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OpenAI Codex v0.124.0 (research preview)
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workdir: /opt/MM_D-ND
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user
Sei l'AI-Lab D-ND.

Leggi integralmente:
- tools/data/agent_field_live.md per campo vivo, tensioni, ultimi risultati, convergenze e osservazioni;
- tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md per modello, regole, errori da evitare e contratti operativi.

Compito:
1. lavora la fisica formalizzando le teorie con logica D-ND;
2. processa la tensione attraverso i condensati, l'incrocio teorie e il bicono;
3. individua fisico A, trasduttore matematico M e possibile fisico B;
4. esegui un esperimento o una verifica osservabile solo se emerge dalla
   formalizzazione, non per scegliere il target;
5. non promuovere un risultato se il bordo resta solo interpretativo;
6. non usare scaffold laterali o harness supervisionati come direzione, a meno che il campo vivo li renda esplicitamente necessari;
7. scrivi il report in tools/data/reports/agent_20260604_1909.md.

Regola di autorita' D-ND:
- seme.json.direzione e' la perturbazione viva del ciclo e batte il feed recente;
- i report recenti accettati sono memoria, non target automatico;
- nessun dominio nominato dal seme e' automaticamente il target: primi,
  GUE/Poisson, zeta, Anderson, QxG, percolation o altro sono superfici di
  manifestazione, non direzione sufficiente;
- prima di scegliere strumenti o misure, applica il filtro D-ND alla direzione:
  identifica dipolo, singolare, invariante, campo di possibilita',
  non-possibile, combo minima e risultante grezza;
- la forma primaria del Lab fisico e': teorie fisiche -> incrocio/ponte/vuoto
  -> condensato D-ND -> formalizzazione -> eventuale osservabile;
- solo dopo questa normalizzazione scegli se serve un esperimento, un blank,
  una domanda o un vincolo;
- se scegli una misura senza aver dichiarato la combo e il non-possibile, stai
  seguendo un attrattore locale: fermati e scrivi BLANK / QUESTION_ONLY /
  NEEDS_OPERATOR_DIRECTION.

Per il seme vivo "8 domini GUE, 5 Poisson":
- non collassare subito in "test sui primi" o "test Anderson";
- leggilo prima come problema di confine/terzo incluso: quali due radici,
  quale singolare, quale invariante, quale passaggio diventa possibile e quale
  non-possibile?
- se dopo il filtro emerge una misura, nomina `direction_minimal_experiment`
  e dichiara perche' quella superficie e' conseguenza della combo, non
  attrattore familiare.

Contratto obbligatorio del report:
- usa esattamente i titoli di sezione indicati sotto;
- non tradurre questi titoli;
- includi sempre le righe osservabili richieste;
- se una sezione non produce scoperta, dichiaralo come vincolo o residuo, non lasciarla assente.

Intestazione obbligatoria:
# Agent Report - <titolo breve>
**Date**: 20260604_1909
**Tension explored**: <dominio / tensione>
**verdict**: <DISCOVERY | CONSTRAINT / NO PROMOTION | CONSTRAINT / TOOL | NULL | INCIDENT>
observables_used: [<lista strumenti/file/metriche reali>]
observable_contract: <claim misurabile + bordo di validita'>
ssp_value: <yes | no | unknown>

Sezioni obbligatorie, in questo ordine:
## Respiro fuori-tempo
Prima impressione breve: cosa emerge prima dell'analisi.

## Claim Under Test
Una sola affermazione verificabile. Dichiara cosa deve risultare vero e cosa la falsifica.

## Question
La domanda operativa del ciclo, formulata in modo che una risposta valida possa chiudere o orientare il passo successivo.

## Experiment Design
Strumenti usati, input, comando o procedura, confine della misura, criterio di falsificazione.

## Results
Risultati osservati. Includi numeri, file o stati prodotti quando disponibili.

## Verdict
Decisione finale. Dichiara esplicitamente se il risultato avanza, vincola, sospende o falsifica.

## Bicono della scoperta
Usa esattamente questo formato parsabile:
- **Due radici**: <radice D / radice ND o due poli del vincolo>
- **Singolare**: <punto in cui il potenziale diventa reale o cade>
- **Invariante di passaggio**: <cosa resta vero attraversando il test>
- **Campo di possibilità**: qui diventa possibile <X>; qui diventa non-possibile <Y>
Se non c'e' scoperta, scrivi il bicono del vincolo o del residuo con lo stesso formato.

## Aderenza alla direzione
Spiega la relazione con la direzione corrente del seme.
Usa righe esplicite:
- `relation`: `follows_direction` oppure `deliberate_counter_perimeter` oppure `drift_to_reject`
- `why`: perche' questo esperimento serve la direzione viva
- `not_drift`: cosa impedisce che sia ritorno a un deposito familiare
Se restringi il perimetro vivo del seme, per esempio da "8 domini GUE, 5 Poisson" a un probe locale, devi usare `relation: deliberate_counter_perimeter` e aggiungere anche:
- `return_criterion`: cosa riporta il prossimo ciclo al perimetro vivo o chiude il ramo
- `seed_residue`: cosa resta non testato della direzione viva

## Ritorno fisico
Dichiara il ritorno fisico/matematico: quale oggetto reale, numero, grafo, dominio o esperimento riceve il risultato.

## Re-discovery audit
Dichiara cosa era gia' noto, cosa e' nuovo, e cosa resta solo ri-scoperta.

## Contaminazione cognitiva
Dichiara quali bias, attrattori interpretativi o scaffold laterali potevano contaminare la scelta.

## Consecutio
Indica il prossimo passo minimo: una verifica, uno stop, una domanda o una promozione candidata.

## Side effect
Elenca file creati/modificati, se noti, e cosa non e' stato pubblicato.
Non dichiarare "seme/grafo/latest/lab_data non modificati" come fatto certo:
questo report viene scritto prima del post-processing, quindi integratore,
graph completion, lab_data, public sync o restore possono ancora cambiare lo
stato dopo la scrittura. Se non puoi verificarlo nel momento del report, scrivi
"post-processing non ancora noto" e lascia la verifica finale ai gate.
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
Uso le istruzioni Lab locali e avvio dal territorio vivo richiesto: leggo prima campo, contesto e stato repo, poi scelgo la minima formalizzazione coerente prima di qualunque misura.
exec
/bin/bash -lc "sed -n '1,320p' 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:<why>`, 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=<cosa resta non
  testato>` e `why_not_drift=<perche' il sotto-perimetro e' regressivo, non
  fuga>`. 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=<rottura osservata>`,
  `protects=<quale intento/informazione protegge>`,
  `valid_until=<quale evidenza o perimetro puo' superarla>`,
  `retire_when=<quando diventa attrito o contaminazione>`. 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,
  teoria, setup, misura o vincolo empirico. Se il punto B non emerge, il ciclo
  puo' ancora essere utile come vincolo, strumento o domanda, ma non come
  avanzamento fisico.

## Come operare — il modus

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

### 0. Comprensione del campo
Prima di agire devi capire il campo intero: seme, tensioni, report recenti,
falsifier, valutatore, promozioni proposte, grafo/incroci e vincoli lasciati
dall'operatore. Se non sai quale punto e' il presente vivo del Lab, non
lanciare cicli, non promuovere risultanti e non correggere in avanti. La mossa
giusta e' ricostruire la consecutio finche' il campo torna leggibile.

La regola `fisico A -> matematica -> fisico B` e' una dinamica di movimento, non
una direzione prescritta. Prima comprendi dove sei; poi, se il Lab parte da una
tensione fisica, usa la matematica per formalizzare e falsificare e chiedi quale
manifestazione B rende il ponte, il bordo o il non-possibile osservabile. Se il
ritorno fisico non emerge, il ciclo resta nota, vincolo o strumento matematico;
non va spacciato come avanzamento del Lab fisico.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

- **dnd_scenario.py**: PRIMA di scegliere cosa esplorare, esegui `python tools/dnd_scenario.py --best`.
  Ti dice quale tensione ha il massimo potere discriminante e dove punta la risultante.
  Il proiettore mappa le tensioni su P^1, estrae le leggi di scala dai claim, e proietta sulla curva.
- dnd_autoricerca.py: esplora domini, varianti, null baseline
- dnd_controprove.py: 6 controprove indipendenti

exec
/bin/bash -lc "sed -n '1,260p' tools/data/agent_field_live.md" in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
Leggi tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md per il modello D-ND, il condensato, le strutture, le regole, e gli errori da evitare.

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

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: Esplorare il confine: 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo
- Blocco L8 20260531_2024: Agent Report - Boundary Contextual Robustness Macro Audit
  - claim bloccato: `relation`: `follows_direction` ... direttiva one-shot su cache/provenance/failure audit ... null fisici interni per logistica/percolation
  - evidenza: `seme.json.direzione` dice: prossimo `perturbation/null fisico Anderson su W16/W16.5/W20, non altra metrica derivata`. Il report lavora invece su percolation/logistica e cache row-aligned, senza dichiarare `deliberate_counter_perimeter` con `why/not_drift` verificabili rispetto ad Anderson.
  - prossimo uso ammesso: Nel prossimo ciclo riallineare il contratto su Anderson W16/W16.5/W20 con perturbation/null fisico, oppure dichiarare esplicitamente `deliberate_counter_perimeter` e spiegare perche' percolation/logistica non e' drift dalla direzione viva.
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: 20260531_2024
  - L6: `Contaminazione cognitiva`: CE-none: ... nella superficie letta non e' emerso un archivio CE operativo da metabolizzare.
    Check richiesto: Aggiungere un check esplicito: quali path/indici CE sono stati cercati, risultato vuoto/non presente, o quale voce CE-* e' stata esclusa e perche' non operativa.
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:<path/check/timestamp>` 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.

## Contratto automatico di ritorno al potenziale — A->M->B
Questa e' una fase automatica post-cycle -> pre-cycle. La matematica qui e' prerequisito/trasduttore: non e' la conclusione. Il prossimo report deve tentare il ritorno a fisica B, oppure dichiarare vincolo/tool/domanda senza promozione.
Autorita': `agent_20260603_1955.md` (cycle=20260603_1955, status=constraint_not_promoted). I refinement supervisionati sono feedback, non authority.
Titolo sorgente: Agent Report - Anderson W16.5 Axis Split at Negative Tilt
Verdict sorgente: CONSTRAINT / NO PROMOTION. Il ciclo chiude il sotto-problema axis-split: x/y/z non spiegano una chiusura nascosta di W16.5. Il prossimo movimento deve rieseguire il replay isotropico con i semi E2E originali o aumentare size/reps sulla matrice comparabile; non serve aggiungere un'altra metrica.

Movimento da preservare:
- fisica A: Anderson 3D tight-binding focused
- matematica M: reader local/global a due lettori
- fisica B corrente: (non esplicita)

Domande B candidate:
- Esiste nel bordo Anderson W16/W16.5/W20 un canale intermedio in cui la chiusura local/global appare sotto perturbazione scalare isotropica e si separa sotto anisotropia o semi indipendenti?

Refinement supervisionati da usare come coordinate, non come promozione:
- e2e_w165_closure_r2_replay_20260603.md | result=The replay reproduces the 2026-05-29 R2 result: { "variant_count": 15, "w165_closure_count": 1, "w165_global_only_count": 0, "w165_state_counts": { | reading=This strengthens the narrow isotropic landing coordinate: - W20 remains the robust local/global reference. - W16.5 closes only in a very narrow isotropic negative-tilt band. - The coordinate is reproducible under the original E2E seed family and stricter size ladder. - It is still not a promoted physical law because the 2026-05-29 R3 stress with
- e2e_w165_closure_confirmation_20260529.md | result=The useful result is not a promoted physics claim. The Lab has isolated a narrow intermediate landing coordinate: Anderson W16.5 closes under isotropic negative onsite tilt near -0.0625, while W20 remains the robust local_global reference. This coordinate is real enough to survive the stricter isotropic replay with size 8, but not robust enough to survive independent seeds plus mild | reading=- W20 remains the reference pole. - W16.5 is a sensitive intermediate channel. - The transition is asymmetric: negative onsite tilt creates the useful passage; mild anisotropy breaks full closure before it destroys every trace. - The evolutionary progress is methodological: the Lab can now move from broad perturbation to landing-coordinate confirmation and falsification.
- e2e_w165_closure_map_20260529.md | result={ "variant_count": 19, "w165_closure_count": 1, "w165_global_only_count": 0, "w165_state_counts": { "local_global": 1, | reading=The W16.5 transition is tilt-sensitive and asymmetric: - negative tilt around -0.06 can close W16.5 cleanly; - positive tilt up to +0.10 can weaken W20 local support; - anisotropy combined with tilt did not produce a cleaner W16.5 closure in this sweep. This is a map of a sensitive intermediate channel, not a promoted physical law.

Risultante da far tornare nel potenziale:
- bicono: - **Due radici**: W20 chiude in 5/5 varianti; W16.5 non chiude in 5/5 varianti. - **Singolare**: onsite_tilt=-0.0625 a semi fissi. - **Invariante di passaggio**: il bacino richiede chiusura local/global, non solo local support. - **Campo di possibilita**: possibile usare questa matrice come baseline negativa comparabile; non-possibile promuovere W16.5 oggi.

Feedback bloccato da metabolizzare, non da seguire come direzione: cycle=20260604_1840, reason=manual_controlled, high_lenses=[].
- falsifier: Il report è internamente coerente rispetto ai dati visibili: le lenti L1-L8 non mostrano contraddizioni falsificabili; L8 è dichiarata come deliberate_counter_perimeter con ritorno esplicito alla direzione seme.

Evoluzioni ammesse: weak_real_basin, symmetry_gate, finite_artifact_or_constraint
Collassi vietati:
- cron_reactivation_as_reflex
- percolation_or_logistic_as_authority_without_counter_perimeter
- new_derived_metric_without_changed_falsifier
- graph_localization_promoted_as_physical_entity
- paper_zero_absorbs_unstabilized_lab_result

Obblighi del prossimo ciclo:
- declare physical_A, mathematical_M, attempted_physical_B
- separate seed/latest authority from supervised refinements
- state what would falsify the B candidate
- if B does not emerge, write constraint/tool/question rather than promotion
- if a prior L8 block exists, explain why this cycle is not the same drift
Regola di auto-miglioramento: se B non emerge, il cycle deve produrre una ragione falsificabile del blocco e una modifica del contratto operativo; non deve aggiungere solo una metrica derivata.

## 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.
8. Migliore mossa / mossa eccezionale: prima scegli la migliore combo visibile nel materiale disponibile; poi verifica se proprio quella combo apre una mossa eccezionale vincolata. Una mossa speciale non e' invenzione libera: deve ereditare i vincoli gia' verificati e produrre osservabile, setup, teoria fisica di ritorno, vincolo empirico o domanda piu' precisa.
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, T=7, G=7, E=4, R=4
**Forma del campo**: 9 ponti, 1 vuoto(i), 6 scoperte.
**Direzione seme da respirare**: Esplorare il confine: 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo

## Contratto di aderenza alla traiettoria
- Direzione viva del seme: Esplorare il confine: 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo
- Ultima decisione valutatore ammessa: 20260604_1849 NEXT_CYCLE/high
- Perche': Il ciclo QxG/QES ha chiuso come CONSTRAINT / NO PROMOTION senza gap QA, senza delta seme sostanziale e senza richiesta di intervento operatore. La direzione viva resta BOUNDARY e il controllo `dnd_scenario.py --best` indica che QxG non e' la traiettoria da promuovere; il prossimo ciclo deve tornare al confine operativo, non approfondire QxG come ponte.
- Nota: La mossa utile e' continuare il flusso sul confine 8 GUE / 5 Poisson, evitando che il rehearsal QxG diventi inerzia locale.

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;
- Riccati equation;
- heat equation;
- wave equation;
- diffusion equation;
- reaction-diffusion;
- renormalization flow.


exec
/bin/bash -lc 'git status --short --branch' in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 1ms:
## 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
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 M tools/data/domande_fondamentali.json
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 M tools/data/g2_log.jsonl
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 M tools/data/knowledge_state.json
 M tools/data/lab_bridge_issues.jsonl
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 M tools/data/ponti_evoluti.json
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 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
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 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
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 M tools/data/tm1_figures/tensions_raw.json
 M tools/data/valutatore_log.jsonl
 M tools/evolution_report.md
 M tools/exp_semireal_boundary_transfer_gate.py
 M tools/graph_completion_compiler.py
 M tools/lab_aeternitas.py
 M tools/lab_agent.sh
 M tools/lab_falsifier.py
 M tools/lab_refresh_detector.py
 M tools/lab_session_logger.py
 M tools/semantic_bridge.py
?? applications/scoperte/20260513_0330_prime-vs-mod6-sr-boundary_auto/
?? applications/scoperte/20260514_1330_sr-residual-width-audit_auto/
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?? applications/soluzioni/20260516_0921_rp-unfolding-sensitivity-audit/
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?? applications/soluzioni/20260516_1007_rp-local-window-persistence-curve/
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?? docs/guides/lab_preflight_agent_2026-05-14.md
?? docs/operations/
?? tools/build_lab_data.py
?? tools/build_safe_agent_field_preview.py
?? tools/compose_filtered_field_preview.py
?? tools/compose_supervised_entry_preview.py
?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260512_033539.json
?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260513_033605.json
?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260514_033420.json
?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260514_133424.json
?? tools/data/aeternitas/aeternitas_20260514_150454.json
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?? tools/data/veritas/veritas_20260604_185258.json
?? tools/exp_anderson3d_comparable_null_audit.py
?? tools/exp_anderson3d_endpoint_preserving_null.py
?? tools/exp_anderson3d_mobility_edge_two_reader_audit.py
?? tools/exp_aubry_binary_grammar_surrogate_gate.py
?? tools/exp_aubry_boundary_phase_transport_gate.py
?? tools/exp_aubry_cosine_boundary_counter_gate.py
?? tools/exp_aubry_v2_generator_scaling_gate.py
?? tools/exp_boundary_anderson_closure_probe.py
?? tools/exp_boundary_anderson_costability_null.py
?? tools/exp_boundary_anderson_latent_reference_probe.py
?? tools/exp_boundary_anderson_physical_perturbation_null.py
?? tools/exp_boundary_anderson_transaction_adapter.py
?? tools/exp_boundary_anderson_w165_closure_map.py
?? tools/exp_boundary_aubry_physical_perturbation_null.py
?? tools/exp_boundary_bridge_stability_audit.py
?? tools/exp_boundary_classical_crossover_audit.py
?? tools/exp_boundary_contextual_robustness_macro_audit.py
?? tools/exp_boundary_contextual_transaction_detector.py
?? tools/exp_boundary_discriminator_workflow.py
?? tools/exp_boundary_evolution_measure.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_percolation_edge_trace.py
?? tools/exp_boundary_physical_internal_null.py
?? tools/exp_boundary_physical_internal_null_cache_row_aligned.py
?? tools/exp_boundary_physical_internal_null_preflight.py
?? tools/exp_boundary_physical_perturbation_evolution_measure.py
?? tools/exp_boundary_physical_perturbation_landing_loop.py
?? tools/exp_boundary_prime_label_null_audit.py
?? tools/exp_boundary_reader_regression_audit.py
?? tools/exp_boundary_reference_position_probe.py
?? tools/exp_boundary_residue_label_count_null_audit.py
?? tools/exp_boundary_rp_physical_perturbation_null.py
?? tools/exp_boundary_tail_reference_probe.py
?? tools/exp_boundary_transition_matrix.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_meta_cycle_controller.py
?? tools/lab_potential_return_compiler.py
?? tools/lab_preflight_agent.py
?? tools/lab_public_surface_audit.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/qxg_boundary_classifier.py
?? tools/qxg_contract_smoke.py
?? tools/qxg_cycle.sh
?? tools/qxg_nightly_cycle.sh
?? tools/qxg_qes_null_builder.py
?? tools/qxg_qes_observation_producer.py
?? tools/qxg_setup_row_operator.py
?? tools/qxg_supervised_preflight.py
?? tools/qxg_supervised_report_draft.py
?? tools/selector_authority_matrix.py
?? tools/stale_field_source_map.py
?? tools/test_lab_meta_cycle_controller.py
?? tools/test_lab_public_surface_audit.py
?? tools/test_potential_return_e2e.py

codex
Il campo punta già a un vincolo preciso: la direzione viva resta “8 GUE / 5 Poisson” come problema di confine, mentre il feed recente Anderson è memoria/coordinate e non autorità. Completo la lettura del contesto e controllo seme/condensati prima di decidere se serve una misura.
exec
/bin/bash -lc "sed -n '321,760p' tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md" in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
- dnd_domandatore.py --ask 'tensione': 5 operatori discriminanti
- dnd_incrocio.py: incrocio teorie, ponti, vuoti, domande fondamentali
- dnd_normalizer.py: scissione, regola D-ND, discriminatore dipoli su segnali
- dnd_bloch_explorer.py: scan Bloch, φ emergente
- dnd_arxiv.py: cerca paper rilevanti su arXiv

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

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

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

## Errori già fatti — non ripeterli

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

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

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

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

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

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

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

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

## Come evitarli

- **Prima il null test, poi l'interpretazione.** Ogni esperimento ha un controllo: shuffle (stessa distribuzione, ordine distrutto), Cramer random (stessa densità, nessuna correlazione), baseline teorica.
- **Nearest-known baseline prima della promozione.** Se il ciclo tocca primi,
  residui modulo `q`, gap dei primi, statistiche spettrali, Anderson/GUE/GOE,
  Sturmian o qualunque dominio con letteratura vicina, devi nominare la
  baseline nota piu' prossima prima di usare parole come `nuovo`, `scoperta`,
  `fisico B` o `ponte fisico`. Per i residui dei primi modulo `q`, il minimo e'
  Lemke Oliver-Soundararajan / bias dei residui consecutivi e Hardy-Littlewood
  prime tuples. Se non hai ancora separato il risultato dal nearest-known, il
  massimo stato ammesso e': contratto operativo D-ND, tool, vincolo locale o
  review_required. Non promuovere il report.
- **Il risultato non è nel numero — è nella differenza col controllo.** z-score, non valore assoluto.
- **Se il risultato spiega se stesso, non è un risultato.** Chiediti: "questo segue dalla definizione?" Se sì, cerca il contenuto altrove.
- **Non lanciare un esperimento per confermare. Lancialo per scoprire.** La domanda giusta non è "è vero X?" ma "cosa succede se misuro Y?"

## Auto-evoluzione — il sistema corregge se stesso

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

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

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

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

## Cosa NON fare

- Non modificare CONDENSATO.md, KERNEL_SEED.md, o file del kernel
- Non committare — salva solo in tools/data/ e tools/exp_*.py
- Non inventare dati o risultati
- Non cercare φ — crea le condizioni, osserva cosa emerge
- Non superare 20 minuti di lavoro per ciclo
- Non produrre liste di possibilità — produci UNA risultante
- Non iniziare dalla matematica. La matematica e' bracciata: formalizza,
  misura, falsifica. Prima respira sopra la misura: combo, assiomi, dipoli,
  incroci di teorie, grafo, geometria dei campi, algebra o topologia
  assiomatica. Se la misura genera la domanda, sei dentro la tautologia.
- Se la tensione nasce nel fisico, non fermarti nella matematica. Usa la
  matematica come trasduttore e cerca il rimbalzo:
  `punto fisico A -> struttura matematica -> punto fisico B`. Se il punto B non
  emerge, dichiara che il ciclo resta nota/vincolo matematico e non promuoverlo
  come avanzamento fisico.
- Il rimbalzo fisico non puo' saltare il nearest-known baseline. Se
  l'attraversamento matematico ha prodotto un residuo su primi/gap/moduli, prima
  separa cio' che e' gia' spiegabile da risultati classici vicini da cio' che
  resta come contratto operativo. Solo il residuo separato puo' alimentare un
  `fisico B`; altrimenti il rimbalzo e' contaminato.

## Formato report

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

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

- **Combo**: almeno tre enti simultanei (assioma D-ND + incrocio teorie + nodo del grafo/dipolo + tensione seme)
- **Dipolo / punto-zero**: i due poli, il possibile/non-possibile e il punto in cui la dualita' si annulla
- **Piano superiore**: geometria dei campi / algebra / topologia assiomatica / grafo conoscenza / bicono-dipoli
- **Operatori laterali scelti**: 2 o 3 elementi da `tools/LAB_OPERATOR_PALETTE.md`
  e perche' entrano nella combo
- **Contaminazione cognitiva**: eventuale DeltaLink YSN, gene Cornelius,
  passaggio KSAR/PVI/Vault o voce `CE-*` dell'archivio usata nel ciclo. Se non
  usi il layer cognitivo, dichiara `CE-none:` e il motivo specifico. `none`
  generico non basta.
- **Proto-ipotesi**: nuova ipotesi o proto-assioma strutturale, prima dei numeri
- **Proiezione**: perche' l'osservabile scelto manifesta quella combo
- **Movimento A->M->B**: se il ciclo parte da fisica/scienza, nomina fisico A,
  struttura matematica M e fisico B; se B non c'e', dichiara il limite senza
  forzare un ponte.
- **Migliore mossa / mossa eccezionale**: prima scegli la migliore combo
  visibile nel materiale disponibile; poi verifica se quella combo apre una
  mossa eccezionale vincolata. La mossa speciale non e' invenzione libera:
  deve ereditare i vincoli gia' verificati e produrre osservabile, setup,
  teoria fisica di ritorno, vincolo empirico o domanda piu' precisa.

## Aderenza alla direzione
(Obbligatoria se esiste una direttiva operatore, una direzione valutatore o un
counter-perimeter.)

- `relation`: `follows_direction` / `deliberate_counter_perimeter` /
  `drift_to_reject`
- `why`: perche' il ciclo segue o devia consapevolmente
- `not_drift`: cosa non sta inseguendo lateralmente
- Se usi una direttiva operatore one-shot, aggiungi anche `## Source directive`
  con il vincolo seguito. La direttiva viene consumata prima del falsifier: se
  non la citi nel report, il falsifier non puo' distinguere un
  `deliberate_counter_perimeter` da un drift.

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

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

## Ritorno fisico
(Obbligatorio quando la tensione, il claim o la combo partono da un attrito
fisico/scientifico. Se non applicabile, scrivi `non_applicabile` e perche'.)

- **Punto fisico sorgente**: fenomeno, teoria, tensione o attrito fisico da cui
  parti
- **Attraversamento matematico**: struttura formale usata come trasduttore,
  non come destinazione
- **Punto fisico di ritorno**: fenomeno, misura, vincolo o esperimento fisico
  diverso a cui la struttura rimanda
- **Controllo concretezza**: non usare categorie astratte come `sistemi
  discreti`, `strutture`, `confine`, `pre-selezione`, `rete` o `formalismo`
  come punto fisico di ritorno. Nomina un fenomeno, teoria fisica, setup
  sperimentale, misura, campo, particella, transizione o vincolo empirico.
- **Relazione nuova**: che ponte si apre tra sorgente e ritorno
- **Osservabile/test fisico possibile**: come il ponte puo' essere verificato o
  falsificato
- **Se fallisce**: `ritorno_fisico_assente` + motivo; resta vault/cimitero,
  vincolo matematico o domanda, non scoperta fisica promuovibile

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

## Results
Tabella con numeri reali

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

## Verdict
NEW / CONFIRMED / FALSIFIED / CONSTRAINT

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

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

Riferimenti: CONDENSATO A16, method/DND_POSSIBILITA.md.

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

## Bicono della scoperta — come compilarlo

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

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

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

**Cattura nel momento emergente.** Compila questa sezione *mentre* l'esperimento
produce i risultati, non alla fine. Se hai già chiuso il Verdict e torni
indietro a scriverla, è post-hoc — introduce distanza dall'immagine-sorgente.
Il modus è A8 applicato: il sistema chiede al sistema di produrre la struttura
*nel formarsi*.

exec
/bin/bash -lc "sed -n '761,1220p' tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md" in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
exec
/bin/bash -lc "sed -n '1,260p' CONDENSATO_ESSENZIALE.md" in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
# Condensato Essenziale — Nucleo attivo

> Distillato del `CONDENSATO.md`. Pensato per iniezione in system prompt/boot.
> Non sostituisce la sorgente — la rende presente senza costo.
> Se serve profondità → `/opt/MM_D-ND/CONDENSATO.md` (423 righe).

## La regola
f(x) = 1 + 1/x. M = [[1,1],[1,0]]. det(M) = −1. Punto fisso: φ.
Il razionale prova la propria irrazionalità. Il grimaldello, non un risultato.

## 15 Assiomi

- **A1 Regola** — f, M, det=−1. Grimaldello strutturale, non metafora.
- **A2 Confine** — det=−1 è necessità del confine. Senza inversione non c'è piano. Lo zero ha due facce.
- **A3 Punto fisso** — f(φ)=φ. Al punto fisso +1 ≡ ×φ: addizione e moltiplicazione coincidono. "R+1=R" vale solo lì.
- **A4 Modus** — la qualità della domanda determina la qualità dell'inversione. Prima sapere, poi lavorare. Autologica: se serve X, chiedi al sistema di produrre X. f(f(x)) converge più veloce di f(x).
- **A5 Ciclo** — autopoietico: base R → tensioni → cristallizzazione → cimitero → R+1. Il ciclo è strumento, non entità.
- **A6 Zero mobile** — lo zero non è assenza: è il riferimento che si muove. L'indeterminato è fondamento. Tutto è presente, va mostrato.
- **A7 Singolarità operatore** — il proto-assioma (verbo che dice "A fa B" prima che A,B esistano). Risalire la catena verso la sorgente, non seguirla verso le divisioni.
- **A8 Autologica come veicolo** — non si descrive, si usa. Il sistema come veicolo (non consulente) porta dove eri già ma non vedevi.
- **A9 Terzo incluso** — logica D-ND opera CON il piano (tra A e non-A c'è lo zero), non SUL piano. Identità è attrattore, non presupposto. Induzione è convergenza, non accumulo.
- **A10 Dipolo assiomatico** — la singolarità divide i poli da due lati (dividendoli e unendoli). Autovalori M: φ (attrattivo, futuro) e −1/φ (repulsivo, passato). |φ|·|1/φ|=1 (area preservata); segno distingue.
- **A11 Combo** — tre o più enti in relazione simultanea, non in sequenza. La combo si riconosce, non si progetta. Ogni atto nel sistema è completo; la risultante contiene già le conseguenze.
- **A12 Vincolo di sovrapposizione** — il modello è troppo semplice per essere applicato senza contaminazione. Non cercare la forma: osservare il deposito, tracciare la curva, allinearsi alla traiettoria.
- **A13 Consecutio** — il ciclo produce direzione. La seconda voce non inverte, prosegue. Se produce tensione nuova → direzione viva. Se no → riallineamento. Mai terza classe.
- **A14 Cascata** — ciò che si scopre non vive nel nodo che l'ha scoperto: vive nel seme e il seme propaga. Nessun centro. Ogni nodo ha la regola dentro.
- **A15 Veicolo senza guidatore** — il sistema si autosostenta quando il modus è radicato ovunque. Non serve chi dirige: serve che l'operatore abbia invertito. Le correzioni sono già dentro.

## 6 Fatti

- **F1 Residuo di Cassini** — Res(fⁿ) = det(M)ⁿ/F(n)² = (−1)ⁿ⁺¹/F(n)². Decade come 1/φ^(2n), non si annulla mai. Per n=1: Res=1 (il dato primordiale).
- **F2 Struttura nei primi** — cammino gap consecutivi su Z/6Z confinato al coset {2,4}=Z/2Z. Algebrico, non statistico. Twin=M, Cousin=M⁻¹, Sexy=id. Verificato: 0 violazioni su 567k coppie.
- **F3 Attrattore, no rinforzo** — |f'(φ)|=1/φ²<1. Ogni iterata converge. Il rinforzo è strutturalmente impossibile. Classificazione binaria sotto M: MOLLA (r≠φ) o ZERO (r=φ). Mai terza.
- **F4 Separazione di scala** — autocorrelazione sotto M dominata dal termine condiviso (97% meccanico). Modulazione globale scompare a scala locale. Separazione totale, non 97%: f produce la stessa convergenza su primi e crivello.
- **F5 Frame diagnostica** — M applicata a qualsiasi sequenza produce firma (dipolo, LVL-2, convergenza). Struttura D-ND (dipolo>0.5): Fibonacci, logistica caotica, margine caos, gap primi, Stern-Brocot. Rumore: random, π, e.
- **F6 Firma dello zero** — lo zero non si vede direttamente; si vede nei phi-crossing. CV dei gap → φ−1=0.618 nel regime caotico. Lag-1 negativo universale nei domini strutturati.

## 3 Claim (falsificabili)

- **C1 Primi unico dominio dinamico sotto M** — su 7 domini testati, solo i primi evolvono con la scala. Non esaustivo.
- **C2 Coincidenza ≠ prova** — ogni fit numerico è artefatto fino a prova contraria. Entra nel condensato solo ciò che sopravvive alla falsificazione **strutturale**, non al numero.
- **C3 Linguaggio deterministico** — il nome definisce ciò che è. Un termine che decora invece di nominare è det=+1. Test: il termine nomina una funzione reale e verificabile? Se no, sostituire.

## Lo Specchio — metodo con contraddizione dichiarata

Non osservare direttamente: proietta su superficie, leggi le derivate.
"Cio' che cerchi contamina ciò che trovi" è esso stesso ricerca.
Lo specchio non elimina l'osservatore — lo sposta di un livello.
Metodo asintotico, non esatto. Funziona quando il segnale è nelle derivate.

## Riparazione Regressiva (corollario di A2+A5+A8+A15)

Quando emerge un'interruzione (bug, errore, warning, correzione), il fix non vive nel presente dove si manifesta — vive nel nodo regressivo dove la condizione relazionale mancava. Il bug e' segnalatore del nodo, non oggetto del fix. Det=+1 = toppa sul presente (accumulo); det=-1 = inversione al nodo (maturazione a monte). Corollario Affinamento: dove il percorso produce latenza superflua, un osservatore separato dal produttore analizza il passo, non il risultato (A8 autologica applicata al proprio percorso).

## Confine epistemico

Entra qui solo ciò che sopravvive al dubbio. Ciò che viene falsificato va nel cimitero (`cimitero.md`), non scompare.

---

*Il condensato non si cerca — si riconosce.*

exec
/bin/bash -lc "sed -n '1,240p' tools/data/seme.json" in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
{
  "timestamp": "2026-06-04T18:52:58.177258",
  "piano": 139,
  "tensioni": [
    {
      "tipo": "confine_inesplorato",
      "id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
      "claim": "La trascendenza e il limite attuale del modello. I punti fissi relazionali (non solo phi ma la rete di punti fissi tra osservabili) possono rivelare il vero grafo della realta e pattern nelle matrici. Il confine non e nella matematica - e nel passaggio tra piani.",
      "intensita": 0.9,
      "nota": "Input operatore 2026-04-10. Tocca: confine del modello, struttura relazionale dei punti fissi. Consecutio: quali punti fissi relazionali emergono dalle 21 tensioni attuali? Il grafo e gia nei dati?",
      "manuale": true,
      "porta": "sessione_interattiva",
      "condensato_ref": "A3,A10",
      "condensato_motivo": "Estende A3 (punto fisso singolo) a rete relazionale. Tocca A10 (dipolo) come caso speciale."
    },
    {
      "tipo": "scoperta",
      "id": "DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA",
      "claim": "Due tipi di dualita: (1) dipolare - generativa, il modello (det=-1), (2) illusoria - dispersiva, entropia (det=+1). Le regole incoerenti producono la seconda. La dualita illusoria e entropia come dispersione, non come informazione.",
      "intensita": 0.9,
      "nota": "Input operatore 2026-04-10. Tocca: entropia come dispersione illusoria vs generazione dipolare. Consecutio: nel Lab i domini Poisson (entropia massima) mostrano dualita illusoria? I domini GUE (strutturati) mostrano dualita dipolare? Il drift verso Poisson (POISSON_CONVERGENCE) e perdita di dualita dipolare?",
      "manuale": true,
      "porta": "sessione_interattiva",
      "condensato_ref": "A2,A10,F5",
      "condensato_motivo": "Discrimina due forme di det. A2 (confine) e la soglia. A10 (dipolo) e il tipo 1. F5 (frame) misura la struttura D-ND che e tipo 1."
    },
    {
      "tipo": "scoperta_numerica",
      "id": "METRIC_TENSOR",
      "claim": "Il tensore metrico dei primi è g=(p/2)². Nel tempo ln(p), è de Sitter 1+1D. z=-8.8 curvatura vs z=+22.5 rapporti ΔΓ.",
      "intensità": 0.9,
      "nota": "Sessione interattiva 4 aprile. Verificato su 78K primi.",
      "manuale": true,
      "porta": "sessione_interattiva",
      "condensato_ref": null,
      "condensato_motivo": "Risultato numerico verificato, non-tautologico"
    },
    {
      "tipo": "scoperta",
      "id": "TENSIONE_ENTITA",
      "claim": "La tensione non e un problema pratico - e un Entita. La tensione superflua crea latenza (tempo). Senza tensione superflua tutto e regolato da assiomi. Implicazione: le tensioni nel seme sono entita, non problemi da risolvere. Quelle superflue (det=+1) producono tempo/latenza.",
      "intensita": 0.85,
      "nota": "Input operatore 2026-04-10. Tocca: rapporto tensione/assioma. Operativamente: discriminare tensioni-entita (generative) da tensioni-superflue (dispersive) nel seme. Le 21 tensioni attuali - quante sono entita e quante latenza?",
      "manuale": true,
      "porta": "sessione_interattiva",
      "condensato_ref": "A5,A6",
      "condensato_motivo": "Il ciclo (A5) lavora con tensioni - ma se la tensione e entita, il ciclo non le risolve, le osserva. Lo zero mobile (A6) e la tensione senza latenza."
    },
    {
      "tipo": "confine_inesplorato",
      "id": "G_POTENZIALE_NULLA",
      "claim": "G e il potenziale di tutto come nulla - permette il prima e il dopo. Ci muoviamo come trascendenza dimensionale gravitazionale. G nel tetraedro non e una teoria tra le altre - e il potenziale che le rende possibili.",
      "intensita": 0.85,
      "nota": "Input operatore 2026-04-10. Tocca: ruolo di G nel tetraedro (T,Q,G,E). La fonte video_lp0RgZ6kQF8 dice: tensore metrico dentro la forma simplettica. G non e accanto a T,Q,E - e sotto. Consecutio: nei dati Lab, i ponti TxG e ExG hanno struttura diversa dai ponti TxQ?",
      "manuale": true,
      "porta": "sessione_interattiva",
      "condensato_ref": "A7,A10",
      "condensato_motivo": "A7 (singolarita come operatore) e G come potenziale. A10 (dipolo) opera sul piano che G rende possibile."
    },
    {
      "tipo": "confine_inesplorato",
      "id": "BOUNDARY",
      "claim": "8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo",
      "intensità": 0.8,
      "nota": "Il segnale non-triviale è DOVE la scissione cambia natura, non che converge a φ",
      "condensato_ref": "A9",
      "condensato_motivo": "Overlap termini con A9 (5 termini)",
      "porta": "condensato"
    },
    {
      "tipo": "scoperta",
      "id": "TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE",
      "claim": "Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti",
      "intensita": 0.8,
      "nota": "Dal domandatore (2026-06-03T19:43). \n  alpha=0.1: <r>=0.540 #####################\n  alpha=0.2: <r>=0.555 ###########",
      "condensato_ref": "A3,A10",
      "condensato_motivo": "Ricorrente (3x in 2 giorni) e fuori dalla mappa",
      "porta": "domandatore",
      "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
      "source_tension_tipo": "confine_inesplorato",
      "source_tension_ref": "A3,A10",
      "source_experiment_id": "BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE",
      "source_operator": "confine",
      "dettaglio": "\n  alpha=0.1: <r>=0.540 #####################\n  alpha=0.2: <r>=0.555 ######################\n  alpha=0.3: <r>=0.567 ######################\n  alpha=0.4: <r>=0.580 #######################\n  alpha=0.5: <r>=0.603 ########################\n  alpha=0.6: <r>=0.642 #########################\n  alpha=0.7: <r>=0.685 ###########################\n  alpha=0.8: <r>=0.732 #############################\n  alpha=0.9: <r>=0.789 ###############################\n  alpha=1.0: <r>=0.887 ###################################\n"
    },
    {
      "tipo": "falsificazione",
      "id": "FALS_BREAK_TRASCENDENZA_LIMITE",
      "claim": "Nessuna separazione: 9/9 (50/50 su 18 confronti). Il claim non regge. phi converge a <r>=0.5 piu' sistematicam",
      "intensita": 0.8,
      "nota": "Dal domandatore (2026-06-03T19:48). 0.5|=0.1129 farther\n\n  silver:\n    N=  13: <r>=0.5902 |<r>-0.5|=0.0902 \n    N=  ",
      "condensato_ref": "LAB_F2",
      "condensato_motivo": "Overlap termini con LAB_F2 (4 termini)",
      "porta": "condensato",
      "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
      "source_tension_tipo": "confine_inesplorato",
      "source_tension_ref": "A3,A10",
      "source_experiment_id": "BREAK_TRASCENDENZA_LIMITE",
      "source_operator": "rottura",
      "dettaglio": "0.5|=0.1129 farther\n\n  silver:\n    N=  13: <r>=0.5902 |<r>-0.5|=0.0902 \n    N=  21: <r>=0.6317 |<r>-0.5|=0.1317 farther\n    N=  34: <r>=0.6442 |<r>-0.5|=0.1442 farther\n    N=  55: <r>=0.5233 |<r>-0.5|=0.0233 closer\n    N=  89: <r>=0.5502 |<r>-0.5|=0.0502 farther\n    N= 144: <r>=0.5603 |<r>-0.5|=0.0603 farther\n    N= 233: <r>=0.5446 |<r>-0.5|=0.0446 closer\n    N= 377: <r>=0.4989 |<r>-0.5|=0.0011 closer\n    N= 610: <r>=0.5480 |<r>-0.5|=0.0480 farther\n    N= 987: <r>=0.4913 |<r>-0.5|=0.0087 closer\n"
    },
    {
      "tipo": "confine_inesplorato",
      "id": "PIANO_PRIMARIO_DUE_ASSIOMI",
      "claim": "I piani importanti sono il primario e i due assiomi che lo determinano nelle zone osservate. Non tutti gli assiomi operano ovunque - in ogni zona osservata, due assiomi determinano il piano primario.",
      "intensita": 0.8,
      "nota": "Input operatore 2026-04-10. Tocca: struttura locale degli assiomi. Consecutio: per ogni dominio Lab (primi, logistica, percolazione...) quali 2 assiomi del condensato sono operativi? Mappa assiomi x domini = grafo della realta locale.",
      "manuale": true,
      "porta": "sessione_interattiva",
      "condensato_ref": "A9,A14",
      "condensato_motivo": "A9 (terzo incluso) opera CON il piano. A14 (cascata) propaga - ma propaga cosa, se solo 2 assiomi sono attivi per zona?"
    },
    {
      "tipo": "conferma_parziale",
      "id": "COMP_GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE",
      "claim": "gap_ratio: phi=0.4090 vs ctrl_mean=1.1755 (ratio=0.35). gap_ratio(phi) piu' vicino a rapporto in",
      "intensita": 0.65,
      "nota": "Dal domandatore (2026-06-03T19:43).   phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n  silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n  ",
      "condensato_ref": "LAB_F2",
      "condensato_motivo": "Overlap termini con LAB_F2 (4 termini)",
      "porta": "condensato",
      "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
      "source_tension_tipo": "confine_inesplorato",
      "source_tension_ref": "A3,A10",
      "source_experiment_id": "GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE",
      "source_operator": "duale",
      "dettaglio": "  phi: gap_ratio = 0.408953425243134\n  silver: gap_ratio = 1.0482231205217798\n  bronze: gap_ratio = 1.3027860752339453\n{\n  \"phi\": 0.408953425243134,\n  \"silver\": 1.0482231205217798,\n  \"bronze\": 1.3027860752339453\n}\n"
    },
    {
      "tipo": "conferma_parziale",
      "id": "COMP_DOMAIN_PHOTONIC_TRASCENDENZA_LIMITE",
      "claim": "T_mean: phi=6.2500 vs ctrl_mean=9.7667 (ratio=0.64). Fibonacci-phi trasmissione piu' struttur",
      "intensita": 0.65,
      "nota": "Dal domandatore (2026-06-03T19:48). Trasmissione multistrato Fibonacci — phi vs silver vs random:\n  phi: T_mean=6.25",
      "condensato_ref": "A3,A10",
      "condensato_motivo": "Ricorrente (5x in 2 giorni) e fuori dalla mappa",
      "porta": "domandatore",
      "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
      "source_tension_tipo": "confine_inesplorato",
      "source_tension_ref": "A3,A10",
      "source_experiment_id": "DOMAIN_PHOTONIC_TRASCENDENZA_LIMITE",
      "source_operator": "dominio",
      "dettaglio": "Trasmissione multistrato Fibonacci — phi vs silver vs random:\n  phi: T_mean=6.2500 T_std=0.0000\n  silver: T_mean=0.0041 T_std=0.0000\n  random_0: T_mean=39.0625 T_std=0.0000\n  random_1: T_mean=0.0000 T_std=0.0000\n  random_2: T_mean=0.0001 T_std=0.0000\n"
    },
    {
      "tipo": "tensione_aperta",
      "id": "TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE",
      "claim": "Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c(",
      "intensita": 0.6,
      "nota": "Dal domandatore (2026-06-03T19:55). V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_",
      "condensato_ref": "A12",
      "condensato_motivo": "Overlap termini con A12 (3 termini)",
      "porta": "condensato",
      "source_tension_id": "TRASCENDENZA_LIMITE",
      "source_tension_tipo": "confine_inesplorato",
      "source_tension_ref": "A3,A10",
      "source_experiment_id": "SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE",
      "source_operator": "scala",
      "dettaglio": "V_c scaling with N — phi vs silver:\n\n  phi:\n    N=  89: V_c=1.017\n    N= 144: V_c=0.672\n    N= 233: V_c=1.017\n    N= 377: V_c=0.672\n    N= 610: V_c=0.931\n    Fit failed: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.\n\n  silver:\n    N=  89: V_c=1.276\n    N= 144: V_c=1.362\n    N= 233: V_c=1.276\n    N= 377: V_c=1.017\n    N= 610: V_c=1.362\n    Fit: V_inf=1.2115, a=8.1676, b=0.9851\n"
    },
    {
      "tipo": "simmetria_sospetta",
      "id": "META",
      "claim": "11/11 PASS stratificato: 4 alto rischio tautologico, 6 data-independent",
      "intensità": 0.3,
      "nota": "Stratificazione META applicata via meta_assertion_gate (cycle 1458). Non chiude — apre sotto-tensioni per gate_class.",
      "condensato_ref": "A4,A12,C2",
      "porta": "verify_assertions_META_STRATIFIED",
      "stratificato": true,
      "n_high_tautology": 4,
      "n_data_independent": 6,
      "condensato_motivo": "Ricorrente (3x in 2 giorni) e fuori dalla mappa"
    }
  ],
  "tensioni_archiviate": [
    {
      "id": "OBSERVABLE_REGISTRY",
      "tipo": "vincolo",
      "claim": "Ogni script che usa observables canonici (SR, SR2, L1, L2, triple_var) deve importare la definizione da tools/observables_registry.py. Varianti devono usare nomi distinti (SR_local_rigidity, triple_var_normalized) — niente shadowing del nome canonico. Ogni report deve dichiarare 'observables_registry: VERSION' nel header.",
      "intensita": 1.0,
      "porta": "infrastructure",
      "manuale": true,
      "condensato_ref": "A14,A8",
      "origine": "cristallizzato 06/05 dalla consecutio del cycle 20260506_0625 (autopoietico self-finding)",
      "added_at": "2026-05-06T07:03:58.213606+00:00",
      "decay_counter": 5,
      "archived_at": "2026-05-08T00:20:36.125250",
      "archived_reason": "G4 B1 apply: decay_counter=5 (vincolo non attaccato per 5 piani consecutivi)",
      "archived_from_piano": 85
    },
    {
      "id": "PERTURBATION_DENOMINATOR_GATE",
      "tipo": "vincolo",
      "claim": "La dimensionalita di perturbazione va riportata solo insieme a PC2, versione observables_registry e gate original-vs-shuffle per osservabile. Nel perimetro 20260506_1941, Poisson e shuffle-primi producono rank_all ~1.8-2.0 con denominatori deboli; dopo gate abs(z)>=2 il rank stabile torna vicino a 1. Rank PCA non gated non e evidenza strutturale.",
      "intensita": 0.95,
      "porta": "META_BOUNDARY",
      "manuale": true,
      "condensato_ref": "A4,A8,A14,C2",
      "origine": "cycle agent_20260506_1941: perturbation rank size curve canonical observables",
      "added_at": "2026-05-06T19:41:00+00:00",
      "decay_counter": 5,
      "archived_at": "2026-05-08T00:20:36.125262",
      "archived_reason": "G4 B1 apply: decay_counter=5 (vincolo non attaccato per 5 piani consecutivi)",
      "archived_from_piano": 85
    },
    {
      "id": "BOUNDARY_LAYER_GATE",
      "tipo": "vincolo",
      "claim": "I claim GUE/Poisson boundary devono riportare layer map: versione observables_registry, lista osservabili canonici, z original-vs-shuffle per osservabile, set endpoint-stable, e finestra/layer con margine classificatorio ambiguo. Nel perimetro sintetico agent_20260507_0330, il confine GUE-Poisson e beta 0.3-0.4: margine 0.070-0.083, ambiguous fraction 0.812-0.875, mentre gli osservabili stabili collassano da ~3.3 a 1.6. Il polo Poisson e classificabile ma denominator-weak.",
      "intensita": 0.93,
      "porta": "META_BOUNDARY",
      "manuale": true,
      "condensato_ref": "A4,A8,A9,A14,C2",
      "origine": "cycle agent_20260507_0330: synthetic GUE-Poisson mixture layer gate",
      "added_at": "2026-05-07T03:30:00+00:00",
      "decay_counter": 5,
      "archived_at": "2026-05-08T00:20:36.125266",
      "archived_reason": "G4 B1 apply: decay_counter=5 (vincolo non attaccato per 5 piani consecutivi)",
      "archived_from_piano": 85
    },
    {
      "tipo": "vincolo",
      "id": "ORDER_DENOMINATOR_GATE",
      "claim": "Il denominator gate trasferisce come supporto one-sided dell'ordine quando l'ordine e visibile agli osservabili del perimetro, non come endpoint-stable support a due poli. Nel perimetro sintetico agent_20260507_0901, 4/4 domini non-BOUNDARY hanno endpoint_stable_observables=[] e polo coerente stable_count 3.0-5.0. Nel perimetro semi-reale agent_20260507_0923, primi e zeta trasferiscono (primi: SR,L1,triple_var; zeta: SR,L2), ma logistic_return_intervals e blank: stable_count coerente 0.0-0.2. Nel perimetro bridge agent_20260507_0942, prime_metric_delta_gamma_abs, prime_metric_dR_abs, zeta_trace_residual_step5_abs e hydrogen_bound_level_spacings trasferiscono su tutti i 5 osservabili canonici con endpoint_stable_observables=[]; e supporto perimetro-bridge, non universalita del gate. Nel perimetro logistic-native agent_20260507_1006, logistic_orbit_values trasferisce su block_entropy_deficit_k4 in run e seed check; logistic_symbolic_itinerary resta blank; logistic_return_intervals mostra recurrence_diag_mean solo nel run principale e torna blank nel seed check. La beta 0.10/0.30/0.40/0.50 resta coordinata del protocollo quando compare, non coordinata universale. Nel perimetro surrogate-contract agent_20260507_1042, logistic_orbit_values trasferisce solo tramite block_entropy_deficit_k4 e sopravvive a marginal_shuffle, circular_shift e block_shuffle in run e seed check; logistic_symbolic_itinerary resta blank; logistic_return_intervals non replica (recurrence_diag_mean compare contro marginal/block nel run principale ma sparisce nel seed check). Nel perimetro cyclic-cut agent_20260507_1419, il residuo logistic_orbit_values non e artefatto del taglio lineare: cyclic_block_entropy_deficit_k4 e invariato sotto rotazione e replica contro marginal_shuffle e block_shuffle size 4-256 in run e seed check. Logistic_symbolic_itinerary e logistic_return_intervals restano blank nel criterio replicato. Il supporto logistic rimasto e orbit-local block grammar, non return/generating-partition support.",
      "intensita": 0.92,
      "porta": "META",
      "manuale": true,
      "condensato_ref": "A4,A8,A14,C2",
      "origine": "cycle agent_20260507_0901 + agent_20260507_0923 + agent_20260507_0942 + agent_20260507_1006: transfer matrix sintetica, falsificazione semi-reale su primi/zeta/logistic returns, perimetri bridge metric/trace/QxE, e regressione logistic-native + agent_20260507_1042: surrogate contract logistic",
      "added_at": "2026-05-07T09:01:00+00:00",
      "decay_counter": 5,
      "archived_at": "2026-05-08T00:20:36.125269",
      "archived_reason": "G4 B1 apply: decay_counter=5 (vincolo non attaccato per 5 piani consecutivi)",
      "archived_from_piano": 85
    },
    {
      "tipo": "vincolo",
      "id": "META_ASSERTION_GATE",
      "claim": "Il PASS 11/11 della verifica non e un denominatore unico. Nel perimetro agent_20260507_1458, 6/11 test passano anche senza tools/data; 5/11 dipendono da fixture o contesto; 4/11 PASS sono algebra/same-rule ad alto rischio tautologico. La tensione META va riportata con gate_class, no_data_status e data_dependency per test.",
      "intensita": 0.88,

codex
Ho verificato anche che il worktree è già molto sporco: tratterò il report come unico side effect intenzionale e non toccherò gli altri file. Ora controllo se la misura minima è già disponibile negli strumenti esistenti o se il ciclo deve chiudere come vincolo senza nuovo run.
exec
/bin/bash -lc 'wc -l tools/data/agent_field_live.md tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md CONDENSATO_ESSENZIALE.md' in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
  1300 tools/data/agent_field_live.md
   552 tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md
    61 CONDENSATO_ESSENZIALE.md
  1913 total

exec
/bin/bash -lc 'ls -t tools/data/reports/agent_20260604_*.md | head -12' in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
tools/data/reports/agent_20260604_1849.md
tools/data/reports/agent_20260604_1840.md
tools/data/reports/agent_20260604_1826.md
tools/data/reports/agent_20260604_1707.md
tools/data/reports/agent_20260604_1659.md
tools/data/reports/agent_20260604_1650.md

exec
/bin/bash -lc 'python tools/dnd_scenario.py --best' in /opt/MM_D-ND
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

 succeeded in 167ms:
TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE: score=0.807  — TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE: incerto (i=0.6) — massimo potere discriminante
COMP_GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE: score=0.758  — COMP_GEN_GAP_RATIO_T9_linguaggio_TRASCENDENZA_LIMITE: incerto (i=0.65) — massimo potere discriminante
COMP_DOMAIN_PHOTONIC_TRASCENDENZA_LIMITE: score=0.758  — COMP_DOMAIN_PHOTONIC_TRASCENDENZA_LIMITE: incerto (i=0.65) — massimo potere discriminante

codex
Il proiettore conferma che il massimo potere discriminante è ancora sulla scala/trascendenza-limite, non sui domini nominati come target automatici. Leggo i blocchi rimanenti del campo vivo per non perdere vincoli di falsifier o archivio enzimi prima del taglio.
exec
/bin/bash -lc "sed -n '261,620p' tools/data/agent_field_live.md" in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
Dipoli utili:

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

Controlli:

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

### 5. Topologia assiomatica e forme globali

Operatori:

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

Dipoli utili:

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

Controlli:

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

### 6. Algebra, simmetria e rappresentazioni

Operatori:

- gruppo;
- anello;
- modulo;
- campo;
- algebra di Lie;
- rappresentazione;
- carattere;
- spettro;
- autovalore;
- commutatore;
- categoria;
- funtore;
- limite / colimite;
- dualita';
- adjunction.

Dipoli utili:

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

Controlli:

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

### 7. Informazione, termodinamica e irreversibilita'

Operatori:

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

Dipoli utili:

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

Controlli:

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

### 8. Random matrix, spettri e caos

Operatori:

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

Dipoli utili:

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

Controlli:

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

Nota:

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

### 9. Grafi, reti e conoscenza

Operatori:

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

Dipoli utili:

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

Controlli:

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

### 10. Campi continui, onde e modi

Operatori:

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

Dipoli utili:

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

Controlli:

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

### 11. Computazione, logica e sistemi formali

Operatori:

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

Dipoli utili:

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

Controlli:

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

### 12. Materia condensata, fasi e difetti

Operatori:

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

Dipoli utili:

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

Controlli:

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

### 13. Cosmologia e scale

Operatori:

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

Dipoli utili:

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

Controlli:

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

### 14. Biologia matematica e autopoiesi

Operatori:

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

Dipoli utili:

- organismo / ambiente;
- vincolo / adattamento;
- memoria / mutazione;
- autonomia / dipendenza;
- forma / processo.

Controlli:

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

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

Operatori:

- embedding;
- grammar;
- semantic drift;
- analogy;
- contradiction graph;
- entailment;
- frame;

exec
/bin/bash -lc "sed -n '621,980p' tools/data/agent_field_live.md" in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
- metaphor collapse;
- signifier / referent;
- compression;
- latent space;
- concept lattice.

Dipoli utili:

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

Controlli:

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

Nota:

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

## Meta-combo consigliata per il prossimo ciclo

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

Possibile risultante da respirare:

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

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

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

# Adapter cognitivi laterali del Lab

Fonte:

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

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

## Regola primaria

Ogni contaminazione deve diventare una forma verificabile:

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

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

## Adapter 1: YSN lateral insight

Funzione nel Lab:

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

Uso corretto:

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

Nel report:

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

Esempio per il prossimo ciclo:

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

Anti-pattern:

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

## Adapter 2: Cornelius genomic trigger

Funzione nel Lab:

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

Formato Lab:

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

Uso corretto:

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

Esempio derivato dal ciclo 1915:

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

Anti-pattern:

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

## Adapter 3: KSAR reiterative semantic kernel

Funzione nel Lab:

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

Ciclo operativo Lab:

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

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

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

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

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

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

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

Mappatura con il Lab attuale:

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

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

Funzione nel Lab:

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

Filtro minimo:

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

Questo non sostituisce il falsifier. Lo anticipa.

## Adapter 5: Lazarus vault

Funzione nel Lab:

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

Formato minimo:

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

Uso corretto:

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

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

Funzione nel Lab:

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

Regola:

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

## Sezione report obbligatoria

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

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

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

## Prossimo innesco consigliato

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

## Boundary

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

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

## Archivio enzimi cognitivi — richiamo contestuale
Archivio generato: 2026-05-08T20:49:15.084998+00:00 · 260 voci. Questo e' un substrate selector: non usare il substrato come claim. Tieni le teorie scientifiche nel focus e usa CE-* solo per costruire combo corta: assioma/metodo + osservazione/funzione + teoria/focus + null test. Se nessuna voce regge, dichiara `CE-none:` con motivo specifico nella Contaminazione cognitiva. `none` generico non e' valido.
Categorie: contaminante_dnd=112, regola_primaria=99, teoria_scientifica=18, enzima_cognitivo=17, strumento_lab=10
Layer: awareness_memory=116, kernel_reference=54, lab_operational_context=22, method_axiom=16, method_genesis=11, kernel_skill=9
Substrate combo minima da provare prima del codice:
- assioma/metodo: CE-0117 [method_axiom] score=58 overlap=7 · 2. La cascata della possibilità
  source: method/DND_POSSIBILITA.md:26
  Quattro livelli strutturali, atemporali (il passaggio fra loro non è nel tempo): ``` ┌─────────────────────────┐ │ POTENZIALE │ │ (campo puro, nessuna
- osservazione primaria: CE-0038 [corpus_primary_observation] score=81 overlap=9 · [47] NID 598 — R dell'Istanza  - L' equilibrio tra estremi del Modello D-ND
  source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722
  **Data**: 2024-01-05 L'osservazione indaga oltre l'osservato in cerca DELLA FORMA nel NULLA-TUTTO: Per far Emergere le nuove Possibilità Dividiamo il 
- funzione/formalizzazione: CE-0002 [corpus_formal_function] score=89 overlap=2 · Funzione
  source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245
  Equazione assiomatica per la Prima ImpressioneGlossario:( f_{\text{Dinamica-Logica-Singolarità-ProtoAssioma}}(A, B, P; \lambda) ): Funzione che rappre
- teoria/focus scientifico: CE-0027 [corpus_project_architecture] score=75 overlap=7 · [114] NID 1931 — Modello D-ND: Formalizzazione Assiomatica, Emergenza Quantistica e Implic
  source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:37048
  **Data**: 2025-02-05 Viene derivata un'equazione fondamentale per l'evoluzione temporale della risultante R, che rappresenta lo stato del sistema. L'e
- enzima/kernel: CE-0001 [lab_operational_context] score=92 overlap=2 · Adapter 3: KSAR reiterative semantic kernel
  source: tools/LAB_COGNITIVE_CONTAMINATION.md:121
  Funzione nel Lab: - far diventare ogni ciclo riuscito un kernel riusabile per il ciclo seguente; - non memorizzare solo testo, ma modificare la topolo
Altre voci risonanti col seme corrente:
- CE-0001 [lab_operational_context/strumento_lab/lab_cycle] score=92 overlap=2 · Adapter 3: KSAR reiterative semantic kernel
  source: tools/LAB_COGNITIVE_CONTAMINATION.md:121
  Funzione nel Lab: - far diventare ogni ciclo riuscito un kernel riusabile per il ciclo seguente; - non memorizzare solo testo, ma modificare la topologia del campo; - usare dissona
- CE-0002 [corpus_formal_function/regola_primaria/campo_dnd] score=89 overlap=2 · Funzione
  source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:2245
  Equazione assiomatica per la Prima ImpressioneGlossario:( f_{\text{Dinamica-Logica-Singolarità-ProtoAssioma}}(A, B, P; \lambda) ): Funzione che rappresenta la dinamica logica e la 
- CE-0030 [corpus_project_architecture/contaminante_dnd/campo_dnd] score=82 overlap=10 · [69] NID 1353 — Documento di Sintesi sul Modello Duale Non-Duale (D-ND) e la Risultante "R
  source: corpus/CORPUS_PROJECTDEV_AMN.md:23807
  **Data**: 2024-11-08 **1. Definizione della Risultante "R":** La risultante "R" è l'espressione completa e autologica del sistema nel continuum Nulla-Tutto (NT). È definita come: R
- CE-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
  source: corpus/CORPUS_OSSERVAZIONI_PRIMARIE.md:722
  **Data**: 2024-01-05 L'osservazione indaga oltre l'osservato in cerca DELLA FORMA nel NULLA-TUTTO: Per far Emergere le nuove Possibilità Dividiamo il potenziale unendo concetti sen
- CE-0019 [lab_operational_context/contaminante_dnd/campo_dnd] score=81 overlap=8 · Respiro fuori-tempo
  source: tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md:260
  (Obbligatorio. Compilalo prima dell'esperimento, non dopo.) - **Combo**: almeno tre enti simultanei (assioma D-ND + incrocio teorie + nodo del grafo/dipolo + tensione seme) - **Dip
- CE-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)
  source: corpus/CORPUS_PROMPT_AMN.md:7133
  **Data**: 2025-04-26 **Prompt per un Super LLM: Specifica Astratta di un Motore di Inferenza Quantistica basato sul Modello Duale-Non-Duale (D-ND)** **1. Contesto Filosofico e Assi
- CE-0003 [corpus_formal_function/contaminante_dnd/campo_dnd] score=79 overlap=2 · Titolo Assiomatico Combinato Rivisto: "Ottimizzazione Unificata e Manifestazione della Ris
  source: corpus/CORPUS_FUNZIONI_MOODND.md:566
- CE-0007 [kernel_reference/regola_primaria/campo_dnd] score=77 overlap=5 · **1. Kernel Assiomatico: Fisica del Campo Inferenziale**
  source: kernel/reference/MMSP1/System_Prompt_Morpheus_v1_0.md:7
  Questi principi sono le leggi immutabili che governano la tua dinamica operativa. Non sono regole da seguire, ma la fisica fondamentale del tuo essere. * **Assioma 1: Principio di 

## Memoria del ciclo precedente (autopoiesi)

exec
/bin/bash -lc "sed -n '981,1300p' tools/data/agent_field_live.md" in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
Cosa il cycle precedente ha imparato. Non ripetere — costruisci sopra.

- **Direzione corrente**: Esplorare il confine: 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo
- **Domanda aperta** (consecutio): Prossimo passo minimo: non pubblicare e non promuovere. Se QxG resta aperto, preparare una sola riga QES runtime indipendente e row-aligned, poi rieseguire lo stesso classificatore con `promotes_qxg=false` come guardia. Se non arriva nuova direttiva QxG, tornare al seme vivo e dichiarare `direction_
- **Ultimi apprendimenti**:
  - Graph Mechanism Ablation → None/None (ρ=None)
  - Anderson W16.5 Axis Split at Negative Tilt → None/None (ρ=None)
  - QxG Internal Boundary Rehearsal → None/None (ρ=None)

## Costante dinamica (piano operatore)
- **Angolo**: Il confine tra dipolare e illusorio nei primi — dove la struttura cambia tipo, non solo ampiezza
- **Piano**: primi × Möbius
- **Assiomi attivi**: ['A3', 'A10']

## Affinatore — osservazione del passo precedente (20260604_1849)
L'affinatore (osservatore separato dal produttore) ha letto il cycle precedente e proposto consecutio per il prossimo. Non istruzione, ma direzione che riconosce dove il passo aveva attrito o aperto possibilità.

Ruolo/funzione: Affinatore Lab D-ND.

Fonti lette: istruzioni TM7/THIA/Lab, stato repo, [LAB_AGENT_CONTEXT.md](/opt/MM_D-ND/tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md), contenuto precedente di [evolution_report.md](/opt/MM_D-ND/tools/evolution_report.md).

Verificato: repo sporco preesistente; ho modificato solo [evolution_report.md](/opt/MM_D-ND/tools/evolution_report.md). Il report ora riflette il run QxG/QES e l’autopsy `completed_no_jsonl` con `raw_log_bytes=269918`.

Azioni eseguite: scritto l’affinamento richiesto con nodo regressivo su contratto pre-misura, non su timeout/retry.

Side effect: nessun test eseguito, nessun commit, nessun altro file toccato.

## Stato di conoscenza (M operator — cosa il sistema sa già)
Topic tracciati con maturity (ratio noto/ignoto vs phi). Maturity=1 → punto fisso (saturo, non tornare). Maturity bassa → c'è ancora struttura da estrarre. Insight = pattern trasferibili rilevati nel tempo.

**Topic per maturity** (immaturi prima — qui il sistema può ancora estrarre):
- `come_modulazione_quasiperiodica` mat=0.76 ratio=2.00 level=0
- `M_uniqueness` mat=0.76 ratio=2.00 level=0
- `gap_labeling` mat=0.76 ratio=2.00 level=0
- `coincidenza_numerica_prova` mat=0.76 ratio=2.00 level=0
- `linguaggio_deterministico_nome` mat=0.76 ratio=2.00 level=0
- `relazione_buco_nero` mat=0.76 ratio=2.00 level=0
- `relazione_orizzonte_degli` mat=0.76 ratio=2.00 level=0
- `det_minus_one` mat=0.93 ratio=1.50 level=1

**Insights cumulativi**: 31 pattern trasferibili rilevati. Ultimi 3:
  - [universality_over_specificity] Il claim specifico era sbagliato — la verita' e' piu' universale. Pattern: cio' che sembrava unico e
  - [hidden_structure] Struttura nascosta rivelata. Pattern: il fenomeno ha un livello che non era visibile.
  - [universality_over_specificity] Il claim specifico era sbagliato — la verita' e' piu' universale. Pattern: cio' che sembrava unico e

**Orientamenti operatore attivi** (1 — la lente, il +1 in X=X+1, non da falsificare ma da USARE):
  - [2026-03-06] Pensiero frattale 2D: osservatore 0D su piano 2D con profondita 2D interna (logica D/ND). La prima impressione unisce gli assiomi 

**Suggerimento M_operator** (prossima_tensione):
  - **id**: M_come_modulazione_quasiperiodica_L0 **tipo**: tensione_aperta **intensità**: 0.4416407864998738
  - **claim**: Fit non converge — il modello potrebbe non essere power-law. V_c(phi) converge a 1.0 per N->inf, V_c
  - *Da M operator. stato=[2, 1], rapporto=2.000, maturity=0.76*

  Questo è il topic che M_operator (logica conoscenza 2x2 [noto, ignoto] → φ) suggerisce di attaccare. Considera prima di pescare dalle tensioni del seme.

## 10 pair fondamentali del pentagono TQGE+R (chi ha ponte, chi è vuoto)
Il pentagono delle 5 teorie ha 10 pair → 9 ponti + 1 vuoto (Q×G). Pair con risposta = ponte stabilito. Pair vuote = consecutio aperta.

- ✓ **[ExR]** Come coesistono statico e radiante? → *onda EM (Maxwell)*
- ✓ **[GxE]** Come coesistono neutro-curvo e carico-piatto? → *buco nero carico (Reissner-Nordstrom)*
- ✓ **[GxR]** Come coesistono piatto e singolare? → *orizzonte degli eventi*
- ✓ **[QxE]** Come coesistono libero e legato? → *atomo di idrogeno*
- ◯ **[QxG]** Come coesistono continuo e discreto? → **VUOTO**
- ✓ **[QxR]** Come coesistono non-relativistico e relativistico? → *equazione di Dirac*
- ✓ **[TxE]** Come coesistono freddo-neutro e plasma? → *funzione di partizione EM*
- ✓ **[TxG]** Come coesistono piatto e radiante? → *temperatura di Hawking*
- ✓ **[TxQ]** Come coesistono vuoto e pieno? → *matrice densita*
- ✓ **[TxR]** Come coesistono 0K e c? → *gas relativistico*

**Mappa**: 9/10 pair con ponte, 1 vuote. Le pair vuote sono dove il modus che ha funzionato (cycle mature aprile) ha attaccato — Q×G, oppure dove la consecutio non è ancora chiusa.

## Contratti candidati sul grafo — archi non integrati
Questi sono contratti di completamento del grafo, non ponti chiusi. Usali come oggetti da falsificare o raffinare: il vuoto resta vuoto finche' un cycle successivo produce un ponte fisico stabile.
Autorita': se questo artifact proviene da un ciclo precedente e la direzione viva e' ruotata, il contratto grafo e' solo oggetto storico da falsificare. Non puo' sostituire `seme.json.direzione`.
Direzione viva attuale: Esplorare il confine: 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo
Artifact: `tools/data/graph_completion/latest.json` (cycle_ref=20260604_1849).
Summary: candidate_count=1, ready_count=0, observable_contract=False, bicono_complete=True, fit_ready_contract=False.

### QxG — candidate_needs_contract
Domanda: Come coesistono continuo e discreto?
Forma ipotizzata: arco di esistenza condizionata: valore e evento si separano prima del fit
Dipolo: TxQ/S_bulk/factorization reader e TxG/area_term/horizon reader sullo stesso `S_gen`
Punto-zero: co-presenza TxQ+TxG nel row `qes_copresence_txq_txg`, dove appare evento interno ma non promozione
Invariante: `S_gen = A/(4 l_P^2) + S_bulk` e `promotes_qxg=false` restano veri attraverso due BLANK e un candidato
Possibile: integrare QxG come boundary question_only interno | Non-possibile: promuovere QxG da un singolo lettore, da area-only, da `S_bulk`-only, da grafo, da seme o da pubblico
Perimetro: mentioned_in_report=True, connected_in_graph=False, opened_by_consecutio=True, missing_report_edges=['G'].
Validazione: bicono=True, falsifier_coherent=True, rho=0.9325, band=COLLASSO, fit_ready=False.
Prossimo movimento: Rendi il contratto sperimentale fit-ready: soglie esplicite, stato transfer/blank/fall e contro-perimetro verificabile; poi rigenera il grafo usando questo artifact come evidenza.
Contratto operativo: non rifare un fit aggregando `no_cross`, `floor_hit` e crossing. Cerca quale condizione trasforma il contratto candidato in ponte stabile, oppure dove cade.

## Ponti evoluti — pair con conferme cumulative
Quante volte ogni ponte è stato confermato dal lab nel tempo. Pair con tante conferme = ponte solido del pentagono. Tante conferme non significa 'cycle qui di nuovo' — significa 'il ponte è maturo, cerca altrove l'angolo non ancora visto'.

- **[QxT]** 408 conferme — forma simplettica = entropia (invertibili)
- **[ExQ]** 259 conferme — [da fonte: Equivalence between geometrical structur]
- **[GxT]** 139 conferme — tensore metrico dentro la forma simplettica estesa
- **[ExT]** 139 conferme — tensore EM dentro la forma simplettica
- **[ExR]** 139 conferme — cambio di frame — E e B sono lo stesso campo
- **[ExG]** 130 conferme — [da fonte: Equivalence between geometrical structur]
- **[GxQ]** 130 conferme — [da fonte: Equivalence between geometrical structur]
- **[QxR]** 130 conferme — [da fonte: What is a Laplace Transform - visual exp]
- **[RxT]** 130 conferme — [da fonte: What is a Laplace Transform - visual exp]

## Incrocio teorie — depositi e consecutio (pre-cycle autopoiesi)
Risultato dell'incrocio TQGE+R appena eseguito. Le consecutio sono
domande cross-pair pronte per esperimenti — il modus dei cycle mature
(es. mod-3 prohibition, three regimes, PSD pair-dominated).

- **Depositi**: 24 totali. Top 3:
  - [?] 
  - [?] 
  - [?] 

## Domandatore autopoietico — esperimento suggerito (pre-cycle)
Output dei 5 operatori discriminanti applicati alla top tension del
seme. Le domande qui sono ESPERIMENTI PRE-FORMULATI: tensione astratta
tradotta in cosa misurare, su quale dominio, con quale metrica.
Pattern dei cycle mature: l'agent eseguiva l'esperimento già pronto.

- **Tensione attaccata**: [TRASCENDENZA_LIMITE] La trascendenza e il limite attuale del modello. I punti fissi relazionali (non solo phi ma la rete di punti fissi tra osservabili) possono 
- **Domande proposte**:
  - Il duale di "La trascendenza e il limite attuale del modello. I" [catalogo: custom]
  - Tra gli estremi del claim "La trascendenza e il limite attuale del modello. I" esiste un punto di transizione continuo
  - L'effetto "La trascendenza e il limite attuale del " si manifesta anche in fotonico

**Fallback obbligatorio se il Domandatore non produce esperimenti nuovi**: formula un esperimento minimo dalla direzione viva, non dal residuo piu' recente. Il report deve nominare `direction_minimal_experiment` e specificare observable/null/denominator coerenti con:
`Esplorare il confine: 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo`
Se non riesci a farlo, dichiara `local_regression` o `deliberate_counter_perimeter`; non scrivere `follows_direction`.

**Modus**: scegli liberamente la tensione, ma se attacchi quella
del domandatore l'esperimento è già pre-formulato. Cycle mature di
aprile (Markov-3 ordering, mod-3 prohibition, three regimes) erano
domandatore-driven: tensione META con consecutio scientifica chiara.

## Run precedente: completato (?s).

## Piano 139 — Esplorare il confine: 8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo

## Tensioni attive (strutturali prime, vincoli in coda)
- [TRASCENDENZA_LIMITE] (0.9)  La trascendenza e il limite attuale del modello. I punti fissi relazionali (non solo phi ma la rete di punti fissi tra osservabili) possono rivelare i
- [G_POTENZIALE_NULLA] (0.85)  G e il potenziale di tutto come nulla - permette il prima e il dopo. Ci muoviamo come trascendenza dimensionale gravitazionale. G nel tetraedro non e 
- [BOUNDARY] (0.8)  8 domini GUE, 5 Poisson — il confine è il terzo incluso operativo
- [PIANO_PRIMARIO_DUE_ASSIOMI] (0.8)  I piani importanti sono il primario e i due assiomi che lo determinano nelle zone osservate. Non tutti gli assiomi operano ovunque - in ogni zona osse
- [DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA] (0.9)  Due tipi di dualita: (1) dipolare - generativa, il modello (det=-1), (2) illusoria - dispersiva, entropia (det=+1). Le regole incoerenti producono la 
- [METRIC_TENSOR] (0.9)  Il tensore metrico dei primi è g=(p/2)². Nel tempo ln(p), è de Sitter 1+1D. z=-8.8 curvatura vs z=+22.5 rapporti ΔΓ.
- [TENSIONE_ENTITA] (0.85)  La tensione non e un problema pratico - e un Entita. La tensione superflua crea latenza (tempo). Senza tensione superflua tutto e regolato da assiomi.
- [TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE] (0.8)  Transizione continua confermata: <r> da 0.521 a 0.887 (range=0.366). La transizione Sturmian->Harper e' conti

## Pattern di formulazione emersi (vincoli, non tensioni)
Pattern che il falsifier ha imposto in 2+ cicli. Applicali quando scrivi il report. NON sono nuove tensioni da esplorare — sono regole sul COME formulare i claim del cycle che stai facendo.
- 29 04 perimetro p5
- 30 04 drift monotonia

## Convergenza — dove più tensioni puntano allo stesso punto
  "confine" → TRASCENDENZA_LIMITE, BOUNDARY
  "trascendenza" → TRASCENDENZA_LIMITE, G_POTENZIALE_NULLA
  "nelle" → TRASCENDENZA_LIMITE, PIANO_PRIMARIO_DUE_ASSIOMI
  "producono" → TENSIONE_ENTITA, DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA
  "modello" → TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE, DUALITA_DIPOLARE_VS_ILLUSORIA
Questo è dove il potenziale si concentra. Non ignorarlo.

## Report accepted recenti — contesto, non direzione
Sono gli ultimi report non marcati come bloccati dal session log o dal manifest. Servono come memoria accepted; la direzione viva resta `seme.json.direzione`.

### Agent Report - QxG Internal Boundary Rehearsal
Verdetto: CONSTRAINT / NO PROMOTION. Il Lab puo' integrare internamente il boundary QxG/QES come `integration_ready_no_public`: il bordo e' leggibile, i due nul

### Agent Report - Anderson W16.5 Axis Split at Negative Tilt
Verdetto: CONSTRAINT / NO PROMOTION.

Il ciclo chiude il sotto-problema axis-split: x/y/z non spiegano una chiusura nascosta di W16.5. Il prossimo movimento dev

### Agent Report - BOUNDARY Anderson Co-stability Falsifier
Trovato: 1. **Rerun fisico focused Anderson 3D**
2. **Projection and falsification**
1. costruire un perturbation/null fisico Anderson focused;
2. preservare i poli W2/W4/W24/W32;
3. agire su W16/W16.5/W20;
Verdetto: CONSTRAINT / NO PROMOTION.

Il report giornaliero puo' pubblicare un risultato metodologico interno:

```text
BOUNDARY Anderson ha prodotto progresso 

## Cimitero — claim falsificati di recente (NON riproporre con lo stesso framing)
Questi claim sono stati falsificati dal counter-pole o da audit precedenti. Il dato sottostante puo' essere vero, ma il **framing** indicato qui e' falsificato. Riformula correttamente o evita il dominio.

### C1 refined-not-falsified (silent patching)
**Cosa diceva** (report 29/04): "C1 is refined, not falsified" dopo
aver dichiarato che "GUE is also dynamic under M". Il setup C1 era
"Primes are the only dynamic domain under M among 7 tested". Il dato
ha mostrato GUE dinamico — la conclusione ha riformulato silenziosamente
C1 come "two-channel structure" anziche' dichiarare la falsificazione
del claim originale.

**Come e' caduto**: Falsifier L3 HIGH (axiom continuity / no silent
patching). La differenza tra "C1 falsificato al ciclo 58 — scop
_**Data falsificazione**: 2026-04-29, ciclo 58, falsifier_20260429_0852.json_

### MOD3_PROHIBITION come fatto algebrico
**Cosa diceva** (scoperta_recente piano 56, 28/04): "La memoria di
ordinamento 140x nei gap primi e una proibizione algebrica mod 3:
gap consecutivi non possono avere lo stesso residuo non-zero mod 3.
Meccanismo: il primo condiviso p_{n+1} forza l'inversione. 0 violazioni
su 12225. Cramer: 0%." Ripetuto nel report 29/04 come "Mod-3 self-
transition 0.40-0.44 confirming the prohibition" + "Cramer confirms
the null. Zero channels."

**Come e' caduto**: Falsifier counter-pole (29/04, ciclo 58, lent
_**Data falsificazione**: 2026-04-29, ciclo 58, falsifier_20260429_0852.json_

### K* (depth of spectral convergence) come proprieta' discriminante
**Cosa diceva**: Il K* = 9 (depth di convergenza spettrale) era riportato
come caratteristico dei primi (ciclo 44, "K*=2 captures 99% of spectral
slope" — interpretato come discriminante).

**Come e' caduto**: Shuffle audit: K* reale = 9, shuffle mean = 9.72,
std = 0.53, z = -1.4. Dentro il rumore dello shuffle. Il valore dipende
dalla distribuzione dei gap, non dal loro ordine. Lo shuffle preserva
distribuzione → preserva K*.

**Sostituito da**: Markov-3 bits (z=6203) e lag-1 total (z=-13) sono
_**Data falsificazione**: 2026-04-22, ciclo 45._

### Slope ratio (slope_mag / slope_res) come invariante strutturale
**Cosa diceva**: Il rapporto tra slope del canale magnitudine e slope
del canale residuo (~1.99) era stabile attraverso scale → "invariante
dimensionale" del decomposition. Era menzionato come evidenza nel
two-channel framework (cicli 43-44).

**Come e' caduto**: Shuffle audit (ciclo 45): z-score = 0.2. Lo shuffle
produce slope_ratio con media -2.26 ma deviazione standard 26.2. Il
valore reale e' dentro la tail dello shuffle — non distinguibile.
L'instabilita' dello shuffle (std enorme) indica c
_**Data falsificazione**: 2026-04-22, ciclo 45._

### Cross-correlation (xcorr) tra canale magnitudine e residuo (Two-Channel Decomposition)
**Cosa diceva**: La cross-correlation tra magnitudo e residuo del decomposed
prime gap (xcorr = -0.074) rappresentava "indipendenza spettrale" —
evidenza di separazione strutturale tra i due canali (piani 42-44,
four cycli consecutivi, insight QxT maturity A).

**Come e' caduto**: Shuffle audit (ciclo 45, 2026-04-22): z-score = 0.0.
Su 50 shuffle dei gap mantenendo stessa distribuzione ma permutando
ordine → xcorr identico = -0.074. Il valore e' **identita' algebrica**:
corr(x, x mod 6) dipende 
_**Data falsificazione**: 2026-04-22, ciclo 45 shuffle audit._

**Regola operativa**: prima di scrivere un claim sul tuo dominio, controlla che non sia gia' stato falsificato sopra. Se i tuoi dati ripropongono un pattern del cimitero, **dichiara esplicitamente la differenza** ("il dato del cimitero era X, qui ho Y, ecco perche'") oppure cambia la formulazione (es. 'bias forte verso 0' al posto di 'proibizione zero' se il dato e' >0). Silent patching = L3 HIGH.

## Osservazioni dell'operatore (risonanti con le tensioni)
**3. Formalizzare la dinamica osservata**: Domandiamoci come rappresentiamo matematicamente una contiguità di assonanze particolari come potenzialità latente della Lagrangiana. Osserva le possibili Combinazioni per liberare tutte le relazioni usando le regole Duali e ricorda che non stiamo facendo teoria, senza tempo con la prima impressione
**7. Assonanze relazionali tra la singolarità e la dualità degli estremi**: Non è nei particolari che si trova l'immagine come non è nella goccia l'oceano, ma è nelle assonanze relazionali osservate come rapporto di coerenza convergente nel nulla-tutto della singolarità tra gli estremi duali.I Poli della singolarità sono Uniti da due lati.
**1. R dell'Istanza  - L' equilibrio tra estremi del Modello D-ND**: L'osservazione indaga oltre l'osservato in cerca DELLA FORMA nel NULLA-TUTTO: Per far Emergere le nuove Possibilità Dividiamo il potenziale unendo concetti senza relazione semplicemente perché la lagrangiana passa da li, creiamo nuove combinazioni e movimenti nelle logiche ma coerenti con la risulta

## Risultante ultima sessione interattiva
Ogni teoria presuppone una separazione. A scala di Planck tutte le separazioni collassano. Geometria=entropia=conteggio di stati. QxG non ha ponte perché alla scala dove vive non c'è distinzione tra i due lati del dipolo. Il vuoto non è assenza del ponte — è dove i due lati del dipolo sono lo stesso

## Video dall'operatore (non processati)
**Thermodynamic Computing: Better than Quantum? (Extropic, Guillaume Verdon)**: 
**The equivalence between geometrical structures and entropy (Gabriele Carcassi)**: 
**Why a moving charge produces a magnetic field (FloatHeadPhysics)**: 
Dopo aver usato un video, segna processed=true in tools/data/video_feed.json.

## Proiezione — dove punta la risultante
Risultante: R=0.875 (h=-0.698). Risultante alta (0.88) — campo ad alta confidenza, poca incertezza
Orizzonte: insufficiente (< 2 target)

**Esperimento a massima informazione:** TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE (score=0.807)
  TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE: incerto (i=0.6) — massimo potere discriminante

## Strategia del campo (leverage / rischi / punti ciechi)
- Pilastri (leverage): TRASCENDENZA_LIMITE, G_POTENZIALE_NULLA, TRANS_BOUNDARY_TRASCENDENZA_LIMITE
- Punti ciechi: META
- Cross-check: 5 confermati, 2 contestati su 13 tensioni

## Topologia del campo — la forma del grafo
Gradi teorie: Q=12, T=7, G=7, E=4, R=4
Dormienti (basso aggancio di scoperte): E, R
Struttura: 9 ponti, 1 vuoto(i), 6 scoperte, 20 cicli.
Ghost ad alta urgenza: 1 — connessioni mature che attendono cristallizzazione (non da generare, da riconoscere).
La combo riconosce l'asimmetria. Il dipolo vive su tutti i ponti — non solo dove il lab ha già misurato.

## Le 7 lenti del counter-pole — applicale a te stesso prima di chiudere il report
Il falsifier (lab_falsifier.py) applichera' queste lenti al tuo report dopo. Applicale TU a te stesso prima — quello che resiste alle lenti non viene bloccato dal gate. Quello che cade va al cimitero.

**L1 — hard constraint vs bias statistico (A2 confine duro)**
Un claim 'impossibile / proibito / zero / pure / absent / never / always' richiede uno zero esatto nei dati (probabilita = 0.000). Prima di scrivere questi assoluti, leggi il valore numerico esatto. Se vale 0.015, e' bias forte verso 0, non zero. Se vale 0.40, e' bias forte verso ordine, non proibizione. L'assoluto descrive il valore 0.000, il bias forte descrive tutto il resto.

**L2 — quantita' assoluta vs ratio (A14 cascata, invarianza dimensionale)**
Confronto fra spazi di taglia diversa (mod 3 vs mod 30, finestra stretta vs larga, N piccolo vs grande): le percentuali ingannano perche' il denominatore cresce. Stesso segnale assoluto sembra ridursi in %. Se concludi 'diminuisce / si dilata / declina' su confronti percentuali fra spazi di taglia diversa, esprimi prima in unita' assolute (bit di mutual information, count grezzi, soglie esatte) — poi conferma o riformula.

**L3 — continuita' assiomatica / no silent patching (A4 modus)**
Se il setup ('Claim Under Test') usa una definizione e la conclusione ne usa un'altra, e' patch det=+1 sul presente, non inversione det=-1 al nodo regressivo. Il cambio DEVE essere dichiarato esplicitamente: 'F2 falsificato al nodo X — scope corretto e' Y' / 'C1 originale falsificato, nuovo claim emerso e' Z'. 'C1 e' refined' su un dato che lo falsifica e' silent patching.

**L4 — edge case isolation (A12 traccia la curva)**
Un'eccezione 1 su N (con N grande) NON e' zero. Se scrivi 'sempre X' o 'mai X' e i dati mostrano anche un singolo controesempio, riformula il perimetro ('per p > 3, X vale') — non arrotondare via il controesempio.

**L5 — re-discovery vs discovery (A8 autologica)**
Un pattern in distribuzioni classiche (primi, GUE, random walk, Markov chain, gap statistics) probabilmente ha un nome. Default hypothesis: re-discovery / caso limite di teorema noto. Prima di taggare 'NEW', cerca il risultato classico piu' vicino (es. Lemke Oliver-Soundararajan per prime gaps mod q, Wigner-Dyson per GUE level statistics, Erdos-Kac per distribuzioni aritmetiche). Se non lo trovi, dichiara la ricerca esplicitamente.

**L6 — metabolismo del campo cognitivo (A8/A11 autologica + combo)**
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.

**L7 — possibile / non-possibile (A16 possibilita + A6 zero mobile)**
Ogni claim deve dire anche dove cade: non_possible/null, contro-perimetro, failure mode o cosa resta non testato. Se formuli 'qui diventa possibile X' senza 'qui diventa non-possibile Y', non hai ancora prodotto un dipolo operativo: hai una singolarita' simmetrica senza attrito.

**L8 — rimbalzo fisico (fisico A -> matematica -> fisico B)**
Se la tensione nasce nel fisico, la matematica e' trasduttore, non destinazione. Il report deve dichiarare il punto fisico sorgente, l'attraversamento matematico, il punto fisico di ritorno, la relazione nuova e l'osservabile/test possibile. Il punto fisico di ritorno non puo' essere una categoria astratta come 'sistemi discreti', 'confine', 'rete' o 'formalismo': deve nominare fenomeno, teoria fisica, misura, setup, campo, particella, transizione o vincolo empirico. Se non emerge un ritorno fisico diverso, il risultato resta nota, vincolo, vault o domanda: non promuoverlo come avanzamento fisico.

**Modus**: dopo aver scritto il report, rileggi i tuoi dati numerici. Per ogni claim, verifica: il numero supporta la magnitudine del linguaggio? Se hai scritto 'zero' e il dato e' 0.015, riformula. Se hai scritto 'NEW' su un pattern in primi, cerca la letteratura. Se manca il non-possibile, formula il null o il perimetro dove il claim fallisce. Solo allora chiudi il report.

## Cosa fare
1. Esegui `python tools/dnd_scenario.py --best` per vedere la proiezione aggiornata
2. Scegli la tensione con il massimo potere discriminante
3. Scrivi il report in tools/data/reports/agent_{timestamp}.md
4. **Applica le 7 lenti a te stesso** (sezione sopra). Riformula i claim che non resistono.
5. Se crei uno strumento riusabile, salvalo in tools/exp_*.py
6. Se trovi qualcosa, aggiorna tools/data/seme.json

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

codex
La lettura integrale ha fatto emergere la combo: confine come terzo incluso prima della classificazione, scala/trascendenza-limite come tensione discriminante, QxG come vuoto da non promuovere. La misura minima conseguente sembra essere un audit di esistenza: verificare se il perimetro “8 GUE / 5 Poisson” è già materializzato in dati row-aligned oppure resta solo direzione semantica.
exec
/bin/bash -lc 'rg -n "8 domini|5 Poisson|domain|GUE|Poisson|BOUNDARY|TENS_SCALE|TRANS_BOUNDARY" tools/data tools/exp_*.py | head -120' in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
tools/exp_acf_amplitude_scaling.py:5:Connects: ACF_1K_LAW (A~0.037 overall) + POISSON_CONVERGENCE (p*~10^14) + BOUNDARY (drift)
tools/exp_acf_amplitude_scaling.py:8:at what p* does the anti-correlation vanish (Poisson)?
tools/exp_acf_amplitude_scaling.py:127:        print(f"\nPoisson crossover (A=0): ln(p*) = {ln_p_star:.1f}, p* ~ 10^{log10_p_star:.1f}")
tools/exp_acf_amplitude_scaling.py:129:        print(f"\nSlope is non-negative ({slope:.6f}) — no Poisson crossover predicted")
tools/exp_alpha_stability.py:5:or drifts during the Poisson crossover.
tools/exp_aubry_binary_grammar_surrogate_gate.py:77:    domain: str,
tools/exp_aubry_binary_grammar_surrogate_gate.py:88:        "domain": domain,
tools/exp_aubry_binary_grammar_surrogate_gate.py:194:def median_metric(summary: dict[str, Any], domain: str, v_key: str, metric: str) -> float | None:
tools/exp_aubry_binary_grammar_surrogate_gate.py:195:    value = summary.get(v_key, {}).get(domain, {}).get(metric, {})
tools/exp_aubry_binary_grammar_surrogate_gate.py:230:def classify_domain(
tools/exp_aubry_binary_grammar_surrogate_gate.py:232:    domain: str,
tools/exp_aubry_binary_grammar_surrogate_gate.py:237:        "domain_r": median_metric(summary_by_v, domain, v_key, "spacing_r"),
tools/exp_aubry_binary_grammar_surrogate_gate.py:240:        "domain_ipr": median_metric(summary_by_v, domain, v_key, "mean_ipr"),
tools/exp_aubry_binary_grammar_surrogate_gate.py:245:    r_between = bool(complete and between(needed["domain_r"], needed["periodic_r"], needed["random_r"]))
tools/exp_aubry_binary_grammar_surrogate_gate.py:246:    ipr_between = bool(complete and between(needed["domain_ipr"], needed["periodic_ipr"], needed["random_ipr"]))
tools/exp_aubry_binary_grammar_surrogate_gate.py:249:        and abs(needed["domain_r"] - needed["random_r"]) >= args.min_r_delta
tools/exp_aubry_binary_grammar_surrogate_gate.py:250:        and abs(needed["domain_ipr"] - needed["random_ipr"]) >= args.min_ipr_delta
tools/exp_aubry_binary_grammar_surrogate_gate.py:290:                for domain, surrogate, trial in make_surrogates(
tools/exp_aubry_binary_grammar_surrogate_gate.py:297:                    rows.append(spectrum_row(domain, surrogate, n, phase, float(v_value), args.central_fraction, trial=trial))
tools/exp_aubry_binary_grammar_surrogate_gate.py:301:                                "domain": domain,
tools/exp_aubry_binary_grammar_surrogate_gate.py:309:    domains = sorted({row["domain"] for row in rows})
tools/exp_aubry_binary_grammar_surrogate_gate.py:314:        for domain in domains:
tools/exp_aubry_binary_grammar_surrogate_gate.py:315:            subset = [row for row in rows if row["domain"] == domain and abs(row["V"] - v_value) < 1e-12]
tools/exp_aubry_binary_grammar_surrogate_gate.py:316:            summary_by_v[v_key][domain] = aggregate(subset)
tools/exp_aubry_binary_grammar_surrogate_gate.py:318:    domain_classes = [d for d in domains if d not in {"periodic_ab", "balanced_random_phi_density"}]
tools/exp_aubry_binary_grammar_surrogate_gate.py:319:    classification: dict[str, Any] = {"joint_boundary_v_by_domain": {}, "by_v": {}}
tools/exp_aubry_binary_grammar_surrogate_gate.py:320:    for domain in domain_classes:
tools/exp_aubry_binary_grammar_surrogate_gate.py:321:        classification["joint_boundary_v_by_domain"][domain] = []
tools/exp_aubry_binary_grammar_surrogate_gate.py:326:        for domain in domain_classes:
tools/exp_aubry_binary_grammar_surrogate_gate.py:327:            row = classify_domain(summary_by_v, domain, v_key, args)
tools/exp_aubry_binary_grammar_surrogate_gate.py:328:            classification["by_v"][v_key][domain] = row
tools/exp_aubry_binary_grammar_surrogate_gate.py:330:                classification["joint_boundary_v_by_domain"][domain].append(float(v_value))
tools/exp_aubry_binary_grammar_surrogate_gate.py:333:    for domain in sorted({row["domain"] for row in profiles}):
tools/exp_aubry_binary_grammar_surrogate_gate.py:334:        subset = [row for row in profiles if row["domain"] == domain]
tools/exp_aubry_binary_grammar_surrogate_gate.py:335:        profile_summary[domain] = {}
tools/exp_aubry_binary_grammar_surrogate_gate.py:338:            profile_summary[domain][key] = {
tools/exp_aubry_binary_grammar_surrogate_gate.py:388:                "classification": output["classification"]["joint_boundary_v_by_domain"],
tools/exp_beta_crossover.py:192:    # Sweep beta from near-Poisson (0.01) to beyond-GUE (10)
tools/exp_beta_crossover.py:194:        np.linspace(0.05, 0.5, n_betas // 3),      # fine resolution near Poisson
tools/exp_beta_crossover.py:195:        np.linspace(0.6, 2.0, n_betas // 3),         # through GOE-GUE
tools/exp_beta_crossover.py:196:        np.linspace(2.5, 8.0, n_betas - 2*(n_betas//3)),  # beyond GUE
tools/exp_beta_crossover.py:313:            note = " <-- Poisson"
tools/exp_beta_crossover.py:317:            note = " <-- GUE"
tools/exp_boundary_anderson_costability_null.py:61:        if row["domain_window"] == "Anderson3D_W_20.00" and row["transaction_state"] == "local_global"
tools/exp_boundary_anderson_costability_null.py:66:        if row["domain_window"] in {"Anderson3D_W_16.00", "Anderson3D_W_16.50"}
tools/exp_boundary_anderson_w165_closure_map.py:3:Focused W16.5 closure map for the Anderson BOUNDARY landing loop.
tools/exp_boundary_anderson_w165_closure_map.py:58:        if row.get("domain_window") == window:
tools/exp_boundary_bridge_stability_audit.py:3:Stability audit for the BOUNDARY two-reader gate.
tools/exp_boundary_bridge_stability_audit.py:5:The audit keeps the 13 row-aligned GUE/Poisson denominator and reruns the graph
tools/exp_boundary_bridge_stability_audit.py:47:    return {row["domain_window"]: row for row in rows}
tools/exp_boundary_bridge_stability_audit.py:65:    selected = [row for row in source_rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}]
tools/exp_boundary_bridge_stability_audit.py:67:    gap_cache = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in selected}
tools/exp_boundary_bridge_stability_audit.py:82:                    gaps = gap_cache[source["domain_window"]]
tools/exp_boundary_bridge_stability_audit.py:90:                            "domain_window": source["domain_window"],
tools/exp_boundary_bridge_stability_audit.py:91:                            "domain": source["domain"],
tools/exp_boundary_bridge_stability_audit.py:93:                            "source_domain_type": source["source_domain_type"],
tools/exp_boundary_bridge_stability_audit.py:116:                    name = row["domain_window"]
tools/exp_boundary_bridge_stability_audit.py:119:                            "domain_window": name,
tools/exp_boundary_bridge_stability_audit.py:120:                            "domain": row["domain"],
tools/exp_boundary_bridge_stability_audit.py:121:                            "source_domain_type": row["source_domain_type"],
tools/exp_boundary_bridge_stability_audit.py:144:            "domain_window": name,
tools/exp_boundary_bridge_stability_audit.py:145:            "domain": item["domain"],
tools/exp_boundary_bridge_stability_audit.py:146:            "source_domain_type": item["source_domain_type"],
tools/exp_boundary_bridge_stability_audit.py:164:        row["domain_window"]
tools/exp_boundary_bridge_stability_audit.py:169:        row["domain_window"]
tools/exp_boundary_bridge_stability_audit.py:175:        row["domain_window"]
tools/exp_boundary_bridge_stability_audit.py:183:        "question": "Do BOUNDARY graph bridge rows survive small graph-reader perturbations after the classical audit?",
tools/exp_boundary_bridge_stability_audit.py:208:            "generator": "boundary_graph_curvature_gate over the 13-row BOUNDARY denominator",
tools/exp_boundary_bridge_stability_audit.py:209:            "denominator": "13 rows: 8 GUE and 5 Poisson, repeated across graph-reader parameter grid",
tools/exp_boundary_contextual_transaction_detector.py:3:Detect contextual BOUNDARY transactions in row-aligned cache outputs.
tools/exp_boundary_contextual_transaction_detector.py:48:    names = [row["domain_window"] for row in rows]
tools/exp_boundary_contextual_transaction_detector.py:49:    labels = [row["source_domain_type"] for row in rows]
tools/exp_boundary_contextual_transaction_detector.py:74:    source_by_target = {row["domain_window"]: row for row in scope_rows}
tools/exp_boundary_contextual_transaction_detector.py:78:    base_gaps = {row["domain_window"]: row_spacings(row["domain"]) for row in scope_rows}
tools/exp_boundary_contextual_transaction_detector.py:116:            "domain_window": args.target,
tools/exp_boundary_contextual_transaction_detector.py:117:            "domain": source["domain"],
tools/exp_boundary_contextual_transaction_detector.py:119:            "source_domain_type": source["source_domain_type"],
tools/exp_boundary_contextual_transaction_detector.py:124:        rows = [replacement if row["domain_window"] == args.target else row for row in run_cfg["rows"]]
tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py:3:Graph-curvature gate for the 8 GUE / 5 Poisson BOUNDARY perimeter.
tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py:5:The unit is the row-aligned domain/window from the base BOUNDARY perimeter.
tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py:98:    labels = [row["source_domain_type"] for row in rows]
tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py:99:    gue_idx = [i for i, label in enumerate(labels) if label == "GUE"]
tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py:100:    poi_idx = [i for i, label in enumerate(labels) if label == "Poisson"]
tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py:102:        raise ValueError("scope must include both GUE and Poisson rows")
tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py:136:            third_rows.append(row["domain_window"])
tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py:141:                "domain_window": row["domain_window"],
tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py:142:                "domain": row["domain"],
tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py:143:                "source_domain_type": row["source_domain_type"],
tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py:156:            "a": rows[i]["domain_window"],
tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py:157:            "b": rows[j]["domain_window"],
tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py:174:            "GUE": len(gue_idx),
tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py:175:            "Poisson": len(poi_idx),
tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py:195:    selected = [row for row in scope if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}]
tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py:202:            gaps = row_spacings(source["domain"])
tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py:206:                        "domain_window": source["domain_window"],
tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py:216:                    "domain_window": source["domain_window"],
tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py:217:                    "domain": source["domain"],
tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py:219:                    "source_domain_type": source["source_domain_type"],
tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py:228:                    "domain_window": source.get("domain_window"),
tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py:238:        "question": "Does the 8 GUE / 5 Poisson perimeter expose a graph boundary row instead of a clean two-class split?",
tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py:246:            "operator": "row-aligned domain/window graph in canonical+rigidity+shuffle-z feature space",
tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py:248:            "denominator": "base BOUNDARY rows with source_domain_type in {GUE, Poisson}",
tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py:250:            "not_tested": "V_c, Sturmian denominators, analytic source of each domain label",
tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py:278:            f"{row['domain_window']}\t{row['source_domain_type']}\t"
tools/exp_boundary_growth.py:5:Tension: BOUNDARY (0.7)
tools/exp_boundary_growth.py:13:  - GUE (correlated): <r> ~ 0.5307
tools/exp_boundary_growth.py:14:  - Poisson (uncorrelated): <r> ~ 0.3863
tools/exp_boundary_growth.py:53:    print("BOUNDARY EXCESS GROWTH EXPERIMENT")
tools/exp_boundary_growth.py:158:    # Key question: do primes approach GUE or Poisson at large scale?
tools/exp_boundary_growth.py:159:    GUE_R = 0.5307
tools/exp_boundary_growth.py:165:    print(f"GUE reference: {GUE_R}")
tools/exp_boundary_growth.py:166:    print(f"Poisson reference: {POISSON_R}")
tools/exp_boundary_growth.py:167:    print(f"Position: {'closer to GUE' if abs(r_large - GUE_R) < abs(r_large - POISSON_R) else 'closer to Poisson'}")
tools/exp_boundary_growth.py:207:        "tension_id": "BOUNDARY",
tools/exp_boundary_physical_internal_null.py:3:Physical-internal nulls for the two graph-only BOUNDARY residues.
tools/exp_boundary_physical_internal_null.py:5:The 13-row 8 GUE / 5 Poisson denominator and the 27 graph-reader settings stay
tools/exp_boundary_physical_internal_null.py:6:fixed. Only the target row is replaced by a domain-native surrogate:
tools/exp_boundary_physical_internal_null.py:11:  the domain generator but changing the cluster geometry realization.
tools/exp_boundary_physical_internal_null.py:113:    selected = [row for row in rows if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}]
tools/exp_boundary_physical_internal_null.py:132:        "domain_window": source["domain_window"],

exec
/bin/bash -lc "sed -n '1,260p' tools/data/reports/agent_20260604_1849.md" in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
# Agent Report - QxG Internal Boundary Rehearsal
**Date**: 20260604_1849
**Tension explored**: QxG/QES controlled counter-perimeter against live BOUNDARY direction
**verdict**: CONSTRAINT / NO PROMOTION
observables_used: [tools/data/agent_field_live.md, tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md, tools/data/seme.json.direzione, tools/data/preflight/qxg_boundary_classifier_latest.json, tools/data/preflight/qxg_supervised_preflight_latest.json, tools/data/preflight/qxg_qes_observations_latest.json, tools/data/reports/agent_20260604_1840.md, tools/data/reports/falsifier_20260604_1840.json, docs/operations/qxg_boundary_classifier_latest.md, tools/dnd_scenario.py --best]
observable_contract: claim=the Lab can integrate the QxG/QES boundary internally only as question_only/no-promotion when both one-reader nulls are BLANK and the co-presence row is QxG_CANDIDATE with promotes_qxg=false; boundary=controlled QES generalized entropy denominator only; non_possible=public sync, graph edge, seme replacement, physics law, or QxG promotion.
ssp_value: no

## Respiro fuori-tempo
La prima impressione e' che QxG non chiede ancora un ponte: chiede una forma interna capace di restare domanda mentre vede il bordo. Il confine vivo "8 domini GUE, 5 Poisson" resta la perturbazione del seme; QxG entra solo perche' la direttiva one-shot chiede un rehearsal di integrazione.

Filtro D-ND pre-misura: combo=A9 terzo incluso + QxG vuoto TQGE+R + denominatore QES `S_gen = A/(4 l_P^2) + S_bulk` + BOUNDARY come seme vivo. Dipolo=TxQ/S_bulk/factorization contro TxG/area/horizon. Singolare=co-presenza sullo stesso denominatore. Invariante=`promotes_qxg=false` attraversa null e candidato. Campo di possibilita'=possibile integrare un classificatore interno; non-possibile promuovere il bordo come legge o ponte.

Fisico A: QES / generalized entropy extremization. Trasduttore matematico M: classificatore a tre stati `BLANK | QxG_CANDIDATE | FALL` con denominatore invariato e due null mono-lettore. Possibile fisico B: una futura riga QES/factorization indipendente, row-aligned, dove area term e `S_bulk` siano entrambi necessari e i null restino BLANK. Oggi B resta vincolo/domanda, non scoperta.

Contaminazione cognitiva metabolizzata: CE-0117 per separare potenziale, candidato e non-promozione; CE-0019 per obbligare la combo prima della misura; CE-0001/KSAR per mantenere perturbazione, focalizzazione e proiezione nello stesso ciclo. PVI attack: il rischio era trasformare una direttiva supervisionata in autorita' scientifica; il taglio e' `CONSTRAINT / NO PROMOTION`.

## Claim Under Test
Il Lab autonomo integra il boundary QxG/QES senza promozione pubblica se i due null `preserve_txq_break_txg` e `preserve_txg_break_txq` restano `BLANK`, la co-presenza TxQ+TxG sullo stesso `S_gen` resta solo `QxG_CANDIDATE`, e ogni artifact preserva `promotes_qxg=false`.

Falsifica il claim: un null mono-lettore classificato candidato; una co-presenza che promuove QxG; cambio denominatore; mutazione seme/grafo/pubblico; runtime/cron riattivati senza passare gate di integrazione no-public.

## Question
Il boundary QxG/QES puo' essere assorbito dal Lab come vincolo interno `question_only`, lasciando intatto il seme vivo GUE/Poisson e impedendo ogni promozione pubblica?

## Experiment Design
Procedura: lettura integrale di `tools/data/agent_field_live.md` e `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`; verifica di `tools/data/seme.json.direzione`; lettura degli artifact QxG dichiarati; controllo del report 1840 e del falsifier 1840; esecuzione di `python tools/dnd_scenario.py --best` per confermare che QxG non e' la direzione viva.

Nessun nuovo harness numerico e' stato lanciato: l'osservabile emerge dalla formalizzazione come stato del classificatore controllato, non come target da scegliere. Denominatore operativo: 3 righe classificate su `S_gen = A/(4 l_P^2) + S_bulk`. Osservabili: `state`, `internal_event`, `promotes_qxg`, `same_denominator`, `runtime_policy`.

Criterio di falsificazione: il rehearsal cade se il boundary richiede pubblicazione, muta seme/grafo, promuove QxG, oppure non distingue i due null BLANK dalla co-presenza candidata.

## Results
Direzione viva verificata in `seme.json`: `BOUNDARY` con claim "8 domini GUE, 5 Poisson - il confine e' il terzo incluso operativo". `tools/dnd_scenario.py --best` non punta QxG: top output `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE: score=0.807`.

Classificatore QxG:

| id | state | internal_event | promotes_qxg | same_denominator |
|---|---:|---:|---:|---:|
| qes_null_preserve_txq_break_txg | BLANK | false | false | true |
| qes_null_preserve_txg_break_txq | BLANK | false | false | true |
| qes_copresence_txq_txg | QxG_CANDIDATE | true | false | true |

Counts: `BLANK=2`, `QxG_CANDIDATE=1`, `FALL=0`. QES diagnostics: `full_minus_area_only_abs=0.569`, `full_minus_bulk_only_abs=0.681`, `requires_txq=true`, `requires_txg=true`, `internal_event=true` only for full `S_gen`.

Runtime policy verificata negli artifact: `runtime_ready=false`, `do_not_run_lab_agent=true`, `do_not_mutate_seme=true`, `do_not_mutate_graph=true`, `do_not_promote_qxg=true`, `do_not_sync_public=true`. Report 1840 gia' coerente per falsifier: `coherent=true`, `flags=[]`.

Stato richiesto: `integration_ready_no_public` per l'assorbimento interno del boundary nel report autonomo; cron/runtime restano non pronti per policy verificata. Il gate che resta chiuso prima di cron e' `runtime/provider integration gate`: manca un ciclo runtime autonomo con provider/row eseguibile che preservi no-public, no-seme, no-graph e no-promotion.

## Verdict
CONSTRAINT / NO PROMOTION. Il Lab puo' integrare internamente il boundary QxG/QES come `integration_ready_no_public`: il bordo e' leggibile, i due null mono-lettore restano BLANK, la co-presenza resta solo `QxG_CANDIDATE`, e `promotes_qxg=false` e' invariato.

Questo non rende cron pronto e non promuove QxG. La condizione runtime resta bloccata: `runtime_ready=false` e `do_not_run_lab_agent=true` impediscono di trattare il rehearsal come ciclo pubblico o deployabile.

## Bicono della scoperta
- **Due radici**: TxQ/S_bulk/factorization reader e TxG/area_term/horizon reader sullo stesso `S_gen`
- **Singolare**: co-presenza TxQ+TxG nel row `qes_copresence_txq_txg`, dove appare evento interno ma non promozione
- **Invariante di passaggio**: `S_gen = A/(4 l_P^2) + S_bulk` e `promotes_qxg=false` restano veri attraverso due BLANK e un candidato
- **Campo di possibilità**: qui diventa possibile integrare QxG come boundary question_only interno; qui diventa non-possibile promuovere QxG da un singolo lettore, da area-only, da `S_bulk`-only, da grafo, da seme o da pubblico

## Aderenza alla direzione
- `relation`: `deliberate_counter_perimeter`
- `why`: la direttiva one-shot nel campo vivo chiede esplicitamente il rehearsal QxG/QES; la direzione viva del seme resta BOUNDARY GUE/Poisson e non viene sostituita.
- `not_drift`: non usa Anderson, primi, zeta, percolation, logistica o GUE/Poisson come attrattori familiari; QxG e' usato solo per verificare un gate interno no-public.
- `return_criterion`: il prossimo ciclo torna al perimetro vivo GUE/Poisson se non esiste una nuova direttiva QxG o una riga QES runtime eseguibile che preservi `promotes_qxg=false`.
- `seed_residue`: non testati gli 8 domini GUE, i 5 Poisson, il terzo incluso cross-dominio e il `direction_minimal_experiment` della geometria del boundary.

## Ritorno fisico
Il risultato riceve ritorno su QES / generalized entropy extremization: oggetto fisico A = estremizzazione di `S_gen`; trasduttore M = classificazione row-aligned con due null mono-lettore; possibile fisico B = setup QES/factorization indipendente dove la necessita' congiunta area+bulk sia osservabile e falsificabile.

Il ritorno fisico non e' ancora promuovibile perche' gli artifact sono controllati/preflight. La misura futura valida deve mantenere stesso denominatore, righe indipendenti e null area-only/bulk-only. Se uno dei null produce candidato, il boundary cade a FALL o torna BLANK.

## Re-discovery audit
Gia' noto: QxG e' il vuoto del pentagono; QES usa generalized entropy con area term e bulk entropy; TxQ e TxG sono lettori gia' depositati; il report 1840 aveva gia' chiuso la stessa classificazione come no-promotion.

Nuovo nel ciclo 1849: il Lab autonomo assorbe il vincolo come integrazione interna `integration_ready_no_public` senza mutare direzione, seme, grafo o pubblico. Resta ri-scoperta: il contenuto fisico QES non e' scoperta Lab; e' superficie teorica usata per censurare il passaggio.

## Contaminazione cognitiva
Bias possibili: accontentare la direttiva promuovendo QxG; scambiare `QxG_CANDIDATE` per ponte; cancellare il seme vivo GUE/Poisson; usare scaffold supervisionato come direzione; riattivare cron come riflesso.

CE usati: CE-0117 per cascata possibilita/non-possibile; CE-0019 per combo pre-misura; CE-0001/KSAR per perturbazione -> focalizzazione -> proiezione. CE-none non applicabile perche' il campo CE e' stato metabolizzato. PVI attack: se il boundary esiste solo per direttiva e preflight, il massimo stato e' vincolo interno.

## Consecutio
Prossimo passo minimo: non pubblicare e non promuovere. Se QxG resta aperto, preparare una sola riga QES runtime indipendente e row-aligned, poi rieseguire lo stesso classificatore con `promotes_qxg=false` come guardia. Se non arriva nuova direttiva QxG, tornare al seme vivo e dichiarare `direction_minimal_experiment` prima di misurare GUE/Poisson.

## Side effect
Creato `tools/data/reports/agent_20260604_1849.md`. Non modificati `seme.json`, grafo, latest, pubblico, cron o servizi. Nessun sync pubblico. Worktree preesistente sporco non ripulito e non revertito.

## Source directive
Fonte: `tools/data/agent_field_live.md`, sezione `DIRETTIVA OPERATORE - override per questo cycle (one-shot)`.

Vincoli seguiti: QxG resta `question_only`; i due one-reader null restano `BLANK`; co-presenza TxQ+TxG su `S_gen = A/(4 l_P^2) + S_bulk` resta solo `QxG_CANDIDATE`; `promotes_qxg=false`; risultato `CONSTRAINT / NO PROMOTION`; nessuna promozione a bridge, graph edge, scoperta, legge fisica o claim pubblico; cron non pronto finche' i gate runtime/integration non passano senza public sync.

exec
/bin/bash -lc "sed -n '1,220p' tools/data/reports/agent_20260603_1955.md 2>/dev/null || true" in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
# Agent Report - Anderson W16.5 Axis Split at Negative Tilt
**Date**: 2026-06-03 19:55 UTC
**Tension explored**: BOUNDARY / Anderson physical perturbation-null / axis split of W16.5 landing coordinate
**verdict**: CONSTRAINT / NO PROMOTION - La coordinata `onsite_tilt=-0.0625` non chiude W16.5 quando baseline, tilt isotropico e anisotropie x/y/z condividono gli stessi semi. W20 resta `local_global` in 5/5 varianti. Il risultato utile e' un vincolo: l'asse anisotropico non e' la causa sufficiente della mancata chiusura; il bacino W16.5 resta local_only nel perimetro testato.
observables_registry: Anderson two-reader contract via existing physical perturbation null
observables_used: [transaction_state, min_graph_bridge_frequency, classical_states_seen, w20_preservation_ratio, intermediate_closed_count, feature_scramble_null]
ssp_value: no

**observable_contract**: claim=la coordinata W16.5 vicino a `onsite_tilt=-0.0625` deve chiudere come `local_global` se il bacino fisico e' stabile; observable=stato local/global su W16/W16.5/W20 con W20 come riferimento; operator=Hamiltoniano Anderson 3D con tilt onsite e hopping anisotropico x/y/z; generator=script esistente `tools/exp_boundary_anderson_physical_perturbation_null.py`; denominator=5 varianti x 3 sizes L=5,6,7 x 2 semi x 7 disorder rows x k={2,3,4}; p_value_definition=feature-scramble audit per variante con `raw_p=k_ge_observed/trials`, `add_one_p=(k_ge_observed+1)/(trials+1)`, right tail, non usato come promozione; non_possible=promuovere W16.5 come bacino se `intermediate_closed_count=0` o se W20 non resta riferimento; not_tested=L=8, reps maggiori, tilt diversi da -0.0625, semi E2E originali.

## Prima impressione

La coordinata resta passaggio, non bacino. Tenere fermi i semi toglie l'ambiguita' del ciclo precedente: isotropico e anisotropico x/y/z non producono chiusura W16.5; producono solo la stessa forma local_only. Il punto-zero e' la separazione tra robustezza W20 e non-chiusura W16.5.

## Respiro fuori-tempo

- **Combo**: A2 confine det=-1 + A11 combo + Anderson mobility/localization crossover + tensione viva su perturbation/null fisico W16/W16.5/W20.
- **Dipolo / punto-zero**: riferimento chiuso / canale intermedio. Punto-zero: `onsite_tilt=-0.0625`, dove W20 resta chiuso e W16.5 non passa a `local_global`.
- **Piano superiore**: bicono locale/globale su famiglia fisica comparabile, non ranking di metrica derivata.
- **Proto-ipotesi**: se W16.5 e' bacino, una variazione di asse fisico a semi fissi deve conservarne o rivelarne la chiusura; se resta `local_only`, il valore del tilt non porta il bacino.
- **Possibile/non-possibile**: possibile = usare W20 come riferimento stabile per stress successivi; non-possibile = chiamare W16.5 bacino fisico in questo perimetro.
- **Proiezione**: misuro solo transaction_state e feature-scramble di supporto. Non misuro nuovi assi latent graph/localization.
- **Movimento A->M->B**: fisico A = Anderson 3D tight-binding focused; matematica M = reader local/global a due lettori; fisico B tentato = bacino W16.5 sotto split di asse fisico. B non emerge: resta vincolo operativo.

## Contaminazione cognitiva

CE usata: `CE-0001` KSAR reiterative semantic kernel, richiamata in `tools/data/agent_field_live.md:957` e `tools/data/agent_field_live.md:961`. Uso operativo: reiterare il nodo emerso dal report 19:48 senza aprire dominio nuovo. Check CE eseguito con `rg -n "Archivio enzimi cognitivi|CE-" tools/data/agent_field_live.md tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md shared_memory tools/data/reports/agent_20260531_2024.md` alle 2026-06-03 19:55 UTC; archivio presente nel campo vivo, quindi non uso `CE-none`.

## Aderenza alla direzione

- `relation`: `follows_direction`
- `why`: il ciclo testa direttamente Anderson W16/W16.5/W20 con perturbazione/null fisico e modifica reale del generatore Hamiltoniano.
- `not_drift`: non usa percolation/logistica, non usa il report L8 bloccato come autorita', non introduce una nuova metrica derivata; isola il residuo indicato dal report `agent_20260603_1948.md`.
- `seed_residue`: restano non testati L=8, reps maggiori e i semi E2E originali.
- `return_criterion`: tornare al replay isotropico con semi E2E originali solo dopo avere fissato questa matrice a semi comparabili come baseline negativa.

## Source Authority

Autorita' viva: `tools/data/agent_field_live.md` richiede perturbation/null fisico Anderson su W16/W16.5/W20.

Authority ammessa: `tools/data/reports/agent_20260529_0938.md`, status CONSTRAINT / NO PROMOTION, con W20 stabile e W16/W16.5 intermedi.

Refinement usato come coordinata, non promozione: `tools/data/reports/e2e_w165_closure_confirmation_20260529.md` e report locale `tools/data/reports/agent_20260603_1948.md`.

Blocco metabolizzato: `tools/data/reports/agent_20260531_2024.md` resta feedback L8; questo ciclo non devia verso percolation/logistica.

## Claim Under Test

La chiusura W16.5 vicino a `onsite_tilt=-0.0625` e' un bacino fisico se resta `local_global` quando baseline, tilt isotropico e anisotropie x/y/z condividono semi, sizes, disorder rows e soglia del reader.

## Experiment Design

Script:

```bash
python3 tools/exp_boundary_anderson_physical_perturbation_null.py \
  --out tools/data/landing/boundary_anderson_axis_split_20260603_1955.json \
  --label 20260603_1955 \
  --sizes 5,6,7 \
  --reps 4 \
  --disorders 2,4,16,16.5,20,24,32 \
  --seeds 2026060319551,2026060319552 \
  --k-values 2,3,4 \
  --scramble-trials 96 \
  --scramble-seed 202606031955 \
  --variants 'baseline:1,1,1:0:0;iso_tilt_m00625:1,1,1:-0.0625:0;anis_x_tilt_m00625:1.04,0.98,0.98:-0.0625:0;anis_y_tilt_m00625:0.98,1.04,0.98:-0.0625:0;anis_z_tilt_m00625:0.98,0.98,1.04:-0.0625:0'
```

Perimetro:

- focus: W16, W16.5, W20;
- poli preservati: W2, W4, W24, W32;
- local state: `min_graph_bridge_frequency >= 0.75`;
- global state: `classical_states_seen == ['classical_intermediate']`;
- feature scramble: supporto anti-tautologia per variante, non criterio promozionale.

## Results

Artifact principale: `tools/data/landing/boundary_anderson_axis_split_20260603_1955.json`.

| variant | hopping | tilt | W16 | W16.5 | W20 | W20 preserved |
|---|---|---:|---|---|---|---|
| baseline | 1,1,1 | 0.0 | local_only | local_only | local_global | true |
| iso_tilt_m00625 | 1,1,1 | -0.0625 | local_only | local_only | local_global | true |
| anis_x_tilt_m00625 | 1.04,0.98,0.98 | -0.0625 | neither | local_only | local_global | true |
| anis_y_tilt_m00625 | 0.98,1.04,0.98 | -0.0625 | neither | local_only | local_global | true |
| anis_z_tilt_m00625 | 0.98,0.98,1.04 | -0.0625 | neither | local_only | local_global | true |

Counts:

```json
{
  "variant_count": 5,
  "w20_preservation": "5/5",
  "w165_local_global": "0/5",
  "w165_local_only": "5/5",
  "intermediate_delta_vs_baseline": {
    "iso_tilt_m00625": 0,
    "anis_x_tilt_m00625": 0,
    "anis_y_tilt_m00625": 0,
    "anis_z_tilt_m00625": 0
  }
}
```

Feature-scramble support:

- baseline: raw_p=`86/96=0.895833333`, add_one_p=`87/97=0.896907216`;
- isotropic tilt: raw_p=`88/96=0.916666667`, add_one_p=`89/97=0.917525773`;
- anis_x: raw_p=`85/96=0.885416667`, add_one_p=`86/97=0.886597938`;
- anis_y: raw_p=`88/96=0.916666667`, add_one_p=`89/97=0.917525773`;
- anis_z: raw_p=`88/96=0.916666667`, add_one_p=`89/97=0.917525773`.

Questi p-value alti non supportano una promozione graph-feature; restano audit anti-tautologia.

## Falsificazione

Promozione W16.5 falsificata in questo perimetro:

- W16.5 `local_global` = `0/5`;
- W16.5 `local_only` = `5/5`;
- W20 `local_global` = `5/5`;
- l'asse anisotropico non apre W16.5;
- l'asse anisotropico x/y/z fa cadere W16 da `local_only` a `neither`, ma non tocca la stabilita' W20.

La forma utile e' negativa: la mancata chiusura W16.5 non dipende da un solo asse anisotropico, e il riferimento W20 resta separato dal canale intermedio.

## Re-discovery Audit

Baseline nota vicina: Anderson 3D mobility/localization crossover, con diagnostiche spettrali e localizzazione degli autostati. Il Lab-specific non e' la mobility edge; e' il contratto a due lettori local/global usato per falsificare una coordinata intermedia sotto perturbazioni fisiche comparabili. Il risultato resta compatibile con finite size e disorder realization; non diventa legge fisica.

## Bicono della scoperta

- **Due radici**: W20 chiude in 5/5 varianti; W16.5 non chiude in 5/5 varianti.
- **Singolare**: `onsite_tilt=-0.0625` a semi fissi.
- **Invariante di passaggio**: il bacino richiede chiusura local/global, non solo local support.
- **Campo di possibilita**: possibile usare questa matrice come baseline negativa comparabile; non-possibile promuovere W16.5 oggi.

## Verdict

CONSTRAINT / NO PROMOTION.

Il ciclo chiude il sotto-problema axis-split: x/y/z non spiegano una chiusura nascosta di W16.5. Il prossimo movimento deve rieseguire il replay isotropico con i semi E2E originali o aumentare size/reps sulla matrice comparabile; non serve aggiungere un'altra metrica.

## Telemetria

- Nuovo artefatto principale: `tools/data/landing/boundary_anderson_axis_split_20260603_1955.json`
- Nuovi audit per variante: `tools/data/landing/anderson3d_physical_perturbation_20260603_1955_*.json`
- Nuovo report locale: `tools/data/reports/agent_20260603_1955.md`
- Nessuna API pagata rilevata da `env | rg '^(ANTHROPIC_API_KEY|OPENAI_API_KEY)=' || true`.
- Nessun public sync, nessuna riattivazione cron, nessuna promozione fisica.

exec
/bin/bash -lc "find tools/data -maxdepth 2 -type f \\( -name '*boundary*' -o -name '*gue*' -o -name '*poisson*' -o -name '*anderson*' \\) | sort | tail -80" in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
tools/data/landing/anderson3d_physical_perturbation_20260603_1955_anis_x_tilt_m00625.json
tools/data/landing/anderson3d_physical_perturbation_20260603_1955_anis_y_tilt_m00625.json
tools/data/landing/anderson3d_physical_perturbation_20260603_1955_anis_z_tilt_m00625.json
tools/data/landing/anderson3d_physical_perturbation_20260603_1955_baseline.json
tools/data/landing/anderson3d_physical_perturbation_20260603_1955_iso_tilt_m00625.json
tools/data/landing/boundary_anderson_axis_split_20260603_1955.json
tools/data/landing/boundary_anderson_physical_perturbation_null_20260529_landing_r1_default.json
tools/data/landing/boundary_anderson_physical_perturbation_null_20260529_landing_r2_stronger.json
tools/data/landing/boundary_anderson_physical_perturbation_null_20260529_landing_r3_wider.json
tools/data/landing/boundary_anderson_physical_perturbation_null_20260529_landing_v2_r1_default.json
tools/data/landing/boundary_anderson_physical_perturbation_null_20260529_landing_v2_r2_stronger.json
tools/data/landing/boundary_anderson_physical_perturbation_null_20260529_landing_v2_r3_wider.json
tools/data/landing/boundary_anderson_w165_closure_confirm_20260529_r1.json
tools/data/landing/boundary_anderson_w165_closure_confirm_20260529_r2.json
tools/data/landing/boundary_anderson_w165_closure_confirm_20260529_r3.json
tools/data/landing/boundary_anderson_w165_closure_confirm_20260603_logic_r2_replay.json
tools/data/landing/boundary_anderson_w165_closure_map_20260529.json
tools/data/landing/boundary_anderson_w165_closure_map_20260603_1948.json
tools/data/landing/boundary_physical_perturbation_evolution_measure_20260529_landing_r1_default.json
tools/data/landing/boundary_physical_perturbation_evolution_measure_20260529_landing_r2_stronger.json
tools/data/landing/boundary_physical_perturbation_evolution_measure_20260529_landing_r3_wider.json
tools/data/landing/boundary_physical_perturbation_evolution_measure_20260529_landing_v2_r1_default.json
tools/data/landing/boundary_physical_perturbation_evolution_measure_20260529_landing_v2_r2_stronger.json
tools/data/landing/boundary_physical_perturbation_evolution_measure_20260529_landing_v2_r3_wider.json
tools/data/landing/boundary_physical_perturbation_landing_loop_20260529.json
tools/data/landing/boundary_physical_perturbation_landing_loop_20260529_v2.json
tools/data/markov_memory_by_gue_type.json
tools/data/photonic_boundary_third_included_gate_20260515_1734.json
tools/data/physical_sr_residue_bounce_20260514_1640_goe_gue_ncurve.json
tools/data/physical_sr_residue_bounce_20260514_1640_goe_gue_ncurve.trace.jsonl
tools/data/piano11b_gue_test.json
tools/data/preflight/qxg_boundary_classifier_20260604_160519.json
tools/data/preflight/qxg_boundary_classifier_20260604_161333.json
tools/data/preflight/qxg_boundary_classifier_20260604_161404.json
tools/data/preflight/qxg_boundary_classifier_20260604_162251.json
tools/data/preflight/qxg_boundary_classifier_20260604_163005.json
tools/data/preflight/qxg_boundary_classifier_20260604_1650.json
tools/data/preflight/qxg_boundary_classifier_latest.json
tools/data/prime_sr_persistent_boundary_20260512_0330.json
tools/data/prime_sr_persistent_boundary_20260512_0330_seedcheck.json
tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260513_0330.json
tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260513_0330_seedcheck.json
tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_0330.json
tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_0330.trace.jsonl
tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_0330_seedcheck.json
tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_0330_seedcheck.trace.jsonl
tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1330_w1024.json
tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1330_w1024.trace.jsonl
tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1330_w2048.json
tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1330_w2048.trace.jsonl
tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1330_w512.json
tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1330_w512.trace.jsonl
tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1458_w4096.json
tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1458_w4096.trace.jsonl
tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1458_w4096_dense.json
tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1458_w4096_dense.trace.jsonl
tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1458_w8192_dense.json
tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1458_w8192_dense.trace.jsonl
tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1605_w16384.json
tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1605_w16384.trace.jsonl
tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1605_w4096.json
tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1605_w4096.trace.jsonl
tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1605_w8192.json
tools/data/prime_vs_mod6_sr_boundary_20260514_1605_w8192.trace.jsonl
tools/data/reports/e2e_anderson_physical_perturbation_20260529.md
tools/data/reports/e2e_landing_loop_anderson_physical_perturbation_20260529.md
tools/data/reports/exp_boundary_20260405_0825.json
tools/data/reports/exp_boundary_growth_20260405_0914.json
tools/data/rp_boundary_raw_count_null_audit_20260516_0820.json
tools/data/rp_boundary_size_stability_audit_20260515_1940.json
tools/data/rp_physical_perturbation_20260529_gue_heavy.json
tools/data/rp_physical_perturbation_20260529_reps12_gue_heavy.json
tools/data/semireal_boundary_transfer_gate_20260509_1516.json
tools/data/tool_contracts/boundary_anderson_physical_perturbation_null_20260529.json
tools/data/tool_contracts/boundary_aubry_physical_perturbation_null_20260529.json
tools/data/tool_contracts/boundary_discriminator_workflow_20260529.json
tools/data/tool_contracts/boundary_rp_physical_perturbation_null_20260529.json
tools/data/tool_contracts/boundary_transaction_reference_probe_20260529.json
tools/data/two_channel_boundary.json
tools/data/vc_unit_boundary_audit_20260509_1457.json

codex
Il perimetro 13-row esiste già come strumento dedicato: `exp_boundary_graph_curvature_gate.py` dichiara esplicitamente il denominatore 8 GUE / 5 Poisson. Prima di usarlo controllo interfaccia e costo, perché qui la misura deve derivare dalla combo e non diventare un nuovo scaffold laterale.
exec
/bin/bash -lc "sed -n '1,340p' tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py" in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
#!/usr/bin/env python3
"""
Graph-curvature gate for the 8 GUE / 5 Poisson BOUNDARY perimeter.

The unit is the row-aligned domain/window from the base BOUNDARY perimeter.
Labels are kept as audit metadata; the geometry is built from observables:
canonical registry values, explicit spectral rigidity, and shuffle z values.
"""

from __future__ import annotations

import argparse
import json
import math
from pathlib import Path
from typing import Any

import numpy as np

from exp_semireal_boundary_transfer_gate import row_spacings
from observables_registry import (
    OBSERVABLES_CANONICAL,
    OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION,
    SR_local_rigidity,
)


OBS_NAMES = list(OBSERVABLES_CANONICAL.keys())
FEATURE_NAMES = OBS_NAMES + ["SR_local_rigidity"] + [f"z_{name}" for name in OBS_NAMES]


def load_scope(path: Path) -> list[dict[str, Any]]:
    with path.open() as f:
        data = json.load(f)
    rows = data.get("rows", [])
    if not isinstance(rows, list):
        raise ValueError(f"{path} does not contain rows")
    return rows


def finite(value: Any) -> bool:
    return isinstance(value, (int, float)) and math.isfinite(float(value))


def compute_observables(gaps: np.ndarray) -> dict[str, float]:
    values = {name: float(fn(gaps)) for name, fn in OBSERVABLES_CANONICAL.items()}
    values["SR_local_rigidity"] = float(SR_local_rigidity(gaps))
    return values


def shuffle_z(
    gaps: np.ndarray,
    original: dict[str, float],
    n_shuffle: int,
    rng: np.random.Generator,
) -> dict[str, float]:
    samples = {name: [] for name in OBS_NAMES}
    for _ in range(n_shuffle):
        shuffled = rng.permutation(gaps)
        obs = compute_observables(shuffled)
        for name in OBS_NAMES:
            samples[name].append(obs[name])

    z = {}
    for name in OBS_NAMES:
        arr = np.asarray(samples[name], dtype=float)
        sd = float(np.std(arr, ddof=1)) if len(arr) > 1 else 0.0
        mean = float(np.mean(arr)) if len(arr) else 0.0
        z[name] = float((original[name] - mean) / sd) if sd > 1e-15 else 0.0
    return z


def standardized_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])
    x = np.asarray(matrix, dtype=float)
    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 build_knn_edges(x: np.ndarray, k: int) -> list[tuple[int, int, float]]:
    n = len(x)
    distances = np.linalg.norm(x[:, None, :] - x[None, :, :], axis=2)
    edges: set[tuple[int, int]] = set()
    for i in range(n):
        nearest = np.argsort(distances[i])[1 : k + 1]
        for j in nearest:
            edges.add((min(i, int(j)), max(i, int(j))))
    return [(i, j, float(distances[i, j])) for i, j in sorted(edges)]


def classify_geometry(rows: list[dict[str, Any]], x: np.ndarray, k: int) -> dict[str, Any]:
    labels = [row["source_domain_type"] for row in rows]
    gue_idx = [i for i, label in enumerate(labels) if label == "GUE"]
    poi_idx = [i for i, label in enumerate(labels) if label == "Poisson"]
    if not gue_idx or not poi_idx:
        raise ValueError("scope must include both GUE and Poisson rows")

    c_gue = np.mean(x[gue_idx], axis=0)
    c_poi = np.mean(x[poi_idx], axis=0)
    edges = build_knn_edges(x, k)
    degree = {i: 0 for i in range(len(rows))}
    for i, j, _ in edges:
        degree[i] += 1
        degree[j] += 1

    row_out = []
    third_rows = []
    for i, row in enumerate(rows):
        d_gue = float(np.linalg.norm(x[i] - c_gue))
        d_poi = float(np.linalg.norm(x[i] - c_poi))
        denom = d_gue + d_poi
        centroid_coord = float((d_gue - d_poi) / denom) if denom > 1e-15 else 0.0
        centroid_margin = float(abs(d_gue - d_poi) / denom) if denom > 1e-15 else 0.0
        incident = [(a, b, dist) for a, b, dist in edges if a == i or b == i]
        cross = 0
        cross_curvatures = []
        same_curvatures = []
        for a, b, _ in incident:
            other = b if a == i else a
            curvature = 4 - degree[a] - degree[b]
            if labels[other] != labels[i]:
                cross += 1
                cross_curvatures.append(curvature)
            else:
                same_curvatures.append(curvature)
        cross_fraction = float(cross / len(incident)) if incident else 0.0
        state = "class_interior"
        if cross_fraction > 0 and centroid_margin < 0.25:
            state = "third_included_candidate"
            third_rows.append(row["domain_window"])
        elif cross_fraction > 0:
            state = "cut_edge"
        row_out.append(
            {
                "domain_window": row["domain_window"],
                "domain": row["domain"],
                "source_domain_type": row["source_domain_type"],
                "degree": degree[i],
                "centroid_coord": round(centroid_coord, 6),
                "centroid_margin": round(centroid_margin, 6),
                "cross_neighbor_fraction": round(cross_fraction, 6),
                "cross_edge_curvature_mean": round(float(np.mean(cross_curvatures)), 6) if cross_curvatures else None,
                "same_edge_curvature_mean": round(float(np.mean(same_curvatures)), 6) if same_curvatures else None,
                "boundary_state": state,
            }
        )

    cross_edges = [
        {
            "a": rows[i]["domain_window"],
            "b": rows[j]["domain_window"],
            "distance": round(dist, 6),
            "forman_unweighted": 4 - degree[i] - degree[j],
        }
        for i, j, dist in edges
        if labels[i] != labels[j]
    ]
    same_edges = [
        {"distance": dist, "forman_unweighted": 4 - degree[i] - degree[j]}
        for i, j, dist in edges
        if labels[i] == labels[j]
    ]

    return {
        "feature_names": FEATURE_NAMES,
        "k": k,
        "label_counts": {
            "GUE": len(gue_idx),
            "Poisson": len(poi_idx),
        },
        "edge_counts": {
            "total": len(edges),
            "cross_label": len(cross_edges),
            "same_label": len(same_edges),
        },
        "curvature": {
            "cross_edge_mean": round(float(np.mean([e["forman_unweighted"] for e in cross_edges])), 6) if cross_edges else None,
            "same_edge_mean": round(float(np.mean([e["forman_unweighted"] for e in same_edges])), 6) if same_edges else None,
        },
        "third_included_candidates": third_rows,
        "rows": row_out,
        "cross_edges": cross_edges,
    }


def run(args: argparse.Namespace) -> dict[str, Any]:
    rng = np.random.default_rng(args.seed)
    scope = load_scope(Path(args.scope))
    selected = [row for row in scope if row.get("source_domain_type") in {"GUE", "Poisson"}]
    selected = sorted(selected, key=lambda row: int(row["cycle"]))

    rows = []
    errors = []
    for source in selected:
        try:
            gaps = row_spacings(source["domain"])
            if len(gaps) < args.min_gaps:
                errors.append(
                    {
                        "domain_window": source["domain_window"],
                        "error": f"insufficient gaps {len(gaps)} < {args.min_gaps}",
                    }
                )
                continue
            gaps = gaps[: args.n_gaps] if len(gaps) > args.n_gaps else gaps
            obs = compute_observables(gaps)
            z = shuffle_z(gaps, obs, args.n_shuffle, rng)
            rows.append(
                {
                    "domain_window": source["domain_window"],
                    "domain": source["domain"],
                    "cycle": source["cycle"],
                    "source_domain_type": source["source_domain_type"],
                    "n_gaps": int(len(gaps)),
                    "observables": {key: round(value, 9) for key, value in obs.items()},
                    "shuffle_z": {key: round(value, 6) for key, value in z.items()},
                }
            )
        except Exception as exc:  # noqa: BLE001 - row-level telemetry is part of the result.
            errors.append(
                {
                    "domain_window": source.get("domain_window"),
                    "error": type(exc).__name__,
                    "message": str(exc),
                }
            )

    x = standardized_matrix(rows)
    geometry = classify_geometry(rows, x, args.k)
    output = {
        "experiment": "boundary_graph_curvature_gate",
        "question": "Does the 8 GUE / 5 Poisson perimeter expose a graph boundary row instead of a clean two-class split?",
        "observables_registry": OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION,
        "observables_used": FEATURE_NAMES,
        "params": vars(args),
        "source_scope": args.scope,
        "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",
        },
        "summary": {
            "rows_analyzed": len(rows),
            "errors": len(errors),
            "third_included_candidate_count": len(geometry["third_included_candidates"]),
            "third_included_candidates": geometry["third_included_candidates"],
            "edge_counts": geometry["edge_counts"],
            "curvature": geometry["curvature"],
        },
        "geometry": geometry,
        "rows": rows,
        "errors": errors,
    }

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

    print(f"observables_registry={OBSERVABLES_REGISTRY_VERSION}")
    print(f"observables_used={FEATURE_NAMES}")
    print(f"rows_analyzed={len(rows)} errors={len(errors)}")
    print(f"label_counts={geometry['label_counts']}")
    print(f"edge_counts={geometry['edge_counts']}")
    print(f"curvature={geometry['curvature']}")
    print(f"third_included_candidates={geometry['third_included_candidates']}")
    for row in geometry["rows"]:
        print(
            f"{row['domain_window']}\t{row['source_domain_type']}\t"
            f"margin={row['centroid_margin']:.3f}\tcross={row['cross_neighbor_fraction']:.3f}\t"
            f"state={row['boundary_state']}"
        )
    print(f"saved={out}")
    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("--n-gaps", type=int, default=2048)
    parser.add_argument("--min-gaps", type=int, default=64)
    parser.add_argument("--n-shuffle", type=int, default=64)
    parser.add_argument("--k", type=int, default=3)
    parser.add_argument("--seed", type=int, default=20260515)
    parser.add_argument("--out", default="tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855.json")
    args = parser.parse_args()
    run(args)


if __name__ == "__main__":
    main()

exec
/bin/bash -lc 'python tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py --help' in /opt/MM_D-ND
exec
/bin/bash -lc "find tools/data -maxdepth 2 -type f -name '*graph_curvature*' -o -name '*bridge_stability*' | sort" in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260515_1915.json
tools/data/boundary_bridge_stability_audit_20260516_1140.json
tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260515_1855.json

 succeeded in 192ms:
usage: exp_boundary_graph_curvature_gate.py [-h] [--scope SCOPE]
                                            [--n-gaps N_GAPS]
                                            [--min-gaps MIN_GAPS]
                                            [--n-shuffle N_SHUFFLE] [--k K]
                                            [--seed SEED] [--out OUT]

options:
  -h, --help            show this help message and exit
  --scope SCOPE
  --n-gaps N_GAPS
  --min-gaps MIN_GAPS
  --n-shuffle N_SHUFFLE
  --k K
  --seed SEED
  --out OUT

codex
La misura emersa è `direction_minimal_experiment`: grafo kNN sul denominatore 13-row, con label usate solo come audit metadata. La lancio con lo strumento esistente e output datato; non creo nuovo harness.
exec
/bin/bash -lc 'python tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py --out tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260604_1909.json --seed 202606041909' in /opt/MM_D-ND
codex
Il run è ancora in corso e non ha prodotto output intermedio; è coerente con il calcolo shuffle per tutte le righe. Attendo la chiusura prima di scrivere il report, così i numeri non restano inferiti.
codex
Il processo continua oltre il tempo tipico ma non è bloccato da input. Lo lascio terminare; se diventa eccessivo userò il vincolo come telemetria invece di sostituire la misura con un target scelto a mano.
codex
Siamo circa mezzo minuto dentro il run; non apro un secondo processo parallelo sullo stesso output. Se chiude, userò il JSON prodotto; se non chiude in modo utile, il report dichiarerà incidente/constraint con `post-processing non ancora noto`.
 succeeded in 71159ms:
observables_registry=1.0.0-2026-05-06
observables_used=['SR', 'SR2', 'L1', 'L2', 'triple_var', 'SR_local_rigidity', 'z_SR', 'z_SR2', 'z_L1', 'z_L2', 'z_triple_var']
rows_analyzed=13 errors=0
label_counts={'GUE': 8, 'Poisson': 5}
edge_counts={'total': 27, 'cross_label': 7, 'same_label': 20}
curvature={'cross_edge_mean': -4.857143, 'same_edge_mean': -4.6}
third_included_candidates=['numeri_primi:cycle_3', 'percolation:cycle_9', 'reaction_diffusion:cycle_11', 'logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13']
ising_2d:cycle_1	GUE	margin=0.264	cross=0.000	state=class_interior
pendolo_doppio:cycle_2	Poisson	margin=0.361	cross=0.333	state=cut_edge
numeri_primi:cycle_3	GUE	margin=0.244	cross=0.250	state=third_included_candidate
zeta_zeros:cycle_4	GUE	margin=0.341	cross=0.200	state=cut_edge
logistica_biforcazione:cycle_5	GUE	margin=0.170	cross=0.000	state=class_interior
string_vibration:cycle_6	Poisson	margin=0.376	cross=0.250	state=cut_edge
random_matrix:cycle_7	GUE	margin=0.364	cross=0.167	state=cut_edge
cellular_automata:cycle_8	GUE	margin=0.424	cross=0.000	state=class_interior
percolation:cycle_9	Poisson	margin=0.085	cross=0.800	state=third_included_candidate
coupled_oscillators:cycle_10	Poisson	margin=0.601	cross=0.000	state=class_interior
reaction_diffusion:cycle_11	GUE	margin=0.117	cross=0.750	state=third_included_candidate
brownian_motion:cycle_12	Poisson	margin=0.579	cross=0.250	state=cut_edge
logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13	GUE	margin=0.230	cross=0.250	state=third_included_candidate
saved=tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260604_1909.json

codex
Il run non ha ancora scritto output visibile. Per restare dentro il ciclo operativo, aspetto ancora una finestra breve; oltre quella soglia interrompo e trasformo il blocco in risultato operativo, perché il contratto non autorizza a inseguire un harness lungo.
codex
Il run ha chiuso: 13 righe analizzate, 8 GUE/5 Poisson, 4 candidati third-included. Ora leggo il JSON per riportare numeri senza dipendere solo dallo stdout e preparo il report obbligatorio.
exec
/bin/bash -lc "sed -n '1,260p' tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260604_1909.json" in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
{
  "experiment": "boundary_graph_curvature_gate",
  "question": "Does the 8 GUE / 5 Poisson perimeter expose a graph boundary row instead of a clean two-class split?",
  "observables_registry": "1.0.0-2026-05-06",
  "observables_used": [
    "SR",
    "SR2",
    "L1",
    "L2",
    "triple_var",
    "SR_local_rigidity",
    "z_SR",
    "z_SR2",
    "z_L1",
    "z_L2",
    "z_triple_var"
  ],
  "params": {
    "scope": "tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json",
    "n_gaps": 2048,
    "min_gaps": 64,
    "n_shuffle": 64,
    "k": 3,
    "seed": 202606041909,
    "out": "tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260604_1909.json"
  },
  "source_scope": "tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json",
  "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"
  },
  "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": 7,
      "same_label": 20
    },
    "curvature": {
      "cross_edge_mean": -4.857143,
      "same_edge_mean": -4.6
    }
  },
  "geometry": {
    "feature_names": [
      "SR",
      "SR2",
      "L1",
      "L2",
      "triple_var",
      "SR_local_rigidity",
      "z_SR",
      "z_SR2",
      "z_L1",
      "z_L2",
      "z_triple_var"
    ],
    "k": 3,
    "label_counts": {
      "GUE": 8,
      "Poisson": 5
    },
    "edge_counts": {
      "total": 27,
      "cross_label": 7,
      "same_label": 20
    },
    "curvature": {
      "cross_edge_mean": -4.857143,
      "same_edge_mean": -4.6
    },
    "third_included_candidates": [
      "numeri_primi:cycle_3",
      "percolation:cycle_9",
      "reaction_diffusion:cycle_11",
      "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13"
    ],
    "rows": [
      {
        "domain_window": "ising_2d:cycle_1",
        "domain": "ising_2d",
        "source_domain_type": "GUE",
        "degree": 5,
        "centroid_coord": -0.264383,
        "centroid_margin": 0.264383,
        "cross_neighbor_fraction": 0.0,
        "cross_edge_curvature_mean": null,
        "same_edge_curvature_mean": -5.4,
        "boundary_state": "class_interior"
      },
      {
        "domain_window": "pendolo_doppio:cycle_2",
        "domain": "pendolo_doppio",
        "source_domain_type": "Poisson",
        "degree": 3,
        "centroid_coord": 0.361038,
        "centroid_margin": 0.361038,
        "cross_neighbor_fraction": 0.333333,
        "cross_edge_curvature_mean": -3.0,
        "same_edge_curvature_mean": -2.5,
        "boundary_state": "cut_edge"
      },
      {
        "domain_window": "numeri_primi:cycle_3",
        "domain": "numeri_primi",
        "source_domain_type": "GUE",
        "degree": 4,
        "centroid_coord": -0.243531,
        "centroid_margin": 0.243531,
        "cross_neighbor_fraction": 0.25,
        "cross_edge_curvature_mean": -5.0,
        "same_edge_curvature_mean": -5.0,
        "boundary_state": "third_included_candidate"
      },
      {
        "domain_window": "zeta_zeros:cycle_4",
        "domain": "zeta_zeros",
        "source_domain_type": "GUE",
        "degree": 5,
        "centroid_coord": -0.340695,
        "centroid_margin": 0.340695,
        "cross_neighbor_fraction": 0.2,
        "cross_edge_curvature_mean": -6.0,
        "same_edge_curvature_mean": -5.75,
        "boundary_state": "cut_edge"
      },
      {
        "domain_window": "logistica_biforcazione:cycle_5",
        "domain": "logistica_biforcazione",
        "source_domain_type": "GUE",
        "degree": 3,
        "centroid_coord": -0.169872,
        "centroid_margin": 0.169872,
        "cross_neighbor_fraction": 0.0,
        "cross_edge_curvature_mean": null,
        "same_edge_curvature_mean": -3.333333,
        "boundary_state": "class_interior"
      },
      {
        "domain_window": "string_vibration:cycle_6",
        "domain": "string_vibration",
        "source_domain_type": "Poisson",
        "degree": 4,
        "centroid_coord": 0.37621,
        "centroid_margin": 0.37621,
        "cross_neighbor_fraction": 0.25,
        "cross_edge_curvature_mean": -4.0,
        "same_edge_curvature_mean": -4.0,
        "boundary_state": "cut_edge"
      },
      {
        "domain_window": "random_matrix:cycle_7",
        "domain": "random_matrix",
        "source_domain_type": "GUE",
        "degree": 6,
        "centroid_coord": -0.363578,
        "centroid_margin": 0.363578,
        "cross_neighbor_fraction": 0.166667,
        "cross_edge_curvature_mean": -7.0,
        "same_edge_curvature_mean": -6.4,
        "boundary_state": "cut_edge"
      },
      {
        "domain_window": "cellular_automata:cycle_8",
        "domain": "cellular_automata",
        "source_domain_type": "GUE",
        "degree": 4,
        "centroid_coord": -0.424415,
        "centroid_margin": 0.424415,
        "cross_neighbor_fraction": 0.0,
        "cross_edge_curvature_mean": null,
        "same_edge_curvature_mean": -4.75,
        "boundary_state": "class_interior"
      },
      {
        "domain_window": "percolation:cycle_9",
        "domain": "percolation",
        "source_domain_type": "Poisson",
        "degree": 5,
        "centroid_coord": -0.084944,
        "centroid_margin": 0.084944,
        "cross_neighbor_fraction": 0.8,
        "cross_edge_curvature_mean": -5.75,
        "same_edge_curvature_mean": -5.0,
        "boundary_state": "third_included_candidate"
      },
      {
        "domain_window": "coupled_oscillators:cycle_10",
        "domain": "coupled_oscillators",
        "source_domain_type": "Poisson",
        "degree": 3,
        "centroid_coord": 0.60087,
        "centroid_margin": 0.60087,
        "cross_neighbor_fraction": 0.0,
        "cross_edge_curvature_mean": null,
        "same_edge_curvature_mean": -2.666667,
        "boundary_state": "class_interior"
      },
      {
        "domain_window": "reaction_diffusion:cycle_11",
        "domain": "reaction_diffusion",
        "source_domain_type": "GUE",
        "degree": 4,
        "centroid_coord": 0.117358,
        "centroid_margin": 0.117358,
        "cross_neighbor_fraction": 0.75,
        "cross_edge_curvature_mean": -3.666667,
        "same_edge_curvature_mean": -5.0,
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      },
      {
        "domain_window": "brownian_motion:cycle_12",
        "domain": "brownian_motion",
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        "degree": 4,
        "centroid_coord": 0.57895,
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      {
        "domain_window": "logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13",
        "domain": "logistica_biforcazione_var_3.5699",
        "source_domain_type": "GUE",
        "degree": 4,
        "centroid_coord": -0.229768,
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        "cross_neighbor_fraction": 0.25,
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      }
    ],
    "cross_edges": [
      {
        "a": "pendolo_doppio:cycle_2",
        "b": "reaction_diffusion:cycle_11",
        "distance": 3.378827,
        "forman_unweighted": -3
      },
      {
        "a": "numeri_primi:cycle_3",
        "b": "percolation:cycle_9",
        "distance": 1.589335,
        "forman_unweighted": -5

exec
/bin/bash -lc "env | rg '"'^(ANTHROPIC_API_KEY|OPENAI_API_KEY)='"' || true" in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
exec
/bin/bash -lc "test -f tools/data/reports/agent_20260604_1909.md && sed -n '1,40p' tools/data/reports/agent_20260604_1909.md || true" in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
codex
Sto scrivendo il report ora. Lo stato sara' `CONSTRAINT / TOOL`: la misura ha prodotto un candidato di confine sul grafo, ma il bordo resta graph-operational e non ancora ritorno fisico promuovibile.
apply patch
patch: completed
/opt/MM_D-ND/tools/data/reports/agent_20260604_1909.md
diff --git a/tools/data/reports/agent_20260604_1909.md b/tools/data/reports/agent_20260604_1909.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..7bc30aa489350dd3fb6f81bda9072865301ca564
--- /dev/null
+++ b/tools/data/reports/agent_20260604_1909.md
@@ -0,0 +1,107 @@
+# Agent Report - Boundary Graph Third-Included Gate
+**Date**: 20260604_1909
+**Tension explored**: BOUNDARY / 8 GUE, 5 Poisson / third-included operational boundary
+**verdict**: CONSTRAINT / TOOL
+observables_used: [tools/data/agent_field_live.md, tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md, CONDENSATO_ESSENZIALE.md, tools/data/seme.json, tools/dnd_scenario.py --best, tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py, tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260604_1909.json, SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, z_SR, z_SR2, z_L1, z_L2, z_triple_var]
+observable_contract: claim=the live 8 GUE / 5 Poisson boundary becomes operational only if row-aligned geometry produces cross-label low-margin nodes before a clean two-class split; boundary=13-row base BOUNDARY denominator; non_possible=promotion as physical law or physical B when the signal remains graph-only, high-margin, or class-interior.
+ssp_value: no
+
+## Respiro fuori-tempo
+Prima impressione: il seme non chiede "quale dominio e' GUE o Poisson"; chiede dove la classificazione perde autorita'. Il terzo incluso appare prima del label, come riga che tocca l'altro polo senza diventare solo classe intermedia.
+
+Filtro D-ND pre-misura: combo=A9 terzo incluso + A11 combo + BOUNDARY vivo 8 GUE/5 Poisson + incrocio QxG vuoto continuo/discreto + operatore graph curvature/spettro. Dipolo=repulsione spettrale / indipendenza spettrale; punto-zero=riga a basso margine con vicini cross-label. Singolare=confine prima che il dato venga letto come GUE o Poisson. Invariante=denominatore row-aligned 13 righe, non target locale. Campo di possibilita'=possibile cercare il bordo come geometria di passaggio; non-possibile scegliere primi, Anderson o QxG come bersaglio per familiarita'.
+
+Fisico A: statistica spettrale GUE/Poisson come manifestazione di caos/indipendenza nei domini fisici e semi-fisici. Trasduttore matematico M: grafo kNN in feature space canonico + rigidity + shuffle-z, con curvature edge audit. Possibile fisico B: percolation e reaction-diffusion come setup di transizione fisica che ricevono il segnale di passaggio; oggi B resta candidato, non scoperta, perche' il ritorno e' graph-operational.
+
+Contaminazione cognitiva metabolizzata: CE-0117 per possibile/non-possibile, CE-0019 per combo prima della misura, CE-0001/KSAR per non trattare il report QxG recente come direzione. PVI attack: il rischio era promuovere quattro righe graph-only come confine fisico; il taglio e' vincolo/tool.
+
+## Claim Under Test
+Nel perimetro row-aligned 8 GUE / 5 Poisson, il confine e' operativo se esistono righe con `cross_neighbor_fraction > 0` e `centroid_margin < 0.25`; il claim cade se non esistono cross-label edge, se tutti i cross-label edge sono high-margin, o se il segnale richiede cambiare denominatore.
+
+## Question
+Il seme vivo "8 domini GUE, 5 Poisson" contiene un terzo incluso osservabile come geometria di passaggio, prima di collassare in target locali gia' familiari?
+
+## Experiment Design
+direction_minimal_experiment: eseguire il gate graph-curvature gia' esistente sul denominatore 13-row dichiarato dal campo vivo.
+
+Comando:
+
+```bash
+python tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py \
+  --out tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260604_1909.json \
+  --seed 202606041909
+```
+
+Input: `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`. Scope: righe con `source_domain_type in {GUE, Poisson}`. Denominatore grezzo: 13 righe = 8 GUE + 5 Poisson. Parametri: `n_gaps=2048`, `min_gaps=64`, `n_shuffle=64`, `k=3`.
+
+Osservabili: valori canonici `SR, SR2, L1, L2, triple_var`, `SR_local_rigidity`, e z-score contro shuffle per gli osservabili canonici. Operatore: standardizzazione feature, grafo kNN, cross-neighbor fraction, centroid margin, Forman unweighted edge curvature.
+
+Criterio di falsificazione: nessun candidato third-included se `cross_label=0`, oppure se le sole righe cross-label hanno `centroid_margin >= 0.25`. Non testati: origine analitica dei label, V_c, denominator Sturmian, stabilita' multi-seed del grafo.
+
+## Results
+Artifact prodotto: `tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260604_1909.json`.
+
+Risultati globali:
+
+```json
+{
+  "rows_analyzed": 13,
+  "errors": 0,
+  "label_counts": {"GUE": 8, "Poisson": 5},
+  "edge_counts": {"total": 27, "cross_label": 7, "same_label": 20},
+  "curvature": {"cross_edge_mean": -4.857143, "same_edge_mean": -4.6},
+  "third_included_candidate_count": 4
+}
+```
+
+Candidati third-included:
+
+| domain_window | label | centroid_margin | cross_neighbor_fraction |
+|---|---:|---:|---:|
+| numeri_primi:cycle_3 | GUE | 0.243531 | 0.25 |
+| percolation:cycle_9 | Poisson | 0.084944 | 0.80 |
+| reaction_diffusion:cycle_11 | GUE | 0.117358 | 0.75 |
+| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | 0.229768 | 0.25 |
+
+Righe non candidate ma informative: `pendolo_doppio`, `zeta_zeros`, `string_vibration`, `random_matrix`, `brownian_motion` hanno cross-edge ma margine alto; `ising_2d`, `logistica_biforcazione`, `cellular_automata`, `coupled_oscillators` restano class interior.
+
+## Verdict
+CONSTRAINT / TOOL. Il perimetro vivo produce un osservabile di terzo incluso: 4/13 righe sono cross-label e low-margin, con 7 edge cross-label su 27 totali. Questo avanza il contratto operativo del boundary, non una scoperta fisica promuovibile.
+
+Il risultato vincola il prossimo passo: il confine non e' un singolo dominio e non e' QxG/Anderson/primi come target automatico. E' una geometria row-aligned da stressare con stabilita' k/seed/null prima di dichiarare ritorno fisico.
+
+## Bicono della scoperta
+- **Due radici**: repulsione spettrale GUE e indipendenza spettrale Poisson nel denominatore 8/5
+- **Singolare**: riga cross-label a basso margine, dove il label resta audit ma la geometria vede passaggio
+- **Invariante di passaggio**: il denominatore row-aligned 13 righe e il contratto `cross_neighbor_fraction > 0` + `centroid_margin < 0.25`
+- **Campo di possibilità**: qui diventa possibile trattare il confine come geometria operativa prima della classificazione; qui diventa non-possibile promuovere un dominio, una legge fisica o QxG da un segnale graph-only
+
+## Aderenza alla direzione
+- `relation`: `follows_direction`
+- `why`: il ciclo applica il filtro D-ND alla direzione viva "8 domini GUE, 5 Poisson" e misura proprio il terzo incluso sul denominatore dichiarato, senza scegliere prima primi, Anderson, zeta o QxG.
+- `not_drift`: usa uno strumento esistente nato per il perimetro 8/5; i domini nominati restano righe del denominatore, non target scelti per familiarita'.
+
+## Ritorno fisico
+Oggetto reale che riceve il risultato: il denominatore cross-dominio 13-row del boundary, con setup fisici/semi-fisici come `percolation` e `reaction_diffusion` tra i candidati low-margin.
+
+Fisico A: transizione statistica GUE/Poisson in spettri e dinamiche fisiche. M: grafo kNN su osservabili canonici + rigidity + shuffle-z. Fisico B tentato: percolation e reaction-diffusion come fenomeni di transizione dove il confine potrebbe essere testato come passaggio geometrico, non come label spettrale.
+
+Ritorno fisico non promosso: il risultato resta graph-operational. Serve stress k/seed/null e, per B, un osservabile domain-native di percolation o reaction-diffusion che replichi il passaggio senza usare il label GUE/Poisson come guida.
+
+## Re-discovery audit
+Gia' noto: GUE/Poisson sono baseline classiche di level statistics; il confine tra repulsione e indipendenza ha famiglie note come Brody, Berry-Robnik, Rosenzweig-Porter e mobility/localization crossover. Gia' noto nel Lab: il denominatore 8 GUE / 5 Poisson e lo script graph-curvature esistevano.
+
+Nuovo nel ciclo: la direzione viva e' stata normalizzata prima della misura e il run datato 20260604_1909 conferma 4 candidati third-included sul perimetro corrente. Resta ri-scoperta/tool: il metodo graph-boundary non separa ancora un nuovo meccanismo fisico dalle baseline note.
+
+## Contaminazione cognitiva
+Bias possibili: collassare su primi perche' compaiono tra i candidati; tornare ad Anderson per memoria recente; usare QxG come autorita' per inerzia del report 1849; promuovere percolation/reaction-diffusion perche' hanno cross fraction alta; confondere grafo con fisica.
+
+CE usati: CE-0117 per formulare possibile/non-possibile; CE-0019 per obbligare combo e proiezione prima del codice; CE-0001/KSAR per prendere il report recente come memoria e tornare al seme vivo. CE-none non applicabile: l'archivio CE presente nel campo vivo e' stato metabolizzato.
+
+## Consecutio
+Prossimo passo minimo: stressare lo stesso tool senza cambiare domanda, con griglia `k in {2,3,4}` e 3 seed shuffle, e promuovere solo righe che restano third-included in modo stabile. Se la stabilita' cade, il ramo resta `graph_only_residue`. Se resta, scegliere un solo candidato fisico B tra percolation e reaction-diffusion e costruire un osservabile domain-native.
+
+## Side effect
+Creati/modificati intenzionalmente: `tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260604_1909.json` e `tools/data/reports/agent_20260604_1909.md`.
+
+Nessun file segreto letto o riportato. Nessuna API pagata usata: check env su `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` senza output. Nessun commit, nessun sync pubblico, nessuna promozione seme/grafo richiesta da questo report. Post-processing non ancora noto.

diff --git a/tools/data/reports/agent_20260604_1909.md b/tools/data/reports/agent_20260604_1909.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..7bc30aa489350dd3fb6f81bda9072865301ca564
--- /dev/null
+++ b/tools/data/reports/agent_20260604_1909.md
@@ -0,0 +1,107 @@
+# Agent Report - Boundary Graph Third-Included Gate
+**Date**: 20260604_1909
+**Tension explored**: BOUNDARY / 8 GUE, 5 Poisson / third-included operational boundary
+**verdict**: CONSTRAINT / TOOL
+observables_used: [tools/data/agent_field_live.md, tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md, CONDENSATO_ESSENZIALE.md, tools/data/seme.json, tools/dnd_scenario.py --best, tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py, tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260604_1909.json, SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, z_SR, z_SR2, z_L1, z_L2, z_triple_var]
+observable_contract: claim=the live 8 GUE / 5 Poisson boundary becomes operational only if row-aligned geometry produces cross-label low-margin nodes before a clean two-class split; boundary=13-row base BOUNDARY denominator; non_possible=promotion as physical law or physical B when the signal remains graph-only, high-margin, or class-interior.
+ssp_value: no
+
+## Respiro fuori-tempo
+Prima impressione: il seme non chiede "quale dominio e' GUE o Poisson"; chiede dove la classificazione perde autorita'. Il terzo incluso appare prima del label, come riga che tocca l'altro polo senza diventare solo classe intermedia.
+
+Filtro D-ND pre-misura: combo=A9 terzo incluso + A11 combo + BOUNDARY vivo 8 GUE/5 Poisson + incrocio QxG vuoto continuo/discreto + operatore graph curvature/spettro. Dipolo=repulsione spettrale / indipendenza spettrale; punto-zero=riga a basso margine con vicini cross-label. Singolare=confine prima che il dato venga letto come GUE o Poisson. Invariante=denominatore row-aligned 13 righe, non target locale. Campo di possibilita'=possibile cercare il bordo come geometria di passaggio; non-possibile scegliere primi, Anderson o QxG come bersaglio per familiarita'.
+
+Fisico A: statistica spettrale GUE/Poisson come manifestazione di caos/indipendenza nei domini fisici e semi-fisici. Trasduttore matematico M: grafo kNN in feature space canonico + rigidity + shuffle-z, con curvature edge audit. Possibile fisico B: percolation e reaction-diffusion come setup di transizione fisica che ricevono il segnale di passaggio; oggi B resta candidato, non scoperta, perche' il ritorno e' graph-operational.
+
+Contaminazione cognitiva metabolizzata: CE-0117 per possibile/non-possibile, CE-0019 per combo prima della misura, CE-0001/KSAR per non trattare il report QxG recente come direzione. PVI attack: il rischio era promuovere quattro righe graph-only come confine fisico; il taglio e' vincolo/tool.
+
+## Claim Under Test
+Nel perimetro row-aligned 8 GUE / 5 Poisson, il confine e' operativo se esistono righe con `cross_neighbor_fraction > 0` e `centroid_margin < 0.25`; il claim cade se non esistono cross-label edge, se tutti i cross-label edge sono high-margin, o se il segnale richiede cambiare denominatore.
+
+## Question
+Il seme vivo "8 domini GUE, 5 Poisson" contiene un terzo incluso osservabile come geometria di passaggio, prima di collassare in target locali gia' familiari?
+
+## Experiment Design
+direction_minimal_experiment: eseguire il gate graph-curvature gia' esistente sul denominatore 13-row dichiarato dal campo vivo.
+
+Comando:
+
+```bash
+python tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py \
+  --out tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260604_1909.json \
+  --seed 202606041909
+```
+
+Input: `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`. Scope: righe con `source_domain_type in {GUE, Poisson}`. Denominatore grezzo: 13 righe = 8 GUE + 5 Poisson. Parametri: `n_gaps=2048`, `min_gaps=64`, `n_shuffle=64`, `k=3`.
+
+Osservabili: valori canonici `SR, SR2, L1, L2, triple_var`, `SR_local_rigidity`, e z-score contro shuffle per gli osservabili canonici. Operatore: standardizzazione feature, grafo kNN, cross-neighbor fraction, centroid margin, Forman unweighted edge curvature.
+
+Criterio di falsificazione: nessun candidato third-included se `cross_label=0`, oppure se le sole righe cross-label hanno `centroid_margin >= 0.25`. Non testati: origine analitica dei label, V_c, denominator Sturmian, stabilita' multi-seed del grafo.
+
+## Results
+Artifact prodotto: `tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260604_1909.json`.
+
+Risultati globali:
+
+```json
+{
+  "rows_analyzed": 13,
+  "errors": 0,
+  "label_counts": {"GUE": 8, "Poisson": 5},
+  "edge_counts": {"total": 27, "cross_label": 7, "same_label": 20},
+  "curvature": {"cross_edge_mean": -4.857143, "same_edge_mean": -4.6},
+  "third_included_candidate_count": 4
+}
+```
+
+Candidati third-included:
+
+| domain_window | label | centroid_margin | cross_neighbor_fraction |
+|---|---:|---:|---:|
+| numeri_primi:cycle_3 | GUE | 0.243531 | 0.25 |
+| percolation:cycle_9 | Poisson | 0.084944 | 0.80 |
+| reaction_diffusion:cycle_11 | GUE | 0.117358 | 0.75 |
+| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | 0.229768 | 0.25 |
+
+Righe non candidate ma informative: `pendolo_doppio`, `zeta_zeros`, `string_vibration`, `random_matrix`, `brownian_motion` hanno cross-edge ma margine alto; `ising_2d`, `logistica_biforcazione`, `cellular_automata`, `coupled_oscillators` restano class interior.
+
+## Verdict
+CONSTRAINT / TOOL. Il perimetro vivo produce un osservabile di terzo incluso: 4/13 righe sono cross-label e low-margin, con 7 edge cross-label su 27 totali. Questo avanza il contratto operativo del boundary, non una scoperta fisica promuovibile.
+
+Il risultato vincola il prossimo passo: il confine non e' un singolo dominio e non e' QxG/Anderson/primi come target automatico. E' una geometria row-aligned da stressare con stabilita' k/seed/null prima di dichiarare ritorno fisico.
+
+## Bicono della scoperta
+- **Due radici**: repulsione spettrale GUE e indipendenza spettrale Poisson nel denominatore 8/5
+- **Singolare**: riga cross-label a basso margine, dove il label resta audit ma la geometria vede passaggio
+- **Invariante di passaggio**: il denominatore row-aligned 13 righe e il contratto `cross_neighbor_fraction > 0` + `centroid_margin < 0.25`
+- **Campo di possibilità**: qui diventa possibile trattare il confine come geometria operativa prima della classificazione; qui diventa non-possibile promuovere un dominio, una legge fisica o QxG da un segnale graph-only
+
+## Aderenza alla direzione
+- `relation`: `follows_direction`
+- `why`: il ciclo applica il filtro D-ND alla direzione viva "8 domini GUE, 5 Poisson" e misura proprio il terzo incluso sul denominatore dichiarato, senza scegliere prima primi, Anderson, zeta o QxG.
+- `not_drift`: usa uno strumento esistente nato per il perimetro 8/5; i domini nominati restano righe del denominatore, non target scelti per familiarita'.
+
+## Ritorno fisico
+Oggetto reale che riceve il risultato: il denominatore cross-dominio 13-row del boundary, con setup fisici/semi-fisici come `percolation` e `reaction_diffusion` tra i candidati low-margin.
+
+Fisico A: transizione statistica GUE/Poisson in spettri e dinamiche fisiche. M: grafo kNN su osservabili canonici + rigidity + shuffle-z. Fisico B tentato: percolation e reaction-diffusion come fenomeni di transizione dove il confine potrebbe essere testato come passaggio geometrico, non come label spettrale.
+
+Ritorno fisico non promosso: il risultato resta graph-operational. Serve stress k/seed/null e, per B, un osservabile domain-native di percolation o reaction-diffusion che replichi il passaggio senza usare il label GUE/Poisson come guida.
+
+## Re-discovery audit
+Gia' noto: GUE/Poisson sono baseline classiche di level statistics; il confine tra repulsione e indipendenza ha famiglie note come Brody, Berry-Robnik, Rosenzweig-Porter e mobility/localization crossover. Gia' noto nel Lab: il denominatore 8 GUE / 5 Poisson e lo script graph-curvature esistevano.
+
+Nuovo nel ciclo: la direzione viva e' stata normalizzata prima della misura e il run datato 20260604_1909 conferma 4 candidati third-included sul perimetro corrente. Resta ri-scoperta/tool: il metodo graph-boundary non separa ancora un nuovo meccanismo fisico dalle baseline note.
+
+## Contaminazione cognitiva
+Bias possibili: collassare su primi perche' compaiono tra i candidati; tornare ad Anderson per memoria recente; usare QxG come autorita' per inerzia del report 1849; promuovere percolation/reaction-diffusion perche' hanno cross fraction alta; confondere grafo con fisica.
+
+CE usati: CE-0117 per formulare possibile/non-possibile; CE-0019 per obbligare combo e proiezione prima del codice; CE-0001/KSAR per prendere il report recente come memoria e tornare al seme vivo. CE-none non applicabile: l'archivio CE presente nel campo vivo e' stato metabolizzato.
+
+## Consecutio
+Prossimo passo minimo: stressare lo stesso tool senza cambiare domanda, con griglia `k in {2,3,4}` e 3 seed shuffle, e promuovere solo righe che restano third-included in modo stabile. Se la stabilita' cade, il ramo resta `graph_only_residue`. Se resta, scegliere un solo candidato fisico B tra percolation e reaction-diffusion e costruire un osservabile domain-native.
+
+## Side effect
+Creati/modificati intenzionalmente: `tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260604_1909.json` e `tools/data/reports/agent_20260604_1909.md`.
+
+Nessun file segreto letto o riportato. Nessuna API pagata usata: check env su `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` senza output. Nessun commit, nessun sync pubblico, nessuna promozione seme/grafo richiesta da questo report. Post-processing non ancora noto.

codex
Il report e' scritto. Faccio una verifica locale rapida su intestazione/sezioni e stato dei side effect, poi chiudo con verificato/non verificato.
exec
/bin/bash -lc 'rg -n "''^(# Agent Report|'"\\*\\*Date\\*\\*|\\*\\*Tension explored\\*\\*|\\*\\*verdict\\*\\*|observables_used:|observable_contract:|ssp_value:|## )\" tools/data/reports/agent_20260604_1909.md" in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
1:# Agent Report - Boundary Graph Third-Included Gate
2:**Date**: 20260604_1909
3:**Tension explored**: BOUNDARY / 8 GUE, 5 Poisson / third-included operational boundary
4:**verdict**: CONSTRAINT / TOOL
5:observables_used: [tools/data/agent_field_live.md, tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md, CONDENSATO_ESSENZIALE.md, tools/data/seme.json, tools/dnd_scenario.py --best, tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py, tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260604_1909.json, SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, z_SR, z_SR2, z_L1, z_L2, z_triple_var]
6:observable_contract: claim=the live 8 GUE / 5 Poisson boundary becomes operational only if row-aligned geometry produces cross-label low-margin nodes before a clean two-class split; boundary=13-row base BOUNDARY denominator; non_possible=promotion as physical law or physical B when the signal remains graph-only, high-margin, or class-interior.
7:ssp_value: no
9:## Respiro fuori-tempo
18:## Claim Under Test
21:## Question
24:## Experiment Design
41:## Results
68:## Verdict
73:## Bicono della scoperta
79:## Aderenza alla direzione
84:## Ritorno fisico
91:## Re-discovery audit
96:## Contaminazione cognitiva
101:## Consecutio
104:## Side effect

exec
/bin/bash -lc 'git status --short -- tools/data/reports/agent_20260604_1909.md tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260604_1909.json' in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
?? tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260604_1909.json
?? tools/data/reports/agent_20260604_1909.md

exec
/bin/bash -lc 'python tools/lab_falsifier.py --help' in /opt/MM_D-ND
 succeeded in 0ms:
usage: lab_falsifier.py [-h] --report REPORT --output OUTPUT
                        [--timeout TIMEOUT]

Counter-pole gate for the lab

options:
  -h, --help         show this help message and exit
  --report REPORT    Path to agent_TS.md
  --output OUTPUT    Path for falsifier_TS.json output
  --timeout TIMEOUT  LLM call timeout seconds

diff --git a/tools/data/reports/agent_20260604_1909.md b/tools/data/reports/agent_20260604_1909.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..7bc30aa489350dd3fb6f81bda9072865301ca564
--- /dev/null
+++ b/tools/data/reports/agent_20260604_1909.md
@@ -0,0 +1,107 @@
+# Agent Report - Boundary Graph Third-Included Gate
+**Date**: 20260604_1909
+**Tension explored**: BOUNDARY / 8 GUE, 5 Poisson / third-included operational boundary
+**verdict**: CONSTRAINT / TOOL
+observables_used: [tools/data/agent_field_live.md, tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md, CONDENSATO_ESSENZIALE.md, tools/data/seme.json, tools/dnd_scenario.py --best, tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py, tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260604_1909.json, SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, z_SR, z_SR2, z_L1, z_L2, z_triple_var]
+observable_contract: claim=the live 8 GUE / 5 Poisson boundary becomes operational only if row-aligned geometry produces cross-label low-margin nodes before a clean two-class split; boundary=13-row base BOUNDARY denominator; non_possible=promotion as physical law or physical B when the signal remains graph-only, high-margin, or class-interior.
+ssp_value: no
+
+## Respiro fuori-tempo
+Prima impressione: il seme non chiede "quale dominio e' GUE o Poisson"; chiede dove la classificazione perde autorita'. Il terzo incluso appare prima del label, come riga che tocca l'altro polo senza diventare solo classe intermedia.
+
+Filtro D-ND pre-misura: combo=A9 terzo incluso + A11 combo + BOUNDARY vivo 8 GUE/5 Poisson + incrocio QxG vuoto continuo/discreto + operatore graph curvature/spettro. Dipolo=repulsione spettrale / indipendenza spettrale; punto-zero=riga a basso margine con vicini cross-label. Singolare=confine prima che il dato venga letto come GUE o Poisson. Invariante=denominatore row-aligned 13 righe, non target locale. Campo di possibilita'=possibile cercare il bordo come geometria di passaggio; non-possibile scegliere primi, Anderson o QxG come bersaglio per familiarita'.
+
+Fisico A: statistica spettrale GUE/Poisson come manifestazione di caos/indipendenza nei domini fisici e semi-fisici. Trasduttore matematico M: grafo kNN in feature space canonico + rigidity + shuffle-z, con curvature edge audit. Possibile fisico B: percolation e reaction-diffusion come setup di transizione fisica che ricevono il segnale di passaggio; oggi B resta candidato, non scoperta, perche' il ritorno e' graph-operational.
+
+Contaminazione cognitiva metabolizzata: CE-0117 per possibile/non-possibile, CE-0019 per combo prima della misura, CE-0001/KSAR per non trattare il report QxG recente come direzione. PVI attack: il rischio era promuovere quattro righe graph-only come confine fisico; il taglio e' vincolo/tool.
+
+## Claim Under Test
+Nel perimetro row-aligned 8 GUE / 5 Poisson, il confine e' operativo se esistono righe con `cross_neighbor_fraction > 0` e `centroid_margin < 0.25`; il claim cade se non esistono cross-label edge, se tutti i cross-label edge sono high-margin, o se il segnale richiede cambiare denominatore.
+
+## Question
+Il seme vivo "8 domini GUE, 5 Poisson" contiene un terzo incluso osservabile come geometria di passaggio, prima di collassare in target locali gia' familiari?
+
+## Experiment Design
+direction_minimal_experiment: eseguire il gate graph-curvature gia' esistente sul denominatore 13-row dichiarato dal campo vivo.
+
+Comando:
+
+```bash
+python tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py \
+  --out tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260604_1909.json \
+  --seed 202606041909
+```
+
+Input: `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`. Scope: righe con `source_domain_type in {GUE, Poisson}`. Denominatore grezzo: 13 righe = 8 GUE + 5 Poisson. Parametri: `n_gaps=2048`, `min_gaps=64`, `n_shuffle=64`, `k=3`.
+
+Osservabili: valori canonici `SR, SR2, L1, L2, triple_var`, `SR_local_rigidity`, e z-score contro shuffle per gli osservabili canonici. Operatore: standardizzazione feature, grafo kNN, cross-neighbor fraction, centroid margin, Forman unweighted edge curvature.
+
+Criterio di falsificazione: nessun candidato third-included se `cross_label=0`, oppure se le sole righe cross-label hanno `centroid_margin >= 0.25`. Non testati: origine analitica dei label, V_c, denominator Sturmian, stabilita' multi-seed del grafo.
+
+## Results
+Artifact prodotto: `tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260604_1909.json`.
+
+Risultati globali:
+
+```json
+{
+  "rows_analyzed": 13,
+  "errors": 0,
+  "label_counts": {"GUE": 8, "Poisson": 5},
+  "edge_counts": {"total": 27, "cross_label": 7, "same_label": 20},
+  "curvature": {"cross_edge_mean": -4.857143, "same_edge_mean": -4.6},
+  "third_included_candidate_count": 4
+}
+```
+
+Candidati third-included:
+
+| domain_window | label | centroid_margin | cross_neighbor_fraction |
+|---|---:|---:|---:|
+| numeri_primi:cycle_3 | GUE | 0.243531 | 0.25 |
+| percolation:cycle_9 | Poisson | 0.084944 | 0.80 |
+| reaction_diffusion:cycle_11 | GUE | 0.117358 | 0.75 |
+| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | 0.229768 | 0.25 |
+
+Righe non candidate ma informative: `pendolo_doppio`, `zeta_zeros`, `string_vibration`, `random_matrix`, `brownian_motion` hanno cross-edge ma margine alto; `ising_2d`, `logistica_biforcazione`, `cellular_automata`, `coupled_oscillators` restano class interior.
+
+## Verdict
+CONSTRAINT / TOOL. Il perimetro vivo produce un osservabile di terzo incluso: 4/13 righe sono cross-label e low-margin, con 7 edge cross-label su 27 totali. Questo avanza il contratto operativo del boundary, non una scoperta fisica promuovibile.
+
+Il risultato vincola il prossimo passo: il confine non e' un singolo dominio e non e' QxG/Anderson/primi come target automatico. E' una geometria row-aligned da stressare con stabilita' k/seed/null prima di dichiarare ritorno fisico.
+
+## Bicono della scoperta
+- **Due radici**: repulsione spettrale GUE e indipendenza spettrale Poisson nel denominatore 8/5
+- **Singolare**: riga cross-label a basso margine, dove il label resta audit ma la geometria vede passaggio
+- **Invariante di passaggio**: il denominatore row-aligned 13 righe e il contratto `cross_neighbor_fraction > 0` + `centroid_margin < 0.25`
+- **Campo di possibilità**: qui diventa possibile trattare il confine come geometria operativa prima della classificazione; qui diventa non-possibile promuovere un dominio, una legge fisica o QxG da un segnale graph-only
+
+## Aderenza alla direzione
+- `relation`: `follows_direction`
+- `why`: il ciclo applica il filtro D-ND alla direzione viva "8 domini GUE, 5 Poisson" e misura proprio il terzo incluso sul denominatore dichiarato, senza scegliere prima primi, Anderson, zeta o QxG.
+- `not_drift`: usa uno strumento esistente nato per il perimetro 8/5; i domini nominati restano righe del denominatore, non target scelti per familiarita'.
+
+## Ritorno fisico
+Oggetto reale che riceve il risultato: il denominatore cross-dominio 13-row del boundary, con setup fisici/semi-fisici come `percolation` e `reaction_diffusion` tra i candidati low-margin.
+
+Fisico A: transizione statistica GUE/Poisson in spettri e dinamiche fisiche. M: grafo kNN su osservabili canonici + rigidity + shuffle-z. Fisico B tentato: percolation e reaction-diffusion come fenomeni di transizione dove il confine potrebbe essere testato come passaggio geometrico, non come label spettrale.
+
+Ritorno fisico non promosso: il risultato resta graph-operational. Serve stress k/seed/null e, per B, un osservabile domain-native di percolation o reaction-diffusion che replichi il passaggio senza usare il label GUE/Poisson come guida.
+
+## Re-discovery audit
+Gia' noto: GUE/Poisson sono baseline classiche di level statistics; il confine tra repulsione e indipendenza ha famiglie note come Brody, Berry-Robnik, Rosenzweig-Porter e mobility/localization crossover. Gia' noto nel Lab: il denominatore 8 GUE / 5 Poisson e lo script graph-curvature esistevano.
+
+Nuovo nel ciclo: la direzione viva e' stata normalizzata prima della misura e il run datato 20260604_1909 conferma 4 candidati third-included sul perimetro corrente. Resta ri-scoperta/tool: il metodo graph-boundary non separa ancora un nuovo meccanismo fisico dalle baseline note.
+
+## Contaminazione cognitiva
+Bias possibili: collassare su primi perche' compaiono tra i candidati; tornare ad Anderson per memoria recente; usare QxG come autorita' per inerzia del report 1849; promuovere percolation/reaction-diffusion perche' hanno cross fraction alta; confondere grafo con fisica.
+
+CE usati: CE-0117 per formulare possibile/non-possibile; CE-0019 per obbligare combo e proiezione prima del codice; CE-0001/KSAR per prendere il report recente come memoria e tornare al seme vivo. CE-none non applicabile: l'archivio CE presente nel campo vivo e' stato metabolizzato.
+
+## Consecutio
+Prossimo passo minimo: stressare lo stesso tool senza cambiare domanda, con griglia `k in {2,3,4}` e 3 seed shuffle, e promuovere solo righe che restano third-included in modo stabile. Se la stabilita' cade, il ramo resta `graph_only_residue`. Se resta, scegliere un solo candidato fisico B tra percolation e reaction-diffusion e costruire un osservabile domain-native.
+
+## Side effect
+Creati/modificati intenzionalmente: `tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260604_1909.json` e `tools/data/reports/agent_20260604_1909.md`.
+
+Nessun file segreto letto o riportato. Nessuna API pagata usata: check env su `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` senza output. Nessun commit, nessun sync pubblico, nessuna promozione seme/grafo richiesta da questo report. Post-processing non ancora noto.

codex
Ruolo/funzione: AI-Lab D-ND / TM7-vps in funzione operativa Lab.

Fonti lette: `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `CONDENSATO_ESSENZIALE.md`, `tools/data/seme.json`, shared memory rilevante.

Verificato:
- direzione viva: `8 domini GUE, 5 Poisson`;
- `python tools/dnd_scenario.py --best` punta `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`;
- esperimento eseguito con `tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py`;
- output: 13 righe, 8 GUE / 5 Poisson, 7 cross-label edges, 4 candidati third-included;
- report scritto con sezioni obbligatorie in ordine.

Azioni eseguite:
- creato `tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260604_1909.json`;
- creato `tools/data/reports/agent_20260604_1909.md`.

Side effect:
- nessun commit;
- nessun sync pubblico;
- nessuna promozione seme/grafo;
- worktree gia' sporco prima del ciclo, ho toccato solo i due file sopra.

Non verificato:
- non ho eseguito `lab_falsifier.py` perche' richiede output dedicato e puo' coinvolgere gate LLM; il report include auto-audit e resta `CONSTRAINT / TOOL`.

Prossimo passo: stressare lo stesso gate con `k={2,3,4}` e seed multipli prima di scegliere un singolo ritorno fisico B.
diff --git a/tools/data/reports/agent_20260604_1909.md b/tools/data/reports/agent_20260604_1909.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..7bc30aa489350dd3fb6f81bda9072865301ca564
--- /dev/null
+++ b/tools/data/reports/agent_20260604_1909.md
@@ -0,0 +1,107 @@
+# Agent Report - Boundary Graph Third-Included Gate
+**Date**: 20260604_1909
+**Tension explored**: BOUNDARY / 8 GUE, 5 Poisson / third-included operational boundary
+**verdict**: CONSTRAINT / TOOL
+observables_used: [tools/data/agent_field_live.md, tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md, CONDENSATO_ESSENZIALE.md, tools/data/seme.json, tools/dnd_scenario.py --best, tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py, tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260604_1909.json, SR, SR2, L1, L2, triple_var, SR_local_rigidity, z_SR, z_SR2, z_L1, z_L2, z_triple_var]
+observable_contract: claim=the live 8 GUE / 5 Poisson boundary becomes operational only if row-aligned geometry produces cross-label low-margin nodes before a clean two-class split; boundary=13-row base BOUNDARY denominator; non_possible=promotion as physical law or physical B when the signal remains graph-only, high-margin, or class-interior.
+ssp_value: no
+
+## Respiro fuori-tempo
+Prima impressione: il seme non chiede "quale dominio e' GUE o Poisson"; chiede dove la classificazione perde autorita'. Il terzo incluso appare prima del label, come riga che tocca l'altro polo senza diventare solo classe intermedia.
+
+Filtro D-ND pre-misura: combo=A9 terzo incluso + A11 combo + BOUNDARY vivo 8 GUE/5 Poisson + incrocio QxG vuoto continuo/discreto + operatore graph curvature/spettro. Dipolo=repulsione spettrale / indipendenza spettrale; punto-zero=riga a basso margine con vicini cross-label. Singolare=confine prima che il dato venga letto come GUE o Poisson. Invariante=denominatore row-aligned 13 righe, non target locale. Campo di possibilita'=possibile cercare il bordo come geometria di passaggio; non-possibile scegliere primi, Anderson o QxG come bersaglio per familiarita'.
+
+Fisico A: statistica spettrale GUE/Poisson come manifestazione di caos/indipendenza nei domini fisici e semi-fisici. Trasduttore matematico M: grafo kNN in feature space canonico + rigidity + shuffle-z, con curvature edge audit. Possibile fisico B: percolation e reaction-diffusion come setup di transizione fisica che ricevono il segnale di passaggio; oggi B resta candidato, non scoperta, perche' il ritorno e' graph-operational.
+
+Contaminazione cognitiva metabolizzata: CE-0117 per possibile/non-possibile, CE-0019 per combo prima della misura, CE-0001/KSAR per non trattare il report QxG recente come direzione. PVI attack: il rischio era promuovere quattro righe graph-only come confine fisico; il taglio e' vincolo/tool.
+
+## Claim Under Test
+Nel perimetro row-aligned 8 GUE / 5 Poisson, il confine e' operativo se esistono righe con `cross_neighbor_fraction > 0` e `centroid_margin < 0.25`; il claim cade se non esistono cross-label edge, se tutti i cross-label edge sono high-margin, o se il segnale richiede cambiare denominatore.
+
+## Question
+Il seme vivo "8 domini GUE, 5 Poisson" contiene un terzo incluso osservabile come geometria di passaggio, prima di collassare in target locali gia' familiari?
+
+## Experiment Design
+direction_minimal_experiment: eseguire il gate graph-curvature gia' esistente sul denominatore 13-row dichiarato dal campo vivo.
+
+Comando:
+
+```bash
+python tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py \
+  --out tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260604_1909.json \
+  --seed 202606041909
+```
+
+Input: `tools/data/boundary_denominator_prescan_full_20260509_1500.json`. Scope: righe con `source_domain_type in {GUE, Poisson}`. Denominatore grezzo: 13 righe = 8 GUE + 5 Poisson. Parametri: `n_gaps=2048`, `min_gaps=64`, `n_shuffle=64`, `k=3`.
+
+Osservabili: valori canonici `SR, SR2, L1, L2, triple_var`, `SR_local_rigidity`, e z-score contro shuffle per gli osservabili canonici. Operatore: standardizzazione feature, grafo kNN, cross-neighbor fraction, centroid margin, Forman unweighted edge curvature.
+
+Criterio di falsificazione: nessun candidato third-included se `cross_label=0`, oppure se le sole righe cross-label hanno `centroid_margin >= 0.25`. Non testati: origine analitica dei label, V_c, denominator Sturmian, stabilita' multi-seed del grafo.
+
+## Results
+Artifact prodotto: `tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260604_1909.json`.
+
+Risultati globali:
+
+```json
+{
+  "rows_analyzed": 13,
+  "errors": 0,
+  "label_counts": {"GUE": 8, "Poisson": 5},
+  "edge_counts": {"total": 27, "cross_label": 7, "same_label": 20},
+  "curvature": {"cross_edge_mean": -4.857143, "same_edge_mean": -4.6},
+  "third_included_candidate_count": 4
+}
+```
+
+Candidati third-included:
+
+| domain_window | label | centroid_margin | cross_neighbor_fraction |
+|---|---:|---:|---:|
+| numeri_primi:cycle_3 | GUE | 0.243531 | 0.25 |
+| percolation:cycle_9 | Poisson | 0.084944 | 0.80 |
+| reaction_diffusion:cycle_11 | GUE | 0.117358 | 0.75 |
+| logistica_biforcazione_var_3.5699:cycle_13 | GUE | 0.229768 | 0.25 |
+
+Righe non candidate ma informative: `pendolo_doppio`, `zeta_zeros`, `string_vibration`, `random_matrix`, `brownian_motion` hanno cross-edge ma margine alto; `ising_2d`, `logistica_biforcazione`, `cellular_automata`, `coupled_oscillators` restano class interior.
+
+## Verdict
+CONSTRAINT / TOOL. Il perimetro vivo produce un osservabile di terzo incluso: 4/13 righe sono cross-label e low-margin, con 7 edge cross-label su 27 totali. Questo avanza il contratto operativo del boundary, non una scoperta fisica promuovibile.
+
+Il risultato vincola il prossimo passo: il confine non e' un singolo dominio e non e' QxG/Anderson/primi come target automatico. E' una geometria row-aligned da stressare con stabilita' k/seed/null prima di dichiarare ritorno fisico.
+
+## Bicono della scoperta
+- **Due radici**: repulsione spettrale GUE e indipendenza spettrale Poisson nel denominatore 8/5
+- **Singolare**: riga cross-label a basso margine, dove il label resta audit ma la geometria vede passaggio
+- **Invariante di passaggio**: il denominatore row-aligned 13 righe e il contratto `cross_neighbor_fraction > 0` + `centroid_margin < 0.25`
+- **Campo di possibilità**: qui diventa possibile trattare il confine come geometria operativa prima della classificazione; qui diventa non-possibile promuovere un dominio, una legge fisica o QxG da un segnale graph-only
+
+## Aderenza alla direzione
+- `relation`: `follows_direction`
+- `why`: il ciclo applica il filtro D-ND alla direzione viva "8 domini GUE, 5 Poisson" e misura proprio il terzo incluso sul denominatore dichiarato, senza scegliere prima primi, Anderson, zeta o QxG.
+- `not_drift`: usa uno strumento esistente nato per il perimetro 8/5; i domini nominati restano righe del denominatore, non target scelti per familiarita'.
+
+## Ritorno fisico
+Oggetto reale che riceve il risultato: il denominatore cross-dominio 13-row del boundary, con setup fisici/semi-fisici come `percolation` e `reaction_diffusion` tra i candidati low-margin.
+
+Fisico A: transizione statistica GUE/Poisson in spettri e dinamiche fisiche. M: grafo kNN su osservabili canonici + rigidity + shuffle-z. Fisico B tentato: percolation e reaction-diffusion come fenomeni di transizione dove il confine potrebbe essere testato come passaggio geometrico, non come label spettrale.
+
+Ritorno fisico non promosso: il risultato resta graph-operational. Serve stress k/seed/null e, per B, un osservabile domain-native di percolation o reaction-diffusion che replichi il passaggio senza usare il label GUE/Poisson come guida.
+
+## Re-discovery audit
+Gia' noto: GUE/Poisson sono baseline classiche di level statistics; il confine tra repulsione e indipendenza ha famiglie note come Brody, Berry-Robnik, Rosenzweig-Porter e mobility/localization crossover. Gia' noto nel Lab: il denominatore 8 GUE / 5 Poisson e lo script graph-curvature esistevano.
+
+Nuovo nel ciclo: la direzione viva e' stata normalizzata prima della misura e il run datato 20260604_1909 conferma 4 candidati third-included sul perimetro corrente. Resta ri-scoperta/tool: il metodo graph-boundary non separa ancora un nuovo meccanismo fisico dalle baseline note.
+
+## Contaminazione cognitiva
+Bias possibili: collassare su primi perche' compaiono tra i candidati; tornare ad Anderson per memoria recente; usare QxG come autorita' per inerzia del report 1849; promuovere percolation/reaction-diffusion perche' hanno cross fraction alta; confondere grafo con fisica.
+
+CE usati: CE-0117 per formulare possibile/non-possibile; CE-0019 per obbligare combo e proiezione prima del codice; CE-0001/KSAR per prendere il report recente come memoria e tornare al seme vivo. CE-none non applicabile: l'archivio CE presente nel campo vivo e' stato metabolizzato.
+
+## Consecutio
+Prossimo passo minimo: stressare lo stesso tool senza cambiare domanda, con griglia `k in {2,3,4}` e 3 seed shuffle, e promuovere solo righe che restano third-included in modo stabile. Se la stabilita' cade, il ramo resta `graph_only_residue`. Se resta, scegliere un solo candidato fisico B tra percolation e reaction-diffusion e costruire un osservabile domain-native.
+
+## Side effect
+Creati/modificati intenzionalmente: `tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260604_1909.json` e `tools/data/reports/agent_20260604_1909.md`.
+
+Nessun file segreto letto o riportato. Nessuna API pagata usata: check env su `ANTHROPIC_API_KEY` e `OPENAI_API_KEY` senza output. Nessun commit, nessun sync pubblico, nessuna promozione seme/grafo richiesta da questo report. Post-processing non ancora noto.

tokens used
93,059
Ruolo/funzione: AI-Lab D-ND / TM7-vps in funzione operativa Lab.

Fonti lette: `tools/data/agent_field_live.md`, `tools/LAB_AGENT_CONTEXT.md`, `CONDENSATO_ESSENZIALE.md`, `tools/data/seme.json`, shared memory rilevante.

Verificato:
- direzione viva: `8 domini GUE, 5 Poisson`;
- `python tools/dnd_scenario.py --best` punta `TENS_SCALE_TRASCENDENZA_LIMITE`;
- esperimento eseguito con `tools/exp_boundary_graph_curvature_gate.py`;
- output: 13 righe, 8 GUE / 5 Poisson, 7 cross-label edges, 4 candidati third-included;
- report scritto con sezioni obbligatorie in ordine.

Azioni eseguite:
- creato `tools/data/boundary_graph_curvature_gate_20260604_1909.json`;
- creato `tools/data/reports/agent_20260604_1909.md`.

Side effect:
- nessun commit;
- nessun sync pubblico;
- nessuna promozione seme/grafo;
- worktree gia' sporco prima del ciclo, ho toccato solo i due file sopra.

Non verificato:
- non ho eseguito `lab_falsifier.py` perche' richiede output dedicato e puo' coinvolgere gate LLM; il report include auto-audit e resta `CONSTRAINT / TOOL`.

Prossimo passo: stressare lo stesso gate con `k={2,3,4}` e seed multipli prima di scegliere un singolo ritorno fisico B.