- eta_alla_data NULL non usa più il ripiego a zero: senza età la
Fitness Age è null, non un'età di forma negativa dichiarata valida.
Gli assi e i macro-score restano calcolabili (non dipendono dall'età).
- applicaCurva valida i parametri richiesti da ciascuna curva prima di
applicarla: un registro con params vuoti/incompleti dà null, mai il
punteggio pieno che dava lerp con estremi indefiniti.
- calcolaSessione esclude le misure fuori_range=1 (§9 della spec): non
entrano nello score finché non esiste la colonna di conferma (§12,
punto aperto).
- leggiScore(db, sessioneId): legge la tabella score ritipata come
Punteggio, con l'ultimo calcolo per tipo+elemento esplicito nella
query (MAX(id)), non l'ordine naturale delle righe — salvaScore non
sovrascrive di proposito (la storia degli score si tiene, discende
dal congelamento della §6).
- documentata la seconda divergenza dall'oracolo, mai scritta finora:
la Fitness Age esclude gli assi insufficienti, l'oracolo li include
comunque. Comportamento giusto, ma cambia il numero (25,0 contro
34,8 sullo stesso profilo parziale).
- nuovo test che prova che i pesi di due model_version diverse restano
separati (pesiDi filtra su model_version, non li fonde).
Ogni fix verificato in TDD (test rosso prima, verde dopo) e ri-rotto a
mano per confermare che discrimina davvero (vedi report).
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01XhLbMQ1q7wHwJSykgXRwQF
Task 6 - la prova sul caso reale documentato dal cliente (dati sintetici,
nessuna persona reale). Il test smontava un difetto nel task 5: RisultatoSessione
esponeva fitnessAge come Punteggio invece che number|null (come lo produce
calcolaFitnessAge in cascata.ts), quindi un fitnessAge insufficiente non era mai
`null`. Corretto in motore/index.ts, con fitnessAgeCopertura a fianco per non
perdere l'informazione che salvaScore scrive in `score`.
Task 5: applicaCurva smista sulla curva dichiarata in registro_test (non
scritta nel codice); calcolaSessione aggrega le misure attive per
sotto-dominio (media quando piu' test contribuiscono allo stesso
sotto-dominio) e usa cascata.ts coi pesi letti da pesi (pesiDi) per i
sette assi, i tre macro-score e la Fitness Age; salvaScore congela il
risultato in score, con valore a null quando lo stato e' insufficiente.
Corretto anche un refuso nel test del brief ('un test disattivato non
entra nel calcolo'): disattivava q_ore_sonno, ma quella voce sta nel
sotto-dominio questionario_sonno (peso 0.20 su Recupero & Sistema
Nervoso, sempre sotto COPERTURA_MINIMA=0.4 finche' hrv/pressione/hrr non
hanno una voce nel registro), quindi l'asse restava insufficiente prima
e dopo e il JSON risultava identico (verificato: il test falliva con le
due stringhe uguali). Corretto usando q_attivita, l'unica voce del
sotto-dominio questionario_lifestyle che pesa 1.00 su Stile di Vita &
Sonno: disattivarla fa cadere la copertura da 1.00 a 0 e lo stato passa
da ok a insufficiente, una differenza vera.
Bug in aggrega(): la soglia veniva confrontata con la copertura gia'
arrotondata a due decimali, quindi 0.396 (< 0.40) passava per 'ok' perche'
arrotondava a 0.40. Confronto ora sulla copertura grezza; l'arrotondamento
resta solo sul valore esposto. Generalizzata arrotonda1 in curve.ts a un
numero qualsiasi di decimali (bit-exact, banker's rounding) e riusata qui a
due decimali, invece di tenere una seconda logica di arrotondamento nel
motore.
Sposta arrotonda1 (round-half-to-even come Python) da test-fisici.ts a
curve.ts, esportata, cosi' entrambi i moduli condividono la stessa funzione
invece di due copie che sui pareggi potrebbero divergere.
Nel farlo, la versione precedente (moltiplica per 10, tolleranza 1e-9 sul
pareggio) si e' rivelata sbagliata su un caso reale: 86.35 non e' un
pareggio nel double che lo rappresenta (vale 86.34999999999999431...,
Python arrotonda a 86.3 senza ambiguita'), ma 86.35*10 arrotonda ESATTAMENTE
a 863.5 in virgola mobile, un pareggio fasullo creato dalla moltiplicazione.
La versione naive dava 86.4. Sostituita con un confronto esatto: scompone il
double in mantissa/esponente (bit IEEE 754) e confronta con aritmetica
razionale su BigInt, senza mai passare per una moltiplicazione che possa
introdurre o cancellare un pareggio.
Aggiunti in motore-curve.test.ts i casi che dimostrano il pareggio vero
(86.25 -> 86.2, 86.75 -> 86.8) e quello fasullo (86.35 -> 86.3, non 86.4:
blocca la regressione appena descritta).
Adriano