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{"parentUuid":"06008ead-5bbd-4320-a009-4e9d28373525","isSidechain":false,"attachment":{"type":"skill_listing","content":"- avvia-slave: Comando per lanciare una sessione Claude Code \"slave\" headless con un compito — procedura fissa, nessuna esplorazione. Usare ogni volta che serve avviare una slave, non solo su richiesta esplicita di Mauro (\"crea/avvia una slave che...\").\n- avvio-sessione: Checklist di inizio sessione — identifica l'istanza (Nave/Ufficio), legge memory/MEMORY.md, apre l'hub di archivio/, e su Nave verifica/rilancia sentinelle ed esperti persistenti. Invocare sempre a inizio sessione, idealmente al primo turno — normalmente richiamata da un hook SessionStart, ma va eseguita anche se manca il promemoria dell'hook.\n- chiusura-sessione: Checklist di fine sessione per aggiornare memoria e archivio in modo coerente prima di chiudere — cosa va in memory/MEMORY.md, cosa in archivio/ come storico, cosa in CLAUDE.md, cosa va committato. Usare quando Mauro segnala che sta per chiudere/staccare, o quando si nota che sono passate molte ore/molti argomenti dall'ultimo aggiornamento di memoria.\n- manutenzione-archivio: Scansione meccanica di archivio/ per trovare link rotti, file orfani e hub incompleti — riporta i risultati a Mauro, non corregge nulla in autonomia. Usare su richiesta esplicita di Mauro (\"controlla l'archivio\", \"scansione generale\"), o quando ci si accorge di disordine strutturale mentre si lavora su un'altra cosa.\n- processa-promemoria: Intercetta i promemoria che Mauro scrive su Apple Reminders (arrivano su Microsoft To Do tramite l'account agganciato) e li smista al volo in conversazione — thread in memory/MEMORY.md se serve una casa architetturale, o li lascia dov'è (Attività/Outlook Calendar restano la fonte viva). Consulta anche il calendario (stesso account) per contesto su scadenze/impegni. Modello: check-in periodico, non per-item — usare quando Mauro segnala di aver aggiunto promemoria, chiede di controllare Reminders/calendario, a inizio sessione (passo 5 di `avvio-sessione`), o quando un messaggio inizia con `@gate` (bypassa Reminders, il testo va processato con lo stesso triage).\n- design: Create a design canvas - a multi-artboard visual design published as an Artifact that runs Claude Design's canvas editor (an early preview of Claude Design inside Claude Code). You DRAFT the design as .dc.html artboards laid out on one pan/zoom canvas; where saving is enabled for the user's account they refine every element visually (click-to-select, a properties panel, inline text editing, undo/redo) and Save publishes a new version for everyone, otherwise they get a view-and-export (PNG/PDF) preview of your draft. Good for UI mockups and screen flows, landing pages, marketing and social graphics, and print pieces - posters, flyers, brochures as single-page artboards; memos and reports as one flowing artboard. Use when someone wants a design, mockup, wireframe, UI or screen design, landing page, poster, flyer, brochure, banner, card, one-pager, or any visual layout they would rather tweak by hand than in code. Only for CREATING or re-seeding a canvas; an existing one is edited in its published Artifact.\n- dataviz: Use this skill whenever you are about to create ANY chart, graph, plot, dashboard, or data visualization, in ANY output medium — an HTML or React artifact, inline SVG, plotting code in any library (matplotlib, plotly, d3, Recharts, …), an image/PNG you will render and upload, or a chart shared into Slack. Read it BEFORE writing the first line of chart code, choosing chart colors, building a stat tile / meter / KPI row, or laying out a dashboard. When the destination is a first-party document connector (host-designated, never self-described) that renders live charts, hand it the rows (inline, or as an uploaded data file the chart cites) rather than a rendered PNG/SVG — a picture of a chart loses hover, data inspection and per-value comments. Produces visualizations that read as one system — elegant, accessible, consistent in light and dark — using a brand-neutral placeholder palette you swap for your own. Teaches a design-system-agnostic method: a form heuristic, a color formula with a runnable validator, mark specs, and interaction rules. A validated default palette is documented in `references/palette.md` — swap that file's values for your brand's. Triggers on: \"chart\", \"graph\", \"plot\", \"data viz\", \"visualization\", \"dashboard\", \"analytics\", \"visualize data\", \"categorical colors\", \"sequential / diverging palette\", \"stat tile\", \"sparkline\", \"heatmap\", \"legend\", \"axis\", \"tooltip\", \"chart colors\", \"color by series\".\n- artifact-design: Design guidance and fundamentals for Artifacts. - Load before writing any artifact, including a skill-instructed Markdown one - Markdown is never a shortcut past the design pass.\n- artifact-diagramming: Diagramming know-how for Artifacts - when a picture earns its place, how to draw one that shows the real mechanism, and the inline-SVG mechanics that keep it legible in both themes.\n- artifact-capabilities: Runtime capabilities a published Artifact page can be granted — behavior static HTML cannot provide on its own, such as the page reading live or connected data, remembering what people do on it (a poll, a sign-up sheet, a checklist, a document edited in place — it saves new versions of itself), keeping state shared across viewers, knowing who is viewing, asking Claude a question of its own, storing files people add, or handing the viewer a file to save. Serves this user's live capability roster and the typed call definitions. Load it whenever the user asks for an artifact needing any such runtime behavior.\n- update-config: Use this skill to configure the Claude Code harness via settings.json. Automated behaviors (\"from now on when X\", \"each time X\", \"whenever X\", \"before/after X\") require hooks configured in settings.json - the harness executes these, not Claude, so memory/preferences cannot fulfill them. Also use for: permissions (\"allow X\", \"add permission\", \"move permission to\"), env vars (\"set X=Y\"), hook troubleshooting, or any changes to settings.json/settings.local.json files. Examples: \"allow npm commands\", \"add bq permission to global settings\", \"move permission to user settings\", \"set DEBUG=true\", \"when claude stops show X\". For simple settings like theme/model, suggest the /config command.\n- keybindings-help: Use when the user wants to customize keyboard shortcuts, rebind keys, add chord bindings, or modify ~/.claude/keybindings.json. Examples: \"rebind ctrl+s\", \"add a chord shortcut\", \"change the submit key\", \"customize keybindings\".\n- code-review: Review the current diff, or a PR number/branch/path target, for correctness bugs and reuse/simplification/efficiency cleanups at the given effort level (low/medium: fewer, high-confidence findings; high→max: broader coverage, may include uncertain findings; ultra: deep multi-agent review in the cloud); with no level given, it reuses the level you typed last. Pass --comment to post findings as inline PR comments, or --fix to apply the findings to the working tree after the review. For ultra on a GitHub.com PR target, --post asks to post the finished review’s findings to the PR as a single comment from the user’s GitHub account (not a review; the launch dialog still confirms in interactive sessions, while non-interactive mode posts on the flag alone) and --no-post hides that option.\n- simplify: Review the changed code for reuse, simplification, efficiency, and altitude cleanups, then apply the fixes. Quality only — it does not hunt for bugs; use /code-review for that.\n- fewer-permission-prompts: Scan your transcripts for common read-only Bash and MCP tool calls, then add a prioritized allowlist to project .claude/settings.json to reduce permission prompts.\n- loop: Run a prompt or slash command on a recurring interval (e.g. /loop 5m /foo). Omit the interval to let the model self-pace. - When the user wants to set up a recurring task, poll for status, or run something repeatedly on an interval (e.g. \"check the deploy every 5 minutes\", \"keep running /babysit-prs\"). Do NOT invoke for one-off tasks.\n- schedule: Create, update, list, or run scheduled cloud agents (routines) that execute on a cron schedule. - When the user wants to schedule a recurring cloud agent, set up automated tasks, create a cron job for Claude Code, or manage their scheduled agents/routines. Also use when the user wants a one-time scheduled run (\"run this once at 3pm\", \"remind me to check X tomorrow\").\n- claude-api: Reference for the Claude API / Anthropic SDK — model ids, pricing, params, streaming, tool use, MCP, agents, caching, token counting, model migration.\nTRIGGER — read BEFORE opening the target file; don't skip because it \"looks like a one-liner\" — whenever: the prompt names Claude/Anthropic in any form (Claude, Anthropic, Fable, Opus, Sonnet, Haiku, `anthropic`, `@anthropic-ai`, `claude-*`, `us.anthropic.*`, `[1m]`); the user asks about an LLM (pricing/model choice/limits/caching) — never answer from memory; OR the task is LLM-shaped with provider unstated (agent/MCP/tool-definition/multi-agent/RAG/LLM-judge/computer-use; generate/summarize/extract/classify/rewrite/converse over NL; debugging refusals/cutoffs/streaming/tool-calls/tokens).\nSKIP only when another provider is being worked on (overrides all triggers): OpenAI/GPT/Gemini/Llama/Mistral/Cohere/Ollama named in the query; OR `grep -rE 'openai|langchain_openai|google.generativeai|genai|mistralai|cohere|ollama'` over the project hits (run this grep FIRST if no provider named — don't Read the file).\n- run: Launch and drive this project's app to see a change working. Use when asked to run, start, or screenshot the app, or to confirm a change works in the real app (not just tests). First looks for a project skill that already covers launching the app; otherwise falls back to built-in patterns per project type (CLI, server, TUI, Electron, browser-driven, library).\n- init: Initialize a new CLAUDE.md file with codebase documentation\n- security-review: Complete a security review of the pending changes on the current branch","skillCount":21,"isInitial":true,"names":["avvia-slave","avvio-sessione","chiusura-sessione","manutenzione-archivio","processa-promemoria","design","dataviz","artifact-design","artifact-diagramming","artifact-capabilities","update-config","keybindings-help","code-review","simplify","fewer-permission-prompts","loop","schedule","claude-api","run","init","security-review"]},"type":"attachment","uuid":"b8b6c8af-967a-41c8-8a32-14735308602d","timestamp":"2026-09-09T09:54:16.799Z","sessionKind":"bg","userType":"external","entrypoint":"cli","cwd":"/mnt/ssd/data/Dropbox/adrian/scripts/slave-sentinels/expert-data","sessionId":"1a95f802-3308-4d27-be2b-ca49f7d0902f","version":"2.1.251","gitBranch":"master"}
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Non contiene l'architettura del progetto app PowerBricks, quella vive in Mauro/lavoro/lavoro-python-ecosistema/PowerBricks.md\"\n4\tmetadata:\n5\t  type: project\n6\t---\n7\t\n8\tConoscenza di dominio sui dati ICR (diritti, anagrafica, edizioni, linker, mediatrack — oggi letti via MyICR_Suite), costruita insieme a Mauro a partire dal 2026-07-17. **(30/08/2026) Letta all'avvio dall'esperto persistente `expert-data`** (`scripts/slave-sentinels/expert-data/CLAUDE.md`) — il subagente `data-expert` che la leggeva prima è stato dismesso lo stesso giorno (preferenza di Mauro per istanze persistenti/nominabili invece di subagenti), il suo ruolo di consultazione è assorbito da `expert-data`. Letta anche da Claude.ai via `mcp-query` (mirror Drive \"SecondBrain\").\n9\t\n10\t**Why:** una fonte di conoscenza sola-lettura sui dati (mirror SQLite/parquet lato Nave) dedicata alla business logic reale del dominio ICR — non legata a un singolo applicativo (MyICR_Suite oggi, PowerBricks se costruito domani, o altro in futuro). Base per il futuro PowerBricks ufficio e per un eventuale accesso di Elon ai dati — deve restare affidabile anche crescendo in autonomia.\n11\t\n12\t**Nota storica (04/08/2026)**: questo file e il subagente si chiamavano `powerbricks-expert`/`powerbricks.md` — rinominati perché il nome lasciava intendere \"esperto del progetto app PowerBricks\", mentre lo scope reale è il dominio dati ICR, agnostico rispetto a quale applicativo lo consulta (vedi `project_alleggerimento_elon.md` per la distinzione fatta lo stesso giorno tra `flussi-expert` = percorso dei dati e questo = significato dei dati).\n13\t\n14\t**How to apply:** Adrian scrive qui direttamente durante una sessione di lavoro sul dominio dati, in parallelo alla conversazione (non è un output da approvare voce per voce) — `expert-data` oggi è sola lettura, segnala eventuali scoperte ma non scrive qui direttamente (vedi `archivio/Adrian/riferimento/claude-cli-headless.md`, criterio operativo/architetturale). Ogni voce porta un tag di stato: `[CONFERMATO]` (validato in conversazione con Mauro/Adrian) o `[IPOTESI]` (dedotto da schema/dati, non ancora validato) — il tag è quello che rende il documento affidabile anche senza revisione a ogni riga. Sezioni vuote finché non emerge conoscenza reale.\n15\t\n16\t## Due binari — PowerBricks classico vs PowerBricks LLM (Mauro, 2026-07-30)\n17\t\n18\t`[CONFERMATO]` — Mauro tiene esplicitamente **due prodotti separati, non due fasi dello stesso**:\n19\t- **PowerBricks classico** — uso ufficio/colleghi: query builder visuale Blockly→JSON→SQL, **zero LLM**, 100% locale (architettura completa in `Mauro/lavoro/lavoro-python-ecosistema/PowerBricks.md`, posizionamento strategico in `Mauro/lavoro/lavoro-progetti-strumenti.md`). Questo è quello che si distribuisce.\n20\t- **PowerBricks LLM** — **solo sperimentazione**, mai distribuito ai colleghi. **È lo stesso progetto già chiamato NL query prototype** (l'\"asso coperto personale\" di Mauro, stesso layer semantico condiviso col classico) — non un'evoluzione, un rinominamento: \"PowerBricks Plus\"/NL query prototype/PowerBricks LLM sono la stessa cosa, il nome si è solo assestato nel tempo.\n21\t\n22\t`[CONFERMATO — architettura candidata, non ancora scoping tecnico definitivo]` — Il 30/07 Mauro ha portato una proposta concreta per il ramo LLM: webapp vocale basata su **OpenAI Realtime API + WebRTC** (bassa latenza, gestione nativa di eco/interruzioni) con **function calling** per instradare i comandi vocali su azioni reali. Pattern: backend genera un token effimero (la API key OpenAI non è mai esposta al client) → il browser apre una peer connection WebRTC diretta con `api.openai.com` (audio + un data channel `oai-events` per eventi JSON) → il modello riconosce l'intento e emette una function call → il frontend esegue l'azione vera (nel caso PowerBricks: query sul layer semantico) e rimanda l'esito → il modello risponde a voce. Documento di riferimento portato da Mauro (con contributo Gemini): `proposta_webapp_vocale_openai.md`. Nato come idea la notte del 17/18 luglio nel contesto \"come parlare con Adrian a voce su iPhone\", poi riletto come modulo riusabile per PowerBricks. Da riprendere quando si vorrà scoping reale (quali funzioni esporre, routing verso il layer semantico condiviso col classico, latenza, costo per query).\n23\t\n24\t## Architettura app PowerBricks classico — spostata (04/08/2026)\n25\t\n26\tNon più qui: l'architettura/design del progetto app PowerBricks (specifica tecnica, discrepanza sulla join, domande aperte, scorporo da MyICR_Suite) vive ora in `Mauro/lavoro/lavoro-python-ecosistema/PowerBricks.md` — è farina del sacco di Mauro (progetto di lavoro), non conoscenza di dominio dati. Questo file (`data-expert.md`) resta la KB sulla **business logic dei dati as-is** (diritti, veg, tipologie, join tra dataset) — leggila per quello, non per l'architettura applicativa.\n27\t\n28\t## Principio generale — macroanalisi, non gestionale\n29\t\n30\t`[CONFERMATO]` (Mauro, 2026-07-17) — La maggior parte delle analisi richieste saranno **macroanalisi**, non un gestionale che richiede valori esatti al singolo record. **Alcune approssimazioni sono accettabili**: non serve inseguire la precisione perfetta su ogni edge case (es. i 277 prodotti con anno variabile, i 568 politipologici, singoli record anomali) quando l'obiettivo è un quadro d'insieme corretto nell'ordine di grandezza. Questo non significa essere sciatti sui dati o smettere di segnalare `[IPOTESI]` vs `[CONFERMATO]` — significa calibrare lo sforzo: le convenzioni di semplificazione già stabilite (edizione 1 di default, rifer-only, un solo campo per paesi/genere) esistono proprio per questo, e non è necessario cercare ulteriore precisione oltre quella salvo richiesta esplicita.\n31\t\n32\t## Convenzioni di presentazione output\n33\t\n34\t`[CONFERMATO]` (Mauro, 2026-07-17):\n35\t- **Per domande che potrebbero restituire liste lunghe**: nel dubbio, dare prima un dato di sintesi (conteggio/aggregato), e offrire il dettaglio solo su richiesta — non buttare subito l'elenco completo.\n36\t- **\"ALTRI\" (o qualsiasi valore residuo/aggregato di categorie minori) va sempre messo in coda** in una tabella raggruppata, indipendentemente dal suo valore numerico — non va ordinato per quantità insieme alle altre righe.\n37\t- Quando si raggruppa su un campo che ha una convenzione \"solo primo campo\" (paesi_produzione1, genere1), segnalarlo sempre esplicitamente (v. sopra).\n38\t- **Numeri allineati a destra nelle tabelle** (convenzione simil Excel) — in markdown, usare la sintassi di allineamento colonna (`---:`) sulle colonne numeriche.\n39\t\n40\t## Schema — tabelle note\n41\t\n42\t*(da popolare: struttura, chiavi, relazioni tra LINKER_REPOSITORY, LINKER_VALUTAZIONE, OTT_EXT, OTT, AnagraficaMedia, Distributori, OmdbData, Contesti, product_annotations — mirror SQLite non ancora esplorati in questa sessione)*\n43\t\n44\t### Nota metodologica — accesso ai parquet\n45\t\n46\t`[CONFERMATO]` (2026-07-17) — I parquet in `PYTHON/MyICR_Suite/local_db/parquet/` si leggono con `/mnt/ssd/data/Dropbox/adrian/tools/data-expert/venv/bin/python` + `duckdb.connect(':memory:').execute(f\"... read_parquet('{path}') ...\")`. Il modulo `pandas`/`numpy` NON è installato in quel venv → `.fetchdf()` fallisce con `ModuleNotFoundError: numpy`; usare sempre `.fetchall()` + `DESCRIBE SELECT ...` per gli schemi. Gotcha osservato: `matched` risulta una parola quasi-riservata per il parser DuckDB in questa versione (errore di sintassi come alias di colonna in certe query con subquery multiple) — usare alias tipo `mtc` per evitare il problema.\n47\t\n48\t**Chiarito 30/07/2026 — non è lo stesso canale del relay di sola lettura, oggi su `gate-ufficio` (migrato 28/08/2026 dal vecchio Frank-relay).** `tools/data-expert/venv` è locale alla Nave: interroga i parquet **già sincronizzati** via Dropbox, nessun ponte, nessuna attesa. Il canale `gate-ufficio` (azione `duckdb_query`, v. `flussi-expert.md` sezione \"Protocollo gate-ufficio\") è un canale diverso e più lento (~30s, file-based) usato solo da `flussi-expert` per raggiungere dati **non presenti sulla Nave** (`I:\\SOFTWARE\\SCHEDULATORE\\...`). `data-expert` non usa quel canale — non gli serve, lavora solo su dati già locali. I due meccanismi sono complementari, non ridondanti: eliminare il venv locale costringerebbe ogni query, anche su dati già disponibili, a passare dal giro lento via `gate-ufficio`.\n49\t\n50\t`PYTHON/MyICR_Suite/local_db/parquet/parquet_agg/` **non esiste** al 2026-07-17 (contraddice l'istruzione base che lo dava per presente) — `emesso_agg.parquet` e `custom_agg.parquet` non trovati nel filesystem attuale. Da verificare in una prossima sessione se il path è cambiato o se gli aggregati non sono ancora stati generati.\n51\t\n52\t**Provenienza sistema sorgente (Mauro, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` — tutti i parquet in questa cartella arrivano da **OnAir** (sistema aziendale Mediaset), **eccetto** `gemma.parquet`, `imdb_full.parquet`, `reti_cluster.parquet` (fonti diverse). \"rifer\" è il nome comune del codice prodotto in OnAir (v. glossario).\n53\t\n54\t### Dataset esplorati in questa sessione (schema + cardinalità)\n55\t\n56\t`[CONFERMATO]` (2026-07-17, via DuckDB `DESCRIBE`/`COUNT(*)` diretti sui parquet)\n57\t\n58\t| File | Righe | Colonne principali | Note |\n59\t|---|---|---|---|\n60\t| `scelte_rete.parquet` | 9.599 | `prodotto` (INT), `codice_rete` (VARCHAR, es. B6/KI/7C), `slot` (VARCHAR, es. \"MA\", \"PT E\", \"PT G\") | Mapping prodotto→rete+slot di palinsesto. `[IPOTESI aperta, 2026-07-17]`: il codice `ParquetToAccessWeekly/core/custom_anagrafica.py` (flussi-expert) usa una colonna `s.rete`/`s.tipologia`/`s.stagione` su questo stesso parquet con valori estesi (es. `'CANALE 5'`, `'CINE34'`, `'RETEQUATTRO'`) — colonne non censite nel campione originale (solo `prodotto`/`codice_rete`/`slot` erano state osservate). Lo schema reale di `scelte_rete.parquet` è quindi più ricco di quanto documentato qui — da riverificare con `DESCRIBE` completo. |\n61\t| `reti_cluster.parquet` | 36 | `codice_rete`, `rete_6chr`, `rete_2chr`, `rete_estesa`, `cluster_rete` | Anagrafica reti — dimensionale piccola, mappa i codici brevi (es. `B6`→`CINE34`, cluster `MED. TEM.`) usati altrove (scelte_rete, emesso). **Terza codifica scoperta (2026-07-17, da codice pipeline)**: esiste ANCHE un set di codici legacy VBA a 2 caratteri, diverso sia da `codice_rete` (B6/KI/7C) sia da `rete_estesa` (CINE34) — usato solo per l'output legacy `SC_RETE_SINTESI`: `CANALE 5→C5`, `ITALIA 1→I1`, `RETEQUATTRO→R4`, `LA 5→L5`, `IRIS→IR`, `CINE34→C34`, `TWENTYSEVEN→C27`, `ITALIA 2→I2`, `20→20`, `FOCUS→FO`, `TOP CRIME→TC`. **Attenzione**: tre sistemi di codifica rete coesistono (codice_rete tipo B6, rete_estesa tipo CINE34, codice legacy tipo C34) — non confonderli tra loro, contesti diversi usano codifiche diverse.\n62\t| `osservatorio.parquet` | 34.306 | `codice`, `imdb`, `titolo`, `paese`, `genere`, `tipologia`, `subgenere`, `anno`, `rete`, `platform`, `stato`, `produttore`, `regia`, `cast`, `episodi`, `durata`, `giorno_ora`, `trama`, `note_programmazione`, ... | Tutto VARCHAR (anche numeri/date come stringa). Sembra un dataset di \"osservazione mercato/palinsesto\" (titoli visti su reti terze, non necessariamente Mediaset) — non ancora chiaro il suo ruolo nel flusso di business |\n63\t| `cast.parquet` | 1.774.501 | `prodotto` (INT), `ruolo`, `descr_ruolo` (es. FOTOGRAFO, MONTATORE, COSTUMISTA), `progr_ruolo`, `progr_cast`, `nome`, `cognome`, `ccprodtip` | Cast/troupe per prodotto (non per edizione) — un prodotto ha molte righe cast |\n64\t| `imdb.parquet` | 110.631 | `codice` (INT), `riferimento_imdb` (VARCHAR, es. `tt0068446`) | Mapping codice prodotto interno → id IMDb |\n65\t| `imdb_full.parquet` | 1.280.205 | `IMDB_CODICE`, `TIPOL`, `TO` (titolo originale), `TI` (titolo italiano?), `DUR`, `ANNO`, `GENERE`, `VOTO`, `VOTANTI`, `REGISTA`, `CAST` | Sembra un dump/mirror locale del dataset pubblico IMDb (dimensioni compatibili con IMDb non-Mediaset-specific) |\n66\t| `gemma.parquet` | 51.921 | prefissi `A_*` (acquisizione: stato, titolo, data, distributore, tipologia, autore/regista, cast, codice prodotto, cod imdb, episodio, supporto, deadline, note...) e `V_*` (valutazione/screening: stato + colonne per rete — C5, I1, R4, LA5, I2, IRIS, TOP, FOC, C20, CI34, C27, CIN, INF, EMO, ENE, COM, STO, CRI, ACT) | Sembra il tracking di acquisizioni/screener di prodotti in valutazione (prima ancora di diventare \"prodotto\" Mediaset a tutti gli effetti) — le colonne V_* per rete ricordano gli stessi codici rete/cluster di `reti_cluster` e `scelte_rete` (IRIS, C20, ecc.) `[IPOTESI]` |\n67\t\n68\t### Verifica chiave (prodotto, edizione) su prodotti.parquet\n69\t\n70\t`[CONFERMATO]` (2026-07-17) — `prodotti.parquet` ha 226.125 righe e 226.125 combinazioni distinte di `(prodotto, edizione)`: **è una chiave univoca**, zero duplicati (`GROUP BY prodotto, edizione HAVING COUNT(*)>1` → 0 righe). `prodotto` da solo NON è univoco (208.818 valori distinti su 226.125 righe) → un `prodotto` può avere più `edizione` (edizioni multiple = probabilmente doppiaggi/versioni/rimontaggi dello stesso titolo). `prodotti.parquet` è la tabella dimensionale prodotto+edizione, confermata.\n71\t\n72\t### Struttura diritti.parquet — osservazione diretta (non ancora business logic)\n73\t\n74\t`[CONFERMATO]` (2026-07-17, osservazione diretta di record) — `diritti.parquet` ha **75 colonne** (non 60+ come stimato inizialmente), non 51.378 di cui verificate cardinalità+join sotto. Struttura:\n75\t- Blocco base per riga-diritto: `id_diritto` (BIGINT, PK), `prod`, `ediz` (→ prodotti), `tipologia`, `d_t` (visto: solo valori `D`/`T`), `ragsoc_distr` (ragione sociale distributore), `perc` (percentuale, es. 100.0), `pass_cons`/`pass_cons_tot`/`pass_eff`/`pass_eff_tot` (DOUBLE — passaggi consentiti vs effettivi, totale vs per-riga? `[IPOTESI]`), `decr`/`scad` (date di decorrenza/scadenza del diritto), `causale` (codice VARCHAR tipo '01','03','20'...), `flag_inib` (S/null — flag inibizione), `decr_inib`/`scad_inib` (date inibizione), `contratto` (INT, id contratto), `riga` (INT, riga nel contratto), `situazione` (INT, molti valori distinti: 1,3,6,10,11,12,15,16,18,19,23,27,32,66,80,82,84,86,181,361 — codice di stato del diritto `[IPOTESI]`), `fr_rr` (visto: F/R/M/S/null — probabile Free/Rete? o First-Run/Repeat-Run `[IPOTESI]` da validare)\n76\t- **Blocco \"WIN\" ripetuto 9 volte** (`_WIN_1` … `_WIN_9`): `CONTRAENTE_WIN_n`, `DECR_WIN_n`, `SCAD_WIN_n`, `CAUSALE_WIN_n`, `CAUSALE_INIBIZIONE_WIN_n`, `NOTE_WIN_n` — 9 \"finestre\" (window di sfruttamento/cessione?) associate allo stesso diritto, tipicamente valorizzate solo le prime N (es. record osservato con WIN_1..WIN_3 popolati con `CONTRAENTE_WIN=BUENAV`, decorrenze annuali consecutive 2007→2008→2009, `CAUSALE_INIBIZIONE_WIN='BLOCCO WINDOW RETI FREE'`, `NOTE_WIN='CESSIONE A DISNEY CHANNEL'`) — pattern che suggerisce **cessioni/sub-licenze del diritto a terzi per finestre temporali successive**, con causale di inibizione che blocca lo sfruttamento su reti free durante quella finestra. `[IPOTESI] — da validare con chi conosce la regola reale, massima cautela`\n77\t- Molti diritti \"semplici\" (osservati id 1, 2) hanno tutte le colonne WIN_* a NULL — il pattern multi-finestra non è la norma, è un caso particolare (cessioni/co-produzioni?)\n78\t- **Priorità (2026-07-17, indicazione di Mauro)**: il blocco WIN è importanza secondaria — da tralasciare completamente per ora, focus su altre parti dello schema diritti/business logic.\n79\t\n80\t### diritti_enrich.parquet\n81\t\n82\t`[CONFERMATO]` (2026-07-17) — 51.378 righe, chiave `id_diritto` univoca, **match 1:1 completo con `diritti.parquet`** (51.378=51.378, join perfetto). Colonne: `id_diritto`, `fornitore_cluster` (VARCHAR, es. `'altro'`), `ESCLUSIVO_TEM` (BOOLEAN, es. `False`). Sembra un arricchimento derivato a valle (clustering fornitore + flag esclusività temporale) calcolato dalla pipeline, non dato sorgente. `[IPOTESI]`\n83\t\n84\t### emesso_enrich.parquet\n85\t\n86\t`[CONFERMATO]` (2026-07-17) — 8.821.773 righe (stessa cardinalità di `emesso.parquet`). Colonne: `rete`, `data_emissione`, `ora_inizio`, `fornitore_diritto`, `fornitore_cluster`, `is_primetime_main` (INT/flag), `timestamp_normalizzato`, `prima_visione_recalc`. Arricchimento calcolato su `emesso` — nota: la chiave di join con `emesso` non è un id esplicito ma probabilmente `(rete, data_emissione, ora_inizio)` — da verificare in una prossima sessione se è sufficiente a garantire univocità del join.\n87\t\n88\t## Come si collegano i dataset — mappa dei join (verificati)\n89\t\n90\t`[CONFERMATO]` (2026-07-17, verifica diretta via JOIN DuckDB — tassi di match calcolati su valori DISTINCT)\n91\t\n92\t| Join | Chiave | Copertura | Interpretazione |\n93\t|---|---|---|---|\n94\t| `diritti.(prod,ediz)` → `prodotti.(prodotto,edizione)` | prod+ediz | **31.142 / 31.142 = 100%** | Ogni combinazione (prod,ediz) presente in diritti esiste in prodotti. Join pulito, prodotti è davvero la dimensionale di riferimento |\n95\t| `diritti.prod` → `prodotti.prodotto` (solo prod) | prod | 30.314 / 30.314 = 100% | idem, anche ignorando edizione |\n96\t| `diritti_enrich.id_diritto` → `diritti.id_diritto` | id_diritto | 51.378 / 51.378 = 100% | arricchimento 1:1 puro |\n97\t| `emesso.(prodotto,edizione)` → `prodotti.(prodotto,edizione)` | prod+ediz | 131.209 / 131.219 = **99,99%** (10 combinazioni orfane) | quasi completo, minime eccezioni — possibile disallineamento temporale pipeline (emesso più aggiornato di prodotti, o viceversa) `[IPOTESI]` |\n98\t| `cast.prodotto` → `prodotti.prodotto` | prodotto | 123.824 / 123.826 = **99,998%** | quasi completo |\n99\t| `scelte_rete.prodotto` → `prodotti.prodotto` | prodotto | 6.043 / 6.043 = **100%** | join pulito |\n100\t| `imdb.codice` → `prodotti.prodotto` | codice≡prodotto | 110.627 / 110.631 = **99,996%** | `imdb.codice` è quasi certamente lo stesso spazio-id di `prodotti.prodotto` (non prod+ediz — mapping a livello di prodotto, non di singola edizione) `[IPOTESI]` |\n101\t| `imdb.riferimento_imdb` → `imdb_full.IMDB_CODICE` | tt-code | 89.291 / 100.102 = **89%** | buona ma non totale copertura — `imdb_full` è più recente/ampio (1.28M righe) ma non copre tutti i riferimenti_imdb usati internamente, oppure alcuni tt-code interni sono obsoleti/errati `[IPOTESI]` |\n102\t| `osservatorio.imdb` → `imdb.riferimento_imdb` | tt-code | — | **0 righe di osservatorio hanno `imdb` valorizzato** nel campione controllato in modo utile: la query di join non ha prodotto risultati interpretabili in questa sessione, da riverificare — molte righe hanno `imdb IS NULL` (visto nei sample) |\n103\t| `gemma.A_CODICE_PRODOTTO` → `prodotti.prodotto` | codice≡prodotto | 4.872 / 4.873 = **99,98%** (su 51.921 righe totali, solo 4.873 hanno A_CODICE_PRODOTTO non-null — la maggioranza delle righe gemma NON è ancora collegata a un prodotto Mediaset) | coerente con l'ipotesi che gemma tracci acquisizioni/screener *prima* di diventare prodotto anagrafato — molte righe restano senza codice prodotto perché scartate/non ancora finalizzate `[IPOTESI]` |\n104\t| `ott.mediaset_id` → `prodotti.prodotto` | — | **non testabile come INT**: `mediaset_id` ha formato `M_<numero>` (es. `M_20715`, `M_814004`) — nessun cast diretto a INT riesce (0/54.902 con TRY_CAST semplice). Serve strip del prefisso `M_` prima di confrontare con `prodotti.prodotto` — da rifare in una prossima sessione | namespace diverso, servirebbe normalizzazione esplicita |\n105\t| `boxoffice.prodotto` → `prodotti.prodotto` | prodotto | non ancora verificato il join (solo verificata cardinalità: 39.741 righe, 39.741 prodotti distinti → **un solo record boxoffice per prodotto**, niente edizione in boxoffice) | `incasso`/`spettatori` valorizzati solo per 20.533/20.530 righe su 39.741 (~52%) — molti prodotti hanno boxoffice \"anagrafico\" (stagione, data_debutto, distributore) senza i numeri economici `[CONFERMATO su null-rate]` |\n106\t\n107\t### Sintesi struttura dati emergente `[IPOTESI]`\n108\t\n109\t- `prodotti.(prodotto, edizione)` è la vera tabella dimensionale/anagrafica centrale — quasi tutti i fact table (diritti, emesso, cast tramite prodotto, scelte_rete, imdb) joinano con copertura ≥99,99%.\n110\t- `prodotto` da solo è quasi un id \"titolo/opera\"; `edizione` distingue varianti (doppiaggi/versioni) dello stesso prodotto — coerente con cast e imdb che sono chiavati solo su `prodotto` (il cast non cambia per edizione, l'id IMDb nemmeno).\n111\t- `diritti`/`diritti_enrich` sono il cuore del dominio economico-legale: chi ha il diritto di trasmettere cosa, per quanto, con eventuali cessioni a terzi (blocco \"WIN\").\n112\t- `emesso`/`emesso_enrich` sono il cuore del dominio di messa in onda effettiva (palinsesto storico).\n113\t- `gemma` sembra il livello \"a monte\" di acquisizione/valutazione (pre-prodotto), con l'80%+ delle righe non ancora collegate a un prodotto Mediaset codificato.\n114\t- `ott` vive in un namespace di id separato (`M_<n>`) — probabilmente id di piattaforma streaming Mediaset Infinity/OTT, da riconciliare esplicitamente con `imdb_id` (colonna presente in ott.parquet) piuttosto che con `prodotti.prodotto` direttamente.\n115\t\n116\t## Business logic — diritti\n117\t\n118\t*(da popolare oltre alla struttura osservata sopra — sensibile, richiede validazione esplicita prima di essere data per acquisita. Ipotesi correnti sul pattern WIN_1..9 riportate sopra nella sezione schema, tutte `[IPOTESI]` non validate)*\n119\t\n120\t**Il bacino \"core\" dei diritti = Free+Analogico (2026-07-17, Mauro)**: `[CONFERMATO]` — storicamente, per ICR, i diritti che contano al 100% sono quelli **Free+Analogico**, usati dalle reti Free principali Mediaset (C5/I1/R4 e affini). Il nostro `diritti.parquet` (L2) è filtrato esattamente per riflettere questo bacino (v. `flussi.md`, Passi 16-18, per il dettaglio tecnico e quantitativo del filtro).\n121\t\n122\t**Free+DVB-T — origine e problema noto (Mauro, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` — introdotto ~1-2 anni fa dall'**ufficio diritti/contratti** (stesso ufficio che gestisce anagrafica/emesso OnAir, responsabile **Sara Ragazzi**) per gestire contratti di prodotti trasmissibili su **canali secondari** (non C5/I1/R4), senza coinvolgere ICR. ICR ha dovuto costruire un workaround (la logica `NOT EXISTS` nel filtro L1→L2, v. KB flussi) per far confluire questi prodotti nello stesso bacino evitando duplicati con l'Analogico. **Problema aperto segnalato da Mauro**: oggi **non c'è alcun modo di sapere, guardando `diritti.parquet` o MyICR_Suite/PowerBricks, che un prodotto è arrivato tramite questo canale \"secondario\"** — l'informazione (colonna `piattaforma`) viene rimossa dal filtro. Dovrebbe invece essere sempre esposto che questi prodotti sono \"utilizzabili sui secondary channels\" — candidato concreto per un fix futuro, non ancora implementato.\n123\t\n124\t## Business logic — edizioni\n125\t\n126\t`[IPOTESI]` (2026-07-17) — `edizione` sembra rappresentare varianti dello stesso `prodotto` (es. doppiaggi diversi, rimontaggi, versioni per piattaforma) piuttosto che episodi di una serie — dedotto dal fatto che cast e imdb sono chiavati solo su `prodotto`, non su `(prodotto, edizione)`. Da validare: non ho ancora verificato la semantica esatta guardando `prodotti.parquet` per un singolo `prodotto` con più `edizione` fianco a fianco.\n127\t\n128\t## prodotti.parquet — approfondimento (sessione 2026-07-17, seconda sessione)\n129\t\n130\t### Schema completo\n131\t\n132\t`[CONFERMATO]` — 226.125 righe, 25 colonne totali (non \"60+\" come stimato genericamente nell'istruzione iniziale — quella cifra era probabilmente riferita a `diritti.parquet`, che ha davvero 75 colonne). Chiave univoca `(prodotto, edizione)` già confermata in sessione precedente.\n133\t\n134\t| Colonna | Tipo | Note |\n135\t|---|---|---|\n136\t| `prodotto` | INTEGER | id opera/installment |\n137\t| `edizione` | INTEGER | id variante di montaggio/versione |\n138\t| `program_id` | VARCHAR | **chiave surrogata univoca a livello di riga**: 226.125 valori distinti su 226.125 righe — id tecnico 1:1 con (prodotto,edizione), sembra un id di sistema (forse EPG/palinsesto) `[IPOTESI]` |\n139\t| `titolo_italiano` | VARCHAR | include suffisso `[Ed. N]`/`[ED. N]` per edizioni successive alla prima |\n140\t| `titolo_originale` | VARCHAR | costante tra le edizioni dello stesso prodotto |\n141\t| `descr_edizione` | VARCHAR | descrizione testuale della variante — **campo mai usato operativamente** `[CONFERMATO]` (Mauro, 2026-07-17). Utile solo com'è stato usato finora: per capire retrospettivamente la semantica di `edizione` durante l'esplorazione (v. Pattern A/B sotto), non da includere in filtri/output di analisi richieste |\n142\t| `unico_seriale` | VARCHAR | `U`/`S` — v. sotto |\n143\t| `superserie_descr` | VARCHAR | nome del franchise/saga (v. sotto) |\n144\t| `superserie_id` | INTEGER | id franchise/saga |\n145\t| `superserie_extkey` | VARCHAR | chiave esterna del franchise — 10.079 valori distinti, stesso numero di `superserie_id` distinti → mappa 1:1 con superserie_id, probabile id di un catalogo esterno/legacy `[IPOTESI]` |\n146\t| `stagione` | INTEGER | numero di stagione — proprietà del `prodotto` (v. sotto), quasi sempre valorizzata solo sulla riga `edizione=1` |\n147\t| `durata` | INTEGER | minuti, varia per edizione (lunghezza del taglio) |\n148\t| `cromia` | VARCHAR | enum, v. sotto |\n149\t| `veg` | VARCHAR | enum, v. sotto — **non è \"versione edulcorata/genitori\"**, l'ipotesi di partenza era sbagliata |\n150\t| `num_episodi` | INTEGER | **numero di episodi anagrafici** (non necessariamente coincidente con gli episodi effettivamente andati in onda in `emesso`) — `[CONFERMATO]` (Mauro, 2026-07-17). Fonte variabile: può arrivare dal fornitore o da fonti diverse, quindi non è garantita coerenza/precisione assoluta. Varia per edizione (stesso prodotto confezionato in più/meno episodi tra edizioni diverse) — vale la regola generale: **per default considerare solo l'edizione 1** come standard. |\n151\t| `paesi_produzione1/2/3` | VARCHAR | fino a 3 paesi, **in ordine di importanza decrescente** (`paesi_produzione1` = paese più importante) — `[CONFERMATO]` (Mauro, 2026-07-17). Regola per filtri tipo \"dammi tutti i prodotti con paese=Italia\": per default si considera **solo `paesi_produzione1`**, a meno che non venga richiesto esplicitamente di guardare anche gli altri campi — **ma a differenza della regola analoga su `tipologia`/edizione, qui va sempre segnalato esplicitamente all'utente che si sta considerando solo il primo campo**, così può affinare la richiesta se intendeva includere anche paesi_produzione2/3. `[CONFERMATO]`\n152\t| `anno_produzione` | INTEGER | `[CONFERMATO]` (Mauro, 2026-07-17): `NULL` e `0` sono **equivalenti**, entrambi significano \"campo vuoto/non impostato\" (1.306 NULL + 13.811 a `0` su 226.125 righe) — trattare `0` come NULL in ogni query/filtro. Valori fuori range comune (es. 2027-2029, o 1895-1899) sono **da considerarsi validi se ragionevoli**, non rumore da scartare a priori. Come `tipologia`, una minoranza di prodotti (277 su ~207.525 con anno noto) ha `anno_produzione` diverso tra edizioni — vale la stessa convenzione generale: **considerare sempre solo l'edizione 1**. |\n153\t| `genere1/2/3` | VARCHAR | fino a 3 generi, **stessa convenzione di `paesi_produzione1/2/3`** — ordine di importanza decrescente (`genere1` = più importante), per filtri su genere si considera default solo `genere1`, **segnalando sempre esplicitamente** che si sta considerando solo il primo campo — `[CONFERMATO]` (Mauro, 2026-07-17) |\n154\t| `provenienza` | VARCHAR | enum: `DA DEFINIRE` (133.115), `ACQUISTATO` (70.352), `AUTOPRODOTTO RTI` (20.729), `AUTOPRODOTTO GRUPPO` (735), `COPRODOTTO RTI` (710), `COPRODOTTO GRUPPO` (481). **Regola definitiva (Mauro, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` — **non considerare `provenienza` per default**, va usata solo se una richiesta chiede esplicitamente un'analisi specifica su di essa. Il campo di riferimento per identificare l'autoproduzione è **`veg='FICTION AUTOPRODOTTA'`**, non `provenienza` — coerente col fatto che la corrispondenza tra i due campi è debole/incoerente (v. sotto). |\n155\t| `vm` | VARCHAR | enum, v. sotto — vietato ai minori/classificazione censura |\n156\t| `tipologia` | VARCHAR | enum, es. FILM, TELEFILM, MINISERIE, SIT COM, CARTOON, SPORT, DOCUMENTARI, ecc. (~60 valori distinti) |\n157\t\n158\t### Semantica di `edizione` — osservazione diretta su esempi concreti\n159\t\n160\t`[CONFERMATO]` — `edizione` **non** rappresenta doppiaggi/lingue (ipotesi della sessione precedente, ora corretta) ma **varianti di montaggio/taglio/censura dello stesso contenuto**. Due pattern distinti osservati, a seconda del `tipologia`:\n161\t\n162\t**Pattern A — seriali/sitcom (es. `LOVE BUGS 1` prodotto 116629, `CAMERA CAFE' '05` prodotto 119948, entrambe 11 edizioni)**: ogni edizione è un **diverso formato di confezionamento degli stessi contenuti** per la messa in onda — `descr_edizione` varia da `SEGMENTI` (812 pezzi da 2') a `PUNTATE \"ORIGINALI\"` (24 episodi da 50') a `DA 40'` (12 ep da 42') fino a `VENDITA - SENZA RIMANDI/CARTELLI` (114 ep da 22'). `durata` e `num_episodi` cambiano ad ogni edizione, `titolo_originale` resta identico. Sembra la stessa materia prima tagliata in modi diversi per slot di palinsesto o canali di vendita diversi.\n163\t\n164\t**Pattern B — film (es. prodotto 69 `FIAMMA DEL PECCATO`, 224, 232, 276, 293, 310, 318, ecc., quasi tutti con 2 edizioni)**: le due edizioni sono quasi sempre una coppia **versione con divieti / versione \"libero da divieti\"** — `descr_edizione`='VM 16' + `vm`='V.M. 16' su un'edizione, `descr_edizione`='LIBERO DA DIVIETI' + `vm`='LIBERO DA DIVIETI' sull'altra, stessa `durata`, stessa `cromia`. In questo pattern `vm` e `descr_edizione` sono praticamente ridondanti/allineati. Altri casi minori: `DIVISO IN 2 PARTI`, `PROVENIENZA VIDEOTECA` vs `ORIGINALE`.\n165\t\n166\t`cromia` e `veg` **non variano tra edizioni dello stesso prodotto** nei campioni controllati (sia seriali che film) — sono proprietà del `prodotto` (del materiale sorgente), non della singola edizione. `[CONFERMATO su campione, non su tutto il dataset]`\n167\t\n168\t`descr_edizione` valori più frequenti: `ORIGINALE` (202.358, stragrande maggioranza — la prima edizione \"di base\"), poi `LIBERO DA DIVIETI` (1.774), `VM 14`/`VM 18` (1.644/1.227), `TURNER` (1.041 — probabile fornitore/broadcaster di provenienza), `AUTOCENSURA` (976), `RIDOTTA` (622), tagli a durata fissa (`DA 78'`, `DA 3'`, ecc.), `4K` (420 — variante di qualità/formato tecnico).\n169\t\n170\t### Prodotti \"politipologici\" — tipologia diversa tra edizioni dello stesso rifer\n171\t\n172\t`[CONFERMATO]` (2026-07-17, termine confermato da Mauro: \"politipologici\") — normalmente `tipologia` è stabile per `prodotto` (208.249/208.818 prodotti = 99,7% ha una sola tipologia su tutte le sue edizioni), ma esiste una minoranza reale: **568 prodotti** (563 con 2 tipologie diverse, 5 con 3) hanno `tipologia` diversa tra le edizioni dello stesso rifer. Esempi concreti verificati:\n173\t- prodotto 1361 \"BATTAGLIE NELLA GALASSIA\": ediz.1 = FILM (ORIGINALE), ediz.2 = TV MOVIE (TELEVISIVA)\n174\t- prodotto 1531 \"IL CASTELLO DI CAGLIOSTRO\": ediz.2 = FILM (CINEMATOGRAFICA, col titolo \"LUPIN III: IL CASTELLO DI CAGLIOSTRO\"), ediz.1/3 = TV MOVIE\n175\t- prodotto 6078 \"LA CASA NELLA PRATERIA\": alterna TELEFILM (ediz.1/2) e TV MOVIE (ediz.3/4/5) tra le edizioni\n176\t- prodotto 6481 \"AIUTAMI A SOGNARE\": ediz.1 = FILM, ediz.2 = MINISERIE (EDIZIONE TELEVISIVA DA 185')\n177\t\n178\tPattern coerente con la logica già nota di `edizione` come variante di formato/confezionamento: quando la variante di montaggio cambia abbastanza da attraversare il confine tra due tipologie (es. film cinema → tv movie per la messa in onda, o film → miniserie per una versione spezzata), la `tipologia` cambia insieme all'edizione. **Nota operativa**: quando si filtra/aggrega per `tipologia` (es. per lo scope ICR), un prodotto \"politipologico\" può comparire in più bucket di tipologia a seconda dell'edizione considerata — da tenere presente per non contare o escludere erroneamente questi 568 casi.\n179\t\n180\t**Regola di convenzione per filtri su tipologia (Mauro, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]`. Per domande tipo \"dammi tutti i FILM in library\", la convenzione è filtrare **solo su `edizione=1`** — coerente con la regola generale \"usa rifer/edizione=1 per semplificare le estrazioni\" già stabilita. Se `tipologia` dell'edizione 1 è `FILM`, il prodotto è incluso; se l'edizione 1 non è `FILM` (anche se un'altra edizione lo è, caso politipologico), il prodotto **non** viene incluso — l'edizione 1 è l'unica fonte di verità per questo tipo di filtro, non si guarda alle altre edizioni.\n181\t\n182\t**⚠️ Ambito della regola, precisato il 30/08/2026 dopo un errore reale**: questo filtro `edizione=1` riguarda **domande sulla composizione dell'anagrafica/library** (`prodotti.parquet`, o join che passano da lì) — serve a non contare due volte lo stesso prodotto quando ha più edizioni. **Non si applica a conteggi di eventi di messa in onda su `emesso.parquet`**: lì ogni riga è già una trasmissione reale distinta (non un prodotto anagrafico), quindi filtrare a `edizione=1` esclude scorrettamente trasmissioni vere andate in onda con un'edizione diversa dalla 1 — non è una convenzione di semplificazione lì, è un errore. Esempio reale: \"quanti FILM ha trasmesso Rete4 in prima serata nel 2026\" va contato su `emesso` con `tipologia='FILM'` e `fascia='PR'`, **senza** filtro su `edizione` — la sentinella `expert-data` ha applicato la regola fuori scope la prima volta che è stata interrogata, dando 31 invece del corretto 38.\n183\t\n184\t### `superserie_id`/`superserie_descr`/`superserie_extkey` — franchise/saga, NON stagione\n185\t\n186\t`[CONFERMATO]` — un `superserie_id` raggruppa **più `prodotto` diversi** (non edizioni dello stesso prodotto). Media 6,4 prodotti per superserie (mediana 3), fino a 346 (caso `OLIMPIADI`, superserie_id=16441 — evento ricorrente, non serie TV in senso stretto). 10.079 superserie distinte, 74.113 righe (~33% del totale) hanno superserie_id valorizzato — non tutti i prodotti appartengono a un franchise.\n187\t\n188\tEsempio pulito, serie TV vera (`BEAUTIFUL`, superserie_id=14380, 49 prodotti distinti): ogni **stagione è un `prodotto` diverso** (`BEAUTIFUL I` = prodotto 77916 stagione=1, `BEAUTIFUL II` = prodotto 54283 stagione=2, ... fino a `BEAUTIFUL XX` = prodotto 3029276 stagione=20), più prodotti \"satellite\" senza numero di stagione (speciali, riedizioni, assemblaggi, DVD, versioni per pay-tv). **Conferma il punto 5 della consegna**: la stagione di una serie TV NON è codificata come edizione diversa dello stesso prodotto, ma come **prodotto diverso nella stessa superserie**. `edizione` all'interno di un singolo prodotto/stagione resta un taglio/formato di montaggio (coerente col Pattern A sopra).\n189\t\n190\t`superserie_extkey`: 10.079 valori distinti = stesso conteggio di `superserie_id` distinti → mappa 1:1, probabile id di un catalogo esterno (es. legacy o EIDR-like) per lo stesso franchise. `[IPOTESI]`\n191\t\n192\t### `unico_seriale` — flag film-vs-serie confermato con eccezioni\n193\t\n194\t`[CONFERMATO]` — due valori dominanti: `U` (151.684 righe) e `S` (74.438 righe), più 3 righe anomale/sporche (`CAMPO`, un titolo portoghese, `ORIGINALE` — probabile errore di data entry, valore finito nella colonna sbagliata). Forte correlazione con `tipologia`:\n195\t- `U` (Unico) → 83.962 `FILM`, 17.549 `TV MOVIE`, 14.160 `CORTOMETRAGGIO` — contenuti stand-alone\n196\t- `S` (Seriale) → 9.633 `TELEFILM`, 8.605 `INTRATTENIMENTO LEGGERO`, 6.148 `PROGRAMMI INFORMATIVI`, 5.666 `MUSICA`, 5.168 `CARTOON`, 3.344 `MINISERIE`, 2.068 `SIT COM`, 810 `TELENOVELAS`, ecc. — contenuti seriali/programmi ricorrenti\n197\t\n198\tLa correlazione non è perfetta al 100% (es. 10 `FILM` con `S`, 140 `TV MOVIE` con `S`, 362 `TELEFILM` con `U`) ma è fortissima — conferma l'ipotesi del punto 4 della consegna: `unico_seriale` è sostanzialmente un flag \"film/opera singola\" vs \"programma seriale/ricorrente\".\n199\t\n200\t### Colonne enum — valori distinti con conteggio\n201\t\n202\t`[CONFERMATO]`, colonne enum-like osservate:\n203\t\n204\t- **`cromia`**: `COLORI` (195.171), `BIANCO NERO` (23.195), `SCONOSCIUTO` (5.961), `MISTO` (1.668), `COLORIZZATO` (127), `NULL` (2), `'78'` (1, probabile errore data entry — valore che sembra un anno finito qui per sbaglio)\n205\t- **`veg`**: `[CONFERMATO]` (2026-07-17, validato a voce da Mauro) — acronimo di **Valutazione Economico Gestionale**, classificazione interna Mediaset del valore del prodotto. Valori osservati: `NULL` (83.185), `DA ATTRIBUIRE` (80.519), `UNIVOCA` (14.160), lettere `E`/`D`/`C`/`B`/`A`/`F`/`G`/`H` (da 350 a 10.707 occorrenze), `FICTION AUTOPRODOTTA` (3.426), `FICTION AUTOPRODOTTA RAI` (1.950), `EVER GREEN` (411), `ALTRI` (383), `VISTO-DA ATTRIBUIRE` (224), `TOP` (204), `SUPER TOP` (46), `NON GESTITA` (3). Resta da chiarire la scala/ordine esatto delle lettere A-H e il criterio di attribuzione — non più il nome/scopo della colonna, quello è confermato.\n206\t- **`vm`** (vietato ai minori — questo sì è la classificazione età/censura): `NULL` (171.746), `LIBERO DA DIVIETI` (35.109), `INEDITO` (8.021), `V.M. 14` (5.419), `V.M. 18` (4.936), `V.M. 16` (877), `BOCCIATO` (13), `SCONOSCIUTO` (3), `DA DEFINIRE` (1)\n207\t- **`tipologia`**: ~60 valori, top: `FILM` (83.972), `TV MOVIE` (17.689), `CORTOMETRAGGIO` (14.178), `INTRATTENIMENTO LEGGERO` (13.643), `DOCUMENTARI` (10.424), `SPORT` (10.171), `TELEFILM` (9.995), `MUSICA` (9.594), `PROGRAMMI INFORMATIVI` (7.502), `CARTOON` (5.855), `REALITY` (4.612), `MINISERIE` (3.514), `SIT COM` (2.098), `NOTIZIARI` (1.208), coda lunga di tipologie di nicchia (RIASSUNTO*, SPONSOR*, INTERATTIVO*, VODCAST, PODCAST, MICRODRAMA...)\n208\t- **`unico_seriale`**: v. sopra\n209\t- **`provenienza`**: v. tabella schema sopra\n210\t\n211\t### Correzione a ipotesi precedenti\n212\t\n213\t`[CONFERMATO]` — Corregge la voce in \"Business logic — edizioni\" scritta nella sessione precedente: l'ipotesi che `edizione` fosse \"doppiaggi diversi, rimontaggi, versioni per piattaforma\" era nella direzione giusta per il concetto generale (variante dello stesso prodotto) ma la formulazione \"doppiaggi\" non trova riscontro nei dati — non è mai emerso un pattern lingua/doppiaggio negli esempi controllati. Il pattern reale è: **taglio/formato di montaggio** (seriali: confezionamento in episodi di lunghezza diversa) o **variante di censura/rating** (film: VM vs libero da divieti). La voce originale resta `[IPOTESI]` ma va integrata con questa osservazione più precisa.\n214\t\n215\t## Business logic — rifer/edizione (sessione 2026-07-17, terza sessione)\n216\t\n217\t*Priorità esplicita di Mauro: \"Fondamentale è capire la logica di rifer e edizione\". Approfondimento oltre lo schema (già in \"prodotti.parquet — approfondimento\" sopra), guardando l'uso a valle in diritti/emesso/boxoffice.*\n218\t\n219\t### 1. Distribuzione quantitativa edizioni per prodotto\n220\t\n221\t`[CONFERMATO]` (query aggregata su tutte le 208.818 combinazioni `prodotto` distinte di `prodotti.parquet`, 226.125 righe totali):\n222\t\n223\t| N. edizioni | N. prodotti | % |\n224\t|---|---|---|\n225\t| 1 | 195.923 | 93,82% |\n226\t| 2 | 9.878 | 4,73% |\n227\t| 3 | 2.146 | 1,03% |\n228\t| 4 | 549 | 0,26% |\n229\t| 5 | 206 | 0,10% |\n230\t| 6–11 | 116 | 0,06% |\n231\t\n232\tMedia 1,08 edizioni/prodotto, mediana 1, massimo osservato 11. **La stragrande maggioranza dei prodotti (93,8%) ha un'unica edizione** — il caso multi-edizione è una minoranza reale ma non trascurabile (~6,2%, oltre 12.800 prodotti).\n233\t\n234\t**Edizione \"principale\"/default**: `[CONFERMATO]` — `edizione=1` è **sempre presente** per ogni prodotto (208.818/208.818, 100%), è sistematicamente la `MIN(edizione)` e non esiste alcun prodotto con edizione minima diversa da 1. Per i prodotti multi-edizione, la numerazione è quasi sempre contigua da 1 a N (12.800/12.895 = 99,3% dei casi con MAX(edizione)=N. edizioni), con una piccola minoranza (95 casi) di numerazione non contigua (edizioni \"saltate\", verosimilmente eliminate/deprecate nel tempo). **`edizione=1` è l'edizione di riferimento/default** — coerente con l'osservazione già fatta in sessione 2 che `descr_edizione='ORIGINALE'` è il valore stragrande maggioranza (202.358/226.125).\n235\t\n236\t### 2. diritti.parquet: a quale (prod, ediz) sono legati i diritti?\n237\t\n238\t`[CONFERMATO]` (join `diritti.(prod,ediz)` vs conteggio edizioni disponibili in `prodotti` per lo stesso `prod`, su tutti i 31.142 prod distinti presenti in diritti):\n239\t\n240\tPer i prodotti che hanno **una sola edizione** in `prodotti.parquet`, ovviamente i diritti usano quella (22.758 casi, banale). Il dato interessante è sui prodotti **multi-edizione**:\n241\t\n242\t| N. edizioni in prodotti | N. edizioni distinte toccate da diritti | N. casi |\n243\t|---|---|---|\n244\t| 2 | 1 | 4.920 (90,1%) |\n245\t| 2 | 2 (tutte) | 538 (9,9%) |\n246\t| 3 | 1 | 1.371 (94,4%) |\n247\t| 3 | 2 | 53 |\n248\t| 3 | 3 (tutte) | 28 |\n249\t| 4 | 1 | 314 (79,3%) |\n250\t| 4 | 2–4 | 77 |\n251\t\n252\t**Pattern dominante (≥90% nella maggior parte delle fasce): i diritti sono legati a UNA SOLA edizione del prodotto, tipicamente `edizione=1`** (6.745/6.821 = 98,9% dei casi \"1 sola edizione toccata\" su prodotti multi-edizione, quella edizione è proprio la 1). Solo una minoranza di prodotti ha diritti distinti per più edizioni.\n253\t\n254\tOsservando i casi in cui i diritti **coprono più edizioni dello stesso prodotto** (campione qualitativo, es. prod 1689 \"film VM16/VM14 + colorizzate\", prod 3096066/3138760 \"miniserie ORIGINALE/DA 50'/4K\"), emerge che **quando ci sono più righe diritti per edizioni diverse, tendono ad avere causale/contratto/decorrenza diversi** — non è un semplice \"duplica il diritto su ogni edizione\", ma diritti effettivamente distinti (es. prod 7316: `ediz=1` diritto Turner 1997-2002, `ediz=2` stesso Turner 1997-2002 **più** un secondo diritto Warner 2002-2006 sulla stessa edizione 2 — la colorizzazione ha una storia contrattuale propria).\n255\t\n256\t`[IPOTESI]` — il pattern suggerisce che **il diritto normalmente si acquisisce sull'edizione \"madre\" (edizione=1, la versione originale/di riferimento)**, e viene esteso/duplicato su altre edizioni solo quando quella specifica variante (es. colorizzata, 4K, taglio per durata) ha una storia di sfruttamento/contratto propria e distinta. Da validare con chi gestisce i contratti.\n257\t\n258\t### 3. emesso.parquet: quale edizione va effettivamente in onda, e coincide col diritto attivo?\n259\t\n260\t`[CONFERMATO]` — distribuzione delle edizioni trasmesse su 8.821.773 messe in onda: `edizione=1` copre 8.373.859/8.821.773 = **94,9%** dei passaggi totali, il resto si distribuisce su edizioni 2-11 in ordine decrescente (ediz=2: 310.346, ediz=3: 76.547, ...). Anche isolando solo i prodotti multi-edizione (quelli dove la scelta non è banale), `edizione=1` resta la stragrande maggioranza dei passaggi effettivi. **La messa in onda usa quasi sempre l'edizione 1/default**, coerente col fatto che è la versione \"ORIGINALE\".\n261\t\n262\t**JOIN emesso→diritti su (prodotto=prod, edizione=ediz)**, con verifica se `data_emissione` cade nel range `[decr, scad]` del diritto (campione ~130-260K righe, con `TRY_CAST` perché `data_emissione` è VARCHAR):\n263\t- Match diretto su (prod,ediz) esistente in diritti: solo **~36-40%** delle righe emesso (indipendentemente dalla data)\n264\t- Di queste, solo **~31%** cade effettivamente nel range decr-scad del diritto trovato (quindi ~11-12% delle righe emesso totali hanno un diritto attivo e coerente in data sulla stessa combinazione prod+ediz)\n265\t\n266\t**Causa identificata**: `[CONFERMATO]` — la bassa copertura è in larga parte spiegata da `provenienza` del prodotto. Filtrando il campione emesso per prodotti **senza alcun diritto associato** (a livello di `prod`, ignorando la data), la distribuzione di `provenienza` è dominata da `AUTOPRODOTTO RTI` (64.733 casi) e `DA DEFINIRE` (113.762) — cioè contenuti auto-prodotti da RTI, che **non hanno bisogno di un diritto di acquisizione** (Mediaset è già proprietaria). Filtrando invece i prodotti **con** diritto associato, la distribuzione è dominata da `ACQUISTATO` (55.951) — cioè i diritti tracciano principalmente contenuti di terzi acquisiti. `[IPOTESI]`: `diritti.parquet` è quindi (in gran parte) il registro dei contratti di **licenza/acquisizione da fornitori esterni**, non un registro universale di \"permesso a trasmettere\" per ogni contenuto — l'autoproduzione non ha (o ha in minima parte, 4.306 casi residui) una riga diritti corrispondente.\n267\t\n268\tIsolando solo `provenienza='ACQUISTATO'` (dove ci si aspetterebbe massima copertura): il match diretto (prod,ediz) + range date resta comunque solo ~20% (25.941/129.685). Allargando il match a \"qualsiasi edizione dello stesso prod copra la data\" (non solo l'edizione emessa), la copertura sale a **34,2%** (26.235/76.667 sul sottocampione con almeno un diritto sul prod) — e **quando esiste un diritto che copre la data, l'edizione del diritto coincide con l'edizione effettivamente trasmessa nel 90,7% dei casi** (23.672/26.094). Questo conferma che **quando il match c'è, edizione-diritto ed edizione-emessa sono coerenti** — il problema principale non è un mismatch di edizione, ma una copertura temporale incompleta del dataset diritti.\n269\t\n270\t**Sulle emissioni ACQUISTATO senza copertura in-range** (campione di 18.477 casi con almeno un diritto noto per il prod): 2.027 (11%) cadono **prima** della prima `decr` nota, 3.085 (17%) cadono **dopo** l'ultima `scad` nota, solo 326 (1,8%) cadono in un vero \"buco\" tra due contratti consecutivi.\n271\t\n272\t`[CONFERMATO]` (validato a voce da Mauro, 2026-07-17) — **`diritti.parquet` è uno storico completo**, non uno snapshot dei soli contratti correnti/attivi: contiene tutti i diritti, anche quelli passati/scaduti. Questo **esclude** l'ipotesi che il gap di copertura fosse dovuto a uno snapshot parziale — essendo lo storico completo, le emissioni fuori range (prima della prima `decr` o dopo l'ultima `scad` nota) restano un fenomeno reale da spiegare altrimenti (es. dati mancanti a monte, contratti non digitalizzati/tracciati in questo sistema, o casi legittimi di trasmissione fuori diritto formale) — non un artefatto di \"snapshot non aggiornato\". `[IPOTESI aperta]` sulla causa specifica del gap residuo, ma la domanda sullo snapshot-vs-storico è chiusa."}]},"uuid":"4a965727-2e97-42ca-bc82-0febfc0c5f8a","timestamp":"2026-09-09T09:54:21.513Z","toolUseResult":{"type":"text","file":{"filePath":"/mnt/ssd/data/Dropbox/adrian/archivio/Adrian/agenti/data-expert.md","content":"---\nname: project-data-expert-knowledge\ndescription: \"Business logic dati dominio ICR — diritti, anagrafica prodotti, edizioni, linker, mediatrack (letti oggi via MyICR_Suite, dominio agnostico rispetto all'applicativo). Non contiene l'architettura del progetto app PowerBricks, quella vive in Mauro/lavoro/lavoro-python-ecosistema/PowerBricks.md\"\nmetadata:\n  type: project\n---\n\nConoscenza di dominio sui dati ICR (diritti, anagrafica, edizioni, linker, mediatrack — oggi letti via MyICR_Suite), costruita insieme a Mauro a partire dal 2026-07-17. **(30/08/2026) Letta all'avvio dall'esperto persistente `expert-data`** (`scripts/slave-sentinels/expert-data/CLAUDE.md`) — il subagente `data-expert` che la leggeva prima è stato dismesso lo stesso giorno (preferenza di Mauro per istanze persistenti/nominabili invece di subagenti), il suo ruolo di consultazione è assorbito da `expert-data`. Letta anche da Claude.ai via `mcp-query` (mirror Drive \"SecondBrain\").\n\n**Why:** una fonte di conoscenza sola-lettura sui dati (mirror SQLite/parquet lato Nave) dedicata alla business logic reale del dominio ICR — non legata a un singolo applicativo (MyICR_Suite oggi, PowerBricks se costruito domani, o altro in futuro). Base per il futuro PowerBricks ufficio e per un eventuale accesso di Elon ai dati — deve restare affidabile anche crescendo in autonomia.\n\n**Nota storica (04/08/2026)**: questo file e il subagente si chiamavano `powerbricks-expert`/`powerbricks.md` — rinominati perché il nome lasciava intendere \"esperto del progetto app PowerBricks\", mentre lo scope reale è il dominio dati ICR, agnostico rispetto a quale applicativo lo consulta (vedi `project_alleggerimento_elon.md` per la distinzione fatta lo stesso giorno tra `flussi-expert` = percorso dei dati e questo = significato dei dati).\n\n**How to apply:** Adrian scrive qui direttamente durante una sessione di lavoro sul dominio dati, in parallelo alla conversazione (non è un output da approvare voce per voce) — `expert-data` oggi è sola lettura, segnala eventuali scoperte ma non scrive qui direttamente (vedi `archivio/Adrian/riferimento/claude-cli-headless.md`, criterio operativo/architetturale). Ogni voce porta un tag di stato: `[CONFERMATO]` (validato in conversazione con Mauro/Adrian) o `[IPOTESI]` (dedotto da schema/dati, non ancora validato) — il tag è quello che rende il documento affidabile anche senza revisione a ogni riga. Sezioni vuote finché non emerge conoscenza reale.\n\n## Due binari — PowerBricks classico vs PowerBricks LLM (Mauro, 2026-07-30)\n\n`[CONFERMATO]` — Mauro tiene esplicitamente **due prodotti separati, non due fasi dello stesso**:\n- **PowerBricks classico** — uso ufficio/colleghi: query builder visuale Blockly→JSON→SQL, **zero LLM**, 100% locale (architettura completa in `Mauro/lavoro/lavoro-python-ecosistema/PowerBricks.md`, posizionamento strategico in `Mauro/lavoro/lavoro-progetti-strumenti.md`). Questo è quello che si distribuisce.\n- **PowerBricks LLM** — **solo sperimentazione**, mai distribuito ai colleghi. **È lo stesso progetto già chiamato NL query prototype** (l'\"asso coperto personale\" di Mauro, stesso layer semantico condiviso col classico) — non un'evoluzione, un rinominamento: \"PowerBricks Plus\"/NL query prototype/PowerBricks LLM sono la stessa cosa, il nome si è solo assestato nel tempo.\n\n`[CONFERMATO — architettura candidata, non ancora scoping tecnico definitivo]` — Il 30/07 Mauro ha portato una proposta concreta per il ramo LLM: webapp vocale basata su **OpenAI Realtime API + WebRTC** (bassa latenza, gestione nativa di eco/interruzioni) con **function calling** per instradare i comandi vocali su azioni reali. Pattern: backend genera un token effimero (la API key OpenAI non è mai esposta al client) → il browser apre una peer connection WebRTC diretta con `api.openai.com` (audio + un data channel `oai-events` per eventi JSON) → il modello riconosce l'intento e emette una function call → il frontend esegue l'azione vera (nel caso PowerBricks: query sul layer semantico) e rimanda l'esito → il modello risponde a voce. Documento di riferimento portato da Mauro (con contributo Gemini): `proposta_webapp_vocale_openai.md`. Nato come idea la notte del 17/18 luglio nel contesto \"come parlare con Adrian a voce su iPhone\", poi riletto come modulo riusabile per PowerBricks. Da riprendere quando si vorrà scoping reale (quali funzioni esporre, routing verso il layer semantico condiviso col classico, latenza, costo per query).\n\n## Architettura app PowerBricks classico — spostata (04/08/2026)\n\nNon più qui: l'architettura/design del progetto app PowerBricks (specifica tecnica, discrepanza sulla join, domande aperte, scorporo da MyICR_Suite) vive ora in `Mauro/lavoro/lavoro-python-ecosistema/PowerBricks.md` — è farina del sacco di Mauro (progetto di lavoro), non conoscenza di dominio dati. Questo file (`data-expert.md`) resta la KB sulla **business logic dei dati as-is** (diritti, veg, tipologie, join tra dataset) — leggila per quello, non per l'architettura applicativa.\n\n## Principio generale — macroanalisi, non gestionale\n\n`[CONFERMATO]` (Mauro, 2026-07-17) — La maggior parte delle analisi richieste saranno **macroanalisi**, non un gestionale che richiede valori esatti al singolo record. **Alcune approssimazioni sono accettabili**: non serve inseguire la precisione perfetta su ogni edge case (es. i 277 prodotti con anno variabile, i 568 politipologici, singoli record anomali) quando l'obiettivo è un quadro d'insieme corretto nell'ordine di grandezza. Questo non significa essere sciatti sui dati o smettere di segnalare `[IPOTESI]` vs `[CONFERMATO]` — significa calibrare lo sforzo: le convenzioni di semplificazione già stabilite (edizione 1 di default, rifer-only, un solo campo per paesi/genere) esistono proprio per questo, e non è necessario cercare ulteriore precisione oltre quella salvo richiesta esplicita.\n\n## Convenzioni di presentazione output\n\n`[CONFERMATO]` (Mauro, 2026-07-17):\n- **Per domande che potrebbero restituire liste lunghe**: nel dubbio, dare prima un dato di sintesi (conteggio/aggregato), e offrire il dettaglio solo su richiesta — non buttare subito l'elenco completo.\n- **\"ALTRI\" (o qualsiasi valore residuo/aggregato di categorie minori) va sempre messo in coda** in una tabella raggruppata, indipendentemente dal suo valore numerico — non va ordinato per quantità insieme alle altre righe.\n- Quando si raggruppa su un campo che ha una convenzione \"solo primo campo\" (paesi_produzione1, genere1), segnalarlo sempre esplicitamente (v. sopra).\n- **Numeri allineati a destra nelle tabelle** (convenzione simil Excel) — in markdown, usare la sintassi di allineamento colonna (`---:`) sulle colonne numeriche.\n\n## Schema — tabelle note\n\n*(da popolare: struttura, chiavi, relazioni tra LINKER_REPOSITORY, LINKER_VALUTAZIONE, OTT_EXT, OTT, AnagraficaMedia, Distributori, OmdbData, Contesti, product_annotations — mirror SQLite non ancora esplorati in questa sessione)*\n\n### Nota metodologica — accesso ai parquet\n\n`[CONFERMATO]` (2026-07-17) — I parquet in `PYTHON/MyICR_Suite/local_db/parquet/` si leggono con `/mnt/ssd/data/Dropbox/adrian/tools/data-expert/venv/bin/python` + `duckdb.connect(':memory:').execute(f\"... read_parquet('{path}') ...\")`. Il modulo `pandas`/`numpy` NON è installato in quel venv → `.fetchdf()` fallisce con `ModuleNotFoundError: numpy`; usare sempre `.fetchall()` + `DESCRIBE SELECT ...` per gli schemi. Gotcha osservato: `matched` risulta una parola quasi-riservata per il parser DuckDB in questa versione (errore di sintassi come alias di colonna in certe query con subquery multiple) — usare alias tipo `mtc` per evitare il problema.\n\n**Chiarito 30/07/2026 — non è lo stesso canale del relay di sola lettura, oggi su `gate-ufficio` (migrato 28/08/2026 dal vecchio Frank-relay).** `tools/data-expert/venv` è locale alla Nave: interroga i parquet **già sincronizzati** via Dropbox, nessun ponte, nessuna attesa. Il canale `gate-ufficio` (azione `duckdb_query`, v. `flussi-expert.md` sezione \"Protocollo gate-ufficio\") è un canale diverso e più lento (~30s, file-based) usato solo da `flussi-expert` per raggiungere dati **non presenti sulla Nave** (`I:\\SOFTWARE\\SCHEDULATORE\\...`). `data-expert` non usa quel canale — non gli serve, lavora solo su dati già locali. I due meccanismi sono complementari, non ridondanti: eliminare il venv locale costringerebbe ogni query, anche su dati già disponibili, a passare dal giro lento via `gate-ufficio`.\n\n`PYTHON/MyICR_Suite/local_db/parquet/parquet_agg/` **non esiste** al 2026-07-17 (contraddice l'istruzione base che lo dava per presente) — `emesso_agg.parquet` e `custom_agg.parquet` non trovati nel filesystem attuale. Da verificare in una prossima sessione se il path è cambiato o se gli aggregati non sono ancora stati generati.\n\n**Provenienza sistema sorgente (Mauro, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` — tutti i parquet in questa cartella arrivano da **OnAir** (sistema aziendale Mediaset), **eccetto** `gemma.parquet`, `imdb_full.parquet`, `reti_cluster.parquet` (fonti diverse). \"rifer\" è il nome comune del codice prodotto in OnAir (v. glossario).\n\n### Dataset esplorati in questa sessione (schema + cardinalità)\n\n`[CONFERMATO]` (2026-07-17, via DuckDB `DESCRIBE`/`COUNT(*)` diretti sui parquet)\n\n| File | Righe | Colonne principali | Note |\n|---|---|---|---|\n| `scelte_rete.parquet` | 9.599 | `prodotto` (INT), `codice_rete` (VARCHAR, es. B6/KI/7C), `slot` (VARCHAR, es. \"MA\", \"PT E\", \"PT G\") | Mapping prodotto→rete+slot di palinsesto. `[IPOTESI aperta, 2026-07-17]`: il codice `ParquetToAccessWeekly/core/custom_anagrafica.py` (flussi-expert) usa una colonna `s.rete`/`s.tipologia`/`s.stagione` su questo stesso parquet con valori estesi (es. `'CANALE 5'`, `'CINE34'`, `'RETEQUATTRO'`) — colonne non censite nel campione originale (solo `prodotto`/`codice_rete`/`slot` erano state osservate). Lo schema reale di `scelte_rete.parquet` è quindi più ricco di quanto documentato qui — da riverificare con `DESCRIBE` completo. |\n| `reti_cluster.parquet` | 36 | `codice_rete`, `rete_6chr`, `rete_2chr`, `rete_estesa`, `cluster_rete` | Anagrafica reti — dimensionale piccola, mappa i codici brevi (es. `B6`→`CINE34`, cluster `MED. TEM.`) usati altrove (scelte_rete, emesso). **Terza codifica scoperta (2026-07-17, da codice pipeline)**: esiste ANCHE un set di codici legacy VBA a 2 caratteri, diverso sia da `codice_rete` (B6/KI/7C) sia da `rete_estesa` (CINE34) — usato solo per l'output legacy `SC_RETE_SINTESI`: `CANALE 5→C5`, `ITALIA 1→I1`, `RETEQUATTRO→R4`, `LA 5→L5`, `IRIS→IR`, `CINE34→C34`, `TWENTYSEVEN→C27`, `ITALIA 2→I2`, `20→20`, `FOCUS→FO`, `TOP CRIME→TC`. **Attenzione**: tre sistemi di codifica rete coesistono (codice_rete tipo B6, rete_estesa tipo CINE34, codice legacy tipo C34) — non confonderli tra loro, contesti diversi usano codifiche diverse.\n| `osservatorio.parquet` | 34.306 | `codice`, `imdb`, `titolo`, `paese`, `genere`, `tipologia`, `subgenere`, `anno`, `rete`, `platform`, `stato`, `produttore`, `regia`, `cast`, `episodi`, `durata`, `giorno_ora`, `trama`, `note_programmazione`, ... | Tutto VARCHAR (anche numeri/date come stringa). Sembra un dataset di \"osservazione mercato/palinsesto\" (titoli visti su reti terze, non necessariamente Mediaset) — non ancora chiaro il suo ruolo nel flusso di business |\n| `cast.parquet` | 1.774.501 | `prodotto` (INT), `ruolo`, `descr_ruolo` (es. FOTOGRAFO, MONTATORE, COSTUMISTA), `progr_ruolo`, `progr_cast`, `nome`, `cognome`, `ccprodtip` | Cast/troupe per prodotto (non per edizione) — un prodotto ha molte righe cast |\n| `imdb.parquet` | 110.631 | `codice` (INT), `riferimento_imdb` (VARCHAR, es. `tt0068446`) | Mapping codice prodotto interno → id IMDb |\n| `imdb_full.parquet` | 1.280.205 | `IMDB_CODICE`, `TIPOL`, `TO` (titolo originale), `TI` (titolo italiano?), `DUR`, `ANNO`, `GENERE`, `VOTO`, `VOTANTI`, `REGISTA`, `CAST` | Sembra un dump/mirror locale del dataset pubblico IMDb (dimensioni compatibili con IMDb non-Mediaset-specific) |\n| `gemma.parquet` | 51.921 | prefissi `A_*` (acquisizione: stato, titolo, data, distributore, tipologia, autore/regista, cast, codice prodotto, cod imdb, episodio, supporto, deadline, note...) e `V_*` (valutazione/screening: stato + colonne per rete — C5, I1, R4, LA5, I2, IRIS, TOP, FOC, C20, CI34, C27, CIN, INF, EMO, ENE, COM, STO, CRI, ACT) | Sembra il tracking di acquisizioni/screener di prodotti in valutazione (prima ancora di diventare \"prodotto\" Mediaset a tutti gli effetti) — le colonne V_* per rete ricordano gli stessi codici rete/cluster di `reti_cluster` e `scelte_rete` (IRIS, C20, ecc.) `[IPOTESI]` |\n\n### Verifica chiave (prodotto, edizione) su prodotti.parquet\n\n`[CONFERMATO]` (2026-07-17) — `prodotti.parquet` ha 226.125 righe e 226.125 combinazioni distinte di `(prodotto, edizione)`: **è una chiave univoca**, zero duplicati (`GROUP BY prodotto, edizione HAVING COUNT(*)>1` → 0 righe). `prodotto` da solo NON è univoco (208.818 valori distinti su 226.125 righe) → un `prodotto` può avere più `edizione` (edizioni multiple = probabilmente doppiaggi/versioni/rimontaggi dello stesso titolo). `prodotti.parquet` è la tabella dimensionale prodotto+edizione, confermata.\n\n### Struttura diritti.parquet — osservazione diretta (non ancora business logic)\n\n`[CONFERMATO]` (2026-07-17, osservazione diretta di record) — `diritti.parquet` ha **75 colonne** (non 60+ come stimato inizialmente), non 51.378 di cui verificate cardinalità+join sotto. Struttura:\n- Blocco base per riga-diritto: `id_diritto` (BIGINT, PK), `prod`, `ediz` (→ prodotti), `tipologia`, `d_t` (visto: solo valori `D`/`T`), `ragsoc_distr` (ragione sociale distributore), `perc` (percentuale, es. 100.0), `pass_cons`/`pass_cons_tot`/`pass_eff`/`pass_eff_tot` (DOUBLE — passaggi consentiti vs effettivi, totale vs per-riga? `[IPOTESI]`), `decr`/`scad` (date di decorrenza/scadenza del diritto), `causale` (codice VARCHAR tipo '01','03','20'...), `flag_inib` (S/null — flag inibizione), `decr_inib`/`scad_inib` (date inibizione), `contratto` (INT, id contratto), `riga` (INT, riga nel contratto), `situazione` (INT, molti valori distinti: 1,3,6,10,11,12,15,16,18,19,23,27,32,66,80,82,84,86,181,361 — codice di stato del diritto `[IPOTESI]`), `fr_rr` (visto: F/R/M/S/null — probabile Free/Rete? o First-Run/Repeat-Run `[IPOTESI]` da validare)\n- **Blocco \"WIN\" ripetuto 9 volte** (`_WIN_1` … `_WIN_9`): `CONTRAENTE_WIN_n`, `DECR_WIN_n`, `SCAD_WIN_n`, `CAUSALE_WIN_n`, `CAUSALE_INIBIZIONE_WIN_n`, `NOTE_WIN_n` — 9 \"finestre\" (window di sfruttamento/cessione?) associate allo stesso diritto, tipicamente valorizzate solo le prime N (es. record osservato con WIN_1..WIN_3 popolati con `CONTRAENTE_WIN=BUENAV`, decorrenze annuali consecutive 2007→2008→2009, `CAUSALE_INIBIZIONE_WIN='BLOCCO WINDOW RETI FREE'`, `NOTE_WIN='CESSIONE A DISNEY CHANNEL'`) — pattern che suggerisce **cessioni/sub-licenze del diritto a terzi per finestre temporali successive**, con causale di inibizione che blocca lo sfruttamento su reti free durante quella finestra. `[IPOTESI] — da validare con chi conosce la regola reale, massima cautela`\n- Molti diritti \"semplici\" (osservati id 1, 2) hanno tutte le colonne WIN_* a NULL — il pattern multi-finestra non è la norma, è un caso particolare (cessioni/co-produzioni?)\n- **Priorità (2026-07-17, indicazione di Mauro)**: il blocco WIN è importanza secondaria — da tralasciare completamente per ora, focus su altre parti dello schema diritti/business logic.\n\n### diritti_enrich.parquet\n\n`[CONFERMATO]` (2026-07-17) — 51.378 righe, chiave `id_diritto` univoca, **match 1:1 completo con `diritti.parquet`** (51.378=51.378, join perfetto). Colonne: `id_diritto`, `fornitore_cluster` (VARCHAR, es. `'altro'`), `ESCLUSIVO_TEM` (BOOLEAN, es. `False`). Sembra un arricchimento derivato a valle (clustering fornitore + flag esclusività temporale) calcolato dalla pipeline, non dato sorgente. `[IPOTESI]`\n\n### emesso_enrich.parquet\n\n`[CONFERMATO]` (2026-07-17) — 8.821.773 righe (stessa cardinalità di `emesso.parquet`). Colonne: `rete`, `data_emissione`, `ora_inizio`, `fornitore_diritto`, `fornitore_cluster`, `is_primetime_main` (INT/flag), `timestamp_normalizzato`, `prima_visione_recalc`. Arricchimento calcolato su `emesso` — nota: la chiave di join con `emesso` non è un id esplicito ma probabilmente `(rete, data_emissione, ora_inizio)` — da verificare in una prossima sessione se è sufficiente a garantire univocità del join.\n\n## Come si collegano i dataset — mappa dei join (verificati)\n\n`[CONFERMATO]` (2026-07-17, verifica diretta via JOIN DuckDB — tassi di match calcolati su valori DISTINCT)\n\n| Join | Chiave | Copertura | Interpretazione |\n|---|---|---|---|\n| `diritti.(prod,ediz)` → `prodotti.(prodotto,edizione)` | prod+ediz | **31.142 / 31.142 = 100%** | Ogni combinazione (prod,ediz) presente in diritti esiste in prodotti. Join pulito, prodotti è davvero la dimensionale di riferimento |\n| `diritti.prod` → `prodotti.prodotto` (solo prod) | prod | 30.314 / 30.314 = 100% | idem, anche ignorando edizione |\n| `diritti_enrich.id_diritto` → `diritti.id_diritto` | id_diritto | 51.378 / 51.378 = 100% | arricchimento 1:1 puro |\n| `emesso.(prodotto,edizione)` → `prodotti.(prodotto,edizione)` | prod+ediz | 131.209 / 131.219 = **99,99%** (10 combinazioni orfane) | quasi completo, minime eccezioni — possibile disallineamento temporale pipeline (emesso più aggiornato di prodotti, o viceversa) `[IPOTESI]` |\n| `cast.prodotto` → `prodotti.prodotto` | prodotto | 123.824 / 123.826 = **99,998%** | quasi completo |\n| `scelte_rete.prodotto` → `prodotti.prodotto` | prodotto | 6.043 / 6.043 = **100%** | join pulito |\n| `imdb.codice` → `prodotti.prodotto` | codice≡prodotto | 110.627 / 110.631 = **99,996%** | `imdb.codice` è quasi certamente lo stesso spazio-id di `prodotti.prodotto` (non prod+ediz — mapping a livello di prodotto, non di singola edizione) `[IPOTESI]` |\n| `imdb.riferimento_imdb` → `imdb_full.IMDB_CODICE` | tt-code | 89.291 / 100.102 = **89%** | buona ma non totale copertura — `imdb_full` è più recente/ampio (1.28M righe) ma non copre tutti i riferimenti_imdb usati internamente, oppure alcuni tt-code interni sono obsoleti/errati `[IPOTESI]` |\n| `osservatorio.imdb` → `imdb.riferimento_imdb` | tt-code | — | **0 righe di osservatorio hanno `imdb` valorizzato** nel campione controllato in modo utile: la query di join non ha prodotto risultati interpretabili in questa sessione, da riverificare — molte righe hanno `imdb IS NULL` (visto nei sample) |\n| `gemma.A_CODICE_PRODOTTO` → `prodotti.prodotto` | codice≡prodotto | 4.872 / 4.873 = **99,98%** (su 51.921 righe totali, solo 4.873 hanno A_CODICE_PRODOTTO non-null — la maggioranza delle righe gemma NON è ancora collegata a un prodotto Mediaset) | coerente con l'ipotesi che gemma tracci acquisizioni/screener *prima* di diventare prodotto anagrafato — molte righe restano senza codice prodotto perché scartate/non ancora finalizzate `[IPOTESI]` |\n| `ott.mediaset_id` → `prodotti.prodotto` | — | **non testabile come INT**: `mediaset_id` ha formato `M_<numero>` (es. `M_20715`, `M_814004`) — nessun cast diretto a INT riesce (0/54.902 con TRY_CAST semplice). Serve strip del prefisso `M_` prima di confrontare con `prodotti.prodotto` — da rifare in una prossima sessione | namespace diverso, servirebbe normalizzazione esplicita |\n| `boxoffice.prodotto` → `prodotti.prodotto` | prodotto | non ancora verificato il join (solo verificata cardinalità: 39.741 righe, 39.741 prodotti distinti → **un solo record boxoffice per prodotto**, niente edizione in boxoffice) | `incasso`/`spettatori` valorizzati solo per 20.533/20.530 righe su 39.741 (~52%) — molti prodotti hanno boxoffice \"anagrafico\" (stagione, data_debutto, distributore) senza i numeri economici `[CONFERMATO su null-rate]` |\n\n### Sintesi struttura dati emergente `[IPOTESI]`\n\n- `prodotti.(prodotto, edizione)` è la vera tabella dimensionale/anagrafica centrale — quasi tutti i fact table (diritti, emesso, cast tramite prodotto, scelte_rete, imdb) joinano con copertura ≥99,99%.\n- `prodotto` da solo è quasi un id \"titolo/opera\"; `edizione` distingue varianti (doppiaggi/versioni) dello stesso prodotto — coerente con cast e imdb che sono chiavati solo su `prodotto` (il cast non cambia per edizione, l'id IMDb nemmeno).\n- `diritti`/`diritti_enrich` sono il cuore del dominio economico-legale: chi ha il diritto di trasmettere cosa, per quanto, con eventuali cessioni a terzi (blocco \"WIN\").\n- `emesso`/`emesso_enrich` sono il cuore del dominio di messa in onda effettiva (palinsesto storico).\n- `gemma` sembra il livello \"a monte\" di acquisizione/valutazione (pre-prodotto), con l'80%+ delle righe non ancora collegate a un prodotto Mediaset codificato.\n- `ott` vive in un namespace di id separato (`M_<n>`) — probabilmente id di piattaforma streaming Mediaset Infinity/OTT, da riconciliare esplicitamente con `imdb_id` (colonna presente in ott.parquet) piuttosto che con `prodotti.prodotto` direttamente.\n\n## Business logic — diritti\n\n*(da popolare oltre alla struttura osservata sopra — sensibile, richiede validazione esplicita prima di essere data per acquisita. Ipotesi correnti sul pattern WIN_1..9 riportate sopra nella sezione schema, tutte `[IPOTESI]` non validate)*\n\n**Il bacino \"core\" dei diritti = Free+Analogico (2026-07-17, Mauro)**: `[CONFERMATO]` — storicamente, per ICR, i diritti che contano al 100% sono quelli **Free+Analogico**, usati dalle reti Free principali Mediaset (C5/I1/R4 e affini). Il nostro `diritti.parquet` (L2) è filtrato esattamente per riflettere questo bacino (v. `flussi.md`, Passi 16-18, per il dettaglio tecnico e quantitativo del filtro).\n\n**Free+DVB-T — origine e problema noto (Mauro, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` — introdotto ~1-2 anni fa dall'**ufficio diritti/contratti** (stesso ufficio che gestisce anagrafica/emesso OnAir, responsabile **Sara Ragazzi**) per gestire contratti di prodotti trasmissibili su **canali secondari** (non C5/I1/R4), senza coinvolgere ICR. ICR ha dovuto costruire un workaround (la logica `NOT EXISTS` nel filtro L1→L2, v. KB flussi) per far confluire questi prodotti nello stesso bacino evitando duplicati con l'Analogico. **Problema aperto segnalato da Mauro**: oggi **non c'è alcun modo di sapere, guardando `diritti.parquet` o MyICR_Suite/PowerBricks, che un prodotto è arrivato tramite questo canale \"secondario\"** — l'informazione (colonna `piattaforma`) viene rimossa dal filtro. Dovrebbe invece essere sempre esposto che questi prodotti sono \"utilizzabili sui secondary channels\" — candidato concreto per un fix futuro, non ancora implementato.\n\n## Business logic — edizioni\n\n`[IPOTESI]` (2026-07-17) — `edizione` sembra rappresentare varianti dello stesso `prodotto` (es. doppiaggi diversi, rimontaggi, versioni per piattaforma) piuttosto che episodi di una serie — dedotto dal fatto che cast e imdb sono chiavati solo su `prodotto`, non su `(prodotto, edizione)`. Da validare: non ho ancora verificato la semantica esatta guardando `prodotti.parquet` per un singolo `prodotto` con più `edizione` fianco a fianco.\n\n## prodotti.parquet — approfondimento (sessione 2026-07-17, seconda sessione)\n\n### Schema completo\n\n`[CONFERMATO]` — 226.125 righe, 25 colonne totali (non \"60+\" come stimato genericamente nell'istruzione iniziale — quella cifra era probabilmente riferita a `diritti.parquet`, che ha davvero 75 colonne). Chiave univoca `(prodotto, edizione)` già confermata in sessione precedente.\n\n| Colonna | Tipo | Note |\n|---|---|---|\n| `prodotto` | INTEGER | id opera/installment |\n| `edizione` | INTEGER | id variante di montaggio/versione |\n| `program_id` | VARCHAR | **chiave surrogata univoca a livello di riga**: 226.125 valori distinti su 226.125 righe — id tecnico 1:1 con (prodotto,edizione), sembra un id di sistema (forse EPG/palinsesto) `[IPOTESI]` |\n| `titolo_italiano` | VARCHAR | include suffisso `[Ed. N]`/`[ED. N]` per edizioni successive alla prima |\n| `titolo_originale` | VARCHAR | costante tra le edizioni dello stesso prodotto |\n| `descr_edizione` | VARCHAR | descrizione testuale della variante — **campo mai usato operativamente** `[CONFERMATO]` (Mauro, 2026-07-17). Utile solo com'è stato usato finora: per capire retrospettivamente la semantica di `edizione` durante l'esplorazione (v. Pattern A/B sotto), non da includere in filtri/output di analisi richieste |\n| `unico_seriale` | VARCHAR | `U`/`S` — v. sotto |\n| `superserie_descr` | VARCHAR | nome del franchise/saga (v. sotto) |\n| `superserie_id` | INTEGER | id franchise/saga |\n| `superserie_extkey` | VARCHAR | chiave esterna del franchise — 10.079 valori distinti, stesso numero di `superserie_id` distinti → mappa 1:1 con superserie_id, probabile id di un catalogo esterno/legacy `[IPOTESI]` |\n| `stagione` | INTEGER | numero di stagione — proprietà del `prodotto` (v. sotto), quasi sempre valorizzata solo sulla riga `edizione=1` |\n| `durata` | INTEGER | minuti, varia per edizione (lunghezza del taglio) |\n| `cromia` | VARCHAR | enum, v. sotto |\n| `veg` | VARCHAR | enum, v. sotto — **non è \"versione edulcorata/genitori\"**, l'ipotesi di partenza era sbagliata |\n| `num_episodi` | INTEGER | **numero di episodi anagrafici** (non necessariamente coincidente con gli episodi effettivamente andati in onda in `emesso`) — `[CONFERMATO]` (Mauro, 2026-07-17). Fonte variabile: può arrivare dal fornitore o da fonti diverse, quindi non è garantita coerenza/precisione assoluta. Varia per edizione (stesso prodotto confezionato in più/meno episodi tra edizioni diverse) — vale la regola generale: **per default considerare solo l'edizione 1** come standard. |\n| `paesi_produzione1/2/3` | VARCHAR | fino a 3 paesi, **in ordine di importanza decrescente** (`paesi_produzione1` = paese più importante) — `[CONFERMATO]` (Mauro, 2026-07-17). Regola per filtri tipo \"dammi tutti i prodotti con paese=Italia\": per default si considera **solo `paesi_produzione1`**, a meno che non venga richiesto esplicitamente di guardare anche gli altri campi — **ma a differenza della regola analoga su `tipologia`/edizione, qui va sempre segnalato esplicitamente all'utente che si sta considerando solo il primo campo**, così può affinare la richiesta se intendeva includere anche paesi_produzione2/3. `[CONFERMATO]`\n| `anno_produzione` | INTEGER | `[CONFERMATO]` (Mauro, 2026-07-17): `NULL` e `0` sono **equivalenti**, entrambi significano \"campo vuoto/non impostato\" (1.306 NULL + 13.811 a `0` su 226.125 righe) — trattare `0` come NULL in ogni query/filtro. Valori fuori range comune (es. 2027-2029, o 1895-1899) sono **da considerarsi validi se ragionevoli**, non rumore da scartare a priori. Come `tipologia`, una minoranza di prodotti (277 su ~207.525 con anno noto) ha `anno_produzione` diverso tra edizioni — vale la stessa convenzione generale: **considerare sempre solo l'edizione 1**. |\n| `genere1/2/3` | VARCHAR | fino a 3 generi, **stessa convenzione di `paesi_produzione1/2/3`** — ordine di importanza decrescente (`genere1` = più importante), per filtri su genere si considera default solo `genere1`, **segnalando sempre esplicitamente** che si sta considerando solo il primo campo — `[CONFERMATO]` (Mauro, 2026-07-17) |\n| `provenienza` | VARCHAR | enum: `DA DEFINIRE` (133.115), `ACQUISTATO` (70.352), `AUTOPRODOTTO RTI` (20.729), `AUTOPRODOTTO GRUPPO` (735), `COPRODOTTO RTI` (710), `COPRODOTTO GRUPPO` (481). **Regola definitiva (Mauro, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` — **non considerare `provenienza` per default**, va usata solo se una richiesta chiede esplicitamente un'analisi specifica su di essa. Il campo di riferimento per identificare l'autoproduzione è **`veg='FICTION AUTOPRODOTTA'`**, non `provenienza` — coerente col fatto che la corrispondenza tra i due campi è debole/incoerente (v. sotto). |\n| `vm` | VARCHAR | enum, v. sotto — vietato ai minori/classificazione censura |\n| `tipologia` | VARCHAR | enum, es. FILM, TELEFILM, MINISERIE, SIT COM, CARTOON, SPORT, DOCUMENTARI, ecc. (~60 valori distinti) |\n\n### Semantica di `edizione` — osservazione diretta su esempi concreti\n\n`[CONFERMATO]` — `edizione` **non** rappresenta doppiaggi/lingue (ipotesi della sessione precedente, ora corretta) ma **varianti di montaggio/taglio/censura dello stesso contenuto**. Due pattern distinti osservati, a seconda del `tipologia`:\n\n**Pattern A — seriali/sitcom (es. `LOVE BUGS 1` prodotto 116629, `CAMERA CAFE' '05` prodotto 119948, entrambe 11 edizioni)**: ogni edizione è un **diverso formato di confezionamento degli stessi contenuti** per la messa in onda — `descr_edizione` varia da `SEGMENTI` (812 pezzi da 2') a `PUNTATE \"ORIGINALI\"` (24 episodi da 50') a `DA 40'` (12 ep da 42') fino a `VENDITA - SENZA RIMANDI/CARTELLI` (114 ep da 22'). `durata` e `num_episodi` cambiano ad ogni edizione, `titolo_originale` resta identico. Sembra la stessa materia prima tagliata in modi diversi per slot di palinsesto o canali di vendita diversi.\n\n**Pattern B — film (es. prodotto 69 `FIAMMA DEL PECCATO`, 224, 232, 276, 293, 310, 318, ecc., quasi tutti con 2 edizioni)**: le due edizioni sono quasi sempre una coppia **versione con divieti / versione \"libero da divieti\"** — `descr_edizione`='VM 16' + `vm`='V.M. 16' su un'edizione, `descr_edizione`='LIBERO DA DIVIETI' + `vm`='LIBERO DA DIVIETI' sull'altra, stessa `durata`, stessa `cromia`. In questo pattern `vm` e `descr_edizione` sono praticamente ridondanti/allineati. Altri casi minori: `DIVISO IN 2 PARTI`, `PROVENIENZA VIDEOTECA` vs `ORIGINALE`.\n\n`cromia` e `veg` **non variano tra edizioni dello stesso prodotto** nei campioni controllati (sia seriali che film) — sono proprietà del `prodotto` (del materiale sorgente), non della singola edizione. `[CONFERMATO su campione, non su tutto il dataset]`\n\n`descr_edizione` valori più frequenti: `ORIGINALE` (202.358, stragrande maggioranza — la prima edizione \"di base\"), poi `LIBERO DA DIVIETI` (1.774), `VM 14`/`VM 18` (1.644/1.227), `TURNER` (1.041 — probabile fornitore/broadcaster di provenienza), `AUTOCENSURA` (976), `RIDOTTA` (622), tagli a durata fissa (`DA 78'`, `DA 3'`, ecc.), `4K` (420 — variante di qualità/formato tecnico).\n\n### Prodotti \"politipologici\" — tipologia diversa tra edizioni dello stesso rifer\n\n`[CONFERMATO]` (2026-07-17, termine confermato da Mauro: \"politipologici\") — normalmente `tipologia` è stabile per `prodotto` (208.249/208.818 prodotti = 99,7% ha una sola tipologia su tutte le sue edizioni), ma esiste una minoranza reale: **568 prodotti** (563 con 2 tipologie diverse, 5 con 3) hanno `tipologia` diversa tra le edizioni dello stesso rifer. Esempi concreti verificati:\n- prodotto 1361 \"BATTAGLIE NELLA GALASSIA\": ediz.1 = FILM (ORIGINALE), ediz.2 = TV MOVIE (TELEVISIVA)\n- prodotto 1531 \"IL CASTELLO DI CAGLIOSTRO\": ediz.2 = FILM (CINEMATOGRAFICA, col titolo \"LUPIN III: IL CASTELLO DI CAGLIOSTRO\"), ediz.1/3 = TV MOVIE\n- prodotto 6078 \"LA CASA NELLA PRATERIA\": alterna TELEFILM (ediz.1/2) e TV MOVIE (ediz.3/4/5) tra le edizioni\n- prodotto 6481 \"AIUTAMI A SOGNARE\": ediz.1 = FILM, ediz.2 = MINISERIE (EDIZIONE TELEVISIVA DA 185')\n\nPattern coerente con la logica già nota di `edizione` come variante di formato/confezionamento: quando la variante di montaggio cambia abbastanza da attraversare il confine tra due tipologie (es. film cinema → tv movie per la messa in onda, o film → miniserie per una versione spezzata), la `tipologia` cambia insieme all'edizione. **Nota operativa**: quando si filtra/aggrega per `tipologia` (es. per lo scope ICR), un prodotto \"politipologico\" può comparire in più bucket di tipologia a seconda dell'edizione considerata — da tenere presente per non contare o escludere erroneamente questi 568 casi.\n\n**Regola di convenzione per filtri su tipologia (Mauro, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]`. Per domande tipo \"dammi tutti i FILM in library\", la convenzione è filtrare **solo su `edizione=1`** — coerente con la regola generale \"usa rifer/edizione=1 per semplificare le estrazioni\" già stabilita. Se `tipologia` dell'edizione 1 è `FILM`, il prodotto è incluso; se l'edizione 1 non è `FILM` (anche se un'altra edizione lo è, caso politipologico), il prodotto **non** viene incluso — l'edizione 1 è l'unica fonte di verità per questo tipo di filtro, non si guarda alle altre edizioni.\n\n**⚠️ Ambito della regola, precisato il 30/08/2026 dopo un errore reale**: questo filtro `edizione=1` riguarda **domande sulla composizione dell'anagrafica/library** (`prodotti.parquet`, o join che passano da lì) — serve a non contare due volte lo stesso prodotto quando ha più edizioni. **Non si applica a conteggi di eventi di messa in onda su `emesso.parquet`**: lì ogni riga è già una trasmissione reale distinta (non un prodotto anagrafico), quindi filtrare a `edizione=1` esclude scorrettamente trasmissioni vere andate in onda con un'edizione diversa dalla 1 — non è una convenzione di semplificazione lì, è un errore. Esempio reale: \"quanti FILM ha trasmesso Rete4 in prima serata nel 2026\" va contato su `emesso` con `tipologia='FILM'` e `fascia='PR'`, **senza** filtro su `edizione` — la sentinella `expert-data` ha applicato la regola fuori scope la prima volta che è stata interrogata, dando 31 invece del corretto 38.\n\n### `superserie_id`/`superserie_descr`/`superserie_extkey` — franchise/saga, NON stagione\n\n`[CONFERMATO]` — un `superserie_id` raggruppa **più `prodotto` diversi** (non edizioni dello stesso prodotto). Media 6,4 prodotti per superserie (mediana 3), fino a 346 (caso `OLIMPIADI`, superserie_id=16441 — evento ricorrente, non serie TV in senso stretto). 10.079 superserie distinte, 74.113 righe (~33% del totale) hanno superserie_id valorizzato — non tutti i prodotti appartengono a un franchise.\n\nEsempio pulito, serie TV vera (`BEAUTIFUL`, superserie_id=14380, 49 prodotti distinti): ogni **stagione è un `prodotto` diverso** (`BEAUTIFUL I` = prodotto 77916 stagione=1, `BEAUTIFUL II` = prodotto 54283 stagione=2, ... fino a `BEAUTIFUL XX` = prodotto 3029276 stagione=20), più prodotti \"satellite\" senza numero di stagione (speciali, riedizioni, assemblaggi, DVD, versioni per pay-tv). **Conferma il punto 5 della consegna**: la stagione di una serie TV NON è codificata come edizione diversa dello stesso prodotto, ma come **prodotto diverso nella stessa superserie**. `edizione` all'interno di un singolo prodotto/stagione resta un taglio/formato di montaggio (coerente col Pattern A sopra).\n\n`superserie_extkey`: 10.079 valori distinti = stesso conteggio di `superserie_id` distinti → mappa 1:1, probabile id di un catalogo esterno (es. legacy o EIDR-like) per lo stesso franchise. `[IPOTESI]`\n\n### `unico_seriale` — flag film-vs-serie confermato con eccezioni\n\n`[CONFERMATO]` — due valori dominanti: `U` (151.684 righe) e `S` (74.438 righe), più 3 righe anomale/sporche (`CAMPO`, un titolo portoghese, `ORIGINALE` — probabile errore di data entry, valore finito nella colonna sbagliata). Forte correlazione con `tipologia`:\n- `U` (Unico) → 83.962 `FILM`, 17.549 `TV MOVIE`, 14.160 `CORTOMETRAGGIO` — contenuti stand-alone\n- `S` (Seriale) → 9.633 `TELEFILM`, 8.605 `INTRATTENIMENTO LEGGERO`, 6.148 `PROGRAMMI INFORMATIVI`, 5.666 `MUSICA`, 5.168 `CARTOON`, 3.344 `MINISERIE`, 2.068 `SIT COM`, 810 `TELENOVELAS`, ecc. — contenuti seriali/programmi ricorrenti\n\nLa correlazione non è perfetta al 100% (es. 10 `FILM` con `S`, 140 `TV MOVIE` con `S`, 362 `TELEFILM` con `U`) ma è fortissima — conferma l'ipotesi del punto 4 della consegna: `unico_seriale` è sostanzialmente un flag \"film/opera singola\" vs \"programma seriale/ricorrente\".\n\n### Colonne enum — valori distinti con conteggio\n\n`[CONFERMATO]`, colonne enum-like osservate:\n\n- **`cromia`**: `COLORI` (195.171), `BIANCO NERO` (23.195), `SCONOSCIUTO` (5.961), `MISTO` (1.668), `COLORIZZATO` (127), `NULL` (2), `'78'` (1, probabile errore data entry — valore che sembra un anno finito qui per sbaglio)\n- **`veg`**: `[CONFERMATO]` (2026-07-17, validato a voce da Mauro) — acronimo di **Valutazione Economico Gestionale**, classificazione interna Mediaset del valore del prodotto. Valori osservati: `NULL` (83.185), `DA ATTRIBUIRE` (80.519), `UNIVOCA` (14.160), lettere `E`/`D`/`C`/`B`/`A`/`F`/`G`/`H` (da 350 a 10.707 occorrenze), `FICTION AUTOPRODOTTA` (3.426), `FICTION AUTOPRODOTTA RAI` (1.950), `EVER GREEN` (411), `ALTRI` (383), `VISTO-DA ATTRIBUIRE` (224), `TOP` (204), `SUPER TOP` (46), `NON GESTITA` (3). Resta da chiarire la scala/ordine esatto delle lettere A-H e il criterio di attribuzione — non più il nome/scopo della colonna, quello è confermato.\n- **`vm`** (vietato ai minori — questo sì è la classificazione età/censura): `NULL` (171.746), `LIBERO DA DIVIETI` (35.109), `INEDITO` (8.021), `V.M. 14` (5.419), `V.M. 18` (4.936), `V.M. 16` (877), `BOCCIATO` (13), `SCONOSCIUTO` (3), `DA DEFINIRE` (1)\n- **`tipologia`**: ~60 valori, top: `FILM` (83.972), `TV MOVIE` (17.689), `CORTOMETRAGGIO` (14.178), `INTRATTENIMENTO LEGGERO` (13.643), `DOCUMENTARI` (10.424), `SPORT` (10.171), `TELEFILM` (9.995), `MUSICA` (9.594), `PROGRAMMI INFORMATIVI` (7.502), `CARTOON` (5.855), `REALITY` (4.612), `MINISERIE` (3.514), `SIT COM` (2.098), `NOTIZIARI` (1.208), coda lunga di tipologie di nicchia (RIASSUNTO*, SPONSOR*, INTERATTIVO*, VODCAST, PODCAST, MICRODRAMA...)\n- **`unico_seriale`**: v. sopra\n- **`provenienza`**: v. tabella schema sopra\n\n### Correzione a ipotesi precedenti\n\n`[CONFERMATO]` — Corregge la voce in \"Business logic — edizioni\" scritta nella sessione precedente: l'ipotesi che `edizione` fosse \"doppiaggi diversi, rimontaggi, versioni per piattaforma\" era nella direzione giusta per il concetto generale (variante dello stesso prodotto) ma la formulazione \"doppiaggi\" non trova riscontro nei dati — non è mai emerso un pattern lingua/doppiaggio negli esempi controllati. Il pattern reale è: **taglio/formato di montaggio** (seriali: confezionamento in episodi di lunghezza diversa) o **variante di censura/rating** (film: VM vs libero da divieti). La voce originale resta `[IPOTESI]` ma va integrata con questa osservazione più precisa.\n\n## Business logic — rifer/edizione (sessione 2026-07-17, terza sessione)\n\n*Priorità esplicita di Mauro: \"Fondamentale è capire la logica di rifer e edizione\". Approfondimento oltre lo schema (già in \"prodotti.parquet — approfondimento\" sopra), guardando l'uso a valle in diritti/emesso/boxoffice.*\n\n### 1. Distribuzione quantitativa edizioni per prodotto\n\n`[CONFERMATO]` (query aggregata su tutte le 208.818 combinazioni `prodotto` distinte di `prodotti.parquet`, 226.125 righe totali):\n\n| N. edizioni | N. prodotti | % |\n|---|---|---|\n| 1 | 195.923 | 93,82% |\n| 2 | 9.878 | 4,73% |\n| 3 | 2.146 | 1,03% |\n| 4 | 549 | 0,26% |\n| 5 | 206 | 0,10% |\n| 6–11 | 116 | 0,06% |\n\nMedia 1,08 edizioni/prodotto, mediana 1, massimo osservato 11. **La stragrande maggioranza dei prodotti (93,8%) ha un'unica edizione** — il caso multi-edizione è una minoranza reale ma non trascurabile (~6,2%, oltre 12.800 prodotti).\n\n**Edizione \"principale\"/default**: `[CONFERMATO]` — `edizione=1` è **sempre presente** per ogni prodotto (208.818/208.818, 100%), è sistematicamente la `MIN(edizione)` e non esiste alcun prodotto con edizione minima diversa da 1. Per i prodotti multi-edizione, la numerazione è quasi sempre contigua da 1 a N (12.800/12.895 = 99,3% dei casi con MAX(edizione)=N. edizioni), con una piccola minoranza (95 casi) di numerazione non contigua (edizioni \"saltate\", verosimilmente eliminate/deprecate nel tempo). **`edizione=1` è l'edizione di riferimento/default** — coerente con l'osservazione già fatta in sessione 2 che `descr_edizione='ORIGINALE'` è il valore stragrande maggioranza (202.358/226.125).\n\n### 2. diritti.parquet: a quale (prod, ediz) sono legati i diritti?\n\n`[CONFERMATO]` (join `diritti.(prod,ediz)` vs conteggio edizioni disponibili in `prodotti` per lo stesso `prod`, su tutti i 31.142 prod distinti presenti in diritti):\n\nPer i prodotti che hanno **una sola edizione** in `prodotti.parquet`, ovviamente i diritti usano quella (22.758 casi, banale). Il dato interessante è sui prodotti **multi-edizione**:\n\n| N. edizioni in prodotti | N. edizioni distinte toccate da diritti | N. casi |\n|---|---|---|\n| 2 | 1 | 4.920 (90,1%) |\n| 2 | 2 (tutte) | 538 (9,9%) |\n| 3 | 1 | 1.371 (94,4%) |\n| 3 | 2 | 53 |\n| 3 | 3 (tutte) | 28 |\n| 4 | 1 | 314 (79,3%) |\n| 4 | 2–4 | 77 |\n\n**Pattern dominante (≥90% nella maggior parte delle fasce): i diritti sono legati a UNA SOLA edizione del prodotto, tipicamente `edizione=1`** (6.745/6.821 = 98,9% dei casi \"1 sola edizione toccata\" su prodotti multi-edizione, quella edizione è proprio la 1). Solo una minoranza di prodotti ha diritti distinti per più edizioni.\n\nOsservando i casi in cui i diritti **coprono più edizioni dello stesso prodotto** (campione qualitativo, es. prod 1689 \"film VM16/VM14 + colorizzate\", prod 3096066/3138760 \"miniserie ORIGINALE/DA 50'/4K\"), emerge che **quando ci sono più righe diritti per edizioni diverse, tendono ad avere causale/contratto/decorrenza diversi** — non è un semplice \"duplica il diritto su ogni edizione\", ma diritti effettivamente distinti (es. prod 7316: `ediz=1` diritto Turner 1997-2002, `ediz=2` stesso Turner 1997-2002 **più** un secondo diritto Warner 2002-2006 sulla stessa edizione 2 — la colorizzazione ha una storia contrattuale propria).\n\n`[IPOTESI]` — il pattern suggerisce che **il diritto normalmente si acquisisce sull'edizione \"madre\" (edizione=1, la versione originale/di riferimento)**, e viene esteso/duplicato su altre edizioni solo quando quella specifica variante (es. colorizzata, 4K, taglio per durata) ha una storia di sfruttamento/contratto propria e distinta. Da validare con chi gestisce i contratti.\n\n### 3. emesso.parquet: quale edizione va effettivamente in onda, e coincide col diritto attivo?\n\n`[CONFERMATO]` — distribuzione delle edizioni trasmesse su 8.821.773 messe in onda: `edizione=1` copre 8.373.859/8.821.773 = **94,9%** dei passaggi totali, il resto si distribuisce su edizioni 2-11 in ordine decrescente (ediz=2: 310.346, ediz=3: 76.547, ...). Anche isolando solo i prodotti multi-edizione (quelli dove la scelta non è banale), `edizione=1` resta la stragrande maggioranza dei passaggi effettivi. **La messa in onda usa quasi sempre l'edizione 1/default**, coerente col fatto che è la versione \"ORIGINALE\".\n\n**JOIN emesso→diritti su (prodotto=prod, edizione=ediz)**, con verifica se `data_emissione` cade nel range `[decr, scad]` del diritto (campione ~130-260K righe, con `TRY_CAST` perché `data_emissione` è VARCHAR):\n- Match diretto su (prod,ediz) esistente in diritti: solo **~36-40%** delle righe emesso (indipendentemente dalla data)\n- Di queste, solo **~31%** cade effettivamente nel range decr-scad del diritto trovato (quindi ~11-12% delle righe emesso totali hanno un diritto attivo e coerente in data sulla stessa combinazione prod+ediz)\n\n**Causa identificata**: `[CONFERMATO]` — la bassa copertura è in larga parte spiegata da `provenienza` del prodotto. Filtrando il campione emesso per prodotti **senza alcun diritto associato** (a livello di `prod`, ignorando la data), la distribuzione di `provenienza` è dominata da `AUTOPRODOTTO RTI` (64.733 casi) e `DA DEFINIRE` (113.762) — cioè contenuti auto-prodotti da RTI, che **non hanno bisogno di un diritto di acquisizione** (Mediaset è già proprietaria). Filtrando invece i prodotti **con** diritto associato, la distribuzione è dominata da `ACQUISTATO` (55.951) — cioè i diritti tracciano principalmente contenuti di terzi acquisiti. `[IPOTESI]`: `diritti.parquet` è quindi (in gran parte) il registro dei contratti di **licenza/acquisizione da fornitori esterni**, non un registro universale di \"permesso a trasmettere\" per ogni contenuto — l'autoproduzione non ha (o ha in minima parte, 4.306 casi residui) una riga diritti corrispondente.\n\nIsolando solo `provenienza='ACQUISTATO'` (dove ci si aspetterebbe massima copertura): il match diretto (prod,ediz) + range date resta comunque solo ~20% (25.941/129.685). Allargando il match a \"qualsiasi edizione dello stesso prod copra la data\" (non solo l'edizione emessa), la copertura sale a **34,2%** (26.235/76.667 sul sottocampione con almeno un diritto sul prod) — e **quando esiste un diritto che copre la data, l'edizione del diritto coincide con l'edizione effettivamente trasmessa nel 90,7% dei casi** (23.672/26.094). Questo conferma che **quando il match c'è, edizione-diritto ed edizione-emessa sono coerenti** — il problema principale non è un mismatch di edizione, ma una copertura temporale incompleta del dataset diritti.\n\n**Sulle emissioni ACQUISTATO senza copertura in-range** (campione di 18.477 casi con almeno un diritto noto per il prod): 2.027 (11%) cadono **prima** della prima `decr` nota, 3.085 (17%) cadono **dopo** l'ultima `scad` nota, solo 326 (1,8%) cadono in un vero \"buco\" tra due contratti consecutivi.\n\n`[CONFERMATO]` (validato a voce da Mauro, 2026-07-17) — **`diritti.parquet` è uno storico completo**, non uno snapshot dei soli contratti correnti/attivi: contiene tutti i diritti, anche quelli passati/scaduti. Questo **esclude** l'ipotesi che il gap di copertura fosse dovuto a uno snapshot parziale — essendo lo storico completo, le emissioni fuori range (prima della prima `decr` o dopo l'ultima `scad` nota) restano un fenomeno reale da spiegare altrimenti (es. dati mancanti a monte, contratti non digitalizzati/tracciati in questo sistema, o casi legittimi di trasmissione fuori diritto formale) — non un artefatto di \"snapshot non aggiornato\". `[IPOTESI aperta]` sulla causa specifica del gap residuo, ma la domanda sullo snapshot-vs-storico è chiusa.","numLines":272,"startLine":1,"totalLines":395,"truncatedByTokenCap":true}},"sourceToolAssistantUUID":"a9b52c05-f576-4cdf-8c1b-56498eb58244","session_id":"1a95f802-3308-4d27-be2b-ca49f7d0902f","sessionKind":"bg","userType":"external","entrypoint":"cli","cwd":"/mnt/ssd/data/Dropbox/adrian/scripts/slave-sentinels/expert-data","sessionId":"1a95f802-3308-4d27-be2b-ca49f7d0902f","version":"2.1.251","gitBranch":"master"}
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