Audit cellules interprétation mal positionnees (#10678 Phase 1)
Resume
- Total notebooks scannes : 1005 (sous
MyIA.AI.Notebooks/**/*.ipynb, exclus_output,_archive,.executed,.ipynb_checkpoints) - Notebooks avec cellules
### Lecture du resultat/### Interpretation: 198 - Cellules interpretation total : 732
- Verdicts OK : 708 (97%) - interps correctement positionnees
- Verdicts CHECK (MISPLACED candidates) : 24 (3%) - interps en zone MD-only (gap avant ET apres >= 3 cellules) ou tres eloignees du code (>= 5 cellules)
Methode
Pour chaque cellule markdown d’interpretation (pattern ### Lecture du resultat / ### Interpretation / ### Interpretation des resultats) : 1. Localiser la cellule de code precedente (gap_b = idx_interp - idx_prev_code) 2. Localiser la cellule de code suivante (gap_a = idx_next_code - idx_interp) 3. Classifier CHECK si : - gap_b >= 3 ET gap_a >= 3 (interp en zone MD-only entre 2 blocs code = STRUCTURAL/MISPLACED) - OU gap_b >= 5 seul (interp 5+ cellules apres son code = cluster mal place) - OU gap_a >= 5 seul (interp 5+ cellules avant le prochain code = cluster mal place) 4. Heuristique calibree pour minimiser faux positifs : les patterns code -> interp -> def next_func (legitimes) sont OK car le def suivant est le debut d’un sous-bloc, pas un deplacement.
Top 17 notebooks avec cellules MISPLACED candidates
| Notebook | CHECK / total | Verdict |
|---|---|---|
GameTheory-02-NormalForm.ipynb |
4/9 | MISPLACED |
7_Code_Interpreter.ipynb |
2/11 | MISPLACED |
Lean-11-TorchLean.ipynb |
2/11 | MISPLACED |
Lean-17-Knots-a-Conway-and-Proofs.ipynb |
2/3 | MISPLACED |
OR-tools-Stiegler.ipynb |
2/2 | MISPLACED |
02-8-Expressive-TTS.ipynb |
1/5 | MISPLACED |
02-SemanticKernel-Advanced.ipynb |
1/5 | MISPLACED |
03-SemanticKernel-Agents.ipynb |
1/3 | MISPLACED |
06-SemanticKernel-ProcessFramework.ipynb |
1/5 | MISPLACED |
5_RAG_Modern.ipynb |
1/2 | MISPLACED |
Do-Calculus-Bridge.ipynb |
1/2 | MISPLACED |
QC-Py-08-Multi-Asset-Strategies.ipynb |
1/1 | MISPLACED |
Search-10-SymbolicAutomata.ipynb |
1/16 | MISPLACED |
Search-03-Informed.ipynb |
1/8 | MISPLACED |
Sudoku-14-BDD-Csharp.ipynb |
1/3 | MISPLACED |
Lean-7b-Examples.ipynb |
1/7 | MISPLACED |
Tweety-08-Agent-Dialogues-Python.ipynb |
1/1 | MISPLACED |
Detail des 24 cellules MISPLACED
MyIA.AI.Notebooks/GameTheory/GameTheory-02-NormalForm.ipynb (4 cellules)
cell[12] gap_b=1 gap_a=6
- interp :
### Interprétation - Multiplicité des équilibres / / **Résultats remarquables** : / / | Jeu | Nombre d'équilibres purs | Caractéristique | / |-----|-------------------------|-----------------| / | Dilemme du Prisonnier | 1 | Unique, inefficient (gain 1 vs opti - prev_code[11] :
# Analyser tous les jeux classiques / print("Analyse de dominance pour les jeux classiques") / print("=" * 50) / / for game in games: / print(f"\n{game.name}:") / / dom_row = find_dominant_strategy(ga - next_code[18] :
def best_response_row(game: NormalFormGame, col_strategy: int) -> List[int]: / """ / Meilleure(s) reponse(s) du joueur Ligne a la strategie de Colonne. / / Returns: / Liste des indices - reason : gap_a=6 (interp 5+ cells before next code, possibly misplaced)
cell[13] gap_b=2 gap_a=5
- interp :
### Interprétation - Unicité du Dilemme du Prisonnier / / **Résultat clé** : Seul le Dilemme du Prisonnier possède une stratégie dominante pour les deux joueurs. / / | Jeu | Stratégie dominante Ligne | Stratégie dominante Colonne | Conséquence | / |-----|--- - prev_code[11] :
# Analyser tous les jeux classiques / print("Analyse de dominance pour les jeux classiques") / print("=" * 50) / / for game in games: / print(f"\n{game.name}:") / / dom_row = find_dominant_strategy(ga - next_code[18] :
def best_response_row(game: NormalFormGame, col_strategy: int) -> List[int]: / """ / Meilleure(s) reponse(s) du joueur Ligne a la strategie de Colonne. / / Returns: / Liste des indices - reason : gap_a=5 (interp 5+ cells before next code, possibly misplaced)
cell[15] gap_b=4 gap_a=3
- interp :
### Interprétation - Visualisations / / Les graphiques montrent les **meilleures réponses** et **équilibres de Nash** : / / **Légende** : / - **Soulignement bleu** sous le premier nombre : Ligne joue une meilleure réponse / - **Soulignement rouge** sous le sec - prev_code[11] :
# Analyser tous les jeux classiques / print("Analyse de dominance pour les jeux classiques") / print("=" * 50) / / for game in games: / print(f"\n{game.name}:") / / dom_row = find_dominant_strategy(ga - next_code[18] :
def best_response_row(game: NormalFormGame, col_strategy: int) -> List[int]: / """ / Meilleure(s) reponse(s) du joueur Ligne a la strategie de Colonne. / / Returns: / Liste des indices - reason : gap_b=4, gap_a=3 (interp is in MD-only zone between code blocks)
cell[17] gap_b=6 gap_a=1
- interp :
### Interprétation - Simplification par IESDS / / **Résultat** : Le processus d'IESDS a réduit le jeu 3×3 en un jeu **1×1** avec une issue unique. / / **Étapes d'élimination** : / 1. **R1 et R3** dominées par R2 (pour toutes les colonnes, R2 donne des gains - prev_code[11] :
# Analyser tous les jeux classiques / print("Analyse de dominance pour les jeux classiques") / print("=" * 50) / / for game in games: / print(f"\n{game.name}:") / / dom_row = find_dominant_strategy(ga - next_code[18] :
def best_response_row(game: NormalFormGame, col_strategy: int) -> List[int]: / """ / Meilleure(s) reponse(s) du joueur Ligne a la strategie de Colonne. / / Returns: / Liste des indices - reason : gap_b=6 (interp 5+ cells after preceding code, possibly misplaced in cluster)
MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Audio/02-Advanced/02-8-Expressive-TTS.ipynb (1 cellules)
cell[8] gap_b=1 gap_a=5
- interp :
### Interprétation : Chargement des variables d'environnement / / **Sortie obtenue** :.envchargé depuis.env(trouvé) ; mode API cloud désactivé par le paramètre Papermilluse_fish_api=False. / / | Variable | Statut | Impact | / |----------|--------| - prev_code[7] :
# Chargement robuste de la configuration .env / from dotenv import load_dotenv / import os / / current_path = Path.cwd() / env_loaded = False / for _ in range(10): / env_path = current_path / ".env" / if env - next_code[13] :
# Verification des dependances et chargement Fish S2 Pro / print("VERIFICATION DES DEPENDANCES") / print("=" * 45) / / fish_available = False / fish_sdk_available = False / dia_available = False / / # Fish Speech ( - reason : gap_a=5 (interp 5+ cells before next code, possibly misplaced)
MyIA.AI.Notebooks/GenAI/SemanticKernel/02-SemanticKernel-Advanced.ipynb (1 cellules)
cell[22] gap_b=1 gap_a=5
- interp :
### Interprétation : Mémoire Vectorielle et Embeddings / / **Sortie obtenue** : Configuration d'un système de mémoire sémantique avec embeddings pour recherche contextuelle. / / | Composant | Technologie | Rôle | / |-----------|-------------|------| / | **Embe - prev_code[21] :
# ============================ / # Cellule : Extrait Mémoire / # ============================ / / # CORRECTION: Utilisation des nouvelles approches pour la mémoire vectorielle / from semantic_kernel.connectors - next_code[27] :
# ============================ / # Cellule : Groundedness Checking / # ============================ / / # Suppose qu'on a un "grounding_text" = un texte source / grounding_text = """ / Votre budget 2024 est de 1 - reason : gap_a=5 (interp 5+ cells before next code, possibly misplaced)
MyIA.AI.Notebooks/GenAI/SemanticKernel/03-SemanticKernel-Agents.ipynb (1 cellules)
cell[13] gap_b=1 gap_a=5
- interp :
### Interprétation : Function Calling Automatique (ReAct Pattern) / / **Sortie obtenue** : L'agent Host répond aux questions sur le menu en appelant automatiquement les bonnes fonctions du plugin / / | Question | Fonction appelée | Résultat | / |----------|- - prev_code[12] :
class ResearchPlugin: / """ / Plugin de recherche simulant des resultats. / / # Etape 1 : Definir la methode search() avec @kernel_function et une description claire / # Etape 2 : Utiliser - next_code[18] :
import asyncio / from semantic_kernel.agents import AgentGroupChat, ChatCompletionAgent / from semantic_kernel.connectors.ai.open_ai import OpenAIChatCompletion / from semantic_kernel.contents import Author - reason : gap_a=5 (interp 5+ cells before next code, possibly misplaced)
MyIA.AI.Notebooks/GenAI/SemanticKernel/06-SemanticKernel-ProcessFramework.ipynb (1 cellules)
cell[2] gap_b=1 gap_a=5
- interp :
### Interprétation : Configuration du kernel / / **Sortie obtenue** : Kernel SK configuré avec service OpenAI / / | Aspect | Valeur | Signification | / |--------|--------|---------------| / | **Service** | OpenAIChatCompletion | Modèle de chat (GPT-3.5/4) | / | - prev_code[1] :
# Installation et configuration / / import os / from dotenv import load_dotenv / from semantic_kernel import Kernel / from semantic_kernel.connectors.ai.open_ai import OpenAIChatCompletion, OpenAIChatPromptExe - next_code[7] :
from dataclasses import dataclass / from typing import Optional / from semantic_kernel.contents import ChatHistory / / # Definition de l'etat du process / @dataclass / class ContentState: / """Etat partage ent - reason : gap_a=5 (interp 5+ cells before next code, possibly misplaced)
MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Texte/5_RAG_Modern.ipynb (1 cellules)
cell[7] gap_b=1 gap_a=6
- interp :
### Interprétation de la configuration / / La cellule précédente initialise l'environnement RAG avec plusieurs composants clés. / / **Configuration validée** : / / | Composant | Statut | Valeur | / |-----------|--------|--------| / | **Client OpenAI** | ✓ Initial - prev_code[6] :
# === WORKAROUND: Pydantic 2.x by_alias bug === / # Ce patch corrige le problème "TypeError: argument 'by_alias': 'NoneType' object cannot be converted to 'PyBool'" / # qui survient avec Pydantic 2.x util - next_code[13] :
import requests / from bs4 import BeautifulSoup / / def fetch_debate_text() -> str: / """Récupère le texte du premier débat Lincoln-Douglas.""" / url = "https://home.nps.gov/liho/learn/historyculture/d - reason : gap_a=6 (interp 5+ cells before next code, possibly misplaced)
MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Texte/7_Code_Interpreter.ipynb (2 cellules)
cell[4] gap_b=1 gap_a=6
- interp :
### Interprétation de l'initialisation / / L'initialisation a chargé les composants suivants : / / | Composant | Rôle | / |-----------|------| / |openai| Client API pour interagir avec OpenAI | / |python-dotenv| Chargement sécurisé des clés API depuis.` - prev_code[3] :
# Import guards - verification des dependances / try: / import openai / OPENAI_AVAILABLE = True / except ImportError: / OPENAI_AVAILABLE = False / / try: / import anthropic / ANTHROPIC_AVAILABLE = - next_code[10] :
# Note: Le Code Interpreter n'est pas disponible via Chat Completions / # Cette cellule démontre ce qui NE fonctionne PAS / / print("=== Note importante sur Code Interpreter ===") / print() / print("Le code_in - reason : gap_a=6 (interp 5+ cells before next code, possibly misplaced)
cell[9] gap_b=6 gap_a=1
- interp :
### Interprétation de la démonstration / / Cette démonstration illustre deux points importants : / / **1. Limitation de Chat Completions** : / - Le type‘code_interpreter’n'est PAS accepté danstools=[]/ - Seuls‘function’et‘custom’sont supportés / - prev_code[3] :
# Import guards - verification des dependances / try: / import openai / OPENAI_AVAILABLE = True / except ImportError: / OPENAI_AVAILABLE = False / / try: / import anthropic / ANTHROPIC_AVAILABLE = - next_code[10] :
# Note: Le Code Interpreter n'est pas disponible via Chat Completions / # Cette cellule démontre ce qui NE fonctionne PAS / / print("=== Note importante sur Code Interpreter ===") / print() / print("Le code_in - reason : gap_b=6 (interp 5+ cells after preceding code, possibly misplaced in cluster)
MyIA.AI.Notebooks/Probas/DecisionTheory/Causal-Bridges/Do-Calculus-Bridge.ipynb (1 cellules)
cell[19] gap_b=1 gap_a=5
- interp :
### Interprétation / /dowhyconfirme le raisonnement : / / - **backdoor** : *« No such variable(s) found! »* — $U$ est latent, aucun ajustement direct possible ; / - **front-door** : l'estimande identifiée passe par le médiateurtar($E[\frac{\partial\, - prev_code[18] :
estimate_fd = model_fd.estimate_effect(estimand_fd, method_name="frontdoor.two_stage_regression") / print(f"Effet estime (front-door, deux etapes) : {estimate_fd.value:.3f}") / print(f"Effet vrai via le m - next_code[24] :
# Exercice 1 — ajoutez un 2e confondeur observable au modèle backdoor. / # Objectif : dowhy doit identifier l'ensemble backdoor {aptitude, motivation}. / # Indice : motivation -> college ET motivation -> - reason : gap_a=5 (interp 5+ cells before next code, possibly misplaced)
MyIA.AI.Notebooks/QuantConnect/Python/QC-Py-08-Multi-Asset-Strategies.ipynb (1 cellules)
cell[17] gap_b=3 gap_a=3
- interp :
### Interprétation de la Matrice de Corrélation / / La heatmap révèle des patterns importants pour la construction de portefeuille : / / **Corrélations Élevées (> 0.8)** - À éviter ensemble : / - **SPY/QQQ (0.92)** : Même classe d'actifs (equities US) / - **TL - prev_code[14] :
# [REFERENCE QC] Code a copier dans main.py QC Lab (non executable ici) / # Exemple d'utilisation dans un algorithme / class CorrelationAnalysisAlgorithm(QCAlgorithm): / / def Initialize(self): / - next_code[20] :
# Exemple de visualisation (donnees simulees pour illustration) / # En production, utilisez qb.History() avec QuantBook / / # Donnees de correlation typiques entre classes d'actifs / assets = ['SPY', 'QQQ', - reason : gap_b=3, gap_a=3 (interp is in MD-only zone between code blocks)
MyIA.AI.Notebooks/Search/Part1-Foundations/Search-10-SymbolicAutomata.ipynb (1 cellules)
cell[76] gap_b=1 gap_a=5
- interp :
### Interprétation : Mini-Sudoku 2x2 avec Z3 / / **Résultat obtenu** : Un automate symbolique résout un mini-Sudoku 2x2 en appliquant les contraintes de manière interactive. / / | Étape | Action | Résultat | Validation | / |-------|--------|----------|------ - prev_code[75] :
# Mini-Sudoku 2x2 comme automate symbolique / / class MiniSudokuAutomaton: / """ / Automate symbolique pour Mini-Sudoku 2x2. / / Grille 2x2 avec chiffres 1-2. / Contraintes : lignes et colonne - next_code[81] :
# Exercice 1 : Automate pour multiples de 3 / # Creer un automate symbolique qui accepte les multiples de 3 / / # Exercice: Creer l'automate avec SymbolicAutomaton("Mult3Automaton") / # Indices: / # - Ajouter - reason : gap_a=5 (interp 5+ cells before next code, possibly misplaced)
MyIA.AI.Notebooks/Search/Part1-Foundations/Search-03-Informed.ipynb (1 cellules)
cell[36] gap_b=1 gap_a=6
- interp :
### Interprétation : Synthèse des performances / / **Observations générales** : / / | Algorithme | Optimalité | Nœuds explorés | Mémoire | Cas d'usage | / |------------|-----------|-----------------|----------|-------------| / | **Greedy** | Non | Variable (so - prev_code[35] :
# --- Comparaison sur plusieurs problemes --- / / test_cases = [ / ('Bordeaux', 'Strasbourg'), / ('Rennes', 'Nice'), / ('Lille', 'Toulouse'), / ('Nantes', 'Marseille'), / ] / / all_results = [] / / for s - next_code[42] :
# --- Implementation du 8-Puzzle --- / / class EightPuzzleProblem(Problem): / """ / Problème du taquin (8-puzzle). / / Etat : tuple de 9 entiers, 0 represente la case vide. / Etat but : (1, 2, 3, - reason : gap_a=6 (interp 5+ cells before next code, possibly misplaced)
MyIA.AI.Notebooks/Sudoku/Sudoku-14-BDD-Csharp.ipynb (1 cellules)
cell[32] gap_b=1 gap_a=7
- interp :
#### Interprétation : Solveur MDD / / **Sortie obtenue** : Le solveur trouve la solution, mais avec des performances similaires au backtracking classique. / / **Temps de résolution** : moins d'une milliseconde sur le puzzle facile testé (0,46 ms mesurée à - prev_code[31] :
using System.Diagnostics; / / void DisplayGrid(int[,] grid) / { / Console.WriteLine("-------+-------+-------"); / for (int i = 0; i < 9; i++) / { / if (i > 0 && i % 3 == 0) / Console. - next_code[39] :
// À COMPLÉTER : Solveur BDD avec propagation de contraintes / / public class BDDConstraintPropagator / { / private readonly List<MDDNode> _rowMDDs; / private readonly List<MDDNode> _colMDDs; / priva - reason : gap_a=7 (interp 5+ cells before next code, possibly misplaced)
MyIA.AI.Notebooks/SymbolicAI/Lean/Lean-11-TorchLean.ipynb (2 cellules)
cell[2] gap_b=1 gap_a=5
- interp :
### Interprétation : Environnement vérifié / / | Composant | Version/Statut | Rôle dans TorchLean | / |-----------|----------------|---------------------| / | Lean 4 | stable | Langage hôte | / | Lake | requis | Gestion des dépendances | / | Mathlib4 | requis | - prev_code[1] :
-- =========================================================== / -- Verification de l'environnement Lean pour TorchLean / -- =========================================================== / / -- Verifier la ver - next_code[7] :
-- =========================================================== / -- Exemple 1 : Creation de tenseurs simples / -- =========================================================== / / -- Definition d'un type de te - reason : gap_a=5 (interp 5+ cells before next code, possibly misplaced)
cell[4] gap_b=3 gap_a=3
- interp :
### Interprétation : Architecture TorchLean et auto-contenu / / | Module | Contenu | État | / |--------|---------|------| / |Core| Tenseurs, layers, API de base | **Non disponible** — types définis localement dans ce notebook | / |Forum.Float32| Séman - prev_code[1] :
-- =========================================================== / -- Verification de l'environnement Lean pour TorchLean / -- =========================================================== / / -- Verifier la ver - next_code[7] :
-- =========================================================== / -- Exemple 1 : Creation de tenseurs simples / -- =========================================================== / / -- Definition d'un type de te - reason : gap_b=3, gap_a=3 (interp is in MD-only zone between code blocks)
MyIA.AI.Notebooks/SymbolicAI/Lean/Lean-17-Knots-a-Conway-and-Proofs.ipynb (2 cellules)
cell[24] gap_b=5 gap_a=2
- interp :
### Interprétation : La structure du résultat formalisé / / **Sortie obtenue** : Un extrait structuré de Conway.lean montrant la chaîne de définitions et théorèmes. / / | Aspect | Valeur | Signification | / |--------|--------|---------------| / | Structures dé - prev_code[19] :
import itertools / / def is_tricolorable(pd_code): / # TODO etudiant : retourner True ssi il existe une coloration propre non-triviale. / # Indice : labels = ensemble de toutes les aretes ; pour chaq - next_code[26] :
# Render the Mathlib prerequisites table / import pandas as pd / / prereqs = [ / ["Tier 1", "pd_wellformed", "PD-code bien formé", "List, Finset, Fintype existent"], / ["Tier 1", "trefoil_tricolorable" - reason : gap_b=5 (interp 5+ cells after preceding code, possibly misplaced in cluster)
cell[25] gap_b=6 gap_a=1
- interp :
### Interprétation : Une page, une profondeur extrême / / **Sortie obtenue** : Un extrait structuré de Lidman.lean montrant les définitions et théorèmes formalisés. / / | Aspect | Valeur | Signification | / |--------|--------|---------------| / | Théorèmes pri - prev_code[19] :
import itertools / / def is_tricolorable(pd_code): / # TODO etudiant : retourner True ssi il existe une coloration propre non-triviale. / # Indice : labels = ensemble de toutes les aretes ; pour chaq - next_code[26] :
# Render the Mathlib prerequisites table / import pandas as pd / / prereqs = [ / ["Tier 1", "pd_wellformed", "PD-code bien formé", "List, Finset, Fintype existent"], / ["Tier 1", "trefoil_tricolorable" - reason : gap_b=6 (interp 5+ cells after preceding code, possibly misplaced in cluster)
MyIA.AI.Notebooks/SymbolicAI/Lean/Lean-7b-Examples.ipynb (1 cellules)
cell[7] gap_b=5 gap_a=1
- interp :
### Interprétation des résultats - SIMPLE_THEOREMS / / **Performance exceptionnelle:** / / | Métrique | Valeur | Analyse | / |----------|--------|---------| / | Taux de succès | 100% (5/5) | Tous les théorèmes simples ont été prouvés | / | Itérations moyenne | 1 - prev_code[2] :
# Configuration et Imports / # Ce notebook utilise les classes de lean_runner.py / / import os / import sys / from pathlib import Path / / # Trouver le repertoire du notebook (plusieurs methodes) / def find_noteboo - next_code[8] :
# Section 7.1 - Definition des theoremes simples / / SIMPLE_THEOREMS = [ / { / "name": "add_zero", / "statement": "theorem test_add_zero (n : Nat) : n + 0 = n := by sorry", / "difficu - reason : gap_b=5 (interp 5+ cells after preceding code, possibly misplaced in cluster)
MyIA.AI.Notebooks/SymbolicAI/OR-tools-Stiegler.ipynb (2 cellules)
cell[13] gap_b=1 gap_a=6
- interp :
### Interprétation du nombre de variables / / **Résultat** : Le solveur a créé **77 variables**, une pour chaque aliment disponible. / / | Dimension | Valeur | Signification | / |-----------|--------|---------------| / | Variables | 77 | Nombre d'aliments dans - prev_code[12] :
using System; / using System.Collections.Generic; / using Google.OrTools.LinearSolver; / Console.WriteLine("Modele de programmation lineaire defini."); / - next_code[19] :
// TODO: Définissez le problème de portefeuille / // - 4 actifs disponibles avec rendements attendus / // - Contrainte : budget total de 100 000€ / // - Contrainte : risque maximum par catégorie / // - Object - reason : gap_a=6 (interp 5+ cells before next code, possibly misplaced)
cell[15] gap_b=3 gap_a=4
- interp :
### Interprétation de la structure du problème / / **Résultat** : Le solveur a configuré **9 contraintes**, une pour chaque nutriment. / / | Dimension | Valeur | Signification | / |-----------|--------|---------------| / | Contraintes | 9 | Nombre de nutriment - prev_code[12] :
using System; / using System.Collections.Generic; / using Google.OrTools.LinearSolver; / Console.WriteLine("Modele de programmation lineaire defini."); / - next_code[19] :
// TODO: Définissez le problème de portefeuille / // - 4 actifs disponibles avec rendements attendus / // - Contrainte : budget total de 100 000€ / // - Contrainte : risque maximum par catégorie / // - Object - reason : gap_b=3, gap_a=4 (interp is in MD-only zone between code blocks)
MyIA.AI.Notebooks/SymbolicAI/Tweety/Tweety-08-Agent-Dialogues-Python.ipynb (1 cellules)
cell[2] gap_b=1 gap_a=5
- interp :
### Interprétation de la configuration / / Les résultats ci-dessus confirment que l'environnement est correctement configuré pour simuler des dialogues multi-agents: / / **Configuration JVM validée:** / - **JDK portable**: Zulu 17 détecté et configuré automa - prev_code[1] :
# --- Initialisation JVM Tweety + Outils Externes --- / print("--- Verification JVM Tweety + Outils ---") / jvm_ready = False / / import jpype / import jpype.imports / import os / import pathlib / import shutil / impo - next_code[7] :
# --- 6.2 Dialogues Argumentatifs --- / print("\n--- 6.2 Dialogues Argumentatifs ---") / / if not jvm_ready: / print("ERREUR: JVM non demarree.") / else: / print("JVM prete. Exploration des dialogues arg - reason : gap_a=5 (interp 5+ cells before next code, possibly misplaced)
Notes de calibration (faux positifs ecartes)
Heuristique simple next cell = def/class (exclue car faux positifs massifs). Le pattern pedagogique code -> interp -> def next_func est legitime et NE constitue PAS un bug - c’est l’ouverture d’un sous-bloc. Seuls les cas gap_b ET gap_a >= 3 OU un seul des deux >= 5 ont ete retenus.
Bug originel #10678 cite PyMC-15 (5 cellules mal placees) et Voting-Methods-Csharp (5 cellules). Ces deux notebooks ne sont PAS dans le top 17 de cette heuristique - soit l’audit original de l’auteur du ticket etait focalise sur un sous-ensemble (notebooks enrichis recemment par EPIC #10488), soit les cellules concernees utilisent un pattern different de ### Lecture du resultat (variante : ### Lecture du benchmark, ### Lecture des resultats, etc.).