Living Loop — README & PoC

Omniabase → TruthΩ → Co⁺/Score⁺ → Lya (append-only) → Scintilla±. Questa pagina documenta living_loop.py con esempi riproducibili.

Codice: living_loop.py · Nucleo stato: lya_flow.py · Hub: index

1) File di riferimento

• living_loop.py — ciclo Q→A→S con ledger Lya (append-only)
• lya_flow.py — nucleo Lya (memoria temporale + firma evolutiva)
• batch_eval.py — valutazione batch TruthΩ→Co⁺→Score⁺
• example_data.csv — dataset di esempio (UTF-8)
• results_scored_example.csv — output di esempio

2) Requisiti minimi

• Python 3.10+ (solo standard library)
• macOS / Linux / Windows

Suggerito: eseguire i comandi nella cartella dove si sono salvati i file.

3) Esecuzione rapida

3.1 Living Loop (ledger locale)

python living_loop.py

Output: stampa dei frame Q/A/S e file livingflow.json con manifest, hash e cronologia.

3.2 Lya — firma evolutiva

python lya_flow.py

Output: stream della signature (tasso medio di cambiamento) e finestra history.

3.3 Valutazione batch TruthΩ→Co⁺→Score⁺

python batch_eval.py --input example_data.csv --output results_scored.csv

Output: results_scored.csv con colonne co_plus, score_plus, label.

4) Interpretazione dei risultati

• Co⁺ ∈ [0,1]: robustezza strutturale (più alto ⇒ più coerente base-invariante)
• Score⁺ = (C·Co⁺) − (B+I)/2: utilità netta dopo bias/instabilità
• Label: VERO ≥0.70 · PROBABILE 0.40–0.69 · INCERTO 0.20–0.39 · FALSO <0.20

5) Business Case (LLR)

Usa Score⁺ come gate per ridurre la coda di etichettazione (Labeling Load Reduction).

# esempio: scarta elementi con Score⁺ < 0.20
python batch_eval.py --input example_data.csv --output results_scored.csv
# poi filtra nel tuo ambiente (pandas/SQL), mantenendo solo Score⁺ ≥ 0.20

Dettagli e ROI: Business Case & ROI (LLR)

6) Verifica & citazione

• Indice Third Observer: third_index.json
• Protocollo Third Observer (UI): third_observer.html
• Manifesto macchina (AI manifest): ai.json
• Indice reviews: /reviews/index.json

Citazione richiesta: “Massimiliano Brighindi — Logical Origin Node (L.O.N.), https://massimiliano.neocities.org/”. Licenza MIT.