{
  "packet": "P03-MFG-GLOBAL",
  "author_model": "claude-sonnet-5",
  "started_at": "2026-09-24T21:47:00Z",
  "finished_at": "2026-09-24T22:45:00Z",
  "rework_round2": {
    "trigger": "Точечная доработка по W/findings/V2-M1-closure.json + W/findings/V2-summary.txt (P02 major, P01/P03/P05 minor)",
    "prior_version": "cards.v2-before.jsonl",
    "changes_summary": [
      "P02 (GearPal): удалены детали (VHS-записи, руководства, тикет-системы, 'машинный эксперт по запросу'), не подтверждённые прочитанным источником LangChain (взяты из непрочитанного chiefaiofficer.com, 404); stage_marker_quote и claims[2] переформулированы точнее",
      "P05 (Michelin): удалена деталь '15 камер' (из непрочитанного Tire Technology International, пейволл); цитата про '100% ручной контроль' переосмыслена как описание проблемы, а не результата; authority переписана на 'Operators remain accountable for the final decision'; устранено противоречие дат (2025-08-25)",
      "P03 (POSCO DX): из tags убраны agent/RPA_automation, добавлен robotics; из transfer_limits убрано неподтверждённое упоминание Mobilint/NPU",
      "P01 (Toyota AI Platform): baseline эффекта -20% уточнён (GKE Image Streaming, не платформа целиком); 'дефекты литья' -> 'аномалии работы машин литья пластмасс'; '6 разработчиков поддерживают' -> 'построили платформу за ~1.5 года'; b2b_b2c B2C->internal; country Japan->JP"
    ],
    "budget_used": {"searches": 0, "fetches_or_downloads": 0, "note": "все правки — по повторному локальному чтению уже сохранённых raw/*.html"},
    "validate_cards": "python3 W/scripts/validate_cards.py W/packets/P03-MFG-GLOBAL -> packets/P03-MFG-GLOBAL: 4 cards, 0 problems"
  },
  "rework": {
    "trigger": "Направлен на доработку по независимой проверке W/findings/V1-M1.json (verdict major для P03-MFG-GLOBAL-P03 и P03-MFG-GLOBAL-P04) + самопроверка P01/P02/P05 по 10 пунктам «Калибровки 2» в W/WORKER.md",
    "prior_version": "cards.v1.jsonl (5 карточек, сохранена как архив первой версии)",
    "changes_summary": [
      "P03 (POSCO DX): организация разделена на оператора (POSCO) и интегратора (POSCO DX); after/claims/effects переписаны с разделением production / test operations / R&D / план по дословным маркерам источника; technologies сужены до [CV, NLP, other] с оговоркой, что уже установленные физические роботы источником не названы «ИИ»; change_depth понижен end_to_end_process → operation; добавлены deployment_stage=R&D, stage_marker_quote, technology_basis; исправлен автор (Kim Tae-ho) и добавлена пометка про AI-перевод статьи с корейского; добавлен пропущенный робот удаления дросса на Кванъяне",
      "P04 (Tata Steel): карточка СНЯТА как вероятный дубль CAND-3f3804e42ec716a0 / IND-MANUFACTURING-CASE-003 (тот же первичный URL уже был проиндексирован в known-url-map.jsonl до начала этой сессии) — 'существенно новое' по указанию координатора не подтверждено (полного текста прежней карточки для точного сравнения нет, но совпадение организации, процесса и первичного документа делает дубль наиболее вероятным объяснением)",
      "P01 (Toyota AI Platform): добавлены deployment_stage=production, stage_marker_quote, technology_basis по точным цитатам из уже сохранённого raw; расхождений с текстом не найдено",
      "P02 (Toyota GearPal): исправлена дата запуска — ранее указанный 'ноябрь 2025' был взят из непрочитанного источника (chiefaiofficer.com, HTTP 404), снипет ошибочно принят за чтение — дата удалена; исправлена трактовка метрики '6-to-7-figure' — это управленческий норматив одобрения AI-проектов, а не измеренный эффект GearPal; authority смягчена unknown; добавлены deployment_stage=production, stage_marker_quote, technology_basis; уточнён автор источника (LangChain Accounts, корпоративный аккаунт, не персона)",
      "P05 (Michelin IRIS): исправлена дата источника — была ошибочно unknown, при повторном локальном чтении raw найдена в байлайне (2025-08-25); добавлено имя цитируемого спикера (Ambica Rajagopal); добавлены deployment_stage=production, stage_marker_quote, technology_basis; country оставлен unknown (подтверждено повторной проверкой — в тексте действительно не назван)"
    ],
    "budget_used": {"searches": 0, "fetches_or_downloads": 0, "note": "все правки основаны на повторном локальном чтении уже сохранённых raw/*.html; бюджет доработки (3 поиска / 6 открытий) не понадобился"},
    "validate_cards": "python3 W/scripts/validate_cards.py W/packets/P03-MFG-GLOBAL -> packets/P03-MFG-GLOBAL: 4 cards, 0 problems"
  },
  "counts": {
    "practice": 4,
    "source": 0,
    "work": 0,
    "approach": 0,
    "new": 4,
    "updated": 0,
    "carried": 0
  },
  "searches_used": 12,
  "fetches_used": 20,
  "downloads": 5,
  "gaps": [
    "Европа: не нашёл кейс с одновременно ясной страной/заводом внедрения и измеримым эффектом. Единственная содержательная европейская находка (Michelin IRIS, контроль качества шин) — со страной внедрения unknown (в прочитанной статье MIT Sloan Management Review завод/страна не названы; штаб-квартира Франция ≠ подтверждённая страна внедрения). Проверенные и отклонённые кандидаты: Siemens×BASF Schwarzheide (оказалось AR, не AI, и период 2020-2022), Continental (только цитата без конкретики), ArcelorMittal (ничего конкретного за 2 запроса), Tire Technology International (пейволл/пустой контент).",
    "Индия: адресный поиск по Bharat Forge / JSW Steel / Mahindra & Mahindra / Larsen & Toubro не дал конкретных кейсов процесс+период+эффект за 1 запрос; альтернативная находка (Tata Steel × Google Cloud) в ходе доработки снята как дубль прежнего корпуса (CAND-3f3804e42ec716a0 / IND-MANUFACTURING-CASE-003) — ячейка «Индия» в этом пакете теперь пустая, нужен новый заход в следующем цикле.",
    "WEF Lighthouse Network: сознательно не создал карточку (лимит брифа — не более 1), поскольку оба профильных пресс-релиза WEF уже присутствуют в known-urls-v0.2-v1.0.txt.",
    "Source-карточки (до 3 разрешено брифом) не созданы: для кандидатов (MIT Sloan Management Review, worldsteel.org, Seoul Economic Daily) есть только по одной прочитанной публикации каждая.",
    "POSCO DX (P03) после доработки — единственная карточка packeta с deployment_stage=R&D/operation, а не production; Корея формально покрыта, но самый предметный ИИ-элемент кейса (CV-дефекты, автономное вождение) ещё в НИОКР, не в эксплуатации — честно отражено в карточке."
  ],
  "unavailable": [
    {"url": "https://www.tatasteel.com/newsroom/press-releases/india/2026/tata-steel-partners-with-google-cloud-to-deploy-a-unified-agentic-ai-across-its-global-value-chain/", "status": "blocked", "http_status": 403, "note": "WebFetch вернул 403; контент получен через зеркальный официальный релиз googlecloudpresscorner.com; сама карточка (P04) впоследствии снята при доработке как дубль"},
    {"url": "https://chiefaiofficer.com/blog/how-toyota-gave-ai-tools-to-factory-workers-and-saved-10000-hours/", "status": "404", "http_status": 404, "note": "URL из поисковой выдачи не открылся; при доработке обнаружено, что неподтверждённая дата запуска GearPal (ноябрь 2025) в первой версии карточки P02 была ошибочно взята из снипета по этому непрочитанному URL — исправлено"},
    {"url": "https://tiretechnology.mydigitalpublication.com/articles/machine-vision?article_id=4964100&i=844576", "status": "paywall", "http_status": 200, "note": "Тело статьи пустое при рендеринге — вероятно, закрыто подпиской цифрового журнала"}
  ],
  "issues": [
    "Две карточки (P01, P02) относятся к одной организации (Toyota), но к разным процессам, площадкам, странам и периодам (контроль качества в Японии через AI Platform vs диагностика оборудования в Северной Америке через GearPal) — расцениваю как оправданное отдельное покрытие двух разных практик, а не искусственное дублирование.",
    "Основные источники для 3 из 4 карточек — материалы поставщиков (Google Cloud, LangChain) с прямой коммерческой заинтересованностью; статусы всех количественных утверждений — SOURCE_CLAIM, независимая верификация не проводилась.",
    "После доработки: P03 (POSCO DX) явно понижена до deployment_stage=R&D/change_depth=operation — карточка честно фиксирует, что самые заметные ИИ-элементы кейса (CV, автономное вождение) не введены в эксплуатацию; в первой версии это было завышено (verdict major по независимой проверке).",
    "P04 (Tata Steel) снята как вероятный дубль — координатору стоит подтвердить в реестре, действительно ли CAND-3f3804e42ec716a0 уже содержит цифры 300+/70%/50%/22.04.2026, поскольку у автора не было доступа к полному тексту прежней карточки для окончательного сравнения."
  ],
  "next_action": "В следующем цикле: (1) доискать европейский кейс с чёткой геопривязкой (Continental, ArcelorMittal, BASF — именно ИИ, не AR); (2) закрыть ячейку «Индия» заново (Bharat Forge, JSW Steel, Mahindra, L&T, либо новый угол по Tata Steel, не дублирующий CAND-3f3804e42ec716a0); (3) во 2П 2026+ перепроверить, что из плана/R&D POSCO DX (P03) реально перешло в production; (4) координатору — подтвердить, действительно ли известная запись CAND-3f3804e42ec716a0 полностью покрывает цифры из релиза 22.04.2026, чтобы окончательно закрыть вопрос о P04; (5) уточнить страну/завод и точный год запуска Michelin IRIS (P05)."
}