ge_full, degree_rewire_ge_full, feature_column_shuffle_ge_full, centroid_only_no_knn_hits, knn_only_no_centroid_hits] ssp_value: yes **observable_contract**: claim=il target graph-only e' reader-regressed se null fisico interno e due reader indipendenti ricostruiscono il full-reader hit; observable=target hit count su 27 letture row-aligned; operator=join regressivo tra physical-internal null, null label/degree/feature e reader centroid/kNN separati; denominator=13 righe BOUNDARY, 27 reader reads, physical null N=32, graph null N=128; p_value_definition=right-tail raw_p=k/N dai JSON sorgente, k = trial null con hit count >= observed full hits; non_possible=promuovere candidato fisico quando null fisico interno o reader-only projection ricostruiscono il full hit; not_tested=nuovi domini fisici, physical null N=128, prova analitica delle source label. ## Source directive Seguita la direttiva one-shot in `tools/data/agent_field_live.md`: non cercare nuova promozione fisica degli stessi residui, non ripetere un preflight single-reader, trasformare il blocco in audit regressivo del reader BOUNDARY, confrontando null fisico interno, null graph/label-degree e almeno due reader indipendenti. ## Respiro fuori-tempo - **Combo**: A9 terzo incluso + A11 combo + BOUNDARY `8 GUE / 5 Poisson` + grafo conoscenza come reader + CE-0001 KSAR come reiterazione regressiva del kernel 20:42. - **Dipolo / punto-zero**: dinamica fisica interna / geometria del reader. Punto-zero: la stessa riga target quando il nome fisico resta fisso ma il generatore o il predicate del reader cambia. - **Piano superiore**: grafo della conoscenza e bicono possibile/non-possibile; il reader e' trattato come superficie topologica, non come prova fisica. - **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 letto nel campo vivo come adapter KSAR; usato per reiterare il blocco 20:42 senza cambiare perimetro. CE-0117 resta sullo sfondo come cascata della possibilita': il risultato cade nel seme solo se diventa osservabile e portabile. - **Proto-ipotesi**: se un target resta candidato quando separo centroid reader e kNN reader, e cade solo quando altero gruppi di feature, il residuo appartiene al predicate feature-label del reader. - **Possibile/non-possibile**: possibile = costruire una cache row-aligned per futuri null fisici ad alto N; non-possibile = chiamare logistica/percolation candidati fisici nel perimetro corrente. - **Movimento A->M->B**: fisico A = confine GUE/Poisson con residui logistica/percolation; matematica M = predicate kNN/centroid su feature canoniche; fisico B = null interno di orbita/cluster. B non emerge come costo: resta vincolo sul reader. ## Aderenza alla direzione - `relation`: `follows_direction` - `why`: l'esperimento chiude il blocco lasciato dal preflight usando il full `27/27` gia' computato, lo confronta con null graph/label-degree e separa due reader indipendenti. - `not_drift`: non aggiunge domini, non torna a V_c/phi/Sturmian, non promuove i target; lavora sul nodo regressivo nominato dalla direzione viva. - `seed_residue`: resta da alzare il physical null da N=32 a N=128 solo se serve quantificare meglio il costo, non per riaprire la promozione. - `return_criterion`: ritorno al seme solo con cache row-aligned che produce, per ogni target, `observed 27/27` contro physical-null N>=128 e contro null graph N-matched sullo stesso denominatore. ## Blocco regressivo - `block_origin`: `agent_20260528_2042` ha mostrato ricostruzione single-reader `128/128`; la direttiva chiede di non ripetere quel blocco ma di auditare il reader. - `node_regressivo`: predicate BOUNDARY prima della fusione tra feature canoniche, label geometry, centroid e kNN. - `dipolo`: fisico interno / reader matematico. - `possibile/non-possibile`: possibile = audit computabile e row-aligned; non-possibile = promozione fisica dei due residui nel perimetro attuale. - `det+1_patch_risk`: aumentare N o aggiungere nuovi domini per salvare il candidato accumula calcolo senza separare il reader. - `det-1_next_move`: cache feature row-aligned che registra per ogni trial target le feature sostitutive e il risultato per ciascun reader, cosi il componente che ricostruisce resta tracciabile. - `return_criterion`: se un target non e' ricostruito da physical-null N>=128 e cade anche sotto almeno un reader separato, il ramo puo' tornare a test fisico; altrimenti resta reader-regressed. ## Experiment Design - **Script**: `tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py`. - **Run**: `python3 tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py --out tools/data/boundary_reader_regression_audit_20260528_2138.json`. - **Source fisica interna**: `tools/data/boundary_physical_internal_null_20260528_2042.json`. - **Source graph/label-degree**: `tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json`. - **Reader indipendenti**: `centroid_only_no_knn` e `knn_only_no_centroid`, confrontati col full reader sullo stesso denominatore `27`. - **Non misurato**: nuovo full physical N=128; nuovi domini; proof fisica delle label. ## Results | target | observed | physical null ge/full | label perm ge | degree rewire ge | feature shuffle ge | centroid-only | kNN-only | component | |---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---| | `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` | 27/27 | 32/32, full 32/32 | 62/128 | 1/128 | 4/128 | 27/27 | 27/27 | canonical features + label geometry | | `percolation:cycle_9` | 27/27 | 31/32, full 31/32 | 69/128 | 95/128 | 31/128 | 27/27 | 27/27 | canonical + shuffle-z features + label geometry | ## Re-discovery audit - **Baseline noto piu vicino**: kNN boundary stability, centroid-margin classifier, degree-preserving graph null, feature-column shuffle, percolation-on-graph. - **Cosa assorbe il baseline**: entrambi i target sono ricostruiti da centroid-only e kNN-only in `27/27`; il nome fisico non aggiunge costo quando il null interno ricostruisce `32/32` per logistica e `31/32` per percolation. - **Cosa resta Lab-specific**: la separazione regressiva fra target graph-only, null fisico interno e componenti del reader BOUNDARY sul denominatore vivo `8 GUE / 5 Poisson`. - `two_reader_boundary_confirmed`: no. - `graph_only_residue`: `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13`, `percolation:cycle_9`. - `scope_change_declared`: no; il report resta sul full `27/27` disponibile, con physical null N=32. - `graph_baseline_audit`: null label/degree/feature da `20260516_1230`, N=128, stesso target e stesso denominatore. ## Key Findings 1. Verificato: il full reader osserva entrambi i target in `27/27`. 2. Verificato: il null fisico interno ricostruisce logistica in `32/32` e percolation in `31/32` trial full. 3. Verificato: `centroid_only_no_knn` e `knn_only_no_centroid` ricostruiscono entrambi i target in `27/27`. 4. Verificato: logistica cade solo quando vengono ablate feature canoniche (`drop_without_canonical=9`); percolation cade con feature canoniche e shuffle-z (`drop_without_canonical=3`, `drop_without_shuffle_z=9`). 5. Inferito: il candidate hit e' generato dalla geometria label/centroid/kNN sulle feature canoniche, con shuffle-z aggiuntivo per percolation; non da un costo fisico interno visibile. ## Verdict CONSTRAINT. Il blocco non richiede nuova promozione, ma separazione del reader. Nel perimetro corrente la dinamica fisica e il reader matematico si confondono nel punto in cui feature canoniche e label geometry bastano a ricostruire il target. La riga puo' restare utile come caso-test del reader BOUNDARY; non entra come candidato fisico. ## Consecutio Costruire una cache row-aligned per physical null N>=128 solo se il prossimo ciclo deve quantificare il costo residuo. La cache deve salvare, per ogni trial e target: feature sostitutive, hit full, hit centroid-only, hit kNN-only, label-permutation baseline e degree-rewire baseline. Senza caduta sotto questa cache, i due target restano `reader_regressed`. ## Telemetria - No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. - `python3 -m py_compile tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py` completato. - Run completato: `tools/data/boundary_reader_regression_audit_20260528_2138.json`. - Worktree gia dirty prima del ciclo; modificati solo nuovo script, nuovo JSON e questo report. - Nessun update del seme, nessuna promozione, nessun public sync. ## Files - Script: `tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py` - Data: `tools/data/boundary_reader_regression_audit_20260528_2138.json` - Report: `tools/data/reports/agent_20260528_2138.md` exec /bin/bash -lc 'git status --short -- tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py tools/data/boundary_reader_regression_audit_20260528_2138.json tools/data/reports/agent_20260528_2138.md' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: ?? tools/data/boundary_reader_regression_audit_20260528_2138.json ?? tools/data/reports/agent_20260528_2138.md ?? tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py exec /bin/bash -lc 'python3 -m json.tool tools/data/boundary_reader_regression_audit_20260528_2138.json >/tmp/boundary_reader_regression_audit_20260528_2138.check' in /opt/MM_D-ND succeeded in 0ms: diff --git a/tools/data/reports/agent_20260528_2138.md b/tools/data/reports/agent_20260528_2138.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a2c0796e4c64b046072674ac2bcf5cc743157cb0 --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260528_2138.md @@ -0,0 +1,87 @@ +# Agent Report - Reader Regression Audit +**Date**: 2026-05-28 21:38 +**Tension explored**: BOUNDARY / reader-regression of graph-only residues +**verdict**: CONSTRAINT - Nel perimetro corrente `13 x 27`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` e `percolation:cycle_9` non sono promuovibili come candidati fisici. Il loro `27/27` viene ricostruito dal null fisico interno e da due reader separati (`centroid_only_no_knn`, `knn_only_no_centroid`). Il componente attivo e' la geometria del reader label/centroid/kNN applicata alle feature canoniche; non una dinamica fisica B osservabile nel perimetro attuale. +observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate +observables_used: [target_graph_bridge_hits, physical_internal_null_hits, label_permutation_ge_full, degree_rewire_ge_full, feature_column_shuffle_ge_full, centroid_only_no_knn_hits, knn_only_no_centroid_hits] +ssp_value: yes + +**observable_contract**: claim=il target graph-only e' reader-regressed se null fisico interno e due reader indipendenti ricostruiscono il full-reader hit; observable=target hit count su 27 letture row-aligned; operator=join regressivo tra physical-internal null, null label/degree/feature e reader centroid/kNN separati; denominator=13 righe BOUNDARY, 27 reader reads, physical null N=32, graph null N=128; p_value_definition=right-tail raw_p=k/N dai JSON sorgente, k = trial null con hit count >= observed full hits; non_possible=promuovere candidato fisico quando null fisico interno o reader-only projection ricostruiscono il full hit; not_tested=nuovi domini fisici, physical null N=128, prova analitica delle source label. + +## Source directive +Seguita la direttiva one-shot in `tools/data/agent_field_live.md`: non cercare nuova promozione fisica degli stessi residui, non ripetere un preflight single-reader, trasformare il blocco in audit regressivo del reader BOUNDARY, confrontando null fisico interno, null graph/label-degree e almeno due reader indipendenti. + +## Respiro fuori-tempo +- **Combo**: A9 terzo incluso + A11 combo + BOUNDARY `8 GUE / 5 Poisson` + grafo conoscenza come reader + CE-0001 KSAR come reiterazione regressiva del kernel 20:42. +- **Dipolo / punto-zero**: dinamica fisica interna / geometria del reader. Punto-zero: la stessa riga target quando il nome fisico resta fisso ma il generatore o il predicate del reader cambia. +- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e bicono possibile/non-possibile; il reader e' trattato come superficie topologica, non come prova fisica. +- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 letto nel campo vivo come adapter KSAR; usato per reiterare il blocco 20:42 senza cambiare perimetro. CE-0117 resta sullo sfondo come cascata della possibilita': il risultato cade nel seme solo se diventa osservabile e portabile. +- **Proto-ipotesi**: se un target resta candidato quando separo centroid reader e kNN reader, e cade solo quando altero gruppi di feature, il residuo appartiene al predicate feature-label del reader. +- **Possibile/non-possibile**: possibile = costruire una cache row-aligned per futuri null fisici ad alto N; non-possibile = chiamare logistica/percolation candidati fisici nel perimetro corrente. +- **Movimento A->M->B**: fisico A = confine GUE/Poisson con residui logistica/percolation; matematica M = predicate kNN/centroid su feature canoniche; fisico B = null interno di orbita/cluster. B non emerge come costo: resta vincolo sul reader. + +## Aderenza alla direzione +- `relation`: `follows_direction` +- `why`: l'esperimento chiude il blocco lasciato dal preflight usando il full `27/27` gia' computato, lo confronta con null graph/label-degree e separa due reader indipendenti. +- `not_drift`: non aggiunge domini, non torna a V_c/phi/Sturmian, non promuove i target; lavora sul nodo regressivo nominato dalla direzione viva. +- `seed_residue`: resta da alzare il physical null da N=32 a N=128 solo se serve quantificare meglio il costo, non per riaprire la promozione. +- `return_criterion`: ritorno al seme solo con cache row-aligned che produce, per ogni target, `observed 27/27` contro physical-null N>=128 e contro null graph N-matched sullo stesso denominatore. + +## Blocco regressivo +- `block_origin`: `agent_20260528_2042` ha mostrato ricostruzione single-reader `128/128`; la direttiva chiede di non ripetere quel blocco ma di auditare il reader. +- `node_regressivo`: predicate BOUNDARY prima della fusione tra feature canoniche, label geometry, centroid e kNN. +- `dipolo`: fisico interno / reader matematico. +- `possibile/non-possibile`: possibile = audit computabile e row-aligned; non-possibile = promozione fisica dei due residui nel perimetro attuale. +- `det+1_patch_risk`: aumentare N o aggiungere nuovi domini per salvare il candidato accumula calcolo senza separare il reader. +- `det-1_next_move`: cache feature row-aligned che registra per ogni trial target le feature sostitutive e il risultato per ciascun reader, cosi il componente che ricostruisce resta tracciabile. +- `return_criterion`: se un target non e' ricostruito da physical-null N>=128 e cade anche sotto almeno un reader separato, il ramo puo' tornare a test fisico; altrimenti resta reader-regressed. + +## Experiment Design +- **Script**: `tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py`. +- **Run**: `python3 tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py --out tools/data/boundary_reader_regression_audit_20260528_2138.json`. +- **Source fisica interna**: `tools/data/boundary_physical_internal_null_20260528_2042.json`. +- **Source graph/label-degree**: `tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json`. +- **Reader indipendenti**: `centroid_only_no_knn` e `knn_only_no_centroid`, confrontati col full reader sullo stesso denominatore `27`. +- **Non misurato**: nuovo full physical N=128; nuovi domini; proof fisica delle label. + +## Results +| target | observed | physical null ge/full | label perm ge | degree rewire ge | feature shuffle ge | centroid-only | kNN-only | component | +|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---| +| `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` | 27/27 | 32/32, full 32/32 | 62/128 | 1/128 | 4/128 | 27/27 | 27/27 | canonical features + label geometry | +| `percolation:cycle_9` | 27/27 | 31/32, full 31/32 | 69/128 | 95/128 | 31/128 | 27/27 | 27/27 | canonical + shuffle-z features + label geometry | + +## Re-discovery audit +- **Baseline noto piu vicino**: kNN boundary stability, centroid-margin classifier, degree-preserving graph null, feature-column shuffle, percolation-on-graph. +- **Cosa assorbe il baseline**: entrambi i target sono ricostruiti da centroid-only e kNN-only in `27/27`; il nome fisico non aggiunge costo quando il null interno ricostruisce `32/32` per logistica e `31/32` per percolation. +- **Cosa resta Lab-specific**: la separazione regressiva fra target graph-only, null fisico interno e componenti del reader BOUNDARY sul denominatore vivo `8 GUE / 5 Poisson`. +- `two_reader_boundary_confirmed`: no. +- `graph_only_residue`: `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13`, `percolation:cycle_9`. +- `scope_change_declared`: no; il report resta sul full `27/27` disponibile, con physical null N=32. +- `graph_baseline_audit`: null label/degree/feature da `20260516_1230`, N=128, stesso target e stesso denominatore. + +## Key Findings +1. Verificato: il full reader osserva entrambi i target in `27/27`. +2. Verificato: il null fisico interno ricostruisce logistica in `32/32` e percolation in `31/32` trial full. +3. Verificato: `centroid_only_no_knn` e `knn_only_no_centroid` ricostruiscono entrambi i target in `27/27`. +4. Verificato: logistica cade solo quando vengono ablate feature canoniche (`drop_without_canonical=9`); percolation cade con feature canoniche e shuffle-z (`drop_without_canonical=3`, `drop_without_shuffle_z=9`). +5. Inferito: il candidate hit e' generato dalla geometria label/centroid/kNN sulle feature canoniche, con shuffle-z aggiuntivo per percolation; non da un costo fisico interno visibile. + +## Verdict +CONSTRAINT. + +Il blocco non richiede nuova promozione, ma separazione del reader. Nel perimetro corrente la dinamica fisica e il reader matematico si confondono nel punto in cui feature canoniche e label geometry bastano a ricostruire il target. La riga puo' restare utile come caso-test del reader BOUNDARY; non entra come candidato fisico. + +## Consecutio +Costruire una cache row-aligned per physical null N>=128 solo se il prossimo ciclo deve quantificare il costo residuo. La cache deve salvare, per ogni trial e target: feature sostitutive, hit full, hit centroid-only, hit kNN-only, label-permutation baseline e degree-rewire baseline. Senza caduta sotto questa cache, i due target restano `reader_regressed`. + +## Telemetria +- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. +- `python3 -m py_compile tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py` completato. +- Run completato: `tools/data/boundary_reader_regression_audit_20260528_2138.json`. +- Worktree gia dirty prima del ciclo; modificati solo nuovo script, nuovo JSON e questo report. +- Nessun update del seme, nessuna promozione, nessun public sync. + +## Files +- Script: `tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py` +- Data: `tools/data/boundary_reader_regression_audit_20260528_2138.json` +- Report: `tools/data/reports/agent_20260528_2138.md` diff --git a/tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py b/tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..c77d835ea47e2103d14cb466fae258e4764c5398 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py @@ -0,0 +1,129 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Reader-regression audit for graph-only BOUNDARY residues. + +This pass does not promote logistic/percolation as physical candidates. It joins +the existing row-aligned full physical-internal null with the graph mechanism +ablation table and asks which reader component reconstructs the 27/27 hit. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + + +TARGETS = [ + "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", + "percolation:cycle_9", +] + + +def load_json(path: str) -> dict[str, Any]: + return json.loads(Path(path).read_text(encoding="utf-8")) + + +def row_by_name(rows: list[dict[str, Any]]) -> dict[str, dict[str, Any]]: + return {row["domain_window"] if "domain_window" in row else row["target"]: row for row in rows} + + +def classify_component(row: dict[str, Any], physical: dict[str, Any]) -> str: + if physical["null_eq_full"] > 0 and row["centroid_only_no_knn_hits"] == row["full_hits"]: + if row["knn_only_no_centroid_hits"] == row["full_hits"]: + return "label_geometry_centroid_and_knn_reconstruct; physical_internal_reconstructs" + return "label_geometry_centroid_reconstructs; physical_internal_reconstructs" + if row["knn_only_no_centroid_hits"] == row["full_hits"]: + return "knn_topology_reconstructs; physical_internal_reconstructs" + return "component_cost_visible" + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + physical_data = load_json(args.physical) + graph_data = load_json(args.graph) + physical_rows = row_by_name(physical_data["rows"]) + graph_rows = row_by_name(graph_data["target_rows"]) + + rows = [] + for target in TARGETS: + graph = graph_rows[target] + physical = physical_rows[target] + rows.append( + { + "target": target, + "observed_full_reader": f"{graph['full_hits']}/{graph_data['summary']['reader_runs']}", + "physical_internal_null": { + "ge_observed": f"{physical['null_ge_observed']}/{physical_data['params']['null_trials']}", + "eq_full": f"{physical['null_eq_full']}/{physical_data['params']['null_trials']}", + "raw_p": physical["raw_p"], + "distribution": physical["null_hit_distribution"], + }, + "graph_label_degree_nulls": { + "label_permutation_ge_full": f"{graph['label_permutation_ge_full']}/{graph_data['params']['null_trials']}", + "label_permutation_raw_p": graph["label_permutation_raw_p"], + "degree_rewire_ge_full": f"{graph['degree_rewire_ge_full']}/{graph_data['params']['null_trials']}", + "degree_rewire_raw_p": graph["degree_rewire_raw_p"], + "feature_column_shuffle_ge_full": f"{graph['feature_column_shuffle_ge_full']}/{graph_data['params']['null_trials']}", + "feature_column_shuffle_raw_p": graph["feature_column_shuffle_raw_p"], + }, + "independent_readers": { + "centroid_only_no_knn": f"{graph['centroid_only_no_knn_hits']}/{graph_data['summary']['reader_runs']}", + "knn_only_no_centroid": f"{graph['knn_only_no_centroid_hits']}/{graph_data['summary']['reader_runs']}", + }, + "component_ablation": { + "drop_without_canonical": graph["drop_without_canonical"], + "drop_without_sr_local": graph["drop_without_sr_local"], + "drop_without_shuffle_z": graph["drop_without_shuffle_z"], + "components_that_drop_full_residue": graph["components_that_drop_full_residue"], + }, + "reader_component": classify_component(graph, physical), + "promotion_state": "not_physical_candidate_in_current_perimeter", + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_reader_regression_audit", + "question": "Which BOUNDARY reader component reconstructs the graph-only logistic/percolation 27/27 hit after physical-internal and graph nulls?", + "source_files": { + "physical_internal": args.physical, + "graph_mechanism": args.graph, + }, + "observable_contract": { + "claim": "the graph-only target is reader-regressed if physical-internal nulls and two independent reader projections reconstruct the observed full-reader hit", + "observable": "target hit count across 27 row-aligned graph-reader reads", + "operator": "join physical-internal null, label/degree/feature null, centroid-only reader and kNN-only reader on the same target rows", + "denominator": "13 BOUNDARY rows; 27 reader reads; physical null N=32; graph nulls N=128", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N from source JSONs, k = null trials with hit count >= observed full hits", + "non_possible": "promoting a physical candidate when physical internal null or reader-only projections reconstruct the full hit", + "not_tested": "new physical domains, higher-N physical null, raw source-label proof", + }, + "summary": { + "targets": TARGETS, + "reader_runs": graph_data["summary"]["reader_runs"], + "physical_null_trials": physical_data["params"]["null_trials"], + "graph_null_trials": graph_data["params"]["null_trials"], + "all_targets_reader_regressed": all( + row["promotion_state"] == "not_physical_candidate_in_current_perimeter" for row in rows + ), + }, + "rows": rows, + } + Path(args.out).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + Path(args.out).write_text(json.dumps(output, indent=2, ensure_ascii=False) + "\n", encoding="utf-8") + print(f"wrote={args.out}") + for row in rows: + print(f"{row['target']}\t{row['reader_component']}\t{row['promotion_state']}") + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--physical", default="tools/data/boundary_physical_internal_null_20260528_2042.json") + parser.add_argument("--graph", default="tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json") + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_reader_regression_audit_20260528_2138.json") + run(parser.parse_args()) + + +if __name__ == "__main__": + main() codex Ruolo/funzione: AI-Lab D-ND, cycle agent. Fonti lette: `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, shared_memory recente, report `agent_20260528_2042`, dati/script BOUNDARY rilevanti. Verificato: - creato ed eseguito `tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py` - prodotto `tools/data/boundary_reader_regression_audit_20260528_2138.json` - scritto il report richiesto in `tools/data/reports/agent_20260528_2138.md` - `py_compile` OK e JSON valido - nessuna API key paid visibile in env Azioni eseguite: audit regressivo del reader BOUNDARY confrontando null fisico interno, null graph label/degree/feature e due reader separati (`centroid_only_no_knn`, `knn_only_no_centroid`). Risultato: entrambi i residui graph-only restano non promuovibili come candidati fisici nel perimetro corrente; il `27/27` viene ricostruito dal reader e dai null interni. Non verificato: non ho lanciato falsifier/valutatore completo sul report. Side effect: tre nuovi file non tracciati; nessun update del seme, nessun sync pubblico. diff --git a/tools/data/reports/agent_20260528_2138.md b/tools/data/reports/agent_20260528_2138.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a2c0796e4c64b046072674ac2bcf5cc743157cb0 --- /dev/null +++ b/tools/data/reports/agent_20260528_2138.md @@ -0,0 +1,87 @@ +# Agent Report - Reader Regression Audit +**Date**: 2026-05-28 21:38 +**Tension explored**: BOUNDARY / reader-regression of graph-only residues +**verdict**: CONSTRAINT - Nel perimetro corrente `13 x 27`, `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` e `percolation:cycle_9` non sono promuovibili come candidati fisici. Il loro `27/27` viene ricostruito dal null fisico interno e da due reader separati (`centroid_only_no_knn`, `knn_only_no_centroid`). Il componente attivo e' la geometria del reader label/centroid/kNN applicata alle feature canoniche; non una dinamica fisica B osservabile nel perimetro attuale. +observables_registry: 1.0.0-2026-05-06 via boundary_graph_curvature_gate +observables_used: [target_graph_bridge_hits, physical_internal_null_hits, label_permutation_ge_full, degree_rewire_ge_full, feature_column_shuffle_ge_full, centroid_only_no_knn_hits, knn_only_no_centroid_hits] +ssp_value: yes + +**observable_contract**: claim=il target graph-only e' reader-regressed se null fisico interno e due reader indipendenti ricostruiscono il full-reader hit; observable=target hit count su 27 letture row-aligned; operator=join regressivo tra physical-internal null, null label/degree/feature e reader centroid/kNN separati; denominator=13 righe BOUNDARY, 27 reader reads, physical null N=32, graph null N=128; p_value_definition=right-tail raw_p=k/N dai JSON sorgente, k = trial null con hit count >= observed full hits; non_possible=promuovere candidato fisico quando null fisico interno o reader-only projection ricostruiscono il full hit; not_tested=nuovi domini fisici, physical null N=128, prova analitica delle source label. + +## Source directive +Seguita la direttiva one-shot in `tools/data/agent_field_live.md`: non cercare nuova promozione fisica degli stessi residui, non ripetere un preflight single-reader, trasformare il blocco in audit regressivo del reader BOUNDARY, confrontando null fisico interno, null graph/label-degree e almeno due reader indipendenti. + +## Respiro fuori-tempo +- **Combo**: A9 terzo incluso + A11 combo + BOUNDARY `8 GUE / 5 Poisson` + grafo conoscenza come reader + CE-0001 KSAR come reiterazione regressiva del kernel 20:42. +- **Dipolo / punto-zero**: dinamica fisica interna / geometria del reader. Punto-zero: la stessa riga target quando il nome fisico resta fisso ma il generatore o il predicate del reader cambia. +- **Piano superiore**: grafo della conoscenza e bicono possibile/non-possibile; il reader e' trattato come superficie topologica, non come prova fisica. +- **Contaminazione cognitiva**: CE-0001 letto nel campo vivo come adapter KSAR; usato per reiterare il blocco 20:42 senza cambiare perimetro. CE-0117 resta sullo sfondo come cascata della possibilita': il risultato cade nel seme solo se diventa osservabile e portabile. +- **Proto-ipotesi**: se un target resta candidato quando separo centroid reader e kNN reader, e cade solo quando altero gruppi di feature, il residuo appartiene al predicate feature-label del reader. +- **Possibile/non-possibile**: possibile = costruire una cache row-aligned per futuri null fisici ad alto N; non-possibile = chiamare logistica/percolation candidati fisici nel perimetro corrente. +- **Movimento A->M->B**: fisico A = confine GUE/Poisson con residui logistica/percolation; matematica M = predicate kNN/centroid su feature canoniche; fisico B = null interno di orbita/cluster. B non emerge come costo: resta vincolo sul reader. + +## Aderenza alla direzione +- `relation`: `follows_direction` +- `why`: l'esperimento chiude il blocco lasciato dal preflight usando il full `27/27` gia' computato, lo confronta con null graph/label-degree e separa due reader indipendenti. +- `not_drift`: non aggiunge domini, non torna a V_c/phi/Sturmian, non promuove i target; lavora sul nodo regressivo nominato dalla direzione viva. +- `seed_residue`: resta da alzare il physical null da N=32 a N=128 solo se serve quantificare meglio il costo, non per riaprire la promozione. +- `return_criterion`: ritorno al seme solo con cache row-aligned che produce, per ogni target, `observed 27/27` contro physical-null N>=128 e contro null graph N-matched sullo stesso denominatore. + +## Blocco regressivo +- `block_origin`: `agent_20260528_2042` ha mostrato ricostruzione single-reader `128/128`; la direttiva chiede di non ripetere quel blocco ma di auditare il reader. +- `node_regressivo`: predicate BOUNDARY prima della fusione tra feature canoniche, label geometry, centroid e kNN. +- `dipolo`: fisico interno / reader matematico. +- `possibile/non-possibile`: possibile = audit computabile e row-aligned; non-possibile = promozione fisica dei due residui nel perimetro attuale. +- `det+1_patch_risk`: aumentare N o aggiungere nuovi domini per salvare il candidato accumula calcolo senza separare il reader. +- `det-1_next_move`: cache feature row-aligned che registra per ogni trial target le feature sostitutive e il risultato per ciascun reader, cosi il componente che ricostruisce resta tracciabile. +- `return_criterion`: se un target non e' ricostruito da physical-null N>=128 e cade anche sotto almeno un reader separato, il ramo puo' tornare a test fisico; altrimenti resta reader-regressed. + +## Experiment Design +- **Script**: `tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py`. +- **Run**: `python3 tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py --out tools/data/boundary_reader_regression_audit_20260528_2138.json`. +- **Source fisica interna**: `tools/data/boundary_physical_internal_null_20260528_2042.json`. +- **Source graph/label-degree**: `tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json`. +- **Reader indipendenti**: `centroid_only_no_knn` e `knn_only_no_centroid`, confrontati col full reader sullo stesso denominatore `27`. +- **Non misurato**: nuovo full physical N=128; nuovi domini; proof fisica delle label. + +## Results +| target | observed | physical null ge/full | label perm ge | degree rewire ge | feature shuffle ge | centroid-only | kNN-only | component | +|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---| +| `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13` | 27/27 | 32/32, full 32/32 | 62/128 | 1/128 | 4/128 | 27/27 | 27/27 | canonical features + label geometry | +| `percolation:cycle_9` | 27/27 | 31/32, full 31/32 | 69/128 | 95/128 | 31/128 | 27/27 | 27/27 | canonical + shuffle-z features + label geometry | + +## Re-discovery audit +- **Baseline noto piu vicino**: kNN boundary stability, centroid-margin classifier, degree-preserving graph null, feature-column shuffle, percolation-on-graph. +- **Cosa assorbe il baseline**: entrambi i target sono ricostruiti da centroid-only e kNN-only in `27/27`; il nome fisico non aggiunge costo quando il null interno ricostruisce `32/32` per logistica e `31/32` per percolation. +- **Cosa resta Lab-specific**: la separazione regressiva fra target graph-only, null fisico interno e componenti del reader BOUNDARY sul denominatore vivo `8 GUE / 5 Poisson`. +- `two_reader_boundary_confirmed`: no. +- `graph_only_residue`: `logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13`, `percolation:cycle_9`. +- `scope_change_declared`: no; il report resta sul full `27/27` disponibile, con physical null N=32. +- `graph_baseline_audit`: null label/degree/feature da `20260516_1230`, N=128, stesso target e stesso denominatore. + +## Key Findings +1. Verificato: il full reader osserva entrambi i target in `27/27`. +2. Verificato: il null fisico interno ricostruisce logistica in `32/32` e percolation in `31/32` trial full. +3. Verificato: `centroid_only_no_knn` e `knn_only_no_centroid` ricostruiscono entrambi i target in `27/27`. +4. Verificato: logistica cade solo quando vengono ablate feature canoniche (`drop_without_canonical=9`); percolation cade con feature canoniche e shuffle-z (`drop_without_canonical=3`, `drop_without_shuffle_z=9`). +5. Inferito: il candidate hit e' generato dalla geometria label/centroid/kNN sulle feature canoniche, con shuffle-z aggiuntivo per percolation; non da un costo fisico interno visibile. + +## Verdict +CONSTRAINT. + +Il blocco non richiede nuova promozione, ma separazione del reader. Nel perimetro corrente la dinamica fisica e il reader matematico si confondono nel punto in cui feature canoniche e label geometry bastano a ricostruire il target. La riga puo' restare utile come caso-test del reader BOUNDARY; non entra come candidato fisico. + +## Consecutio +Costruire una cache row-aligned per physical null N>=128 solo se il prossimo ciclo deve quantificare il costo residuo. La cache deve salvare, per ogni trial e target: feature sostitutive, hit full, hit centroid-only, hit kNN-only, label-permutation baseline e degree-rewire baseline. Senza caduta sotto questa cache, i due target restano `reader_regressed`. + +## Telemetria +- No API paid run: `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` non presenti nell'ambiente. +- `python3 -m py_compile tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py` completato. +- Run completato: `tools/data/boundary_reader_regression_audit_20260528_2138.json`. +- Worktree gia dirty prima del ciclo; modificati solo nuovo script, nuovo JSON e questo report. +- Nessun update del seme, nessuna promozione, nessun public sync. + +## Files +- Script: `tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py` +- Data: `tools/data/boundary_reader_regression_audit_20260528_2138.json` +- Report: `tools/data/reports/agent_20260528_2138.md` diff --git a/tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py b/tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..c77d835ea47e2103d14cb466fae258e4764c5398 --- /dev/null +++ b/tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py @@ -0,0 +1,129 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +Reader-regression audit for graph-only BOUNDARY residues. + +This pass does not promote logistic/percolation as physical candidates. It joins +the existing row-aligned full physical-internal null with the graph mechanism +ablation table and asks which reader component reconstructs the 27/27 hit. +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +from pathlib import Path +from typing import Any + + +TARGETS = [ + "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13", + "percolation:cycle_9", +] + + +def load_json(path: str) -> dict[str, Any]: + return json.loads(Path(path).read_text(encoding="utf-8")) + + +def row_by_name(rows: list[dict[str, Any]]) -> dict[str, dict[str, Any]]: + return {row["domain_window"] if "domain_window" in row else row["target"]: row for row in rows} + + +def classify_component(row: dict[str, Any], physical: dict[str, Any]) -> str: + if physical["null_eq_full"] > 0 and row["centroid_only_no_knn_hits"] == row["full_hits"]: + if row["knn_only_no_centroid_hits"] == row["full_hits"]: + return "label_geometry_centroid_and_knn_reconstruct; physical_internal_reconstructs" + return "label_geometry_centroid_reconstructs; physical_internal_reconstructs" + if row["knn_only_no_centroid_hits"] == row["full_hits"]: + return "knn_topology_reconstructs; physical_internal_reconstructs" + return "component_cost_visible" + + +def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]: + physical_data = load_json(args.physical) + graph_data = load_json(args.graph) + physical_rows = row_by_name(physical_data["rows"]) + graph_rows = row_by_name(graph_data["target_rows"]) + + rows = [] + for target in TARGETS: + graph = graph_rows[target] + physical = physical_rows[target] + rows.append( + { + "target": target, + "observed_full_reader": f"{graph['full_hits']}/{graph_data['summary']['reader_runs']}", + "physical_internal_null": { + "ge_observed": f"{physical['null_ge_observed']}/{physical_data['params']['null_trials']}", + "eq_full": f"{physical['null_eq_full']}/{physical_data['params']['null_trials']}", + "raw_p": physical["raw_p"], + "distribution": physical["null_hit_distribution"], + }, + "graph_label_degree_nulls": { + "label_permutation_ge_full": f"{graph['label_permutation_ge_full']}/{graph_data['params']['null_trials']}", + "label_permutation_raw_p": graph["label_permutation_raw_p"], + "degree_rewire_ge_full": f"{graph['degree_rewire_ge_full']}/{graph_data['params']['null_trials']}", + "degree_rewire_raw_p": graph["degree_rewire_raw_p"], + "feature_column_shuffle_ge_full": f"{graph['feature_column_shuffle_ge_full']}/{graph_data['params']['null_trials']}", + "feature_column_shuffle_raw_p": graph["feature_column_shuffle_raw_p"], + }, + "independent_readers": { + "centroid_only_no_knn": f"{graph['centroid_only_no_knn_hits']}/{graph_data['summary']['reader_runs']}", + "knn_only_no_centroid": f"{graph['knn_only_no_centroid_hits']}/{graph_data['summary']['reader_runs']}", + }, + "component_ablation": { + "drop_without_canonical": graph["drop_without_canonical"], + "drop_without_sr_local": graph["drop_without_sr_local"], + "drop_without_shuffle_z": graph["drop_without_shuffle_z"], + "components_that_drop_full_residue": graph["components_that_drop_full_residue"], + }, + "reader_component": classify_component(graph, physical), + "promotion_state": "not_physical_candidate_in_current_perimeter", + } + ) + + output = { + "experiment": "boundary_reader_regression_audit", + "question": "Which BOUNDARY reader component reconstructs the graph-only logistic/percolation 27/27 hit after physical-internal and graph nulls?", + "source_files": { + "physical_internal": args.physical, + "graph_mechanism": args.graph, + }, + "observable_contract": { + "claim": "the graph-only target is reader-regressed if physical-internal nulls and two independent reader projections reconstruct the observed full-reader hit", + "observable": "target hit count across 27 row-aligned graph-reader reads", + "operator": "join physical-internal null, label/degree/feature null, centroid-only reader and kNN-only reader on the same target rows", + "denominator": "13 BOUNDARY rows; 27 reader reads; physical null N=32; graph nulls N=128", + "p_value_definition": "right-tail raw_p=k/N from source JSONs, k = null trials with hit count >= observed full hits", + "non_possible": "promoting a physical candidate when physical internal null or reader-only projections reconstruct the full hit", + "not_tested": "new physical domains, higher-N physical null, raw source-label proof", + }, + "summary": { + "targets": TARGETS, + "reader_runs": graph_data["summary"]["reader_runs"], + "physical_null_trials": physical_data["params"]["null_trials"], + "graph_null_trials": graph_data["params"]["null_trials"], + "all_targets_reader_regressed": all( + row["promotion_state"] == "not_physical_candidate_in_current_perimeter" for row in rows + ), + }, + "rows": rows, + } + Path(args.out).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + Path(args.out).write_text(json.dumps(output, indent=2, ensure_ascii=False) + "\n", encoding="utf-8") + print(f"wrote={args.out}") + for row in rows: + print(f"{row['target']}\t{row['reader_component']}\t{row['promotion_state']}") + return output + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--physical", default="tools/data/boundary_physical_internal_null_20260528_2042.json") + parser.add_argument("--graph", default="tools/data/boundary_graph_mechanism_ablation_20260516_1230.json") + parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_reader_regression_audit_20260528_2138.json") + run(parser.parse_args()) + + +if __name__ == "__main__": + main() tokens used 82,245 Ruolo/funzione: AI-Lab D-ND, cycle agent. Fonti lette: `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, shared_memory recente, report `agent_20260528_2042`, dati/script BOUNDARY rilevanti. Verificato: - creato ed eseguito `tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py` - prodotto `tools/data/boundary_reader_regression_audit_20260528_2138.json` - scritto il report richiesto in `tools/data/reports/agent_20260528_2138.md` - `py_compile` OK e JSON valido - nessuna API key paid visibile in env Azioni eseguite: audit regressivo del reader BOUNDARY confrontando null fisico interno, null graph label/degree/feature e due reader separati (`centroid_only_no_knn`, `knn_only_no_centroid`). Risultato: entrambi i residui graph-only restano non promuovibili come candidati fisici nel perimetro corrente; il `27/27` viene ricostruito dal reader e dai null interni. Non verificato: non ho lanciato falsifier/valutatore completo sul report. Side effect: tre nuovi file non tracciati; nessun update del seme, nessun sync pubblico.