BlueTable (templist operacional em tabela) do Motor Matemático Puro de Programação + Motor Complexo de Previsão, para uso com IA

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BlueTable (templist operacional em tabela) do Motor Matemático Puro de Programação + Motor Complexo de Previsão, para uso com IA — com gates, vetor de saída, e evidência (Toyota/auditável).

BlueTable v1 — Motor Programação + Previsão Matemática (IA)

#	Fase	Objetivo	Entradas (mínimas)	Operação matemática (núcleo)	Gate / Validação	Saídas	Evidência (auditável)
0	Intake	Transformar pedido em problema formal	TaskSpec (objetivo, “não pode”, DoD), contexto (repo/sistema)	Formalização: variáveis, objetivo, restrições	Checagem de escopo + conflitos	ProblemDraft + perguntas faltantes	task_parsed.json, hash
1	Definir eventos-alvo	Definir o que é “falha”	Taxonomia (bug, regressão, vuln, SLO)	Definir eventos ${𝐸}_{𝑖}$ e perdas ${𝐿}_{𝑖}$	Eventos são mensuráveis?	events.schema.json	versão + assinatura
2	Sinais e sensores	Definir o que será observado	logs/CI/telemetria/metrics/cobertura	Mapear ${𝑦}_{𝑡}$ (observáveis)	Qualidade do dado (missing, atraso)	signals.schema.json	amostra bruta + checksum
3	Estado latente	Definir “o que importa agora”	sinais ${𝑦}_{1:𝑡}$ + histórico	Estado ${𝑠}_{𝑡}$ (vetor): risco, qualidade, perf, segurança, drift	Estado mínimo e suficiente?	state.schema.json	versionamento
4	Modelo de dinâmica	Modelar evolução temporal	hipóteses + histórico	${𝑠}_{𝑡+1}={𝑓}_{𝑟}({𝑠}_{𝑡},{𝑎}_{𝑡})+{𝜂}_{𝑡}$ por regime $𝑟$	Teste de plausibilidade	model_f.json	parâmetros + seed
5	Modelo de observação	Relacionar estado aos sinais	definição de métricas	${𝑦}_{𝑡}={ℎ}_{𝑟}({𝑠}_{𝑡})+{𝜖}_{𝑡}$	Sinais identificam estado?	model_h.json	parâmetros
6	Filtro do presente	Estimar $𝑝({𝑠}_{𝑡}\mid {𝑦}_{1:𝑡})$	$𝑓,ℎ,𝑄,𝑅$ + ${𝑦}_{1:𝑡}$	Kalman/EKF/UKF/Particle Filter	Resíduos coerentes?	state_posterior.json (μ, Σ)	logs do filtro
7	Regimes e drift	Detectar troca de regras	histórico + resíduos	HMM / change-point / drift score	Drift > limiar?	regime.json + drift_score	gráfico/estatística
8	Cenários	Gerar futuros plausíveis	estado atual + regime	Cenários base/estresse/otimista + choques	Cenários cobrem cauda?	scenarios.json	seed + justificativa
9	Simulação	Obter distribuição do futuro	cenários + ruídos	Monte Carlo / bootstrap / conformal → quantis/CVaR	Cobertura e calibração	forecast_pack.json	logs MC + seeds
10	Causalidade (opcional forte)	Separar correlação de intervenção	DAG/SEM (se houver)	Efeito de ação $𝑑𝑜(𝑋)$	Evitar decisão “cego-causal”	causal_report.json	evidência/assunções
11	Programação matemática (MPMP)	Escolher ação ótima sob risco	forecast_pack + restrições	${\min }_{𝑥}\mathbb{𝐸}[𝐿]+𝜆\cdot 𝐶𝑉𝑎𝑅$ s.a. $𝑔(𝑥)\le 0$ (LP/QP/MILP/NLP)	Viável? ótimo? dual?	solution.json (x*, slacks, sens.)	certificado/solver log
12	Gerar Patch/Plano via IA	IA propõe, motor limita	solução ${𝑥}^{\text{*}}$ + constraints	IA gera patch/testes conforme política (sem “decidir”)	Patch atômico?	patch.diff, tests_added	diff assinado + hash
13	Verificação técnica	Provar que funciona	patch + repo	build/lint/test/scan perf/sec	Falhou? → volta fase 12/11	verification.json	logs CI/local
14	Vetor decisório final	Saída padronizada e acionável	resultados + verificação	$𝑉=[𝑃(𝐸),𝑞05,𝑞50,𝑞95,𝐶𝑉𝑎𝑅,𝐷𝑟𝑖𝑓𝑡,𝐷𝑟𝑖𝑣𝑒𝑟𝑠,𝐴𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛]$	Calibração ok?	decision_vector.json	métricas
15	Gate Sócrates (BBBJ + robustez)	Bloquear delírio	tudo acima	Robustez: SÓLIDO/FRÁGIL/NV + BBBJ	PASS/CAUTION/BLOCK	socrates_gate.json	justificativa curta
16	Ledger Toyota / Replay	Auditoria total	inputs+outputs	append-only JSONL + hashes	Reprodutível?	executions.jsonl	replay script id

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BlueTable v1 — Vetor de Saída Canônico (mínimo)

V = [p_bug, p_regression, p_vuln, q05, q50, q95, cvar05, drift_score, top_drivers, action]

• action ∈ {BLOCK, CAUTION, PASS} + lista de ações mitigadoras (ex.: “dividir PR”, “+testes”, “+reviewer sênior”, “feature flag”, “rollback plan”).

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Três perguntas que definem a tua instância (responde em 1 linha cada)

1. Esse motor vai rodar primeiro em PR/bugs, performance/SLO ou segurança/vuln?

2. Ele é gate (bloqueia) ou radar (alerta)?

3. Qual risco pesa mais: média ou cauda (CVaR)?

Se você responder, eu te devolvo a BlueTable v1.1 já instanciada com: estado ${𝑠}_{𝑡}$ exato, sinais ${𝑦}_{𝑡}$, eventos ${𝐸}_{𝑖}$, loss $𝐿$ e thresholds do teu caso.