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[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. Lavori nel repo "C:\Users\Ettore\Claude\Agente Residente openclaw". Task CATPIT: **a179 — T2 Il riquadro dal modello: passa da OpenRouter, e quanto costa davvero**. CONTESTO - Mandato completo: `materiale condiviso\ON-line_Business\2026-09-04__PIANO__step2_ritaglio_banco_di_prova.md` — LEGGILO PRIMA DI TUTTO. - Il campione congelato esiste: `ricerca-poster\dati\qualita\campione50.json` (50 immagini, seme 20260904, gruppi G1 cornice residua 30 / G2 altri difetti 5 / G3 controllo 10 / G4 casi limite 5). - Il problema da chiudere: oggi la geometria (OpenCV) sceglie il rettangolo col punteggio ad area e davanti alla foto di un quadro appeso vince la cornice. Il metodo nuovo inverte i ruoli: il MODELLO dice cosa sta guardando e dove sta l'opera; la geometria eseguirà l'aggancio al bordo (quello è a180, non questo task). OBIETTIVO DI QUESTO TASK (solo questo, niente altro) Provare su **10 immagini del campione** (prendile dal campione50.json: 6 da G1, 2 da G3, 2 da G4 — così vedi sia i casi da recuperare sia i controlli sia i non lavorabili) la chiamata che chiede in una sola volta: 1) il **tipo** dell'immagine (poster piatto / fotografia di poster appeso o in cornice / foto d'ambiente non lavorabile); 2) il **riquadro dell'opera al netto di cornice, passe-partout e muro**, in coordinate normalizzate 0-1000 nel formato `box_2d [ymin,xmin,ymax,xmax]`, con **uscita strutturata / schema JSON imposto**. VERIFICHE OBBLIGATORIE - Che la chiamata passi davvero **da OpenRouter** con `gemini-3.1-flash-lite` (la chiave e il modo di chiamare sono già usati dallo strumento del DNA: guarda come è fatto quello prima di scrivere codice nuovo). - Se OpenRouter **non regge lo schema imposto** o restituisce riquadri malformati: dichiaralo esplicitamente nel referto, poi prova (a) l'API Google diretta, (b) un modello superiore. Non nascondere il fallimento sotto un fallback silenzioso. - **Misura il costo reale per immagine** dal contatore di uscita, non a stima. Una riga di costo per ogni immagine (regola fissa di Ettore: spesa tracciata per unità). - **Tetto di spesa: 0,30 $.** Se lo superi ti fermi e scrivi perché. - Salva **la prova visiva**: per ciascuna delle 10, l'immagine originale con il riquadro del modello disegnato sopra, in `ricerca-poster\dati\qualita\T2_riquadri\`. Senza le immagini disegnate il referto non vale niente: il numero da solo non dice se il riquadro è sull'opera o sulla cornice. COSA NON DEVI FARE - Non implementare l'aggancio al bordo (è a180). Non toccare la pipeline di ritaglio in produzione. Non rilavorare immagini della galleria. Non lanciare giri su più di 10 immagini. CONSEGNA - File dei risultati in `ricerca-poster\dati\qualita\T2_riquadri\risultati.json` (una voce per immagine: id, gruppo, tipo dichiarato dal modello, box_2d, token, costo, esito). - Referto corto in `materiale condiviso\ON-line_Business\2026-09-04__REFERTO__T2_riquadro_dal_modello.md`: funziona sì/no, quante volte il riquadro è finito sull'opera e quante sulla cornice (giudicalo tu guardando le immagini disegnate), costo per immagine misurato, proiezione su 416 bocciate e su 1.929, e il verdetto: si procede a a180 oppure si passa all'alternativa. - Aggiorna a179 in CATPIT (`CATPIT_vault\attivita.csv`) con stato ed esito + evidenza, e fai commit nel repo. - Regola della casa: rileggi la tua risposta finale e consegna **schematica e corta** (FATTO / SCOPERTO / SERVE DA TE), una informazione per riga. Il referto lungo sta nel file, non nel messaggio. Begin. Execute the assigned task to completion.