{
 "packet_id": "E4A-OTHER-03",
 "executor": "claude-sonnet subagent",
 "finished_at": "2026-09-23T00:00:00Z",
 "status": "submitted",
 "entities": [
  {
   "entity_id": "CAND-d46aee21fd4b4f43",
   "label_ru": "Wealthsimple — Миграция кода финансовых операций на новую модель Financial Activity Model с помощью ИИ-ассистента Cursor",
   "evidence_level": "C",
   "level_basis_ru": "Открыт только один источник — инженерный блог компании (engineering.wealthsimple.com), самоотчёт штатного разработчика (Marina Samuel), опубликован 2025-11-11. Независимого источника другого происхождения не найдено: WebSearch исчерпан в рамках сессии до начала проверки этого пакета (лимит 200/200 запросов на сессию), secondary_url отсутствует, прямые попытки открыть независимые источники по другим кандидатам пакета не дали результата по техническим причинам (см. packet_notes_ru). Единственный источник — корпоративный самоотчёт без контрольной группы и статистики, поэтому уровень C, не B.",
   "outcome": "mixed",
   "outcome_basis_ru": "Цель по источнику — ускорить миграцию кода финансовых операций (переводы, платежи) на новую модель Financial Activity Model (FAM) с помощью Cursor. Метрика — календарное время миграции одного типа операции. База сравнения — ручная миграция внутренних переводов заняла 1,5–2 месяца. Период — по состоянию на дату публикации 2025-11-11, проект продолжающийся (не завершён). Критерий — собственный, команды Wealthsimple. Источник сообщает, что последующие ИИ-ассистированные миграции (перевод по e-transfer, расходные операции) заняли «несколько дней», но это сравнение разнородных задач: первая миграция была ручной и служила источником шаблона, последующие — по уже готовым шаблонам на основе документированной методологии. Само же качество и надёжность результата потребовали трёхуровневого код-ревью (разработчик, ИИ-бот, второй человек) и остаётся, по признанию автора, ответственностью разработчика, а не ИИ. Разнонаправленность (сильное ускорение по времени против неизменной потребности в полном человеческом контроле качества и неоднородности сравниваемых задач) соответствует критерию mixed, а не success.",
   "primary_category": "process_restructuring",
   "extra_labels": [],
   "metrics": [
    {
     "name_ru": "Время ручной миграции (внутренние переводы)",
     "value": "1,5–2",
     "unit": "месяца",
     "period": "до внедрения практики с Cursor, точная дата не указана в источнике",
     "baseline": "—",
     "source_url": "https://engineering.wealthsimple.com/a-journey-to-ai-powered-migrations"
    },
    {
     "name_ru": "Время ИИ-ассистированных миграций по шаблону (e-transfer, расходные операции)",
     "value": "несколько дней (точное число дней в источнике не приведено)",
     "unit": "дни (оценочно)",
     "period": "после отработки методологии, до 2025-11-11",
     "baseline": "1,5–2 месяца ручной миграции",
     "source_url": "https://engineering.wealthsimple.com/a-journey-to-ai-powered-migrations"
    }
   ],
   "claims": [
    {
     "claim_ru": "Wealthsimple использует ИИ-ассистент Cursor в режиме агента для миграции кода финансовых операций на модель Financial Activity Model; последующие миграции по шаблону занимают дни вместо 1,5–2 месяцев при ручной миграции.",
     "status": "SOURCE_CLAIM",
     "what_verified": "observed_result",
     "evidence": [
      {
       "url": "https://engineering.wealthsimple.com/a-journey-to-ai-powered-migrations",
       "title": "A journey to AI-powered migrations",
       "publisher": "Wealthsimple Engineering",
       "published": "2025-11-11",
       "origin": "company",
       "quote_original": "Developer is responsible for its reliability",
       "quote_ru": "Ответственность за надёжность [сгенерированного кода] несёт разработчик"
      }
     ]
    },
    {
     "claim_ru": "Итоговый процесс требует трёхуровневого ревью: разработчик, ИИ-бот ревью, второй человек — то есть полная автоматизация контроля качества не достигнута.",
     "status": "SOURCE_CLAIM",
     "what_verified": "implementation_fact",
     "evidence": [
      {
       "url": "https://engineering.wealthsimple.com/a-journey-to-ai-powered-migrations",
       "title": "A journey to AI-powered migrations",
       "publisher": "Wealthsimple Engineering",
       "published": "2025-11-11",
       "origin": "company",
       "quote_original": "three-tier code review required (developer, AI bot, second human)",
       "quote_ru": "требуется трёхуровневое ревью кода (разработчик, ИИ-бот, второй человек)"
      }
     ]
    }
   ],
   "arithmetic": [],
   "counter_evidence_ru": "Не найдено — независимых опровержений или последующих публикаций с иной оценкой этого конкретного проекта не обнаружено (поиск ограничен исчерпанием WebSearch).",
   "alternative_explanations_ru": "Ускорение могло быть достигнуто не только за счёт ИИ, а за счёт того, что вторая и последующие миграции происходили по уже готовому, отработанному шаблону (эффект обучения команды и повторного использования кода), независимо от инструмента.",
   "human_role_ru": "Разработчики формулируют шаблоны, проверяют и тестируют сгенерированный код в staging и production; отдельный ИИ-бот и второй человек участвуют в ревью. ИИ генерирует код по шаблону, не принимает финальных решений по сложной бизнес-логике и граничным случаям.",
   "timeline_ru": "До внедрения практики — ручная миграция ~1,5–2 месяца. Далее — первая ИИ-ассистированная миграция (валютная конвертация) как основа для шаблонов. Затем — миграции по шаблону за несколько дней. Публикация — 2025-11-11, проект не завершён.",
   "limitations_ru": "Самоотчёт команды без контрольной группы и статистики; сравнение неоднородных задач; ранний продолжающийся проект (не показано завершение всей миграции); инженерный процесс разработки, а не операционная модель компании в целом; точное число дней не названо.",
   "counted_in_120_proposed": false,
   "reason_ru": "Уровень доказательности C (только корпоративный самоотчёт, независимое подтверждение не найдено) и исход mixed — по методике в 120 засчитываются только A/B с установленным исходом.",
   "sources_opened": [
    "https://engineering.wealthsimple.com/a-journey-to-ai-powered-migrations"
   ],
   "unreachable": []
  },
  {
   "entity_id": "CAND-dd29089d487e4bc1",
   "label_ru": "Deloitte Australia (заказчик DEWR) — Независимый обзор ИТ-системы автоматизации штрафов в системе соцвыплат, составленный с применением LLM",
   "evidence_level": "C",
   "level_basis_ru": "Открыт один источник — статья отраслевого делового издания CFO Dive (независимое СМИ, не корпоративный самоотчёт Deloitte и не пресс-релиз DEWR), автор Alexei Alexis, опубликована 2025-10-21. Это самостоятельная журналистская публикация с конкретными цифрами (сумма возврата), а не пересказ пресс-релиза. Однако второй источник другого происхождения (например, прямое заявление DEWR, отчёт Deloitte, публикация другого СМИ, вскрывшего историю) не открывался — WebSearch исчерпан, а прямые попытки открыть другие вероятные адреса (The Guardian, AI Incident Database) либо заблокированы инструментом, либо не совпали с темой. По букве методики B требует подтверждения ключевого исхода источником другого происхождения — этого подтверждения я не открывал, поэтому присваиваю C, а не B, при том что сам открытый источник не является корпоративным самоотчётом.",
   "outcome": "mixed",
   "outcome_basis_ru": "Цель/предмет — независимый обзор ИТ-системы автоматизации штрафов (Targeted Compliance Framework) в системе соцвыплат Австралии, подготовленный Deloitte с использованием LLM. Метрика — факт ошибок и денежный возврат. По источнику: в отчёте обнаружены выдуманная цитата из решения федерального суда и несуществующие ссылки на академические работы; Deloitte вернула DEWR A$97 тыс. (≈US$63 тыс.) из контракта на A$440 тыс. — то есть менее четверти суммы контракта. При этом DEWR указал, что «существо» обзора осталось в силе после исправлений (пересмотренная версия отчёта опубликована). Разнонаправленность — часть работы (фактологическая точность, ссылки) провалилась и потребовала частичного возврата денег, а основные выводы обзора сохранены — соответствует критерию mixed.",
   "primary_category": "adjacent_automation",
   "extra_labels": [
    "ai_enabled"
   ],
   "metrics": [
    {
     "name_ru": "Сумма возврата DEWR",
     "value": "97 000 / ≈63 000",
     "unit": "A$ / US$",
     "period": "объявлено к 2025-10-21",
     "baseline": "—",
     "source_url": "https://www.cfodive.com/news/deloitte-refunds-60k-report-ai-errors-australian-government-accounting/803321/"
    },
    {
     "name_ru": "Сумма исходного контракта",
     "value": "440 000",
     "unit": "A$",
     "period": "—",
     "baseline": "—",
     "source_url": "https://www.cfodive.com/news/deloitte-refunds-60k-report-ai-errors-australian-government-accounting/803321/"
    }
   ],
   "claims": [
    {
     "claim_ru": "Deloitte вернула DEWR A$97 тыс. после того, как в отчёте об автоматизации штрафов в системе соцвыплат нашли ошибки, связанные с использованием ИИ (выдуманная судебная цитата, несуществующие академические ссылки).",
     "status": "VERIFIED",
     "what_verified": "number_in_report",
     "evidence": [
      {
       "url": "https://www.cfodive.com/news/deloitte-refunds-60k-report-ai-errors-australian-government-accounting/803321/",
       "title": "Deloitte refunds $60K report AI errors Australian government accounting",
       "publisher": "CFO Dive",
       "published": "2025-10-21",
       "origin": "independent",
       "quote_original": "Accounting firms need to not only train staff on how to use AI effectively, but they must also train them on ethical use and maintaining quality control",
       "quote_ru": "Аудиторским фирмам нужно не только обучать сотрудников эффективному использованию ИИ, но и обучать их этичному использованию и поддержанию контроля качества"
      }
     ]
    },
    {
     "claim_ru": "Название конкретной LLM (например, Azure OpenAI GPT-4o), использованной при подготовке отчёта, не указано в открытом тексте CFO Dive.",
     "status": "UNKNOWN",
     "what_verified": "none",
     "evidence": [
      {
       "url": "https://www.cfodive.com/news/deloitte-refunds-60k-report-ai-errors-australian-government-accounting/803321/",
       "title": "Deloitte refunds $60K report AI errors Australian government accounting",
       "publisher": "CFO Dive",
       "published": "2025-10-21",
       "origin": "independent",
       "quote_original": "",
       "quote_ru": "В прочитанном тексте статьи название модели ИИ не встречается"
      }
     ]
    }
   ],
   "arithmetic": [
    {
     "expr": "97000 / 440000",
     "result": "≈22% (менее четверти суммы контракта)",
     "matches_source": true
    }
   ],
   "counter_evidence_ru": "DEWR отметил, что «существо» обзора осталось в силе после пересмотра — то есть не весь отчёт был признан несостоятельным, только его фактологическая часть.",
   "alternative_explanations_ru": "Ошибки могли возникнуть не только из-за самой модели, но из-за недостаточной проверки/ревью со стороны сотрудников Deloitte перед сдачей отчёта заказчику — на это указывает цитируемый комментарий стороннего эксперта (Jack Castonguay) о необходимости обучения контролю качества.",
   "human_role_ru": "Люди (сотрудники Deloitte) готовили и должны были проверять отчёт перед сдачей; по факту проверка не выявила галлюцинации ИИ до публикации; DEWR как заказчик инициировал возврат средств.",
   "timeline_ru": "Контракт на A$440 тыс.; отчёт с ошибками сдан и раскритикован (дата не открыта мной); пересмотренная версия отчёта опубликована; статья CFO Dive о частичном возврате A$97 тыс. — 2025-10-21. Публикацию за июль 2025 года как источник этой статьи я не открывал и не подтверждаю.",
   "limitations_ru": "Это один отчёт одной практики Deloitte в одной стране, не системный сбой всей компании; возврат назван неполным (менее 1/4 контракта); название ИИ-инструмента в открытом тексте не подтверждено; второй независимый источник не открывался.",
   "counted_in_120_proposed": false,
   "reason_ru": "Уровень доказательности C (подтверждения результата вторым источником другого происхождения не открывал) — по методике в 120 засчитываются только A/B.",
   "sources_opened": [
    "https://www.cfodive.com/news/deloitte-refunds-60k-report-ai-errors-australian-government-accounting/803321/"
   ],
   "unreachable": [
    "https://incidentdatabase.ai/cite/826/ (открылась не та карточка инцидента — Character.ai, не Deloitte/DEWR)"
   ]
  },
  {
   "entity_id": "CAND-026f41c3d2fe58c1",
   "label_ru": "DHL Group / DHL Supply Chain — Назначение слотов, звонки водителям о статусе перевозки и приоритетная координация склада через голосовые и e-mail AI-агенты.",
   "evidence_level": "D",
   "level_basis_ru": "Первоисточник (пресс-релиз group.dhl.com) не удалось открыть: WebFetch дважды завершился таймаутом (60 c), прямой curl из Bash вернул сетевую ошибку без ответа сервера (exit 92, HTTP_STATUS 000). Страница кейса на сайте партнёра HappyRobot (happyrobot.ai/customers/dhl) вернула HTTP 404. Независимый источник не открывался. Таким образом первоисточник недоступен мне в этой сессии — по протоколу это уровень D, а не C: содержательные утверждения из input.json (member.metric_claim) остаются непроверенным SOURCE_CLAIM предыдущего этапа, не VERIFIED.",
   "outcome": "unknown",
   "outcome_basis_ru": "Я не смог открыть ни один источник по этому кандидату, поэтому не могу установить исход относительно конкретной цели/метрики/базы/периода. Формулировка из input.json («target hundreds of thousands of emails and millions of voice minutes annually») по своей структуре — целевой показатель развёртывания («target»), то есть прогноз/план охвата, а не измеренный достигнутый результат; прогноз ≠ результат по методике. Отсутствие у меня доступа к первоисточнику не считается доказательством неуспеха.",
   "primary_category": "agentic_process",
   "extra_labels": [],
   "metrics": [],
   "claims": [
    {
     "claim_ru": "DHL Group/DHL Supply Chain развернули голосовые и e-mail ИИ-агенты (партнёр HappyRobot) для назначения слотов, звонков водителям и приоритетной координации склада; текущие развёртывания нацелены на сотни тысяч писем и миллионы голосовых минут в год.",
     "status": "UNKNOWN",
     "what_verified": "none",
     "evidence": [
      {
       "url": "https://group.dhl.com/en/media-relations/press-releases/2025/dhl-boosts-operational-efficiency-and-customer-communications-with-happyrobots-ai-agents.html",
       "title": "(не открыт мной — заголовок и содержание не подтверждены)",
       "publisher": "DHL Group",
       "published": "2025 (точная дата не подтверждена мной)",
       "origin": "company",
       "quote_original": "",
       "quote_ru": "Страница не открылась (таймаут WebFetch, сетевая ошибка curl); содержание взято из карточки предыдущего этапа (SOURCE_CLAIM), мной не проверено"
      }
     ]
    }
   ],
   "arithmetic": [],
   "counter_evidence_ru": "Не проверялось — первоисточник недоступен.",
   "alternative_explanations_ru": "Не применимо без доступа к первоисточнику.",
   "human_role_ru": "По непроверенной карточке предыдущего этапа: люди обрабатывают исключения, на которые ИИ-агент переводит взаимодействие; эту роль я не подтвердил самостоятельно.",
   "timeline_ru": "По непроверенной карточке предыдущего этапа: развёртывания с 2025 года, точные даты и границы каждого сценария использования не раскрыты; мной не подтверждено.",
   "limitations_ru": "Первоисточник недоступен мне технически (таймауты WebFetch, ошибка сети при прямом curl); резервная страница кейса на сайте партнёра вернула 404; независимый источник не открывался; все количественные утверждения остаются непроверенным пересказом предыдущего этапа.",
   "counted_in_120_proposed": false,
   "reason_ru": "Уровень D (первоисточник недоступен, исход не установлен мной) — не удовлетворяет условию зачёта A/B с установленным исходом.",
   "sources_opened": [],
   "unreachable": [
    "https://group.dhl.com/en/media-relations/press-releases/2025/dhl-boosts-operational-efficiency-and-customer-communications-with-happyrobots-ai-agents.html (WebFetch: timeout 60s, дважды; прямой curl: сетевая ошибка, exit 92, HTTP 000)",
    "https://www.happyrobot.ai/customers/dhl (HTTP 404 Not Found)"
   ]
  },
  {
   "entity_id": "CAND-02b0cf5fd43ff948",
   "label_ru": "Octopus Energy (с Kraken) — Ответы на рутинные клиентские письма (продление тарифа, даты платежей, данные аккаунта)",
   "evidence_level": "C",
   "level_basis_ru": "Открыт один источник — пресс-релиз самой компании Octopus Energy (octopus.energy/press), опубликован 2026-07-07. Это корпоративный самоотчёт: методика сравнения CSAT (как отбирались «сопоставимые» ответы человека, размер выборки, статистическая значимость) не раскрыта. Независимого подтверждения (СМИ, регулятор, сторонний аудит) не найдено — WebSearch исчерпан для сессии. Уровень C.",
   "outcome": "success",
   "outcome_basis_ru": "Цель — ответы ИИ-ассистента Arlo на рутинные клиентские письма (продление тарифа, даты платежей, данные аккаунта). Метрика — CSAT (customer satisfaction). База — CSAT сопоставимых ответов человека 72%. Период — трёхмесячный триал, точные даты не указаны, пресс-релиз 2026-07-07. Критерий — собственный, компании. По источнику Arlo получил CSAT 76% против 72% у сопоставимых ответов человека, обработав около 8 000 писем в неделю (4% всех писем клиентов в Великобритании). Это заявленный положительный результат по единственной раскрытой метрике; экономических показателей (стоимость обработки, время, влияние на штат) источник не приводит, поэтому success относится узко к CSAT, не к экономике в целом.",
   "primary_category": "ai_enabled",
   "extra_labels": [],
   "metrics": [
    {
     "name_ru": "Объём писем, обработанных Arlo",
     "value": "≈8000",
     "unit": "писем/неделя",
     "period": "трёхмесячный триал, даты не указаны, пресс-релиз 2026-07-07",
     "baseline": "—",
     "source_url": "https://octopus.energy/press/more-news-press-releases/octopus-energy-s-ai-trial-wins-customer-approval/"
    },
    {
     "name_ru": "Доля от всех писем клиентов Великобритании",
     "value": "4",
     "unit": "%",
     "period": "то же",
     "baseline": "—",
     "source_url": "https://octopus.energy/press/more-news-press-releases/octopus-energy-s-ai-trial-wins-customer-approval/"
    },
    {
     "name_ru": "CSAT ответов Arlo",
     "value": "76",
     "unit": "%",
     "period": "то же",
     "baseline": "72% у сопоставимых ответов человека",
     "source_url": "https://octopus.energy/press/more-news-press-releases/octopus-energy-s-ai-trial-wins-customer-approval/"
    }
   ],
   "claims": [
    {
     "claim_ru": "ИИ-ассистент Arlo отвечает на рутинные клиентские письма в рамках строгих ограничений и не обрабатывает уязвимых клиентов, чувствительные случаи или сложные жалобы; клиент может в любой момент запросить человека.",
     "status": "VERIFIED",
     "what_verified": "implementation_fact",
     "evidence": [
      {
       "url": "https://octopus.energy/press/more-news-press-releases/octopus-energy-s-ai-trial-wins-customer-approval/",
       "title": "Octopus Energy's AI trial wins customer approval",
       "publisher": "Octopus Energy",
       "published": "2026-07-07",
       "origin": "company",
       "quote_original": "Arlo only deals with routine enquiries and works within strict guardrails",
       "quote_ru": "Arlo занимается только рутинными запросами и работает в строгих рамках ограничений"
      }
     ]
    },
    {
     "claim_ru": "CSAT ответов Arlo (76%) выше CSAT сопоставимых ответов человека (72%) в трёхмесячном триале.",
     "status": "SOURCE_CLAIM",
     "what_verified": "observed_result",
     "evidence": [
      {
       "url": "https://octopus.energy/press/more-news-press-releases/octopus-energy-s-ai-trial-wins-customer-approval/",
       "title": "Octopus Energy's AI trial wins customer approval",
       "publisher": "Octopus Energy",
       "published": "2026-07-07",
       "origin": "company",
       "quote_original": "",
       "quote_ru": "Итоговые проценты (76% против 72%) приведены в пресс-релизе; точная методология подсчёта CSAT и состав выборки \"сопоставимых\" ответов человека не раскрыты"
      }
     ]
    }
   ],
   "arithmetic": [
    {
     "expr": "76% - 72%",
     "result": "4 процентных пункта разницы CSAT",
     "matches_source": true
    }
   ],
   "counter_evidence_ru": "Не найдено — независимой оценки триала Arlo не обнаружено.",
   "alternative_explanations_ru": "Разница CSAT в 4 п.п. может объясняться иным составом (простотой) вопросов, направляемых ИИ, а не человеку, а не собственно качеством ИИ-ответов — методология отбора «сопоставимых» ответов человека не раскрыта.",
   "human_role_ru": "Человек остаётся доступен по запросу клиента на любом этапе; ИИ ограничен рутинными, не чувствительными запросами.",
   "timeline_ru": "Трёхмесячный триал (точные календарные даты не указаны), пресс-релиз о результатах — 2026-07-07.",
   "limitations_ru": "Пресс-релиз компании, метод сравнения CSAT не раскрыт; охват 4% писем, только рутинные запросы; агентность ограничена ролью ассистента для ответов на письма; экономических метрик (затраты, время, штат) нет.",
   "counted_in_120_proposed": false,
   "reason_ru": "Уровень доказательности C (только корпоративный самоотчёт, независимое подтверждение не найдено) — по методике в 120 засчитываются только A/B.",
   "sources_opened": [
    "https://octopus.energy/press/more-news-press-releases/octopus-energy-s-ai-trial-wins-customer-approval/"
   ],
   "unreachable": []
  },
  {
   "entity_id": "CAND-0b0c540d90e17fa9",
   "label_ru": "Edo State public schools (Нигерия), World Bank / Stanford — Внеклассные занятия английским с ИИ-репетитором Microsoft Copilot под руководством учителя",
   "evidence_level": "C",
   "level_basis_ru": "Открыт один источник — карточка рабочего документа World Bank Policy Research Working Paper 11125 на RePEc/IDEAS (ideas.repec.org), зеркало официальной публикации World Bank. Это не корпоративный самоотчёт вендора (Microsoft), а научная публикация исследователей World Bank — происхождение ближе к «научному», а не к «компании». Однако методика требует для уровня B подтверждения ключевого исхода ВТОРЫМ источником другого происхождения; такой второй источник (независимая рецензия, повторный анализ, публикация в журнале, отдельное освещение) я не открывал — попытки открыть страницу документа на worldbank.org вернули только навигационные элементы без содержания, а альтернативный URL — 404. Полный текст рабочего документа (PDF) также не открывался, читалась только аннотация на зеркале RePEc. Поэтому присваиваю C с пояснением: по происхождению это сильнее типичного корпоративного самоотчёта, но по факту открытых источников — только один документ без независимого подтверждения результата.",
   "outcome": "success",
   "outcome_basis_ru": "Цель — повышение учебных результатов по английскому языку у нигерийских школьников через внеклассные занятия с ИИ-репетитором (Microsoft Copilot на GPT-4) под руководством учителя. Метрика — эффект в стандартных отклонениях (SD) по итоговому тестированию. База — контрольная группа в рандомизированном контролируемом исследовании (RCT). Период — шесть недель, 2024-06 – 2024-07 (по input.json). Критерий — исследовательский, World Bank/Stanford. По аннотации: совокупный эффект +0,31 SD, по английскому языку (основной исход) +0,23 SD; эффект сильнее у девочек и учеников с более высокой исходной успеваемостью. Заявлена оценка cost-effectiveness, эквивалентная 1,5–2 годам обучения «business-as-usual», но точный размер выборки (800 студентов, 9 школ) и это число cost-effectiveness — не найдены буквально в открытом тексте аннотации, только предположительно взяты из сниппета на предыдущем этапе; я их не подтверждаю как VERIFIED.",
   "primary_category": "process_restructuring",
   "extra_labels": [
    "research_experiment_or_simulation"
   ],
   "metrics": [
    {
     "name_ru": "Эффект на совокупный итоговый тест",
     "value": "0,31",
     "unit": "SD",
     "period": "6 недель, 2024-06 – 2024-07",
     "baseline": "контрольная группа RCT",
     "source_url": "https://ideas.repec.org/p/wbk/wbrwps/11125.html"
    },
    {
     "name_ru": "Эффект на тест по английскому языку",
     "value": "0,23",
     "unit": "SD",
     "period": "то же",
     "baseline": "контрольная группа RCT",
     "source_url": "https://ideas.repec.org/p/wbk/wbrwps/11125.html"
    }
   ],
   "claims": [
    {
     "claim_ru": "RCT с использованием Microsoft Copilot (на основе GPT-4) в качестве виртуального репетитора для внеклассных занятий английским языком в старших классах средней школы Нигерии дал эффект +0,31 SD по совокупному тесту и +0,23 SD по английскому языку за шесть недель.",
     "status": "VERIFIED",
     "what_verified": "number_in_report",
     "evidence": [
      {
       "url": "https://ideas.repec.org/p/wbk/wbrwps/11125.html",
       "title": "Policy Research Working Paper Series 11125 — Generative AI and learning outcomes (рабочее название по аннотации)",
       "publisher": "World Bank (через RePEc/IDEAS)",
       "published": "2025",
       "origin": "academic",
       "quote_original": "learning gains, equating to 1.5 to 2 years of \"business-as-usual\" schooling",
       "quote_ru": "прирост в обучении, эквивалентный 1,5–2 годам обучения в «обычном режиме»"
      }
     ]
    },
    {
     "claim_ru": "Размер выборки — 800 студентов из 9 школ.",
     "status": "UNKNOWN",
     "what_verified": "none",
     "evidence": [
      {
       "url": "https://ideas.repec.org/p/wbk/wbrwps/11125.html",
       "title": "Policy Research Working Paper Series 11125",
       "publisher": "World Bank (через RePEc/IDEAS)",
       "published": "2025",
       "origin": "academic",
       "quote_original": "",
       "quote_ru": "В прочитанной аннотации размер выборки и число школ не указаны буквально; попытки открыть страницу документа World Bank для проверки не дали содержания (пустая навигационная страница) или вернули 404"
      }
     ]
    }
   ],
   "arithmetic": [],
   "counter_evidence_ru": "Не найдено в открытых мной материалах; полный текст с разделом ограничений не читался.",
   "alternative_explanations_ru": "Эффект может частично объясняться не самим ИИ-репетитором, а дополнительным внеклассным учебным временем и структурированным вниманием учителя в рамках программы, а не собственно качеством ИИ-контента; в аннотации это не разбирается.",
   "human_role_ru": "Copilot выступает виртуальным репетитором «в руках учителя» — учитель организует и ведёт занятия; роль учителя в предотвращении неправильного использования и мотивации учеников не детализирована в открытой аннотации.",
   "timeline_ru": "RCT — 2024-06 – 2024-07 (шесть недель), рабочий документ выпущен в серии 2025 года (номер 11125).",
   "limitations_ru": "Исследовательский пилот RCT, не рутинная эксплуатация; полный текст не открывался, читалась только аннотация; краткий срок (6 недель); размер выборки 800 студентов и 9 школ, а также точная оценка cost-effectiveness «1,5–2 года» — не подтверждены буквально прочитанной аннотацией и требуют проверки по полному тексту; независимое подтверждение результата вторым источником не найдено.",
   "counted_in_120_proposed": false,
   "reason_ru": "Уровень доказательности C по факту (только один открытый источник, независимое подтверждение результата вторым источником другого происхождения не найдено), несмотря на сильную методологию RCT и научное происхождение источника — по методике в 120 засчитываются только A/B.",
   "sources_opened": [
    "https://ideas.repec.org/p/wbk/wbrwps/11125.html"
   ],
   "unreachable": [
    "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/wbrwps11125 (открылась только навигация/cookie-баннер, без содержания)",
    "https://www.worldbank.org/en/programs/mind-behavior-and-development/publication/from-chalkboards-to-chatbots (HTTP 404 Not Found)"
   ]
  },
  {
   "entity_id": "CAND-0f1d5cbad8dec409",
   "label_ru": "UK Government Digital Service (GOV.UK Chat) — Ответы на вопросы граждан по государственным услугам на основе опубликованного контента GOV.UK",
   "evidence_level": "C",
   "level_basis_ru": "Открыт один источник — официальный блог Government Digital Service (insidegovuk.blog.gov.uk), опубликован 2026-03-16. Это самоотчёт эксплуатирующей организации (государственного органа) о собственном сервисе: наборы данных оценки не публикуются, методология независимой SME-оценки не раскрыта в деталях. Независимого подтверждения (внешний аудит, СМИ, парламентский комитет) не найдено — WebSearch исчерпан. Уровень C.",
   "outcome": "success",
   "outcome_basis_ru": "Цель — точность ответов GOV.UK Chat на вопросы граждан по государственным услугам (налоги, пособия, визы) на основе опубликованного контента GOV.UK. Метрика — доля точных ответов, по оценке экспертов предмета и автоматических инструментов. База — 76% точности на ранней версии. Период — два публичных пилота за 18 месяцев, свыше 10 000 пользователей и 26 000 вопросов; отдельное приложение тестировалось четыре недели. Критерий — собственный, команды GDS. По источнику точность выросла до 90% на последней версии (переход на платформу Amazon Bedrock и модели Anthropic Claude); авторы прямо признают, что сервис «может ошибаться» и отвечает не на все аспекты вопроса пользователя. Рост точности заявлен, но причинно не изолирован от прочих изменений (сами авторы связывают его с «работой дата-сайентистов и развитием базовых моделей» — обобщённая, не разбитая на факторы атрибуция).",
   "primary_category": "ai_enabled",
   "extra_labels": [],
   "metrics": [
    {
     "name_ru": "Точность ответов, ранняя версия",
     "value": "76",
     "unit": "%",
     "period": "первый из двух пилотов, точная дата не указана",
     "baseline": "—",
     "source_url": "https://insidegovuk.blog.gov.uk/2026/03/16/5-things-we-learned-testing-gov-uk-chat-an-ai-assistant-for-government/"
    },
    {
     "name_ru": "Точность ответов, последняя версия",
     "value": "90",
     "unit": "%",
     "period": "к моменту публикации, 2026-03-16",
     "baseline": "76% на ранней версии",
     "source_url": "https://insidegovuk.blog.gov.uk/2026/03/16/5-things-we-learned-testing-gov-uk-chat-an-ai-assistant-for-government/"
    },
    {
     "name_ru": "Пользователи за два пилота",
     "value": ">10000",
     "unit": "пользователей",
     "period": "18 месяцев",
     "baseline": "—",
     "source_url": "https://insidegovuk.blog.gov.uk/2026/03/16/5-things-we-learned-testing-gov-uk-chat-an-ai-assistant-for-government/"
    },
    {
     "name_ru": "Вопросы за два пилота",
     "value": "26000",
     "unit": "вопросов",
     "period": "18 месяцев",
     "baseline": "—",
     "source_url": "https://insidegovuk.blog.gov.uk/2026/03/16/5-things-we-learned-testing-gov-uk-chat-an-ai-assistant-for-government/"
    },
    {
     "name_ru": "Попытки джейлбрейка, все предотвращены",
     "value": "508",
     "unit": "попыток",
     "period": "18 месяцев",
     "baseline": "—",
     "source_url": "https://insidegovuk.blog.gov.uk/2026/03/16/5-things-we-learned-testing-gov-uk-chat-an-ai-assistant-for-government/"
    }
   ],
   "claims": [
    {
     "claim_ru": "Точность ответов GOV.UK Chat выросла с 76% до 90% между ранней и последней проверенной версией на фоне перехода на Amazon Bedrock и модели Anthropic Claude.",
     "status": "SOURCE_CLAIM",
     "what_verified": "observed_result",
     "evidence": [
      {
       "url": "https://insidegovuk.blog.gov.uk/2026/03/16/5-things-we-learned-testing-gov-uk-chat-an-ai-assistant-for-government/",
       "title": "5 things we learned testing GOV.UK Chat, an AI assistant for government",
       "publisher": "Government Digital Service (GOV.UK blog)",
       "published": "2026-03-16",
       "origin": "company",
       "quote_original": "like all AI assistants, GOV.UK Chat can make mistakes",
       "quote_ru": "как и все ИИ-ассистенты, GOV.UK Chat может ошибаться"
      }
     ]
    },
    {
     "claim_ru": "За время пилотов зафиксировано 508 попыток джейлбрейка, все успешно предотвращены защитными механизмами.",
     "status": "SOURCE_CLAIM",
     "what_verified": "observed_result",
     "evidence": [
      {
       "url": "https://insidegovuk.blog.gov.uk/2026/03/16/5-things-we-learned-testing-gov-uk-chat-an-ai-assistant-for-government/",
       "title": "5 things we learned testing GOV.UK Chat, an AI assistant for government",
       "publisher": "Government Digital Service (GOV.UK blog)",
       "published": "2026-03-16",
       "origin": "company",
       "quote_original": "an ongoing risk",
       "quote_ru": "сохраняющийся риск"
      }
     ]
    }
   ],
   "arithmetic": [
    {
     "expr": "90% - 76%",
     "result": "14 процентных пунктов роста точности",
     "matches_source": true
    }
   ],
   "counter_evidence_ru": "Сами авторы указывают на сохраняющиеся ошибки и на то, что сервис отвечает не на все аспекты вопроса; это не найденное независимое опровержение, а признание ограничений самим источником.",
   "alternative_explanations_ru": "Рост точности с 76% до 90% мог быть вызван не только заменой модели/платформы (Bedrock, Claude), но и итеративной доработкой контента GOV.UK, обучением команды на данных первого пилота и сужением сценариев использования — источник не разделяет вклад этих факторов.",
   "human_role_ru": "Сервис описан как информационный ассистент/RAG, не агентный: он не выполняет действия за пользователя, только отвечает по опубликованному контенту; авторы поощряют пользователей проверять ответы по первоисточнику.",
   "timeline_ru": "Два публичных пилота за 18 месяцев (более 10 000 пользователей, 26 000 вопросов); отдельное приложение тестировалось четыре недели; публикация итогов — 2026-03-16.",
   "limitations_ru": "Самоотчёт команды, наборы данных оценки не публикуются; сервис признан не агентным; персональные данные недоступны; пилот, а не полный запуск; причина роста точности (изменения системы) не доказана независимо.",
   "counted_in_120_proposed": false,
   "reason_ru": "Уровень доказательности C (только самоотчёт эксплуатирующей организации, независимое подтверждение не найдено) — по методике в 120 засчитываются только A/B.",
   "sources_opened": [
    "https://insidegovuk.blog.gov.uk/2026/03/16/5-things-we-learned-testing-gov-uk-chat-an-ai-assistant-for-government/"
   ],
   "unreachable": []
  },
  {
   "entity_id": "CAND-1759e37a372a68f3",
   "label_ru": "POSCO, линия непрерывного цинкования (Gwangyang; Thailand — план) — Контроль веса покрытия на линии непрерывного цинкования (CGL) для автолиста",
   "evidence_level": "C",
   "level_basis_ru": "Открыт один источник — новостная страница самой компании POSCO (newsroom.posco.com), опубликована 2017-02-17. Это корпоративный самоотчёт производителя о собственной технологии; независимого подтверждения (отраслевая пресса, университетский партнёр Sungkyunkwan University отдельно, регулятор) не найдено — WebSearch исчерпан. Уровень C.",
   "outcome": "success",
   "outcome_basis_ru": "Цель — снижение отклонения веса цинкового покрытия на линии непрерывного цинкования (CGL) для автолиста. Метрика — отклонение веса покрытия, г/м². База — ручное управление, отклонение до 7 г/м². Период — бета-тест с июля 2016 года (два месяца), полное развёртывание на 3CGL — с 5 января 2017 года; публикация — 2017-02-17. Критерий — собственный, POSCO. По источнику ИИ-управление снижает отклонение до 0,5 г/м² — то есть примерно 93%-ное сокращение отклонения от целевого веса. В прочитанном мной тексте, в отличие от опасения предыдущего этапа («значения 7 г/м² и 0,5 г/м² не найдены»), обе цифры фактически присутствуют на открытой странице.",
   "primary_category": "process_restructuring",
   "extra_labels": [],
   "metrics": [
    {
     "name_ru": "Отклонение веса покрытия при ручном управлении",
     "value": "до 7",
     "unit": "г/м²",
     "period": "до внедрения ИИ-управления",
     "baseline": "—",
     "source_url": "https://newsroom.posco.com/en/poscos-smart-factory-introduces-artificial-intelligence/"
    },
    {
     "name_ru": "Отклонение веса покрытия при ИИ-управлении",
     "value": "0,5",
     "unit": "г/м²",
     "period": "после полного развёртывания на 3CGL, с 2017-01-05",
     "baseline": "до 7 г/м² при ручном управлении",
     "source_url": "https://newsroom.posco.com/en/poscos-smart-factory-introduces-artificial-intelligence/"
    }
   ],
   "claims": [
    {
     "claim_ru": "Самообучаемая система на основе глубокого обучения (big data deep learning) в реальном времени прогнозирует и автоматически управляет весом цинкового покрытия на линии 3CGL в Кванъяне (Южная Корея), снижая отклонение с 7 г/м² (ручное управление) до 0,5 г/м².",
     "status": "SOURCE_CLAIM",
     "what_verified": "number_in_report",
     "evidence": [
      {
       "url": "https://newsroom.posco.com/en/poscos-smart-factory-introduces-artificial-intelligence/",
       "title": "POSCO's Smart Factory Introduces Artificial Intelligence",
       "publisher": "POSCO Newsroom",
       "published": "2017-02-17",
       "origin": "company",
       "quote_original": "Manual operation deviation: up to 7g per m² / AI-based control deviation: 0.5g per m²",
       "quote_ru": "Отклонение при ручном управлении: до 7 г/м² / отклонение при ИИ-управлении: 0,5 г/м²"
      }
     ]
    },
    {
     "claim_ru": "Бета-тест системы шёл с июля 2016 года в течение двух месяцев, затем система была развёрнута на линии 3CGL с 5 января 2017 года; планировалось расширение на другие линии, включая завод в Таиланде.",
     "status": "SOURCE_CLAIM",
     "what_verified": "implementation_fact",
     "evidence": [
      {
       "url": "https://newsroom.posco.com/en/poscos-smart-factory-introduces-artificial-intelligence/",
       "title": "POSCO's Smart Factory Introduces Artificial Intelligence",
       "publisher": "POSCO Newsroom",
       "published": "2017-02-17",
       "origin": "company",
       "quote_original": "Beta program: July 2016 (two-month duration); Full deployment: January 5, 2017",
       "quote_ru": "Бета-программа: июль 2016 (два месяца); полное развёртывание: 5 января 2017"
      }
     ]
    }
   ],
   "arithmetic": [
    {
     "expr": "(7 - 0.5) / 7",
     "result": "≈93% сокращения максимального отклонения веса покрытия",
     "matches_source": true
    }
   ],
   "counter_evidence_ru": "Не найдено — независимой проверки или последующих публикаций с иной оценкой не обнаружено.",
   "alternative_explanations_ru": "Сравнение «до 7 г/м² вручную» против «0,5 г/м² с ИИ» может отражать верхнюю границу отклонения при ручном управлении против типичного (не максимального) значения при ИИ-управлении — методика сравнения (максимум против среднего/типичного) не уточняется в источнике.",
   "human_role_ru": "Не детализирована: источник описывает автоматическое управление системой, но не указывает роль операторов линии в мониторинге и вмешательстве.",
   "timeline_ru": "Разработка — до середины 2016; бета-тест — июль 2016 (два месяца); полное развёртывание на 3CGL — с 5 января 2017; публикация — 2017-02-17; планы на другие линии, включая Таиланд, объявлены, но не подтверждены реализацией на дату публикации.",
   "limitations_ru": "Историческая публикация 2017 года, предшествующая нынешней волне генеративного ИИ (классическое ML/AI, не генеративный ИИ); заявлено самой компанией, независимого подтверждения нет; ограничения технологии и доля отказов в статье не обсуждаются; роль операторов не детализирована.",
   "counted_in_120_proposed": false,
   "reason_ru": "Уровень доказательности C (только корпоративный самоотчёт, независимое подтверждение не найдено) — по методике в 120 засчитываются только A/B, несмотря на установленный успешный исход по собственным данным компании.",
   "sources_opened": [
    "https://newsroom.posco.com/en/poscos-smart-factory-introduces-artificial-intelligence/"
   ],
   "unreachable": []
  },
  {
   "entity_id": "CAND-3105ecd229e2f84b",
   "label_ru": "Allegro — Миграция мобильного приложения (500 Gradle-модулей) с Koin на Hilt с ИИ-агентами",
   "evidence_level": "C",
   "level_basis_ru": "Открыт один источник — инженерный блог компании Allegro (blog.allegro.tech), опубликован 2026-07-27. Это корпоративный самоотчёт; независимого подтверждения не найдено — WebSearch исчерпан. Кроссовер-дизайн эксперимента (устранение фактора индивидуального навыка разработчика через обмен ролями между модулями) методически сильнее обычного самоотчёта, но остаётся внутренним, не подтверждённым извне измерением. Уровень C.",
   "outcome": "success",
   "outcome_basis_ru": "Цель — сокращение времени разработчика на миграцию Gradle-модулей мобильного приложения с Koin на Hilt с помощью ИИ-агента (GitHub Copilot с Claude Opus 4.6 / Claude Code, по закодированному «skill» миграции). Метрика — активное время разработчика и общее прошедшее время на миграцию сопоставимых по сложности модулей. База — кроссовер-эксперимент: один и тот же тип модуля мигрируется разными разработчиками вручную и с ИИ, с обменом ролями, чтобы убрать влияние индивидуального навыка. Период — эксперимент до публикации 2026-07-27; на конец Q2 2026 мигрировано 60+ модулей, 400+ модулей ещё предстоит мигрировать из ~500. По источнику: ручная миграция — 14 ч 23 мин активного времени, с ИИ-агентом — 3 ч 26 мин активного времени разработчика (агент работал автономно 3 ч 16 мин), общее прошедшее время с ИИ — 6 ч 42 мин. Это даёт сокращение активного времени разработчика ≈76% и сокращение общего прошедшего времени ≈53% — оба показателя воспроизводимы моим пересчётом и совпадают с заявленными источником процентами. Success относится к измеренному в эксперименте сокращению времени на сопоставимых модулях; полное завершение миграции всех ~500 модулей на дату публикации не достигнуто.",
   "primary_category": "agentic_process",
   "extra_labels": [],
   "metrics": [
    {
     "name_ru": "Активное время разработчика, ручная миграция",
     "value": "14 ч 23 мин (863 мин)",
     "unit": "часы:минуты",
     "period": "кроссовер-эксперимент, до 2026-07-27",
     "baseline": "—",
     "source_url": "https://blog.allegro.tech/2026/07/how-ai-agents-halved-effort-migrating-gradle-modules-koin-to-hilt.html"
    },
    {
     "name_ru": "Активное время разработчика, с ИИ-агентом",
     "value": "3 ч 26 мин (206 мин)",
     "unit": "часы:минуты",
     "period": "то же",
     "baseline": "14 ч 23 мин при ручной миграции",
     "source_url": "https://blog.allegro.tech/2026/07/how-ai-agents-halved-effort-migrating-gradle-modules-koin-to-hilt.html"
    },
    {
     "name_ru": "Общее прошедшее время, с ИИ-агентом (включая автономную работу агента)",
     "value": "6 ч 42 мин (402 мин)",
     "unit": "часы:минуты",
     "period": "то же",
     "baseline": "14 ч 23 мин при ручной миграции",
     "source_url": "https://blog.allegro.tech/2026/07/how-ai-agents-halved-effort-migrating-gradle-modules-koin-to-hilt.html"
    },
    {
     "name_ru": "Мигрировано core-модулей к концу Q2 2026",
     "value": "60+",
     "unit": "модулей из ~500",
     "period": "к Q2 2026",
     "baseline": "—",
     "source_url": "https://blog.allegro.tech/2026/07/how-ai-agents-halved-effort-migrating-gradle-modules-koin-to-hilt.html"
    }
   ],
   "claims": [
    {
     "claim_ru": "В кроссовер-эксперименте активное время разработчика на миграцию модуля с ИИ-агентом сократилось примерно на 76% (с 14 ч 23 мин до 3 ч 26 мин), общее прошедшее время — примерно на 53% (до 6 ч 42 мин).",
     "status": "VERIFIED",
     "what_verified": "number_in_report",
     "evidence": [
      {
       "url": "https://blog.allegro.tech/2026/07/how-ai-agents-halved-effort-migrating-gradle-modules-koin-to-hilt.html",
       "title": "How AI agents halved effort migrating Gradle modules from Koin to Hilt",
       "publisher": "Allegro Tech Blog",
       "published": "2026-07-27",
       "origin": "company",
       "quote_original": "developer A migrates module X manually and module Y with AI, while developer B does the reverse, eliminates individual skill level as a confounding variable",
       "quote_ru": "разработчик А мигрирует модуль X вручную, а модуль Y — с ИИ, тогда как разработчик Б делает наоборот; это устраняет индивидуальный уровень навыка как искажающую переменную"
      }
     ]
    },
    {
     "claim_ru": "На конец Q2 2026 мигрировано более 60 core-модулей, более 400 feature-модулей из исходных ~500 остаются немигрированными.",
     "status": "SOURCE_CLAIM",
     "what_verified": "implementation_fact",
     "evidence": [
      {
       "url": "https://blog.allegro.tech/2026/07/how-ai-agents-halved-effort-migrating-gradle-modules-koin-to-hilt.html",
       "title": "How AI agents halved effort migrating Gradle modules from Koin to Hilt",
       "publisher": "Allegro Tech Blog",
       "published": "2026-07-27",
       "origin": "company",
       "quote_original": "",
       "quote_ru": "Свыше 60 основных модулей завершено к концу второго квартала 2026 года; свыше 400 функциональных модулей остаются из исходных примерно 500"
      }
     ]
    }
   ],
   "arithmetic": [
    {
     "expr": "(863 - 206) / 863",
     "result": "≈76,1% сокращения активного времени разработчика — совпадает с заявленным источником ≈76%",
     "matches_source": true
    },
    {
     "expr": "(863 - 402) / 863",
     "result": "≈53,4% сокращения общего прошедшего времени — совпадает с заявленным источником ≈53%",
     "matches_source": true
    }
   ],
   "counter_evidence_ru": "Не найдено — независимой оценки эксперимента или последующих публикаций с иной оценкой не обнаружено; сам источник отмечает рост времени сборки из-за annotation processing Hilt как компенсирующий недостаток.",
   "alternative_explanations_ru": "Экономия времени могла быть частично связана с тем, что к моменту эксперимента команда уже накопила отработанный, закодированный «skill» миграции (шаблон действий), а не исключительно со способностями самой модели; при этом дизайн кроссовера снижает, но не исключает эффект последовательности (порядок выполнения задач, усталость, обучение в ходе эксперимента).",
   "human_role_ru": "Агент выполняет типовые (boilerplate) преобразования кода автономно; разработчик принимает решения по границам миграции и нестандартным случаям, разрешает конфликты и оценивает техдолг перед миграцией.",
   "timeline_ru": "Эксперимент — до публикации; публикация — 2026-07-27; к Q2 2026 мигрировано 60+ модулей, 400+ остаются; полное завершение миграции всех ~500 модулей не показано.",
   "limitations_ru": "Размер выборки (число участвовавших разработчиков и модулей в самом кроссовер-эксперименте) не подтверждён явным числом в источнике; это задача разработки ПО, а не розничный операционный процесс Allegro; завершение всей миграции (500 модулей) не показано; заявленный самоотчётный результат без внешней проверки; рост времени сборки — компенсирующий недостаток, упомянутый самим источником.",
   "counted_in_120_proposed": false,
   "reason_ru": "Уровень доказательности C (только корпоративный самоотчёт, независимое подтверждение не найдено, хотя внутренний дизайн эксперимента методически сильный) — по методике в 120 засчитываются только A/B.",
   "sources_opened": [
    "https://blog.allegro.tech/2026/07/how-ai-agents-halved-effort-migrating-gradle-modules-koin-to-hilt.html"
   ],
   "unreachable": []
  }
 ],
 "packet_notes_ru": "Проверено 8 сущностей волны A, регион OTHER. Итог по уровням: C — 7 (Wealthsimple, Deloitte/DEWR, Octopus Energy, Edo State/World Bank, UK GOV.UK Chat, POSCO, Allegro), D — 1 (DHL/HappyRobot, первоисточник технически недоступен). A/B — 0. Ни одна сущность не предложена в 120: везде единственный открытый источник — корпоративный/ведомственный самоотчёт (или, для Deloitte/DEWR и Edo State, независимая по происхождению публикация без второго подтверждающего источника). Ключевая техническая проблема пакета: WebSearch (инструмент поиска) был исчерпан на уровне сессии (лимит 200/200 запросов) ещё до начала независимого поиска подтверждающих источников для большинства сущностей — это не отсутствие результатов поиска, а полная недоступность инструмента; повторные попытки получить результаты поиска через прямой WebFetch google.com/bing.com вернули нерелевантный/повреждённый контент (в т.ч. на узбекском языке и с результатами для взрослых — явный признак того, что это не настоящая выдача поисковика) и не использовались как источники. Прямые попытки угадать URL конкретных независимых публикаций (The Guardian, AI Incident Database, World Bank documents, happyrobot.ai) либо заблокированы инструментом WebFetch по домену, либо вернули 404/не тот контент — они зафиксированы как unreachable/несовпадение, но не использованы как свидетельства. Для DHL/HappyRobot первоисточник (пресс-релиз group.dhl.com) не открылся ни через WebFetch (таймаут 60с дважды), ни через прямой curl (сетевая ошибка); присвоен уровень D, исход unknown, все числа из карточки предыдущего этапа остаются непроверенным SOURCE_CLAIM. Для POSCO удалось подтвердить оба числа (7 г/м² и 0,5 г/м²), которые предыдущий этап пометил как не найденные — они присутствуют на открытой странице newsroom.posco.com. Для Edo State/World Bank подтверждены эффекты 0,31 SD и 0,23 SD и цитата про 1,5–2 года, но размер выборки (800 студентов, 9 школ) в открытой аннотации не встретился — попытки открыть полный документ World Bank не дали содержания. Рекомендация координатору: при наличии доступного WebSearch-бюджета вернуться к этим 8 сущностям для целевого поиска независимых подтверждений (особенно Deloitte/DEWR и Edo State/World Bank, где первичный источник не является корпоративным самоотчётом и при подтверждении вторым источником другого происхождения могли бы претендовать на уровень B)."
}