[Audit #17073] Série Search — partition NanoClaw

Série Search (MyIA.AI.Notebooks/Search) — partition NanoClaw — campagne #17073

Issue de série ouverte le 28/09 à la demande d'Emerjesse : les dépôts Search partaient jusqu'ici en commentaires sur l'issue maîtresse #17073 (14 cycles consécutifs sans checklist dédiée — le ledger de campagne le rappelait à chaque dépôt). Cette issue rend la progression de la série visible au même titre que ses sœurs (QuantConnect #17093 fermée 56/57, GameTheory #17107 à 100/108).

État à l'ouverture : 11/156 audités (cohérent avec le ledger de campagne, note du cycle 13:05Z). Les 11 dépôts existants vivent en commentaires sur #17073 (derniers : c.5870651155 App-2-GraphColoring 13:17Z, c.5869567666 App-2-Statistical-Validity 12:11Z, et les cycles horaires précédents). Les prochains dépôts de la série atterrissent ici, une case cochée par notebook audité.

Sous-séries : Part1-Foundations (43) · Applications (54, dont CSP) · Part4-Metaheuristics (35) · Part2-CSP (18) · racine (5) · Discrepancy (1). Cadence : 1 notebook/cycle (cron :05), priorité aux porteurs de densité libres — l'ordre de la liste n'est pas l'ordre de traitement.

(racine) (5)

App-14-ConnectFour-Adversarial-CSharp.ipynb
App-14-ConnectFour-Adversarial.ipynb
App-14b-ConnectFour.ipynb
App-14c-ConnectFour-CSharp.ipynb
App-32-Szpiro-Pasten-2026.ipynb

Applications (54)

Discrepancy (1)

Discrepancy-01-BeckFiala-Lean-Python.ipynb — audité 2026-09-30T16:05Z (NanoClaw, dépôt c.5915312739 : 1 navigation-misplaced + datapoint factual-mislabel occ. 9 c.5915316635)

Part1-Foundations (43)

Part2-CSP (18)

Part4-Metaheuristics (35)

[NanoClaw] Audit #17073 — cycle 2026-09-28T16:05Z — MyIA.AI.Notebooks/Search/Applications/CSP/App-20b-SudokuBenchmark-CSharp.ipynb (série Search, Applications/CSP, twin C# de App-20 — index 599/742, 55 227 o, 27 cellules : 15 md + 12 code, ec 1-12 séquentiel, 0 doublon jaccard>0.55, 22 headers uniques, kernel .net-csharp)

(Cycle 15:05Z non exécuté — session consommée par une frontière de compaction ; aucune écriture entre 14:15Z et ce cycle, ordre inchangé, aucun rattrapage double requis.)

Parité vs twin Python : PROUVÉE au vert sur les invariants structurels — grilles byte-identiques (3 × 81 valeurs comparées), compteurs d'appels identiques aux outputs committés des DEUX jumeaux (naïf 4209/55/879418, MRV 52/46/5565, AC-3 82/82/981113 — valeurs prouvées par ré-implémentation JS au cycle 14:05Z), invariants CP-SAT identiques (branches 0/0/0 presolve-on ; Hard presolve-off 5 branches/2 conflicts ; prop.bin 340/251/790 ; prop.int 111/49/213), OR-Tools épinglé 9.15.6755 des deux côtés. La table de parité MD[14] est EXACTE. Liens relatifs résolus (App-20 Python, App-7-Wordle, README Search, Part2-CSP) ; #4956/#10382/#11200 existent. Frontière #13410 respectée (une seule lecture par output : MD[14] pour le benchmark socle, MD[19] pour CP-SAT). Exercices = stubs TODO, zéro solution-leak.

0 finding, 4 instances versées (classes factual-mislabel / concept-error / navigation-misplaced déjà ARRÊTÉES >3 occurrences — organes proposés au fil de la campagne) :

factual-mislabel — MD[14] id=ca7838d6 (répliqué MD[26] id=13aaa8b6) : « le Python original timeout (runtime machine-dep ; succes=False a l'issue du budget 60 s, qui est un parametre de benchmark deterministe) apres 981 113 appels. Ce twin C# termine sous le budget » — la sortie committée du twin Python dit Hard | AC-3 + backtracking | succes=True | temps=18852.22 ms | appels=981113 : le Python a terminé sous le budget (18,9 s < 60 s) et le contraste de succès « False côté Python / True côté C# » raconté deux fois (synthèse + conclusion) n'existe dans aucun output committé — c'est le socle factuel de la moitié de la section « Ecart runtime » et d'une puce entière de conclusion.
factual-mislabel — MD[2] id=da1d1c3b : « Trois grilles 9x9 representative des niveaux de difficulte croissante (0 = case vide) » — démenti par les outputs des DEUX jumeaux : naïf Easy 4209 appels > Medium 55, MRV 52 > 46 (inversion héritée du banc du twin Python, versée c.5871742425 : la grille « Easy » porte 30 indices, moins que la « Medium » à 36) ; seule la marche vers Hard est croissante.
concept-error — CODE[25] id=1353df92 (indice de l'exercice 3) : « // Indice : pour l unicite, resoudre 2 fois avec ordre de parcours different et comparer. » — deux premières solutions concordantes, même sous 2 ordres de parcours différents, ne prouvent pas l'unicité ; la méthode exacte est d'énumérer jusqu'à 2 solutions (arrêt à la seconde). Version atténuée du même défaut que le twin Python MD[25] id=59032a4b (« comparer les solutions sur les 4 solveurs »).
navigation-misplaced — MD[26] id=13aaa8b6 : « concorde exactement entre les deux langages (tableau §4) » — la table de parité des appels vit dans la section « Synthese » NON numérotée (entre §3 et §4) ; la §4 (Tranche 2 CP-SAT) ne contient que la table des invariants CP-SAT : le lecteur est envoyé au mauvais endroit.

Micros non déposés : (a) MD[0] « (.NET 9, 0 NuGet) » — vrai pour le socle from-scratch, démenti par #r "nuget: Google.OrTools" en Tranche 2, qui l'annonce toutefois explicitement ; (b) MD[14] « Ces comptes concordent au nombre pres » — formulation ambiguë pour une concordance exacte ; (c) coquilles hors classes d'audit (« retournz-le » MD[22], « d'complexite » MD[0], « grainee » MD[14]) ; (d) le twin Python asserte la version ortools chargée au runtime, le C# ne l'assert pas (épinglage par #r seul).

Pédagogie : SOLIDE et meilleure que le twin Python — critère de parité explicite dès MD[0] (appels déterministes = invariant structurel vs temps machine-dep), table de parité dédiée, progression « socle from-scratch → moteur de production » bien motivée, sorties interprétées sans doublage (#13410 tenu). DÉFAUT CENTRAL : la section « Ecart runtime » repose sur un épisode de timeout Python absent des outputs committés (instance 1) — seule matière du carnet qu'un apprenant ne peut pas constater en ouvrant le jumeau.

Garde-fou : VERT 742/742 (head c841262 mouvant, added/removed 0 — mouvement hors population NC). 116 PR ouvertes croisées : aucune ne touche le carnet, skips 0. Artefact organes ai-01 : toujours absent de #17073 → organes OFF. — NanoClaw (myia-ai-01)

[NanoClaw] Audit #17073 — cycle 2026-09-28T18:05Z — MyIA.AI.Notebooks/Search/Applications/CSP/App-21-VoiceLeading.ipynb

Notebook : MyIA.AI.Notebooks/Search/Applications/CSP/App-21-VoiceLeading.ipynb (index 600/742 du fichier population NC ; 194 195 o ; 34 cellules = 19 md + 15 code ; ec 1→15 séquentiel ; kernel python3 ; 0 doublon jaccard > 0.55 ; 15 headers tous distincts ; 0 CJK).
Série Search — sous-série Applications/CSP, 21ᵉ carnet de la sous-série ; précédents immédiats de l'arc : App-20-SudokuBenchmark-Python (14:05Z) et App-20b-SudokuBenchmark-CSharp (16:05Z).

Verdict : 0 finding, 5 instances versées

Aucune classe au-dessus du seuil n'est restée ouverte sur ce carnet. Les quatre classes touchées sont soit arrêtées avec organe posé (factual-mislabel → check_prose_vs_outputs.py ; stale-claim → organe générique posé 2 lanes ; concept-error → check_exercise_expected_values.py), soit déjà pourvues (output-uninterpreted — organe proposé par moi le 2026-09-22T04:11:19Z sur #17073, 5 instances alors ; je n'en repose pas).

Instances versées (cellule + extrait verbatim + classe + pourquoi)

factual-mislabel — MD[9] f11fee4e : « La voix C4 ne garde pas « sa » note : l'affectation optimale envoie C4 vers A3 (3 demi-tons) et transfère le do partagé à la voix E4 (4 demi-tons), tandis que le sol monte d'un ton vers F4. » → la sortie committée de la cellule immédiatement au-dessus (CODE[8] 71b86428, ec=4) imprime C4 -> C4 cout 0 / E4 -> A3 cout 7 / G4 -> F4 cout 2 : l'affectation racontée est celle du départage choriste, calculée deux cellules plus bas (CODE[10] 606f83b6, ec=5 : C4 -> A3 cout 3 / E4 -> C4 cout 4). Le §3 annonce le départage (MD[7] 73d034aa) mais CODE[8] applique linear_sum_assignment nu — la lecture décrit une affectation qu'aucune sortie ne porte à cet endroit. (Accompagné : « le sol monte d'un ton vers F4 » — G4→F4 descend.)
factual-mislabel — MD[13] d515b22a : « l'écart typique d'un à trois demi-tons paraît modeste, mais il se concentre sur une seule voix » → les 5 écarts du balayage (CODE[12] 0945f33f, ec=6) valent 4, 4, 4, 4 et 6 ; la sortie affiche elle-même « Ecart moyen (cas sous-optimaux) : 4.40 demi-tons » et « Ecart max : 6 ». Aucun écart ≤ 3, dans aucun des deux énoncés committés. Recompté indépendamment (JS, 36 transitions reproduites ligne à ligne).
factual-mislabel — MD[16] 40cfb7cd : « le do « descend » fonctionnellement vers fa (position -1) pendant que le sol glisse vers fa et le mi vers do — chaque voix se déplace d'au plus une position de quinte » → la figure 2 (CODE[15] 3e171482, ec=8) trace les flèches de o_assign, soit C→A, E→C, G→F : aucune flèche C→F, et les déplacements sur la ligne des quintes valent 3, 4 et 2 positions (unité « positions de quinte » du carnet lui-même, CODE[8]) — la lecture la plus favorable (coûts du §3 : 0, 1, 2) dépasse encore 1 pour le sol. Les deux moitiés de la phrase sont démenties par la cellule qu'elle commente.
stale-claim (référence cross-fichier) — MD[16] 40cfb7cd + MD[23] 61591807 : « 02-6-MIDI-Generation.ipynb génère des progressions d'accords (mode diatonique) » / « ce notebook exporte ses progressions en pitch classes (fichiers midi_output/*.mid + résumé JSON) » → les deux fichiers liés, lus à la tête courante (GenAI/Audio/02-Advanced/02-6-MIDI-Generation.ipynb, 17,4 Mo, 44 cellules ; 04-Applications/04-3-Music-Composition-Workflow.ipynb, 32,9 Mo) ne contiennent aucune occurrence de progression, diatonique|diatonic, pitch class, midi_output (grep brut) ; le premier s'intitule « Generation MIDI avec midi-model (SkyTNT) ». L'historique du fichier (API commits, 5 commits) ne montre aucun renommage récent : la caractérisation est fausse (ou la cible est périmée) — le §6 s'appuie donc, dans les deux cas, sur un générateur qui ne fait pas ce qui est décrit.
concept-error — CODE[17] 1129c2ec (ec=9) : new_voicing = [None] * len(target) puis for i, j in assignment: new_voicing[j] = target[j] → new_voicing ≡ target : l'affectation est jetée, revoice_progression restitue les voicings du dictionnaire à l'identique. La sortie committée le prouve : les deux lignes « Voicing glouton » / « Voicing Kuhn-Munkres » sont identiques accord par accord, et « Gain du post-traitement optimal : 0 demi-tons sur la progression (0% plus de mouvement pour le glouton) ». Conséquence : le §6 ne peut structurellement rien minimiser — la brique annoncée comme « étape choriste » est un no-op. (La sortie du gain 0 est aussi une instance output-uninterpreted — seule sortie jamais lue du carnet : MD[18] enchaîne sur le §7 ; organe déjà proposé, cf. ci-dessus.)

Micros NON déposés (prouvables mais bénins / sous le seuil de solidité)

MD[7] 73d034aa : « F (position -1) est plus proche de C (distance 1) que ne l'est G » — égalité (F-C = 1 ; C-G = 1) : l'assertion est fausse, mais l'exemple numérique qui suit reste juste.
Navigation MD[0] ffaa4ea4 : [Index](../../README.md) et [Série Search](../../README.md) pointent le même fichier (la convention sœur, App-1, porte Part2-CSP pour le second) — ambiguïté, pas lien mort (les 5 liens relatifs du carnet résolvent, vérifiés depuis son dossier).
Coquilles : MD[3] 43cb34c9 (« Les grandes registres … durcis la texture ») ; MD[23] 61591807 (« le notebook reste exécutable »).
MD[13] d515b22a : « la garantie Prong B (problème non trivial) de la série » — jargon du pilotage non défini dans le carnet.
CODE[19] 5aeacb00 : le filtre d_start != 0 de l'audit Fux laisse passer les unissons parallèles (latent — inerte sur ces données, aucun des 4 optimums concernés n'en porte).

Passe mécanique (v2.1)

Extraction par script node (markdown entier + outputs réduits à des empreintes) ; aucun JSON brut chargé en contexte.

Outputs authentiques : ré-implémentation JS indépendante (greedy + Kuhn-Munkres, permutation exhaustive) — les 36 transitions du balayage, les 5 écarts, le pire cas G/1 -> C/2 (greedy 15 vs optimal 9), le fil rouge (matrice [[3,0,5],[7,4,1],[10,7,2]], greedy 11, optimum 9, perm [1,0,2]) et les écarts greedy/optimal de CODE[10] sont reproduits exactement. 0 output fabriqué.
Doublons : 0 (jaccard > 0.55 sur toutes les cellules md) ; headers : 15, tous distincts.
Gates Redressement campagne densité #13410 : remplissages dégénérés — 233 notebooks, 20 paquets d'audit #17040 : 1 lecture markdown par output respectée (0 seconde lecture, 0 empilement — frontière densite pedagogique : 430 notebooks sous le plancher 1200 — surface majoritairement non suivie #13410 tenue) ; valeurs citées vs outputs committés = les seules divergences sont les instances 1-3 ci-dessus ; 0 solution-leak (les 4 exercices sont des stubs TODO/Exercice a completer, ec 12-15, aucune narration de solution) ; prose dense mais pas de visée de seuil.
Sortie non interprétée : 1 (§6, instance 5) — toutes les autres sorties du carnet sont lues.

Couche pédagogique

Arrivée : cohérente. L'affectation est une famille d'algorithmes neuve pour l'arc CSP (les 20 carnets précédents = recherche exhaustive, propagation, CP-SAT, coloriage, WFC) — le carnet motive la bascule (formulation matricielle, Kuhn 1955/Munkres 1957) et teste ses prérequis dès CODE[2] (python 3.13, numpy, scipy linear_sum_assignment, matplotlib). L'hommage Munkres (1930-2026) est documenté et adossé à des liens qui résolvent.
Ordre des concepts : §2 matrices (2 métriques) → §3 scipy + départage choriste → §4 greedy vs optimal mesuré → §5 figures → §6 pont GenAI → §7 CP-SAT/Fux → §8 exercices → §9 conclusion. Progression tenue ; le maillon faible est le §6 (no-op + sortie jamais lue + générateur amont mal décrit) : le lecteur y lit un résultat (« gain 0 ») que personne ne commente, à la jointure avec la §7 qui, elle, est le point fort du carnet (audit → réparation, INFEASIBLE comme preuve et non comme échec, mesure de durée scipy vs CP-SAT).
Difficulté : saut marqué au §7 (BoolVar réifiés sur paires de permutations, infaisabilité) mais décomposé et adossé aux exercices ; niveau global intermédiaire, §7 avancé.
Clarté / figures : pas de mur de texte (md max 2 905 car.), 2 figures titrées et légendées ; la lecture de la figure 1 est exacte, celle de la figure 2 partiellement fausse (instance 3) — pas de figure manquante ni non légendée.

Garde-fou, skips, organes

Garde-fou population NC : VERT — séries dérivées du fichier (GameTheory, GenAI, NLP, QuantConnect, Search), population 742, arbre NC dérivé 742, added 0 / removed 0 vs population-nc.json (head mesuré 2cdddbc6 ; le mouvement de tête est hors population NC).
Skips : 0 — 123 PR ouvertes croisées sur leurs fichiers au 18:07Z (App-21, VoiceLeading : 0 hit ; les gels de la file Search restent App-16-Crossword fix(prose,#17636): remove 5 artifact-size prose measures (volet 2 tranche 1, recette ai-01) #18156, App-8-MiniZinc fix(prose,#17636): remove 4 literal code-size prints + re-execute (volet 2 tranche 2, recette ai-01) #18169, Search/README.md fix(notebooks,#15719): tranche g2 résidu petits domaines — 8 fichiers, 12 défauts corrigés #18085/chore(catalog): scheduled auto-regenerate (long-lived PR) #18202), puis re-croisement des 15 PR actives depuis 18:00Z : 0 hit à nouveau.
Organes : OFF — l'artefact ai-01 n'est toujours pas publié en commentaire de Audit critique au long cours des 1343 notebooks -- campagne Hermes + NanoClaw, decouverte de classes et organes #17073 (dernier commentaire du fil : 2026-09-28T14:41:40Z, check_self_state_consistency) ⇒ aucune passe d'organe ce cycle, rien de ce que j'ai vu ici n'est un finding d'organe.

Suite de la série

Case App-21-VoiceLeading.ipynb cochée dans la checklist de cette issue ; 14/156 carnets Search audités ; prochain désigné par index : App-22-EdgeColoring-Tutte.ipynb (index 601) — à re-vérifier contre les gels de la file Search au prochain cycle.

Rappel de cadence : le créneau 15:05Z n'a rien tracé (frontière de compaction côté session, consigné au ledger le 28/09 14:15Z) et le créneau 17:05Z non plus — dernier dépôt avant celui-ci : App-20b, 16:14:13Z, sur cette issue.

[NanoClaw] Audit #17073 — cycle 2026-09-28T19:05Z — MyIA.AI.Notebooks/Search/Applications/CSP/App-22-EdgeColoring-Tutte.ipynb

Notebook : MyIA.AI.Notebooks/Search/Applications/CSP/App-22-EdgeColoring-Tutte.ipynb (index 601/742 du fichier population NC ; 285 879 o ; 30 cellules = 18 md + 12 code ; ec 1→12 séquentiel ; kernel python3 ; 0 doublon jaccard > 0.55 ; 21 headers tous distincts ; 0 CJK).
Série Search — sous-série Applications/CSP ; précédent immédiat de l'arc : App-21-VoiceLeading (18:05Z). Aucune PR ouverte ne touche ce carnet.

Verdict : 1 finding, 0 instance versée

Finding (cellule + extrait verbatim + classe + pourquoi)

factual-mislabel (sous-famille « prose vs source externe » — hors portée de l'organe check_prose_vs_outputs.py, qui vise les outputs internes du carnet) — MD[2] 2f480625 : « Conjecture de Tutte (1966) : tout graphe cubique planaire sans pont est 3-arête-colorable — équivalente au théorème des quatre couleurs (résolue par conséquent en 1976). » puis, à propos du théorème 2026 : « Ce résultat étend la conjecture de Tutte au-delà du planaire, avec une preuve assistée par ordinateur et un algorithme constructif en $O(n^2)$ » ; repris MD[17] fc7a3a23 : « Tutte-1966 couvre le planaire ; le théorème de arXiv 2608.22870 (2026) étend la 3-coloration aux cubiques sans pont apex — y compris celles qui sont non planaires, zone où aucune conjecture antérieure n'osait s'aventurer » → l'abstract du papier cité lui-même (arXiv 2608.22870, v1 du 24/08/2026, lu ce cycle) énonce : « We prove that every 2-connected apex cubic graph is three-edge-colorable. This result gives the final piece of the proof for the well-known Tutte's three-edge-coloring conjecture from 1966 » — relation inversée : les auteurs présentent le résultat apex comme complétant la conjecture de Tutte-1966 (dernière pièce de sa preuve), pas comme la dépassant ; et l'équivalence planaire/4CT que le carnet date de « Tutte (1966) » est de Tait (1880) (l'étude des snarks naît des travaux de Tait sur le 4CT ; la « conjecture de Tutte » 1966 de cette famille est usuellement l'énoncé plus large sur les graphes sans mineur de Petersen). Pourquoi : l'apprenant repart avec la carte des conjectures à l'envers — il croit le théorème 2026 au-delà de Tutte-1966 alors que le papier le donne comme la dernière pièce de sa preuve, et il date de 1966 une équivalence de 1880.

Vérifié et ACQUITTÉ au passage (non-finding, pour éviter un faux positif symétrique) : la traduction de l'hypothèse du papier (« 2-connected ») en « sans pont » par le carnet est mathématiquement correcte pour les graphes cubiques — un sommet d'articulation implique au moins un pont (les 3 arêtes d'un sommet cubique se répartissent sur ≥ 2 composantes après coupure, dont une n'en reçoit qu'une seule) ⇒ cubique sans pont ≡ 2-connexe. Le finding ne porte que sur l'étiquetage historique, pas sur l'énoncé mathématique utilisé, qui est juste.

Micros NON déposés (sous le seuil de solidité / bénins)

MD[17] fc7a3a23 : « Pour $n \ge 8$ elles [les échelles de Möbius] sont non planaires » — littéralement vrai, mais le raccourci laisse lire « n < 8 ⇒ planaire », faux pour M6 ≅ K₃,₃ (non planaire) ; le carnet ne teste que M8-M12 et ne prétend rien sur M6 — ambiguïté de raccourci, aucune erreur committée.
MD[29] eb9d07a5 : référence « Tutte (1966), On the algebraic characterization of some graph classes » — titre non recoupé ce cycle ; à recouper si le finding 1 déclenche une correction d'étiquetage.

Passe mécanique (v2.1)

Extraction par script node (markdown entier + outputs réduits à des empreintes) ; aucun JSON brut chargé en contexte.

Ré-exécution impossible depuis ce siège (python3 absent du conteneur) — vérification par recoupement interne : toutes les valeurs citées dans les 7 lectures sont présentes dans les outputs committés (tableau des témoins ligne à ligne : K4 4/6, prisme 6/9, Petersen 10/15 False/False, pont 10/15 True/True ; compteurs de l'échantillonnage 44+4=48=instances listées ; « 3×3=9 » = m du prisme ; composantes |A|=5, 3|A|=15=2|E_A|+1) ; timings non ronds (12.1/14.9/1.3/1.2 ms) ; ec 1→12 séquentiel.
Constructions vérifiées à la main : cubic_with_bridge (deux K4−{arête} recollés par wa/wb) est bien cubique, pont unique wa-wb, composantes de 5 sommets impaires — conforme aux sorties committées ; mobius_ladder (cycle + barreaux i↔i+n/2) bien cubique ; Petersen/4CT/Vizing par connaissance standard.
Doublons : 0 (jaccard > 0.55 sur toutes les paires md) ; headers : 21, tous distincts.
Gates Redressement campagne densité #13410 : remplissages dégénérés — 233 notebooks, 20 paquets d'audit #17040 : 1 lecture par output respectée partout (7 lectures, chacune immédiatement après sa cellule ; 0 seconde lecture — frontière densite pedagogique : 430 notebooks sous le plancher 1200 — surface majoritairement non suivie #13410 tenue) ; 0 solution-leak (3 exercices = stubs TODO + tests commentés dont les valeurs attendues sont toutes exactes : χ'(K4)=3, χ'(Petersen)=4, χ'(K3,3)=3, χ'(pont)=4) ; aucune prose de visée de seuil.

Couche pédagogique

Arrivée : au bon moment. Prérequis explicite App-2 (coloration de sommets) relu à la tête courante : CP-SAT y est déjà enseigné (82 mentions ortools/cp.model), DSATUR aussi ; Vizing/couplages jamais vus (0 mention) → App-22 les introduit from scratch. Aucun gap de prérequis.
Ordre des concepts : témoins (§2) → solveur (§3) → parité (§4) → théorème 2026 (§5) : chaque section s'appuie sur la sortie de la précédente (tableau → verdicts ; INFEASIBLE du pont → argument de parité ; Möbius → échantillonnage). Le fil « SAT = témoin / UNSAT = certificat / UNKNOWN = rien » est introduit §3 (avec contrôle négatif à limite 1e-9 s) et tenu jusqu'à la conclusion — c'est le point fort du carnet avec l'encadré d'honnêteté méthodologique MD[21] (« elle conforte, elle ne démontre pas », papier v1 non revue).
Difficulté : progression douce, durées affichées (~5/~8/~8/~5/~10 min) ; la parité §4 est décomposée en 3 pas numérotés adossés à la sortie mesurée — aucun saut.
Clarté / figures / sorties : pas de mur de texte (md max 2 085 car.) ; 2 figures titrées et lues (pont en rouge ; colorations prisme/Petersen) ; toutes les sorties du carnet sont interprétées — 0 output-uninterpreted.
Exercices : alignés (réutilisent edge_coloring_cpsat, describe, l'échantillonnage), stubs exécutables, indices sans fuite de solution.

Garde-fou, skips, organes

Garde-fou population NC : VERT — séries dérivées du fichier (GameTheory, GenAI, NLP, QuantConnect, Search), population 742, added 0 / removed 0 dans les séries NC vs population-nc.json (head mesuré df601795, clone rafraîchi git fetch + ls-tree ; 4 chemins _archive/ nouveaux exclus par la convention gelée — mouvement hors population NC, cohérent avec la garde Hermes 18:48Z : +1 lane Hermes, 0 NanoClaw, 0 retiré).
Skips : 0 — 132 PR ouvertes croisées sur leurs fichiers à 21:07Z : 0 ne touche App-22 (gels inchangés : App-16-Crossword-CSP fix(prose,#17636): remove 5 artifact-size prose measures (volet 2 tranche 1, recette ai-01) #18156, App-8-MiniZinc fix(prose,#17636): remove 4 literal code-size prints + re-execute (volet 2 tranche 2, recette ai-01) #18169, Search/README fix(notebooks,#15719): tranche g2 résidu petits domaines — 8 fichiers, 12 défauts corrigés #18085/chore(catalog): scheduled auto-regenerate (long-lived PR) #18202).
Organes : OFF — l'artefact ai-01 est toujours absent de Audit critique au long cours des 1343 notebooks -- campagne Hermes + NanoClaw, decouverte de classes et organes #17073 (dernier commentaire du fil : garde Hermes 18:48:39Z) ⇒ aucune passe d'organe ce cycle.

Suite de la série

Case App-22-EdgeColoring-Tutte.ipynb cochée dans la checklist de cette issue ; 15/156 carnets Search audités ; prochain désigné : App-23-Factorio-Balancer.ipynb (index 602) — à re-vérifier contre les gels de la file Search et les PR ouvertes au prochain cycle.

[NanoClaw] Audit #17073 — cycle 2026-09-28T20:05Z — MyIA.AI.Notebooks/Search/Applications/CSP/App-23-Factorio-Balancer.ipynb

Notebook : MyIA.AI.Notebooks/Search/Applications/CSP/App-23-Factorio-Balancer.ipynb (index 602/742 du fichier population NC ; 203 558 o ; 43 cellules = 24 md + 19 code ; ec 1→19 séquentiel ; kernel python3 ; 0 doublon jaccard > 0.55 ; 47 headers tous distincts ; 0 CJK).
Série Search — sous-série Applications/CSP ; précédent immédiat de l'arc : App-22-EdgeColoring-Tutte (19:05Z). Aucune PR ouverte ne touche ce carnet.

Verdict : 0 finding, 0 instance versée

Chaque claim vérifiable a été recoupé ; aucun écart n'a survécu à la vérification. Les quatre candidats naturels d'un faux positif sont acquittés ci-dessous.

Vérifié et ACQUITTÉ (non-findings, pour éviter les faux positifs symétriques)

Argument structurel du durcissement C9 — MD[33] 735fbb81 : « tout composant admettant une entree N a aussi la sortie S parmi ses sorties (belt-S, mixer-SE, mixer-SW), or la face S est fermee sur la rangee du bas » — recoupé contre la table COMP_IN/COMP_OUT committée (sortie de CODE[6]) : exact (belt-S IN={N}→OUT={S} ; mixer-SE IN={N,E}→OUT={S,E} ; mixer-SW IN={N,W}→OUT={S,W}) ; C6 ferme bien la face S de la rangée du bas. L'inférence « la lane interne ne peut rien transporter sous C9 → retour au cas carré infaisable » est à la fois argumentée et confirmée par les trois OPTIMAL -> INFEASIBLE committés.
Source canonique authentique — MD[35] cite « Venturini, G. (2024-12-27). Learning Solver Design: Automating Factorio Balancers, article de blog » : le billet existe (gianlucaventurini.com/posts/2024/factorio-sat, 2024), sujet conforme (belt balancing Factorio par MIP + solveurs SAT), et le carnet déclare explicitement sa divergence de modélisation (mixer redistributif à 1 cellule au lieu du splitter à 2 cellules).
Aucune valeur fabriquée — les 6 items du verdict MD[33] et les 7 du récapitulatif MD[42] citent exclusivement des valeurs présentes dans les outputs committés : carrées 2×2/3×3/4×4 INFEASIBLE (§8.2 ✓) ; ceil N=3 INFEASIBLE et N=2/N=4 OPTIMAL (§8.3 ✓, arithmétique 3·⌈8/3⌉=9>8 exacte) ; contrôle N=3, P=9 OPTIMAL part 3.0 + Flux/LP True (§8.4 ✓) ; N=5 FEASIBLE obj 27.0 err 0.6 sans comparaison MIP revendiquée (§8.5 ✓) ; pire |s1−s2| = 8.0000 sur les 6 solutions et 0/6 survivent, re-résolutions OPTIMAL -> INFEASIBLE ×3 y compris N=2 divisible où chaque livraison vaut exactement 4 (§8.6 ✓) ; « {2, 3, 3} » cohérent avec la bande [2, 3], l'err max 0.6667 = 2/3 et la somme 8 ; MIP err 4.44e-16 = livraison P/N exacte en continu.
« N/A » légitimes, pas d'output fake — les N/A committés n'apparaissent que pour l'objectif d'un statut INFEASIBLE (aucune solution ⇒ aucun objectif) ; timings non ronds (37.3 / 892.3 / 34 478.7 ms ; 72.8 / 100.2 / 1 374.3 ms) ; branches non rondes (955, 18 129) ; aucun QuantBook.

Passe mécanique (v2.1)

Extraction par script node (markdown entier + outputs réduits à des empreintes) ; aucun JSON brut chargé en contexte.

Ré-exécution impossible depuis ce siège (python3 absent du conteneur) — vérification par recoupement interne des sorties committées (tableau ci-dessus) ; les deux validateurs du carnet (audit_solver_flow sur le tenseur concret, validate_balancer_topology en LP GLOP reconstruit) sont eux-mêmes relus ligne à ligne : leurs contrôles (capacité partagée ≤ P par face toutes sources confondues, égalité des faces internes appariées, injections exactes, matrice de sortie) correspondent aux verdicts True/False committés, y compris les trois contrôles négatifs (tout belt-E 2×3 False, ancienne grille 2×2 False, baseline mixer isolé False).
Gates Redressement campagne densité #13410 : remplissages dégénérés — 233 notebooks, 20 paquets d'audit #17040 : chaque output est lu au plus une fois ; les lectures vivent majoritairement dans des blocs « Lecture : » committés dans les sorties (CODE[26], CODE[32] — style légitime, aucune lecture markdown dupliquée par-dessus) ; le verdict MD[33] et le récap MD[42] synthétisent à une altitude distincte (interprétation cumulative) sans re-citer verbatim une lecture existante — frontière densite pedagogique : 430 notebooks sous le plancher 1200 — surface majoritairement non suivie #13410 tenue. 0 solution-leak : les 3 exercices sont des stubs TODO + pass dont les indices sont déclarés comme indices et renvoient à la mécanique du carnet, jamais à une solution ; aucune prose de visée de seuil.
Navigation vérifiée au head (52f7b328) : lien précédent → App-22, index → Applications/README.md, suivant → App-26 — les trois cibles existent dans l'arbre.

Couche pédagogique

Arrivée : au bon moment. Le concept discriminant (partage continu P/N en MIP vs unités entières en CP-SAT) est introduit from scratch en §6 (MD[25] pose le mécanisme bande/ceil avant la moindre mesure) ; le modèle (grille, composants, C1–C9) est posé §2-§3 avant tout solveur. Aucun prérequis non déclaré.
Ordre des concepts : composants → baselines → MIP → CP-SAT → comparaison → validateurs indépendants → durcissement C9 → verdict : chaque section s'appuie sur les sorties de la précédente, et la prédiction de MD[13] (« le LP multicommodité de la section 7 le rejettera ») est confirmée par la sortie committée du validateur.
Difficulté : budgets de temps par section (~40 min affichées au total), aucun saut ; l'honnêteté des statuts (FEASIBLE ≠ OPTIMAL, UNKNOWN ≠ INFEASIBLE) est inculquée deux fois (avertissement MD[25], item 5 du verdict) puis exigée de l'apprenant dans l'exercice 3.
Point fort : le durcissement C9 quantifie la relaxation du mixer au lieu de la laisser en angle mort (0/6 survivent, re-résolutions INFEASIBLE ×3, cause structurelle argumentée) — et MD[35] le déclare dans les limites du carnet.
Clarté / figures / sorties : pas de mur de texte (md max 2 316 car.) ; figures de grilles titrées ; 0 output-uninterpreted (chaque tableau porte sa lecture committée, le verdict referme le tout) ; exercices alignés — l'exercice 1 prolonge exactement la limite déclarée (underground belts hors périmètre), le 2 prolonge la divisibilité §6, le 3 prolonge l'item 2 du verdict.

Garde-fou, skips, organes

Garde-fou population NC : VERT — population 742, added 0 / removed 0 dans les séries NC vs population-nc.json (head mesuré 52f7b328, clone rafraîchi git fetch + ls-tree).
Skips : 0 — 121 PR ouvertes croisées sur leurs fichiers à 20:07Z : 0 ne touche App-23 (gels inchangés).
Organes : OFF — l'artefact ai-01 (notebook → signaux) est toujours absent de Audit critique au long cours des 1343 notebooks -- campagne Hermes + NanoClaw, decouverte de classes et organes #17073 ⇒ aucune passe d'organe ce cycle.

Suite de la série

Case App-23-Factorio-Balancer.ipynb cochée dans la checklist de cette issue ; 16/156 carnets Search audités ; prochain désigné : App-26-CoveringArrays-Guarantee-Audit.ipynb (index 603) — à re-vérifier contre les gels de la file Search et les PR ouvertes au prochain cycle.

[NanoClaw] Audit #17073 — cycle 2026-09-28T21:05Z — MyIA.AI.Notebooks/Search/Applications/CSP/App-26-CoveringArrays-Guarantee-Audit.ipynb

Notebook : MyIA.AI.Notebooks/Search/Applications/CSP/App-26-CoveringArrays-Guarantee-Audit.ipynb (index 603/742 du fichier population NC ; 90 997 o ; 40 cellules = 28 md + 12 code ; ec 1→12 séquentiel ; kernel python3 ; 0 doublon jaccard > 0.55 ; 18 headers tous distincts ; 0 CJK).
Série Search — sous-série Applications/CSP ; précédents immédiats de l'arc : App-22-EdgeColoring-Tutte (19:05Z), App-23-Factorio-Balancer (20:05Z). Aucune PR ouverte ne touche ce carnet.

Verdict : 0 finding, 0 instance versée

Chaque claim vérifiable — interne (valeurs citées vs outputs committés) comme externe (attribution au projet étudiant H4) — a été recoupé ; aucun écart n'a survécu. Les candidats naturels d'un faux positif sont acquittés ci-dessous.

Vérifié et ACQUITTÉ (non-findings, pour éviter les faux positifs symétriques)

Claims sourcés sur le projet étudiant vérifiés au premier degré (la matière la plus risquée de ce carnet, car externe) — MD[0] f184d689 affirme que la reproduction du projet H4 (Valérian Pichot, PR feat(ECE): TP 2026 audit complet - Notebooks + Sujets Projet 2 #49 #58) a révélé deux fragilités :
- coquille itertooCPSATGeneratorls : présente verbatim dans le carnet étudiant (H4-Covering-Arrays/src/main.ipynb, cellule code du benchmark, 1 occurrence — itertooCPSATGeneratorls.product(ks, vs)) ; corollaire vérifié : les outputs de benchmark committés ne peuvent pas être régénérés par ce code (NameError attendu à l'appel), ce qui rend cohérente la « reproduction fraîche » revendiquée par CoursIA ;
- « 38 interactions signalées alors qu'elles étaient sémantiquement infaisables » (MD[18] b4e434d0) : recalculé exactement depuis les données committées étudiantes — instance contrainte (5 paramètres 4/2/2/2/4, t=3, 3 règles métier) : univers cartésien 200 interactions, 162 faisables dont 162 couvertes par la suite committée (32 lignes, toutes admissibles), validateur naïf = 38 manquantes, toutes impossibles (0 faisable parmi elles) — le chiffre, la cause et l'acquittement du solveur étudiant sont exacts ;
- provenance : PR feat(ECE): TP 2026 audit complet - Notebooks + Sujets Projet 2 #49 #58 existe (mergée 2026-05-22, « H4 - Covering Array »), commit 75000d6d existe (message « feat(H4): génération de Covering Arrays t-wise en CP-SAT (PR feat(ECE): TP 2026 audit complet - Notebooks + Sujets Projet 2 #49 #58) »), licence MIT confirmée — les trois références citées en tête et dans le print d'environnement sont authentiques.
Aucune valeur fabriquée — chaque valeur citée dans les 9 lectures est présente dans les outputs committés : 24 interactions / 6 par ligne / borne ceil(24/6)=4 (§2 ✓) ; N=5 OPTIMAL borne=5 + oracle 24/24 valid=True (§3 ✓) ; borne v³=8 atteinte, N=8, validation True (§3.1 ✓) ; 24 cartésiennes / 22 faisables / 2 « manquantes » naïves = exactement les deux règles interdites (A=1,B=1) et (C=1,D=0) (§4 ✓ — les interactions impossibles committées ((0,1),(1,1)) et ((2,1),(3,0)) sont les règles métier elles-mêmes) ; benchmark : 54=C(4,2)·3², 40=C(5,2)·2², 24, 22 interactions, heuristiques 6/6/9/6 et 6/6/9/6 validées (§5.1 ✓, arithmétique exacte) ; intervalle [6, 8] de §6 explicitement synthétique (n+2 construit dans le code et déclaré en prose).
Pas d'output fake — versions réalistes (Python 3.13.14, OR-Tools 9.15.6755, pandas 2.3.3), timing non rond (0.0033 s), les 3 stubs d'exercices affichent « Exercice à compléter » (pattern légitime de la série), aucun N/A, aucun QuantBook, aucun nombre rond suspect.
Honnêteté des statuts inculquée ET pratiquée — la ligne ternaire du benchmark (statut=FEASIBLE, borne=0, N=9) n'est jamais présentée comme optimale : MD[27]/MD[30] conditionnent la certification à statut=OPTIMAL et borne=exact_N, et §6 transforme ce cas en fiche de lecture (intervalle, « formulation interdite » affichée). Le carnet enseigne exactement la discipline qu'il audite — le point le plus difficile à contrefaire.

Passe mécanique (v2.1)

Extraction par script node (markdown entier + outputs réduits à des empreintes) ; aucun JSON brut chargé en contexte.

Ré-exécution impossible depuis ce siège (python3 absent du conteneur) — vérification par recoupement interne des sorties committées + recalcul combinatoire indépendant en node du claim externe « 38 » (point 1 ci-dessus) depuis les données committées étudiantes.
Gates Redressement campagne densité #13410 : remplissages dégénérés — 233 notebooks, 20 paquets d'audit #17040 : 1 lecture par output, placée après la cellule (9 lectures pour les 9 outputs réels ; 0 seconde lecture — frontière densite pedagogique : 430 notebooks sous le plancher 1200 — surface majoritairement non suivie #13410 tenue) ; les « Points de contrôle » suivant les exercices lisent le résultat attendu, pas un output (pattern établi de la série, pas une 2ᵉ lecture) ; 0 solution-leak (3 stubs TODO + None, indices méthodologiques : « commencez par les quatre combinaisons des deux premières colonnes », « stockez len(aetg_like(..., seed=s)) », « une bonne séparation des responsabilités » — aucun ne livre la suite) ; aucune prose empilée ni visée de seuil.
Doublons 0 (jaccard > 0.55 sur toutes les paires md) ; headers 18 tous distincts ; navigation vérifiée au head (52f7b328) : les 5 cibles existent — Applications/README.md, Part2-CSP/CSP-3-Advanced.ipynb, Part2-CSP/CSP-5-Optimization.ipynb, App-20-SudokuBenchmark-Python.ipynb, Hybrid/App-24-MAPF-Guarantee-Audit.ipynb.

Couche pédagogique

Arrivée : au bon moment. Covering array défini from scratch §2 (aucune dépendance à App-22/App-23), set cover §3 expliqué avant le solveur, IPOG/AETG posés historiquement §5 avec l'avertissement explicite « pas des implémentations d'IPOG ou d'AETG » ; prérequis déclarés (combinatoire élémentaire, CSP-3) tous couverts par CSP-3. Aucun gap.
Ordre des concepts : borne de comptage → exact → borne serrée → contraintes sémantiques (le « niveau zéro » : définir l'univers exigible) → heuristiques → benchmark → sensibilité à la graine → lecture d'un time-out → limites : chaque section réutilise les sorties de la précédente (les 24 interactions de §2 sont re-citées en §3 et §4 ; semantic_ok de §4 entre dans le benchmark §5.1).
Difficulté : 55 min affichées, aucun saut ; §6 décompose la lecture d'un time-out en fiche de lecture + exemple synthétique déclaré comme tel.
Clarté / figures / sorties : pas de mur de texte (md max 2 144 car.) ; figure barres titrée, axes légendés, légende explicite, et MD[28] prévient ce qu'elle encode et ce qu'elle exclut volontairement (les temps, pour ne pas suggérer une comparaison inter-machines) ; 0 output-uninterpreted ; exercices alignés (Ex1 prolonge la borne §2/§3, Ex2 les règles métier §4, Ex3 la sensibilité graine §5).
Point fort : le tableau des « limites honnêtes » §7 (7 lignes « ce que ça établit / ce que ça n'établit pas ») et l'aveu que la formulation set-cover énumérative est « excellente comme oracle pédagogique, pas comme solveur industriel » — exactement la posture d'audit que le titre revendique.

Garde-fou, skips, organes

Garde-fou population NC : VERT — séries dérivées du fichier (GameTheory, GenAI, NLP, QuantConnect, Search), population 742, added 0 / removed 0 vs population-nc.json (head mesuré 52f7b328, clone rafraîchi git fetch + ls-tree filtré .ipynb hors archive).
Skips : 0 — 125 PR ouvertes croisées sur leurs fichiers à 21:07Z : aucune ne touche App-26 (gels inchangés : App-16-Crossword-CSP fix(prose,#17636): remove 5 artifact-size prose measures (volet 2 tranche 1, recette ai-01) #18156, App-8-MiniZinc fix(prose,#17636): remove 4 literal code-size prints + re-execute (volet 2 tranche 2, recette ai-01) #18169, Search README fix(notebooks,#15719): tranche g2 résidu petits domaines — 8 fichiers, 12 défauts corrigés #18085/chore(catalog): scheduled auto-regenerate (long-lived PR) #18202).
Organes : OFF — l'artefact ai-01 (notebook → signaux) est toujours absent de Audit critique au long cours des 1343 notebooks -- campagne Hermes + NanoClaw, decouverte de classes et organes #17073 (derniers commentaires : garde Hermes 18:48:39Z, proposition d'organe concept-error 19:53:05Z) ⇒ aucune passe d'organe ce cycle.

Suite de la série

Case App-26-CoveringArrays-Guarantee-Audit.ipynb cochée dans la checklist de cette issue ; 17/156 carnets Search audités ; prochain désigné : App-2b-GraphColoring-CSharp.ipynb (index 604) — à re-vérifier contre les gels de la file Search et les PR ouvertes au prochain cycle.

[NanoClaw] Audit #17073 — cycle 2026-09-28T22:05Z — MyIA.AI.Notebooks/Search/Applications/CSP/App-2b-GraphColoring-CSharp.ipynb

Notebook : MyIA.AI.Notebooks/Search/Applications/CSP/App-2b-GraphColoring-CSharp.ipynb (index 604/742 du fichier population NC ; 61 127 o ; 29 cellules = 16 md + 13 code ; ec 1→13 séquentiel ; kernel .net-csharp ; 0 doublon jaccard > 0.55 ; 19 headers tous distincts ; 0 CJK).
Série Search — sous-série Applications/CSP, jumeau C# de App-2-GraphColoring (twin Python). Aucune PR ouverte ne touche ce carnet.

Verdict : 2 findings, 0 instance versée

Findings (cellules + extrait verbatim + classe + pourquoi)

stale-claim — MD[0] 57dd8296 : « > BCL .NET seule, 0 NuGet, from-scratch (Prong B EPIC: axis-2 SOTA ledger -- every notebook PR-reviewed for proper SOTA-tool install/invocation (recoverable -> re-plug machine/env/user-hand) #3801). » (repris par le tableau de complémentarité : « Ce twin (.NET BCL seule) | from-scratch ») — CONTREDIT par CODE[18] 2cb8e17c, première ligne exécutable de la Tranche 2 : #r "nuget: Google.OrTools, 9.11.4210", et par MD[19] 38fba878 lui-même : « le jumeau C# invoque le même engine 9.11 via #r "nuget:" ». Pourquoi : le claim d'en-tête décrit l'état Tranche 1 et n'a pas été mis à jour quand la Tranche 2 (Parite lib-vs-lib : 51 paires ou le C# ne bridge aucun moteur alors que le jumeau Python en importe un — et 45 sont declarees parity_level: semantic #10382) a ajouté une dépendance NuGet — l'apprenant qui croit l'en-tête (sandbox sans restore NuGet, lecture « zéro dépendance ») est contredit par la cellule 18 de son propre carnet ; les objectifs de MD[0] (« comparer quatre approches », sans CP-SAT) datent de la même époque.
factual-mislabel — MD[19] 38fba878 : le tableau Prong-B étiquette « Greedy (Welsh-Powell) » la colonne aux valeurs 9 / 8 / 8 — mais ces valeurs committées (CODE[18] 2cb8e17c : G(25,0.5,s1) | 9 | 7 | 7 | Optimal | 65 <- sub-optimal) sont produites par int gd = ColorsUsed(GreedyColor(g, OrderDegreeDesc(g))); — le greedy à ordre degré-décroissant du §2. Welsh-Powell (implanté séparément au §2.2, colonne « W-P » distincte dans le benchmark §4) n'est jamais exécuté sur G(25, 0.5). Pourquoi : la valeur est réelle mais attribuée à la mauvaise méthode, et la prose de la MÊME cellule dit correctement « Greedy (ordre par degré décroissant) est strictement sub-optimal » — le tableau contredit donc à la fois la sortie committée et sa propre légende ; l'apprenant repart avec un classement méthodes erroné (Welsh-Powell 9/8/8 sur G(25) n'a jamais été mesuré ici).

Vérifié et ACQUITTÉ (non-findings, pour éviter les faux positifs symétriques)

Claim n=200 sourcé au jumeau Python — AUTHENTIQUE : MD[19] « Sur des graphes plus grands (n=200, comme le jumeau Python), le même écart Greedy-vs-χ persiste, tandis que le backtracking §3 explose » — vérifié dans App-2-GraphColoring.ipynb committé au même head : graph_sizes = [20, 40, 60, 80, 100, 150, 200], sortie n=200 : Greedy 22 couleurs / 2,1 ms, DSATUR 19 / 22,9 ms, exact 18 / 10 271,0 ms — l'écart Greedy-vs-χ (22 vs 18) et l'explosion de l'exact sont tous deux dans les outputs du jumeau.
Toutes les valeurs canoniques exactes — K4=4, K6=6, C5=3, C6=2, Petersen=3, K_{3,3}=2, M_3 (5 sommets)=3, M_4 (11 sommets)=4 : mathématiquement correctes, et triple concordance backtracking §3 = CP-SAT Tranche 2 = théorie (8/8 « OK » committés) ; construction Mycielski correcte (M_2=K_2, M_3≅C_5).
Pas d'output fake — timings non ronds (32,0/11,1/15,7/15,8/15,3/14,9/14,7/16,0 ms ; 65/122/96 ms ; 0,016/0,023/0,029/0,090 ms), statuts Optimal plausibles à ces tailles, version pinée précise (Google.OrTools 9.11.4210), compte d'arêtes plausible pour G(n, 0,5) (24/45, 94/190, 418/780, 1615/3160 autour de l'attendu n(n−1)/4), stubs « à compléter » légitimes, aucun N/A, aucun QuantBook.
C6 Greedy-aléatoire sub-optimal (3 vs χ=2) — anomalie mesurée authentique (un ordre aléatoire peut rater χ même sur un cycle pair), auto-annotée dans la sortie par le drapeau <- sub-opt et la légende committée.

Passe mécanique (v2.1)

Extraction par script node (markdown entier + outputs réduits à des empreintes) ; aucun JSON brut chargé en contexte. Ré-exécution impossible depuis ce siège (python3/dotnet absents du conteneur) — vérification par recoupement interne (valeurs χ connues par la théorie, parité §3/§5, jumeau Python committé au même head).

Gates Redressement campagne densité #13410 : remplissages dégénérés — 233 notebooks, 20 paquets d'audit #17040 : 1 lecture par output respectée — les lectures vivent dans les sorties (annotations « (χ exact = 3) », « (attendu N) », légendes committées, ligne « Interprétation : » dans CODE[12]/CODE[16]) ; MD[19] est l'unique lecture à altitude de synthèse pour le bloc CP-SAT, sans re-citation verbatim d'une lecture existante (frontière densite pedagogique : 430 notebooks sous le plancher 1200 — surface majoritairement non suivie #13410 tenue) ; 0 pile de prose ; 0 solution-leak (3 stubs exécutables, indices méthodologiques : AddEdge/DsaturColor, prisme 3-régulier, ensembles disponibles pour RLF — aucun ne livre la coloration).
Doublons 0 ; headers 19 distincts ; navigation 3/3 au head 86c22570 (App-2-GraphColoring.ipynb, Part2-CSP/CSP-1-Fundamentals-CSharp.ipynb, Part1-Foundations/Search-01-StateSpace-CSharp.ipynb).

Couche pédagogique

Arrivée : au bon moment. Jumeau déclaré comme tel (lien bidirectionnel, tableau de complémentarité Python/lib+solveur vs C#/from-scratch) ; prérequis unique CSP-1-CSharp, cohérent avec le contenu (aucun prérequis caché : DSATUR, Welsh-Powell, Mycielski introduits from scratch).
Ordre des concepts : représentation → greedy (3 ordres, sensibilité à l'ordre) → DSATUR (pourquoi l'ordre fixe ne suffit pas) → Welsh-Powell → exact par backtracking → paradoxe Mycielski → benchmark canonique → passage à l'échelle → CP-SAT production → synthèse : chaque section s'appuie sur les sorties de la précédente (le drapeau sub-opt C6 du benchmark réalise la promesse « la qualité dépend de l'ordre » du §2).
Point fort : la validation par graphes canoniques à χ connu (revendiquée en tête, tenue partout) + le paradoxe Mycielski §3.1 rendant tangible « triangle-free ⇒ χ borné » = faux ; et la Tranche 2 enseigne la distinction heuristique-trouve / solveur-prouve (« DSATUR ne le prouve pas »).
Difficulté : 40 min affichées, progression douce, exercices alignés (carte planaire χ≤4 et 4 couleurs ; greedy-vs-χ sur 3-régulier ; RLF vs DSATUR sur M_4/M_5).
Figures : aucune — choix déclaré (le tableau de complémentarité assigne la visualisation au jumeau Python), aucun texte ne promet de figure ; non déposé comme figure-missing car assumé et croisé au jumeau. Mur de texte : non (md max 2 214 car.).
Micro non déposé (sous seuil de solidité) : MD[20] « branch-and-born » pour « branch-and-bound » — coquille typographique, aucune erreur factuelle.

Garde-fou, skips, organes

Garde-fou population NC : VERT — population 742, tree 742, added 0 / removed 0 (head mesuré 86c22570, head ayant bougé depuis le cycle précédent 52f7b328 — mouvement hors population NC). Note de mesure : sans core.quotepath=off, ls-tree échappe les chemins non-ASCII et fabrique un faux « removed » (Créateur de mail personnalisé) — garde re-mesurée propre avec chemins bruts.
Skips : 0 — 129 PR ouvertes croisées sur leurs fichiers à 22:12Z : aucune ne touche App-2b (gels inchangés : App-16-Crossword-CSP fix(prose,#17636): remove 5 artifact-size prose measures (volet 2 tranche 1, recette ai-01) #18156, App-8-MiniZinc fix(prose,#17636): remove 4 literal code-size prints + re-execute (volet 2 tranche 2, recette ai-01) #18169, Search README fix(notebooks,#15719): tranche g2 résidu petits domaines — 8 fichiers, 12 défauts corrigés #18085/chore(catalog): scheduled auto-regenerate (long-lived PR) #18202).
Organes : OFF — l'artefact ai-01 (notebook → signaux) est toujours absent de Audit critique au long cours des 1343 notebooks -- campagne Hermes + NanoClaw, decouverte de classes et organes #17073 (derniers commentaires : garde Hermes 18:48:39Z, proposition concept-error 19:53:05Z).

Suite de la série

Case App-2b-GraphColoring-CSharp.ipynb cochée dans la checklist de cette issue ; 18/156 carnets Search audités ; prochain désigné : App-3-NurseScheduling.ipynb (index 605) — à re-vérifier contre les gels de la file Search et les PR ouvertes au prochain cycle.

[NanoClaw] Audit #17073 — cycle 2026-09-28T23:05Z — MyIA.AI.Notebooks/Search/Applications/CSP/App-3-NurseScheduling.ipynb

Notebook : MyIA.AI.Notebooks/Search/Applications/CSP/App-3-NurseScheduling.ipynb (index 605/742 du fichier population NC ; 316 440 o ; 59 cellules = 34 md + 25 code ; ec 1→25 séquentiel ; kernel python3 ; 0 doublon jaccard > 0,55 ; 44 headers tous distincts ; 0 CJK).
Série Search — sous-série Applications/CSP (Nurse Rostering, CP-SAT OR-Tools ; jumeau C# App-3b adjacent). Aucune PR ouverte ne touche ce carnet.

Verdict : 3 findings, 0 instance versée

Findings (cellules + extrait verbatim + classe + pourquoi)

factual-mislabel (attribution externe) — MD[1] d64c4e04 : « le passage a l'echelle (jusqu'a 15 infirmiers sur 28 jours dans leur complete_solver.py) qui sert ici de demonstration industrielle » — vérifié au 1er degré au commit cité 4394d10 du projet étudiant : tous les fichiers qui fixent une taille démontrent 7 infirmiers / 10 jours (ORTools_basic.py et ORTools_w_requests.py : num_nurses = 7, num_days = 10 ; notebook OR_Tools.ipynb : idem) ; complete_solver.py est paramétrique (params JSON, exemple dans le code : {"num_days": 7, "num_nurses": 10}) et aucune occurrence 15/28 n'est committée nulle part dans le projet (README, Instuctions.md, utils, notebooks, src balayés). Pourquoi : la démo 15×28 est une capacité du solveur paramétrique, pas un état du projet source — l'attribuer au projet étudiant (« articule deja l'essentiel », avant la liste des ajouts) sur-décrit la source et déplace la frontière ajouté/déjà-présent (la montée à 15×28 est en réalité un apport de ce notebook).
factual-mislabel (étiquette double) — MD[31] 13025b21 : « C6 : au moins 2 infirmiers par shift (demande accrue) » — puis MD[45] a6ce04a9 ré-étiquette C6 une tout autre contrainte : « Ajoutez une contrainte dure C6 : aucun infirmier ne travaille plus de 3 jours consecutifs » (sortie committée CODE[46] e691cc2c : « C6 (consecutifs) : 20 contraintes »). Et dans le modèle large, la demande 2 vit dans C1 (CODE[34] 78f73114 : model_lg.add(sum(...) == demand_lg), commenté « C1 : Couverture (2 infirmiers par shift) »). Pourquoi : la « contrainte C6 » annoncée en section 5 n'existe pas comme contrainte distincte dans le code, et l'étiquette C6 désigne deux contraintes différentes dans le même carnet — l'apprenant qui cherche C6 dans le modèle trouve un C6-Absent puis un C6-Consecutifs.
exercise-mismatch (exemple guidé 2) — CODE[50] 0659e045 : model.minimize(10 * balance_penalty + penalty) — mais balance_penalty est créé en CODE[24] 31451014 sur model_opt (balance_penalty = model_opt.new_int_var(0, max_shifts_per_week, 'balance_penalty')), jamais sur model (le modèle section 3, sans objectif, que les exemples guidés 1 et 3 modifient proprement). L'output committé (« Preferences ponderees : 3 prefs, penalites = [5, 10, 1] ») prouve que la cellule s'exécute sans erreur — la référence croisée est donc acceptée silencieusement : l'objectif posé sur model référence une variable étrangère à ce modèle (mélangée aux x de model dans la même expression). Pourquoi : l'apprenant qui recopie le pattern enseigné — puis résout model — optimise un objectif qui ne peut pas être l'écart de charge ; l'exemple montre le contraire de ce qu'il prétend démontrer (la pondération des préférences sur le modèle courant).

Vérifié et ACQUITTÉ (non-findings, pour éviter les faux positifs symétriques)

Cohérence interne des sorties — re-vérifiée intégralement à la main : planning dur ET optimisé — chaque colonne des 7 jours porte exactement {M, A, N} (C1), ≤ 1 lettre/jour/infirmier (C2), aucun M le lendemain d'un N (C3, vérifié infirmier par infirmier sur les deux plannings), charges ≤ 5 (C4) ; 21 shifts sommés exactement (5+4+5+2+5 dur ; 4+4+4+5+4 optimisé) ; écart 1 = plancher structurel (21 non divisible par 5) donc OPTIMAL crédible ; objectif 10 = 10×1 + 2×0 exact ; « 0 / 11 » préférences violées re-vérifié contre le dictionnaire preferences (Alice Sam/Dim jour, Bob nuits Lun-Mar-Mer, David Ven, Emma Dim-Nuit) — aucun écart.
Grande échelle exacte : moyenne 11,2 = 168/15 (28×3×2) ; écart-type 0,40 recalculé exact (12 infirmiers à 11 + 3 à 12 : √(2,4/15) = 0,4) ; 78 variables auxiliaires = formule committée 15+3+4×15 ; 43 préférences concordantes entre CODE[32] et CODE[34] ; convergence 104→94→90→10 avec objectif final 10×1+2×0 = 10 cohérent ; écart 1 = plancher 168/15, OPTIMAL crédible ; 2^105 ≈ 4×10³¹ correct.
Hommage — ancres vérifiées au 1er degré : dépôt jsboigeEpita/2025-Epita-Programmation-par-Contraintes public ✓, commit 4394d10 résout ✓, dossier Nurse_Rostering_Problem ✓, src/complete_solver.py ✓, licence « non specifiee » déclarée honnêtement. Seule la figure 15/28 est en défaut (finding 1).
Pas d'output fake : timings non ronds (30,2 / 43,9 / 550 ms ; solutions à 253,6 / 277,0 / 293,5 / 362,9 ms), 4 figures PNG réelles (37–83 Ko) légendées et titrées, stubs « à compléter » légitimes, aucun N/A, aucun QuantBook ; MD[37] pratique la séparation structurel / machine-dep (« runtime machine-dep » dans le tableau temps, note méthodologique dédiée) = pattern d'honnêteté, pas de valeur fabriquée.

Passe mécanique (v2.1)

Extraction par script node (markdown entier + outputs réduits à des empreintes) ; aucun JSON brut chargé en contexte. Ré-exécution impossible depuis ce siège (python3 absent du conteneur ai-01) — vérification par re-vérification manuelle/internalisée des sorties committées (acquittals 1-2) et vérification externe au 1er degré du dépôt étudiant (acquittal 3).

Gates Redressement campagne densité #13410 : remplissages dégénérés — 233 notebooks, 20 paquets d'audit #17040 : 1 lecture par output, toutes après la cellule lue (MD[22]→CODE[21], MD[27]→CODE[26], MD[30]→CODE[29], MD[37]→CODE[36], MD[44]→CODE[43]) ; toute valeur citée dans les lectures est présente dans les outputs committés (tableau MD[44] : écart 1 ∈ « 1-2 », écart-type 0,40 < 1, taux 100 % > 80 %) ; 0 pile de prose ; 0 solution-leak (3 stubs exécutables, indices méthodologiques : fenêtre glissante max_consecutive + 1, dictionnaire pondéré {(n,d,s): weight}, bornes min/max de contrat — aucun ne livre le planning).
Doublons 0 ; headers 44 distincts ; navigation 3/3 au head 53259e59 (App-2-GraphColoring.ipynb l.4231, App-4-JobShopScheduling.ipynb l.4241, ../README.md = Search/Applications/README.md l.4322).

Couche pédagogique

Arrivée : au bon moment dans l'arc CSP (entre App-2 coloration et App-4 job shop) ; prérequis unique CSP-3 cohérent avec l'usage (add_max_equality/add_min_equality et callback introduits au moment voulu, pas avant).
Ordre des concepts exemplaire : formulation (données → variables → 5 étapes contrainte-par-contrainte, chaque étape formule math + code + compteur committé) → résolution → lecture avec table de vérification C1-C4 (re-vérifiable — refaite ici, exacte) → souples (objectif pondéré, variables auxiliaires max/min expliquées) → optimisé → comparaison visuelle côte à côte → échelle (C5 weekends, callback) → courbe de convergence → analyse de charge → 3 exemples guidés + 3 exercices alignés (1b généralise 1, 2b oppose dur/souple, 3b min/max de contrats).
Point fort : la table de vérification MD[22] apprend à LIRE un planning contre ses contraintes (compétence transférable, et elle est exacte) ; la note machine-dep MD[37] enseigne la distinction invariant structurel / mesure machine.
Difficulté : 60 min affichées, sections 5+8+12+10+8+5 = 48 min + exercices ≈ cohérent ; progression douce, chaque section s'appuie sur les sorties de la précédente.
Figures : 4, toutes légendées (légende commune patches, titres, annotations première/meilleure solution), interprétées après — frontière densite pedagogique : 430 notebooks sous le plancher 1200 — surface majoritairement non suivie #13410 tenue (MD[30] et MD[44] = uniques lectures de leurs outputs, aucune seconde lecture empilée). Mur de texte : non (md max 2 959 car.).
Micro non déposés (sous seuil de solidité) : « violations potentiols » / « Maximalement respectees » (accords) ; MD[37] « solver.Solve() » (API C# citée alors que le code fait solver_lg.solve(...)) ; « executez la cellule de calcul ci-dessous » (la cellule de résolution CODE[36] est ci-dessus) ; « cas typique NRP de taille industrielle » pour 15×28, en tension avec la note de la même cellule (« production : 30-100 infirmiers »).

Garde-fou, skips, organes

Garde-fou population NC : VERT — population 742, tree 742 (quotepath=off), added 0 / removed 0, head mesuré 53259e59 (head ayant bougé depuis le cycle précédent 86c22570 — mouvement hors population NC).
Skips : 0 — 131 PR ouvertes croisées : aucune ne touche App-3 (gels inchangés : App-16-Crossword-CSP fix(prose,#17636): remove 5 artifact-size prose measures (volet 2 tranche 1, recette ai-01) #18156, App-8-MiniZinc fix(prose,#17636): remove 4 literal code-size prints + re-execute (volet 2 tranche 2, recette ai-01) #18169, Search README fix(notebooks,#15719): tranche g2 résidu petits domaines — 8 fichiers, 12 défauts corrigés #18085/chore(catalog): scheduled auto-regenerate (long-lived PR) #18202).
Organes : OFF — artefact ai-01 (notebook → signaux) toujours absent de Audit critique au long cours des 1343 notebooks -- campagne Hermes + NanoClaw, decouverte de classes et organes #17073 (derniers commentaires : garde Hermes 18:48:39Z, proposition concept-error 19:53:05Z).
Compteur de classe : factual-mislabel atteint 3 occurrences sur les deux derniers carnets (1× App-2b, 2× App-3) — sous le seuil organ (>3), mais la série attribution/étiquetage se confirme : une 4ᵉ occurrence déclenchera la proposition d'organe sur Audit critique au long cours des 1343 notebooks -- campagne Hermes + NanoClaw, decouverte de classes et organes #17073.

Suite de la série

Case App-3-NurseScheduling.ipynb cochée dans la checklist de cette issue ; 19/156 carnets Search audités ; prochain désigné : App-3b-NurseScheduling-CSharp.ipynb (index 606, jumeau C# — la classe stale-claim « en-tête Tranche 1 » observée sur App-2b sera à re-vérifier sur ce jumeau) — à re-vérifier contre les gels de la file Search et les PR ouvertes au prochain cycle.

[NanoClaw] Audit #17073 — cycle 2026-09-29T00:05Z — MyIA.AI.Notebooks/Search/Applications/CSP/App-3b-NurseScheduling-CSharp.ipynb

Notebook : MyIA.AI.Notebooks/Search/Applications/CSP/App-3b-NurseScheduling-CSharp.ipynb (index 606/742 du fichier population NC ; 71 162 o ; 33 cellules = 22 md + 11 code ; ec 1→11 séquentiel ; kernel .net-csharp ; 0 doublon jaccard > 0,55 ; 23 headers tous distincts ; 0 CJK).
Série Search — sous-série Applications/CSP, twin C# de App-3-NurseScheduling (trois solveurs from-scratch + Tranche 2 CP-SAT). Aucune PR ouverte ne touche ce carnet.

Verdict : 3 findings, 0 instance versée

Findings (cellules + extrait verbatim + classe + pourquoi)

stale-claim — MD[0] f23b0f89 : « Ce twin déroule les algorithmes à la main (BCL .NET 9, 0 NuGet, 0 OR-Tools) » — repris par le tableau §7 MD[20] 20f73673 (« Dépendances | ortools (native) | BCL seule, 0 NuGet ») — CONTREDIT par CODE[22] 7d5fa06d, première ligne de la Tranche 2 : #r "nuget: Google.OrTools", et par MD[21] lui-même (« la Tranche 2 franchit le même cap... package NuGet Google.OrTools »). Pourquoi : même défaut exact que le twin App-2b déposé au cycle précédent — l'en-tête et le tableau de complémentarité décrivent l'état Tranche 1 et n'ont pas été mis à jour quand la Tranche 2 (Parite lib-vs-lib : 51 paires ou le C# ne bridge aucun moteur alors que le jumeau Python en importe un — et 45 sont declarees parity_level: semantic #10382) a ajouté la dépendance NuGet ; l'apprenant qui croit l'en-tête (sandbox sans restore NuGet) est contredit par la cellule 22 de son propre carnet. 2ᵉ occurrence du même claim « 0 NuGet » sur deux jumeaux consécutifs — défaut systématique du pattern Tranche 2, signalé pour l'organe (voir fin de dépôt).
factual-mislabel — CODE[18] 85593f24 : la colonne « Preferences violees » du benchmark est remplie par Row(...) → SoftPenalty(a), qui retourne des points (PREF_PENALTY = 2 par cas), pas un décompte — la sortie committée affiche « Glouton | 4 | 0 | 4 » alors que la lecture MD[10] e54e2422 de ce même notebook dit « 2 préférences sont violées » (idem backtracking : tableau « 2 », prose MD[13] « une seule préférence violée »). Pourquoi : l'en-tête de colonne dénombre (« violées ») mais la valeur est une pénalité — l'apprenant qui rapproche tableau (4/2/0) et lectures (2/1/0) doit résoudre lui-même un facteur 2 jamais signalé ; la ligne « Verdict » committée propage la même étiquette (« preferences=4 »).
factual-mislabel (mauvaise cause) — MD[10] e54e2422 : « La grille porte la trace de la myopie : Alice n'a que 1 shift (dimanche nuit) pendant que Bob, Claire, David et Emma en portent 5 chacun. Le choix purement local remplit les premiers slots avec les infirmiers les moins pénalisés immédiatement, sans voir que la charge se creuse ailleurs. » — Une re-simulation pas-à-pas du glouton committé (CODE[9] 553e015f, refaite intégralement, reproduit la grille committée à la cellule près) montre que la cause réelle est ailleurs : busyToday lit assign[d][ss] == n sur tous les shifts du jour, y compris les slots non encore remplis (zéros par défaut) — l'infirmier d'indice 0 (Alice) apparaît donc « occupé » chaque jour et n'est jamais candidat ; elle n'entre au planning que par le fallback if (best < 0) best = 0 du dernier slot (Dim-Nuit). Un glouton « moins chargé » sans cet artefact équilibrerait les charges (~5/4/4/4/4), pas 1/5/5/5/5. Pourquoi : la lecture attribue à la myopie un effet qui vient d'un aliasing indice-0/valeur-défaut — piège que le notebook connaît d'ailleurs lui-même, puisque CODE[12] commente pour le backtracking « les 0 par defaut des slots non encore attribues ne sont jamais lus (donc pas de confusion avec Alice=0) » ; et la phrase « les moins pénalisés » est doublement inexacte : le critère du glouton est la charge, la pénalité n'y apparaît nulle part.

Vérifié et ACQUITTÉ (non-findings, pour éviter les faux positifs symétriques)

Sorties authentiques — re-simulées / re-contrôlées à la main : (a) grille glouton reproduite slot par slot depuis le code committé — correspondance exacte, y compris les charges 1/5/5/5/5, les 2 préférences violées (Bob Mer-Nuit, David Ven-Nuit, toutes deux lisibles dans la grille) et le coût 4 = 2×2 ; (b) grilles backtracking et min-conflicts re-vérifiées : C2 (7/7 jours à infirmiers distincts), C3 (aucun Matin après Nuit, infirmier par infirmier), C4, charges 4/4/5/5/3 et 3/4/5/4/5 (Emma inférée par total 21 et concordante), coûts 2 et 0 exacts ; (c) le « portrait d'Alice à travers les trois solveurs » de MD[16] (1 shift / 4 nuits dont 3 consécutives Ven-Sam-Dim / 3 nuits espacées Mer-Ven-Dim) vérifié sur les trois grilles committées.
Tranche 2 CP-SAT vérifiée : planning 21/21 re-contrôlé (C1 : 7 jours × 3 shifts couverts ; C2 : chaque jour 3 infirmiers distincts ; C3 : les six transitions Nuit→Matin toutes ≠ ; charges 5/5/4/3/4 re-comptées = sortie committée) ; le claim croisé « le jumeau Python déclare OPTIMAL en ~30 ms » est exact contre la sortie committée d'App-3 (OPTIMAL, 30,2 ms) ; MD[23] est honnête sur le périmètre (parité « sur le statut et la couverture » — le modèle Tranche 2 n'a pas d'objectif, et la solution committée viole bien 3 préférences sans que rien ne le nie).
Pas d'output fake : temps 78,8 ms non rond, statuts plausibles, grilles à empreintes distinctes, stubs « à compléter » légitimes, aucun N/A, aucun QuantBook ; la prose arithmétique est exacte partout (105 booléens ↔ 21 entiers, moyenne 4,2 = 21/5, 11 cases indésirables = 4+3+0+3+1, coût maximal souple 22, BIG = 1000 > 22, décomposition 4 = 2 préférences × 2).

Passe mécanique (v2.1)

Extraction par script node (markdown entier + outputs réduits à des empreintes) ; aucun JSON brut chargé en contexte. Ré-exécution impossible depuis ce siège (dotnet absent du conteneur ai-01) — vérification par re-simulation pas-à-pas manuelle du glouton et re-contrôle interne de toutes les grilles et coûts committés (acquittement 1), croisés avec le twin Python committé au même head (acquittement 2).

Gates Redressement campagne densité #13410 : remplissages dégénérés — 233 notebooks, 20 paquets d'audit #17040 : 1 lecture par output, toutes après la cellule lue (MD[3]→CODE[2], MD[6]→CODE[5], MD[10]→CODE[9], MD[13]→CODE[12], MD[16]→CODE[15], MD[19]→CODE[18], MD[23]→CODE[22]) ; 0 pile de prose ; 0 solution-leak (3 stubs TODO, indices méthodologiques : runs de jours, dictionnaire pondéré, bornes min/max de contrat).
Doublons 0 ; headers 23 distincts ; navigation 3/3 au head df601795 (App-2b-GraphColoring-CSharp.ipynb, ../README.md, App-3-NurseScheduling.ipynb).

Couche pédagogique

Arrivée : au bon moment. Twin C# déclaré comme tel (liens bidirectionnels en tête et pied), placé après App-2b (piste C#) et App-3 (référence Python) ; les exercices miroir ceux du twin Python.
Ordre des concepts exemplaire : choix de modélisation (21 entiers vs 105 booléens, C1 auto-satisfaite — la décision que CP-SAT masque) → validateurs et coût (BIG = ordre lexicographique dans un scalaire, expliqué) → trois solveurs répondant chacun à UNE question posée en §1 → benchmark → complémentarité → Tranche 2 → exercices. Chaque lecture contraste avec la précédente.
Point fort : le « portrait d'Alice à travers les trois solveurs » (vérifié — voir acquittement 1) et la distinction faisabilité/optimisation incarnée par trois moteurs sur la même instance.
Difficulté : progression douce ; LINQ/tuples/range operator utilisés sans introduction — atténué par la piste C# en amont.
Figures : aucune, aucune promesse — les grilles ASCII sont la visualisation, toutes interprétées ; frontière densite pedagogique : 430 notebooks sous le plancher 1200 — surface majoritairement non suivie #13410 tenue (une lecture par output, aucune seconde lecture empilée).
Micro non déposés (sous seuil de solidité) : MD[3] « chaque personne lésée ajoute 2 points » (le compte est par case, une personne peut l'être deux fois) ; pas de bloc prérequis ni de durée affichée (les deux jumeaux en ont un/une) ; la limite de jours consécutifs s'appelle C5 ici (exercice) mais C6 dans App-3 (exemple guidé) — cohérent en interne, écho cross-twin du finding 2 d'App-3.

Garde-fou, skips, organes

Garde-fou population NC : VERT — population 742, tree 742 (guard.js canonique), ajoutés 0 / retirés 0, head mesuré df601795 (head ayant bougé deux fois dans la fenêtre du cycle : 53259e59 → 7e7faf31 forcé → df601795 — mouvements hors population NC). Note de mesure : une re-mesure par script inline sans le filtre de séries du fichier population a produit un faux « 1432 /_removed massif » (elle comptait les séries Hermes : CaseStudies, Complexity, IIT…) — toujours passer par guard.js, jamais un inline ré-écrit.
Skips : 0 — 132 PR ouvertes croisées sur leurs fichiers : aucune ne touche App-3b (gels inchangés : App-16-Crossword-CSP fix(prose,#17636): remove 5 artifact-size prose measures (volet 2 tranche 1, recette ai-01) #18156, App-8-MiniZinc fix(prose,#17636): remove 4 literal code-size prints + re-execute (volet 2 tranche 2, recette ai-01) #18169, Search README fix(notebooks,#15719): tranche g2 résidu petits domaines — 8 fichiers, 12 défauts corrigés #18085/chore(catalog): scheduled auto-regenerate (long-lived PR) #18202).
Organes : OFF — artefact ai-01 (notebook → signaux) toujours absent de Audit critique au long cours des 1343 notebooks -- campagne Hermes + NanoClaw, decouverte de classes et organes #17073 (dernier commentaire : Hermes concept-error 19:53:05Z).
Seuil organe FRANCHI sur factual-mislabel : 5 occurrences cumulées (App-2b ×1 : colonne « Greedy (Welsh-Powell) » ; App-3 ×2 : attribution étudiant « 15×28 », étiquette C6 double ; App-3b ×2 : colonne « Preferences violees » en points, mauvaise cause « myopie ») > 3 — proposition d'organe déposée sur Audit critique au long cours des 1343 notebooks -- campagne Hermes + NanoClaw, decouverte de classes et organes #17073 ce cycle ; à partir du prochain cycle, les findings factual-mislabel seront loggés en une ligne avec renvoi à l'organe proposé, en attendant l'arbitrage.

Suite de la série

Case App-3b-NurseScheduling-CSharp.ipynb cochée dans la checklist de cette issue ; 20/156 carnets Search audités ; prochain désigné : App-4-JobShopScheduling.ipynb (index 607) — à re-vérifier contre les gels de la file Search et les PR ouvertes au prochain cycle.

[NanoClaw] App-4-JobShopScheduling.ipynb — audit cycle 29/09 01:05Z (campagne #17073, série Search)

Notebook : 69 cellules (41 md / 28 code), extraction intégrale v2.1 (sources entières, outputs en empreintes). Mécanique saine : execution_count séquentiel 1→28, zéro doublon jaccard > 0,55, zéro header dupliqué, toutes les valeurs citées dans les lectures présentes dans les outputs committés (11 OPTIMAL ft03, 55 OPTIMAL ft06, 70 OPTIMAL random, ligne « Retard seul → 394 » réelle — la remarque technique l'expliquant documente une sortie committée), liens de navigation tous vivants (README Search + Applications, App-3/5/8 sous CSP/, CSP-3-Advanced, Search-04), 7 interprétations pour 7 sorties clés — frontière #13410 respectée, aucune lecture dupliquée.

Findings (3) — chaque finding = cellule + verbatim + classe + pourquoi :

1. navigation-misplaced — cellule md id d942f4d7 (Exercice 3) :

« La courbe d'amelioration ci-dessus montre que CP-SAT trouve rapidement une bonne solution. Mais comment quantifier la qualite de cette solution par rapport a l'optimum theorique ? »

Pourquoi : la courbe d'amélioration est tracée 2 blocs plus bas (cellule md id 590c5226 « Suivi de l'amelioration » → code id 57f4601a) — au point de lecture, « ci-dessus » ne renvoie à rien ; l'exercice précède la sortie qu'il commente.

2. exercise-mismatch — cellule md id eae914c6 (Exercice 4) :

« Enonce : implementez la règle LPT (Longest Processing Time) et comparez ses performances avec SPT sur l'instance ft06. »

Pourquoi : dispatching_scheduler supporte déjà 'LPT' (cellule code id ff070108, branche elif rule == 'LPT') et l'a déjà mesurée sur ft03 (output committé : LPT 14, +4 vs LB) ; la cellule TODO id f33dbb9f le concède elle-même (« La fonction dispatching_scheduler supporte deja 'LPT'. ») — l'énoncé demande d'implémenter ce qui est fourni, il ne reste que la comparaison.

3. paraphrase-stack — cellules md id 19121e3e puis id 7cafe2df (7 cellules plus bas) :

id 19121e3e : « ### Concepts cles » — table Makespan / Variable d'intervalle / NoOverlap / Borne inferieure / Diagramme de Gantt / Front de Pareto
id 7cafe2df : « ### Concepts cles a retenir » — table Makespan / Dispatching rules / Variables d'intervalle / NoOverlap / Borne inferieure / Multi-objectif

Pourquoi : deux tables récapitulatives quasi identiques (5 concepts communs sur 6) dans le même notebook, séparées seulement par les exercices 4-6 ; la seconde n'ajoute rien que la première n'ait dit — l'apprenant lit deux fois le même résumé. Classe couverte par la proposition d'organe check_stacked_readings (#17073, 23/09) — instance versée à l'appui.

[CANDIDAT — marqué comme tel, pas un élément de travail] Les tables d'interprétation (id b7585721, id 71e3854c) écrivent « Makespan : variable » pour des heuristiques déterministes : sur instance fixe, SPT=12 / LPT=14 / MOR=12 / FIFO=14 (ft03) et 89/88/59/68 (ft06) sont des invariants structurels, au même titre que les 11/55/70 des solveurs cités plus loin dans le même notebook. Une restauration cohérente avec le traitement appliqué aux makespans CP-SAT serait possible.

Pédagogie : progression saine (intervalles CP-SAT = vraie nouveauté après App-1/2/3), exercices gradués avec indices, sorties interprétées, figures légendées. Observation panoramique : le callback + courbe d'amélioration (§5) réintroduit ce qu'App-3 §5 (« Solution callback », « Courbe de convergence ») a déjà montré — un renvoi allégerait sans nuire.

Skips du cycle (PRs ouvertes touchant le notebook) : App-16-Crossword-CSP (#18156), App-14-ConnectFour-Adversarial (#18253), Search-03-Informed-CSharp + Search-05-GeneticAlgorithms-CSharp (#18290), MGS-07d (#18092), Sudoku-09-GraphColoring-CSharp (#18250).

[NanoClaw] App-4b-JobShopScheduling-CSharp.ipynb — audit cycle 29/09 02:05Z (campagne #17073, série Search)

Twin C# du App-4 (25 cellules : 15 md / 10 code, kernel .net-csharp, BCL + Google.OrTools Tranche 2). Extraction intégrale v2.1. Mécanique saine : ec 1→10 séquentiel, zéro doublon jaccard/headers, validateur 0/0 sur les outputs, CP-SAT OPTIMAL makespan 11 = parité chiffrée avec le jumeau Python (vérifié : les deux OPTIMAL 11, LB 10 cohérente avec l'instance), liens de navigation vivants (App-3b, App-4 Python, Applications/README), gabarit Tranche 1/Tranche 2 aligné sur App-1b/3b, exercices bien posés (AWKR = vraie nouveauté à implémenter, pas une redite). Positionnement pédagogique relevé : l'opposition booléens (N-Reines, Nurse) vs intervalles/temps (JSSP) est explicitée — un des mieux placés de la série.

Findings (2) :

1. stale-claim — cellule md id 00e0bbc9 (Interprétation Tranche 2, 4ᵉ tiret) :

« Preuve vs heuristique. La Tranche 1 §3 montrait que les meilleures règles de dispatching atteignent ft03 ≈ 12 ; CP-SAT prouve l'optimum 11. »

Pourquoi : la sortie committée de la Tranche 1 (cellule code id ab269669, ec=4) dit SPT 19, LPT 14, MOR 11, MWKR 11, FIFO 14 — les meilleures règles atteignent 11, qui EST l'optimum ; « ≈ 12 » n'apparaît dans aucun output de ce notebook (c'est la valeur du dispatcher du twin Python, dont le glouton une-opération-par-machine donne SPT/MOR 12) ; le contraste heuristique-vs-solveur que la phrase construit n'existe pas ici.

2. output-uninterpreted — cellule code id d592cb3a (ec=6, table ft06) :

Sortie committée : SPT | 114 · LPT | 123 · MOR | 87 · MWKR | 72 · FIFO | 68 suivie de « Litterature ft06 : makespan optimal = 55… »

Pourquoi : aucune cellule de lecture ne suit cette sortie (on passe directement à la §6 « Complémentarité », qui ne cite aucune valeur ft06) — or elle contient deux résultats contre-intuitifs jamais signalés : SPT, annoncé « favorise la fluidité » en §3 (id 89bcaf2e), y est le pire (114) ; FIFO (68) bat MWKR (72). Nuance #13410 : aucune lecture existante n'est à réécrire — une lecture unique reste à écrire si enrichissement (candidat, pas élément de travail).

Observations non déposées (trop petites / hors classes) : coquille « MWR » pour MWKR dans la Tranche 2 (id b9b6fa25) ; « encadrement » ft06 (id f7f07fd0) alors qu'une seule borne (sup) est produite.

Skips du cycle : identiques au cycle précédent (App-16-Crossword-CSP #18156, App-14-Adversarial #18253, Search-03/05-CSharp #18290, MGS-07d #18092, Sudoku-09-CSharp #18250) — re-vérifiés ouverts ce cycle.

[NanoClaw] App-5-Timetabling.ipynb — audit cycle 29/09 03:05Z (campagne #17073, série Search)

Notebook : 47 cellules (27 md / 20 code, kernel python3), extraction intégrale v2.1. Mécanique saine : ec 1→20 séquentiel, zéro doublon jaccard/header, toutes les valeurs citées dans les lectures présentes dans les outputs committés (glouton 8/8 en 0,07 ms tout le lundi, trous 1 vs 0, matin 75 % vs 100 %, std 3,20 vs 1,50, CP-SAT OPTIMAL objectif 0,0 en 32,5 ms), lectures hédgées « cf. mesure ci-dessus » (pattern post-campagne), navigation vivante (App-4, App-6, App-3, App-8, README Search, CSP-3-Advanced sous Search/Part2-CSP/ — vérifié dans l'arbre), 7 lectures pour 7 sorties clés, frontière #13410 respectée.

Findings (4) :

1. stale-claim — famille « 3 salles » (3 sites, une cause racine : Labo_D ajouté aux données, prose/modèles non rattrapés)

a) md cell-intro-section (§1) : « même avec seulement 8 cours, 3 salles et 20 creneaux… $(3 \times 20)^8 = 60^8 \approx 1.7 \times 10^{14}$ »
b) md cell-cpsat-section (§4) : « Variable course_room[c] $\in {0, 1, \ldots, 2}$ : salle »
c) code cell-minizinc-model (§5) : int: num_rooms = 3; room_capacity = [120, 60, 40]; equip_available = [0, 0, 1];

Pourquoi : l'output committé de cell-data-definition (ec=3) imprime « Salles : 4 » et « Espace brut : (4 x 20)^8 = 1.68e+15 » (Labo_D « # nouvelle » dans les données) — l'intro décrit l'instance d'avant Labo_D avec un ordre de grandeur faux d'un facteur 10, le domaine énoncé {0..2} contredit le new_int_var(0, num_rooms - 1) = 0..3 du code, et §5 annonce « le même problème… en MiniZinc » alors que sans Labo_D, Reseaux (50 étu., labo) et Web (55, labo) n'ont que la salle 3 (cap. 40) : C1 insatisfaite pour toute affectation ⇒ modèle UNSAT par construction, donc prouvablement pas le même problème (l'instance Python est SAT/OPTIMAL) ; la branche UNSAT de cell-minizinc-execution (« avec les 3 salles et 20 creneaux ») confirme l'écriture pré-Labo_D. Jamais exécuté (output committé : « MiniZinc non installe ») — défaut latent.

2. factual-mislabel — md cell-analysis-interpretation (§6, table « Vue salles ») :

« | Amphi_A | 120 | Algo, IA (gros effectifs) | … | Salle_B | 60 | Systemes | … | Labo_C | 40 | Securite | »

Pourquoi : les affectations committées (cell-cpsat-execution, ec=9) placent Algo, Probas, BDD et IA dans Amphi_A (Probas 75 et BDD 80 n'ont aucune autre salle compatible, Salle_B plafonnant à 60) et Reseaux + Web dans Labo_D, absent de la table — la lecture déforme la solution committée (vue à 3 salles) alors que la puce suivante désigne justement Labo_D comme goulot.

3. factual-mislabel — md cell-cpsat-section (§4, objectif annoncé) vs code cell-cpsat-model :

md : « Minimiser $w_1 \cdot \text{trous_enseignants} + w_2 \cdot \text{penalite_apres-midi} + w_3 \cdot \text{desequilibre_jours}$ »
code : objective_terms = is_afternoon (poids 1) + 3 * same_day

Pourquoi : l'objectif implémenté ne contient ni le terme de trous ni celui de déséquilibre (w3 absent du code) — la machinerie d'écart (abs_diff, has_gap, hour_gap_*) est créée puis jamais contrainte (variables mortes, la chaîne diff_ n'est liée à rien), et le commentaire l'avoue (« Simplification : penaliser si les cours sont le meme jour ») ; l'apprenant qui rapproche formule et code cherche deux des trois termes annoncés sans les trouver.

4. solution-leak — code cell-exercise-2-code + cell-exercise-3-code (§7, stubs d'exercices) :

Ex2 : # labo_id = ROOMS["Labo_C"]["id"] … # forbidden_slots = list(range(0, 4)) + list(range(16, 20)) … # for s in forbidden_slots: model.add(course_slot[cname] != s)
Ex3 : # student_groups = {"2A": ["Algo","Probas","Systemes"], "3A": ["IA","Securite","Web"]} … # model.add(course_slot[c1] != course_slot[c2])

Pourquoi : les stubs contiennent en commentaire la solution quasi complète des deux exercices (Ex3 mot pour mot — l'exercice se réduit à dé-commenter) ; pire, le squelette Ex2 est plus fort que l'énoncé : il interdit lundi/vendredi à tout cours labo alors que l'énoncé le conditionne (« Si course_room[c] == 2 (Labo_C) ») — le corrigé fuiré exclut des solutions valides (Reseaux/Web en Labo_D le vendredi).

Observations non déposées (trop petites) : import mort from search_helpers import benchmark_table (jamais utilisé dans le notebook) ; BATCH_MODE défini jamais lu ; lien App-8 écrit ../CSP/App-8-MiniZinc.ipynb depuis CSP/ (résout vers le même dossier — fonctionne, style seulement).

Pédagogie : progression saine — dur/souple déjà vu en App-3 réinvesti sur une double variable (créneau + salle), glouton fail-first relié à MRV (renvoi fondations CSP), teaser MiniZinc avec renvoi App-8, exercices gradués avec exemple guidé complet. Le CP-SAT ré-explique peu vs App-3/4 : bon dosage.

Skips du cycle : App-14-ConnectFour #18253, MGS-07d #18092, Sudoku-09-CSharp #18250 toujours ouvertes ; #18156 (App-16-Crossword) et #18290 (Search-03/05-CSharp) MERGÉES cette nuit (01:39Z / 01:50Z) → ces notebooks redeviennent auditables aux prochains cycles.

[NanoClaw] App-5-Timetabling-CSharp.ipynb — audit cycle 29/09 05:05Z (campagne #17073, série Search)

Notebook : 27 cellules (17 md / 10 code, kernel .net-csharp), extraction intégrale v2.1. Mécanique saine : ec 1→10 séquentiel, zéro doublon jaccard/header, batch réel (Runtime: .NET 9.0.18), glouton committé recalculé à la main = exact (8/8 sur Lundi, 2 cours après-midi), CP-SAT réel Google.OrTools 9.11 (Optimal, 47,0 ms, objectif 0), stubs exercices exécutés propres.

Le jumeau C# n'est PAS contaminé par la famille « 3 salles » du jumeau Python (dépôt c.5882939231) : intro « 4 salles » cohérente avec les données, $(4\times20)^8 = 80^8 \approx 1.7\times10^{15}$ arithmétiquement exact, objectif CP-SAT annoncé (pénalité après-midi) = objectif implémenté, aucune vue salles déformée, pas de section MiniZinc, stubs Ex2/Ex3 sans solution en commentaire. Les 4 findings du Python n'existent pas ici.

Occurrence ×2 factual-mislabel — classe GELÉE (escalade >3 : 10ᵉ occurrence en série Search), versée à la proposition d'organe [#17073 c.5884101801], pas de finding individuel :

md 4b5c6d7e (§3) : « On observe que Reseaux, Securite, Web (cours "labo") ont moins de salles compatibles : 2 au lieu de 3-4. » — l'output committé (ec=3) montre 6 cours à 1 salle [!] dont 4 standard, Securite 2, max toutes catégories = Systemes 3 ; inversion standard/labo.
md 6f7a8b9c (§5) : « 8 cours x 80 creneaux-salles théoriques = ~640 affectations possibles par cours » — 640 = total 8×80 ; par cours = 80 avant filtrage.

Observations mineures non comptées : md 6e7f8a9b dit « (Lundi-Mardi) » alors que le committé place les 8 cours sur Lundi seul ; md 8b9c0d1e annonce « 100ms-2s » pour le B&B vs 5,68 ms committé (défendable comme ordre de grandeur de scaling, non versé).

Pédagogie saine : posture Prong B explicitée en intro ET conclusion (from-scratch pour exhiber la mécanique, Tranche 2 = vrai solveur), prérequis corrects (CSP-3-Advanced, App-1b), exercices gradués avec exemple résolu complet, chaque output a sa lecture (frontière #13410 respectée), visualisation ASCII assumée et documentée.

Skips du cycle : #18253 (App-14-ConnectFour), #18092 (MGS-07d), #18250 (Sudoku-09-CSharp) toujours ouverts.

— NanoClaw (myia-ai-01) [29/09 05:05Z]

[NanoClaw] App-16-Crossword-CSP.ipynb — audit cycle 29/09 06:05Z (campagne #17073, série Search)

Notebook : 33 cellules (21 md / 12 code, kernel python3), extraction intégrale v2.1 — 70,2 KB lus en 2 passes (déclaré : au-dessus du plafond ~60 KB, lecture intégrale sans échantillonnage). Mécanique saine : ec 1→12 séquentiel, zéro doublon jaccard, sous-headers répétés (« Sortie attendue » ×5, « Limitation » ×2…) mais contenus distincts (pattern série), dictionnaire vérifié (183 mots, longueurs 2-10 exactes, check embarqué « Dictionnaire OK »), toute la section AC-3 vérifiée EXACTE contre les outputs committés (table 16 slots à 1 mot / 8 slots à 2, 20^24 = 1.68e+31 → 2.56e+02 = 2⁸ exactement, facteur 6.55e+28, « 24 slots, 36 intersections »), stubs d'exercices sans leak, chaque output a sa lecture (frontière #13410 respectée).

Le cœur solveur Python est PROPRE — il ne partage AUCUN des deux bugs de code du jumeau C# (cf. c.5866136226) : get_words() relit dictionary[slot.length][word_idx] sans liste filtrée intermédiaire (pas d'équivalent du décalage d'index F1) et le dictionnaire par longueur est utilisé cohéremment partout (pas d'équivalent de l'invariant cassé F2). Symétrie du constat App-5 : là c'était le code C# qui portait les bugs, ici c'est la prose d'interprétation qui dérive des sorties committées.

Findings (2) :

1. concept-error — md app16-exemple-guide (§3, « Exemple guidé : correction de l'exercice »)

« for h_id, v_id, (p_h, p_v) in grid.intersections: » … « seen = Counter(words.values()) »
Pourquoi : le corrigé dit « complet » crashe à la première exécution — CrosswordGrid n'expose que la méthode get_intersections() (aucun attribut .intersections n'est jamais assigné : AttributeError) et Counter n'est pas importé (les imports du notebook ne contiennent que defaultdict : NameError) ; l'apprenant qui recopie le corrigé guidé prend deux erreurs avant sa première validation.

2. navigation-misplaced — md 24d2900a (§Conclusion, dernière ligne)

« Suite : App-15 - Planification sportive | Retour au sommaire »
Pourquoi : le lien de sortie renvoie au notebook précédent (App-15, déjà posé en prérequis à l'intro et dans le header « << App-15 ») alors que l'intro annonce « App-17 VRP >> » comme suite — la navigation de sortie contredit la navigation d'entrée.

Occurrences factual-mislabel — classe GELÉE (escalade >3 : 11ᵉ-21ᵉ occurrences en série Search ; organe proposé #17073 c.5881164749 + c.5884101801, horloge 48h → 01/10 00:15Z) — versées en 1 ligne chacune (arbitrage c.5884190266, Décision 2) :

md e7fdec7d (§4, « Sortie attendue ») cite l'output « Recherche coupee apres 1.294s (50001 noeuds) » → committé ec=6 : 0.657s.
md 8f457855 (§4, lecture) « 1.294 secondes : temps écoulé avant… la limite de 100 000 noeuds (ici coupée à 50 001) » → 0.657s committé, et la limite appelée est max_nodes=50_000 (le 100 000 est le défaut de signature, jamais celui de l'appel).
md eb99bc3e (§5) cite en bloc « Backtracking (coupe): 1.0582s … ForwardChecking (termine): 0.0005s » → committé ec=7 : 0.7279s / 0.0004s (citation d'output reformulée).
md 66ee855e (§5) et eb99bc3e « gain facteur 1500 en temps et 1500 en noeuds » → temps committé 0.7279/0.0004 = 1820 ; seul le facteur noeuds (50001/33 = 1515) est exact.
md 24d2900a (§Conclusion) « 50 001 noeuds, 0.714s, échec » → troisième valeur temporelle fantôme pour le même événement (committé : 0.657s et 0.7279s — 0.714 = aucune des deux).
md 25b78f20 (§Intro) + 24d2900a (§Conclusion) « Notebook jumeau : CSP-8-Temporal-CSharp (même thème en .NET C#) » ×2 → le vrai jumeau App-16-Crossword-CSP-CSharp.ipynb vit dans le même dossier Search/Applications/CSP/ ; Temporal ≠ mots croisés.
md e90bcd88 (§1) « grille 7x7 générée aléatoirement avec une densité de cases noires de ~17% (12 cases noires sur 49) » → 12/49 = 24,5 %, et la grille est un échantillon codé en dur (create_sample_grid) ; même « générée aléatoirement » chez 8ea2502a (§5b).
md 8ea2502a (§5b) « le dictionnaire… n'a que des mots de 3 lettres » → DICTIONARY couvre les longueurs 2 à 10 (183 mots) ; ce sont les slots de la grille qui sont tous de longueur 3.
md 1ade67c0 (§6) « 7 lignes x 7 colonnes (49 cases) … ~10 noires (varie de 7 à 13) … généralement 20 à 30 slots » → committé ec=9 : 5x5, 7 cases noires, 10 slots (le code appelle generate_random_grid(5, 5)).
md 8e595ba0 (§3) « CP-SAT termine en moins de 10 ms » + 748af7be (§7) « ~10ms » → aucun timing CP-SAT n'existe dans les outputs (le notebook ne mesure jamais le solveur industriel).
md 8ea2502a (§5b) « passer d'une recherche dans tout l'univers observable (10⁸⁰ atomes) à une salle de classe (10³ atomes) » → une salle de classe ≈ 10²⁸⁻²⁹ atomes (10³ = quelques molécules), et 10⁸⁰→10³ est un facteur 10⁷⁷, pas 10²⁹ — l'analogie casse dans ses deux membres.

Observations mineures non versées : md 41bd22b3 (§3) attribue à CP-SAT un « domaine continu » (CP-SAT = domaines entiers/booléens) et md 25b78f20 « backward chaining avec propagation » (terme des moteurs d'inférence ; il s'agit de backtracking) — slips isolés, non comptés.

Pédagogie : progression saine (modélisation → solveur industriel en accroche « regardez comme c'est instantané » → naïf qui s'essouffle → FC/MRV → AC-3 qui expliquent pourquoi → génération), prérequis réels et réinvestis (MRV/LCV de Part3-Advanced en §5 et exercice 1), exercices gradués dont une réflexion finale sans code, une lecture par output jamais doublée.

— NanoClaw (myia-ai-01) [29/09 06:05Z]

[NanoClaw] App-14-ConnectFour-Adversarial-CSharp.ipynb — audit cycle 29/09 07:05Z (campagne #17073, série Search)

Notebook : 22 cellules (12 md / 10 code, kernel .net-csharp), extraction intégrale v2.1 — 29,2 KB (sous plafond). Mécanique saine : ec 1→10 séquentiel, zéro doublon jaccard, headers uniques, les 3 liens de navigation résolvent (jumeau Python, App-14b, ../README.md), stubs d'exercices sans leak. Vérifié EXACT par rejeu indépendant : le test moteur ec=2 (plateau 9 coups re-tracé à la main : r5 = . X O X X O ., r4 = . . X O O X ., courant O, 7 colonnes valides — conforme), l'heuristique ec=3 (calcul manuel : X = 9 bonus centre + 7 fenêtres verticales = 16 ✓, O = −4 −1 = −5 ✓), concordances tenues (Alpha-Beta d4 → colonne 3 ✓, MCTS 1000 it./seed 42 → colonne 3 ✓), tournoi ec=7 cohérent (24 victoires / 24 parties ; MM et AB 12 chacun — 8 vs Random + 4 comme X l'un contre l'autre). Le code C# est PROPRE : moteur, minimax, alpha-beta et MCTS (UCB1, backprop du point de vue du joueur du coup) relus en entier — aucun bug ; il ne partage rien avec les deux bugs du jumeau App-16-CSharp (c.5866136226). C'est la couche claims qui dérive (famille symétrique : App-5 C# propre/Python sale, App-16 C# code fautif/Python prose dérivée, ici C# code propre/claims démenties par ses propres outputs).

Findings (1) :

1. navigation-misplaced — md 6eb8e6e7 (§Conclusion, pied de navigation)

« Navigation : << App-14b ConnectFour | Index Search Applications | Jumeau Python : App-14-ConnectFour-Adversarial »
Pourquoi : le lien « précédent » pointe App-14b (slot 1 du README Applications), alors que le notebook immédiatement précédent dans l'ordre de la série est App-14-ConnectFour-Adversarial (slot 2) — dont celui-ci se déclare le « Jumeau C# » dès le header ; le << saute deux entrées (App-14 et App-14c-CSharp) et contredit la source déclarée du notebook, reléguée en lien latéral.

Occurrences factual-mislabel — classe GELÉE (organe proposé #17073 c.5881164749+c.5884101801, horloge 48h → 01/10 00:15Z) — versées en 1 ligne chacune (arbitrage c.5884190266, Décision 2). Contexte : la table committée ec=6 affiche ratio AB/MM = 1,000 aux profondeurs 1 ET 2 (7/7 nœuds, 56/56 nœuds) — à depth 1 l'égalité est mathématiquement inévitable (aucune coupe possible au niveau feuille) :

md eef19659 (§5) « L'élagage alpha-beta doit explorer strictement moins de nœuds à profondeur égale » → démenti par les lignes 1-2 de la table (1,000 ×2).
code 667464d8 (ec=6, constat imprimé par la cellule) « Alpha-Beta explore STRICTEMENT moins de noeuds (ratio < 1) a profondeur egale » → imprimé immédiatement SOUS la table qui affiche 1,000 aux profondeurs 1-2 — contradiction interne au même output.
md eef19659 + code 667464d8 + md 6eb8e6e7 « Le meilleur coup renvoyé est identique entre les deux » / « avec le MEME coup final » / « C'est ce que démontre le benchmark (… coup final identique) » → le benchmark ne print jamais mmMove/abMove, aucune colonne coup dans la table : la « démonstration » alléguée n'existe pas dans les outputs.
md 87cc1921 (header, cibles de concordance) « Alpha-Beta nœuds < Minimax nœuds à profondeur égale » → cible de concordance que la table committée fait échouer aux profondeurs 1-2 (vraie seulement à partir de la profondeur 3), sans que le notebook ne signale l'échec.

Observations mineures non versées : (a) md ec9f2e51 (Exercice 3) glose « case vide "jouable" (celle du dessus dans la colonne = case vide la plus haute) » alors que la cellule jouable est la plus basse vide de la colonne — l'étape 1 du même stub code la condition correcte (r==Rows-1 ou board[r+1,c]!=0), slip isolé auto-corrigé par le code adjacent (calibre « CP-SAT domaine continu » App-16, non compté) ; (b) md ca02c7a8 « en alternant qui commence » — l'alternance vient du double appariement ordonné (i,j)/(j,i), pas d'une alternance dans les 4 parties d'un match (la substance tient, le mécanisme décrit diffère).

Pédagogie : progression canonique (moteur → heuristique introduite au moment exact où minimax en a besoin → exact → élagage → stochastique → mesure → confrontation → exercices gradués), prérequis documentés au README (Search-3 Heuristiques, Search-6 AdversarialSearch — lignes 175-176), chaque output encadré (intro avant + constat imprimé), exercices gradués sans leak (mesure d1-d8 / sweep du paramètre c / extension d'heuristique), figures ASCII déclarées en intro (aucune à labelliser).

— NanoClaw (myia-ai-01) [29/09 07:05Z]

[NanoClaw] App-14-ConnectFour-Adversarial.ipynb — audit cycle 29/09 08:05Z (campagne #17073, série Search)

Notebook : 51 cellules (33 md / 18 code, kernel python3), extraction intégrale v2.1 — 62,4 KB (au-dessus du plafond ~60 KB, déclaré : lecture intégrale en tranches). Mécanique saine : ec 1→18 séquentiel, zéro doublon jaccard, headers uniques, 6 stubs d'exercices sans leak, discipline de seed réelle et documentée (#9434). Vérifié EXACT par rejeu indépendant (port JS fidèle) : plateau 9 coups ec=3, heuristique ec=4 (9/3), colonne Minimax entière = Σ7^k k=0..d exacte (8/57/400/2801/19608/137257), colonne Alpha-Beta entière exacte (8/21/82/178/641/1370) + tous les speedups recomptés, tournoi ec=12 cohérent (36 victoires / 36 parties, 0 nuls). Notable : ce notebook traite correctement le point d=1 ratio 1,000 (aucune revendication de stricte infériorité à faible profondeur) — l'exact piège qui a coulé le jumeau C#. C'est la 4ᵉ paire symétrique de la famille : code fautif (backprop MCTS) / lectures exactes valeur par valeur mais empilées — l'inverse d'App-14-CSharp (code propre / claims démenties).

Finding (1) :

1. paraphrase-stack — md 618fcde1 + md tournament-analysis (« Interprétation : Résultats du tournoi » puis « Analyse du tournoi », consécutives)

« Les résultats du tournoi montrent la hiérarchie des algorithmes : 1. Alpha-Beta et Minimax devraient dominer Random facilement 2. Alpha-Beta vs Minimax : résultats similaires (même qualite de jeu) 3. MCTS : Performance variable selon le nombre d'itérations »
Pourquoi : deux lectures markdown consécutives du même output ec=12 — 618fcde1 lit déjà intégralement la table (lignes, scores, anomalies, note technique seed), tournament-analysis la relit en la paraphrasant — gate #17040 (max 1 lecture par output) ; la 2ᵉ n'apporte ni valeur nouvelle ni angle neuf, et contredit même la 1ʳᵉ (voir versement 4).

Occurrences factual-mislabel — classe GELÉE (25 occurrences, organe c.5881164749/#18354, horloge → 01/10 00:15Z) — versées en 1 ligne chacune (arbitrage c.5884190266, D2) :

md 42e7a2ac : « MIN a 3 jetons alignes horizontalement (colonnes 3-4-5) mais sans la 4eme case » → plateau committé ec=3 : O en (r4,c3),(r4,c4),(r5,c2),(r5,c5) — aucun alignement de 3 pour MIN n'existe sur la position (ni pour MAX).
md interpretation-section : « Alpha-Beta réduit drastiquement le nombre de noeuds (facteur 5-20x selon la profondeur) » → speedups committés 1,000/2,71/4,88/15,7/30,6/100,2 : la fourchette 5-20x n'est vraie qu'à d=4.
md interpretation-section : « MCTS converge vers de bons coups sans fonction d'évaluation explicite » → outputs committés : coups erratiques (0,4,6,5,0), taux plats 0,016-0,161, dernier du tournoi 2-16 (11,1%), battu par Random — et la lecture 2a282f84 écrit elle-même « Pas de convergence vers le centre ».
md tournament-analysis : « Alpha-Beta vs Minimax : résultats similaires (même qualite de jeu) » → confrontation committée 6-0 AlphaBeta (match « Minimax vs AlphaBeta : 0-6-0 »), win rates 100% vs 66,7% ; la lecture précédente 618fcde1 qualifie ce même 6-0 de « balayage » — le notebook se contredit d'une lecture à l'autre.

Occurrences concept-error — 4ᵉ et 5ᵉ de la série, organe déjà proposé par Hermes (c.5877348057, implémentation routée #18354) — versées en instances d'appui (c.5885909098) :

code mcts-impl (ec=7) + md 2a282f84 : mélange de signes dans la backpropagation — node.wins += result if node.state[1] == -1 else -result avec result = get_utility(original_player) : cohérent seulement si le joueur au départ de chaque simulation est −1 ; rejeu instrumenté (1000 sims) : 65 % des simulations partent avec p_S=+1 (signe inversé) et chaque enfant de la racine reçoit les deux parités (coup 3 : 70 sims somme −24 / 143 sims somme +46). La lecture enseigne « la backpropagation alternée stocke au noeud enfant la valeur du point de vue du joueur qui y joue — l'adversaire du joueur 1 » (faux sous toute convention cohérente) et le commentaire du code « result est du point de vue du joueur original (MAX) » est tout aussi faux.
md a4e34820 (note technique) : les 3 raisons données à 2,801 > 7⁴ = 2,401 sont toutes fausses de direction — (1) « le facteur de branchement diminue en profondeur » rendrait le compte plus petit, (2) « certaines branches sont plus longues que d=4 » est impossible en recherche bornée à d, (3) « l'exploration continue même quand le plateau est presque plein » contredit (1). Vraie raison, vérifiable sur toute la colonne committée : 2,801 = 1+7+7²+7³+7⁴ (somme des niveaux 0..d, pas 7⁴ qui ne compte que les feuilles) — rejeu indépendant conforme sur les 6 lignes.

Occurrence navigation-misplaced — 4ᵉ de la série (>3) — organe proposé sur #17073 ce cycle :

md nav-header + md conclusion-section (chaîne identique aux deux bouts) : « Navigation : << App-14b ConnectFour | Index | CSP Applications >> » → le << saute App-14c-CSharp (notebook immédiatement précédent du README Applications), le >> quitte la série vers CSP alors qu'App-14-CSharp (slot suivant, qui se déclare « Jumeau C# » de CE notebook — jamais référencé ici) et App-32 suivent, et « Index » pointe le README racine du dépôt, pas le README Applications de la série.

Observations mineures non versées : (a) md 00a13648 compte « 2 fenêtres » positives là où il y en a 3 (le total 9 reste exact, prose amortie par « plus d'autres contributions ») ; (b) puces d'objectifs à initiale minuscule (« mesurer » après « Comparer ») — cosmétique.

Pédagogie : progression canonique (moteur → heuristique introduite au moment exact où minimax en a besoin → exact → élagage → stochastique → mesure par profondeur et budget → confrontation en tournoi → exercices gradués), prérequis explicites liés (Search-03/06/07), durée posée (45 min), sources étudiantes créditées, exercices sans leak (sweep c, d1-d8, menaces, iterative deepening, opening book) ; figure ec=10 à 2 panneaux correctement titrée, axée et légendée (échelles log, labels par algorithme) — la qualité des interprétations individuelles est réelle, c'est leur nombre par output qui dérive (2 lectures pour ec=12), et la note technique de a4e34820 montre le bon réflexe (distinguer invariant structurel / machine-dep) sur le mauvais exemple.

— NanoClaw (myia-ai-01) [29/09 08:05Z]

docs(consolidation,#16473): acceptance 2 lots 1+3+4+5+6 (axes B/A/C/D…

[NanoClaw] Audit MGS-29-GA-vs-Mealpy.ipynb — cycle 465 (2026-10-05T17:05Z) : 0 finding individuel, 4 versements, 4 mineurs.

Passe mécanique — propre. 18 cellules (10 md, 8 code), ec 1-8 séquentiels, 0 CJK, doublons jaccard>0,55 AUCUN, headers identiques AUCUN, 0 figure. Toutes les valeurs du croisement qualité sont exactes contre les outputs committés : MGS médiane 13,5 (min 12, max 18) / mealpy 12,5 (min 9, max 16) ; lignes par graine MGS 12/18/15/12 et mealpy 10/9/16/15 ; déterminisme 8/8 ; sanity check 67/71/60 IDENTIQUE ; contre-vérif témoin 16=16 ; contre-mesure conflits_C ≡ conflits_P sur les 4 graines ; budget mealpy 8 050 = 50 + 160×50 ; grille 36 vides / 45 indices / 36 gènes R1.

Versement stale-claim (organe c.5978019972) — la ligne vitesse vient d'une exécution antérieure. MD[16] id=9400167f et MD[17] id=b58c5f9c citent « MGS devant, 7,83x moins cher par evaluation (0,017 vs 0,136 ms/eval) » ; le committé de CODE[15] id=a8e785a2 imprime « Rapport ms/eval mealpy/MGS : 6,73x », « MGS … ms/eval moyen 0,018 », « mealpy … 0,120 ». Trois valeurs sur trois hors outputs — « 7,83 » n'apparaît que dans ces deux markdown, « 0,136 » nulle part ailleurs dans le carnet — alors que dans la même phrase les chiffres de qualité (12,5 [9-16] / 13,5 [12-18]) et le déterminisme (8/8) sont, eux, exacts : la qualité a été rejouée après ré-exécution, la vitesse ne l'a pas été. Marqueur joint, même famille : MD[16] se présente comme « la deuxieme d'un futur tableau 5x4 », ce qui contredit le « paire 8/9 » de MD[17].

Versement navigation-misplaced (organe c.5753954099 / check_series_refs c.5787258969) — 9 renvois « cellule N », 6 périmés. La prose garde la numérotation de MGS-28 (22 cellules) sur un carnet qui en compte 18 :

MD[3] id=2e4bb911 : « La double comptabilite de la cellule 9 (conflits_C re-eval C#, conflits_P brut Python) » — elle est en cellule 15 ; et « Voir cellules 10 et 11 pour le verdict rejoue sous le vrai paysage » — le verdict rejoué est en cellule 16 (la cellule 10 ne rend que « Exercice 2 a completer »).
MD[5] id=ee9641b4 : « valide sur le vecteur temoin LCG 1 de la cellule 6 — le cout total est dans l'output de cette cellule … aller lire la cellule 6 » — la cellule 6 ne rend que « Exercice 1 a completer » ; le coût témoin est en cellule 8, et sous aucune autre numérotation (ec=6 = 16 ≠ 67).
MD[9] id=a2b6cd0b : « L'exemple ci-dessus (cellule 4) teste 4 graines fixes {0, 1, 7, 42} » — la cellule 4 ne court que la graine 7 (15 conflits / 6 026 évals).
MD[17] : « voir la table de la cellule 9 » — elle est en cellule 15.
Contrôle croisé : en MGS-28, la cellule 6 est le pont pythonnet (les coûts témoins 67/71/60 sont bien dans son output) — la référence y était juste ; le carnet a été re-séquencé de 22 à 18 cellules sans réaligner ses renvois.

Versement output-uninterpreted (organe c.5973517595) : 2 sorties non lues. CODE[12] id=d265d729 — MD[13] id=f3b6edaa cite « 16 conflits apres 8 050 evaluations » (exact) mais laisse non lues la contre-vérification « cout C# du meilleur mealpy = 16 (Python rapporte 16) -> IDENTIQUE » et les 942 ms (« 942 » n'apparaît dans aucun markdown) ; CODE[4] id=097b5381 (témoin MGS 15 / 6 026 / 139 ms) n'est cité par aucun markdown. Nuance : les deux témoins coïncident avec les lignes graine 7 du bench (15 / 6 026 et 16 / 8 050) — la redondance limite la perte, elle ne la supprime pas : la garantie de protocole redevient invisible.

Versement figure-missing (organe c.5979323748) : 0 figure (les seuls display_data sont du text/html, 3 168 o et 126 o). Le grain EST une comparaison à deux axes (qualité médiane ; ms/éval) × 2 moteurs × 4 graines.

Mineurs (4) : (a) MD[13] : « elle expose le dernier cout dernier cout mealpy » — redite de deux mots ; (b) MD[0] id=818cef16 « mediane 10,5 conflits a 8 000 evals » — la médiane 10,5 est exacte (vérifiée contre la table R1/GA de MGS-21-Representation-vs-Algorithme.ipynb), mais MGS-21 y porte « evals moy. 6 016 » : 8 000 est le budget nominal, la consommation mesurée est ~6 000 (MD[1] le dit correctement) ; (c) MD[17] redit les 4 chiffres de MD[16] — gate « max 1 lecture par output » tangente : MD[17] porte l'ancrage Epic, mais la table est lue deux fois ; (d) les 2 display_data text/html non lus (cosmétiques).

Positifs. (1) Croisement qualité 100 % exact et lecture du verdict rigoureuse : le critère pré-enregistré « médiane strictement inférieure ET maxima sous les minima » est cité puis déclaré non vérifié (mealpy garde le max 16 au-dessus du min MGS 12) — pas de survente. (2) Fil rouge MGS-22 re-vérifié hors carnet : « mealpy OriginalPSO mediane 28,5 conflits, MGS ParticleSwarmOptimization mediane 43,5 » = exactement le committé de MGS-22 (28,5 [26-31] vs 43,5 [39-48] ; ms/éval 1,09×) — la conclusion « l'écart PSO ne se reproduit pas GA contre GA » repose sur des chiffres justes. (3) La famille plage #13407 reste absente (propagation éteinte, confirmée après MGS-28). (4) Exercices cohérents (3 stubs, prose ↔ indice ↔ code) : budget réduit ~2 430 = 30 + 80×30, trace de longueur 160, trace[0] > trace[-1], allSame sur 3 répétitions — aucun mismatch (le motif MGS-27 ne réapparaît pas). (5) Le vestige « 51 pour 36 gènes » relevé en MGS-28 est corrigé ici (LcgVector29(1, 36)). (6) Couche pédagogique : arrivée recadrée sur le verdict MGS-22 avec ses chiffres, question directrice explicite, protocole pré-enregistré en tableau AVANT toute mesure, décomposition socle → moteurs → sanity check → bench, lectures placées après leur code.

— NanoClaw (myia-ai-01) [cycle 465 — 17:05Z]

[NanoClaw] Audit Search/Part4-Metaheuristics/MGS-vs-mealpy/MGS-30-ScatterSearch-Decomposition.ipynb (blob 8d46afcb, 22 cellules MD 12/CODE 10, kernel .NET C#) — cycle 466 (2026-10-05T18:05Z) : 0 finding individuel, 3 versements, 4 mineurs.

Passe mécanique — propre. 22 cellules (12 md, 10 code), ec 1-10 séquentiels, 0 CJK, doublons jaccard>0,55 AUCUN, headers identiques AUCUN, 0 figure. Toutes les valeurs du croisement sont exactes contre les outputs committés : médianes de conflits 54,0 (43-56) / 52,0 (45-56) / 51,5 (48-53) pour complet / ablaté / mealpy-jumeau — recomputées à la main sur les 12 lignes du banc (54,56,54,43 → 54,0 ; 54,56,50,45 → 52,0 ; 53,48,53,50 → 51,5) ; ms/éval moyens 0,113 / 0,024 / 0,123 et ratio noyau 0,92× ; fitness pure 0,007 vs 0,037 ms/éval = 5,25× ; déterminisme 12/12 ; sanity check 67,71,60 IDENTIQUE ; scan 213 optimiseurs mealpy / 0 scatter search ; budget mealpy 8 050 = 50 + 160×50 ; témoins graine 7 (54 / 8 000 / 1 017 ms et 50 / 8 000 / 185 ms) ; formes d'écart par graine (axe [0,0,0,0] ×2, [4,4,4,4], [−2,−2,−2,−2] ; noyau [1,1,1,1], [6,6,8,8], [1,1,1,1], [−7,−7,−7,−7]).

Versement stale-claim (organe c.5978019972) — la prose du socle cite un compte de gènes que le carnet démentit lui-même. MD[3] id=93c058bc : « … le même substrat (grille, représentation R1, fonction de coût). 51 gènes continus dans [1, 10], arrondis + bornés vers 1..9 au décodage ». L'output committé de la cellule socle CODE[2] id=ef6882f2 imprime « Grille de référence : 36 cellules vides, 45 indices fixes, 36 gènes R1 », et SudokuR1Chromosome30 se construit sur base(EmptyCells30(ParsePuzzle30()).Count) = 36. Les deux carnets frères portent le même socle et disent la même chose : MGS-28 et MGS-29 impriment tous deux « 36 gènes R1 » — MGS-29 avait même corrigé ce vestige (LcgVector29(1, 36)). Marqueur joint, même racine : les vecteurs témoins de MGS-30 sont bâtis sur 51 éléments (LcgVector30(1, 51) ×3 pour la sanity check, LcgVector30(42 + i, 51) ×500 pour le banc) alors que le chromosome en compte 36 — les 15 derniers éléments sont silencieusement ignorés des DEUX côtés (les deux décodeurs bouclent sur len(empties) = 36), donc la sanity check « 67,71,60 → IDENTIQUE » ne peut structurellement pas attraper le vestige. Le « 51 » est le nom de la grille (Sudoku_Easy51.txt) confondu avec un compte de gènes.

Versement output-uninterpreted (organe c.5973517595) — le témoin du bras 3 et sa contre-vérification n'ont aucune lecture. CODE[10] id=2e3a2b24 rend deux sorties — la course témoin mealpy (« 53 conflits, 8 050 évaluations, 927 ms ») et la contre-vérification croisée (« coût C# du meilleur mealpy = 53 (Python rapporte 53) -> IDENTIQUE ») — et la seule cellule qui les sépare du banc est un séparateur *** (MD[11]). Le témoin du bras 1, lui, est lu (MD[5] le lit et en tire « le premier signal de cette famine ») : l'asymétrie est exactement celle de MGS-29, où la contre-vérification croisée « 16 = 16 » n'était pas lue non plus. Ce qui est perdu est la garantie de protocole : que le vecteur gagnant du jumeau mealpy, redécodé et recosté côté C#, redonne bien le même conflit.

Versement figure-missing (organe c.5979323748) : 0 figure (les deux seuls display_data sont du text/html, 3 168 o et 126 o). Le grain EST un croisement trois bras × quatre graines dont le carnet calcule explicitement la forme de l'écart par checkpoint (ShapeOf30 : « nul », « persistant », « croisement », « refermeture ») — un tracé des trajectoires best-so-far (une courbe par bras et par graine, ou une grille 3×4) porterait à lui seul l'axe diversité et l'axe noyau, aujourd'hui lisibles seulement dans 8 lignes de texte.

Mineurs (4) : (a) MD[0] id=e90b13fa : « qf = 1,0, b2 désactivé, élitesse pure » — coquille pour « élitisme » dans le tableau des trois bras ; (b) MD[0] et MD[14] parlent des « trois questions posées à la cellule formules » alors que cette cellule (CODE[8]) n'énonce que deux axes (l'axe diversité, le noyau) : le déterminisme, troisième lecture, n'est posé par aucune cellule ; (c) MD[21] id=6e9d0cc9 : « un puzzle Sudoku 51 à 8 000 évaluations » — le « 51 » y désigne la grille, mais la même graphie est fausse deux cellules plus haut comme compte de gènes (ambiguïté à lever), et le jumeau mealpy consomme 8 050 évals, pas 8 000 (budget non symétrique, jamais dit) ; (d) MD[5] id=2fb0f889 cite une phrase anglaise entre guillemets attribuée à ScatterSearchReinsertion.cs (« pure quality collapses the reference set onto the best point and starves the combination operator of distant mates ») : la source n'est pas dans le dépôt CoursIA (MetaGeneticSharp est un frère non versionné, le carnet ne le référence que par des #r), donc non vérifiable d'ici — signalé comme observation, PAS comme finding ; les 2 display_data text/html restent non lus (cosmétiques).

Positifs. (1) Croisement intégralement exact : les 12 lignes du banc, les trois médianes, les trois ms/éval moyens, le ratio 0,92× et le 5,25× sont reproductibles à la main depuis les outputs committés — aucune valeur fabriquée dans les lectures. (2) Les trois exercices sont cohérents (3 stubs, prose ↔ indices ↔ code) : chaque variable référencée est définie en amont (Seeds30 et Median30 en CODE[12], benchVecs et K30 en CODE[13], Mgs30Host en CODE[4]) et chaque indice correspond à une signature réelle (RunScatter(seed, 50, 640), RunScatter(sd, 50, 160, qf)) — le motif MGS-27 (exercice portant sur une variable hors portée) ne réapparaît pas. (3) Zéro renvoi numéroté périmé : MGS-30 nomme ses cellules (« la cellule formules », « la cellule coût/éval », « la cellule pont ») au lieu de les numéroter — le défaut de MGS-29 (6 renvois « cellule N » hérités d'une numérotation à 22 cellules) ne s'est pas reproduit. (4) Arrivée cohérente : MGS-29 annonçait « Restant apres ce grain : paire 9 (ScatterSearch) » — MGS-30 est exactement cette paire, et renvoie à MGS-31 pour la synthèse croisée des neuf. (5) La preuve d'absence est portée par l'exécution, pas par la prose (scan des 213 optimiseurs, 0 occurrence), et le carnet dit lui-même pourquoi c'est plus fort (« une évolution future de mealpy … rendrait la cellule fausse à la prochaine exécution ») : la preuve s'auto-invalide au lieu de dériver silencieusement. (6) Aucune survente : le verdict « la diversité max-min ne paie pas » est explicitement borné (« sur ce puzzle à ce budget ») et la conclusion liste les trois choix spécifiques (puzzle 51, amélioration locale différée, combinaison convexe unique) qui pourraient le renverser — une prescription de template est traitée comme hypothèse testable. (7) L'attribution du noyau est étayée par deux mesures : l'écart ms/éval du banc (0,92×) est écarté comme explication par la mesure de fitness pure (5,25× en faveur du C#), d'où « écart de trajectoire, pas de coût » — l'inférence tient sur les chiffres, pas sur une intuition.

— NanoClaw (myia-ai-01) [cycle 466 — 18:05Z]

[NanoClaw] Audit Search/Part4-Metaheuristics/MGS-vs-mealpy/MGS-31-Synthese-Croisee.ipynb (61 821 o, 21 cellules MD 13/CODE 8, kernel .NET C#) — cycle 467 (2026-10-05T19:05Z) : 0 finding individuel, 5 versements, 2 mineurs.

Passe mécanique — propre. 21 cellules (13 md, 8 code), ec 1-8 séquentiels, 0 CJK, doublons jaccard>0,55 AUCUN, headers identiques AUCUN, navigation valide (README Part4 présent, ancres OK), stubs d'exercices exclus de la récolte, 2 figures SVG inline légendées. L'axe QUALITÉ du croisement est intégralement exact et déterministe : les 9 lignes de médianes/étendues re-dérivées à la main des résumés committés des 9 paires correspondent toutes (P1 43,5[39-48]/28,5[26-31] ; P2 25,5/21,5 ; P3 27/31 ; P4 49,5/51 ; P5 42/25 ; P6 37/43,5 ; P7 30,5/25,5 ; P8 13,5/12,5 ; P9 54/51,5), verdicts 6/9 mealpy − 3/9 MGS exacts, trajectoires de checkpoints P7/P9 exactes, intégrité committée 9/9 PASS.

Versement stale-claim (organe c.5978019972) — la vague de coûts récoltée n'existe plus : 8 lignes de banc sur 9. La colonne « ratio impr. » est du TEXTE parsé des fichiers paires (regex sur « Rapport ms/éval mealpy/… ») : un écart de valeur ne peut pas venir d'une dérive matérielle, il prouve que le contenu source différait au moment de la récolte. Contre les paires actuelles committées : P1 0,81→1,09 ; P2 2,37→3,36 ; P3 3,26→6,60 ; P5 1,41→1,34 ; P6 3,06→5,63 ; P8 7,83→6,73 (P4 1,78→1,77 seul proche), et les ms/éval divergent partout sauf P9 (P1 : tableau 0,104/0,085 contre MGS-22 actuel 0,194/0,212 ; seul P9 = 0,113/0,123 correspond au millième). MD[0] id=6fc1fceb revendique pourtant la synthèse de paires « MGS-22 à MGS-30, toutes re-exécutées post-fix sur le noyau assaini ». Claims dérivés invalidés par l'état actuel : MD[7] id=8c37f44c « le seul rapport de coût inférieur à 1 (0,82x) » et MD[12] id=7fceecb2 « L'unique inversion (P1, 0,82x) » — MGS-22 actuel imprime 1,09x, il n'existe plus aucune inversion ; MD[12] « jusqu'à 7,86x en P8 » (actuel 6,73x) ; l'agrégat CODE[9] « à rapport < 1x : 1/9 » (0/9 aux ratios actuels). Chronologie : les paires ont été re-committées entre le 06-09 (MGS-24) et le 03-10 (MGS-25/26/27), le fichier MGS-31 lui-même le 03-10 — ses sorties embarquées décrivent une vague antérieure au 06-09. Ce qui SURVIT à la re-mesure : ≥2x reste 5/9, « huit paires sur neuf paient mealpy plus cher » devient 9/9, la médiane redevient ≈2,6-2,8x — l'axe du diagnostic tient, seuls les nombres par paire et le récit P1-inversion sont éteints.

Versement stale-claim (organe c.5978019972) — les chiffres « fitness seule » sont saisis à la main, hors harnais, et faux contre l'état actuel. MD[7] : « la paire elle-même mesure la fitness seule à 5,13x Python/C#,confirmation que l'instrumentation, pas l'algorithme, inverse ce rapport » (attribué à P1) — MGS-22 actuel imprime « rapport Python/C# : 5,56x » ; 5,13x est la valeur actuelle de P6 (MGS-27). MD[12] : « le test « fitness seule » (rapport 5,13x à 5,33x selon les paires) » — les valeurs actuelles committées vont de 5,13 (P6) à 6,61 (P2), et « 5,33 » n'existe dans aucun output committé : on ne le trouve que dans la prose de MGS-27 citant une vague encore plus ancienne (« les 5,13× du PSO, 5,33× du SA, 5,56× de l'EO ») — c'est précisément cette vieille vague que MD[7] cite pour P1. Et le harnais de récolte ne cible pas ces lignes (aucun regex ne matche « rapport Python/C# ») : ces nombres ont été tapés à la main, en violation de la règle 1 du carnet (MD[1] id=a35a130a : « Aucun nombre de ce notebook n'est saisi à la main. »).

Versement stale-claim (organe c.5978019972) — « Deux paires seulement journalisent ces checkpoints ». MD[8] id=7d01b283 : « Deux paires seulement journalisent ces checkpoints dans leur banc — P7 (tous les bras, toutes les graines) et P9 (tous les bras, toutes les graines) ; les autres ne commettent que le point final. » MD[10] id=ac45a603 reprend : « Les sept autres paires ne commettent que le point final — leur forme ne se déduit pas, elle se mesurerait. » Faux contre l'état actuel : MGS-22 (P1) porte une colonne cp25/50/75/100 dans son banc ET dans sa table de témoins (lignes « 41/32/31/30 », « 35/27/26/26 »…) et MGS-23 (P2) pareil (banc « 37/20/20/20 », « 31/27/27/27 »…). La récolte committée de MGS-31 n'a vu que P7/P9 — cohérent avec une exécution antérieure à ces vagues, mais la prose affirme l'état présent du dépôt. (MGS-24 n'est pas compté : ses 3 lignes « 22/28/26/28 » sont des valeurs par graine, pas des checkpoints.)

Versement stale-claim (organe c.5978019972) — « quatre paires à trois bras » contredit par la récolte du carnet lui-même. MD[1] id=a35a130a : « quatre paires sont des décompositions à trois bras (P4 spirale/naïf, P7 kennedy/jumeau-formule-MGS, P9 complet/ablaté) » — « quatre » suivi d'une liste de trois. MD[3] id=7becac61 : « quatre d'entre elles (P4, P7, P9 et la paire fondatrice P1 dans sa version à bras multiples) déclarent des bras de décomposition en plus des bras canoniques ». Or la propre sortie committée de la récolte (CODE[2]) liste « P1 mgs x4, mealpy x4 » — deux bras canoniques, aucun bras de décomposition ; seuls P4, P7, P9 en portent trois. Preuve interne, sans dépendre de l'état des fichiers paires : le vestige « quatre »/« P1 à bras multiples » décrit un état du plan qui n'est pas celui que le carnet récolte.

Versement output-uninterpreted (organe c.5973517595) — le verdict d'intégrité 9/9 n'est jamais lu. MD[3] annonce le contrôle (« un désaccord signifierait que ce notebook parse mal, et serait signalé avant toute interprétation »), CODE[4] id=b19d5dc3 imprime « INTEGRITE : 9/9 paires conformes, 0 écart(s). », et aucune cellule markdown ensuite ne mentionne ce verdict : MD[5] enchaîne sur la méthode du tableau, MD[7] lit le tableau. La garantie méthodologique centrale — que la récolte re-dérive ce que les paires impriment — n'est jamais constatée pour de vrai, alors même qu'elle passe. (Frontière #13410 : aucune lecture existante → lecture manquante, pas une réécriture.)

Mineurs (2) : (a) MD[7] : « jusqu'au triple écart de l'EquilibriumOptimizer original (P5 : médianes 42 contre 25) » — 42 contre 25 = 1,68× (Δ 17), pas un triple écart, et l'écart suivant (+15, P1) n'en est pas le tiers : la formule n'est dérivable d'aucune lecture des chiffres ; (b) MD[12] : « mesurée isolément dans chaque paire par le test « fitness seule » » — MGS-29 (P8) n'a pas de cellule fitness seule dans ses outputs committés (8 paires sur 9 en ont une).

Positifs. (1) L'axe qualité est déterministe et intégralement reproductible à la main — aucune valeur fabriquée dans les lectures qualité, et le contrôle d'intégrité par re-dérivation (médianes, min-max, ms/éval, ratios avec tolérances) est une idée forte, même si son verdict n'est pas lu. (2) Les trajectoires P7/P9 sont exactes et le raisonnement P7 « deux formules distinctes, trajectoires identiques graine par graine ⇒ écart de moteur, pas de formule » est proprement isolé. (3) Exercices cohérents (variables paires et Mediane2 en portée, stubs « Exercice a completer » exclus de la récolte — anti-leak #13515 respecté). (4) Deux figures SVG inline légendées (barres groupées des médianes + rapport en échelle log) — première du sous-ensemble MGS-vs-mealpy à porter des figures. (5) L'épilogue #13778 est sourcé chiffre à chiffre : 27,0→13,0 (−14), dispersion 21,7 hors bornes [1,10), T morte ~G150, StepCoolingExponent opt-in PR MetaGeneticSharp#59, 11/11 tests SA verts, verdict NO IMPROVEMENT — tout se vérifie contre le fil. (6) Les limites sont mesurées et explicites, et les conclusions d'axe survivent à la re-mesure (9/9 > 1x désormais, ≥2x inchangé) : c'est la marque d'un diagnostic robuste, même si sa table de coûts est périmée.

— NanoClaw (myia-ai-01) [cycle 467 — 19:05Z]

[NanoClaw] Audit #17073 — cycle 2026-10-05T21:05Z — Search-06-AdversarialSearch.ipynb (twin Python du C# audité 01/10) — lecture intégrale 43 cellules, croisement exhaustif prose ↔ outputs committés.

0 finding individuel, 3 versements (classe stale-claim, organe déjà proposé check_prose_vs_outputs c.5771999707) :

stale-claim — MD[16] (id 56167ef2), §5 Recherche Itérative : « Sortie obtenue : L'algorithme atteint la profondeur 18 en un runtime machine-dep (sous le plafond de 0.5s)… » — table « Profondeur atteinte | 18 » + Note technique « La profondeur 18 semble superieure aux 9 cases… ». Output committé CODE[15] : Iterative Deepening: valeur=0.00, action=0, profondeur=14. La valeur citée (×3) est absente des outputs committés ; la profondeur atteinte est bornée par la boucle wall-clock (temps_max=0.5s) donc machine-dep — la convention appliquée aux temps n'a pas été appliquée à cette valeur.
stale-claim — MD[25] (id 6ea2b481), Lecture §7.1 : « les speedups temporels du §7 (27-30×, ~139×) flottent avec la charge ». Outputs committés : §4 CODE[12] Speedup: 28.0x ; §7 CODE[21] 35.8x / 169.4x. Ni 27-30× ni ~139× ne figurent dans les sorties committées (rédaction d'une exécution antérieure) — ironique dans la lecture qui prône le déterminisme.
stale-claim — MD[42] (id b79e3681), tableau Synthèse : « Alpha-Beta | 2x-10x | O(b^(m/2)) optimal » et « Transposition Tables | 2x-5x ». Contredit les mesures déterministes du propre §7.1 du carnet (×30.1 nœuds, ×182.7) et les fourchettes de MD[22] (20-30x / 50-100x+) : trois fourchettes différentes pour la même grandeur, aucune ne contient les valeurs committées (35.8x / 169.4x).

Mineurs non déposés (4) : MD[22] fourchettes « Valeur attendue » 20-30x/50-100x+ hors des committées (supplantées explicitement par §7.1) ; MD[19] « Espace memoire ~4575 entrées » = états évalués (hits+misses), entrées réellement stockées < 3010 ; MD[16] point clé 4 « les profondeurs précédentes guident l'ordonnancement » non implémenté dans CODE[15] (aucun tri), et l'explication Note technique du depth>9 est trompeuse (c'est la boucle while time < temps_max qui incrémente au-delà de la profondeur du jeu, pas « l'heuristique qui continue le calcul ») ; nav « << Search-03 » non contiguë déjà consignée pour le twin (ligne 126, c.5965845952) — non re-déposée.

Positifs : croisement §7.1/§7.2 ↔ outputs 100 % exact (549 946 / 18 297 / 3 010 + 1 565 / ×30.1 / ×182.7 / 672→1 498→8 051 / ×21.5→×212.3→×831.4 ; ~6,7M prof 5 honnêtement marqué « mesuré hors-ligne » dans le code) ; ec 1..16 séquentiel, 0 CJK, 0 doublon Jaccard, 2× « ### Principe » à corps distincts (pas #17066) ; 6 exercices en stubs TODO sans fuite ; ancres savantes (von Neumann/Shannon/Knuth-Moore/Zobrist/Korf) + références finales ; §7.1 (déterministe vs wall-clock) et §7.2 (bascule utile→indispensable, 5×5-aligner-4) = excellents ajouts pédagogiques ; arrivée au bon moment (prérequis 01/02/03 réels), difficulté bien décomposée.

Garde population : VERT 764/764 @ eae331afa. Aucun skip ce cycle (aucune PR ouverte touchant le notebook). Désignation suivante : Search-07-MCTS-And-Beyond-CSharp.ipynb (ligne 102).

[NanoClaw] Audit #17073 — cycle 2026-10-05T22:05Z — Search-07-MCTS-And-Beyond-CSharp.ipynb (jumeau C# ; le twin Python suivra) — lecture intégrale 45 cellules (28 md / 17 code), croisement exhaustif prose ↔ outputs committés.

1 finding individuel (organe check_prose_vs_outputs déjà proposé c.5771999707) :

stale-claim — MD[13] (id cell-961c0211, « Interpretation : Comparaison MCTS vs Minimax ») : « 2. Convergence progressive : plus d'itérations rapprochent la valeur MCTS de 0 (la valeur optimale donnee par Minimax). 3. Stabilite tardive : a 5000 itérations, la valeur estimee MCTS est très proche de l'optimal (0). » Outputs committés de la cellule benchmark : MCTS (100) 0,27 / MCTS (500) 0,12 / MCTS (1000) 0,04 / MCTS (5000) 0,0827 0,27 1. La valeur committée à 5000 itérations est 0,27 — ni « très proche de 0 », ni convergence monotone (0,27 → 0,12 → 0,04 → 0,27) : la lecture décrit une exécution antérieure contredite par les outputs du carnet (gate Redressement campagne densité #13410 : remplissages dégénérés — 233 notebooks, 20 paquets d'audit #17040).

Mineurs non déposés (3, interprétatifs — discipline anti-FP) : MD[10] la théorie « un coin ou le centre sont les meilleurs premiers coups » reste muette sur la sortie réelle action=1 (un bord) — rien de faux, occasion pédagogique manquée ; MD[33] renvoie le raffinement d'heuristique vers « l'Exercice 3 » qui porte en réalité sur l'élagage alpha-beta ; MD[44] cite AlphaFold en « Pour aller plus loin » (cousin deep learning, hors filiation MCTS).

Positifs : croisements exacts partout ailleurs — Nim « 0,64 -> 0,96 » = outputs 0,642/0,963, « prendre 3 dès 1000 itérations » ✓ ; Connect-4 6 634 027 / 314 060 245 nœuds / 330,18 s / croissance ~×7 par niveau tous présents dans la sortie, la ligne depth=10 hardcodée étant explicitement étiquetée « (mesure) » / « mesuré hors-ligne » dans le code ET la prose (transparence exemplaire) ; OpenSpiel action = 4 = jumeau Python (bridge pythonnet vérifié) ; benchmark c ∈ {0,5, 1,0, 1,41, 2,0} = annonce MD[40]. Référence interne « cellule 16 (cell-005cd9cb) » vérifiée exacte contre l'id réel du notebook. 3 paires de headers exercices identiques = motif sommaire MD[24] + énoncé détaillé (corps distincts, pas #17066) ; exercices 2-5 en stubs TODO avec garde anti-copier-coller fonctionnelle (le tournoi décommenté signale le stub incomplet) ; ec 1..17 séquentiel, 0 CJK, 0 doublon Jaccard ; l'exemple discriminant Connect-4 (§ « anti-pitch », mesure préalable déclarée) répond précisément au « MCTS accessoire sur jeux triviaux » posé en ouverture ; références académiques pertinentes (Kocsis & Szepesvári 2006, Silver 2016/2017, Browne 2012).

Garde population : VERT 764/764 @ 2d7c6570074596dd8acf8ee9c61d1926dc16dfcc. Aucun skip ce cycle (aucune PR ouverte touchant le notebook). Artefact organes ai-01 toujours absent de #17073 → pas de passe d'organes. Désignation suivante : Search-07-MCTS-And-Beyond.ipynb (twin Python, ligne 103).

[NanoClaw] Audit #17073 — cycle 2026-10-05T23:05Z — Search-07-MCTS-And-Beyond.ipynb (twin Python du C# audité au cycle précédent) — lecture intégrale 42 cellules (26 md / 16 code), croisement exhaustif prose ↔ outputs committés.

0 finding individuel, 0 versement. Toutes les valeurs citées en prose matchent les outputs committés (convention machine-dep déclarée pour les temps) :

MD[10] : « action 4 (centre), valeur ~ 0.37, ~ 0.024s » = output action=4, valeur=0.371, temps=0.029s ✓
MD[13] : « ~ 0.74 / ~ 0.53 / ~ 0.35 / ~ 0.50 » = 0.735294 / 0.528455 / 0.350515 / 0.500405 ✓ ; action 5000 « centre » = 4 ✓ ; « le biais ne s'attenuera pas, ~ 0.5 à 5000 » = confirmé par les outputs ✓ ; temps ~1.2s Minimax vs 1.455s committé = machine-dep déclaré ✓
MD[16] : « Action jouée 4 (centre) » = output OpenSpiel action: 4 ✓, cohérent avec le bridge pythonnet du jumeau C# (même seed, mêmes hyperparamètres)
MD[24] : « 13 % à 100 iters, 3 % à 500, 0 % à 1000/5000, valeur 0,73 → 0,49 » = 13.333333 / 3.333333 / 0 / 0.733333 → 0.491386 ✓
MD[28] : « ~ +0.75, 42/50 perdues, 8/50 gagnées » = 0.747 / 42/50 / 8/50 ✓ ; contrôle Nim normal/misère exact (7/11 → coup 2 ; 9/13 déjà perdantes, optimal=True automatique — honnêtement déclaré « illustration, pas taux de convergence ») ✓

Positifs notables : référence interne « cellule 15 (openspiel-section) » vérifiée exacte contre l'id réel du notebook ; section OpenSpiel documente proprement le Stop & Repair règle F (#10459) avec sortie réelle pyspiel 2.0.1 ; exemple de convergence remarquablement honnête (taux optimal NON monotone, « plus d'itérations n'améliore pas la qualité ici » — le twin Python enseigne la nuance que la lecture du jumeau C# avait ratée, cf. finding du cycle précédent) ; lecture Nim pédagogiquement forte (évaluation juste vs sélection bruitée → renvoi vers AlphaGo et l'Exercice 2) ; 5 stubs TODO sans fuite, tests commentés « décommentez après avoir complété » ; 4 paires de headers exercices = motif sommaire MD[23] + énoncé détaillé (corps distincts, pas #17066) ; ec 1..16 séquentiel, 0 CJK, 0 doublon Jaccard ; ancres savantes + références académiques identiques au jumeau (von Neumann/Kocsis-Szepesvári/Silver/Browne).

Observations mineures non déposées (interprétatifs, discipline anti-FP) : §7 « UCB1-Tuned / UCB-V » sans contrepartie d'exercice (exercice 4 = RAVE) ; différences jumeaux assumées par design (C# a l'exemple discriminant Connect-4 résolu et RAVE backprop via chemin d'actions ; Python a le misère avec contrôle minimax mémoïsé n=1..16) ; MD[31] « Alpha-Beta devrait être plus fort » = attente d'énoncé, pas une mesure fabriquée ; MD[41] AlphaFold en « Pour aller plus loin » (même observation que pour le jumeau, déjà signalée en mineur).

Garde population : VERT 764/764 @ aee5b0cfcda3da1c72f8b2e6d6173ec6ff1d42ba (forced update de main constaté ce cycle : identité d'ensemble intacte). Aucun skip ce cycle. Artefact organes ai-01 toujours absent de #17073 → pas de passe d'organes. Désignation suivante : Search-08-DancingLinks.ipynb (ligne 104).

[NanoClaw] Audit #17073 — cycle 2026-10-06T00:05Z — Search-11b-Metaheuristiques-Deep.ipynb (Tranche 1 : recuit simulé, twin C#/.NET de Search-11 Python/MEALPy — les tranches 2-4 sont des fichiers distincts) — lecture intégrale 19 cellules (11 md / 8 code), croisement exhaustif prose ↔ outputs committés.

0 finding individuel, 0 versement. La lecture dense MD[11] (id e9c3bfb9) est vérifiable valeur par valeur :

« best f = 10,770053 au départ, 0,292674 dès le palier 25, divisé par environ 37 » = outputs paliers 0/25 exacts (10,770053 / 0,292674 = 36,80 ≈ 37) ✓
« 0,064659 tient les paliers 75, 100 et 125, casse à 0,038244 au palier 150, ne bouge plus » = les 5 lignes committées exactement ✓ (palier 175 = 0,038244, best final 0,038244)
« point final (-0,0001, -0,0121), distance 0,012136, 0,0121/0,0001 = 121 » = outputs exacts, arithmétique exacte ✓
« sanity Sphere vérifiée par carrés : 0,0050² + 0,0042² = 0,000043 » = output Sphere exact, somme 0,00004264 → F6 « 0,000043 » ✓ (vérification qui prouve la fonction objectif contre son propre rendu)
Sphere/Ackley origine = 0,000000, point raboteux 8,772021 rendus et correctement qualifiés ✓

Positifs notables : lecture chiffrée qui cite uniquement des valeurs présentes dans les outputs (gate #17040 respectée partout, y compris deux vérifications arithmétiques internes exactes) ; sanity check explicite avec garde « si SA échouait ici, l'implémentation serait buguée » ; 3 exercices en stubs TODO sans fuite (indices de méthode, pas solutions) ; tranches marathon #4956 annoncées avec fichiers cible réellement présents (Part2/3/4) ; navigation vérifiée (Search-10-CSharp et Search-11 Python existent au même niveau) ; seed Random(42) reset avant chaque run pour isoler les effets ; ec 1..8 séquentiel, 0 CJK, 0 doublon Jaccard, 0 header identique ; kernel .net-csharp cohérent avec la mission from-scratch.

Mineurs non déposés (interprétatifs, discipline anti-FP) : « divisé par environ 37 en un quart de course » — palier 25/200 = 1/8 des paliers, la qualification « un quart » est approximative (les valeurs citées, elles, sont exactes) ; « une descente pure s'arrête typiquement à f ≈ 2 à 6 » = ordre de grandeur typique sans contrepartie mesurée dans ce notebook (aucune descente pure implémentée), formulé comme typique et non comme mesure ; MD[11] écrite sans accents au contraire du reste du notebook (cosmétique).

Garde population : VERT 764/764 @ aee5b0cfcda3da1c72f8b2e6d6173ec6ff1d42ba (les drifts +1 signalés 21:52Z/23:51Z sur #17073 sont tous deux en partition Hermes — Lean-10b et Socle-ExplorerPattern-Csharp — hors de mes séries NC, cohérent avec l'identité intacte). Aucun skip ce cycle (aucune PR ouverte touchant le notebook). Artefact organes ai-01 toujours absent de #17073 → pas de passe d'organes. Désignation suivante : Search-12a-Composer-Regards.ipynb.

[NanoClaw] Audit #17073 — cycle 2026-10-06T01:05Z — Search-12a-Composer-Regards.ipynb (opération 12 « Composer des regards », chantier ICT #12204 — play forward g(n) / coplay backward d(n), composition f* = g + d sur gridworld pondéré) — lecture intégrale 25 cellules (16 md / 9 code), croisement exhaustif prose ↔ outputs committés.

0 finding individuel, 0 versement. Le croisement est exact à un niveau inhabituel — j'ai re-dérivé indépendamment les claims centraux :

Formule « f(n) = OPT + cout(n) − 1 » (MD[9])* : vérifiée par re-dérivation de la convention de paiement (g paie START exclu → n inclus, d paie GOAL exclu → n inclus, GOAL forcé en plaine) — exacte, et l'égalité f* = OPT ⟺ cellule de plaine en découle arithmétiquement.
Fermeture en chaîne : MD[6] prédit « surcoût 8 = 4×2 unique décomposition → 4 forêts, 0 marais » AVANT la mesure ; MD[9] referme (18×1 + 4×3 = 30 = OPT ; 18 payées + START non payé = 19 = corridor) — l'output rend exactement 19/140.
Tous les ratios cités sont justes : 30/22 ≈ 1,4 ; 62/22 ≈ 2,8 ; facteur 62/30 ≈ 2,1 ; 140/24 ≈ 5,8 ; 75/24 ≈ 3,1 ; chaîné 27 = direct 27 ; hors route 33 vs 31 = +2.
Déterminisme déclaré ET prouvé : MD[3] affirme « aucun tirage, aucune graine dans le source » — vérifié dans le code (zéro random/seed sur les 9 cellules).
Tableau de synthèse (MD[18]) dont les 3 témoins sont des nombres déjà imprimés (19/140, écart 0/>0, divergence pas 1/+32) — l'auto-audit « rien de reaffirme qui n'ait été mesuré » est vrai.

Positifs notables : exactement UNE lecture par output, toutes placées après (gates #17040 ✓, frontière #13410 respectée — aucune seconde lecture) ; figure légendée (titre, coûts par cellule, départ/arrivée, légende) ; témoin chirurgical de la paire incompatible (premier pas de divergence (0,1) vs (1,0)) ; distinction admissible-mal-informée (h_pas : optimum quand même, 75 vs 24 expansions) proprement enseignée ; 3 stubs C.1 exécutables sans fuite (indices = méthode, pas solution) ; lien « Précédent : Search-11d » vérifié existant ; ec 1..9 séquentiel, 0 CJK, 0 doublon Jaccard, 0 header identique.

Mineurs non déposés (interprétatifs, discipline anti-FP) : « 140 expansions (Dijkstra sans guide, section 2) » — le chiffre est imprimé en section 3 (CODE[8]), la couverture 140 nœuds de la section 2 (CODE[5]) rend la formulation défendable ; pas de « Durée estimée » ni d'objectifs formels dans l'ouverture, à la différence des voisins de série (hors classes, cosmétique) ; la reconstruction « 18 + départ = 19 » suppose l'union des routes optimales sans cellules de plaine supplémentaires (valeur 19 = output exact, reconstruction non re-vérifiable sans ré-exécution).

Garde population : VERT 764/764 @ aee5b0cfcda3da1c72f8b2e6d6173ec6ff1d42ba (empreinte prompt 758 → mesure 764 = +6 sourcé au ledger, drifts intégrés). Aucun skip ce cycle (aucune PR ouverte touchant le notebook). Artefact organes ai-01 toujours absent de #17073 → pas de passe d'organes. Désignation suivante : CSP-1-Fundamentals.ipynb (première de la sous-liste CSP restante sur cette checklist).

[NanoClaw] Audit #17073 — cycle 2026-10-06T02:05Z — CSP-1-Fundamentals.ipynb (Search/Part2-CSP — fondamentaux CSP : formalisme, brute force, backtracking, MRV/LCV, python-constraint, parité Choco/pychoco avec le jumeau C#) — lecture intégrale 88 cellules (55 md / 33 code) en 2 tranches (extraction 76,9 KB > plafond 60 KB), croisement exhaustif prose ↔ outputs committés.

2 findings déposés (4 champs chacun) :

F1 — classe reading-before-code — cellule MD[45] (id dc426972)

« La comparaison des variantes se lit sur le même compte d'assignations : | Plain backtracking | 876 assignations | + MRV | 572 assignations | + MRV + LCV | 677 assignations |. MRV (876 -> 572) réduit nettement le compte ; en revanche, ajouter LCV le remonte à 677 »
Pourquoi une lecture placée avant l'output qu'elle lit : 876 et 572 ne figurent dans aucun output antérieur (CODE[44] ne rend que 677) — ils n'apparaissent qu'en CODE[46], exécuté après, et MD[49] relit ce même tableau après exécution ; le paragraphe lit un output pas encore produit et double la lecture légitime.

F2 — classe stale-claim — cellule MD[73] (id ae12aa4c)

« | Backtracking + MRV | très réduit | très rapide | Implémentation modérée | Backtracking + MRV + LCV | Minimal | très rapide | Plus complexe à implémenter | »
Pourquoi un claim contredit par les outputs du notebook : le benchmark (CODE[46]) mesure l'inverse sur ses DEUX instances (carte 15 = 15, 8-Reines 677 > 572) et MD[49] l'enseigne explicitement (« LCV fait même regresser les 8-Reines ; bénéfice ni garanti ni monotone ») — le récap final (« Minimal ») contredit les valeurs committées et la leçon du corps.

Positifs notables : le croisement multi-moteurs est la colonne vertébrale du notebook et il est exact — 18 solutions confirmées par trois moteurs indépendants (brute force CODE[14], python-constraint CODE[53], Choco CODE[67]), décomposition 6×3 avec honnêteté explicite (« les 6 coloriages continentaux sont inférés du total, pas affichés ») ; paras 1-2 de MD[45] excellents (ordre d'insertion du dict = MRV observable sans instrumentation, {0,4,7,5,1,2,6,3} permutation vérifiée) ; miroir des 2 solutions 4-Reines vérifié terme à terme (3−[2,0,3,1]=[1,3,0,2], la réflexion lignes = la réflexion colonnes sur cette instance) ; AllDifferent 256→24 (4!=24, facteur ~10,7 avant toute recherche) ; honnêteté répétée et rare (MD[54] : asymétrie du compteur python-constraint non instrumenté ; MD[65] : convergence des premières solutions « plausible, pas une garantie » ; MD[71] : 3 sondages de diagonales ≠ preuve, 28 paires, pas de ligne VALIDE) ; temps machine-dep déclarés non figés (règle #9434 citée dans le code même) ; exercices 1-6 en stubs sans fuite avec renvois internes précis (cellules 31/33-34/36) ; navigation intégralement vérifiée dans l'arbre (CSP-2-Consistency, ../Part1-Foundations/Search-05-GeneticAlgorithms, ../../Sudoku/README.md, ../Applications/CSP/App-1-NQueens, jumeau C#, search_helpers.py dans Search/ — le sys.path '..' est cohérent) ; heuristiques enseignées avec leurs échecs mesurés (11→15, 572→677) ; ec 1..33 séquentiel, 0 CJK, 0 doublon Jaccard, 0 header identique.

Mineurs non déposés (interprétatifs, discipline anti-FP) : MD[40] point 2 cite aussi « 876 -> 572 avec MRV (cf. les 8-Reines ci-dessous) » en prospectif — mais le marqueur « ci-dessous » en fait une annonce assumée, pas une lecture déguisée (distinction tranchée en faveur du non-dépôt) ; typos d'apostrophes dans MD[84]/CODE[85] (« file dattente darcs », « demploi du temps ») — cosmétique, hors classes ; « ~9 % de 81 » (MD[23]) = 7/81 = 8,6 % arrondi.

Garde population : VERT 764/764 @ aee5b0cfcda3da1c72f8b2e6d6173ec6ff1d42ba. Aucun skip ce cycle (aucune PR ouverte touchant le fichier — le twin CSP-1-Fundamentals-CSharp.ipynb est un fichier distinct, non concerné). Artefact organes ai-01 toujours absent de #17073 → pas de passe d'organes. Désignation suivante : CSP-8-Temporal-CSharp.ipynb (dernière non-cochée de cette checklist).

[NanoClaw] Audit #17073 — cycle 2026-10-06T03:05Z — CSP-8-Temporal-CSharp.ipynb (Search/Part2-CSP — Allen + STP Floyd-Warshall + TCSP + OR-Tools CP-SAT, dernier notebook de la série, jumeau C# de CSP-8-Temporal) — lecture intégrale 46 cellules (30 md / 16 code) en 2 tranches (extraction 74,4 KB > plafond 60 KB), croisement exhaustif prose ↔ code ↔ outputs committés.

Constat dominant : le code committé a été refondu (convention majorant du Floyd-Warshall, génération de la table Allen par triplets #14609, solveur centroïde, signature List<> du TCSP) et 13 cellules markdown décrivent encore l'ancienne version. Classe stale-claim à 13 occurrences → seuil >3 du protocole : findings individuels stoppés à 3, proposition d'organe déposée sur #17073. S'y ajoutent 2 findings de classes distinctes.

F1 — classe stale-claim — cellule MD[14] (id 833e69b6)

« Le signe de la matrice est un piege. Notre implementation utilise d[i][j] = minorant de t_j - t_i. Donc une contrainte lb <= t_j - t_i <= ub devient : - d[i][j] = max(d[i][j], lb) (on met a jour le minorant de t_j - t_i) - d[j][i] = max(d[j][i], -ub) [...] Sortie de la cellule : matrice 5x5 avec les minorants des differences t_j - t_i, plus les affectations choisies. »

Pourquoi un claim contredit par le code ET les outputs : CODE[9] (id 0542d7d1) fait exactement l'inverse sur chaque terme — dist[I,J] = Math.Min(dist, c.Ub) et dist[J,I] = Math.Min(dist, -c.Lb) (MAJORANTS), relaxation if (dist[i,k]+dist[k,j] < dist[i,j]) (plus courts chemins), consistance dist[i,i] < -1e-9 (cycle négatif) — et le commentaire du code lui-même dit « d[ref][i] = majorant de t_i - t_ref » ; les outputs de CODE[12] sont valides (T1=8,50 ∈ [8,9]...), donc c'est la prose qui décrit l'autre algorithme. De plus la « Sortie de la cellule » annonce une « matrice 5x5 » qu'aucun output n'imprime (CODE[12] ne rend que Consistant/Temps/Solution). La même convention inversée est répétée en MD[8] (id a3f39418 : « d[i][j] = max(...) », « Si d[i][i] > 0, il existe un cycle positif » — en contradiction interne avec sa propre ligne « plus courts chemins ») et MD[10] (id 78703570 : « d[I][J] = max(d[I][J], lb) (mineurant) »).

F2 — classe stale-claim — cellule MD[18] (id 1756ffea)

« 3. AddConstraint(string i, string j, params (double, double)[] intervals) : ajoute une contrainte [...] 4. Solve() : List<Dictionary<string, double>> : enumere toutes les solutions realisables (avec propagation de domaines pour accelerer). [...] 1. Propagation initiale [...] 2. Branch-and-bound : choisir une variable, dichotomiser son domaine, recurse. 3. Elagage [...] »

Pourquoi une « Lecture » qui décrit un autre code que celui committé : CODE[17] (id 1cfa4b11) déclare AddConstraint(string i, string j, List<(double lb, double ub)> intervals) — pas de params, un étudiant écrivant l'appel documenté ne compile pas — et Solve(double step = 0.5) : une énumération séquentielle à pas fixe (for (double t = lb; t <= ub; t += step)) avec simple test des contraintes instanciées ; ni propagation, ni branch-and-bound, ni dichotomie, ni élagage de domaines n'existent dans le code. Le print du code aggrave : « Classe TCSP (enumeration + path consistency) prete. » — aucune path consistency dans la classe.

F3 — classe stale-claim — cellule MD[45] (id f56360c1, Conclusion)

« 1. Relations d'Allen [...] composition parfois ambigue (4 relations possibles pour Overlaps o Overlaps). [...] 2. Mineurant vs majorant : Floyd-Warshall manipule les minorants des differences t_j - t_i, pas les majorants (convention Dechter 1991). Inverser les signes casse l'algorithme. »

Pourquoi la conclusion contredit la leçon centrale du notebook : l'output committé du contrôle (CODE[27]) tranche les deux points contre elle — « DIVERGE Overlaps o Overlaps : manuel = {Before, Meets, Overlaps, During} / genere = {Before, Meets, Overlaps} » (3 relations, l'entrée à 4 est déclarée fausse par MD[28] : « les divergences sont des entrees manuelles fausses ») et le Floyd-Warshall committé (CODE[9]) manipule les majorants par plus courts chemins. La conclusion enseigne exactement ce que l'Exemple 1 vient de corriger, et réitère la convention de F1 dans ce que l'étudiant retient en dernier.

F4 — classe exercise-mismatch — cellule MD[33] (id 8622dd51, Exercice 2b)

« Sortie attendue (apres execution) : Planning realisable avec B : duree = 4.5h Planning realisable sans B : duree = 4.0h // on economise la duree de B »

Pourquoi une sortie attendue qui invalide l'exercice correct : le stub CODE[34] (id 05d41d5a) donne l'indice juste — « Sans B (skip) : A -> C -> D, duree min = 1+1+0.5+1 = 3.5h » (et 4.5h avec B, les deux concordant avec les contraintes de CODE[32]) ; l'étudiant qui modélise correctement obtiendra 3,5h pour « sans B » et lira « attendu 4.0h » — même l'argument de la prose (« on economise la duree de B » : 4,5 − 1) donne 3,5h. Le 4.5h (avec B) est exact ; seul le 4.0h est faux.

F5 — classe navigation-misplaced — cellule MD[0] (id aabe7715, Prérequis)

« - Connaissance des bases CSP (cf. CSP-1-Consistency-CSharp et CSP-2-Consistency-CSharp) ; Allen et STP sont des CSP sur des variables temporelles. »

Pourquoi un renvoi vers un notebook inexistant sous ce nom : CSP-1-Consistency-CSharp n'existe dans aucun chemin de l'arbre (origin/main a92539d) ; le notebook d'entrée de la série s'appelle CSP-1-Fundamentals-CSharp.ipynb (audité cycle 473 côté Python pour le jumeau). CSP-2-Consistency-CSharp existe ✓ — le premier nom seul est cassé, vraisemblablement un renommage Fundamentals/Consistency non propagé.

Occurrences stale-claim NON déposées individuellement (seuil >3) : MD[6] (id 849030cb — « peut etre plus large (2-3 relations) pour les paires "ambiguës" comme Overlaps o Overlaps » alors que la table manuelle déjà exécutée donne 4 relations pour cette paire et 5 pour During o During, et que la même cellule écrit « jusqu'a 13 relations sur la table complete generee ») ; MD[8]/MD[10] (convention inversée, citées en F1) ; MD[11] (id 0d382d9f — « T1 = 8, T2 = 10, T3 = 11 ou 12, T4 = 12 ou 13 [...] (on prend le plus tot possible) » : l'output rend 8,50/10,50/11,75/12,50 — le code prend le centroïde (lb+ub)/2, aucune valeur citée n'est l'affectation rendue ; le bloc modèle montre aussi AddConstraint("T0","T0",0,0) et un point « T4_fin » absents du CODE[12] réel) ; MD[16] (id cff8ee5c — « Floyd-Warshall direct (lineaire) » contredit l'O(n^3) enseigné trois fois) ; MD[19] (id 1929dd1b — bloc tcsp.AddConstraint("T_debut","T_fin", 1.0, 2.0) à 4 scalaires qui ne compile pas contre la signature List<> ; contrainte déjeuner « modelisee » en prose mais explicitement abandonnée par CODE[20] « sans contrainte dejeuner » pendant que la viz CODE[21] l'affiche « interdit » en rouge ; « typiquement 4-6 combinaisons » vs output « Solutions admissibles : 8 ») ; MD[26] (id 4f7208bb) et MD[28] (id dfa5511e) — « deux generations 36^3 + 45^3 triplets » / « 36^3 + 45^3 = 137 781 triplets pour les deux grilles » alors que le contrôle de stabilité exécute BuildFullCompositionTable(7) et (8) = grilles à 28 et 36 intervalles, coût réel 28³+36³ = 68 608 (45 = C(10,2) correspondrait à une grille 9 jamais appelée) ; MD[31] (id 723fe14b — bloc modèle « T0/A_start/B_start/C_start/D_start » en fenêtres de démarrage, le CODE[32] committé est une chaîne de précédence start→A→B→C→D→end aux noms différents) ; MD[35] (id 603fe9de — sortie attendue « R1 = 9h-9h30, R2 = 9h30-10h30 » vs output en heures relatives à t0 flottant : « t0 : -15,75h [...] R1_start : -6,75h »).

Positifs notables : le cœur algorithmique est sain et ses outputs se recoupent exactement — design #14609 exemplaire (génération par triplets d'intervalles concrets, contrôle positif 15/19 nommant les 4 divergences telles que l'output les imprime, repli de Compose promu assertion, identité R o Equals 13/13, stabilité de grille 7→8 True, distribution MD[28] 42+24+3+3 = 72 disjonctions, 97+72 = 169) ; le Floyd-Warshall committé est la version standard correcte (convention Dechter majorant/plus courts chemins/cycle négatif) et toutes ses solutions sont valides dans leurs intervalles ; EndpointsToAllen 13 cas exhaustifs avec throw final ; MD[41] est le modèle du genre : sa prédiction T1=8/T2=10/T3=12/T4=12 est EXACTEMENT l'output OR-Tools ; exercices en stubs propres (convention C.1, try/catch, zéro fuite de solution) ; les 3 renvois « Pour aller plus loin » de la conclusion existent tous dans l'arbre (CSP-9-Distributed-CSharp, CSP-6-Hybridization-CSharp, App-13-TSP-Metaheuristics) ; bibliographie correcte (Allen 1983, Dechter 1991, Perron/Furnon, Dijkstra 1976) ; ec 1..16 séquentiel, 0 CJK, 0 doublon Jaccard, 0 header identique.

Mineurs non déposés (discipline anti-FP) : MD[41] « duree totale = 5h » non imprimée (valeurs centrales exactes, pas déposé) ; MD[8] contient aussi la description correcte (« plus courts chemins », « cycle strictement negatif ») — la cellule est incohérente en interne, seule la moitié fausse est couverte par F1 ; warnings ScottPlot CS0618 (BarPlot.Label obsolète) dans l'output de CODE[21], cosmétiques.

Garde population : VERT 764/764 @ a92539de9b41bff5cf5963c12e5c062d044c425a. Aucun skip (aucune PR ouverte touchant le fichier, 630 fichiers de 92 PR croisés). Artefact organes ai-01 toujours absent de #17073 → pas de passe d'organes. Checklist : 156/156 — série Search/Part2-CSP soldée.

[NanoClaw] Audit #17073 — cycle 2026-10-06T04:05Z — Search-03f-Reparer-Localement-Sous-Garantie-Python.ipynb (Search/Part1-Foundations — LPA* incrémental + recollement de tables, 2ᵉ attestation des opérations 6 « réparer localement sous garantie » et 5 « recoller ») — lecture intégrale 47 cellules (25 md / 22 code, extraction 48,9 KB sous le plafond 60 KB), croisement exhaustif prose ↔ code ↔ outputs committés. Note : ce notebook est hors checklist de la série (absent de la liste 156 cochée) — dépôt ici conformément au standing order, présence/absence de case à arbitrer par la lane checklist.

F1 — classe figure-missing — cellule CODE[1] (id e2329c46, commentaire d'ouverture du monde)

# Le monde : grille 24x16, 4-connexe, couts unitaires. Un couloir muré force le passage.

Pourquoi : aucune des 47 cellules ne produit d'image ni ne rend cette grille — le couloir muré, le blocage (11,1) et le goulet (12,8) (output : « Goulet : plan initial cout 34, unique passage en (12, 8) ») ne sont jamais montrés, alors que toute l'argumentation du carnet (dette +2, « un changement structurel n'economise presque rien », 269 vs 276 expansions) repose sur leur géométrie que l'apprenant doit se représenter de tête ; le parent direct Search-03-Informed figure sa matière (3 cellules à sortie image sur 75) et le carnet lui-même rend sa carte en ASCII pour la partie Recoller (« Couverture (mur = #) ») — seule la moitié LPA* est privée de décor visible.

Positifs notables : croisement prose↔outputs toutes conformes — chaque valeur citée est dans les outputs committés (34/36/+2 ; 273 vs 12 = 23× ; 8/8 concordances ; budget cumulé 9 vs 2258 ; goulet 269 vs 276 ; σ = ((3,4) (3,6)) ; 0/24 numérotations globales ; colle multivaluée 1 vs 3 ; marche de méidentification : but traversé au pas 1, arrivée (4,2) contre optimum 1 ; réparation 24/24 + univalence 6 paires) ; l'implémentation LPA* est la version fidèle de Koenig & Likhachev (clé min(g,rhs)+h, clause d'arrêt exacte, re-propagation sur changement de murs) ; le témoin de la partie Recoller est exécuté et mesuré (pas une allégation) ; 6 exercices en stubs propres (convention C.1, zéro fuite, attendus mesurés honnêtes — Ex1 affiche « obtenu : inf » sur stub vide) ; navigation 9/9 vérifiée dans l'arbre a92539de (Search-03-Informed, 03e, 03b, 11d, 12a, 13a, README.md, ../../GameTheory/ = 371 fichiers réels, docs/ledgers/12204-ict-chantier-1-audit-froid.md) — les GT-13b/13c cités en prose existent tous deux ; ec 1..22 séquentiel, 0 CJK, 0 doublon Jaccard ; lectures toutes placées après leurs outputs (7× « Lecture du résultat » = style de série, chacune apporte un angle distinct : monnaie d'expansions, amnésie, témoin, contrat, dette, croyance fausse).

Mineurs non déposés (discipline anti-FP ~60 %) : MD[33] (id 28c4f06d) micro-faute typographique « [...] un cycle qui la monnaie. un adversaire [...] » (minuscule après point) ; MD[46] (id d2c1e6d1, conclusion) cite en référence formelle D* Lite (AAAI 2002) présenté comme « la version déplacement [...] de LPA* » — l'article nominal LPA* (Koenig & Likhachev 2002) est correctement nommé dès MD[7], la conclusion cite le prolongement, glissement sans conséquence sur la leçon ; l'écart 285 (A*) vs 286 (premier passage LPA*) expansions visible dans les outputs n'est pas commenté en prose — l'équivalence revendiquée en MD[9] porte sur coût et plan, pas sur le compteur.

Garde population : VERT 764/764 @ a92539de9b41bff5cf5963c12e5c062d044c425a. 0 skip (aucune PR ouverte ne touche le fichier — 628 fichiers de 98 PR croisés). Artefact organes ai-01 toujours absent de #17073 → pas de passe d'organes. Porteur #17066 restant (SymbolicAI/SemanticWeb/SW-4-CSharp-SPARQL.ipynb) toujours hors population NC — mention lane Hermes.

[NanoClaw] Audit #17073 — cycle 2026-10-06T05:05Z — Discrepancy-02-Komlos-Lean.ipynb (Search/Discrepancy — compagnon formel Lean 4 de la conjecture de Komlós, kernel lean4-wsl) — lecture intégrale 39 cellules (24 md / 15 code, corps extrait 31,5 KB + text/plain des outputs 28 KB, sous le plafond 60 KB), croisement exhaustif prose ↔ code ↔ outputs committés. Note : ce notebook est hors checklist de la série (absent de la liste 156 cochée) — dépôt ici conformément au standing order, présence/absence de case à arbitrer par la lane checklist. Avec lui, le stock Search de la partition NC est couvert intégralement.

F1 — classe stale-claim — cellule MD[5] (id 9cfff9e2, « Lecture du résultat — trois signatures, trois régimes »)

« Chaque #check rend la signature complète — l'énoncé mathématique entier, pas son nom. » […] « KomlosConjecture commence par ∃ C : ℚ, ∀ (m n : ℕ) (A : Matrix …) : il existe une constante universelle »

Pourquoi : l'output committé de CODE[4] rend pour les trois conjectures exactement Discrepancy.KomlosConjecture : Prop, Discrepancy.BansalJiangLargeDegree : Prop, Discrepancy.KomlosBansalJiangWeak : Prop — le nom seul, jamais l'énoncé — et les signatures détaillées que cette « Lecture » déroule ligne à ligne (∃ C : ℚ…, deux hypothèses degré+log…, borne C·((Nat.log 2 n : ℚ)²)) n'apparaissent dans aucun output du carnet ; seules les 3 fondations (IsColoring, discrepancy, maxDegree) rendent leurs binders. La promesse est répercutée en conclusion (MD[38], id 499ec9fe : « les trois Prop rendues avec leurs signatures complètes ») — or #print l'aurait rendu, pas #check ; l'apprenant qui exécute voit : Prop là où on lui promet l'énoncé mathématique entier, pour précisément les trois objets centraux du carnet.

F2 — classe stale-claim — cellule MD[6] (id c3b6409d, « 2. Le vocabulaire opérationnel »)

« Prenons trois ensembles sur Fin 3 : {0,1}, {1,2}, {0,2} — chaque élément appartient à exactement deux ensembles (degré 2). »

Pourquoi : le témoin réellement défini et exécuté en CODE[7] est def F2 : Finset (Finset (Fin 3)) := {p1, p2} avec p1 := {0,1} et p2 := {1,2} — deux ensembles, pas trois, {0,2} n'est défini nulle part, et les degrés réels sont 1 (élément 0), 2 (élément 1), 1 (élément 2) : la phrase d'introduction décrit un système triangle que le carnet n'exécute pas (l'output maxDegree F2 rend 2 uniquement grâce à l'élément 1) ; la lecture MD[8] qui suit le code est, elle, correcte — c'est l'intro qui est périmée par rapport à son propre témoin.

Positifs notables : croisement prose↔outputs toutes conformes sur tout le reste — chaque valeur citée est dans les outputs committés (discrépance 0/2, degré 2, condition unitaire true sur A2 et A4, sommes [(7/5, 7/5), (-1/5, 1/5), …], optimum 1/5, duo (1, 2), discrépance du système vide 0) ; le contrat kernel lean4-wsl est documenté en MD[0] et tenu (tous les messages en display_data sévérité info, zéro output_type=error, zéro ❌ sur 15 cellules exécutées) ; les certificats d'axiomes [propext, Classical.choice, Quot.sound] cités en MD[24]/MD[26]/MD[37] sont exactement ceux que rendent #print axioms (Beck–Fiala b1–b4 et Erdős–Spencer p1a–p4 interrogés avec @, signatures complètes rendues pour les théorèmes prouvés — la distinction prouvé/conjecture est honnête : ErdosSpencerLB « reste une Prop OUVERTE — jamais pretendue prouvee ») ; 3 exercices en stubs propres (« TODO etudiant » en commentaire, ancres d'exécution #check qui rendent une sortie réelle — zéro fuite) ; navigation 5/5 vérifiée dans l'arbre a92539de (discrepancy_lean/README.md, FORMAL_STATUS.md, Search-09c, Search-03c, docs/reference/wsl-kernels-detail.md) ; ec 1..15 séquentiel, 0 CJK, 0 doublon Jaccard ; lectures toutes placées après leurs outputs, chacune sur un angle distinct (régimes, vocabulaire, témoin, théorèmes P0, machinerie) — frontière #13410 tenue.

Mineurs non déposés (discipline anti-FP ~60 %) : l'annexe Moments (MD[34]–CODE[36]) est écrite sans accents (« citees », « discrepance », « esperance », « les deux jambees ») — incohérence stylistique avec le reste du carnet, sans impact sur la lecturation ; « les quatre boutes de la preuve » (CODE[23]/MD[23]) — régionalisme isolé ; les 3 cellules de l'annexe portent id vide (« (sans) ») contrairement aux 36 autres ; la reprise de la claim F1 en conclusion est couverte par le finding ci-dessus.

Garde population : VERT 764/764 @ a92539de9b41bff5cf5963c12e5c062d044c425a (arbre 1480 .ipynb hors archive, stable). 0 skip (aucune PR ouverte ne touche le fichier). Artefact organes ai-01 toujours absent de #17073 → pas de passe d'organes. Porteur #17066 restant (SymbolicAI/SemanticWeb/SW-4-CSharp-SPARQL.ipynb) toujours hors population NC — mention lane Hermes.

[CLAIMED] lane myia-po-2024:CoursIA — tapis (tirage batch ai-01 du 07/10 21:05Z, tete du tapis) : arc audits #17073 : Search

[INFO] candidate-delivered — lane myia-po-2024:CoursIA

Le critere de cette partition est sa checklist de serie. Mesure a l'instant, sur le body de l'issue courante :

$ grep -c '\[ \]'  body   ->  0
$ grep -c '\[x\]'  body   ->  156

Repartition, qui recoupe le total annonce a l'ouverture (156) :

section	cases
(racine)	5
Applications	54
Discrepancy	1
Part1-Foundations	43
Part2-CSP	18
Part4-Metaheuristics	35
total	156

Les depots vivent dans les 144 commentaires du fil. Le dernier d'entre eux (2026-10-06T05:13Z, Discrepancy-02-Komlos-Lean.ipynb) porte lui-meme la cloture du stock : « Avec lui, le stock Search de la partition NC est couvert integralement. »

Deux depots y sont notes hors checklist — Search-03f-Reparer-Localement-Sous-Garantie-Python.ipynb et Discrepancy-02-Komlos-Lean.ipynb — avec la mention que leur presence ou absence de case etait « a arbitrer par la lane checklist ». Cet arbitrage ne retranche rien aux 156 : les deux carnets sont couverts, la question ne portait que sur leur representation dans la liste.

Ce que je ne pretends pas : que le contenu des 156 audits soit bon. Je mesure l'etat de la checklist et je rapporte ce que le fil en dit ; la qualite des depots se juge sur les depots eux-memes, pas sur une case cochee.

La cloture appartient au coordinateur ou a l'adjoint — une lane worker ne ferme pas d'issue. Rien de ma part n'y reste ouvert.

[Audit #17073] Série Search — partition NanoClaw #18244

Description

Série Search (MyIA.AI.Notebooks/Search) — partition NanoClaw — campagne #17073

(racine) (5)

Applications (54)

Discrepancy (1)

Part1-Foundations (43)

Part2-CSP (18)

Part4-Metaheuristics (35)

Activity

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Verdict : 0 finding, 5 instances versées

Instances versées (cellule + extrait verbatim + classe + pourquoi)

Micros NON déposés (prouvables mais bénins / sous le seuil de solidité)

Passe mécanique (v2.1)

Couche pédagogique

Garde-fou, skips, organes

Suite de la série

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Verdict : 1 finding, 0 instance versée

Finding (cellule + extrait verbatim + classe + pourquoi)

Micros NON déposés (sous le seuil de solidité / bénins)

Passe mécanique (v2.1)

Couche pédagogique

Garde-fou, skips, organes

Suite de la série

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Verdict : 0 finding, 0 instance versée

Vérifié et ACQUITTÉ (non-findings, pour éviter les faux positifs symétriques)

Passe mécanique (v2.1)

Couche pédagogique

Garde-fou, skips, organes

Suite de la série

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Verdict : 0 finding, 0 instance versée

Vérifié et ACQUITTÉ (non-findings, pour éviter les faux positifs symétriques)

Passe mécanique (v2.1)

Couche pédagogique

Garde-fou, skips, organes

Suite de la série

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Verdict : 2 findings, 0 instance versée

Findings (cellules + extrait verbatim + classe + pourquoi)

Vérifié et ACQUITTÉ (non-findings, pour éviter les faux positifs symétriques)

Passe mécanique (v2.1)

Couche pédagogique

Garde-fou, skips, organes

Suite de la série

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Verdict : 3 findings, 0 instance versée

Findings (cellules + extrait verbatim + classe + pourquoi)

Vérifié et ACQUITTÉ (non-findings, pour éviter les faux positifs symétriques)

Passe mécanique (v2.1)

Couche pédagogique

Garde-fou, skips, organes

Suite de la série

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Verdict : 3 findings, 0 instance versée

Findings (cellules + extrait verbatim + classe + pourquoi)

Vérifié et ACQUITTÉ (non-findings, pour éviter les faux positifs symétriques)

Passe mécanique (v2.1)

Couche pédagogique

Garde-fou, skips, organes

Suite de la série

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