[jsboige]

Grain: MED/notebook-python — lane myia-po-2025:CoursIA — prev: MED/notebook-python #22175

Résumé

Image 05-0c Low-Complexity-Art (05-History) passe le plancher de densité pédagogique : 935 → 1219 c/cell (plancher 1200), par quatre ajouts ancrés sur les sorties et sources réelles du carnet — markdown-only, aucune cellule code modifiée.

Les quatre ajouts

1. Transition du vocabulaire au prix (entre le catalogue et gamma_bits, cellules consécutives) : le catalogue fixe le vocabulaire (1463 cercles numérotés par rayon décroissant), gamma_bits le prix de chaque mot — code préfixe auto-délimité de longueur 2⌊log₂ n⌋+1 (gamma(1)=1, gamma(13)=7, gamma(44)=11, gamma(1000)=19, sorties réelles) ; et le point que la validité du schéma ne dépend pas de l'ordre de numérotation mais son économie si — la convention « par rayon décroissant » met les cercles recommandés en tête de tarif (le papier n'impose que « déterministe, par exemple dans le sens horaire », rappelé dans le docstring).
2. Ce que le contrôle isole (entre le contre-exemple et le tirage hasard, cellules consécutives) : lecture expérimentale en miroir — le contre-exemple faisait varier le matériau (rosace en grains de rayon 1/16), le contrôle fixe le matériau (mêmes treize premiers cercles, même budget de sept éléments) et ne laisse varier que l'arrangement ; graine 1997 = tirage rejouable, témoin figé plutôt que moyenne.
3. Framing des trois exercices (le H2 « 7. Exercices » était nu) : ce que chacun mesure — vérification d'énoncé (six ou pas six), plancher de prix de la reconnaissabilité (battre 104 bits), légalité d'opcode avant gain (le miroir envoie-t-il le réseau sur lui-même ?) ; réponse = nombre mesuré, jamais impression.
4. Point de croisement des deux observateurs (append au Lecture §6.2) : amortissement du schéma chiffré — premier dessin 14816+65 = 14881 bits (perd contre les 10144 pixels), deuxième dessin 14816+130 = 14946 contre 2×10144 = 20288 (gagne, écart croissant) ; « facile à enseigner » = amortissement en deux dessins dans ce carnet.

Vérification

• pedagogy_density.py : Below 1200 = 0 (15 cellules code, 18 293 caractères md, 1219 c/cell) ;
• diff : 36 insertions, 2 suppressions (réécriture des dernières lignes des deux cellules appendées) — 0 output / 0 execution_count touchés (markdown-only, C.2 sans re-exécution due) ;
• mojibake : aucune (vérifiée sur le texte décodé) ;
• nouvelles cellules avec ids déterministes (cell-<md5(NBNAME:idx)[:8]>), dernière clé, convention registre ;
• hooks pre-commit : tous Passed ;
• aucun ajout ne duplique les Lectures existantes (17 : arcs du cadre ; 24 : nécessaire-pas-suffisante ; 27 : inversion des classements — les quatre ajouts portent des contenus non lus ailleurs).

See #13410 (tranche densité, série Image ; 02-2 en #22171, 05-2 en #22174, 05-0 en #22175).

🤖 Generated with Claude Code

[github-actions]

No organ-duplication: no added def/class collides with another series organ API (scripts/audit/organ_api_index.yaml).

Detector: python scripts/audit/detect_organ_duplication.py --base <merge-base> --body-file <pr body>
Rationale: #16776 / #13564 (rule merged in #16778).

[github-actions]

G-VAR-2/3 GENRE signals (advisory, non bloquant, #10020).
La lane `myia-po-2025:CoursIA` voit ces signaux actifs sur les mergees du jour (UTC 2026-10-23) :

• TIER-INFLATION : declared LIGHT << effective LIGHT-genre (tally : declared=0 genre=2 cap=2)
• NOTE ([variation] Le label est lane-agregat mais PR-attache : le merge-gate peut HOLD le grain de CONTENU qui remedie au motif #10341) : la PR courante est de classe CONTENU (non LIGHT-genre) et ne contribue pas au motif ci-dessus -- les labels agregees ne sont PAS poses sur cette PR (le merge-gate ne doit pas la HOLD pour ce motif ; le coupable est parmi les grains META de la lane).

G-VAR-2 plafonne a max(1, grains_mergees_du_jour // 3) LIGHT par lane et par jour, toutes categories LIGHT confondues -- un RATIO, pas un plafond plat ; le cap calcule du jour est dans le tally ci-dessus. G-VAR-3 interdit deux genres LIGHT consecutifs. Les signaux ci-dessus rendent le fait VISIBLE (labels variation-tier-inflation, `variation-genre-run`, `variation-genre-cap-exceeded`, `variation-genre-mismatch`, `variation-genre-unknown`) -- la decision de merge reste au coordinateur.

[github-actions]

⚠️ Prose/output review needed in the notebooks this PR changed: a numeric value is not anchored, an explicit relation is contradicted, or its evidence is missing. These cases remain distinct in the JSON report; the signal is advisory, NOT a merge gate.

Scope = notebooks CHANGED in this PR, not the whole corpus. Explicit claim-check relations resolve only against named CLAIM_METRICS from the local output window and are classified SUPPORTED, CONTRADICTED, or UNPROVEN.
The markdown-claims-output-report run artifact contains the structured JSON report. See python scripts/check_markdown_claims_output.py --help for re-running locally.
Detector rationale: c.290 / c.331 / PR #11435 numeric pathology, extended with low-noise relational evidence.

[github-actions]

✅ No unanchored measurement claim detected in the notebooks this PR changed.

Scope = notebooks CHANGED in this PR, not the whole corpus. The stale-claim-report run artifact holds the structured JSON.
Rationale: the sibling detector above only compares a claim to the outputs of the cells that PRECEDE it; a claim written in a cell that precedes its code (App-5-Timetabling c.2/c.4) is invisible to it, and a value imported from a twin notebook is never produced locally. See python scripts/check_stale_claims.py --help.

[github-actions]

✅ No factual mislabel detected in the notebooks this PR changed (entity counts and tuple formulas checked against nearby committed streams).

Scope = notebooks CHANGED in this PR, not the whole corpus. The factual-mislabel-report run artifact holds the structured JSON.
Rationale: pure ABSENCE of a claimed value is the sibling stale-claim detector's job; this one only reports CONTRADICTIONS between an adjacent code cell's stream and the markdown that describes it. See python scripts/check_factual_mislabel.py --help.

[github-actions]

Golden-Set Execution (H.7 P3)

⚠️ Could not read result: ENOENT: no such file or directory, open '/tmp/golden_set_result.json'

[github-actions]

Notebook PR Validation: PASS

• Notebooks checked: 1
• Code cells validated: 15
• Result: All passed

Checks: H.1 (no errors), H.3 (execution_count), C.1 (no banned patterns)
Non-Python kernels (.NET/Lean): C.1 + errors only (execution_count advisory)
QuantConnect notebooks: C.1 + errors only (require QC Cloud for execution)

[myia-ai-01]

Lecture coordinateur sur dossier delegue (lot t15, procedure dossier_procedure.md), verifie a la tete 925b11a : portee, sorties et ancres de prose, reviews et B.0, aucun rouge latest-wins hors advisory. Resume : Densite pedagogique Image 05-0c Low-Complexity-Art (935 -> 1219 c/cell) : 2 cellules de transition ajoutees, Lecture et intro Exercices enrichies -- markdown uniquement.