test: le sei tabelle dei sollevamenti sorvegliate, e il caso misto

- motore-fisici.test.ts confrontava i tiers letti dal file di
  riferimento, non le costanti TIERS_* del codice: ventiquattro numeri
  senza custode. Ora identifica la tabella dagli argomenti
  dell'oracolo ma usa le costanti vere per calcolare, quindi una
  costante alterata non combacia più con nessun caso.
- motore-caso-reale.test.ts: aggiunto il caso end-to-end mancante, un
  asse valido (Composizione Corporea, via due righe aggiunte al
  registro) e sei insufficienti — oggi la suite copriva solo "tutto
  insufficiente".
- test-fisici.ts: commento in testa che dichiara le venti curve non
  collegate al motore (vocabolario delle curve senza nomi per loro,
  applicaCurva senza modo di ricevere età/sesso) — aggancio è lavoro
  del piano degli import, non "una modifica ai dati" come la spec
  lascia intendere.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01XhLbMQ1q7wHwJSykgXRwQF

tests/longevity/motore-caso-reale.test.ts

@@ -43,4 +43,39 @@ describe('un profilo con una sola area misurata', () => {
       }
     }
   });
+
+  /**
+   * Il caso misto: quello che la prima dashboard disegnera' davvero, non "tutto
+   * insufficiente". Realizza per intero la premessa del describe qui sopra — la
+   * composizione corporea davvero misurata dalla Wellness Tower — aggiungendo le
+   * due voci al registro (arrivano col piano degli import; qui bastano due righe,
+   * non serve aspettarle) e registrando le misure end-to-end.
+   */
+  it('un asse valido (Composizione Corporea) e sei insufficienti, end-to-end', () => {
+    const db = createLongevityDb(':memory:');
+    seedRegistro(db);
+    seedPesi(db, MODEL_VERSION);
+    db.prepare(`INSERT INTO soggetti (client_code, sesso) VALUES ('ISL-0003','M')`).run();
+
+    db.prepare(
+      `INSERT INTO registro_test (test_id, etichetta, tipo_valore, curva, params, asse, sotto_dominio, attivo_da)
+       VALUES ('wt_grasso', 'Grasso % (Wellness Tower)', 'num', 'lin_dec', ?, 'Composizione Corporea', 'grasso', '2026-01-01')`
+    ).run(JSON.stringify({ best: 10, worst: 40 }));
+    db.prepare(
+      `INSERT INTO registro_test (test_id, etichetta, tipo_valore, curva, params, asse, sotto_dominio, attivo_da)
+       VALUES ('wt_muscolo', 'Muscolo % (Wellness Tower)', 'num', 'lin_dec', ?, 'Composizione Corporea', 'muscolo', '2026-01-01')`
+    ).run(JSON.stringify({ best: 50, worst: 30 }));
+
+    const s = apriSessione(db, { client_code: 'ISL-0003', data: '2026-08-22', tipo: 'checkup', eta_alla_data: 38 });
+    registraMisure(db, s, 'wellness_tower', [
+      { test_id: 'wt_grasso', valore_num: 15 },
+      { test_id: 'wt_muscolo', valore_num: 45 },
+    ]);
+
+    const r = calcolaSessione(db, s);
+    expect(r.assi['Composizione Corporea'].stato).toBe('ok');
+    const insufficienti = Object.entries(r.assi)
+      .filter(([nome, a]) => nome !== 'Composizione Corporea' && a.stato === 'insufficiente');
+    expect(insufficienti.length).toBe(6);
+  });
 });

tests/longevity/motore-fisici.test.ts

@@ -47,21 +47,38 @@ describe('curve dei test fisici, confrontate con l oracolo caso per caso', () =>
     });
   }
 
-  it('i sollevamenti sul peso corporeo combaciano su tutte e tre le tabelle', () => {
+  it('i sollevamenti sul peso corporeo combaciano su tutte e tre le tabelle DEFINITE NEL CODICE', () => {
+    // Prima versione di questo test: passava alla funzione le tabelle lette dagli
+    // argomenti del riferimento (c.args), non le costanti TIERS_* definite nel
+    // codice — le sei tabelle non erano confrontate contro l'oracolo da nessuno.
+    // Qui si usano SOLO le costanti del modulo: se una venisse alterata, nessun
+    // caso combacerebbe piu' con gli argomenti del riferimento e il test cade.
     const casi = RIF.casi.filter((c) => c.fn === 'score_bw_ratio_lift');
     expect(casi.length).toBeGreaterThan(50);
-    const perTabella = (nome: string) =>
-      ({ bench: [F.TIERS_BENCH_M, F.TIERS_BENCH_F], squat: [F.TIERS_SQUAT_M, F.TIERS_SQUAT_F],
-         row: [F.TIERS_ROW_M, F.TIERS_ROW_F] } as Record<string, unknown[]>)[nome];
+
+    const TABELLE: [string, [number, number][], [number, number][]][] = [
+      ['bench', F.TIERS_BENCH_M, F.TIERS_BENCH_F],
+      ['squat', F.TIERS_SQUAT_M, F.TIERS_SQUAT_F],
+      ['row', F.TIERS_ROW_M, F.TIERS_ROW_F],
+    ];
+    const perTabella: Record<string, number> = { bench: 0, squat: 0, row: 0 };
+
     for (const c of casi) {
-      const [carico, peso, rip, tiersM, tiersF, sesso] = c.args as [number, number, number, unknown, unknown, 'M' | 'F'];
-      const ottenuto = F.scoreSollevamentoSuPeso(
-        carico, peso, rip,
-        tiersM as [number, number][], tiersF as [number, number][], sesso
-      );
-      expect(ottenuto, `carico ${carico} ${sesso}`).toBeCloseTo(c.atteso, 1);
+      const [carico, peso, rip, tiersMRif, , sesso] = c.args as [number, number, number, unknown, unknown, 'M' | 'F'];
+      // Identifica QUALE tabella del codice questo caso sta esercitando confrontando
+      // gli argomenti del riferimento con le costanti vere — non il contrario.
+      const trovata = TABELLE.find(([, tm]) => JSON.stringify(tm) === JSON.stringify(tiersMRif));
+      expect(trovata, `nessuna tabella del codice combacia con gli argomenti del caso: carico ${carico} ${sesso}`).toBeDefined();
+      const [nome, tiersM, tiersF] = trovata!;
+      perTabella[nome]++;
+
+      const ottenuto = F.scoreSollevamentoSuPeso(carico, peso, rip, tiersM, tiersF, sesso);
+      expect(ottenuto, `${nome} carico ${carico} ${sesso}`).toBeCloseTo(c.atteso, 1);
     }
-    expect(perTabella('bench')).toBeTruthy();
+    // Tutte e tre le tabelle sono state esercitate davvero, non solo dichiarate.
+    expect(perTabella.bench).toBeGreaterThan(0);
+    expect(perTabella.squat).toBeGreaterThan(0);
+    expect(perTabella.row).toBeGreaterThan(0);
   });
 
   it('le due funzioni escluse dal porting non esistono nel modulo', () => {