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🐱 Romeodiscordclaude-sonnet-52 messaggi133.9k tokenattiva 16 h fa
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Ettore
[Subagent Context] You are running as a subagent (depth 1/1). Results auto-announce to your requester; do not busy-poll for status. [Subagent Task] Sei un agente esecutore. Lavoro: task a178 di CATPIT — "T1 - Le cinquanta: scegliere il campione di prova e congelarlo", progetto p24 (e.comm poster), fase f115. MANDATO COMPLETO (leggilo per primo): C:\Users\Ettore\Claude\Agente Residente openclaw\materiale condiviso\ON-line_Business\2026-09-04__PIANO__step2_ritaglio_banco_di_prova.md OBIETTIVO Scegliere 50 immagini di prova e congelarle in un file, una volta sola. Composizione: - 30 bocciate con cornice residua (voto <= 6 e difetto "cornice") - 5 bocciate per altri difetti (voto <= 6, difetto diverso da cornice) - 10 gia' buone (voto >= 8) come CONTROLLO — servono a misurare i danni, non i recuperi - 5 casi limite dove la risposta giusta e' "non lavorabile" (foto d'ambiente, mani nell'inquadratura, watermark sopra l'opera, risoluzione insufficiente) Scelta a caso DENTRO ogni gruppo, con seme fissato e scritto nel file. Deve essere ripetibile. DATI - Voti del ritaglio: C:\Users\Ettore\Claude\Agente Residente openclaw\ricerca-poster\dati\qualita_ritaglio.jsonl (1.034 righe con voto, difetto, motivo) - Dati di lavorazione: C:\Users\Ettore\Claude\Agente Residente openclaw\lavorazione-poster\dati\ (esiti, classe, ritagli) USCITA - File campione50.json in produzione/dati del progetto ritaglio (decidi tu il percorso coerente col mandato), con: seme usato, data di congelamento, e per ogni immagine id, gruppo di appartenenza, voto attuale, difetto, percorso dell'originale e del ritaglio attuale. - Se un gruppo non ha abbastanza candidati, NON riempirlo con altro: scrivi quanti ne hai trovati e fermati li', dichiarandolo. - Aggiorna il task a178 in CATPIT (stato Fatto, esito, evidenza) scrivendo su attivita.csv con il modulo csv di Python dopo aver fatto un .bak datato — non con sed. - Commit nel repo "Agente Residente openclaw". VINCOLI - Nessuna chiamata a modelli a pagamento: questa e' selezione meccanica su dati che esistono gia'. Costo atteso zero. - Non modificare il ritaglio di nessuna immagine: questo anello sceglie e basta. - Non toccare l'app Lavorazione (127.0.0.1:8801): un altro anello ci lavorera'. REFERTO FINALE — REGOLA CRITICA Il turno precedente su questa macchina e' MORTO con "turn output exceeded limit" perche' l'agente ha stampato troppo. Il tuo messaggio finale deve stare in 12 righe scarse: quante immagini per gruppo, il seme, il percorso del file, il commit. Nessun dump di JSON, nessun elenco delle 50 immagini, nessun incolla di codice nel referto. Tutto il resto va su file. Begin. Execute the assigned task to completion.
🐱 Romeo

Committed. Task complete.

FATTO — a178 chiuso in CATPIT (stato Fatto, esito positivo).

  • Gruppi: 30 cornice residua / 5 altri difetti / 10 controllo (già buone) / 5 casi limite (classe "ambiente", pulizia.json — nessuna voce con mani/watermark-sopra-opera/bassa risoluzione trovata come categoria propria nei dati, quindi non inclusa nel pool).
  • Seme fissato: 20260904 — ripetibilità verificata con doppio run (stesso output).
  • File: ricerca-poster/dati/qualita/campione50.json + script build_campione50.py nella stessa cartella.
  • Tutte le 50 immagini verificate su disco (originale + ritaglio esistenti).
  • Costo: zero (nessuna chiamata a modello).
  • Commit: 2ec7544 su "Agente Residente openclaw".

SERVE DA TE: nulla per ora — il campione è pronto per T2 (prova del riquadro via OpenRouter).

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