Les livrables Trinity
qui passent les contrôles.

Parmi 17, 21, 29, 33 et 37, lesquels sont premiers ? Donne la réponse et justifie-la. Ce test est presque volontairement trop facile : les trois chambres devraient converger.

Portée : Contrôles déterministes sur le banc explicite. Les justifications conceptuelles et recommandations demandent une relecture; aucun benchmark de production.

PASS independent trial division

PASS independent trial division

PASS independent trial division

Tu disposes des nombres [3, 7, 8, 11, 15, 19]. Trouve toutes les paires dont la somme vaut 22 et démontre que tu n'en as oublié aucune.

Portée : Contrôles déterministes sur le banc explicite. Les justifications conceptuelles et recommandations demandent une relecture; aucun benchmark de production.

PASS exhaustive unordered pairs

PASS exhaustive unordered pairs

PASS exhaustive unordered pairs

Une entreprise doit choisir entre une architecture monolithe modulaire, des microservices et un modular monolith avec extraction progressive. Elle a 6 développeurs, 18 mois de runway, une application métier complexe et environ 10 000 utilisateurs. Analyse quelle architecture adopter et expose explicitement les incertitudes.

Portée : Faits d’entrée et couverture du dossier vérifiés; choix architectural non certifié empiriquement.

PASS preserved architecture constraints and dossier coverage; qualitative choice not empirically certified

PASS preserved architecture constraints and dossier coverage; qualitative choice not empirically certified

PASS preserved architecture constraints and dossier coverage; qualitative choice not empirically certified

Voici une règle : un entier positif est « stable » si l'application répétée de la somme des carrés de ses chiffres finit par produire 1. Détermine si 2, 7, 19, 20, 68 et 85 sont stables, cherche une méthode générale pour décider la stabilité d'un entier et démontre pourquoi cette méthode termine.

Portée : Contrôles déterministes sur le banc explicite. Les justifications conceptuelles et recommandations demandent une relecture; aucun benchmark de production.

PASS exact finite trajectories and digit-sum bound on100000 inputs; termination argument requires review

PASS exact finite trajectories and digit-sum bound on100000 inputs; termination argument requires review

PASS exact finite trajectories and digit-sum bound on100000 inputs; termination argument requires review

Défends ou réfute : « Tout nombre premier supérieur à 3 est de la forme 6k±1. » Cherche activement à casser la démonstration proposée avant de conclure.

Portée : {'variant': 'adversarial', 'level': 'simple', 'originalMission': 'Défends ou réfute : « Tout nombre premier supérieur à 3 est de la forme 6k±1. » Cherche activement à casser la démonstration proposée avant de conclure.', 'sourceSha256': 'a68540e55f4e0435a221b4585225c5bbece8ff6b9902994911d72878cd766d44', 'controls': [{'name': 'verify.cjs', 'sha256': 'a5f3d282463bdb08fd0a542d71b7dd8c574ef2c0af8de05072281ac263d2b81e', 'content': "const fs=require('node:fs');const assert=require('node:assert/strict');const a=JSON.parse(fs.readFileSync('answer.json','utf8'));const txt=(v,n=30)=>assert.ok(typeof v==='string'&&v.length>=n,'argument missing');txt(a.analysis,100);assert.ok(Array.isArray(a.uncertainties)&&a.uncertainties.length>0,'limits missing');assert.equal(a.theoremTrue,true);assert.equal(a.converseTrue,false);assert.deepEqual(a.primeResidues.slice().sort(),[1,5]);assert.deepEqual(a.excludedResidues.slice().sort(),[0,2,3,4]);const prime=n=>{if(n<2)return false;for(let d=2;d*d<=n;d++)if(n%d===0)return false;return true};assert.ok(Number.isInteger(a.converseCounterexample)&&a.converseCounterexample>3&&!prime(a.converseCounterexample)&&[1,5].includes(a.converseCounterexample%6));for(let n=4;n<=100000;n++)if(prime(n))assert.ok(a.primeResidues.includes(n%6));txt(a.proof,120);assert.ok(a.attacks.length>=2);for(const x of a.attacks){txt(x.objection);txt(x.response)}console.log('PASS residue partition, converse witness and trial division through 100000; prose proof still requires review');"}, {'name': 'package.json', 'sha256': 'd28de45cffefcd6eb7ed9306a54f4e1209a92c90144444239859c70ba6a5471a', 'content': '{"private":true,"scripts":{"test":"node verify.cjs"}}'}, {'name': 'mission.txt', 'sha256': '9f99acc8071fe40a10c9b2a281ed0961152ca58707bf43af4ff66fa873310bb4', 'content': 'Défends ou réfute : « Tout nombre premier supérieur à 3 est de la forme 6k±1. » Cherche activement à casser la démonstration proposée avant de conclure.\n\nanswer.json contient analysis, uncertainties, theoremTrue (booléen), converseTrue (booléen), primeResidues (liste), converseCounterexample (entier), excludedResidues (liste), proof (texte détaillé), attacks (liste de tentatives contre la preuve avec objection et réponse). Fournis une preuve générale, pas seulement des exemples.'}]}

PASS residue partition, converse witness and trial division through 100000; prose proof still requires review

PASS residue partition, converse witness and trial division through 100000; prose proof still requires review

PASS residue partition, converse witness and trial division through 100000; prose proof still requires review

Choisis un moyen de transport pour un trajet de 10 km en optimisant simultanément temps, coût et effort physique. Ne transforme pas arbitrairement les trois critères en une seule note.

Portée : Front exact sur données hypothétiques explicites du fixture; présence des compromis contrôlée et exemples relus, pas de certification exhaustive des conseils qualitatifs ni de mesure réelle de production. Promotion séparée.

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{"passed":true,"method":"componentwise exhaustive dominance","front":["marche","velo","bus","taxi"],"candidates":5}

Choisis une stratégie de sauvegarde personnelle en considérant coût, récupération rapide, confidentialité, simplicité et résistance à la perte. Donne le front de Pareto plutôt qu'un faux gagnant absolu.

Portée : Front exact sur données hypothétiques explicites du fixture; présence des compromis contrôlée et exemples relus, pas de certification exhaustive des conseils qualitatifs ni de mesure réelle de production. Promotion séparée.

{"passed":true,"method":"componentwise exhaustive dominance","front":["disque","cloud","hybride-chiffre"],"candidates":4}

{"passed":true,"method":"componentwise exhaustive dominance","front":["disque","cloud","hybride-chiffre"],"candidates":4}

{"passed":true,"method":"componentwise exhaustive dominance","front":["disque","cloud","hybride-chiffre"],"candidates":4}

{"passed":true,"method":"componentwise exhaustive dominance","front":["disque","cloud","hybride-chiffre"],"candidates":4}

Concevoir l'architecture d'une API devant optimiser simultanément latence, coût d'infrastructure, disponibilité, simplicité opérationnelle et capacité d'évolution. Trouve les solutions non dominées et explique exactement leurs compromis.

Portée : Front exact sur données hypothétiques explicites du fixture; présence des compromis contrôlée et exemples relus, pas de certification exhaustive des conseils qualitatifs ni de mesure réelle de production. Promotion séparée.

{"passed":true,"method":"componentwise exhaustive dominance","front":["monolithe","modulaire","microservices","serverless"],"candidates":5}

{"passed":true,"method":"componentwise exhaustive dominance","front":["monolithe","modulaire","microservices","serverless"],"candidates":5}

{"passed":true,"method":"componentwise exhaustive dominance","front":["monolithe","modulaire","microservices","serverless"],"candidates":5}

Une entreprise doit choisir une stratégie pour traiter 100 millions d'événements par jour. Objectifs : minimiser coût, latence, complexité et risque opérationnel tout en maximisant disponibilité, exactitude et évolutivité. Construis plusieurs architectures plausibles, élimine les dominées, conserve le front de Pareto et montre comment une modification des contraintes peut changer la frontière sans prétendre qu'une solution est universellement meilleure.

Portée : Front exact sur données hypothétiques explicites du fixture; présence des compromis contrôlée et exemples relus, pas de certification exhaustive des conseils qualitatifs ni de mesure réelle de production. Promotion séparée.

{"passed":true,"method":"componentwise exhaustive dominance","front":["batch","stream","managed","hybride"],"candidates":5}

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Trois explications différentes du paradoxe de Monty Hall sont proposées. Détermine lesquelles sont correctes, puis soumets anonymement les dossiers admissibles au jury.

Portée : Artefact algorithmique et justification sur banc explicite ; qualité humaine du langage et clarté non mesurées. Jury aveugle réel seulement si votes persistés. Mission originale : Trois explications différentes du paradoxe de Monty Hall sont proposées. Détermine lesquelles sont correctes, puis soumets anonymement les dossiers admissibles au jury.

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Trouve trois explications indépendantes de la raison pour laquelle une recherche binaire fonctionne, vérifie les dossiers puis utilise un jury aveugle pour évaluer leur clarté sans connaître leur provenance.

Portée : Artefact algorithmique et justification sur banc explicite ; qualité humaine du langage et clarté non mesurées. Jury aveugle réel seulement si votes persistés. Mission originale : Trouve trois explications indépendantes de la raison pour laquelle une recherche binaire fonctionne, vérifie les dossiers puis utilise un jury aveugle pour évaluer leur clarté sans connaître leur provenance.

{"pass":true,"cases":5576}

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Trois architectures concurrentes sont proposées pour une messagerie temps réel. Les contraintes sont identiques. Produis leurs dossiers indépendamment, applique les gates factuels, puis demande au jury aveugle de comparer uniquement les candidats qui ont survécu.

Portée : Artefact algorithmique et justification sur banc explicite ; qualité humaine du langage et clarté non mesurées. Jury aveugle réel seulement si votes persistés. Mission originale : Trois architectures concurrentes sont proposées pour une messagerie temps réel. Les contraintes sont identiques. Produis leurs dossiers indépendamment, applique les gates factuels, puis demande au jury aveugle de comparer uniquement les candidats qui ont survécu.

{"pass":true,"scenario":"duplicate-out-of-order-reconnect","r":{"durable":[{"id":"m1","seq":1,"body":"A"},{"id":"m2","seq":2,"body":"B"},{"id":"m3","seq":3,"body":"C"}],"replayed":[{"id":"m2","seq":2,"body":"B"},{"id":"m3","seq":3,"body":"C"}],"duplicates":1,"acks":[{"id":"m2","seq":2},{"id":"m1","seq":1},{"id":"m1","seq":1}]}}

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Détermine combien de zéros termine 100!. Si une étape intermédiaire devient le véritable sous-problème, résous-la séparément avant de reprendre le problème parent.

Portée : Fonctions algorithmiques sur cas exacts avec oracles indépendants ; récursion proposée séparée de sous-Trinity réellement exécutée et de promotion. Mission originale : Détermine combien de zéros termine 100!. Si une étape intermédiaire devient le véritable sous-problème, résous-la séparément avant de reprendre le problème parent.

{"pass":true,"cases":201,"zeros100":24}

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Trouve le nombre minimal de pièces pour former 63 avec des pièces de valeurs {1, 5, 11, 17}. Si le choix de la propriété de sous-structure optimale devient critique, traite explicitement ce sous-problème avant la résolution finale.

Portée : Fonctions algorithmiques sur cas exacts avec oracles indépendants ; récursion proposée séparée de sous-Trinity réellement exécutée et de promotion. Mission originale : Trouve le nombre minimal de pièces pour former 63 avec des pièces de valeurs {1, 5, 11, 17}. Si le choix de la propriété de sous-structure optimale devient critique, traite explicitement ce sous-problème avant la résolution finale.

{"pass":true,"cases":151,"minimum63":5,"oracle":"BFS"}

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Construis un algorithme permettant de trouver le meilleur ordre d'exécution de tâches avec dépendances et coûts. Identifie le sous-problème qui crée le plus d'incertitude et lance dessus une résolution Trinity indépendante avant de poursuivre.

Portée : Fonctions algorithmiques sur cas exacts avec oracles indépendants ; récursion proposée séparée de sous-Trinity réellement exécutée et de promotion. Mission originale : Construis un algorithme permettant de trouver le meilleur ordre d'exécution de tâches avec dépendances et coûts. Identifie le sous-problème qui crée le plus d'incertitude et lance dessus une résolution Trinity indépendante avant de poursuivre.

{"pass":true,"validOrders":5,"optimum":94,"result":{"order":["A","C","E","B","D","F"],"objective":94}}

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{"pass":true,"validOrders":5,"optimum":94,"result":{"order":["A","C","E","B","D","F"],"objective":94}}

Résous cette énigme avec trois pistes indépendantes : je pense à un nombre entre 1 et 100, divisible par 4 et par 6 mais pas par 5, et supérieur à 50. Consacre davantage d'effort uniquement à une piste qui conserve une incertitude justifiée.

Portée : Résultats algorithmiques sur cas exacts ; incertitude inconnue ne devient pas une note, proposition allocation séparée de réallocation runtime réellement exécutée. Mission originale : Résous cette énigme avec trois pistes indépendantes : je pense à un nombre entre 1 et 100, divisible par 4 et par 6 mais pas par 5, et supérieur à 50. Consacre davantage d'effort uniquement à une piste qui conserve une incertitude justifiée.

{"pass":true,"states":100,"numbers":[72,84,96],"uncertainty":0}

{"pass":true,"states":100,"numbers":[72,84,96],"uncertainty":0}

{"pass":true,"states":100,"numbers":[72,84,96],"uncertainty":0}

Pour apprendre Python, compare les effets d'une stratégie centrée uniquement sur les exercices et d'une stratégie mêlant exercices et projets après 1 semaine, 3 mois et 2 ans.

Portée : {'variant': 'temporal', 'level': 'simple', 'originalMission': "Pour apprendre Python, compare les effets d'une stratégie centrée uniquement sur les exercices et d'une stratégie mêlant exercices et projets après 1 semaine, 3 mois et 2 ans.", 'sourceSha256': 'a68540e55f4e0435a221b4585225c5bbece8ff6b9902994911d72878cd766d44', 'controls': [{'name': 'verify.cjs', 'sha256': '3145476b91de86de526cd2fde6cd3e1b5f4611a32902f3e11a39a468886c2529', 'content': "const fs=require('node:fs');const assert=require('node:assert/strict');const a=JSON.parse(fs.readFileSync('answer.json','utf8'));const txt=(v,n=30)=>assert.ok(typeof v==='string'&&v.length>=n,'argument missing');txt(a.analysis,100);assert.ok(Array.isArray(a.uncertainties)&&a.uncertainties.length>0,'limits missing');for(const d of [7,90,730]){const h=a.horizons.find(x=>x.days===d);assert.ok(h);txt(h.exerciseOnly,70);txt(h.mixedProjects,70);txt(h.risks,60);const t=a.totals.find(x=>x.days===d);assert.ok(t);for(const [k,v]of Object.entries({exerciseOnlyHours:d,mixedExerciseHours:4*d/7,mixedProjectHours:3*d/7}))assert.ok(Math.abs(t[k]-v)<1e-6,k)}assert.equal(a.horizons.length,3);txt(a.robustDecision,90);txt(a.measurementLimits,100);console.log('PASS equal time budgets for7,90,730 days; learning effects remain conditional');"}, {'name': 'package.json', 'sha256': 'd28de45cffefcd6eb7ed9306a54f4e1209a92c90144444239859c70ba6a5471a', 'content': '{"private":true,"scripts":{"test":"node verify.cjs"}}'}, {'name': 'mission.txt', 'sha256': '3bfbf1ae6e544e76fec29f4ff44bd14098b3321e74a7af1c882d8d676b1495e9', 'content': "Pour apprendre Python, compare les effets d'une stratégie centrée uniquement sur les exercices et d'une stratégie mêlant exercices et projets après 1 semaine, 3 mois et 2 ans.\n\nanswer.json contient analysis,uncertainties,horizons [{days:7|90|730,exerciseOnly,mixedProjects,risks}],robustDecision,measurementLimits. Modèle pédagogique ajouté: même budget7h/semaine, exercice-seul7h; mixte exercices4h+projet3h. Ajoute totals [{days,exerciseOnlyHours,mixedExerciseHours,mixedProjectHours}] avec calculdays/7; comparaison d’effets conditionnels, aucun apprentissage mesuré ni score de maîtrise inventé. 3mois=90j,2ans=730j dans ce modèle, simplification explicitée."}]}

PASS equal time budgets for7,90,730 days; learning effects remain conditional

PASS equal time budgets for7,90,730 days; learning effects remain conditional

Une startup hésite entre développer rapidement une feature en accumulant de la dette technique ou consacrer deux semaines à refactoriser. Analyse la décision à 1 mois, 1 an et 5 ans.

Portée : {'variant': 'temporal', 'level': 'moyen', 'originalMission': 'Une startup hésite entre développer rapidement une feature en accumulant de la dette technique ou consacrer deux semaines à refactoriser. Analyse la décision à 1 mois, 1 an et 5 ans.', 'sourceSha256': 'a68540e55f4e0435a221b4585225c5bbece8ff6b9902994911d72878cd766d44', 'controls': [{'name': 'verify.cjs', 'sha256': 'ec8d633da973f7ec511045f4fc252ff0b0db82ffaba2fc75efcd0d5a320abc83', 'content': "const fs=require('node:fs');const assert=require('node:assert/strict');const a=JSON.parse(fs.readFileSync('answer.json','utf8'));const txt=(v,n=30)=>assert.ok(typeof v==='string'&&v.length>=n,'argument missing');txt(a.analysis,100);assert.ok(Array.isArray(a.uncertainties)&&a.uncertainties.length>0,'limits missing');for(const d of [30,365,1825]){const h=a.horizons.find(x=>x.days===d);assert.ok(h);for(const k of ['quickDelivery','refactorFirst','conditionalDecision'])txt(h[k],80);const m=a.debtModel.find(x=>x.days===d);assert.ok(m);for(const [k,v]of Object.entries({quickMaintenanceDays:.1*d,refactorMaintenanceDays:.06*d,refactorInitialDays:14,refactorTotalDays:14+.06*d,savingsDays:.04*d-14}))assert.ok(Math.abs(m[k]-v)<1e-6,k)}assert.equal(a.horizons.length,3);txt(a.assumptions,100);txt(a.measurementLimits,100);console.log('PASS conditional maintenance model at30,365,1825 days; breakeven350 days; no economic forecast');"}, {'name': 'package.json', 'sha256': 'd28de45cffefcd6eb7ed9306a54f4e1209a92c90144444239859c70ba6a5471a', 'content': '{"private":true,"scripts":{"test":"node verify.cjs"}}'}, {'name': 'mission.txt', 'sha256': 'dfffa5debf7176c35325958f061495adbec61b16fa11911c1693c28382995736', 'content': 'Une startup hésite entre développer rapidement une feature en accumulant de la dette technique ou consacrer deux semaines à refactoriser. Analyse la décision à 1 mois, 1 an et 5 ans.\n\nanswer.json contient analysis,uncertainties,horizons [{days:30|365|1825,quickDelivery,refactorFirst,conditionalDecision}],assumptions,measurementLimits et debtModel [{days,quickMaintenanceDays,refactorMaintenanceDays,refactorInitialDays,refactorTotalDays,savingsDays}]. Modèle fictif ajouté: effort maintenance rapide=.1jour/jour; après refactor=.06jour/jour plus14jours initiaux. Calcule économies baseline-refactor; sépare modèle de vraie mesure, explique le break-even et valeur livraison/dette.'}]}

PASS conditional maintenance model at30,365,1825 days; breakeven350 days; no economic forecast

PASS conditional maintenance model at30,365,1825 days; breakeven350 days; no economic forecast

PASS conditional maintenance model at30,365,1825 days; breakeven350 days; no economic forecast

Une entreprise veut remplacer progressivement son système historique. Propose une décision qui tienne compte séparément de l'urgence immédiate, de l'intégration sur 18 mois et de la maintenabilité sur 10 ans. Identifie les décisions réversibles et irréversibles.

Portée : {'variant': 'temporal', 'level': 'difficile', 'originalMission': "Une entreprise veut remplacer progressivement son système historique. Propose une décision qui tienne compte séparément de l'urgence immédiate, de l'intégration sur 18 mois et de la maintenabilité sur 10 ans. Identifie les décisions réversibles et irréversibles.", 'sourceSha256': 'a68540e55f4e0435a221b4585225c5bbece8ff6b9902994911d72878cd766d44', 'controls': [{'name': 'verify.cjs', 'sha256': '919f483fa2ddc220225200eeb6d4db1777881695f0352394cfccdd76a6ad4cda', 'content': "const fs=require('node:fs');const assert=require('node:assert/strict');const a=JSON.parse(fs.readFileSync('answer.json','utf8'));const txt=(v,n=30)=>assert.ok(typeof v==='string'&&v.length>=n,'argument missing');txt(a.analysis,100);assert.ok(Array.isArray(a.uncertainties)&&a.uncertainties.length>0,'limits missing');for(const d of [30,540,3650]){const h=a.horizons.find(x=>x.days===d);assert.ok(h);txt(h.priorities,90);txt(h.acceptanceGates,90)}assert.equal(a.horizons.length,3);txt(a.reversibleDecisions,100);txt(a.irreversibleDecisions,100);txt(a.measurementLimits,90);const deps={inventory:[],parallelRun:['inventory'],verify:['parallelRun'],cutover:['verify'],retire:['cutover']};const kinds={inventory:'observe',parallelRun:'build',verify:'check',cutover:'switch',retire:'destroy'};assert.equal(a.migrationPlan.length,5);for(const [id,d]of Object.entries(deps)){const task=a.migrationPlan.find(x=>x.id===id);assert.ok(task);assert.deepEqual(task.dependsOn,d);assert.equal(task.kind,kinds[id])}assert.equal(new Set(a.proposedOrder).size,5);assert.deepEqual([...a.proposedOrder].sort(),Object.keys(deps).sort());for(const [id,d]of Object.entries(deps))for(const p of d)assert.ok(a.proposedOrder.indexOf(p)<a.proposedOrder.indexOf(id));console.log('PASS executable migration dependency/order gates; no live legacy migration');"}, {'name': 'package.json', 'sha256': 'd28de45cffefcd6eb7ed9306a54f4e1209a92c90144444239859c70ba6a5471a', 'content': '{"private":true,"scripts":{"test":"node verify.cjs"}}'}, {'name': 'mission.txt', 'sha256': 'ce1c8de4922f1b4c7b10bb00d4b8953aecdc0ecaef1884c5b0e22ce82fcd3652', 'content': "Une entreprise veut remplacer progressivement son système historique. Propose une décision qui tienne compte séparément de l'urgence immédiate, de l'intégration sur 18 mois et de la maintenabilité sur 10 ans. Identifie les décisions réversibles et irréversibles.\n\nanswer.json contient analysis,uncertainties,horizons [{days:30|540|3650,priorities,acceptanceGates}],reversibleDecisions,irreversibleDecisions,measurementLimits et migrationPlan [{id,dependsOn,kind}]. Modèle concret ajouté: inventory sans dépendance; parallelRun dépend inventory; verify dépend parallelRun; cutover dépend verify; retire dépend cutover. kind=observe|build|check|switch|destroy respectivement. Ajoute proposedOrder listeIDs respectanttoutesdépendances. Décrisrollback et garde destruction;18mois=540j modèle simplifié,10ans=3650j."}]}

PASS executable migration dependency/order gates; no live legacy migration

PASS executable migration dependency/order gates; no live legacy migration

PASS executable migration dependency/order gates; no live legacy migration

Concevoir l'architecture d'un système qui pourrait exister pendant 20 ans alors que les besoins futurs sont inconnus. Le monde court terme optimise livraison et incident response ; le moyen terme intégration et exploitation ; le long terme migration, dépendance fournisseur, dette, réversibilité et valeur d'option. Cherche explicitement les décisions qui sont excellentes à court terme mais catastrophiques à long terme, et inversement.

Portée : {'variant': 'temporal', 'level': 'tres-complexe', 'originalMission': "Concevoir l'architecture d'un système qui pourrait exister pendant 20 ans alors que les besoins futurs sont inconnus. Le monde court terme optimise livraison et incident response ; le moyen terme intégration et exploitation ; le long terme migration, dépendance fournisseur, dette, réversibilité et valeur d'option. Cherche explicitement les décisions qui sont excellentes à court terme mais catastrophiques à long terme, et inversement.", 'sourceSha256': 'a68540e55f4e0435a221b4585225c5bbece8ff6b9902994911d72878cd766d44', 'controls': [{'name': 'verify.cjs', 'sha256': 'd116242bcdb12c471225c7ef0e6b4e5310fdcb917f1fa589acda4e9f13033f1c', 'content': "const fs=require('node:fs');const assert=require('node:assert/strict');const a=JSON.parse(fs.readFileSync('answer.json','utf8'));const txt=(v,n=30)=>assert.ok(typeof v==='string'&&v.length>=n,'argument missing');txt(a.analysis,100);assert.ok(Array.isArray(a.uncertainties)&&a.uncertainties.length>0,'limits missing');for(const d of [90,730,7300]){const h=a.horizons.find(x=>x.days===d);assert.ok(h);for(const k of ['delivery','operations','reversibility'])txt(h[k],90)}assert.equal(a.horizons.length,3);for(const k of ['shortGoodLongBad','longGoodShortBad','optionValue','measurementLimits'])txt(a[k],120);const m=require(process.cwd()+'/methods.cjs');assert.equal(typeof m.roundTrip,'function');for(const config of [{schemaVersion:1,features:['a','b'],limits:{timeout:25},unicode:'été'},{schemaVersion:2,features:[],limits:{timeout:0},enabled:false,nullable:null}])assert.deepEqual(m.roundTrip(config),config);console.log('PASS portable configuration roundtrips;20-year feasibility unmeasured');"}, {'name': 'package.json', 'sha256': 'd28de45cffefcd6eb7ed9306a54f4e1209a92c90144444239859c70ba6a5471a', 'content': '{"private":true,"scripts":{"test":"node verify.cjs"}}'}, {'name': 'mission.txt', 'sha256': '56417b77fcfac0d0f6fae1a596d08912bad8657bcedf5a3b0e14303509c5b633', 'content': "Concevoir l'architecture d'un système qui pourrait exister pendant 20 ans alors que les besoins futurs sont inconnus. Le monde court terme optimise livraison et incident response ; le moyen terme intégration et exploitation ; le long terme migration, dépendance fournisseur, dette, réversibilité et valeur d'option. Cherche explicitement les décisions qui sont excellentes à court terme mais catastrophiques à long terme, et inversement.\n\nanswer.json contient analysis,uncertainties,horizons [{days:90|730|7300,delivery,operations,reversibility}],shortGoodLongBad,longGoodShortBad,optionValue,measurementLimits. Crée methods.cjs exportant roundTrip(config), qui sauvegarde et relit un formatportable afin de tester un invariant de réversibilité; aucun fournisseur réel ni20ans de vieillissement exécuté. Donne3designs, hypothèsesetsortie ouvertecompatibilité; le test exercera2documents de configuration différents. Précise20ans=7300j modèle simplifié."}]}

PASS portable configuration roundtrips;20-year feasibility unmeasured

PASS portable configuration roundtrips;20-year feasibility unmeasured

PASS portable configuration roundtrips;20-year feasibility unmeasured

Donne une succession de 10 mini-problèmes appartenant à des familles différentes — logique, graphes, optimisation, probabilités, débogage conceptuel. Pour chacun, l'oracle doit distribuer ex ante sa probabilité de succès entre trois stratégies avant qu'elles ne travaillent. Après chaque problème, calcule Brier score et log-loss et examine si l'historique aurait permis d'améliorer le routage sans jamais autoriser l'oracle à remplacer la vérification.

Portée : {'variant': 'oracular', 'level': 'tres-complexe', 'originalMission': "Donne une succession de 10 mini-problèmes appartenant à des familles différentes — logique, graphes, optimisation, probabilités, débogage conceptuel. Pour chacun, l'oracle doit distribuer ex ante sa probabilité de succès entre trois stratégies avant qu'elles ne travaillent. Après chaque problème, calcule Brier score et log-loss et examine si l'historique aurait permis d'améliorer le routage sans jamais autoriser l'oracle à remplacer la vérification.", 'sourceSha256': 'a68540e55f4e0435a221b4585225c5bbece8ff6b9902994911d72878cd766d44', 'controls': [{'name': 'verify.cjs', 'sha256': '4a0b2fe44ebe566854e83b5be64585a343ed3ab57f167d6842fb285b9b4a351e', 'content': "const fs=require('node:fs');const assert=require('node:assert/strict');const a=JSON.parse(fs.readFileSync('answer.json','utf8'));const txt=(v,n=30)=>assert.ok(typeof v==='string'&&v.length>=n,'argument missing');txt(a.analysis,100);assert.ok(Array.isArray(a.uncertainties)&&a.uncertainties.length>0,'limits missing');const crypto=require('node:crypto');const beforeText=fs.readFileSync('oracle-before.json','utf8');assert.equal(crypto.createHash('sha256').update(beforeText).digest('hex'),'b9c80f0e12285fd310e2c63dcb7d31c812649de18c0cf4870571e4d43aeb66aa');const before=JSON.parse(beforeText);assert.equal(before.error,null,'no genuine prior oracle prediction');const fx=JSON.parse(fs.readFileSync('problem-fixtures.json','utf8'));const methods=require(process.cwd()+'/methods.cjs');const epsilon=1e-15;const score=(problemId,target)=>{const prior=before.prediction.predictions.find(x=>x.problemId===problemId).probabilities;const s=a.scores.find(x=>x.problemId===problemId);assert.ok(s);const brier=fx.strategies.reduce((sum,k)=>sum+(prior[k]-target[k])**2,0);const logLoss=-fx.strategies.reduce((sum,k)=>sum+target[k]*Math.log(Math.max(prior[k],epsilon)),0);assert.ok(Math.abs(s.brier-brier)<1e-6,'Brier mismatch');assert.ok(Math.abs(s.logLoss-logLoss)<1e-6,'logLoss mismatch');assert.deepEqual(s.target,target);};txt(a.calibrationLimits,120);assert.equal(a.predictionSourceSha256,'b9c80f0e12285fd310e2c63dcb7d31c812649de18c0cf4870571e4d43aeb66aa');const expected={p1:false,p2:6,p3:22,p4:2/3,p5:true,p6:1,p7:24,p8:5,p9:[72,84,96],p10:1/6};const checkResult=(got,want,label)=>{if(typeof want==='number'){assert.equal(typeof got,'number');assert.ok(Math.abs(got-want)<1e-9,label)}else assert.deepEqual(got,want,label)};for(const problem of fx.problems){for(const k of fx.strategies){assert.equal(typeof methods[k],'function');checkResult(methods[k](problem),expected[problem.id],k+' '+problem.id)}score(problem.id,{exhaustive:1/3,structured:1/3,falsification:1/3})}const changes=[['p1',{n:223},true],['p2',{edges:[...fx.problems[1].edges,['A','F',5]]},5],['p3',{capacity:5},11],['p4',{doors:4},.75],['p5',{premises:['all A are B','all C are B']},false],['p6',{trace:['r1=x','x=r1+1','r2=x','x=r2+1']},2],['p7',{n:125},31],['p8',{target:6},2],['p9',{min:1,max:50},[12,24,36,48]],['p10',{sum:2},1/36]];for(const [id,change,want]of changes)for(const k of fx.strategies)checkResult(methods[k]({...fx.problems.find(p=>p.id===id),...change}),want,k+' perturbation '+id);assert.equal(a.scores.length,10);txt(a.routingAnalysis,120);console.log('PASS60 actual process calls with10 perturbations and10 genuine-prior Brier/logLoss pairs; independence needs code review');"}, {'name': 'package.json', 'sha256': 'd28de45cffefcd6eb7ed9306a54f4e1209a92c90144444239859c70ba6a5471a', 'content': '{"private":true,"scripts":{"test":"node verify.cjs"}}'}, {'name': 'mission.txt', 'sha256': 'b03e1fb13100269282400704141f21df25f449bf2a8ac8c2e9bc2ca7921285e7', 'content': 'Donne une succession de 10 mini-problèmes appartenant à des familles différentes — logique, graphes, optimisation, probabilités, débogage conceptuel. Pour chacun, l\'oracle doit distribuer ex ante sa probabilité de succès entre trois stratégies avant qu\'elles ne travaillent. Après chaque problème, calcule Brier score et log-loss et examine si l\'historique aurait permis d\'améliorer le routage sans jamais autoriser l\'oracle à remplacer la vérification.\n\nLes10mini-problèmes sontfournis dansproblem-fixtures.json(familleslogique,graphes,optimisation,probabilité,debugconceptuel). Implémente methods.cjs exhaustive(problem),structured(problem),falsification(problem), retournant réponseprimitivenombre/booléen/listes. Pourprimebooléen,shortestPathdistance,knapsackvaleur,MontyHallprobabilitéSwitch,entailmentbooléen,lostUpdatevaleurfinale,factorialZerosnombre,minCoinsnombre,divisibilityliste,deuxdésprobabilité. Expose différences de méthodes eterreurs partagées. Scorer10predictionsréellespréalables, puisanalyselimites historique10cas etaucun routagenon vérifié. Les fonctions seront également exécutées avec des données modifiées; aucun résultat constant ne suffit. Crée methods.cjs et answer.json avecanalysis,uncertainties,scores [{problemId,brier,logLoss,target}],predictionSourceSha256="b9c80f0e12285fd310e2c63dcb7d31c812649de18c0cf4870571e4d43aeb66aa",calibrationLimits. Prédiction authentique Ollama du laboratoire dansoracle-before.json enregistrée AVANTdispatch (hash,dates,rawresponse conservés); ne la modifie pas, ne prétends pas en être l’auteur. Teste méthodes réellement. Scoring catégoriel: cibleuniforme parmi méthodes égalementcorrectes, Brier=somme3carrés,log-loss=moins somme target*ln(max(p,1e-15)). Ce score ne démontre pas une calibration empirique générale. N’assimile pas probabilités de méthodes à celles des mondesTrinity. La garantie exante du runtimeOracle reste non démontrée saufpreuve runtime indépendante.'}, {'name': 'oracle-before.json', 'sha256': 'b9c80f0e12285fd310e2c63dcb7d31c812649de18c0cf4870571e4d43aeb66aa', 'content': '{\n "id": "oracular-tres-complexe",\n "startedAt": "2026-10-06T10:29:51.266Z",\n "recordedAt": "2026-10-06T10:30:07.828Z",\n "executor": "ollama-http-laboratory-oracle",\n "model": "qwen2.5-coder:7b",\n "request": {\n "model": "qwen2.5-coder:7b",\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Tu es un oracle de laboratoire. Avant toute exécution des méthodes, prédis quelle stratégie sera la plus fiable pour chaque problème fourni. Ne résous pas les problèmes et ne prétends pas exécuter des méthodes. Retourne uniquement un objet JSON {\\"predictions\\":[{\\"problemId\\":\\"p1\\",\\"probabilities\\":{\\"strategyName\\":0.3,...},\\"rationale\\":\\"...\\"}]} avec les trois noms exacts, chaque probabilité entre0et1 et somme exactement1. En cas de méthodes aussi fiables, exprime cette incertitude. Données: {\\"strategies\\":[\\"exhaustive\\",\\"structured\\",\\"falsification\\"],\\"problems\\":[{\\"id\\":\\"p1\\",\\"family\\":\\"arithmetique\\",\\"type\\":\\"prime\\",\\"n\\":221},{\\"id\\":\\"p2\\",\\"family\\":\\"graphes\\",\\"type\\":\\"shortestPath\\",\\"nodes\\":[\\"A\\",\\"B\\",\\"C\\",\\"D\\",\\"E\\",\\"F\\"],\\"edges\\":[[\\"A\\",\\"B\\",4],[\\"A\\",\\"C\\",2],[\\"B\\",\\"D\\",5],[\\"C\\",\\"D\\",1],[\\"C\\",\\"E\\",7],[\\"D\\",\\"F\\",3],[\\"E\\",\\"F\\",1]],\\"directed\\":true,\\"start\\":\\"A\\",\\"end\\":\\"F\\"},{\\"id\\":\\"p3\\",\\"family\\":\\"optimisation\\",\\"type\\":\\"knapsack\\",\\"capacity\\":10,\\"items\\":[{\\"weight\\":6,\\"value\\":14},{\\"weight\\":5,\\"value\\":11},{\\"weight\\":5,\\"value\\":11}],\\"kind\\":\\"0/1\\"},{\\"id\\":\\"p4\\",\\"family\\":\\"probabilites\\",\\"type\\":\\"montyHall\\",\\"doors\\":3,\\"hostKnows\\":true,\\"hostAlwaysOpensGoat\\":true,\\"hostAlwaysOffersSwitch\\":true},{\\"id\\":\\"p5\\",\\"family\\":\\"logique\\",\\"type\\":\\"entailment\\",\\"premises\\":[\\"all A are B\\",\\"all B are C\\"],\\"conclusion\\":\\"all A are C\\"},{\\"id\\":\\"p6\\",\\"family\\":\\"debugConceptuel\\",\\"type\\":\\"lostUpdate\\",\\"initial\\":0,\\"trace\\":[\\"r1=x\\",\\"r2=x\\",\\"x=r1+1\\",\\"x=r2+1\\"]},{\\"id\\":\\"p7\\",\\"family\\":\\"combinatoire\\",\\"type\\":\\"factorialZeros\\",\\"n\\":100},{\\"id\\":\\"p8\\",\\"family\\":\\"optimisation\\",\\"type\\":\\"minCoins\\",\\"target\\":63,\\"coins\\":[1,5,11,17]},{\\"id\\":\\"p9\\",\\"family\\":\\"logique\\",\\"type\\":\\"divisibility\\",\\"min\\":51,\\"max\\":100,\\"divisibleBy\\":[4,6],\\"notDivisibleBy\\":5},{\\"id\\":\\"p10\\",\\"family\\":\\"probabilites\\",\\"type\\":\\"twoDice\\",\\"sum\\":7,\\"sides\\":6}]}"\n }\n ],\n "stream": false,\n "format": "json",\n "options": {\n "num_predict": 1800,\n "temperature": 0.2\n }\n },\n "requestSha256": "f56913b6d54a3b23cfc7d9013319cbc71401056a58ce030938e8f8fcb0a3473c",\n "rawResponse": "{\\"model\\":\\"qwen2.5-coder:7b\\",\\"created_at\\":\\"2026-10-06T10:30:07.8229757Z\\",\\"message\\":{\\"role\\":\\"assistant\\",\\"content\\":\\"{\\\\n \\\\\\"predictions\\\\\\": [\\\\n {\\\\n \\\\\\"problemId\\\\\\": \\\\\\"p1\\\\\\",\\\\n \\\\\\"probabilities\\\\\\": {\\\\n \\\\\\"exhaustive\\\\\\": 0.3,\\\\n \\\\\\"structured\\\\\\": 0.4,\\\\n \\\\\\"falsification\\\\\\": 0.3\\\\n },\\\\n \\\\\\"rationale\\\\\\": \\\\\\"Le problème est de déterminer si 221 est un nombre premier. L\'approche exhaustive est la plus sûre car elle vérifie tous les diviseurs potentiels. La stratégie structurée pourrait utiliser des propriétés des nombres premiers pour éliminer rapidement des possibilités. La falsification pourrait être moins fiable car elle dépend de la capacité à générer des fausses affirmations.\\\\\\"\\\\n },\\\\n {\\\\n \\\\\\"problemId\\\\\\": \\\\\\"p2\\\\\\",\\\\n \\\\\\"probabilities\\\\\\": {\\\\n \\\\\\"exhaustive\\\\\\": 0.2,\\\\n \\\\\\"structured\\\\\\": 0.5,\\\\n \\\\\\"falsification\\\\\\": 0.3\\\\n },\\\\n \\\\\\"rationale\\\\\\": \\\\\\"Le problème consiste à trouver le chemin le plus court entre deux nœuds dans un graphe dirigé. L\'approche exhaustive est trop coûteuse en temps. La stratégie structurée pourrait utiliser des algorithmes comme Dijkstra ou Bellman-Ford. La falsification pourrait être moins fiable car elle dépend de la capacité à générer des fausses distances.\\\\\\"\\\\n },\\\\n {\\\\n \\\\\\"problemId\\\\\\": \\\\\\"p3\\\\\\",\\\\n \\\\\\"probabilities\\\\\\": {\\\\n \\\\\\"exhaustive\\\\\\": 0.3,\\\\n \\\\\\"structured\\\\\\": 0.4,\\\\n \\\\\\"falsification\\\\\\": 0.3\\\\n },\\\\n \\\\\\"rationale\\\\\\": \\\\\\"Le problème est de résoudre un problème de sac à dos 0/1. L\'approche exhaustive est la plus sûre car elle vérifie tous les sous-ensembles possibles. La stratégie structurée pourrait utiliser des algorithmes comme la programmation dynamique. La falsification pourrait être moins fiable car elle dépend de la capacité à générer des fausses solutions.\\\\\\"\\\\n },\\\\n {\\\\n \\\\\\"problemId\\\\\\": \\\\\\"p4\\\\\\",\\\\n \\\\\\"probabilities\\\\\\": {\\\\n \\\\\\"exhaustive\\\\\\": 0.2,\\\\n \\\\\\"structured\\\\\\": 0.6,\\\\n \\\\\\"falsification\\\\\\": 0.2\\\\n },\\\\n \\\\\\"rationale\\\\\\": \\\\\\"Le problème est de résoudre le problème du porteur de chèvre. La stratégie structurée pourrait utiliser des algorithmes comme l\'approche de récurrence ou l\'approche de programmation dynamique. La falsification pourrait être moins fiable car elle dépend de la capacité à générer des fausses solutions.\\\\\\"\\\\n },\\\\n {\\\\n \\\\\\"problemId\\\\\\": \\\\\\"p5\\\\\\",\\\\n \\\\\\"probabilities\\\\\\": {\\\\n \\\\\\"exhaustive\\\\\\": 0.3,\\\\n \\\\\\"structured\\\\\\": 0.4,\\\\n \\\\\\"falsification\\\\\\": 0.3\\\\n },\\\\n \\\\\\"rationale\\\\\\": \\\\\\"Le problème est de déterminer si une conclusion est une conséquence logique des prémises. L\'approche exhaustive est la plus sûre car elle vérifie toutes les combinaisons possibles. La stratégie structurée pourrait utiliser des règles de logique formelle. La falsification pourrait être moins fiable car elle dépend de la capacité à générer des fausses affirmations.\\\\\\"\\\\n },\\\\n {\\\\n \\\\\\"problemId\\\\\\": \\\\\\"p6\\\\\\",\\\\n \\\\\\"probabilities\\\\\\": {\\\\n \\\\\\"exhaustive\\\\\\": 0.2,\\\\n \\\\\\"structured\\\\\\": 0.6,\\\\n \\\\\\"falsification\\\\\\": 0.2\\\\n },\\\\n \\\\\\"rationale\\\\\\": \\\\\\"Le problème est de résoudre un problème de mise à jour perdue. La stratégie structurée pourrait utiliser des techniques de versioning ou des mécanismes de résolution de conflits. La falsification pourrait être moins fiable car elle dépend de la capacité à générer des fausses solutions.\\\\\\"\\\\n },\\\\n {\\\\n \\\\\\"problemId\\\\\\": \\\\\\"p7\\\\\\",\\\\n \\\\\\"probabilities\\\\\\": {\\\\n \\\\\\"exhaustive\\\\\\": 0.2,\\\\n \\\\\\"structured\\\\\\": 0.6,\\\\n \\\\\\"falsification\\\\\\": 0.2\\\\n },\\\\n \\\\\\"rationale\\\\\\": \\\\\\"Le problème est de compter le nombre de zéros à la fin de la factorielle d\'un nombre. La stratégie structurée pourrait utiliser des propriétés des nombres factoriels. La falsification pourrait être moins fiable car elle dépend de la capacité à générer des fausses solutions.\\\\\\"\\\\n },\\\\n {\\\\n \\\\\\"problemId\\\\\\": \\\\\\"p8\\\\\\",\\\\n \\\\\\"probabilities\\\\\\": {\\\\n \\\\\\"exhaustive\\\\\\": 0.2,\\\\n \\\\\\"structured\\\\\\": 0.6,\\\\n \\\\\\"falsification\\\\\\": 0.2\\\\n },\\\\n \\\\\\"rationale\\\\\\": \\\\\\"Le problème est de trouver le nombre minimum de pièces pour atteindre une valeur cible. La stratégie structurée pourrait utiliser des algorithmes comme la programmation dynamique. La falsification pourrait être moins fiable car elle dépend de la capacité à générer des fausses solutions.\\\\\\"\\\\n },\\\\n {\\\\n \\\\\\"problemId\\\\\\": \\\\\\"p9\\\\\\",\\\\n \\\\\\"probabilities\\\\\\": {\\\\n \\\\\\"exhaustive\\\\\\": 0.3,\\\\n \\\\\\"structured\\\\\\": 0.4,\\\\n \\\\\\"falsification\\\\\\": 0.3\\\\n },\\\\n \\\\\\"rationale\\\\\\": \\\\\\"Le problème est de trouver les nombres divisibles par 4 et 6 dans un intervalle donné. L\'approche exhaustive est la plus sûre car elle vérifie tous les nombres dans l\'intervalle. La stratégie structurée pourrait utiliser des propriétés des nombres. La falsification pourrait être moins fiable car elle dépend de la capacité à générer des fausses affirmations.\\\\\\"\\\\n },\\\\n {\\\\n \\\\\\"problemId\\\\\\": \\\\\\"p10\\\\\\",\\\\n \\\\\\"probabilities\\\\\\": {\\\\n \\\\\\"exhaustive\\\\\\": 0.2,\\\\n \\\\\\"structured\\\\\\": 0.6,\\\\n \\\\\\"falsification\\\\\\": 0.2\\\\n },\\\\n \\\\\\"rationale\\\\\\": \\\\\\"Le problème est de calculer la probabilité de obtenir une somme spécifique avec deux dés. La stratégie structurée pourrait utiliser des algorithmes comme la programmation dynamique. La falsification pourrait être moins fiable car elle dépend de la capacité à générer des fausses solutions.\\\\\\"\\\\n }\\\\n ]\\\\n}\\"},\\"done\\":true,\\"done_reason\\":\\"stop\\",\\"total_duration\\":16540368300,\\"load_duration\\":95157800,\\"prompt_eval_count\\":598,\\"prompt_eval_cached_count\\":159,\\"prompt_eval_duration\\":164502000,\\"eval_count\\":1323,\\"eval_duration\\":16150395000}",\n "responseSha256": "f3cf75d91e59e9b56043f9f6e12dba4e1a89e72ef9beeddcf79f868e5d4af4ed",\n "prediction": {\n "predictions": [\n {\n "problemId": "p1",\n "probabilities": {\n "exhaustive": 0.3,\n "structured": 0.4,\n "falsification": 0.3\n },\n "rationale": "Le problème est de déterminer si 221 est un nombre premier. L\'approche exhaustive est la plus sûre car elle vérifie tous les diviseurs potentiels. La stratégie structurée pourrait utiliser des propriétés des nombres premiers pour éliminer rapidement des possibilités. La falsification pourrait être moins fiable car elle dépend de la capacité à générer des fausses affirmations."\n },\n {\n "problemId": "p2",\n "probabilities": {\n "exhaustive": 0.2,\n "structured": 0.5,\n "falsification": 0.3\n },\n "rationale": "Le problème consiste à trouver le chemin le plus court entre deux nœuds dans un graphe dirigé. L\'approche exhaustive est trop coûteuse en temps. La stratégie structurée pourrait utiliser des algorithmes comme Dijkstra ou Bellman-Ford. La falsification pourrait être moins fiable car elle dépend de la capacité à générer des fausses distances."\n },\n {\n "problemId": "p3",\n "probabilities": {\n "exhaustive": 0.3,\n "structured": 0.4,\n "falsification": 0.3\n },\n "rationale": "Le problème est de résoudre un problème de sac à dos 0/1. L\'approche exhaustive est la plus sûre car elle vérifie tous les sous-ensembles possibles. La stratégie structurée pourrait utiliser des algorithmes comme la programmation dynamique. La falsification pourrait être moins fiable car elle dépend de la capacité à générer des fausses solutions."\n },\n {\n "problemId": "p4",\n "probabilities": {\n "exhaustive": 0.2,\n "structured": 0.6,\n "falsification": 0.2\n },\n "rationale": "Le problème est de résoudre le problème du porteur de chèvre. La stratégie structurée pourrait utiliser des algorithmes comme l\'approche de récurrence ou l\'approche de programmation dynamique. La falsification pourrait être moins fiable car elle dépend de la capacité à générer des fausses solutions."\n },\n {\n "problemId": "p5",\n "probabilities": {\n "exhaustive": 0.3,\n "structured": 0.4,\n "falsification": 0.3\n },\n "rationale": "Le problème est de déterminer si une conclusion est une conséquence logique des prémises. L\'approche exhaustive est la plus sûre car elle vérifie toutes les combinaisons possibles. La stratégie structurée pourrait utiliser des règles de logique formelle. La falsification pourrait être moins fiable car elle dépend de la capacité à générer des fausses affirmations."\n },\n {\n "problemId": "p6",\n "probabilities": {\n "exhaustive": 0.2,\n "structured": 0.6,\n "falsification": 0.2\n },\n "rationale": "Le problème est de résoudre un problème de mise à jour perdue. La stratégie structurée pourrait utiliser des techniques de versioning ou des mécanismes de résolution de conflits. La falsification pourrait être moins fiable car elle dépend de la capacité à générer des fausses solutions."\n },\n {\n "problemId": "p7",\n "probabilities": {\n "exhaustive": 0.2,\n "structured": 0.6,\n "falsification": 0.2\n },\n "rationale": "Le problème est de compter le nombre de zéros à la fin de la factorielle d\'un nombre. La stratégie structurée pourrait utiliser des propriétés des nombres factoriels. La falsification pourrait être moins fiable car elle dépend de la capacité à générer des fausses solutions."\n },\n {\n "problemId": "p8",\n "probabilities": {\n "exhaustive": 0.2,\n "structured": 0.6,\n "falsification": 0.2\n },\n "rationale": "Le problème est de trouver le nombre minimum de pièces pour atteindre une valeur cible. La stratégie structurée pourrait utiliser des algorithmes comme la programmation dynamique. La falsification pourrait être moins fiable car elle dépend de la capacité à générer des fausses solutions."\n },\n {\n "problemId": "p9",\n "probabilities": {\n "exhaustive": 0.3,\n "structured": 0.4,\n "falsification": 0.3\n },\n "rationale": "Le problème est de trouver les nombres divisibles par 4 et 6 dans un intervalle donné. L\'approche exhaustive est la plus sûre car elle vérifie tous les nombres dans l\'intervalle. La stratégie structurée pourrait utiliser des propriétés des nombres. La falsification pourrait être moins fiable car elle dépend de la capacité à générer des fausses affirmations."\n },\n {\n "problemId": "p10",\n "probabilities": {\n "exhaustive": 0.2,\n "structured": 0.6,\n "falsification": 0.2\n },\n "rationale": "Le problème est de calculer la probabilité de obtenir une somme spécifique avec deux dés. La stratégie structurée pourrait utiliser des algorithmes comme la programmation dynamique. La falsification pourrait être moins fiable car elle dépend de la capacité à générer des fausses solutions."\n }\n ]\n },\n "error": null,\n "guarantee": "Appel oracle de laboratoire terminé avant dispatch Trinity. Ne prouve pas la garantie exante propre au runtime Trinity."\n}'}, {'name': 'problem-fixtures.json', 'sha256': '112a11bc994457653d41245aeb00fcd7a1374c1bfdf4c52677a3be0ae3de4834', 'content': '{\n "strategies": [\n "exhaustive",\n "structured",\n "falsification"\n ],\n "problems": [\n {\n "id": "p1",\n "family": "arithmetique",\n "type": "prime",\n "n": 221\n },\n {\n "id": "p2",\n "family": "graphes",\n "type": "shortestPath",\n "nodes": [\n "A",\n "B",\n "C",\n "D",\n "E",\n "F"\n ],\n "edges": [\n [\n "A",\n "B",\n 4\n ],\n [\n "A",\n "C",\n 2\n ],\n [\n "B",\n "D",\n 5\n ],\n [\n "C",\n "D",\n 1\n ],\n [\n "C",\n "E",\n 7\n ],\n [\n "D",\n "F",\n 3\n ],\n [\n "E",\n "F",\n 1\n ]\n ],\n "directed": true,\n "start": "A",\n "end": "F"\n },\n {\n "id": "p3",\n "family": "optimisation",\n "type": "knapsack",\n "capacity": 10,\n "items": [\n {\n "weight": 6,\n "value": 14\n },\n {\n "weight": 5,\n "value": 11\n },\n {\n "weight": 5,\n "value": 11\n }\n ],\n "kind": "0/1"\n },\n {\n "id": "p4",\n "family": "probabilites",\n "type": "montyHall",\n "doors": 3,\n "hostKnows": true,\n "hostAlwaysOpensGoat": true,\n "hostAlwaysOffersSwitch": true\n },\n {\n "id": "p5",\n "family": "logique",\n "type": "entailment",\n "premises": [\n "all A are B",\n "all B are C"\n ],\n "conclusion": "all A are C"\n },\n {\n "id": "p6",\n "family": "debugConceptuel",\n "type": "lostUpdate",\n "initial": 0,\n "trace": [\n "r1=x",\n "r2=x",\n "x=r1+1",\n "x=r2+1"\n ]\n },\n {\n "id": "p7",\n "family": "combinatoire",\n "type": "factorialZeros",\n "n": 100\n },\n {\n "id": "p8",\n "family": "optimisation",\n "type": "minCoins",\n "target": 63,\n "coins": [\n 1,\n 5,\n 11,\n 17\n ]\n },\n {\n "id": "p9",\n "family": "logique",\n "type": "divisibility",\n "min": 51,\n "max": 100,\n "divisibleBy": [\n 4,\n 6\n ],\n "notDivisibleBy": 5\n },\n {\n "id": "p10",\n "family": "probabilites",\n "type": "twoDice",\n "sum": 7,\n "sides": 6\n }\n ]\n}'}]}

PASS60 actual process calls with10 perturbations and10 genuine-prior Brier/logLoss pairs; independence needs code review

PASS60 actual process calls with10 perturbations and10 genuine-prior Brier/logLoss pairs; independence needs code review

PASS60 actual process calls with10 perturbations and10 genuine-prior Brier/logLoss pairs; independence needs code review

Trouve trois utilisations réellement inhabituelles d'une feuille de papier qui ne soient ni écrire, ni dessiner, ni fabriquer un avion.

Portée : Idées et graphes comportementaux rejoués, deux fractions structurelles calculées ; pas de preuve de nouveauté absolue, physique ou coordination100agents enproduction. Archive/répliques QD seulement si événements persistés. Mission originale : Trouve trois utilisations réellement inhabituelles d'une feuille de papier qui ne soient ni écrire, ni dessiner, ni fabriquer un avion.

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Imagine plusieurs systèmes de navigation pour une interface sans menus, sans barre de navigation et sans moteur de recherche. Cherche des familles de comportements différentes plutôt que des variations graphiques.

Portée : Idées et graphes comportementaux rejoués, deux fractions structurelles calculées ; pas de preuve de nouveauté absolue, physique ou coordination100agents enproduction. Archive/répliques QD seulement si événements persistés. Mission originale : Imagine plusieurs systèmes de navigation pour une interface sans menus, sans barre de navigation et sans moteur de recherche. Cherche des familles de comportements différentes plutôt que des variations graphiques.

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Concevoir de nouvelles architectures de coordination pour une population de 100 agents sans imposer de hiérarchie centrale, sans utiliser simplement une blockchain et sans reproduire directement swarm/blackboard/market. Explore plusieurs niches comportementales, mesure explicitement la différence structurelle entre solutions, écarte les pseudo-nouveautés superficielles et conserve un ensemble Quality-Diversity plutôt qu'un unique gagnant.

Portée : Idées et graphes comportementaux rejoués, deux fractions structurelles calculées ; pas de preuve de nouveauté absolue, physique ou coordination100agents enproduction. Archive/répliques QD seulement si événements persistés. Mission originale : Concevoir de nouvelles architectures de coordination pour une population de 100 agents sans imposer de hiérarchie centrale, sans utiliser simplement une blockchain et sans reproduire directement swarm/blackboard/market. Explore plusieurs niches comportementales, mesure explicitement la différence structurelle entre solutions, écarte les pseudo-nouveautés superficielles et conserve un ensemble Quality-Diversity plutôt qu'un unique gagnant.

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