01
Ipotesi.
Il sistema legge il tuo contesto e propone una direzione di lavoro: cosa testare, da quale angolo, contro cosa confrontare.
Inizia col tuo dominio
Porta un dominio, un dato, una decisione: il primo ciclo dice cosa regge.
Input
Contesto
Sample di dati
Movimento / intento
Combo + ciclo
Output
Ipotesi
Attacco
Verdetto
Prossima azione
Usalo quando devi orientarti in un dominio dove i segnali sembrano promettenti ma non sai ancora cosa regge: una serie di mercato da confrontare fuori finestra, un claim di ricerca da verificare contro le fonti, un'anomalia nei log da distinguere dal rumore, un segnale biologico da trasformare in ipotesi controllabile. Il primo ciclo produce una lettura operativa: cosa osservare, contro cosa testarlo, quale passo fare dopo.
Cosa ricevi dal primo ciclo
Il ciclo in quattro atti.
Quattro passaggi separati, ognuno con un suo output. Il risultato finale è una decisione operativa visibile: dove ha senso continuare, dove conviene fermarsi.
02
Attacco.
L'ipotesi viene messa alla prova da un polo separato che cerca dove non regge. Solo ciò che sopravvive all'attacco passa avanti.
03
Verdetto.
Il ciclo dichiara cosa regge, cosa cade, cosa va riprovato. Non spinge avanti tutto. Quando il segnale non c'è, lo dice.
04
Prossima azione.
Continuare, correggere la domanda, chiedere dati migliori, archiviare, o fermarsi. Una decisione operativa esplicita su cui agire.
Anche un no serve.
Se il dominio non ha dati, domanda o attrito sufficiente, il primo risultato è fermarsi prima di spendere. Meglio un no veloce che un ciclo senza terreno.
Qualità operative
Cosa rende un Lab diverso da un report.
Un Lab conserva il lavoro fra un ciclo e il successivo: tiene memoria di cosa ha retto, cosa è caduto, quali controlli sono serviti e quale strumento va costruito dopo.
Memoria del campo.
Ogni ciclo lascia tracce leggibili: ipotesi, baseline, controlli, verdict e prossima azione. Il ciclo seguente parte da lì.
Verifica separata.
La parte che propone una direzione non è la stessa che cerca dove cade. Questo riduce l'effetto conferma.
Adattamento progressivo.
Quando una pista non regge, il Lab registra il motivo e riformula dati, finestra, baseline o criterio di lettura.
Strumenti riusabili.
Se una verifica richiede codice, schema o procedura, il Lab la salva come parte del dominio invece di lasciarla in una risposta isolata.
Lab manager · in arrivo
DOMUS — l'assistente che gestisce il tuo Lab.
Il Lab è autonomo. DOMUS è la voce con cui dialoga: dalla dashboard chiede di girare un ciclo, carica file, salva discussioni, propone affinamenti, collega nuove fonti dati. Un assistente consapevole sul tuo dominio che monitora e impara cycle dopo cycle.
Esegue.
Lancia cicli on-demand dalla UI, applica i refinement, riavvia su una nuova ipotesi quando lo chiedi.
Affina.
Aggiunge funzioni e fonti dati al tuo Lab. Adatta il seed, aggiorna gli observable, propone nuovi assiomi quando il dominio lo chiede.
Conosce il dominio.
Ricorda ogni discussione, ogni file caricato, ogni decisione presa. Il dominio diventa una memoria viva su cui DOMUS opera.
Risponde.
Spiega cosa è successo nell'ultimo ciclo, cosa serve nel prossimo, come leggere un finding. Linguaggio del dominio, non gergo del lab.
Il motore (LLM provider chain · memoria del campo · pipeline ciclo) è già attivo. La UI con upload file e discussioni salvate è in arrivo. Chi entra in Pro o Lab Custom ha accesso prioritario quando DOMUS viene rilasciato.
Meta-lab
Dal dominio al Lab riusabile.
Il Meta-lab serve a trasformare una richiesta iniziale in una configurazione installabile: quali dati leggere, quali controlli usare, quali cicli avviare e come mostrare lo stato a chi deve decidere.
01
Legge il contesto.
Raccoglie dominio, dati disponibili, vincoli e decisione da prendere. Da qui distingue cosa può diventare ciclo e cosa resta fuori campo.
02
Definisce i controlli.
Stabilisce baseline, null, finestre, criteri di caduta e segnali da osservare prima di far girare il Lab.
03
Prepara la dashboard.
Sceglie le tab utili al dominio: campo, grafo, report, prodotti, stato operativo, dati freschi e prossime azioni.
04
Produce un template.
Quando la forma regge, la configurazione diventa un template riusabile per altri domini con problemi simili.
Il risultato è una struttura di lavoro attiva.
Un Lab maturo sa quando girare, quali fonti consultare, quali errori ricordare e come spiegare il proprio stato. Questo rende trasferibile il metodo senza confondere domini diversi.
Per chi ha senso
Quattro tipi di ingresso che funzionano.
Non serve un sistema completo. Serve qualcosa che il ciclo possa mordere — un dato, un processo, un'osservazione, un'ipotesi.
Dati o archivio.
Hai una serie storica, un dataset, un archivio testuale, log operativi. Vuoi capire se nel materiale c'è una struttura da inseguire o solo rumore.
Processo da capire.
Hai un processo decisionale ricorrente — incident, scelte di prodotto, routing operativo. Vuoi che il ciclo proponga una regola candidata su come si comporta davvero.
Mercato o prodotto da osservare.
Stai osservando un mercato, una nicchia, una linea di prodotto. Cerchi se c'è un regime, un cambio, un confine che il ciclo riesce a isolare contro il null shuffle.
Ipotesi da testare.
Hai un'intuizione, una formula, un claim non ancora strutturato. Il ciclo lo riformula, lo attacca, e ti dice se sopravvive a falsificazione strutturale.
Offerte
Quattro livelli di impegno.
Una regola semplice: parti piccolo, aumenta quando il dominio mostra terreno. Il primo ciclo orienta; Spark e Pro accompagnano la lettura e la maturazione; Custom porta il Lab nel tuo ambiente quando serve continuità.
Free Cycle
Primo ciclo gratis
Orientamento
prima lettura
- Mandi: contesto + sample (non sensibile) + ipotesi o domanda
- Ricevi: 1 ciclo controllato sul tuo materiale
- Output: ipotesi · attacco · verdetto · prossima azione
- Tempo: 24-72h
Spark
Ciclo letto insieme
Decisione assistita
su valutazione dopo la prima lettura
- Tutto del Free Cycle
- Report tecnico esteso (falsifier flags, bicono, gate strutturali)
- Advisory call 30 min: leggiamo il ciclo insieme
- Capisci se vale passare a Pro o Custom
Pro
5 cicli sul tuo dominio
Maturazione multi-ciclo
su valutazione se il campo regge
- 5 cicli iterativi che leggono cosa il precedente ha falsificato
- Vedi se il campo cresce o si raffredda
- REDESIGN auto-applicato fra cicli
- Advisory call 1h alla fine
- Report comparato: cosa cristallizza, cosa va in archivio
Lab Custom
Sistema nel tuo ambiente
Sistema proprio
su progetto dopo fit tecnico
- Sistema installato sul tuo VPS o cloud (se la fit tecnica regge)
- Configurato sul tuo dominio: assiomi, observable, seed, pipeline
- Cicli continui sul tuo materiale, senza dipendenza dal nostro lab
- Onboarding tecnico + 1 mese di supporto
- Hai codice, dati, finding e registro
Prima si legge il dominio e si valuta il terreno operativo. Il seed del Lab è open-source: chi vuole può installare e configurare in autonomia; chi preferisce essere accompagnato parte da un primo ciclo guidato.
Domande
Cinque domande frequenti.
Che dati posso mandare nel primo ciclo?
Un sample non sensibile è sufficiente. Bastano formato, dimensione e periodo, oppure una descrizione strutturata. Non mandare dati privati nel primo messaggio: se servono, verranno richiesti dopo aver letto il contesto.
Il risultato del ciclo sarà pubblico?
No. Free, Spark e Pro girano sul lab condiviso, ma dati e report restano privati salvo accordo esplicito. Sul lab pubblico compaiono solo cicli su materiale autorizzato o sintetizzato.
Cosa succede se il ciclo dice NO_DELTA o pre-discovery?
È il risultato più frequente, ed è utile. Significa che il dominio non ha mostrato struttura sopra la baseline, oppure che serve un'altra angolazione. Viene riportato cosa è stato testato, perché è caduto, e cosa potrebbe valere la pena cambiare. Una decisione informata vale più di una scoperta forzata.
Serve installare qualcosa per il primo ciclo?
No. Free, Spark e Pro girano sul lab condiviso. L'installazione su VPS o cloud è solo per Lab Custom, e ha senso quando il dominio ha già mostrato terreno e serve un sistema acceso in continuo.
Quando ha senso passare da Free a Spark/Pro?
Quando il primo ciclo restituisce CRYSTALLIZE o un PRE-DISCOVERY interessante con direzione di refinement chiara. Spark serve a leggere quel ciclo insieme; Pro a vedere se il campo cresce su 5 iterazioni. Se il primo ciclo è NO_DELTA, di solito conviene cambiare domanda prima di spendere oltre.
Inizia
Manda il dominio.
Bastano dominio, dato disponibile, decisione da prendere. Viene letto con attenzione. Se c'è terreno per un ciclo onesto, arriva una risposta con cosa il sistema proverebbe a falsificare. Se non è il momento giusto, viene detto subito.
Per chi vuole verificare il metodo
Sotto la traccia c'è un kernel formale: regola D-ND (f(x)=1+1/x, M=[[1,1],[1,0]], det=−1, punto fisso φ), 15 assiomi e 6 fatti, falsificazione strutturale come gate. Architettura del lab, codice e paper sono pubblici.