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{"parentUuid":"f7d623ac-ad0d-4d87-b8c7-ebceee45acf2","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 le sentinelle 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":"1ef38683-6fa2-43c8-8956-26acc34ebc0c","timestamp":"2026-08-30T08:34:55.734Z","sessionKind":"bg","userType":"external","entrypoint":"cli","cwd":"/mnt/ssd/data/Dropbox/adrian/scripts/slave-sentinels/expert-flussi","sessionId":"1b2b6f66-c039-47c7-8d6a-3352578d7c2b","version":"2.1.251","gitBranch":"master"}
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Questo documento tiene traccia di dove nascono i dati (OnAir e altre fonti), che pipeline li trasformano (Frank, DataHub_v2, ParquetToAccess, PipelinePython), e le anomalie diagnosticate risalendo al codice a monte — non la semantica dei campi, quella resta nell'altra KB.\n11\t\n12\t**Nota storica (04/08/2026)**: questo file e il subagente si chiamavano `myicr-flussi.md`/`myicr-flussi-expert` — rinominati insieme a `data-expert` (ex `powerbricks-expert`) perché \"myicr\" legava il nome all'applicativo, mentre il dominio (provenienza e trasformazioni dei dati ICR) è agnostico rispetto a quale app li consulta.\n13\t\n14\t**How to apply:** il subagente `flussi-expert` scrive qui direttamente, in parallelo al lavoro. Ogni voce porta un tag di stato: `[CONFERMATO]` (validato con Mauro/Adrian) o `[IPOTESI]` (dedotto da codice/dati, non ancora validato). Sezioni vuote finché non emerge conoscenza reale.\n15\t\n16\t## 🔥 Domande aperte (tenere calde — aggiornare a ogni sessione)\n17\t\n18\t1. **Consumer di `db_Osservatorio.accdb`/`tabOsservatorio`** (da non confondere con l'item #5 sotto, \"fix canale secondario DVB-T\" — nome simile, item distinto e ancora aperto) — `[CHIUSO E FIXATO 2026-08-04, v. Passo 19]`: il file era stato **cancellato da Mauro stesso** (confermato a voce), non una sparizione accidentale — nessun consumer Python trovato in tutto l'albero `PYTHON/`, rimozione legittima, nessun impatto perso. Lo step orfano `integrazione_update_day()` (che da inizio giugno girava ogni giorno a vuoto in `ParquetToAccessDaily`/`run_all()`) è stato **rimosso per intero** dall'istanza Ufficio (04/08/2026): funzione, chiamata in `run_all()`, riga nel docstring, e la chiave `db_osservatorio` in `config/settings.json` — nessun residuo (grep verificato). Commit `8fff774` nel repo `PYTHON/PIPELINE_PYTHON`, **deployato in produzione** su `I:\\SOFTWARE\\SCHEDULATORE\\PIPELINE_PYTHON` via `deploy.bat`. Bonus trovato durante il deploy: bug reale in `deploy.bat` stesso (`%~dp0` termina sempre con `\\`, rompeva il quoting di robocopy) — fixato nello stesso giro, commit `1601958`.\n19\t2. **`gemma.parquet` ↔ Acquisti (W:\\)** — collegamento mai verificato a voce con Mauro (solo ipotizzato), a differenza di Osservatorio/MonitorOsservatorioPy che è stato chiuso per intero.\n20\t3. **`ICR_MONDO`** — prefissi noti (`CON`, `MED`, `SKY`, `FOX`, `PREMIUM`-obsoleto), ma il significato esatto di `CON`=Concorrenza / `MED`=Mediaset non confermato a voce.\n21\t4. **`sync_DEV_LOCAL.bat`** — ponte ipotizzato tra `I:\\` (output pipeline) e il path Dropbox `MyICR_Suite/local_db/parquet` che leggiamo — file gitignored, non verificabile da Nave, non confermato al 100%.\n22\t5. **Fix \"canale secondario\" DVB-T** (v. Passo 18) — non una domanda ma un lavoro concreto da fare quando/se Mauro deciderà: esporre in MyICR_Suite/PowerBricks che un prodotto è arrivato tramite il workaround DVB-T, oggi invisibile.\n23\t\n24\t*(v. anche `data-expert.md` per le domande aperte lato semantica dati: scala `veg` A-H criterio di attribuzione, `situazione`/`causale` in diritti mai approfonditi, perché coesistono tre codifiche rete, contenuto business di linker.db/ott.db/mediatrack.db mai interrogato)*\n25\t\n26\t## Provenienza e sistemi sorgente\n27\t\n28\t`[CONFERMATO]` (2026-07-17, ereditato da [[data-expert]]) — quasi tutti i parquet in `PYTHON/MyICR_Suite/local_db/parquet/` arrivano da **OnAir** (sistema aziendale Mediaset), eccetto `gemma.parquet`, `imdb_full.parquet`, `reti_cluster.parquet`.\n29\t\n30\t## Pipeline note (schema, non ancora indagate nel dettaglio)\n31\t\n32\t`[IPOTESI]` (da `PYTHON/CLAUDE.md`, non ancora verificato con lettura diretta del codice):\n33\t- **Frank** — orchestratore job ETL, coordina ImdbUpdate, GemmaReport, DataHub_v2, ecc.\n34\t- **PIPELINE_PYTHON** (`I:\\SOFTWARE\\SCHEDULATORE\\PIPELINE_PYTHON`, **non raggiungibile da Nave**) — genera il mirror SQLite dei parquet L2 per query Access (\"sqlite_mirror\", nota 2026-04-27 in CLAUDE.md).\n35\t- **DataHub_v2**, **ParquetToAccess** (`I:\\SOFTWARE\\SCHEDULATORE\\UPDATE_PYTHON\\...`, **non raggiungibili da Nave**) — ruolo esatto ancora da chiarire.\n36\t\n37\t## Catena completa fino ai parquet — in costruzione (2026-07-17)\n38\t\n39\t`[CONFERMATO]` (Mauro, 2026-07-17) — **punto di partenza della catena**: tutto parte dalla directory `I:\\SOFTWARE\\SCHEDULATORE`. Contenuto già osservato via Frank-relay (list_dir): `FTP`, `INPUT`, `PIPELINE_PYTHON`, `UPDATE_PYTHON`, `UPDATE_PYTHON_WEEKLY`, `vecchia procedura VBA`. Mauro segnala che la catena da qui fino ai parquet finali è **lunga e complessa** — costruzione passo-passo in corso, non riassumere/semplificare finché non è raccontata per intero.\n40\t\n41\t**Passo 1 — primo problema identificato (Mauro, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` — il codice che gestisce la pipeline si trova **solo** in `I:\\SOFTWARE\\SCHEDULATORE\\PIPELINE_PYTHON` — segnalato esplicitamente da Mauro come \"il primo problema\" (natura del problema da chiarire: fragilità/single point of failure? mancanza di versionamento git? non ancora specificato, in attesa del seguito del racconto).\n42\t\n43\t**Implementato (2026-07-17, sessione ufficio)**: `[CONFERMATO]` — copia versionata creata in `Dropbox/adrian/PYTHON/PIPELINE_PYTHON/`. Cosa è stato fatto:\n44\t- Robocopy da `I:\\SOFTWARE\\SCHEDULATORE\\PIPELINE_PYTHON` → `PYTHON/PIPELINE_PYTHON/` escludendo `.git`, `.claude`, `LOG/`, `__pycache__/`, `logs/`, `parquet/`, `parquet_layer1/`, `*.pkl`, `*.accdb`, `*.db`\n45\t- `.gitignore` aggiornato (aggiunto `.claude/`)\n46\t- `CLAUDE.md` minimale creato (v1, eredita Costituzione, documenta architettura e gotcha principali, punta a CLAUDE.md originale su I:\\ per dettaglio completo)\n47\t- `deploy.bat` creato con robocopy inverso (PYTHON/ → I:\\), con pausa di conferma, da usare solo manualmente\n48\t- Mappa progetti in `PYTHON/CLAUDE.md` aggiornata\n49\t- `I:\\SOFTWARE\\SCHEDULATORE\\PIPELINE_PYTHON` non toccata in alcun modo\n50\t\n51\t**Passo 2 — origine dei file di input (Mauro, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` — i file grezzi vengono postati **dalla Direzione Sistemi Mediaset, in automatico**, dentro `I:\\SOFTWARE\\SCHEDULATORE\\INPUT`. Cadenza mista: alcuni file arrivano con frequenza **settimanale**, altri **giornaliera**. Collegamento con quanto già noto: la **Direzione Sistemi** è la stessa citata in precedenza come tramite per `osservatorio.parquet` — probabilmente lo stesso meccanismo generale di deposito file (Direzione Sistemi → `INPUT/` → pipeline), non solo per il caso Osservatorio.\n52\t\n53\t**Correzione importante — dove gira davvero il codice (Mauro, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` — il Python che fa l'ingestione **non gira sulla macchina di Mauro (A)**, gira su **un'altra macchina della Direzione Sistemi**. Loro lanciano:\n54\t- `I:\\SOFTWARE\\SCHEDULATORE\\UPDATE_PYTHON\\start.bat` per i caricamenti **giornalieri**\n55\t- `I:\\SOFTWARE\\SCHEDULATORE\\UPDATE_PYTHON_WEEKLY\\start.bat` per quelli **settimanali**\n56\t\n57\tQuindi `PIPELINE_PYTHON` (appena copiato in `PYTHON/`) è il codice sorgente/repository, ma l'esecuzione avviene tramite `UPDATE_PYTHON`/`UPDATE_PYTHON_WEEKLY` su una macchina Direzione Sistemi, non tramite Frank né sulla macchina A. `[IPOTESI aperta]`: non ancora chiarito se `UPDATE_PYTHON`/`UPDATE_PYTHON_WEEKLY` siano una copia deployata di `PIPELINE_PYTHON` (stesso codice, posizione diversa per l'esecuzione) o moduli/wrapper distinti che richiamano `PIPELINE_PYTHON` — da verificare quando si guarda dentro quelle due cartelle.\n58\t\n59\t**Nome macchina esecutrice (Mauro, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` — la macchina Direzione Sistemi che esegue `start.bat` si chiama **`wincoarcapp01`**.\n60\t\n61\t**Accesso remoto disponibile ma non usato (Mauro, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` — Mauro ha la possibilità di accesso remoto a `wincoarcapp01` se volesse, ma in pratica non gli serve: la macchina non ha mai problemi, e il suo ruolo è puramente eseguire il Python (`start.bat`) — non fa nient'altro di suo, è solo l'host di esecuzione.\n62\t\n63\t**Passo 3 — architettura completa ricostruita da Adrian (2026-07-17, letta da `PYTHON/PIPELINE_PYTHON/CLAUDE.md` appena copiato)**: `[CONFERMATO]` (fonte: documentazione ufficiale del progetto, non inferenza) — invitato da Mauro a ricostruire da qui in poi usando gli strumenti disponibili. Catena completa:\n64\t\n65\t```\n66\trun_weekly.bat / run_daily.bat   ← lanciato da Direzione Sistemi su wincoarcapp01\n67\t         │\n68\t         ├─ [1] Venv check       C:\\venv_ICR (auto-crea se assente, pacchetti: pyodbc pywin32 duckdb pandas loguru)\n69\t         │       (NON lo stesso venv di sviluppo C:\\PYTHON\\_runtimes\\venv su macchina A)\n70\t         │\n71\t         ├─ [2] CsvToParquet_layer1\n72\t         │       CSV sorgente (da INPUT/, postati da Direzione Sistemi) → Parquet Layer 1 locali\n73\t         │       → C:\\PYTHON_LOCAL\\CsvToParquet_layer1\\parquet\\\n74\t         │\n75\t         ├─ [3] Pubblica Layer 1 su rete\n76\t         │       → I:\\SOFTWARE\\PYTHON_SRV\\parquet_layer1\\\n77\t         │\n78\t         ├─ [4] Parquet_layer1ToParquet_layer2\n79\t         │       L1 rete → L2 rete (trasformazioni business + enrich), solo DuckDB\n80\t         │       → I:\\SOFTWARE\\PYTHON_SRV\\PYTHON_LOCAL\\MyICR_Suite\\local_db\\parquet\\\n81\t         │       ⚠️ QUESTO è (presumibilmente) l'origine dei parquet che analizziamo in data-expert\n82\t         │         (diritti.parquet, prodotti.parquet, emesso.parquet, ecc.) — path da riconciliare\n83\t         │         con `Dropbox/adrian/PYTHON/MyICR_Suite/local_db/parquet/` che leggiamo noi: stesso file\n84\t         │         sincronizzato in qualche modo, o due copie distinte? [IPOTESI aperta, da verificare]\n85\t         │\n86\t         ├─ [5, solo weekly] SQLite mirror L2 (`sqlite_mirror.py`)\n87\t         │       L2 parquet → mirror_l2.sqlite\n88\t         │       → I:\\SOFTWARE\\PYTHON_SRV\\sqlite_layer2\\mirror_l2.sqlite\n89\t         │       ⚠️ Relazione con i mirror SQLite che leggiamo noi (linker.db, ott.db, mediatrack.db in\n90\t         │         `sync_db/`/`local_db/`) non ancora chiarita — nomi diversi, da verificare se è lo stesso\n91\t         │         file rinominato/ricollocato o un mirror parallelo. [IPOTESI aperta]\n92\t         │\n93\t         ├─ [6/7, weekly] ParquetToAccessWeekly → DB_WEEK.accdb (6 tabelle Access)\n94\t         │       → I:\\SOFTWARE\\ProcedureICR\\ICRmonitor\\MonitorLinker\\DB_WEEK.accdb\n95\t         │\n96\t         └─ [6/7, daily] ParquetToAccessDaily → DB_DAY.accdb (enrichment giornaliero)\n97\t                 → I:\\SOFTWARE\\ProcedureICR\\ICRmonitor\\MonitorLinker\\DB_DAY.accdb\n98\t```\n99\t\n100\t**Moduli**: `CsvToParquet_layer1/` (CSV→L1, CLAUDE.md proprio), `Parquet_layer1ToParquet_layer2/` (L1→L2 + `sqlite_mirror.py`), `ParquetToAccessWeekly/`, `ParquetToAccessDaily/` (CLAUDE.md proprio), `WriteToAccess/` (mattoncino riusabile DataFrame→Access via TransferText).\n101\t\n102\t**Gotcha rilevanti per l'interpretazione dei dati** (utili anche per `data-expert`):\n103\t- **Date sentinella**: `2201-01-01` (lato parquet) diventa `9999-12-31` (lato VBA/legacy); `0001-01-01` diventa `1001-01-01` (Access non gestisce anni <100) — **spiega retroattivamente** il valore `decr=1001-01-01` osservato in `diritti.parquet` durante l'esplorazione del blocco WIN (sessione precedente, causale '01'/'03') — non un dato sporco, è una sentinella nota della pipeline.\n104\t- **TCDURLORDA**: formula secondi→minuti `(x + 10) // 60`, soglia 50s (non 30s come si potrebbe assumere) — coerente con lo scarto residuo ±1min segnalato nel parallelo Python vs VBA su CUSTOM_EMESSO (97,47% match).\n105\t- Separatore decimale italiano (Access usa virgola), schema.ini order-sensitive, Access non deve essere aperto durante i run.\n106\t\n107\t**Stato parallelo Python vs VBA (dal CLAUDE.md, post-fix 2026-04-23)**: CUSTOM_EMESSO 97,47%, CUSTOM_ANAGR_ORIZ 99,76%, EDIZIONI 100%, SUPERSERIE 99,84%, CUSTOM_DIRITTI 100%, BOXOFFICE 99,55% — la pipeline Python è quindi già validata contro il legacy VBA con match altissimo, non un sistema nuovo/non testato.\n108\t\n109\t**Passo 4 — dettaglio codice `CsvToParquet_layer1` (Adrian, 2026-07-17, letto codice + CLAUDE.md interno del modulo, non solo il riepilogo)**: `[CONFERMATO]` (fonte diretta: codice + documentazione del modulo)\n110\t\n111\t- **Nome storico**: questo modulo si chiamava **\"DataHub v2\"** internamente (v. suo CLAUDE.md, non ancora rinominato ovunque) — `[IPOTESI]`: probabile che sia la stessa cosa della voce `DataHub_v2` in `PYTHON/CLAUDE.md` (mappa progetti, path `I:\\SOFTWARE\\SCHEDULATORE\\UPDATE_PYTHON\\DataHub_v2`), solo con nome/posizione diversi tra i due documenti — da riconciliare, non dato per certo.\n112\t- **`INPUT_DIR` reale** (da `config/settings.py`): `\\\\mediaset.it\\share\\Indirizzo_controllo_risorse\\SOFTWARE\\SCHEDULATORE\\INPUT` — **conferma testuale diretta** che \"Indirizzo e Controllo Risorse\" (ICR) è nel nome della share di rete, non solo un acronimo detto a voce.\n113\t- **Mapping CSV → parquet** (da `CSV_FILES` in `settings.py`): `prodotti←estr_prod.csv`, `emesso←estr_emesso.csv`, `diritti←estr_acq.csv` (nome file interno: \"acq\", coerente con l'ipotesi che i diritti siano prevalentemente contratti di **acq**uisizione), `imdb←estr_imdb.csv`, `boxoffice←estr_box_totali.csv`, `boxoffice_det←estr_box_dettaglio.csv`, `cast←estr_cast.csv`, `veg←estr_veg.csv`, `scelte_rete←estr_scelte_rete.csv`, `gemma←estr_gemma.csv`, `osservatorio←osservatorio.txt` (unico senza prefisso `estr_`, formato posizionale senza header).\n114\t- **`osservatorio.txt` ha più colonne del parquet finale**: il file sorgente elenca 25 colonne inclusi `titolo_int`, `produzione`, `distribuzione`, `sceneggiatura`, `showrunner`, `anno_screening` — non tutte viste nello schema di `osservatorio.parquet` esplorato in sessione 1 (dove ne avevamo contate meno). `[IPOTESI aperta]`: alcune colonne vengono scartate/rinominate nella trasformazione CSV→parquet, da verificare con un confronto diretto schema-vs-schema.\n115\t- **`weekly.py` produce tutti i parquet; `daily.py` produce solo `gemma.parquet` e `osservatorio.parquet`** — quindi questi due dataset hanno una cadenza di aggiornamento più frequente (giornaliera) rispetto al resto (settimanale).\n116\t- **Filosofia \"bidone\"**: parquet = dato unico trasversale per tutto l'ecosistema (MyICR_Suite, DBeaver, tool futuri). Tabelle raw fedeli al CSV (solo dedup+type parsing), tabelle `_enrich` con colonne derivate lette dal parquet stesso (non dal CSV) — **niente logica di business nelle tabelle raw**, coerente con la nostra regola \"prendi i dati as-is\".\n117\t- **Ponte trovato con il path Dropbox che leggiamo noi**: dal CLAUDE.md del modulo — *\"Sync su A: `C:\\PYTHON\\MyICR_Suite\\sync_DEV_LOCAL.bat` include sync Parquet\"*. `[IPOTESI, ma molto probabile]`: questo è il meccanismo che porta il parquet da `I:\\SOFTWARE\\PYTHON_SRV\\...\\MyICR_Suite\\local_db\\parquet\\` (destinazione della pipeline) fino a `Dropbox/adrian/PYTHON/MyICR_Suite/local_db/parquet/` (quello che leggiamo noi) — un sync script sulla macchina A che gira dentro la cartella ora Dropbox-sincronizzata. Da confermare leggendo `sync_DEV_LOCAL.bat` in `MyICR_Suite/`.\n118\t- **Gotcha DuckDB rilevanti**: date in parquet sono `%Y-%m-%d` (non `%d/%m/%Y` come nel CSV sorgente); fan-out da JOIN se `_prod_anno` ha più righe per prodotto, fix con `GROUP BY prodotto + MAX(anno_produzione)` — utile per capire eventuali duplicazioni inattese in analisi future.\n119\t- **Roadmap dichiarata nel modulo**: \"prossimo: integrare `run_weekly/daily_SYS_SRV.bat` in Frank\" — conferma che oggi Frank **non** orchestra questa pipeline (coerente con quanto detto da Mauro: gira su `wincoarcapp01`, non tramite Frank), ma è previsto in futuro.\n120\t\n121\t**Passo 5 — letto `sqlite_mirror.py` per intero (Adrian, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` (codice diretto)\n122\t\n123\t- **`mirror_l2.sqlite` NON è `linker.db`/`ott.db`/`mediatrack.db`** — sono **sistemi distinti**, question chiusa. Il file `mirror_l2.sqlite` contiene UN SOLO database con le tabelle: `emesso`, `emesso_enrich`, `reti_cluster`, `osservatorio`, `imdb`, `scelte_rete`, `boxoffice`, `prodotti`, `diritti_enrich`, `diritti`, `cast`, `gemma` — copiate full da Layer 2 (con `_id` surrogato via `ROW_NUMBER()` per le tabelle senza PK intera, per compatibilità Access ODBC). Nessuna tabella `linker`/`ott`/`mediatrack` qui dentro — quei mirror devono avere una pipeline di provenienza completamente diversa (probabile: moduli interni MyICR_Suite — Linker, integrazione OTT, MediaTrack — non ancora indagati).\n124\t- **Path L2 confermato per intero** (da codice, non ipotesi): `\\\\mediaset.it\\share\\Indirizzo_controllo_risorse\\SOFTWARE\\PYTHON_SRV\\PYTHON_LOCAL\\MyICR_Suite\\local_db\\parquet` — conferma che `I:\\` = `\\\\mediaset.it\\share\\Indirizzo_controllo_risorse\\SOFTWARE\\` (stesso prefisso ICR visto anche in `INPUT_DIR`).\n125\t- **Uso di `mirror_l2.sqlite`**: dichiarato nel docstring come \"per uso con MS Access via ODBC\" — quindi è un ponte verso Access, non verso MyICR_Suite/le nostre analisi.\n126\t- **Verifica non completata**: `sync_DEV_LOCAL.bat` (il presunto ponte verso il path Dropbox che leggiamo) è **gitignored esplicitamente** in `MyICR_Suite/.gitignore` (\"Solo su A, non deve andare su B/C(n)\") — non leggibile da Nave, il collegamento resta un'ipotesi non verificata direttamente da codice. Da chiedere a Mauro o verificare da sessione ufficio.\n127\t\n128\t**Passo 6 — letto `ParquetToAccessDaily` per intero, codice + CLAUDE.md (Adrian, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` (codice diretto)\n129\t\n130\t- **⚠️ Scoperta importante — collegamento diretto `osservatorio.parquet` ↔ `MonitorOsservatorioPy`**: il job `osservatorio_to_db_day` (in `config/exports.json`) esporta `osservatorio.parquet` → `DB_DAY.accdb`, tabella **`SCHEDA_PRODOTTO`**. Questo è **lo stesso identico nome di tabella** che `MonitorOsservatorioPy` mirrora in `monitor.db` via ODBC all'avvio (\"Tabella `SCHEDA_PRODOTTO` — mirror da `db.accdb` Access\", v. sezione dedicata sopra). **Ipotesi fortemente supportata** (stesso nome tabella, stesso dominio Osservatorio): `DB_DAY.accdb` generato qui **è** (o è imparentato con) il `db.accdb` che `MonitorOsservatorioPy` legge — chiudendo quasi per intero la catena: `osservatorio.txt` (Direzione Sistemi) → `CsvToParquet_layer1` (daily) → `osservatorio.parquet` → `ParquetToAccessDaily` → `DB_DAY.accdb/SCHEDA_PRODOTTO` → `MonitorOsservatorioPy/monitor.db`. `[IPOTESI forte, non confermata a voce da Mauro]` — da validare esplicitamente: sono davvero lo stesso file `.accdb`, o due file distinti con schema identico per coincidenza?\n131\t- **Altro job noto**: `gemma_to_db_day` — `gemma.parquet` → `DB_DAY.accdb`, tabella `GEMMA`. Consumer non ancora identificato (candidato: qualcosa lato Acquisti, coerente col filone `gemma.parquet`/W:\\ non confermato in precedenza — v. sopra).\n132\t- **⚠️ Natura dichiarata del modulo — target di smantellamento futuro**: il CLAUDE.md del modulo dice esplicitamente: *\"Strato legacy temporaneo — esiste finché i consumer Access non vengono migrati a Parquet. Obiettivo finale: spegnere Access del tutto.\"* — **questo è precisamente il tipo di \"pezzo da smantellare in futuro\" che Mauro ha segnalato essere l'obiettivo di questa indagine**. `ParquetToAccessDaily`/`Weekly` sono ponti verso un sistema (Access) che si vuole eliminare, non componenti permanenti dell'architettura.\n133\t- **Architettura**: `main.py` → legge `config/exports.json` (lista job: source parquet, target accdb, tabella, mode `replace`/`append`, mapping colonne opzionale) → per ogni job, `core/exporter.py` (DuckDB legge il parquet, pyodbc scrive in Access) → step finale di enrichment (`core/enrichment.py`) e pubblicazione su rete (copia il file `.accdb` locale verso destinazioni di rete elencate in `settings.json`).\n134\t- **Girato su `wincoarcapp01`** con lo stesso venv `C:\\venv_ICR` già visto, richiede **MS Access Application installata** (non solo driver ODBC) per la fase di enrichment.\n135\t- **Gotcha rilevanti**: DAO/COM non funziona su path UNC (serve sempre pyodbc); `mode=replace` fa DROP+CREATE+INSERT (la struttura tabella viene ricreata ogni volta, non solo i dati); batch insert a chunk da 5000 righe per evitare timeout; Access non ha tipo DATE puro via ODBC, va sempre coerto a DATETIME.\n136\t\n137\t**Passo 7 — letto `ParquetToAccessWeekly/core/custom_diritti.py` per intero (Adrian, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` (codice diretto) — **rilevante anche per `data-expert`**, risolve domande aperte lì.\n138\t\n139\t- **Colonne `tipo_diritto`/`piattaforma` — CORREZIONE (v. Passo 16 sotto)**: non fanno parte del `diritti.parquet` che leggiamo in `data-expert` (L2) — vivono solo nella versione **L1 (grezza)** che questo codice legge (`ParquetToAccessWeekly` punta a `parquet_dir=C:\\PYTHON_LOCAL\\CsvToParquet_layer1\\parquet`, non a L2). Nel nostro L2 quelle due colonne vengono rimosse dopo il filtro (verificato empiricamente: il nostro parquet non le ha). Non erano \"colonne mancanti nel campione precedente\" come pensavo inizialmente qui sotto — semplicemente non esistono nella versione che analizziamo.\n140\t- **`fr_rr` — RISOLTO** (era `[IPOTESI aperta]` in `data-expert.md`): la logica `CalFrRr` calcola **F = First (prima occorrenza)**, **R = Repeat/rinnovo** — un diritto diventa `R` se esiste un'altra riga per lo stesso `PROD` con `DECR` (decorrenza) **antecedente** (escludendo l'anno sentinella 1001). Quindi `fr_rr`/`CalFrRr` è sostanzialmente **First-run vs Repeat/Rinnovo** del diritto sullo stesso prodotto — ipotesi confermata dal codice, va comunque validata a voce con Mauro prima di considerarla definitiva per `data-expert` (che resta la sede giusta per questa informazione, qui la registriamo come cross-reference).\n141\t- **Nuovo termine scoperto**: `ICR_MONDO` (colonna di `CUSTOM_EMESSO`/probabilmente derivata da `emesso`), valori visti nel codice: `MED_GEN`, `MED_TEM` — usati per determinare se un prodotto è stato effettivamente trasmesso ai fini del calcolo disponibilità/inibizione. Significato esteso non ancora chiarito — `[IPOTESI aperta]`.\n142\t- **Business logic di `calMotivoInibiz`** (motivo di inibizione per anno, dal 2015 a oggi+5): per ogni prodotto/anno, controlla se i diritti attivi in quell'anno sono \"disponibili\" o \"inibiti\", con motivi possibili: `\"passaggi esauriti\"` (se `PASS_CONS_TOT - PASS_EFF_TOT <= 0`), `\"inibito\"` (se `FLAG_INIB='S'`), `\"<100%\"` (se la somma percentuali diritti nel periodo è sotto 100%), `\"<30gg\"` (se i giorni di disponibilità nell'overlap sono <30). Se il prodotto risulta comunque trasmesso (`emesso_dates` con `ICR_MONDO` in `MED_GEN`/`MED_TEM`) nel periodo nonostante l'inibizione calcolata, il motivo viene azzerato (considerato disponibile). Logica applicata solo alle tipologie: FILM, MINISERIE, SIT COM, TELEFILM, TV MOVIE, SOAP, TELENOVELAS — **esattamente le tipologie core ICR già identificate in `data-expert`** (manca CORTOMETRAGGIO e DOCUMENTARI rispetto all'elenco core — da segnalare come discrepanza minore).\n143\t- **`CUSTOM_DIRITTI` non è \"tutti i diritti\"**: è una vista filtrata — solo `tipo_diritto='FREE'` + `piattaforma='ANALOGICO'`, più un fallback per `piattaforma='DVB-T'` quando non esiste una riga Analogico corrispondente (stesso prod/decr/scad) — un workaround esplicito documentato nel docstring (\"workaround DVB-T\"). Quindi non tutti i diritti passano in questa tabella legacy, solo quelli rilevanti per la trasmissione free/analogica.\n144\t- **Conferma sentinelle date nel codice**: `IF(decr = '0001-01-01', '1001-01-01', decr)` — stessa sentinella già documentata, vista ora applicata esplicitamente in query SQL.\n145\t\n146\t**Passo 8 — letto `custom_emesso.py` per intero (Adrian, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` (codice diretto) — **cross-validazione importante con `data-expert`**.\n147\t\n148\t- **Le 10 tipologie filtrate in `_TIPOLOGIE_EMESSO`** (`FILM, MINISERIE, SIT COM, TELEFILM, TV MOVIE, SOAP, TELENOVELAS, DOCUMENTARI, CORTOMETRAGGIO, TELEROMANZO`) **coincidono esattamente** con le 10 tipologie core ICR confermate a voce da Mauro in `data-expert.md` — commento nel codice: *\"Tipologie 'scripted/acquistato' — contenuti che hanno diritti\"*. Ottima conferma indipendente (codice vs dichiarazione a voce) che quella lista è corretta e stabile.\n149\t- **`ICR_MONDO` chiarito ulteriormente**: viene da un file di lookup esterno `emesso_tyfx0160.csv`, joinato su `rete = CCRETETEL` — non è nel parquet `emesso` stesso, è un arricchimento da tabella di mapping rete→mondo. Filtro applicato: solo reti con `ICR_MONDO LIKE 'CON%'` o `'MED%'` (es. `MED_GEN`/`MED_TEM` già visti) — quindi `ICR_MONDO` ha più prefissi/categorie oltre a `CON`/`MED`, non ancora tutte censite. `[IPOTESI aperta]`: `CON` potrebbe stare per \"Concorrenza\" e `MED` per \"Mediaset\" — coerente con `emesso.parquet` che include anche reti concorrenti (già noto da sessione precedente) — da validare a voce.\n150\t- **`PDF_ESISTE`**: flag business — vero solo per reti `C5`/`I1`/`R4`, fascia `PR` (probabile \"PRIMA SERATA\"), nelle date in cui esiste un PDF secondo la tabella `tabPdfEsiste` in un DB Access \"warehouse\" (`db_warehouse.accdb`) — presumibilmente traccia l'esistenza di un documento/palinsesto cartaceo/scansionato per la prima serata di quelle 3 reti principali. Dettaglio di nicchia, non approfondito oltre.\n151\t- **`emesso.parquet` è \"Layer 1\"**: confermato dal docstring — tutte le reti, nessun dedup — `CUSTOM_EMESSO` applica poi il filtro CON/MED + tipologie sopra.\n152\t\n153\t**Passo 9 — letto `custom_anagrafica.py` per intero, il più ricco finora (Adrian, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` (codice diretto) — moltissimi cross-reference per `data-expert`.\n154\t\n155\t- **\"RIFER\" è letteralmente il nome di colonna nel codice** (`prodotto AS RIFER`) — conferma definitiva, non solo terminologia parlata, che è il nome ufficiale usato anche nelle pipeline.\n156\t- **`TIPOL_MAP` — codici legacy VBA a 1 carattere per tipologia** (campo Access `VARCHAR(1)`): FILM=`F`, TV MOVIE=`M`, CORTOMETRAGGIO=`7`, DOCUMENTARI=`D`, TELEFILM=`T`, MINISERIE=`E`, SIT COM=`G`, TELENOVELAS=`A`, SOAP=`O`, TELEROMANZO=`Z` — utile tabella di riferimento se si incontrano questi codici altrove (es. in report legacy).\n157\t- **Mapping `veg` → codice breve Access**: `DA ATTRIBUIRE→N.C`, `UNIVOCA→UNIV.`, `EVER GREEN→EV.GR`, `FICTION AUTOPRODOTTA→F-AUT`, **`FICTION AUTOPRODOTTA RAI→NULL`** (esclusa esplicitamente, coerente con \"meno affidabile\" già segnalato da Mauro), `NON GESTITA→N.G`, `SUPER TOP→SUPER`, `VISTO-DA ATTRIBUIRE→VISTO`; le lettere A-H passano invariate.\n158\t- **`DF_ICR_FLAG` — semantica scoperta** (flag business sui diritti free/analogico di un prodotto): `'I'` = inibito (`flag_inib='S'`), `'+'` = più contratti attivi contemporaneamente (append), `'S'` = scaduto/Senza diritti attivi, `'T'` = solo DVB-T (nessun Analogico) — con logica di override esplicitamente replicata dal comportamento legacy VBA (il commento nel codice descrive un workaround storico: \"VBA inseriva DVB-T come 'analogico' PRIMA della logica DF_*\").\n159\t- **`tipo_diritto` ha almeno 3 valori**: `FREE`, `TVOD` (Transactional Video On Demand — nuovo valore mai visto prima), e implicitamente altri non filtrati qui.\n160\t- **Decodifica `scelte_rete` — rete e slot per esteso** (mai vista prima, utile per completare lo schema di `scelte_rete.parquet` in `data-expert`):\n161\t  - Reti: `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`\n162\t  - Slot: `NOTTE→NO`, `PRIMETIME GARANZIA→PT G`, `MATTINA→MA`, `POMERIGGIO→PO`, `SECONDA SERATA GARANZIA→SS G`, `PRIMETIME ESTATE→PT E`, `SECONDA SERATA ESTATE→SS E`, `ACCESS PRIMETIME GARANZIA→AP G`, `PRIMETIME STRENNE→PT S`, `SECONDA SERATA STRENNE→SS S`, `ACCESS PRIMETIME STRENNE→AP S`, `ACCESS PRIMETIME ESTATE→AP E`\n163\t- **`ICR_MONDO` — lista più ampia di categorie** scoperta qui: `CONCOR`, `MED_GEN` (generaliste), `MED_TEM`, `CON_TEM` (tematiche), `SKY`, `FOX` (satellite), `PREMIUM` (legacy, commento nel codice: *\"VBA eliminava i record Premium come obsoleti\"* — categoria di fatto dismessa).\n164\t- **Ruoli cast identificati**: `'FRE'` = regista (usato per popolare REGISTA_NOME/COGN), `'C001'` = attore principale (i primi 3 per `progr_cast` diventano ATTORE1/2/3).\n165\t- **Boxoffice — logica di aggregazione precisa**: prima uscita = `MIN(data_debutto)` tra i soli record `tipo_programmazione='D'` (debutto); incasso/spettatori sommati **solo per l'anno solare della prima uscita**, non su tutta la storia.\n166\t- **Logica stagione corrente**: cutoff 10 settembre — dopo quella data la stagione è `anno/anno+1`, prima è `anno-1/anno`.\n167\t\n168\t**Passo 10 — letto `boxoffice.py` (Adrian, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` (codice diretto)\n169\t\n170\t- **Mappa completa rete→broadcaster** (`_RETE_TO_NETWORK`, decine di codici canale): gruppi risultanti sono `MEDIASET` (generaliste C5/I1/R4 + tematiche + Premium legacy), `RAI` (R1/R2/R3/RAI4/RAIM/RAIP), `LA7` (LA7/LA7C/LA7D), `SKY` (canali tematici + ex-FOX confluiti in Sky), `BOING`, `DISCOVERY` (+NOVE, canali correlati), `PARAMOUNT`, `SONY` — è di fatto la mappa competitiva completa usata dalla pipeline per calcolare `RETE_FREE`/broadcaster di prima TV. Utile riferimento se serve raggruppare `emesso.parquet`/reti per competitor.\n171\t- **`BOXOFFICE` (vista legacy) filtra solo prodotti con uscita cinema dal 2010** (`BOX_DATA >= 2010-01-01`) — coerente con l'essere una vista storica per confronto VBA, non tutto `boxoffice.parquet`.\n172\t- **`PRIMA_TV_LIBERA`**: prima trasmissione free (generalista o tematica, la più antica tra `EM_PG_*`/`EM_PT_*`), formattata come stringa `\"RETE dd/mm/yy HH.MM\"` — poi usata per derivare il broadcaster.\n173\t\n174\t**Passo 11 — letto `WriteToAccess/writer.py` (Adrian, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` — il \"mattoncino\" riusabile che tutti i moduli usano per scrivere DataFrame→Access. Conferma i gotcha già noti dal CLAUDE.md (fix decimali italiani, `schema.ini` con ordine colonne del DataFrame, gestione date/None) — nessuna sorpresa rispetto a quanto già documentato, coerente e ben fattorizzato.\n175\t\n176\t**Passo 12 — ricerca provenienza `linker.db`/`ott.db`/`mediatrack.db` (Adrian, 2026-07-17)**: `[IPOTESI aperta, NON risolta]` — cercato dentro `PYTHON/MyICR_Suite/app/` per capire dove questi tre mirror SQLite vengono generati. **Non ancora trovato un generatore esplicito** nel codice esplorato finora — sono presenti come file dati (`sync_db/linker.db`, `sync_db/mediatrack.db`, `local_db/ott.db`, `local_db/linker.db`) ma non ho ancora individuato lo script/job che li scrive. Ipotesi da verificare: (a) generati da moduli interni di MyICR_Suite (`app/modules/linker/`, integrazione OTT, MediaTrack — nomi che corrispondono a moduli visti in `PYTHON/CLAUDE.md`), non dalla pipeline SCHEDULATORE; (b) alimentati da fonti esterne (es. OTT da piattaforme streaming, MediaTrack da un sistema terzo) più che da CSV Direzione Sistemi. **Prossimo passo consigliato**: usare `flussi-expert`/`glob` per cercare riferimenti a `linker.db`/`ott.db`/`mediatrack.db` dentro `app/modules/` — non ancora fatto in questa sessione per limiti di tempo, segnato come thread aperto prioritario.\n177\t\n178\t**Passo 13 — RISOLTO: provenienza `linker.db`/`mediatrack.db`** (Adrian, 2026-07-17, `grep` mirato + letti `app/modules/linker/CLAUDE.md` e `MyICR_Suite/CLAUDE.md`): `[CONFERMATO]` (codice/doc diretti)\n179\t\n180\t- **`linker.db`** = repository sidecar SQLite del modulo **Linker** (PyQt6, erede del vecchio tool VBA \"MyICR\" in Excel) — **non generato dalla pipeline SCHEDULATORE**, è lo storage delle scritture proprie dell'app Linker (aggancio manuale RIFER↔titoli, valutazioni, ecc.). Migrazione da MS Access completata il 2026-04-29 — prima usava Access, ora SQLite + Parquet DataHub_v2 in sola lettura per i dati di riferimento.\n181\t- **`mediatrack.db`** = aggiornato dal job Frank **\"OMDB Batch Enrich\"** (attivo, lun-ven 13:30 — già in elenco job Frank nella Costituzione). Server = fonte di verità: `I:\\SOFTWARE\\PYTHON_SRV\\sync_db\\mediatrack.db`, sincronizzato via `pull_and_preserve_local()` in `launcher_src/shared_db_sync.py` (pull server → merge locale → push modifiche nuove, ogni 5 min + al quit app).\n182\t- **`ott.db`**: non ancora trovato un generatore esplicito, ma dato il pattern (modulo `ott_sheet.py` dentro Linker) probabile sidecar analogo, gestito dallo stesso modulo Linker — `[IPOTESI]`, non verificato quanto gli altri due.\n183\t\n184\t**⚠️ Scoperta rilevante — rischio operativo reale (non solo curiosità)**: `MyICR_Suite/CLAUDE.md` documenta che **`\\\\mediaset.it\\share\\Indirizzo_Controllo_Risorse` è un namespace DFS con repliche fuori sync dal 17/03/2026** — regola esplicita: *\"Non usare mai UNC nel codice\"*, va sempre usato il path locale/drive mappato (`I:\\`) invece. Questo è esattamente il tipo di \"pezzo da conoscere per problemi futuri\" segnalato da Mauro come motivazione dell'indagine — un disallineamento di replica DFS silenzioso potrebbe restituire dati stale a seconda di quale replica risponde, se qualcosa nel sistema usasse ancora UNC invece di `I:\\`.\n185\t\n186\t**RISOLTO — \"diritti.parquet solo FREE/Analogico-DVB-T\" (Adrian, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` (codice + verifica empirica diretta) — non era una discrepanza, era comprensione incompleta mia. Spiegazione completa:\n187\t\n188\t- **Esistono due `diritti.parquet` distinti, stesso nome, contenuto diverso**: L1 (grezzo, `C:\\PYTHON_LOCAL\\CsvToParquet_layer1\\parquet\\diritti.parquet` — fedele al CSV sorgente `estr_acq.csv`, contiene tutti i `tipo_diritto`: FREE, TVOD, IPTV, DVB-H, Internet) e **L2** (filtrato, `...\\MyICR_Suite\\local_db\\parquet\\diritti.parquet` — quello che leggiamo noi in `data-expert`).\n189\t- **La trasformazione L1→L2** (`_transform_diritti()` in `Parquet_layer1ToParquet_layer2/main.py`) filtra esplicitamente: mantiene **tutti** i Free+Analogico, più i Free+DVB-T **solo se non coperti** da un Analogico per lo stesso prodotto/periodo (decr/scad) — esclude TVOD, IPTV, DVB-H, Internet, e i DVB-T ridondanti. Rimuove anche le colonne `tipo_diritto`/`piattaforma` dopo il filtro perché diventano ridondanti (tutto ciò che resta è Free by construction).\n190\t- **Verifica empirica**: il nostro `diritti.parquet` (Dropbox, L2) **non ha le colonne `tipo_diritto`/`piattaforma`** — confermato via query diretta, coerente al 100% col codice.\n191\t- **`ParquetToAccessWeekly` (custom_diritti.py/custom_anagrafica.py) legge L1, non L2**: il suo `config/settings.json` ha `\"parquet_dir\": \"C:\\\\PYTHON_LOCAL\\\\CsvToParquet_layer1\\\\parquet\"` — cioè l'output grezzo di Layer 1, non quello filtrato di Layer 2. Ecco perché quel codice può referenziare `tipo_diritto='TVOD'` (per i campi legacy `DTVOD_*`) — lavora sul dataset completo non filtrato, e applica la propria logica di filtro Free/Analogico+DVB-T in autonomia per costruire `CUSTOM_DIRITTI`, indipendentemente dal filtro già applicato a L2.\n192\t- **Conclusione per `data-expert`**: il nostro `diritti.parquet` è davvero solo Free/Analogico+DVB-T(non coperto) — `MyICR_Suite/CLAUDE.md` aveva ragione. Nessuna azione necessaria sulla KB data-expert, era solo la mia comprensione della catena a essere incompleta.\n193\t\n194\t**Architettura contrastante MyICR_Suite vs pipeline SCHEDULATORE**: `MyICR_Suite/CLAUDE.md` dichiara una regola architetturale opposta a quella della pipeline: *\"MyICR_Suite non deve usare MS Access... NO MS Access\"* — mentre `ParquetToAccessDaily`/`Weekly` esistono apposta per scrivere in Access (legacy temporaneo per consumer non ancora migrati). Le due parti dell'ecosistema hanno direzioni tecniche opposte e consapevoli: MyICR_Suite va verso DuckDB/Parquet/SQLite puro, la pipeline SCHEDULATORE mantiene un ponte Access finché serve.\n195\t\n196\t**Passo 14 — TROVATO IL DIZIONARIO DATI COMPLETO (Adrian, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` — esiste già un documento che copre gran parte di quello che abbiamo ricostruito a mano: **`PYTHON/MyICR_Suite/app/modules/powerbricks/NL_semantic_layer/NL_QUERY_SCHEMA.md`** (v1.1, 2026-06-08) — dizionario dati completo per tutti i parquet L2 + `linker.db` + `ott.db` + `mediatrack.db`, con 16 gotcha già documentati. **Da trattare come fonte primaria di riferimento per entrambe le KB (flussi + data-expert) andando avanti** — leggerlo direttamente quando serve un dettaglio di schema, non duplicarlo qui riga per riga.\n197\t\n198\t**Risoluzioni ottenute da questo documento**:\n199\t- **`ott.db` — provenienza RISOLTA**: mirror del file Excel settimanale Qlik/Marketing, **rimpiazzato completamente ad ogni import** (non incrementale), distribuito ai client via pull al boot (come i parquet). Fonte server: `I:\\SOFTWARE\\PYTHON_SRV\\PYTHON_LOCAL\\MyICR_Suite\\local_db\\ott.db`. Quindi non viene dalla pipeline SCHEDULATORE né da OnAir — è un canale a parte, alimentato da un file Excel Marketing/Qlik.\n200\t- **`OTT_EXT`/`LINKER_REPOSITORY`/`LINKER_VALUTAZIONE`/`COMPETITIVE_IMDB_MAP`** vivono tutte in `sync_db/linker.db` (server: `I:\\SOFTWARE\\PYTHON_SRV\\sync_db\\linker.db`) — schema completo con PK, join, e note già in `NL_QUERY_SCHEMA.md`.\n201\t- **`fr_rr` — versione più precisa**: nel parquet grezzo i valori sono `F`=First Run, `R`=Repeat, `S`=Sospeso, `M`=Mixed (i valori M/S che avevamo lasciato \"da spiegare\" in data-expert sono quindi stati \"Mixed\"/\"Sospeso\" — non anomalie). `CalFrRr` (calcolato in `custom_diritti.py`, v. Passo 7) è una **ricalcolazione derivata** F/R per la vista legacy, non il valore originale.\n202\t- **⚠️ Discrepanza trovata — probabile ERRORE nel documento, non un dubbio alla pari**: il documento dice esplicitamente *\"⚠ RIFER vs prodotto: In tutta l'applicazione il termine RIFER indica `prodotti.program_id` (VARCHAR, es. 'ANA00101', '338467'). Il campo `prodotto` (INTEGER) è l'ID interno numerico. Sono due chiavi diverse.\"* — questo **contraddice direttamente** la conferma esplicita di Mauro all'inizio di questa sessione (2026-07-17): *\"program_id è un campo che non uso... non rilevante per il business\"* e *\"rifer = il campo prodotto\"* (il codice, INTEGER). Contraddice anche il codice di `custom_anagrafica.py` (Passo 9), che fa letteralmente `prodotto AS RIFER`. **Conclusione — CHIUSO, confermato esplicitamente da Mauro (2026-07-17)**: *\"nel parquet prodotti il rifer si chiama prodotto. Program_id non so cosa sia\"* — la frase in `NL_QUERY_SCHEMA.md` era **sbagliata/superata** (documento datato 2026-06-08, mai validato a voce con Mauro). `[CONFERMATO]` in via definitiva: `rifer` = `prodotti.prodotto`, `program_id` è un campo di cui Mauro stesso non conosce lo scopo — da trattare come non rilevante/non affidabile per il business, non come chiave alternativa di rifer. **Nota generale**: questo è un buon esempio del perché documenti trovati nel codice vanno sempre incrociati con la conferma diretta di Mauro prima di darli per validi — possono essere scritti da altri agenti (es. Elon, autore della spec PowerBricks originale) senza revisione business successiva.\n203\t- **Tabelle di decodifica aggiuntive trovate** (non ancora in `data-expert`): `fascia` in emesso (MA/ME/PO/PS/PR/SS/NO/AR/GR con orari indicativi), ruoli cast estesi (FSS=sceneggiatore, FMN=montatore, FFO=fotografo, C025=musicista, FSU=autore soggetto, C006=conduttore, VOC=voce, SS=se stesso, FDP=doppiatore — oltre a FRE/C001 già noti).\n204\t- **Il progetto PowerBricks stesso** (per cui questo documento esiste) ha già convenzioni di output stabilite indipendentemente dalle nostre: prima colonna sempre `program_id AS rifer`, scadenze aggregate con `MAX(scad)`, \"ambiguità → chiedere sempre prima di eseguire\" — coerenti nello spirito con le convenzioni già fissate in `data-expert` (sintesi prima del dettaglio, segnalare semplificazioni).\n205\t\n206\t**Passo 15 — RISOLTO definitivamente: `DB_DAY.accdb` → `MonitorOsservatorioPy`, con meccanismo esatto** (Adrian, 2026-07-17, letti `config/settings.json` + `core/enrichment.py` per intero): `[CONFERMATO]` (codice diretto, non più ipotesi)\n207\t\n208\t**Path esatti** (da `ParquetToAccessDaily/config/settings.json`):\n209\t- `DB_DAY.accdb` locale: `C:\\PYTHON_LOCAL\\ParquetToAccessDaily\\DB_DAY.accdb`, pubblicato su `\\\\mediaset.it\\share\\Indirizzo_Controllo_Risorse\\SOFTWARE\\ProcedureICR\\ICRmonitor\\MonitorLinker\\DB_DAY.accdb`\n210\t- `db.accdb` (MonitorOsservatorioPy): **`\\\\mediaset.it\\cologno\\osservatorio_progetti\\MonitorOsservatorio\\db.accdb`** — path diverso, share diversa (`cologno` vs `share\\Indirizzo_Controllo_Risorse`)\n211\t\n212\t**Meccanismo esatto** (funzione `enrich_osservatorio()` in `core/enrichment.py`):\n213\t1. Conta le righe in `SCHEDA_PRODOTTO` dentro `DB_DAY.accdb` locale\n214\t2. **Solo se count > 30.000** (soglia di sicurezza contro un mirroring di dato incompleto/corrotto), copia la tabella `SCHEDA_PRODOTTO` da `DB_DAY.accdb` verso `db.accdb` (il file di MonitorOsservatorioPy) via `Access.Application.TransferDatabase` (COM)\n215\t3. **In parallelo**, copia anche `osservatorio.txt` grezzo (lo stesso file letto da `CsvToParquet_layer1`) direttamente dentro la cartella progetto di MonitorOsservatorio — un secondo canale di distribuzione, indipendente dal parquet/Access\n216\t\n217\t**Conferma quindi la catena completa**: `osservatorio.txt` (Direzione Sistemi, in `SCHEDULATORE\\INPUT`) → **due strade in parallelo**: (a) via `CsvToParquet_layer1`/`ParquetToAccessDaily`/`enrich_osservatorio` → `db.accdb` di MonitorOsservatorioPy (tabella `SCHEDA_PRODOTTO`, solo se count>30k); (b) copia diretta del file grezzo nella cartella progetto MonitorOsservatorio.\n218\t\n219\t**Scoperta collaterale — terzo file Osservatorio**: esiste ANCHE un `db_Osservatorio.accdb` (path: `...\\SOFTWARE\\ProcedureICR\\ICRmonitor\\MonitorLinker\\db_Osservatorio.accdb`, diverso sia da `DB_DAY.accdb` che da `db.accdb`), popolato dalla funzione `integrazione_update_day()` con una tabella `tabOsservatorio` (schema quasi identico a `osservatorio.parquet`) — consumer non ancora identificato, probabilmente un modulo Access legacy separato da MonitorOsservatorioPy. `[IPOTESI aperta]`.\n220\t\n221\t**Passo 17 — quantificato con precisione il filtro Free+DVB-T (Adrian, 2026-07-17, query dirette via Frank-relay `duckdb_query` su L1)**: `[CONFERMATO]` (dato reale, non solo codice)\n222\t\n223\t- **Distribuzione `tipo_diritto` su tutto `diritti.parquet` L1** (273.213 righe totali): Free 96.516 (35,3%), Pay-SVOD 58.949 (21,6%), TVOD 42.527 (15,6%), Pay-Premium 31.273 (11,4%), Pay-Basic 30.272 (11,1%), FOD-AVOD 13.676 (5,0%).\n224\t- **Distribuzione `piattaforma` dentro `tipo_diritto='Free'`** (96.516 righe): Analogico 51.209 (53,0%), DVB-T 27.232 (28,2%), DVB-H 18.075 (18,7%).\n225\t- **Filtro Free+DVB-T verificato con query diretta**: delle 27.232 righe Free+DVB-T, solo **169 (0,6%)** non sono coperte da un Analogico corrispondente (stesso `prod`, intervallo `decr-scad` incluso) — le altre 27.063 (99,4%) sono scartate come ridondanti. `51.209 (Analogico) + 169 (DVB-T non coperto) = 51.378` — combacia esattamente con la cardinalità nota di `diritti.parquet` L2.\n226\t- **Free+DVB-H (18.075 righe) escluso interamente**, nessuna eccezione — a differenza del DVB-T non ha un percorso di \"salvataggio\" condizionale.\n227\t- **Quadro completo**: solo il **18,8%** dei 273.213 diritti totali gestiti da ICR arriva in L2/MyICR_Suite/PowerBricks; l'**81,2%** (quasi tutto DVB-H e DVB-T, tutto il pay/streaming: SVOD/TVOD/Premium/Basic/AVOD) resta invisibile a chi usa quei sistemi.\n228\t- **Composizione delle 169 righe Free+DVB-T \"salvate\"** (query su `ragsoc_distr`, confermando ipotesi di Mauro): **Paramount Pictures International Limited = 75/169 (44,4%)**, di gran lunga il distributore più rappresentato. Resto frammentato: Universal Studios (28, 16,6%), vari festival cinema, Disney Italia (10), BBC Worldwide (2), Rai Cinema (2), altri distributori minori a 1-2 righe ciascuno.\n229\t\n230\t**Passo 18 — la storia vera dietro il workaround DVB-T (Mauro, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` — **il pezzo di business logic più importante scoperto finora**, spiega tutto quello quantificato al Passo 17.\n231\t\n232\t- **Il bacino \"core\" per ICR è sempre stato Free+Analogico al 100%** — sono i diritti usati dalle reti Free principali di Mediaset (C5/I1/R4 e affini). Tutte le elaborazioni ICR sono storicamente pensate per questo bacino.\n233\t- **Origine del DVB-T (~1-2 anni fa)**: l'**ufficio diritti/contratti** — lo stesso che sovraintende anagrafica ed emesso OnAir, responsabile **Sara Ragazzi** — ha introdotto la categoria \"Free DVB-T\" per gestire contratti di prodotti trasmissibili su **canali secondari** (non C5/I1/R4). **ICR non è stato informato/coinvolto in questa decisione.**\n234\t- **Conseguenza per ICR**: i prodotti con diritto solo-DVB-T sono diventati \"invisibili\"/introvabili nei sistemi ICR (perché il bacino core era solo Analogico). ICR ha dovuto risalire da sola alla causa (la \"sporcacciata\" fatta dall'ufficio diritti) e costruire una **pezza** per rendere questi prodotti assimilabili al resto — è esattamente la logica `NOT EXISTS`/\"workaround DVB-T\" trovata in `_transform_diritti()` (Passo 16/17): tenere il DVB-T solo se non già coperto da un Analogico, per evitare duplicati, e farlo confluire nello stesso bacino.\n235\t- **Il problema che resta aperto, esplicitamente segnalato da Mauro come da sistemare**: la pezza attuale è considerata \"orrenda\" perché **non espone da nessuna parte** (né in L2/MyICR_Suite, né in PowerBricks) il fatto che un prodotto sia arrivato tramite questo canale DVB-T \"secondario\" — anzi, il codice **rimuove esplicitamente** le colonne `tipo_diritto`/`piattaforma` dopo il filtro (Passo 16), cancellando ogni traccia distintiva. **Dovrebbe invece essere sempre segnalato ovunque** (specialmente in MyICR_Suite) che un prodotto è \"utilizzabile sui secondary channels\" — oggi non lo è. Nella vista legacy Access (`DB_WEEK.accdb`/`CUSTOM_ANAGR_ORIZ`) esiste un flag parziale (`DF_ICR_FLAG='T'`, v. Passo 9) ma **solo se il prodotto non ha ALCUN diritto Analogico** — non copre il caso (probabilmente più comune) di un prodotto con diritti misti Analogico+DVB-T su edizioni/periodi diversi, e comunque MyICR_Suite (che ha bandito Access per policy propria) non eredita nemmeno questo flag parziale.\n236\t- **Candidato concreto per lavoro futuro** (esattamente il tipo di \"pezzo da fixare\" anticipato da Mauro a inizio di questa indagine): aggiungere un flag esplicito \"canale secondario/DVB-T\" visibile in MyICR_Suite/PowerBricks per i prodotti che passano da questo workaround — oggi assente.\n237\t\n238\t**Passo 19 — indagine dedicata sul consumer di `db_Osservatorio.accdb`/`tabOsservatorio` (Adrian, 2026-08-04, letto `core/enrichment.py` per intero + `config/settings.json` + query Frank-relay dirette su `I:\\`)**: `[CONFERMATO]` (codice + evidenza diretta su `I:\\`) — il file **non esiste più**, la pipeline se ne accorge da sola e si disattiva in silenzio; nessun consumer trovato.\n239\t\n240\t- **Trovata la funzione per intero** (era solo citata a memoria in precedenza): `integrazione_update_day()` in `PYTHON/PIPELINE_PYTHON/ParquetToAccessDaily/core/enrichment.py` (7° e ultimo step di `run_all()`, chiamato incondizionatamente a ogni run **giornaliero** — non weekly). Replica la vecchia sub VBA `IntegrazioneUpdateDay`: `DELETE FROM tabOsservatorio` → `INSERT` da una tabella `osservatorio` (dentro lo stesso `db_Osservatorio.accdb`, popolata a monte da un altro step non ancora tracciato) → update del campo `episodi` → `CompactRepair` finale via COM.\n241\t- **Path esatto confermato da `config/settings.json`**: `db_osservatorio` = `\\\\mediaset.it\\share\\Indirizzo_Controllo_Risorse\\SOFTWARE\\ProcedureICR\\ICRmonitor\\MonitorLinker\\db_Osservatorio.accdb` = `I:\\SOFTWARE\\ProcedureICR\\ICRmonitor\\MonitorLinker\\db_Osservatorio.accdb` — combacia esattamente col path già noto dal Passo 15/16, non un file diverso.\n242\t- **Guard esplicito nel codice**: prima di fare qualunque cosa, la funzione controlla `os.path.isfile(db_path)` — se il file non c'è, stampa `\"integrazione_update_day: file non trovato (...) — saltato\"` e **ritorna subito, senza errore, senza toccare i marker `_s_updater`**. Questo è il meccanismo chiave per capire cosa è successo."}]},"uuid":"281dd248-bc30-4ca9-a38a-9025de15e6ab","timestamp":"2026-08-30T08:35:04.099Z","toolUseResult":{"type":"text","file":{"filePath":"/mnt/ssd/data/Dropbox/adrian/archivio/Adrian/agenti/flussi-expert.md","content":"---\nname: project-flussi-knowledge\ndescription: \"Base di conoscenza logistica dei flussi dati del dominio ICR (pipeline, provenienza, trasformazioni — letti oggi via MyICR_Suite/PowerBricks, dominio agnostico rispetto all'applicativo) — costruita con Mauro, letta dal subagente flussi-expert\"\nmetadata:\n  type: project\n---\n\nConoscenza sulla logistica dei flussi dati per l'ecosistema MyICR_Suite/PowerBricks (Mediaset), costruita insieme a Mauro a partire dal 2026-07-17. Letta a inizio task dal subagente `flussi-expert` (`.claude/agents/flussi-expert.md`).\n\n**Why:** complementare a [[data-expert]] (che documenta la semantica di business dei dati as-is). Questo documento tiene traccia di dove nascono i dati (OnAir e altre fonti), che pipeline li trasformano (Frank, DataHub_v2, ParquetToAccess, PipelinePython), e le anomalie diagnosticate risalendo al codice a monte — non la semantica dei campi, quella resta nell'altra KB.\n\n**Nota storica (04/08/2026)**: questo file e il subagente si chiamavano `myicr-flussi.md`/`myicr-flussi-expert` — rinominati insieme a `data-expert` (ex `powerbricks-expert`) perché \"myicr\" legava il nome all'applicativo, mentre il dominio (provenienza e trasformazioni dei dati ICR) è agnostico rispetto a quale app li consulta.\n\n**How to apply:** il subagente `flussi-expert` scrive qui direttamente, in parallelo al lavoro. Ogni voce porta un tag di stato: `[CONFERMATO]` (validato con Mauro/Adrian) o `[IPOTESI]` (dedotto da codice/dati, non ancora validato). Sezioni vuote finché non emerge conoscenza reale.\n\n## 🔥 Domande aperte (tenere calde — aggiornare a ogni sessione)\n\n1. **Consumer di `db_Osservatorio.accdb`/`tabOsservatorio`** (da non confondere con l'item #5 sotto, \"fix canale secondario DVB-T\" — nome simile, item distinto e ancora aperto) — `[CHIUSO E FIXATO 2026-08-04, v. Passo 19]`: il file era stato **cancellato da Mauro stesso** (confermato a voce), non una sparizione accidentale — nessun consumer Python trovato in tutto l'albero `PYTHON/`, rimozione legittima, nessun impatto perso. Lo step orfano `integrazione_update_day()` (che da inizio giugno girava ogni giorno a vuoto in `ParquetToAccessDaily`/`run_all()`) è stato **rimosso per intero** dall'istanza Ufficio (04/08/2026): funzione, chiamata in `run_all()`, riga nel docstring, e la chiave `db_osservatorio` in `config/settings.json` — nessun residuo (grep verificato). Commit `8fff774` nel repo `PYTHON/PIPELINE_PYTHON`, **deployato in produzione** su `I:\\SOFTWARE\\SCHEDULATORE\\PIPELINE_PYTHON` via `deploy.bat`. Bonus trovato durante il deploy: bug reale in `deploy.bat` stesso (`%~dp0` termina sempre con `\\`, rompeva il quoting di robocopy) — fixato nello stesso giro, commit `1601958`.\n2. **`gemma.parquet` ↔ Acquisti (W:\\)** — collegamento mai verificato a voce con Mauro (solo ipotizzato), a differenza di Osservatorio/MonitorOsservatorioPy che è stato chiuso per intero.\n3. **`ICR_MONDO`** — prefissi noti (`CON`, `MED`, `SKY`, `FOX`, `PREMIUM`-obsoleto), ma il significato esatto di `CON`=Concorrenza / `MED`=Mediaset non confermato a voce.\n4. **`sync_DEV_LOCAL.bat`** — ponte ipotizzato tra `I:\\` (output pipeline) e il path Dropbox `MyICR_Suite/local_db/parquet` che leggiamo — file gitignored, non verificabile da Nave, non confermato al 100%.\n5. **Fix \"canale secondario\" DVB-T** (v. Passo 18) — non una domanda ma un lavoro concreto da fare quando/se Mauro deciderà: esporre in MyICR_Suite/PowerBricks che un prodotto è arrivato tramite il workaround DVB-T, oggi invisibile.\n\n*(v. anche `data-expert.md` per le domande aperte lato semantica dati: scala `veg` A-H criterio di attribuzione, `situazione`/`causale` in diritti mai approfonditi, perché coesistono tre codifiche rete, contenuto business di linker.db/ott.db/mediatrack.db mai interrogato)*\n\n## Provenienza e sistemi sorgente\n\n`[CONFERMATO]` (2026-07-17, ereditato da [[data-expert]]) — quasi tutti i parquet in `PYTHON/MyICR_Suite/local_db/parquet/` arrivano da **OnAir** (sistema aziendale Mediaset), eccetto `gemma.parquet`, `imdb_full.parquet`, `reti_cluster.parquet`.\n\n## Pipeline note (schema, non ancora indagate nel dettaglio)\n\n`[IPOTESI]` (da `PYTHON/CLAUDE.md`, non ancora verificato con lettura diretta del codice):\n- **Frank** — orchestratore job ETL, coordina ImdbUpdate, GemmaReport, DataHub_v2, ecc.\n- **PIPELINE_PYTHON** (`I:\\SOFTWARE\\SCHEDULATORE\\PIPELINE_PYTHON`, **non raggiungibile da Nave**) — genera il mirror SQLite dei parquet L2 per query Access (\"sqlite_mirror\", nota 2026-04-27 in CLAUDE.md).\n- **DataHub_v2**, **ParquetToAccess** (`I:\\SOFTWARE\\SCHEDULATORE\\UPDATE_PYTHON\\...`, **non raggiungibili da Nave**) — ruolo esatto ancora da chiarire.\n\n## Catena completa fino ai parquet — in costruzione (2026-07-17)\n\n`[CONFERMATO]` (Mauro, 2026-07-17) — **punto di partenza della catena**: tutto parte dalla directory `I:\\SOFTWARE\\SCHEDULATORE`. Contenuto già osservato via Frank-relay (list_dir): `FTP`, `INPUT`, `PIPELINE_PYTHON`, `UPDATE_PYTHON`, `UPDATE_PYTHON_WEEKLY`, `vecchia procedura VBA`. Mauro segnala che la catena da qui fino ai parquet finali è **lunga e complessa** — costruzione passo-passo in corso, non riassumere/semplificare finché non è raccontata per intero.\n\n**Passo 1 — primo problema identificato (Mauro, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` — il codice che gestisce la pipeline si trova **solo** in `I:\\SOFTWARE\\SCHEDULATORE\\PIPELINE_PYTHON` — segnalato esplicitamente da Mauro come \"il primo problema\" (natura del problema da chiarire: fragilità/single point of failure? mancanza di versionamento git? non ancora specificato, in attesa del seguito del racconto).\n\n**Implementato (2026-07-17, sessione ufficio)**: `[CONFERMATO]` — copia versionata creata in `Dropbox/adrian/PYTHON/PIPELINE_PYTHON/`. Cosa è stato fatto:\n- Robocopy da `I:\\SOFTWARE\\SCHEDULATORE\\PIPELINE_PYTHON` → `PYTHON/PIPELINE_PYTHON/` escludendo `.git`, `.claude`, `LOG/`, `__pycache__/`, `logs/`, `parquet/`, `parquet_layer1/`, `*.pkl`, `*.accdb`, `*.db`\n- `.gitignore` aggiornato (aggiunto `.claude/`)\n- `CLAUDE.md` minimale creato (v1, eredita Costituzione, documenta architettura e gotcha principali, punta a CLAUDE.md originale su I:\\ per dettaglio completo)\n- `deploy.bat` creato con robocopy inverso (PYTHON/ → I:\\), con pausa di conferma, da usare solo manualmente\n- Mappa progetti in `PYTHON/CLAUDE.md` aggiornata\n- `I:\\SOFTWARE\\SCHEDULATORE\\PIPELINE_PYTHON` non toccata in alcun modo\n\n**Passo 2 — origine dei file di input (Mauro, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` — i file grezzi vengono postati **dalla Direzione Sistemi Mediaset, in automatico**, dentro `I:\\SOFTWARE\\SCHEDULATORE\\INPUT`. Cadenza mista: alcuni file arrivano con frequenza **settimanale**, altri **giornaliera**. Collegamento con quanto già noto: la **Direzione Sistemi** è la stessa citata in precedenza come tramite per `osservatorio.parquet` — probabilmente lo stesso meccanismo generale di deposito file (Direzione Sistemi → `INPUT/` → pipeline), non solo per il caso Osservatorio.\n\n**Correzione importante — dove gira davvero il codice (Mauro, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` — il Python che fa l'ingestione **non gira sulla macchina di Mauro (A)**, gira su **un'altra macchina della Direzione Sistemi**. Loro lanciano:\n- `I:\\SOFTWARE\\SCHEDULATORE\\UPDATE_PYTHON\\start.bat` per i caricamenti **giornalieri**\n- `I:\\SOFTWARE\\SCHEDULATORE\\UPDATE_PYTHON_WEEKLY\\start.bat` per quelli **settimanali**\n\nQuindi `PIPELINE_PYTHON` (appena copiato in `PYTHON/`) è il codice sorgente/repository, ma l'esecuzione avviene tramite `UPDATE_PYTHON`/`UPDATE_PYTHON_WEEKLY` su una macchina Direzione Sistemi, non tramite Frank né sulla macchina A. `[IPOTESI aperta]`: non ancora chiarito se `UPDATE_PYTHON`/`UPDATE_PYTHON_WEEKLY` siano una copia deployata di `PIPELINE_PYTHON` (stesso codice, posizione diversa per l'esecuzione) o moduli/wrapper distinti che richiamano `PIPELINE_PYTHON` — da verificare quando si guarda dentro quelle due cartelle.\n\n**Nome macchina esecutrice (Mauro, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` — la macchina Direzione Sistemi che esegue `start.bat` si chiama **`wincoarcapp01`**.\n\n**Accesso remoto disponibile ma non usato (Mauro, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` — Mauro ha la possibilità di accesso remoto a `wincoarcapp01` se volesse, ma in pratica non gli serve: la macchina non ha mai problemi, e il suo ruolo è puramente eseguire il Python (`start.bat`) — non fa nient'altro di suo, è solo l'host di esecuzione.\n\n**Passo 3 — architettura completa ricostruita da Adrian (2026-07-17, letta da `PYTHON/PIPELINE_PYTHON/CLAUDE.md` appena copiato)**: `[CONFERMATO]` (fonte: documentazione ufficiale del progetto, non inferenza) — invitato da Mauro a ricostruire da qui in poi usando gli strumenti disponibili. Catena completa:\n\n```\nrun_weekly.bat / run_daily.bat   ← lanciato da Direzione Sistemi su wincoarcapp01\n         │\n         ├─ [1] Venv check       C:\\venv_ICR (auto-crea se assente, pacchetti: pyodbc pywin32 duckdb pandas loguru)\n         │       (NON lo stesso venv di sviluppo C:\\PYTHON\\_runtimes\\venv su macchina A)\n         │\n         ├─ [2] CsvToParquet_layer1\n         │       CSV sorgente (da INPUT/, postati da Direzione Sistemi) → Parquet Layer 1 locali\n         │       → C:\\PYTHON_LOCAL\\CsvToParquet_layer1\\parquet\\\n         │\n         ├─ [3] Pubblica Layer 1 su rete\n         │       → I:\\SOFTWARE\\PYTHON_SRV\\parquet_layer1\\\n         │\n         ├─ [4] Parquet_layer1ToParquet_layer2\n         │       L1 rete → L2 rete (trasformazioni business + enrich), solo DuckDB\n         │       → I:\\SOFTWARE\\PYTHON_SRV\\PYTHON_LOCAL\\MyICR_Suite\\local_db\\parquet\\\n         │       ⚠️ QUESTO è (presumibilmente) l'origine dei parquet che analizziamo in data-expert\n         │         (diritti.parquet, prodotti.parquet, emesso.parquet, ecc.) — path da riconciliare\n         │         con `Dropbox/adrian/PYTHON/MyICR_Suite/local_db/parquet/` che leggiamo noi: stesso file\n         │         sincronizzato in qualche modo, o due copie distinte? [IPOTESI aperta, da verificare]\n         │\n         ├─ [5, solo weekly] SQLite mirror L2 (`sqlite_mirror.py`)\n         │       L2 parquet → mirror_l2.sqlite\n         │       → I:\\SOFTWARE\\PYTHON_SRV\\sqlite_layer2\\mirror_l2.sqlite\n         │       ⚠️ Relazione con i mirror SQLite che leggiamo noi (linker.db, ott.db, mediatrack.db in\n         │         `sync_db/`/`local_db/`) non ancora chiarita — nomi diversi, da verificare se è lo stesso\n         │         file rinominato/ricollocato o un mirror parallelo. [IPOTESI aperta]\n         │\n         ├─ [6/7, weekly] ParquetToAccessWeekly → DB_WEEK.accdb (6 tabelle Access)\n         │       → I:\\SOFTWARE\\ProcedureICR\\ICRmonitor\\MonitorLinker\\DB_WEEK.accdb\n         │\n         └─ [6/7, daily] ParquetToAccessDaily → DB_DAY.accdb (enrichment giornaliero)\n                 → I:\\SOFTWARE\\ProcedureICR\\ICRmonitor\\MonitorLinker\\DB_DAY.accdb\n```\n\n**Moduli**: `CsvToParquet_layer1/` (CSV→L1, CLAUDE.md proprio), `Parquet_layer1ToParquet_layer2/` (L1→L2 + `sqlite_mirror.py`), `ParquetToAccessWeekly/`, `ParquetToAccessDaily/` (CLAUDE.md proprio), `WriteToAccess/` (mattoncino riusabile DataFrame→Access via TransferText).\n\n**Gotcha rilevanti per l'interpretazione dei dati** (utili anche per `data-expert`):\n- **Date sentinella**: `2201-01-01` (lato parquet) diventa `9999-12-31` (lato VBA/legacy); `0001-01-01` diventa `1001-01-01` (Access non gestisce anni <100) — **spiega retroattivamente** il valore `decr=1001-01-01` osservato in `diritti.parquet` durante l'esplorazione del blocco WIN (sessione precedente, causale '01'/'03') — non un dato sporco, è una sentinella nota della pipeline.\n- **TCDURLORDA**: formula secondi→minuti `(x + 10) // 60`, soglia 50s (non 30s come si potrebbe assumere) — coerente con lo scarto residuo ±1min segnalato nel parallelo Python vs VBA su CUSTOM_EMESSO (97,47% match).\n- Separatore decimale italiano (Access usa virgola), schema.ini order-sensitive, Access non deve essere aperto durante i run.\n\n**Stato parallelo Python vs VBA (dal CLAUDE.md, post-fix 2026-04-23)**: CUSTOM_EMESSO 97,47%, CUSTOM_ANAGR_ORIZ 99,76%, EDIZIONI 100%, SUPERSERIE 99,84%, CUSTOM_DIRITTI 100%, BOXOFFICE 99,55% — la pipeline Python è quindi già validata contro il legacy VBA con match altissimo, non un sistema nuovo/non testato.\n\n**Passo 4 — dettaglio codice `CsvToParquet_layer1` (Adrian, 2026-07-17, letto codice + CLAUDE.md interno del modulo, non solo il riepilogo)**: `[CONFERMATO]` (fonte diretta: codice + documentazione del modulo)\n\n- **Nome storico**: questo modulo si chiamava **\"DataHub v2\"** internamente (v. suo CLAUDE.md, non ancora rinominato ovunque) — `[IPOTESI]`: probabile che sia la stessa cosa della voce `DataHub_v2` in `PYTHON/CLAUDE.md` (mappa progetti, path `I:\\SOFTWARE\\SCHEDULATORE\\UPDATE_PYTHON\\DataHub_v2`), solo con nome/posizione diversi tra i due documenti — da riconciliare, non dato per certo.\n- **`INPUT_DIR` reale** (da `config/settings.py`): `\\\\mediaset.it\\share\\Indirizzo_controllo_risorse\\SOFTWARE\\SCHEDULATORE\\INPUT` — **conferma testuale diretta** che \"Indirizzo e Controllo Risorse\" (ICR) è nel nome della share di rete, non solo un acronimo detto a voce.\n- **Mapping CSV → parquet** (da `CSV_FILES` in `settings.py`): `prodotti←estr_prod.csv`, `emesso←estr_emesso.csv`, `diritti←estr_acq.csv` (nome file interno: \"acq\", coerente con l'ipotesi che i diritti siano prevalentemente contratti di **acq**uisizione), `imdb←estr_imdb.csv`, `boxoffice←estr_box_totali.csv`, `boxoffice_det←estr_box_dettaglio.csv`, `cast←estr_cast.csv`, `veg←estr_veg.csv`, `scelte_rete←estr_scelte_rete.csv`, `gemma←estr_gemma.csv`, `osservatorio←osservatorio.txt` (unico senza prefisso `estr_`, formato posizionale senza header).\n- **`osservatorio.txt` ha più colonne del parquet finale**: il file sorgente elenca 25 colonne inclusi `titolo_int`, `produzione`, `distribuzione`, `sceneggiatura`, `showrunner`, `anno_screening` — non tutte viste nello schema di `osservatorio.parquet` esplorato in sessione 1 (dove ne avevamo contate meno). `[IPOTESI aperta]`: alcune colonne vengono scartate/rinominate nella trasformazione CSV→parquet, da verificare con un confronto diretto schema-vs-schema.\n- **`weekly.py` produce tutti i parquet; `daily.py` produce solo `gemma.parquet` e `osservatorio.parquet`** — quindi questi due dataset hanno una cadenza di aggiornamento più frequente (giornaliera) rispetto al resto (settimanale).\n- **Filosofia \"bidone\"**: parquet = dato unico trasversale per tutto l'ecosistema (MyICR_Suite, DBeaver, tool futuri). Tabelle raw fedeli al CSV (solo dedup+type parsing), tabelle `_enrich` con colonne derivate lette dal parquet stesso (non dal CSV) — **niente logica di business nelle tabelle raw**, coerente con la nostra regola \"prendi i dati as-is\".\n- **Ponte trovato con il path Dropbox che leggiamo noi**: dal CLAUDE.md del modulo — *\"Sync su A: `C:\\PYTHON\\MyICR_Suite\\sync_DEV_LOCAL.bat` include sync Parquet\"*. `[IPOTESI, ma molto probabile]`: questo è il meccanismo che porta il parquet da `I:\\SOFTWARE\\PYTHON_SRV\\...\\MyICR_Suite\\local_db\\parquet\\` (destinazione della pipeline) fino a `Dropbox/adrian/PYTHON/MyICR_Suite/local_db/parquet/` (quello che leggiamo noi) — un sync script sulla macchina A che gira dentro la cartella ora Dropbox-sincronizzata. Da confermare leggendo `sync_DEV_LOCAL.bat` in `MyICR_Suite/`.\n- **Gotcha DuckDB rilevanti**: date in parquet sono `%Y-%m-%d` (non `%d/%m/%Y` come nel CSV sorgente); fan-out da JOIN se `_prod_anno` ha più righe per prodotto, fix con `GROUP BY prodotto + MAX(anno_produzione)` — utile per capire eventuali duplicazioni inattese in analisi future.\n- **Roadmap dichiarata nel modulo**: \"prossimo: integrare `run_weekly/daily_SYS_SRV.bat` in Frank\" — conferma che oggi Frank **non** orchestra questa pipeline (coerente con quanto detto da Mauro: gira su `wincoarcapp01`, non tramite Frank), ma è previsto in futuro.\n\n**Passo 5 — letto `sqlite_mirror.py` per intero (Adrian, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` (codice diretto)\n\n- **`mirror_l2.sqlite` NON è `linker.db`/`ott.db`/`mediatrack.db`** — sono **sistemi distinti**, question chiusa. Il file `mirror_l2.sqlite` contiene UN SOLO database con le tabelle: `emesso`, `emesso_enrich`, `reti_cluster`, `osservatorio`, `imdb`, `scelte_rete`, `boxoffice`, `prodotti`, `diritti_enrich`, `diritti`, `cast`, `gemma` — copiate full da Layer 2 (con `_id` surrogato via `ROW_NUMBER()` per le tabelle senza PK intera, per compatibilità Access ODBC). Nessuna tabella `linker`/`ott`/`mediatrack` qui dentro — quei mirror devono avere una pipeline di provenienza completamente diversa (probabile: moduli interni MyICR_Suite — Linker, integrazione OTT, MediaTrack — non ancora indagati).\n- **Path L2 confermato per intero** (da codice, non ipotesi): `\\\\mediaset.it\\share\\Indirizzo_controllo_risorse\\SOFTWARE\\PYTHON_SRV\\PYTHON_LOCAL\\MyICR_Suite\\local_db\\parquet` — conferma che `I:\\` = `\\\\mediaset.it\\share\\Indirizzo_controllo_risorse\\SOFTWARE\\` (stesso prefisso ICR visto anche in `INPUT_DIR`).\n- **Uso di `mirror_l2.sqlite`**: dichiarato nel docstring come \"per uso con MS Access via ODBC\" — quindi è un ponte verso Access, non verso MyICR_Suite/le nostre analisi.\n- **Verifica non completata**: `sync_DEV_LOCAL.bat` (il presunto ponte verso il path Dropbox che leggiamo) è **gitignored esplicitamente** in `MyICR_Suite/.gitignore` (\"Solo su A, non deve andare su B/C(n)\") — non leggibile da Nave, il collegamento resta un'ipotesi non verificata direttamente da codice. Da chiedere a Mauro o verificare da sessione ufficio.\n\n**Passo 6 — letto `ParquetToAccessDaily` per intero, codice + CLAUDE.md (Adrian, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` (codice diretto)\n\n- **⚠️ Scoperta importante — collegamento diretto `osservatorio.parquet` ↔ `MonitorOsservatorioPy`**: il job `osservatorio_to_db_day` (in `config/exports.json`) esporta `osservatorio.parquet` → `DB_DAY.accdb`, tabella **`SCHEDA_PRODOTTO`**. Questo è **lo stesso identico nome di tabella** che `MonitorOsservatorioPy` mirrora in `monitor.db` via ODBC all'avvio (\"Tabella `SCHEDA_PRODOTTO` — mirror da `db.accdb` Access\", v. sezione dedicata sopra). **Ipotesi fortemente supportata** (stesso nome tabella, stesso dominio Osservatorio): `DB_DAY.accdb` generato qui **è** (o è imparentato con) il `db.accdb` che `MonitorOsservatorioPy` legge — chiudendo quasi per intero la catena: `osservatorio.txt` (Direzione Sistemi) → `CsvToParquet_layer1` (daily) → `osservatorio.parquet` → `ParquetToAccessDaily` → `DB_DAY.accdb/SCHEDA_PRODOTTO` → `MonitorOsservatorioPy/monitor.db`. `[IPOTESI forte, non confermata a voce da Mauro]` — da validare esplicitamente: sono davvero lo stesso file `.accdb`, o due file distinti con schema identico per coincidenza?\n- **Altro job noto**: `gemma_to_db_day` — `gemma.parquet` → `DB_DAY.accdb`, tabella `GEMMA`. Consumer non ancora identificato (candidato: qualcosa lato Acquisti, coerente col filone `gemma.parquet`/W:\\ non confermato in precedenza — v. sopra).\n- **⚠️ Natura dichiarata del modulo — target di smantellamento futuro**: il CLAUDE.md del modulo dice esplicitamente: *\"Strato legacy temporaneo — esiste finché i consumer Access non vengono migrati a Parquet. Obiettivo finale: spegnere Access del tutto.\"* — **questo è precisamente il tipo di \"pezzo da smantellare in futuro\" che Mauro ha segnalato essere l'obiettivo di questa indagine**. `ParquetToAccessDaily`/`Weekly` sono ponti verso un sistema (Access) che si vuole eliminare, non componenti permanenti dell'architettura.\n- **Architettura**: `main.py` → legge `config/exports.json` (lista job: source parquet, target accdb, tabella, mode `replace`/`append`, mapping colonne opzionale) → per ogni job, `core/exporter.py` (DuckDB legge il parquet, pyodbc scrive in Access) → step finale di enrichment (`core/enrichment.py`) e pubblicazione su rete (copia il file `.accdb` locale verso destinazioni di rete elencate in `settings.json`).\n- **Girato su `wincoarcapp01`** con lo stesso venv `C:\\venv_ICR` già visto, richiede **MS Access Application installata** (non solo driver ODBC) per la fase di enrichment.\n- **Gotcha rilevanti**: DAO/COM non funziona su path UNC (serve sempre pyodbc); `mode=replace` fa DROP+CREATE+INSERT (la struttura tabella viene ricreata ogni volta, non solo i dati); batch insert a chunk da 5000 righe per evitare timeout; Access non ha tipo DATE puro via ODBC, va sempre coerto a DATETIME.\n\n**Passo 7 — letto `ParquetToAccessWeekly/core/custom_diritti.py` per intero (Adrian, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` (codice diretto) — **rilevante anche per `data-expert`**, risolve domande aperte lì.\n\n- **Colonne `tipo_diritto`/`piattaforma` — CORREZIONE (v. Passo 16 sotto)**: non fanno parte del `diritti.parquet` che leggiamo in `data-expert` (L2) — vivono solo nella versione **L1 (grezza)** che questo codice legge (`ParquetToAccessWeekly` punta a `parquet_dir=C:\\PYTHON_LOCAL\\CsvToParquet_layer1\\parquet`, non a L2). Nel nostro L2 quelle due colonne vengono rimosse dopo il filtro (verificato empiricamente: il nostro parquet non le ha). Non erano \"colonne mancanti nel campione precedente\" come pensavo inizialmente qui sotto — semplicemente non esistono nella versione che analizziamo.\n- **`fr_rr` — RISOLTO** (era `[IPOTESI aperta]` in `data-expert.md`): la logica `CalFrRr` calcola **F = First (prima occorrenza)**, **R = Repeat/rinnovo** — un diritto diventa `R` se esiste un'altra riga per lo stesso `PROD` con `DECR` (decorrenza) **antecedente** (escludendo l'anno sentinella 1001). Quindi `fr_rr`/`CalFrRr` è sostanzialmente **First-run vs Repeat/Rinnovo** del diritto sullo stesso prodotto — ipotesi confermata dal codice, va comunque validata a voce con Mauro prima di considerarla definitiva per `data-expert` (che resta la sede giusta per questa informazione, qui la registriamo come cross-reference).\n- **Nuovo termine scoperto**: `ICR_MONDO` (colonna di `CUSTOM_EMESSO`/probabilmente derivata da `emesso`), valori visti nel codice: `MED_GEN`, `MED_TEM` — usati per determinare se un prodotto è stato effettivamente trasmesso ai fini del calcolo disponibilità/inibizione. Significato esteso non ancora chiarito — `[IPOTESI aperta]`.\n- **Business logic di `calMotivoInibiz`** (motivo di inibizione per anno, dal 2015 a oggi+5): per ogni prodotto/anno, controlla se i diritti attivi in quell'anno sono \"disponibili\" o \"inibiti\", con motivi possibili: `\"passaggi esauriti\"` (se `PASS_CONS_TOT - PASS_EFF_TOT <= 0`), `\"inibito\"` (se `FLAG_INIB='S'`), `\"<100%\"` (se la somma percentuali diritti nel periodo è sotto 100%), `\"<30gg\"` (se i giorni di disponibilità nell'overlap sono <30). Se il prodotto risulta comunque trasmesso (`emesso_dates` con `ICR_MONDO` in `MED_GEN`/`MED_TEM`) nel periodo nonostante l'inibizione calcolata, il motivo viene azzerato (considerato disponibile). Logica applicata solo alle tipologie: FILM, MINISERIE, SIT COM, TELEFILM, TV MOVIE, SOAP, TELENOVELAS — **esattamente le tipologie core ICR già identificate in `data-expert`** (manca CORTOMETRAGGIO e DOCUMENTARI rispetto all'elenco core — da segnalare come discrepanza minore).\n- **`CUSTOM_DIRITTI` non è \"tutti i diritti\"**: è una vista filtrata — solo `tipo_diritto='FREE'` + `piattaforma='ANALOGICO'`, più un fallback per `piattaforma='DVB-T'` quando non esiste una riga Analogico corrispondente (stesso prod/decr/scad) — un workaround esplicito documentato nel docstring (\"workaround DVB-T\"). Quindi non tutti i diritti passano in questa tabella legacy, solo quelli rilevanti per la trasmissione free/analogica.\n- **Conferma sentinelle date nel codice**: `IF(decr = '0001-01-01', '1001-01-01', decr)` — stessa sentinella già documentata, vista ora applicata esplicitamente in query SQL.\n\n**Passo 8 — letto `custom_emesso.py` per intero (Adrian, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` (codice diretto) — **cross-validazione importante con `data-expert`**.\n\n- **Le 10 tipologie filtrate in `_TIPOLOGIE_EMESSO`** (`FILM, MINISERIE, SIT COM, TELEFILM, TV MOVIE, SOAP, TELENOVELAS, DOCUMENTARI, CORTOMETRAGGIO, TELEROMANZO`) **coincidono esattamente** con le 10 tipologie core ICR confermate a voce da Mauro in `data-expert.md` — commento nel codice: *\"Tipologie 'scripted/acquistato' — contenuti che hanno diritti\"*. Ottima conferma indipendente (codice vs dichiarazione a voce) che quella lista è corretta e stabile.\n- **`ICR_MONDO` chiarito ulteriormente**: viene da un file di lookup esterno `emesso_tyfx0160.csv`, joinato su `rete = CCRETETEL` — non è nel parquet `emesso` stesso, è un arricchimento da tabella di mapping rete→mondo. Filtro applicato: solo reti con `ICR_MONDO LIKE 'CON%'` o `'MED%'` (es. `MED_GEN`/`MED_TEM` già visti) — quindi `ICR_MONDO` ha più prefissi/categorie oltre a `CON`/`MED`, non ancora tutte censite. `[IPOTESI aperta]`: `CON` potrebbe stare per \"Concorrenza\" e `MED` per \"Mediaset\" — coerente con `emesso.parquet` che include anche reti concorrenti (già noto da sessione precedente) — da validare a voce.\n- **`PDF_ESISTE`**: flag business — vero solo per reti `C5`/`I1`/`R4`, fascia `PR` (probabile \"PRIMA SERATA\"), nelle date in cui esiste un PDF secondo la tabella `tabPdfEsiste` in un DB Access \"warehouse\" (`db_warehouse.accdb`) — presumibilmente traccia l'esistenza di un documento/palinsesto cartaceo/scansionato per la prima serata di quelle 3 reti principali. Dettaglio di nicchia, non approfondito oltre.\n- **`emesso.parquet` è \"Layer 1\"**: confermato dal docstring — tutte le reti, nessun dedup — `CUSTOM_EMESSO` applica poi il filtro CON/MED + tipologie sopra.\n\n**Passo 9 — letto `custom_anagrafica.py` per intero, il più ricco finora (Adrian, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` (codice diretto) — moltissimi cross-reference per `data-expert`.\n\n- **\"RIFER\" è letteralmente il nome di colonna nel codice** (`prodotto AS RIFER`) — conferma definitiva, non solo terminologia parlata, che è il nome ufficiale usato anche nelle pipeline.\n- **`TIPOL_MAP` — codici legacy VBA a 1 carattere per tipologia** (campo Access `VARCHAR(1)`): FILM=`F`, TV MOVIE=`M`, CORTOMETRAGGIO=`7`, DOCUMENTARI=`D`, TELEFILM=`T`, MINISERIE=`E`, SIT COM=`G`, TELENOVELAS=`A`, SOAP=`O`, TELEROMANZO=`Z` — utile tabella di riferimento se si incontrano questi codici altrove (es. in report legacy).\n- **Mapping `veg` → codice breve Access**: `DA ATTRIBUIRE→N.C`, `UNIVOCA→UNIV.`, `EVER GREEN→EV.GR`, `FICTION AUTOPRODOTTA→F-AUT`, **`FICTION AUTOPRODOTTA RAI→NULL`** (esclusa esplicitamente, coerente con \"meno affidabile\" già segnalato da Mauro), `NON GESTITA→N.G`, `SUPER TOP→SUPER`, `VISTO-DA ATTRIBUIRE→VISTO`; le lettere A-H passano invariate.\n- **`DF_ICR_FLAG` — semantica scoperta** (flag business sui diritti free/analogico di un prodotto): `'I'` = inibito (`flag_inib='S'`), `'+'` = più contratti attivi contemporaneamente (append), `'S'` = scaduto/Senza diritti attivi, `'T'` = solo DVB-T (nessun Analogico) — con logica di override esplicitamente replicata dal comportamento legacy VBA (il commento nel codice descrive un workaround storico: \"VBA inseriva DVB-T come 'analogico' PRIMA della logica DF_*\").\n- **`tipo_diritto` ha almeno 3 valori**: `FREE`, `TVOD` (Transactional Video On Demand — nuovo valore mai visto prima), e implicitamente altri non filtrati qui.\n- **Decodifica `scelte_rete` — rete e slot per esteso** (mai vista prima, utile per completare lo schema di `scelte_rete.parquet` in `data-expert`):\n  - Reti: `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`\n  - Slot: `NOTTE→NO`, `PRIMETIME GARANZIA→PT G`, `MATTINA→MA`, `POMERIGGIO→PO`, `SECONDA SERATA GARANZIA→SS G`, `PRIMETIME ESTATE→PT E`, `SECONDA SERATA ESTATE→SS E`, `ACCESS PRIMETIME GARANZIA→AP G`, `PRIMETIME STRENNE→PT S`, `SECONDA SERATA STRENNE→SS S`, `ACCESS PRIMETIME STRENNE→AP S`, `ACCESS PRIMETIME ESTATE→AP E`\n- **`ICR_MONDO` — lista più ampia di categorie** scoperta qui: `CONCOR`, `MED_GEN` (generaliste), `MED_TEM`, `CON_TEM` (tematiche), `SKY`, `FOX` (satellite), `PREMIUM` (legacy, commento nel codice: *\"VBA eliminava i record Premium come obsoleti\"* — categoria di fatto dismessa).\n- **Ruoli cast identificati**: `'FRE'` = regista (usato per popolare REGISTA_NOME/COGN), `'C001'` = attore principale (i primi 3 per `progr_cast` diventano ATTORE1/2/3).\n- **Boxoffice — logica di aggregazione precisa**: prima uscita = `MIN(data_debutto)` tra i soli record `tipo_programmazione='D'` (debutto); incasso/spettatori sommati **solo per l'anno solare della prima uscita**, non su tutta la storia.\n- **Logica stagione corrente**: cutoff 10 settembre — dopo quella data la stagione è `anno/anno+1`, prima è `anno-1/anno`.\n\n**Passo 10 — letto `boxoffice.py` (Adrian, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` (codice diretto)\n\n- **Mappa completa rete→broadcaster** (`_RETE_TO_NETWORK`, decine di codici canale): gruppi risultanti sono `MEDIASET` (generaliste C5/I1/R4 + tematiche + Premium legacy), `RAI` (R1/R2/R3/RAI4/RAIM/RAIP), `LA7` (LA7/LA7C/LA7D), `SKY` (canali tematici + ex-FOX confluiti in Sky), `BOING`, `DISCOVERY` (+NOVE, canali correlati), `PARAMOUNT`, `SONY` — è di fatto la mappa competitiva completa usata dalla pipeline per calcolare `RETE_FREE`/broadcaster di prima TV. Utile riferimento se serve raggruppare `emesso.parquet`/reti per competitor.\n- **`BOXOFFICE` (vista legacy) filtra solo prodotti con uscita cinema dal 2010** (`BOX_DATA >= 2010-01-01`) — coerente con l'essere una vista storica per confronto VBA, non tutto `boxoffice.parquet`.\n- **`PRIMA_TV_LIBERA`**: prima trasmissione free (generalista o tematica, la più antica tra `EM_PG_*`/`EM_PT_*`), formattata come stringa `\"RETE dd/mm/yy HH.MM\"` — poi usata per derivare il broadcaster.\n\n**Passo 11 — letto `WriteToAccess/writer.py` (Adrian, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` — il \"mattoncino\" riusabile che tutti i moduli usano per scrivere DataFrame→Access. Conferma i gotcha già noti dal CLAUDE.md (fix decimali italiani, `schema.ini` con ordine colonne del DataFrame, gestione date/None) — nessuna sorpresa rispetto a quanto già documentato, coerente e ben fattorizzato.\n\n**Passo 12 — ricerca provenienza `linker.db`/`ott.db`/`mediatrack.db` (Adrian, 2026-07-17)**: `[IPOTESI aperta, NON risolta]` — cercato dentro `PYTHON/MyICR_Suite/app/` per capire dove questi tre mirror SQLite vengono generati. **Non ancora trovato un generatore esplicito** nel codice esplorato finora — sono presenti come file dati (`sync_db/linker.db`, `sync_db/mediatrack.db`, `local_db/ott.db`, `local_db/linker.db`) ma non ho ancora individuato lo script/job che li scrive. Ipotesi da verificare: (a) generati da moduli interni di MyICR_Suite (`app/modules/linker/`, integrazione OTT, MediaTrack — nomi che corrispondono a moduli visti in `PYTHON/CLAUDE.md`), non dalla pipeline SCHEDULATORE; (b) alimentati da fonti esterne (es. OTT da piattaforme streaming, MediaTrack da un sistema terzo) più che da CSV Direzione Sistemi. **Prossimo passo consigliato**: usare `flussi-expert`/`glob` per cercare riferimenti a `linker.db`/`ott.db`/`mediatrack.db` dentro `app/modules/` — non ancora fatto in questa sessione per limiti di tempo, segnato come thread aperto prioritario.\n\n**Passo 13 — RISOLTO: provenienza `linker.db`/`mediatrack.db`** (Adrian, 2026-07-17, `grep` mirato + letti `app/modules/linker/CLAUDE.md` e `MyICR_Suite/CLAUDE.md`): `[CONFERMATO]` (codice/doc diretti)\n\n- **`linker.db`** = repository sidecar SQLite del modulo **Linker** (PyQt6, erede del vecchio tool VBA \"MyICR\" in Excel) — **non generato dalla pipeline SCHEDULATORE**, è lo storage delle scritture proprie dell'app Linker (aggancio manuale RIFER↔titoli, valutazioni, ecc.). Migrazione da MS Access completata il 2026-04-29 — prima usava Access, ora SQLite + Parquet DataHub_v2 in sola lettura per i dati di riferimento.\n- **`mediatrack.db`** = aggiornato dal job Frank **\"OMDB Batch Enrich\"** (attivo, lun-ven 13:30 — già in elenco job Frank nella Costituzione). Server = fonte di verità: `I:\\SOFTWARE\\PYTHON_SRV\\sync_db\\mediatrack.db`, sincronizzato via `pull_and_preserve_local()` in `launcher_src/shared_db_sync.py` (pull server → merge locale → push modifiche nuove, ogni 5 min + al quit app).\n- **`ott.db`**: non ancora trovato un generatore esplicito, ma dato il pattern (modulo `ott_sheet.py` dentro Linker) probabile sidecar analogo, gestito dallo stesso modulo Linker — `[IPOTESI]`, non verificato quanto gli altri due.\n\n**⚠️ Scoperta rilevante — rischio operativo reale (non solo curiosità)**: `MyICR_Suite/CLAUDE.md` documenta che **`\\\\mediaset.it\\share\\Indirizzo_Controllo_Risorse` è un namespace DFS con repliche fuori sync dal 17/03/2026** — regola esplicita: *\"Non usare mai UNC nel codice\"*, va sempre usato il path locale/drive mappato (`I:\\`) invece. Questo è esattamente il tipo di \"pezzo da conoscere per problemi futuri\" segnalato da Mauro come motivazione dell'indagine — un disallineamento di replica DFS silenzioso potrebbe restituire dati stale a seconda di quale replica risponde, se qualcosa nel sistema usasse ancora UNC invece di `I:\\`.\n\n**RISOLTO — \"diritti.parquet solo FREE/Analogico-DVB-T\" (Adrian, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` (codice + verifica empirica diretta) — non era una discrepanza, era comprensione incompleta mia. Spiegazione completa:\n\n- **Esistono due `diritti.parquet` distinti, stesso nome, contenuto diverso**: L1 (grezzo, `C:\\PYTHON_LOCAL\\CsvToParquet_layer1\\parquet\\diritti.parquet` — fedele al CSV sorgente `estr_acq.csv`, contiene tutti i `tipo_diritto`: FREE, TVOD, IPTV, DVB-H, Internet) e **L2** (filtrato, `...\\MyICR_Suite\\local_db\\parquet\\diritti.parquet` — quello che leggiamo noi in `data-expert`).\n- **La trasformazione L1→L2** (`_transform_diritti()` in `Parquet_layer1ToParquet_layer2/main.py`) filtra esplicitamente: mantiene **tutti** i Free+Analogico, più i Free+DVB-T **solo se non coperti** da un Analogico per lo stesso prodotto/periodo (decr/scad) — esclude TVOD, IPTV, DVB-H, Internet, e i DVB-T ridondanti. Rimuove anche le colonne `tipo_diritto`/`piattaforma` dopo il filtro perché diventano ridondanti (tutto ciò che resta è Free by construction).\n- **Verifica empirica**: il nostro `diritti.parquet` (Dropbox, L2) **non ha le colonne `tipo_diritto`/`piattaforma`** — confermato via query diretta, coerente al 100% col codice.\n- **`ParquetToAccessWeekly` (custom_diritti.py/custom_anagrafica.py) legge L1, non L2**: il suo `config/settings.json` ha `\"parquet_dir\": \"C:\\\\PYTHON_LOCAL\\\\CsvToParquet_layer1\\\\parquet\"` — cioè l'output grezzo di Layer 1, non quello filtrato di Layer 2. Ecco perché quel codice può referenziare `tipo_diritto='TVOD'` (per i campi legacy `DTVOD_*`) — lavora sul dataset completo non filtrato, e applica la propria logica di filtro Free/Analogico+DVB-T in autonomia per costruire `CUSTOM_DIRITTI`, indipendentemente dal filtro già applicato a L2.\n- **Conclusione per `data-expert`**: il nostro `diritti.parquet` è davvero solo Free/Analogico+DVB-T(non coperto) — `MyICR_Suite/CLAUDE.md` aveva ragione. Nessuna azione necessaria sulla KB data-expert, era solo la mia comprensione della catena a essere incompleta.\n\n**Architettura contrastante MyICR_Suite vs pipeline SCHEDULATORE**: `MyICR_Suite/CLAUDE.md` dichiara una regola architetturale opposta a quella della pipeline: *\"MyICR_Suite non deve usare MS Access... NO MS Access\"* — mentre `ParquetToAccessDaily`/`Weekly` esistono apposta per scrivere in Access (legacy temporaneo per consumer non ancora migrati). Le due parti dell'ecosistema hanno direzioni tecniche opposte e consapevoli: MyICR_Suite va verso DuckDB/Parquet/SQLite puro, la pipeline SCHEDULATORE mantiene un ponte Access finché serve.\n\n**Passo 14 — TROVATO IL DIZIONARIO DATI COMPLETO (Adrian, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` — esiste già un documento che copre gran parte di quello che abbiamo ricostruito a mano: **`PYTHON/MyICR_Suite/app/modules/powerbricks/NL_semantic_layer/NL_QUERY_SCHEMA.md`** (v1.1, 2026-06-08) — dizionario dati completo per tutti i parquet L2 + `linker.db` + `ott.db` + `mediatrack.db`, con 16 gotcha già documentati. **Da trattare come fonte primaria di riferimento per entrambe le KB (flussi + data-expert) andando avanti** — leggerlo direttamente quando serve un dettaglio di schema, non duplicarlo qui riga per riga.\n\n**Risoluzioni ottenute da questo documento**:\n- **`ott.db` — provenienza RISOLTA**: mirror del file Excel settimanale Qlik/Marketing, **rimpiazzato completamente ad ogni import** (non incrementale), distribuito ai client via pull al boot (come i parquet). Fonte server: `I:\\SOFTWARE\\PYTHON_SRV\\PYTHON_LOCAL\\MyICR_Suite\\local_db\\ott.db`. Quindi non viene dalla pipeline SCHEDULATORE né da OnAir — è un canale a parte, alimentato da un file Excel Marketing/Qlik.\n- **`OTT_EXT`/`LINKER_REPOSITORY`/`LINKER_VALUTAZIONE`/`COMPETITIVE_IMDB_MAP`** vivono tutte in `sync_db/linker.db` (server: `I:\\SOFTWARE\\PYTHON_SRV\\sync_db\\linker.db`) — schema completo con PK, join, e note già in `NL_QUERY_SCHEMA.md`.\n- **`fr_rr` — versione più precisa**: nel parquet grezzo i valori sono `F`=First Run, `R`=Repeat, `S`=Sospeso, `M`=Mixed (i valori M/S che avevamo lasciato \"da spiegare\" in data-expert sono quindi stati \"Mixed\"/\"Sospeso\" — non anomalie). `CalFrRr` (calcolato in `custom_diritti.py`, v. Passo 7) è una **ricalcolazione derivata** F/R per la vista legacy, non il valore originale.\n- **⚠️ Discrepanza trovata — probabile ERRORE nel documento, non un dubbio alla pari**: il documento dice esplicitamente *\"⚠ RIFER vs prodotto: In tutta l'applicazione il termine RIFER indica `prodotti.program_id` (VARCHAR, es. 'ANA00101', '338467'). Il campo `prodotto` (INTEGER) è l'ID interno numerico. Sono due chiavi diverse.\"* — questo **contraddice direttamente** la conferma esplicita di Mauro all'inizio di questa sessione (2026-07-17): *\"program_id è un campo che non uso... non rilevante per il business\"* e *\"rifer = il campo prodotto\"* (il codice, INTEGER). Contraddice anche il codice di `custom_anagrafica.py` (Passo 9), che fa letteralmente `prodotto AS RIFER`. **Conclusione — CHIUSO, confermato esplicitamente da Mauro (2026-07-17)**: *\"nel parquet prodotti il rifer si chiama prodotto. Program_id non so cosa sia\"* — la frase in `NL_QUERY_SCHEMA.md` era **sbagliata/superata** (documento datato 2026-06-08, mai validato a voce con Mauro). `[CONFERMATO]` in via definitiva: `rifer` = `prodotti.prodotto`, `program_id` è un campo di cui Mauro stesso non conosce lo scopo — da trattare come non rilevante/non affidabile per il business, non come chiave alternativa di rifer. **Nota generale**: questo è un buon esempio del perché documenti trovati nel codice vanno sempre incrociati con la conferma diretta di Mauro prima di darli per validi — possono essere scritti da altri agenti (es. Elon, autore della spec PowerBricks originale) senza revisione business successiva.\n- **Tabelle di decodifica aggiuntive trovate** (non ancora in `data-expert`): `fascia` in emesso (MA/ME/PO/PS/PR/SS/NO/AR/GR con orari indicativi), ruoli cast estesi (FSS=sceneggiatore, FMN=montatore, FFO=fotografo, C025=musicista, FSU=autore soggetto, C006=conduttore, VOC=voce, SS=se stesso, FDP=doppiatore — oltre a FRE/C001 già noti).\n- **Il progetto PowerBricks stesso** (per cui questo documento esiste) ha già convenzioni di output stabilite indipendentemente dalle nostre: prima colonna sempre `program_id AS rifer`, scadenze aggregate con `MAX(scad)`, \"ambiguità → chiedere sempre prima di eseguire\" — coerenti nello spirito con le convenzioni già fissate in `data-expert` (sintesi prima del dettaglio, segnalare semplificazioni).\n\n**Passo 15 — RISOLTO definitivamente: `DB_DAY.accdb` → `MonitorOsservatorioPy`, con meccanismo esatto** (Adrian, 2026-07-17, letti `config/settings.json` + `core/enrichment.py` per intero): `[CONFERMATO]` (codice diretto, non più ipotesi)\n\n**Path esatti** (da `ParquetToAccessDaily/config/settings.json`):\n- `DB_DAY.accdb` locale: `C:\\PYTHON_LOCAL\\ParquetToAccessDaily\\DB_DAY.accdb`, pubblicato su `\\\\mediaset.it\\share\\Indirizzo_Controllo_Risorse\\SOFTWARE\\ProcedureICR\\ICRmonitor\\MonitorLinker\\DB_DAY.accdb`\n- `db.accdb` (MonitorOsservatorioPy): **`\\\\mediaset.it\\cologno\\osservatorio_progetti\\MonitorOsservatorio\\db.accdb`** — path diverso, share diversa (`cologno` vs `share\\Indirizzo_Controllo_Risorse`)\n\n**Meccanismo esatto** (funzione `enrich_osservatorio()` in `core/enrichment.py`):\n1. Conta le righe in `SCHEDA_PRODOTTO` dentro `DB_DAY.accdb` locale\n2. **Solo se count > 30.000** (soglia di sicurezza contro un mirroring di dato incompleto/corrotto), copia la tabella `SCHEDA_PRODOTTO` da `DB_DAY.accdb` verso `db.accdb` (il file di MonitorOsservatorioPy) via `Access.Application.TransferDatabase` (COM)\n3. **In parallelo**, copia anche `osservatorio.txt` grezzo (lo stesso file letto da `CsvToParquet_layer1`) direttamente dentro la cartella progetto di MonitorOsservatorio — un secondo canale di distribuzione, indipendente dal parquet/Access\n\n**Conferma quindi la catena completa**: `osservatorio.txt` (Direzione Sistemi, in `SCHEDULATORE\\INPUT`) → **due strade in parallelo**: (a) via `CsvToParquet_layer1`/`ParquetToAccessDaily`/`enrich_osservatorio` → `db.accdb` di MonitorOsservatorioPy (tabella `SCHEDA_PRODOTTO`, solo se count>30k); (b) copia diretta del file grezzo nella cartella progetto MonitorOsservatorio.\n\n**Scoperta collaterale — terzo file Osservatorio**: esiste ANCHE un `db_Osservatorio.accdb` (path: `...\\SOFTWARE\\ProcedureICR\\ICRmonitor\\MonitorLinker\\db_Osservatorio.accdb`, diverso sia da `DB_DAY.accdb` che da `db.accdb`), popolato dalla funzione `integrazione_update_day()` con una tabella `tabOsservatorio` (schema quasi identico a `osservatorio.parquet`) — consumer non ancora identificato, probabilmente un modulo Access legacy separato da MonitorOsservatorioPy. `[IPOTESI aperta]`.\n\n**Passo 17 — quantificato con precisione il filtro Free+DVB-T (Adrian, 2026-07-17, query dirette via Frank-relay `duckdb_query` su L1)**: `[CONFERMATO]` (dato reale, non solo codice)\n\n- **Distribuzione `tipo_diritto` su tutto `diritti.parquet` L1** (273.213 righe totali): Free 96.516 (35,3%), Pay-SVOD 58.949 (21,6%), TVOD 42.527 (15,6%), Pay-Premium 31.273 (11,4%), Pay-Basic 30.272 (11,1%), FOD-AVOD 13.676 (5,0%).\n- **Distribuzione `piattaforma` dentro `tipo_diritto='Free'`** (96.516 righe): Analogico 51.209 (53,0%), DVB-T 27.232 (28,2%), DVB-H 18.075 (18,7%).\n- **Filtro Free+DVB-T verificato con query diretta**: delle 27.232 righe Free+DVB-T, solo **169 (0,6%)** non sono coperte da un Analogico corrispondente (stesso `prod`, intervallo `decr-scad` incluso) — le altre 27.063 (99,4%) sono scartate come ridondanti. `51.209 (Analogico) + 169 (DVB-T non coperto) = 51.378` — combacia esattamente con la cardinalità nota di `diritti.parquet` L2.\n- **Free+DVB-H (18.075 righe) escluso interamente**, nessuna eccezione — a differenza del DVB-T non ha un percorso di \"salvataggio\" condizionale.\n- **Quadro completo**: solo il **18,8%** dei 273.213 diritti totali gestiti da ICR arriva in L2/MyICR_Suite/PowerBricks; l'**81,2%** (quasi tutto DVB-H e DVB-T, tutto il pay/streaming: SVOD/TVOD/Premium/Basic/AVOD) resta invisibile a chi usa quei sistemi.\n- **Composizione delle 169 righe Free+DVB-T \"salvate\"** (query su `ragsoc_distr`, confermando ipotesi di Mauro): **Paramount Pictures International Limited = 75/169 (44,4%)**, di gran lunga il distributore più rappresentato. Resto frammentato: Universal Studios (28, 16,6%), vari festival cinema, Disney Italia (10), BBC Worldwide (2), Rai Cinema (2), altri distributori minori a 1-2 righe ciascuno.\n\n**Passo 18 — la storia vera dietro il workaround DVB-T (Mauro, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` — **il pezzo di business logic più importante scoperto finora**, spiega tutto quello quantificato al Passo 17.\n\n- **Il bacino \"core\" per ICR è sempre stato Free+Analogico al 100%** — sono i diritti usati dalle reti Free principali di Mediaset (C5/I1/R4 e affini). Tutte le elaborazioni ICR sono storicamente pensate per questo bacino.\n- **Origine del DVB-T (~1-2 anni fa)**: l'**ufficio diritti/contratti** — lo stesso che sovraintende anagrafica ed emesso OnAir, responsabile **Sara Ragazzi** — ha introdotto la categoria \"Free DVB-T\" per gestire contratti di prodotti trasmissibili su **canali secondari** (non C5/I1/R4). **ICR non è stato informato/coinvolto in questa decisione.**\n- **Conseguenza per ICR**: i prodotti con diritto solo-DVB-T sono diventati \"invisibili\"/introvabili nei sistemi ICR (perché il bacino core era solo Analogico). ICR ha dovuto risalire da sola alla causa (la \"sporcacciata\" fatta dall'ufficio diritti) e costruire una **pezza** per rendere questi prodotti assimilabili al resto — è esattamente la logica `NOT EXISTS`/\"workaround DVB-T\" trovata in `_transform_diritti()` (Passo 16/17): tenere il DVB-T solo se non già coperto da un Analogico, per evitare duplicati, e farlo confluire nello stesso bacino.\n- **Il problema che resta aperto, esplicitamente segnalato da Mauro come da sistemare**: la pezza attuale è considerata \"orrenda\" perché **non espone da nessuna parte** (né in L2/MyICR_Suite, né in PowerBricks) il fatto che un prodotto sia arrivato tramite questo canale DVB-T \"secondario\" — anzi, il codice **rimuove esplicitamente** le colonne `tipo_diritto`/`piattaforma` dopo il filtro (Passo 16), cancellando ogni traccia distintiva. **Dovrebbe invece essere sempre segnalato ovunque** (specialmente in MyICR_Suite) che un prodotto è \"utilizzabile sui secondary channels\" — oggi non lo è. Nella vista legacy Access (`DB_WEEK.accdb`/`CUSTOM_ANAGR_ORIZ`) esiste un flag parziale (`DF_ICR_FLAG='T'`, v. Passo 9) ma **solo se il prodotto non ha ALCUN diritto Analogico** — non copre il caso (probabilmente più comune) di un prodotto con diritti misti Analogico+DVB-T su edizioni/periodi diversi, e comunque MyICR_Suite (che ha bandito Access per policy propria) non eredita nemmeno questo flag parziale.\n- **Candidato concreto per lavoro futuro** (esattamente il tipo di \"pezzo da fixare\" anticipato da Mauro a inizio di questa indagine): aggiungere un flag esplicito \"canale secondario/DVB-T\" visibile in MyICR_Suite/PowerBricks per i prodotti che passano da questo workaround — oggi assente.\n\n**Passo 19 — indagine dedicata sul consumer di `db_Osservatorio.accdb`/`tabOsservatorio` (Adrian, 2026-08-04, letto `core/enrichment.py` per intero + `config/settings.json` + query Frank-relay dirette su `I:\\`)**: `[CONFERMATO]` (codice + evidenza diretta su `I:\\`) — il file **non esiste più**, la pipeline se ne accorge da sola e si disattiva in silenzio; nessun consumer trovato.\n\n- **Trovata la funzione per intero** (era solo citata a memoria in precedenza): `integrazione_update_day()` in `PYTHON/PIPELINE_PYTHON/ParquetToAccessDaily/core/enrichment.py` (7° e ultimo step di `run_all()`, chiamato incondizionatamente a ogni run **giornaliero** — non weekly). Replica la vecchia sub VBA `IntegrazioneUpdateDay`: `DELETE FROM tabOsservatorio` → `INSERT` da una tabella `osservatorio` (dentro lo stesso `db_Osservatorio.accdb`, popolata a monte da un altro step non ancora tracciato) → update del campo `episodi` → `CompactRepair` finale via COM.\n- **Path esatto confermato da `config/settings.json`**: `db_osservatorio` = `\\\\mediaset.it\\share\\Indirizzo_Controllo_Risorse\\SOFTWARE\\ProcedureICR\\ICRmonitor\\MonitorLinker\\db_Osservatorio.accdb` = `I:\\SOFTWARE\\ProcedureICR\\ICRmonitor\\MonitorLinker\\db_Osservatorio.accdb` — combacia esattamente col path già noto dal Passo 15/16, non un file diverso.\n- **Guard esplicito nel codice**: prima di fare qualunque cosa, la funzione controlla `os.path.isfile(db_path)` — se il file non c'è, stampa `\"integrazione_update_day: file non trovato (...) — saltato\"` e **ritorna subito, senza errore, senza toccare i marker `_s_updater`**. 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Non è stato rinominato/spostato in una sottocartella nota (es. `ARCHIVIO\\`) — semplicemente non esiste più in quell'albero.\n244\t- **Prova indiretta ma molto forte, dai marker di log** (`list_dir` su `I:\\SOFTWARE\\ProcedureICR\\ICRmonitor\\MonitorLinker\\UPDATES\\log`, 2026-08-04): ogni altro step di `run_all()` (GEMMA, VALUTAZIONI, MOSSERVATORIO_Schede, Manutenzione_CalRicStato, Manutenzione_InfoGlobal, GEMMA_ONIARPLUS/typo originale) ha un marker `UPDATE_<nome> al 04-08-26.txt` — cioè la pipeline daily gira ed **è arrivata in fondo regolarmente oggi**. Il marker `UPDATE_IntegrazioneUpdateDay al 05-06-26.txt` è invece fermo al **5 giugno 2026** — quasi due mesi fa. Dato che `_s_updater(\"...\", \"End\", ...)` viene chiamato solo se la funzione arriva alla fine (e qui il file mancante causa un `return` immediato, prima ancora della chiamata \"Start\"), questo pattern è coerente al 100% con: **il file è sparito attorno al 5 giugno 2026, e da allora questo step fa un no-op silenzioso ogni singolo giorno**, senza mai comparire come errore/alert da nessuna parte.\n245\t- **Nessun consumer trovato**: `grep -rli \"tabosservatorio\\|db_osservatorio\"` su tutto `Dropbox/adrian/PYTHON/` trova **solo** i due file già noti (`settings.json` e `enrichment.py` stesso — cioè lo scrittore, non un lettore). Nessun altro progetto Python (`MyICR_Suite`, `MonitorOsservatorioPy`, `Frank`, ecc.) referenzia questa tabella o questo file. `[IPOTESI, non verificabile oltre da Nave]`: probabile che il consumer fosse un tool Access/VBA legacy (coerente con la cartella `I:\\SOFTWARE\\SCHEDULATORE\\vecchia procedura VBA` già vista nell'albero, mai esplorata in dettaglio) ormai decommissionato — il codice VBA dentro un `.accdb` non è ispezionabile in sola lettura via Frank-relay con gli strumenti attuali (non è testo semplice). Non confondere con `MonitorOsservatorioPy`/`db.accdb` (share `cologno`, tabella `SCHEDA_PRODOTTO`) — quel canale è vivo e confermato attivo oggi (marker `UPDATE_MOSSERVATORIO_Schede al 04-08-26.txt`), è un sistema del tutto separato.\n246\t- **Conclusione pratica**: non un'anomalia da \"dato mancante\" nel senso classico — è un ramo di pipeline morto ma innocuo (fallisce in modo pulito, non produce errori, non blocca gli altri step). Segnalabile a Mauro come possibile candidato di pulizia (rimuovere lo step orfano da `run_all()`), ma **nessuna proposta di fix fatta qui** — resta una diagnosi, non un intervento.\n247\t\n248\t*(catena principale ricostruita, quantificata e ora spiegata nel suo perché business — punto `db_Osservatorio.accdb` chiuso del tutto: cancellato da Mauro stesso, confermato a voce 04/08/2026, nessun consumer perso)*\n249\t\n250\t## Anomalie diagnosticate\n251\t\n252\t*(vuoto — popolare quando emerge un caso concreto da diagnosticare)*\n253\t\n254\t## Limiti di visibilità da Nave — SUPERATO per la sola lettura (2026-07-17)\n255\t\n256\t`[CONFERMATO]` (2026-07-17, aggiornato) — `DataHub_v2`, `ParquetToAccess`, `PIPELINE_PYTHON` vivono su `I:\\SOFTWARE\\SCHEDULATORE\\...`, share di rete Windows-ufficio non raggiungibile **direttamente** da Nave/Linux (nessuna via di rete). **Ma da oggi è esplorabile in sola lettura tramite il Frank-relay** (v. sezione sotto) — scrivendo una richiesta in `tasks/to-frank/`, Frank (che gira sulla rete Mediaset) legge il path per conto nostro. Resta vero che non c'è accesso diretto/di rete da Nave, ma il canale file-based lo rende comunque raggiungibile in pratica per diagnosi read-only.\n257\t\n258\t## Protocollo gate-ufficio — canale attivo dal 28/08/2026 (migrato dal Frank-relay)\n259\t\n260\t`[CONFERMATO]` — stesso identico protocollo del Frank-relay sotto (schema richiesta/risposta,\n261\tallowlist azioni, nessuna restrizione sui path), solo canale diverso: `gate-ufficio` ha una sua\n262\tcopia indipendente delle stesse azioni di sola lettura (`readonly_actions.py`, portata 1:1 da\n263\tFrank il 07/08/2026), **senza dipendere dal daemon di Frank**. Motivo della migrazione: Frank è\n264\til sistema in via di smantellamento (vedi `progetto-gate-ufficio.md`) — se si fosse fermato\n265\tprima di ricordarsi di migrare questo canale, `flussi-expert` avrebbe perso l'accesso a\n266\t`I:\\`/`W:\\`/`X:\\` senza preavviso.\n267\t\n268\t**Struttura file (nuova)**: `PYTHON/gate-ufficio/ufficio/tasks/to-gate/richiesta-<id>.json`\n269\t(scritta da Nave) → `PYTHON/gate-ufficio/ufficio/tasks/from-gate/risposta-<id>.json` (scritta\n270\tda `gate-ufficio`). Stesso schema JSON richiesta/risposta del Frank-relay (vedi sotto per\n271\tl'esempio esatto, invariato). Stessa allowlist: `list_dir`, `read_file`, `glob`,\n272\t`duckdb_query` — **mai** `run_job` da questo canale (quello non è sola lettura, è un'azione\n273\tdiversa riservata a job pre-registrati).\n274\t\n275\t**Frank-relay sotto resta storico** — non più il canale da usare, tenuto per la cronaca\n276\tdell'implementazione originale (07/17/2026) e perché il ragionamento/gli esempi restano validi\n277\tconcettualmente (stesso protocollo, solo location diversa).\n278\t\n279\t## Protocollo Frank-relay — STORICO, non più il canale attivo (implementato 2026-07-17, migrato 2026-08-28)\n280\t\n281\t`[CONFERMATO]` (implementato in sessione ufficio il 2026-07-17) — Frank legge richieste di sola lettura scritte da Nave via file Dropbox, le esegue localmente (con accesso naturale a `I:\\` essendo fisicamente sulla rete Mediaset), scrive la risposta nello stesso modo. Nessuna connessione di rete tra Nave e ufficio — solo file sincronizzati, stesso meccanismo già usato per `memory/`.\n282\t\n283\t**Struttura file**: `adrian/tasks/to-frank/richiesta-<id>.json` (scritta da Nave) → `adrian/tasks/from-frank/risposta-<id>.json` (scritta da Frank).\n284\t\n285\t**Schema richiesta**:\n286\t```json\n287\t{\n288\t  \"id\": \"req-0001\",\n289\t  \"timestamp\": \"2026-07-17T16:00:00+02:00\",\n290\t  \"action\": \"list_dir\",\n291\t  \"params\": { \"path\": \"I:\\\\SOFTWARE\\\\SCHEDULATORE\\\\UPDATE_PYTHON\\\\DataHub_v2\" }\n292\t}\n293\t```\n294\t\n295\t**Schema risposta**:\n296\t```json\n297\t{\n298\t  \"id\": \"req-0001\",\n299\t  \"timestamp\": \"...\",\n300\t  \"status\": \"ok\",\n301\t  \"result\": [ {\"name\": \"main.py\", \"is_dir\": false, \"size\": 4821, \"mtime\": \"...\"} ]\n302\t}\n303\t```\n304\t(`\"status\": \"denied\"` + `\"error\": \"...\"` se l'action non è in allowlist)\n305\t\n306\t**Allowlist azioni (chiusa, sola lettura)**: `list_dir`, `read_file` (max 200KB), `glob` (ricerca pattern ricorsiva), `duckdb_query` (SQL read-only via DuckDB — params: `sql`, `params` lista bind opzionale, `limit` default 1000; solo SELECT/WITH come prima keyword; nessun `;` interno; blocca keyword di scrittura/comando: INSERT/UPDATE/DELETE/DROP/CREATE/ALTER/TRUNCATE/REPLACE/MERGE/COPY/EXPORT/CALL/PRAGMA/ATTACH/DETACH). Nessun comando libero/shell, mai.\n307\t\n308\t**Nessuna restrizione sui path (Mauro, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` — a differenza della prima bozza, **non c'è allowlist di path root**. Tutto ciò che è visibile/leggibile dal PC ufficio (incluso `I:\\`, non solo `PYTHON/`) è accessibile tramite questo canale — la restrizione è solo sul tipo di azione (sola lettura), non su dove si può guardare.\n309\t\n310\t**Stato**: `[CONFERMATO]` implementato **e testato con successo** il 2026-07-17. File: `PYTHON/Frank/daemon/relay_handler.py` (handler) + hook in `scheduler_daemon.py/_health_check()` (polling ogni 30s). Directory `tasks/to-frank/` e `tasks/from-frank/` create nel repo `adrian/` e versionate.\n311\t\n312\t**Test eseguiti (2026-07-17)**, tre richieste scritte da Nave, processate senza riavvio di Frank (il polling ha caricato il nuovo codice a runtime, contrariamente all'aspettativa iniziale):\n313\t- `list_dir \"C:\\\\\"` → `ok`, meccanismo base funzionante\n314\t- `list_dir \"I:\\\\SOFTWARE\\\\SCHEDULATORE\"` → `ok`, risultato: `FTP`, `INPUT`, `PIPELINE_PYTHON`, `UPDATE_PYTHON`, `UPDATE_PYTHON_WEEKLY`, `vecchia procedura VBA` — **conferma che il gotcha \"path di rete non affidabili da processo background\" (documentato in `PYTHON/CLAUDE.md`) NON si applica al Frank-relay**: `I:\\` è pienamente raggiungibile. Questo sblocca il caso d'uso principale (esplorare `DataHub_v2`/`ParquetToAccess`/`PIPELINE_PYTHON` da Nave).\n315\t- Azione `delete_file` (non allowlisted) → `denied` correttamente, con messaggio d'errore che elenca l'allowlist reale.\n316\t\n317\t**Limite di visibilità da Nave aggiornato**: con questo canale operativo, `I:\\SOFTWARE\\SCHEDULATORE\\...` **è ora esplorabile in sola lettura anche da Nave** tramite richieste al Frank-relay — non più un limite tecnico assoluto come segnato in precedenza in questo documento (sezione \"Limiti di visibilità da Nave\" sopra, da considerare superata per la parte di sola lettura).\n318\t\n319\t## Altri drive di rete mappati — organigramma aziendale\n320\t\n321\t`[CONFERMATO]` (Mauro, 2026-07-17) — oltre a `I:\\` (SCHEDULATORE, territorio ICR), risultano mappati anche `W:\\` e `X:\\`, ma appartengono a **Direzioni aziendali diverse da ICR**:\n322\t- **`X:\\` = struttura Osservatorio (per esteso: Osservatorio Internazionale)** — Direzione separata.\n323\t- **`W:\\` = struttura Acquisti** — Direzione separata.\n324\t- **Verso del flusso confermato (Mauro, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` — **è ICR che fornisce informazioni/applicativi a Osservatorio e Acquisti, non il contrario**. La mia prima ipotesi (\"questi drive sono probabile fonte di osservatorio.parquet/gemma.parquet\") aveva il verso sbagliato.\n325\t- **Provenienza reale di `osservatorio.parquet` chiarita (Mauro, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` — arriva sì (indirettamente) da Osservatorio, ma **tramite Direzione Sistemi**, non dal drive mappato `X:\\`. `X:\\` è quindi scartato come canale di provenienza per questo dataset — il collegamento nome/dataset era fuorviante. Il percorso reale (Osservatorio → Direzione Sistemi → ICR/parquet) non è ancora stato indagato nel dettaglio: non sappiamo se Direzione Sistemi esponga un export/feed che Frank/una pipeline preleva, o se avvenga altrimenti.\n326\t- **`gemma.parquet`/Acquisti**: nessun chiarimento ancora ricevuto — non dare per scontato lo stesso pattern (via Direzione Sistemi) senza conferma esplicita.\n327\t- Testati entrambi via Frank-relay (2026-07-17): primo tentativo `WinError 3` (drive non ancora mappato in quella sessione), secondo tentativo `ok` — contenuto osservato: `X:\\` = trailer PDF, template PPT; `W:\\` = presentazioni/documenti (es. \"Amazon MGM Slate Presentation\", \"backup slide library cinema\") — coerente con condivisioni documentali di Direzioni diverse da ICR, non dati strutturati come i parquet SCHEDULATORE.\n328\t- **Nota per lo scope**: essendo Direzioni diverse da ICR e riceventi (non fonte) rispetto a ICR, questi drive sono di interesse marginale per la diagnostica flussi quotidiana — il focus resta `I:\\SOFTWARE\\SCHEDULATORE\\` e `PYTHON/`.\n329\t\n330\t## MonitorOsservatorioPy — applicativo ICR per Osservatorio\n331\t\n332\t`[CONFERMATO]` (2026-07-17, letto `PYTHON/MonitorOsservatorioPy/CLAUDE.md`, sola lettura) — esempio concreto del flusso ICR→Osservatorio appena confermato: Mauro sta sviluppando questo applicativo (evoluzione Python di un tool VBA/Excel) **per** la Direzione Osservatorio.\n333\t\n334\t- **Scopo**: importa file `.xlsx` con dati ascolti TV (share/rating) per Spagna e Germania, **ricevuti dal Marketing** (non da Osservatorio direttamente, non da Direzione Sistemi) — mostra in griglia editabile, permette aggancio a `SCHEDA_PRODOTTO` (mirror Access via `monitor.db`), esporta xlsx sidecar.\n335\t- **Deploy**: `\\\\Mediaset.it\\cologno\\Osservatorio_Progetti\\MonitorOsservatorio\\MonitorOsservatorioPy\\` (path UNC, da CLAUDE.md) = **`X:\\MonitorOsservatorio\\MonitorOsservatorioPy`** (Mauro, 2026-07-17) — stesso posto, il drive `X:\\` (struttura Osservatorio, v. sopra) è il mapping locale di quella share. Quindi `X:\\` **non è solo di interesse marginale come segnato sopra** — è anche la destinazione di deploy di un applicativo che ICR sviluppa attivamente, esplorabile via Frank-relay se serve ispezionare la versione in produzione. Tier 1 (Python embedded, zero setup), non passa da Frank per ora (`frank_sync/sync_db.py` è solo un placeholder).\n336\t- **Relazione con `osservatorio.parquet` chiarita (Mauro, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` — **`osservatorio.parquet` è sostanzialmente il database di Osservatorio** (mirror/copia del loro DB dentro MyICR_Suite), mentre **MonitorOsservatorioPy è lo strumento che carica i dati grezzi di \"emesso internazionale\" nella loro intranet** — cioè alimenta a monte il database di cui `osservatorio.parquet` è poi la copia lato ICR. Non sono lo stesso sistema, ma sono nella stessa catena: MonitorOsservatorioPy (carica dati grezzi → intranet Osservatorio) → database Osservatorio → `osservatorio.parquet` (mirror lato ICR). 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Non è stato rinominato/spostato in una sottocartella nota (es. `ARCHIVIO\\`) — semplicemente non esiste più in quell'albero.\n- **Prova indiretta ma molto forte, dai marker di log** (`list_dir` su `I:\\SOFTWARE\\ProcedureICR\\ICRmonitor\\MonitorLinker\\UPDATES\\log`, 2026-08-04): ogni altro step di `run_all()` (GEMMA, VALUTAZIONI, MOSSERVATORIO_Schede, Manutenzione_CalRicStato, Manutenzione_InfoGlobal, GEMMA_ONIARPLUS/typo originale) ha un marker `UPDATE_<nome> al 04-08-26.txt` — cioè la pipeline daily gira ed **è arrivata in fondo regolarmente oggi**. Il marker `UPDATE_IntegrazioneUpdateDay al 05-06-26.txt` è invece fermo al **5 giugno 2026** — quasi due mesi fa. Dato che `_s_updater(\"...\", \"End\", ...)` viene chiamato solo se la funzione arriva alla fine (e qui il file mancante causa un `return` immediato, prima ancora della chiamata \"Start\"), questo pattern è coerente al 100% con: **il file è sparito attorno al 5 giugno 2026, e da allora questo step fa un no-op silenzioso ogni singolo giorno**, senza mai comparire come errore/alert da nessuna parte.\n- **Nessun consumer trovato**: `grep -rli \"tabosservatorio\\|db_osservatorio\"` su tutto `Dropbox/adrian/PYTHON/` trova **solo** i due file già noti (`settings.json` e `enrichment.py` stesso — cioè lo scrittore, non un lettore). Nessun altro progetto Python (`MyICR_Suite`, `MonitorOsservatorioPy`, `Frank`, ecc.) referenzia questa tabella o questo file. `[IPOTESI, non verificabile oltre da Nave]`: probabile che il consumer fosse un tool Access/VBA legacy (coerente con la cartella `I:\\SOFTWARE\\SCHEDULATORE\\vecchia procedura VBA` già vista nell'albero, mai esplorata in dettaglio) ormai decommissionato — il codice VBA dentro un `.accdb` non è ispezionabile in sola lettura via Frank-relay con gli strumenti attuali (non è testo semplice). Non confondere con `MonitorOsservatorioPy`/`db.accdb` (share `cologno`, tabella `SCHEDA_PRODOTTO`) — quel canale è vivo e confermato attivo oggi (marker `UPDATE_MOSSERVATORIO_Schede al 04-08-26.txt`), è un sistema del tutto separato.\n- **Conclusione pratica**: non un'anomalia da \"dato mancante\" nel senso classico — è un ramo di pipeline morto ma innocuo (fallisce in modo pulito, non produce errori, non blocca gli altri step). Segnalabile a Mauro come possibile candidato di pulizia (rimuovere lo step orfano da `run_all()`), ma **nessuna proposta di fix fatta qui** — resta una diagnosi, non un intervento.\n\n*(catena principale ricostruita, quantificata e ora spiegata nel suo perché business — punto `db_Osservatorio.accdb` chiuso del tutto: cancellato da Mauro stesso, confermato a voce 04/08/2026, nessun consumer perso)*\n\n## Anomalie diagnosticate\n\n*(vuoto — popolare quando emerge un caso concreto da diagnosticare)*\n\n## Limiti di visibilità da Nave — SUPERATO per la sola lettura (2026-07-17)\n\n`[CONFERMATO]` (2026-07-17, aggiornato) — `DataHub_v2`, `ParquetToAccess`, `PIPELINE_PYTHON` vivono su `I:\\SOFTWARE\\SCHEDULATORE\\...`, share di rete Windows-ufficio non raggiungibile **direttamente** da Nave/Linux (nessuna via di rete). **Ma da oggi è esplorabile in sola lettura tramite il Frank-relay** (v. sezione sotto) — scrivendo una richiesta in `tasks/to-frank/`, Frank (che gira sulla rete Mediaset) legge il path per conto nostro. Resta vero che non c'è accesso diretto/di rete da Nave, ma il canale file-based lo rende comunque raggiungibile in pratica per diagnosi read-only.\n\n## Protocollo gate-ufficio — canale attivo dal 28/08/2026 (migrato dal Frank-relay)\n\n`[CONFERMATO]` — stesso identico protocollo del Frank-relay sotto (schema richiesta/risposta,\nallowlist azioni, nessuna restrizione sui path), solo canale diverso: `gate-ufficio` ha una sua\ncopia indipendente delle stesse azioni di sola lettura (`readonly_actions.py`, portata 1:1 da\nFrank il 07/08/2026), **senza dipendere dal daemon di Frank**. Motivo della migrazione: Frank è\nil sistema in via di smantellamento (vedi `progetto-gate-ufficio.md`) — se si fosse fermato\nprima di ricordarsi di migrare questo canale, `flussi-expert` avrebbe perso l'accesso a\n`I:\\`/`W:\\`/`X:\\` senza preavviso.\n\n**Struttura file (nuova)**: `PYTHON/gate-ufficio/ufficio/tasks/to-gate/richiesta-<id>.json`\n(scritta da Nave) → `PYTHON/gate-ufficio/ufficio/tasks/from-gate/risposta-<id>.json` (scritta\nda `gate-ufficio`). Stesso schema JSON richiesta/risposta del Frank-relay (vedi sotto per\nl'esempio esatto, invariato). Stessa allowlist: `list_dir`, `read_file`, `glob`,\n`duckdb_query` — **mai** `run_job` da questo canale (quello non è sola lettura, è un'azione\ndiversa riservata a job pre-registrati).\n\n**Frank-relay sotto resta storico** — non più il canale da usare, tenuto per la cronaca\ndell'implementazione originale (07/17/2026) e perché il ragionamento/gli esempi restano validi\nconcettualmente (stesso protocollo, solo location diversa).\n\n## Protocollo Frank-relay — STORICO, non più il canale attivo (implementato 2026-07-17, migrato 2026-08-28)\n\n`[CONFERMATO]` (implementato in sessione ufficio il 2026-07-17) — Frank legge richieste di sola lettura scritte da Nave via file Dropbox, le esegue localmente (con accesso naturale a `I:\\` essendo fisicamente sulla rete Mediaset), scrive la risposta nello stesso modo. Nessuna connessione di rete tra Nave e ufficio — solo file sincronizzati, stesso meccanismo già usato per `memory/`.\n\n**Struttura file**: `adrian/tasks/to-frank/richiesta-<id>.json` (scritta da Nave) → `adrian/tasks/from-frank/risposta-<id>.json` (scritta da Frank).\n\n**Schema richiesta**:\n```json\n{\n  \"id\": \"req-0001\",\n  \"timestamp\": \"2026-07-17T16:00:00+02:00\",\n  \"action\": \"list_dir\",\n  \"params\": { \"path\": \"I:\\\\SOFTWARE\\\\SCHEDULATORE\\\\UPDATE_PYTHON\\\\DataHub_v2\" }\n}\n```\n\n**Schema risposta**:\n```json\n{\n  \"id\": \"req-0001\",\n  \"timestamp\": \"...\",\n  \"status\": \"ok\",\n  \"result\": [ {\"name\": \"main.py\", \"is_dir\": false, \"size\": 4821, \"mtime\": \"...\"} ]\n}\n```\n(`\"status\": \"denied\"` + `\"error\": \"...\"` se l'action non è in allowlist)\n\n**Allowlist azioni (chiusa, sola lettura)**: `list_dir`, `read_file` (max 200KB), `glob` (ricerca pattern ricorsiva), `duckdb_query` (SQL read-only via DuckDB — params: `sql`, `params` lista bind opzionale, `limit` default 1000; solo SELECT/WITH come prima keyword; nessun `;` interno; blocca keyword di scrittura/comando: INSERT/UPDATE/DELETE/DROP/CREATE/ALTER/TRUNCATE/REPLACE/MERGE/COPY/EXPORT/CALL/PRAGMA/ATTACH/DETACH). Nessun comando libero/shell, mai.\n\n**Nessuna restrizione sui path (Mauro, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` — a differenza della prima bozza, **non c'è allowlist di path root**. Tutto ciò che è visibile/leggibile dal PC ufficio (incluso `I:\\`, non solo `PYTHON/`) è accessibile tramite questo canale — la restrizione è solo sul tipo di azione (sola lettura), non su dove si può guardare.\n\n**Stato**: `[CONFERMATO]` implementato **e testato con successo** il 2026-07-17. File: `PYTHON/Frank/daemon/relay_handler.py` (handler) + hook in `scheduler_daemon.py/_health_check()` (polling ogni 30s). Directory `tasks/to-frank/` e `tasks/from-frank/` create nel repo `adrian/` e versionate.\n\n**Test eseguiti (2026-07-17)**, tre richieste scritte da Nave, processate senza riavvio di Frank (il polling ha caricato il nuovo codice a runtime, contrariamente all'aspettativa iniziale):\n- `list_dir \"C:\\\\\"` → `ok`, meccanismo base funzionante\n- `list_dir \"I:\\\\SOFTWARE\\\\SCHEDULATORE\"` → `ok`, risultato: `FTP`, `INPUT`, `PIPELINE_PYTHON`, `UPDATE_PYTHON`, `UPDATE_PYTHON_WEEKLY`, `vecchia procedura VBA` — **conferma che il gotcha \"path di rete non affidabili da processo background\" (documentato in `PYTHON/CLAUDE.md`) NON si applica al Frank-relay**: `I:\\` è pienamente raggiungibile. Questo sblocca il caso d'uso principale (esplorare `DataHub_v2`/`ParquetToAccess`/`PIPELINE_PYTHON` da Nave).\n- Azione `delete_file` (non allowlisted) → `denied` correttamente, con messaggio d'errore che elenca l'allowlist reale.\n\n**Limite di visibilità da Nave aggiornato**: con questo canale operativo, `I:\\SOFTWARE\\SCHEDULATORE\\...` **è ora esplorabile in sola lettura anche da Nave** tramite richieste al Frank-relay — non più un limite tecnico assoluto come segnato in precedenza in questo documento (sezione \"Limiti di visibilità da Nave\" sopra, da considerare superata per la parte di sola lettura).\n\n## Altri drive di rete mappati — organigramma aziendale\n\n`[CONFERMATO]` (Mauro, 2026-07-17) — oltre a `I:\\` (SCHEDULATORE, territorio ICR), risultano mappati anche `W:\\` e `X:\\`, ma appartengono a **Direzioni aziendali diverse da ICR**:\n- **`X:\\` = struttura Osservatorio (per esteso: Osservatorio Internazionale)** — Direzione separata.\n- **`W:\\` = struttura Acquisti** — Direzione separata.\n- **Verso del flusso confermato (Mauro, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` — **è ICR che fornisce informazioni/applicativi a Osservatorio e Acquisti, non il contrario**. La mia prima ipotesi (\"questi drive sono probabile fonte di osservatorio.parquet/gemma.parquet\") aveva il verso sbagliato.\n- **Provenienza reale di `osservatorio.parquet` chiarita (Mauro, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` — arriva sì (indirettamente) da Osservatorio, ma **tramite Direzione Sistemi**, non dal drive mappato `X:\\`. `X:\\` è quindi scartato come canale di provenienza per questo dataset — il collegamento nome/dataset era fuorviante. Il percorso reale (Osservatorio → Direzione Sistemi → ICR/parquet) non è ancora stato indagato nel dettaglio: non sappiamo se Direzione Sistemi esponga un export/feed che Frank/una pipeline preleva, o se avvenga altrimenti.\n- **`gemma.parquet`/Acquisti**: nessun chiarimento ancora ricevuto — non dare per scontato lo stesso pattern (via Direzione Sistemi) senza conferma esplicita.\n- Testati entrambi via Frank-relay (2026-07-17): primo tentativo `WinError 3` (drive non ancora mappato in quella sessione), secondo tentativo `ok` — contenuto osservato: `X:\\` = trailer PDF, template PPT; `W:\\` = presentazioni/documenti (es. \"Amazon MGM Slate Presentation\", \"backup slide library cinema\") — coerente con condivisioni documentali di Direzioni diverse da ICR, non dati strutturati come i parquet SCHEDULATORE.\n- **Nota per lo scope**: essendo Direzioni diverse da ICR e riceventi (non fonte) rispetto a ICR, questi drive sono di interesse marginale per la diagnostica flussi quotidiana — il focus resta `I:\\SOFTWARE\\SCHEDULATORE\\` e `PYTHON/`.\n\n## MonitorOsservatorioPy — applicativo ICR per Osservatorio\n\n`[CONFERMATO]` (2026-07-17, letto `PYTHON/MonitorOsservatorioPy/CLAUDE.md`, sola lettura) — esempio concreto del flusso ICR→Osservatorio appena confermato: Mauro sta sviluppando questo applicativo (evoluzione Python di un tool VBA/Excel) **per** la Direzione Osservatorio.\n\n- **Scopo**: importa file `.xlsx` con dati ascolti TV (share/rating) per Spagna e Germania, **ricevuti dal Marketing** (non da Osservatorio direttamente, non da Direzione Sistemi) — mostra in griglia editabile, permette aggancio a `SCHEDA_PRODOTTO` (mirror Access via `monitor.db`), esporta xlsx sidecar.\n- **Deploy**: `\\\\Mediaset.it\\cologno\\Osservatorio_Progetti\\MonitorOsservatorio\\MonitorOsservatorioPy\\` (path UNC, da CLAUDE.md) = **`X:\\MonitorOsservatorio\\MonitorOsservatorioPy`** (Mauro, 2026-07-17) — stesso posto, il drive `X:\\` (struttura Osservatorio, v. sopra) è il mapping locale di quella share. Quindi `X:\\` **non è solo di interesse marginale come segnato sopra** — è anche la destinazione di deploy di un applicativo che ICR sviluppa attivamente, esplorabile via Frank-relay se serve ispezionare la versione in produzione. Tier 1 (Python embedded, zero setup), non passa da Frank per ora (`frank_sync/sync_db.py` è solo un placeholder).\n- **Relazione con `osservatorio.parquet` chiarita (Mauro, 2026-07-17)**: `[CONFERMATO]` — **`osservatorio.parquet` è sostanzialmente il database di Osservatorio** (mirror/copia del loro DB dentro MyICR_Suite), mentre **MonitorOsservatorioPy è lo strumento che carica i dati grezzi di \"emesso internazionale\" nella loro intranet** — cioè alimenta a monte il database di cui `osservatorio.parquet` è poi la copia lato ICR. Non sono lo stesso sistema, ma sono nella stessa catena: MonitorOsservatorioPy (carica dati grezzi → intranet Osservatorio) → database Osservatorio → `osservatorio.parquet` (mirror lato ICR). 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