# Hvor kommer forslaget fra? — måling før S7b

**Dato:** 2026-09-03 · **Ordre:** `20260903T014107Z-72282048-from-.claude` (S7b-forberedelse), fase 1
**Status:** måling. Ingen kode endret av dette dokumentet.

Bruksscenarioet ordren stiller opp er «dokumenter + konkret oppgave → forslag». Ordren beskriver
hindringen slik: *forslaget leses fra en håndskrevet `validator-input.json`*. Dette dokumentet måler
den påstanden mot koden før noe bygges på den, og legger fram tabellen ordren ber om: hvert felt i
`SavingsProposal` → hvor det kommer fra i dag → om det kan avledes deterministisk fra mandatet, den
deriverte kostbaselinen eller den rutede tilnærmingen.

---

## 1. Premisset er felt: symptomet stemmer, diagnosen ikke

Ordrens symptom er **bekreftet**. En kunnskapsbase uten `validator-input.json` nekter, og nekten kommer
før første modellkall:

```
$ run_project('P1', docs_dir=<base>, bundle_dir=<base>, live_dry_run=True)
FileNotFoundError: IR projection not found in bundle: 'validator-input.json'
```

Diagnosen stemmer derimot ikke. **Forslaget har aldri blitt lest fra den fila.** Målt i kilden:

* `SavingsProposal` konstrueres av `generate._parse_ir` fra **modellens svar**
  (`generate.py`, `generate_via_llm` → `_fetch_parsed` → `_parse_ir`). Ingen kodesti leser et forslag
  fra `validator-input.json`.
* `run._project_from_bundle` (`run.py:444`) leser IR-projeksjonen til nøyaktig **to** ting: en
  fail-fast av kjøringens `project_id` mot basens, og et fallback for prosjektnavnet — navnet hentes
  primært fra `type: project`-konseptets `title`-frontmatter, og IR-en brukes ikke til det i det hele
  tatt.

At `validator-input.json` er en komplett håndskrevet `SavingsProposal` (den er det — se
`shared/examples/tunnel-hauglia/validator-input.json`) gjør den til en **fasit ved siden av**
kjørestien, ikke til kjørestiens inngang. Det som faktisk blokkerer, er at fila er en **påkrevd
inngangsbetingelse for prosjekt-identiteten**.

Skillet er ikke pedanteri: det avgjør at S7b er **to sømmer, ikke én**.

| | Hva som er i veien | Hva som må til |
|---|---|---|
| **Søm 1 — prosjekt-identitet** | `load_ir_projection` er fail-fast påkrevd på tre kallsteder | fravær tolereres; en fil som FINNES nekter fortsatt ved avvik |
| **Søm 2 — kandidat-kilde** | den eneste kandidat-kilden er `generate_via_llm` | en deterministisk kilde ved siden av, eksplisitt bestilt |

### 1.1 Nevneren for søm 1: tre kallsteder, ikke ett

```
src/portfolio_optimiser/run.py:453       _project_from_bundle          (prosjekt + fail-fast)
src/portfolio_optimiser/run.py:1662      run_mandate_across_bundles    (dispatcherens rutingsnøkkel)
src/portfolio_optimiser/verdicts.py:507  bundle_candidate_features     (ExpeL-nøkkelen)
```

Alle tre er målt til å reise samme `FileNotFoundError` mot en base uten fila. De er ulike i når de
fyrer:

* **`run.py:453`** fyrer på hver bundle-kjøring — dette er nekten ordren observerte.
* **`verdicts.py:507`** fyrer bare når storen er ikke-tom (Steg-1-folden er gated på det), altså først
  når basen har lært noe. En kjøring uten dommer merker den ikke.
* **`run.py:1662`** er den som betyr mest for S7b: multi-base-dispatchen tar bevisst **ingen**
  `project_id`-parameter, fordi hver bases prosjekt leses fra DEN basens egen IR-projeksjon
  (CLAUDE.md, multi-base-raden). En ingestert base uten fila kan derfor ikke rutes i det hele tatt —
  og etter S7a-3 finnes det en åpenbar erstatning: basens **erklærte `bundle_id`**.

### 1.2 Det som IKKE er i veien

`derive_cost_baseline` trenger ingen `validator-input.json`. Målt mot den samme base som nektet over,
og mot MAJOR-4-fixturparet:

| base | utfall |
|---|---|
| syntetisk to-linjers base (uten IR-projeksjon) | `A1: 100 × 50`, `A2: 20 × 250` |
| `tests/fixtures/k2-prisskjema-SYNTETISK` | `21.1: 1250 × 850`, `24.2: 48000 × 42.5`, `36.1: 4 × 187500` |
| `tests/fixtures/k2-prisskjema-uprisert-SYNTETISK` | `CostBaselineDerivationError` (uprisert skjema nekter i sin helhet) |

Forankringen er altså allerede på plass for et ingestert korpus. Det som mangler, er en kandidat å
forankre.

---

## 2. Tabellen: felt → kilde → skjønn

`SavingsProposal` har fem felt (målt: `['project_id', 'measure', 'affected_items',
'claimed_saving_nok', 'assumptions']`).

| felt | hvor det kommer fra i dag | (a) mandatet | (b) `derive_cost_baseline` | (c) rutet approach | skjønn? |
|---|---|---|---|---|---|
| `project_id` | modellens svar, med `project.id` som default (`_parse_ir`) | — | `CostBaseline.project_id` — men den er et **påkrevd argument**, ikke en avledning | — | **NEI** — kjøringen vet allerede hvilket prosjekt den kjører |
| `measure` | modellens prosa | — | — | `Approach.label` (ev. + `description`), VERBATIM | **NEI** — men se § 2.1 |
| `affected_items` | modellen velger både koder og tall | — | `items[code] → (quantity, unit_cost)` for hver kode | approachen må **navngi kodene** | **JA** hvis kodene ikke er navngitt → må nekte, ikke gjette |
| `claimed_saving_nok` | modellens tall | **ingen plass i dag** | kan ikke avledes — baselinen er en KOSTNAD, ikke en besparelse | **ingen plass i dag** | **JA** → må komme fra eksperten, eller nekt ved navn |
| `assumptions` | modellens bånd | — | kan ikke avledes — én pris, ikke et bånd | valgfritt eksplisitt | **JA** → tomt er lovlig, men se § 2.2 |

Målt: `Approach` bærer `['id', 'label', 'description', 'bundle_id']` og `Mandate` bærer
`['objective', 'approaches', 'allow_own_proposals', 'success_criteria']`. **Ingen av dem har et
tallfelt.** De to feltene tabellen krever av eksperten — anslaget og kostkodene — finnes altså ikke,
og må legges til i `mandate.py`.

### 2.1 `measure` er ikke bare prosa — den er en oppslagsnøkkel

`validate_proposal` stage 5 slår opp `METHOD_CAPS[proposal.measure]` (`validator.py:248`). Registeret
har i dag én oppføring, `energy_efficiency` → 0,15. En `measure` satt til ekspertens `label` treffer
den derfor **aldri**, med mindre labelen ordrett er `energy_efficiency`.

Det er ikke en defekt, men det er en grense som må sies: en mandat-avledet kandidat dømmes av den
generiske 30 %-cap-en (`MAX_SAVING_FRACTION`), ikke av en metode-spesifikk. Metode-cap-en er
opt-in-data (F8), og en mandat-vei som skal treffe den, må la eksperten navngi metoden — det er en
egen beslutning, ikke noe denne veien kan avlede.

### 2.2 Tom `assumptions` gjør den stokastiske falsifisereren inert

`validator._monte_carlo` faller tilbake på `item.unit_cost` for hver kode uten bånd. Uten bånd i det
hele tatt er alle samples identiske og **P10 == P50 == P90**. Det er nøyaktig faren
`generate._ASSUMPTIONS_WIRE_NODE` ble skrevet for å unngå på LLM-stien.

Konsekvensen for en mandat-avledet kandidat: stage 3 rapporterer fortsatt persentiler, men de bærer
ingen usikkerhet. Kandidaten dømmes reelt av stage 0 (avstemming mot baselinen), stage 2/4b (CBC-solve
mot 30 %-cap-en) og pydantics `claimed ≤ total`. **Dette skal stå som en uttalt ærlighets-grense**, ikke
skjules bak at persentiler blir printet.

### 2.3 Hva som gjør en mandat-kandidat ikke-triviell å gjøre grønn

Kopieres `affected_items` fra den deriverte baselinen, avstemmer stage 0 med 0 % avvik ved
konstruksjon. Det er verdt å si høyt, fordi det betyr at en test som bare sjekker «validatoren kjørte»
er grønn ved konstruksjon — repoets vakuøs-gate-klasse.

Den levende beskrankningen er anslaget: `MAX_SAVING_FRACTION = 0.30`. Et anslag over 30 % av de
berørte linjenes total blir **avvist av den ordinære gaten**, uten at kandidat-veien vet noe om det.
Det er den skarpe diskriminatoren en test må bruke for å vise at kandidaten går *gjennom*
`validate_proposal` og ikke rundt den.

---

## 3. Hva som følger av dette

Fase 2 av ordren bygger på tre beslutninger tabellen tvinger fram:

1. **Anslaget og kostkodene bor på `Approach`, ikke på `Mandate`.** `mandate.settle` sier selv at
   tilnærminger er ALTERNATIVER og aldri summeres, så ett tall på mandatnivå ville vært tvetydig over
   N tilnærminger. `Mandate`-docstringen nekter å bære *målet* (det eier `contracts.GoalContract`) —
   et per-kandidat-anslag er en annen ting enn et mål for kjøringen, og skillet må skrives ned der
   feltet innføres, ellers leses det som nøyaktig den driften modulen forbyr.
2. **Hver ny nekt subklasser `ValueError`** — `MandateRoutingError`/`BundleIdMismatch`/
   `CostBaselineDerivationError`-presedensen — så den lander på CLI-ens nekt-tuppel og hostings
   400-arm, aldri krasj-kanalen.
3. **`allow_own_proposals` har ingen deterministisk motpart.** En «egen» kandidat krever en modell. Den
   raden kan derfor ikke fylles, og skal rapporteres som `not_evaluated` med en grunn ved navn —
   `ApproachOutcome`s egen regel: en rad som utelates er umulig å skille fra en tilnærming ingen
   bestilte. Å nekte hele kjøringen ville vært feil, siden feltet defaulter til `True` og hvert
   eksisterende mandat bærer det.

### 3.1 Målt underveis, rapportert, IKKE fikset (utenfor ordren)

`--mandate` står **ikke** i `main()`s `report_forbidden`-partisjon. Report-modus returnerer FØR
kjøre-dispatchen, så `--report --ledger X --mandate Y` **dropper kommisjonen i stillhet** i stedet
for å nekte — nøyaktig den gap-klassen F4 målte på `--plan-review`, på et flagg som er eldre enn
denne ordren. `--proposals-from-mandate` er lagt inn i partisjonen (og gatet av M11); `--mandate`
selv er ikke rørt, fordi den er utenfor det ordren ba om.

**Ærlighets-grenser i denne målingen:** ingen levende K2-fil er lest (fixturene er syntetiske, som i
MAJOR-4); `run.py:1662`-konsekvensen for dispatchen er lest i kilden, ikke kjørt mot en base uten
IR-projeksjon; og tabellen beskriver hva som KAN avledes, ikke at en ekspert vil fylle feltene godt.