{"parentUuid":null,"isSidechain":true,"promptId":"2baf8a36-7d94-43a3-9522-54d9464806c5","agentId":"a96f239679146c97e","type":"user","message":{"role":"user","content":"Sto lavorando a un progetto (`gate-ufficio`, sostituto di Frank, il daemon ETL ufficio) e ho trovato una discrepanza: il `CLAUDE.md` di Frank (`PYTHON/Frank/CLAUDE.md`) elenca ancora \"DataHub v2 Weekly\"/\"DataHub v2 Daily\" come job schedulati (lunedì e mar-ven alle 10:00), ma verificando `frank.db` (tabella `schedules`) non risultano più agganciati a nessuna schedulazione attiva — solo 8 job singoli + 1 backup profile, nessun riferimento a DataHub. Ho chiesto a Mauro e mi ha confermato: \"DataHub era stato smantellato\" — mi ha detto di consultarti per capire come sono i flussi dati attuali.\n\nHo bisogno di sapere, per aggiornare correttamente la documentazione e il design di `gate-ufficio`:\n1. Cosa ha sostituito DataHub_v2 (se qualcosa) per la pipeline che produce i parquet consumati da MyICR_Suite/PowerBricks (prodotti.parquet, emesso.parquet, diritti.parquet, ecc.) — è PIPELINE_PYTHON? Un altro meccanismo?\n2. Chi/cosa schedula oggi l'aggiornamento di questi parquet, se non più Frank/DataHub — un altro processo Windows? Un cron altrove? Manuale?\n3. Il \"CLAUDE.md\" di Frank (che ancora cita DataHub come job attivo) è quindi superato su questo punto — puoi confermare/darmi il contesto di quando è avvenuto lo smantellamento e cosa lo ha sostituito, se lo sai dai tuoi appunti?\n\nRispondi in italiano, con riferimenti a file specifici dove possibile (archivio o PYTHON/), sotto 350 parole. Se non hai informazioni certe su alcuni di questi punti, dillo esplicitamente invece di ipotizzare."},"uuid":"495033a7-0b63-487b-9aa2-ec0c2bd34746","timestamp":"2026-08-07T12:33:54.983Z","userType":"external","entrypoint":"claude-vscode","cwd":"/mnt/ssd/data/Dropbox/adrian","sessionId":"6291f451-faa1-400b-9478-3e3eee223c48","version":"2.1.221","gitBranch":"master"}
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Path in `frank_config.json` → `database.path`. **Leggibile e scrivibile\n79\t  anche da Nave** (nessun accesso di rete necessario, è sincronizzazione file come il resto di\n80\t  `PYTHON/`) — `data/` è in `.gitignore` (`*.db`), quindi non tracciato in git ma presente e\n81\t  aggiornato sul filesystem.\n82\t- **`frank_local.db`**: SQLite locale, stessa cartella `data/frank_local.db` — DB operativo del\n83\t  daemon. Contiene copia config (sincronizzata da `frank.db` all'avvio) + `job_executions`\n84\t  (solo locale).\n85\t- WAL mode abilitato su entrambi\n86\t- Ogni job ha campo `hostname` — il daemon esegue solo i job del suo host\n87\t- `Database` è un **singleton** — non istanziare più volte\n88\t- **Reload a caldo non automatico**: nessun trigger SQL su `config_version` (tabella\n89\t  `config_version`, un solo record) — una modifica scritta direttamente in `frank.db` (es. da\n90\t  Nave) non viene ripresa dal daemon già in esecuzione, serve un riavvio (`RUN.bat`) perché\n91\t  `frank_local.db` risincronizzi da `frank.db`.\n92\t\n93\t## Gotcha critici\n94\t\n95\t**Backup su drive di rete:** usare sempre path UNC (`\\\\server\\share\\...`) nelle sorgenti backup — le lettere di drive (I:, W:, X:) sono mappate per sessione utente e NON sono accessibili al daemon in background. Path UNC funzionano senza mapping.\n96\t\n97\t**SQLite cross-thread:** il DB singleton usa connessioni per thread. Dopo un commit da worker thread, attendere ~300ms prima di rileggere dal main thread (WAL checkpoint visibility).\n98\t\n99\t**frank.db in `data/` (sync Dropbox):** WAL mode abilitato. Write occasionali (start/stop job) — nessun problema di concorrenza per 2-3 PC. Scritture esterne (es. da Nave) non sono lette a caldo dal daemon già avviato — serve un riavvio, vedi sezione Database sopra.\n100\t\n101\t**Schema frank_local.db:** creato da `_create_tables()` + sync da B. Se B ha colonne aggiuntive non presenti nello schema locale, il sync fallisce silenziosamente per quella tabella. In caso di errori `no such column`, aggiornare `_create_tables()` e cancellare `frank_local.db` per ricrearlo.\n102\t\n103\t**deploy_DEV_LOCAL.bat da Claude Code:** usare `Start-Process cmd -ArgumentList \"/c\",\"path\\to\\bat\",\"silent\" -Wait -NoNewWindow` — `cmd /c \"bat\"` diretto non funziona (Git Bash intercetta alcuni comandi).\n104\t\n105\t## Stato attuale / Roadmap\n106\t- **v1.2.3** (2026-02-27): Run Now backup da GUI, fix UNC paths, Outlook module\n107\t- **v1.3.0** (2026-03-13): Rename Scheduler → Frank, rimozione Sync e Version, Zero-Env architecture, hostname-based job filtering, frank.db centralizzato su B — **COMPLETATO**\n108\t- **v1.4.0** (2026-03-19): DB split locale/remoto — daemon usa `frank_local.db` a runtime (zero dipendenza rete), sync config da B all'avvio, polling `config_version` ogni 60s per reload live — **COMPLETATO**\n109\t\n110\t## Deployment attuale (2026-07-27)\n111\t\n112\tFrank gira **solo su A** (W1251000160 — macchina di Mauro). **Definitivo — non girerà mai su altre macchine.**\n113\t- Gira direttamente da `Dropbox\\adrian\\PYTHON\\Frank\\` con venv condiviso `C:\\PYTHON_OLD\\_runtimes\\venv\\`\n114\t- **Avvio manuale quotidiano**: `RUN.bat` (autostart bloccato da policy IT — Startup folder e Task Scheduler disabilitati)\n115\t- Lock file `data/daemon.lock` previene istanze multiple\n116\t- B (server): `frank.db` su `sync_db\\frank.db` — config source of truth. Il daemon usa `data/frank_local.db` a runtime\n117\t\n118\tJob attivi su A:\n119\t| Job | Schedule |\n120\t|---|---|\n121\t| DataHub v2 Weekly | lunedì 10:00 (`C:\\PYTHON\\DataHub_v2\\`) |\n122\t| DataHub v2 Daily | martedì-venerdì 10:00 (`C:\\PYTHON\\DataHub_v2\\`) |\n123\t| OMDB Batch Enrich | lun-ven 13:30 (`C:\\PYTHON\\MyICR_Suite\\frank_jobs\\`) |\n124\t| Check doppi Gemma | lun-ven 11:30 |\n125\t| Check prodotti acquistati | mercoledì 12:30 |\n126\t| ImdbUpdate | giovedì 14:00 |\n127\t| IntegrazioneUpdateDay | lun-ven 13:00 |\n128\t| ReportPdf | lun-ven 16:00 |\n129\t| UPDATE_DAY | lun-ven 10:00 |\n130\t| Outlook Frank filtro | ogni 15 min |\n131\t| GemmaReport | mercoledì 11:00 (`C:\\PYTHON\\GemmaReport\\`) |\n132\t| OsservatorioReport | mercoledì 11:15 (`C:\\PYTHON\\GemmaReport\\`) |\n133\t\n134\t## Dipendenze\n135\t- Orchestratore di **DataHub v2** (ETL settimanali/giornalieri)\n136\t- Accede a **frank.db** in `data/` (sincronizzato via Dropbox, leggibile/scrivibile anche da Nave — vedi sezione Database)\n137\t\n138\t## Non fare mai\n139\t- Non eliminare `frank.db` — contiene tutti i job e la history\n140\t- Non avviare più istanze del daemon contemporaneamente sullo stesso host\n141\t"}]},"uuid":"341e11d9-0a8f-4ce9-9ae2-103f2a51033d","timestamp":"2026-08-07T12:33:58.714Z","sourceToolAssistantUUID":"f714b922-159b-40fb-b577-1638e5b8775e","userType":"external","entrypoint":"claude-vscode","cwd":"/mnt/ssd/data/Dropbox/adrian","sessionId":"6291f451-faa1-400b-9478-3e3eee223c48","version":"2.1.221","gitBranch":"master"}
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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`.\n33:- **Frank** — orchestratore job ETL, coordina ImdbUpdate, GemmaReport, DataHub_v2, ecc.\n34:- **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:- **DataHub_v2**, **ParquetToAccess** (`I:\\SOFTWARE\\SCHEDULATORE\\UPDATE_PYTHON\\...`, **non raggiungibili da Nave**) — ruolo esatto ancora da chiarire.\n39:`[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.\n41:**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).\n43:**Implementato (2026-07-17, sessione ufficio)**: `[CONFERMATO]` — copia versionata creata in `Dropbox/adrian/PYTHON/PIPELINE_PYTHON/`. Cosa è stato fatto:\n44:- Robocopy da `I:\\SOFTWARE\\SCHEDULATORE\\PIPELINE_PYTHON` → `PYTHON/PIPELINE_PYTHON/` escludendo `.git`, `.claude`, `LOG/`, `__pycache__/`, `logs/`, `parquet/`, `parquet_layer1/`, `*.pkl`, `*.accdb`, `*.db`\n49:- `I:\\SOFTWARE\\SCHEDULATORE\\PIPELINE_PYTHON` non toccata in alcun modo\n57:Quindi `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.\n63:**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:\n111:- **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.\n180:- **`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.\n219:**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]`.\n240:- **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.\n242:- **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.\n256:`[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.\n270:  \"params\": { \"path\": \"I:\\\\SOFTWARE\\\\SCHEDULATORE\\\\UPDATE_PYTHON\\\\DataHub_v2\" }\n293:- `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).","is_error":false}]},"uuid":"a9da9d7d-2eb6-4520-bb12-0385973bfb92","timestamp":"2026-08-07T12:34:02.097Z","sourceToolAssistantUUID":"d7112e26-9aef-4642-a3dd-d88a724e440e","userType":"external","entrypoint":"claude-vscode","cwd":"/mnt/ssd/data/Dropbox/adrian","sessionId":"6291f451-faa1-400b-9478-3e3eee223c48","version":"2.1.221","gitBranch":"master"}
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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)."}]},"uuid":"e3d44b1f-92d5-49be-b7f5-984ae76f8437","timestamp":"2026-08-07T12:34:13.441Z","sourceToolAssistantUUID":"9806aafd-65fa-44a4-acc9-22392ce13816","userType":"external","entrypoint":"claude-vscode","cwd":"/mnt/ssd/data/Dropbox/adrian","sessionId":"6291f451-faa1-400b-9478-3e3eee223c48","version":"2.1.221","gitBranch":"master"}
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