Investigative Alert Engine · DVNS

Motore di monitoraggio continuo e prioritizzazione delle piste investigative generato da investigative-leads-generator.

Ogni output rimane un segnale quantitativo che merita verifica.
Nessuna conclusione, nessuna etichetta di frode, spreco o responsabilità.

Progetto collegato a:

• investigative-explorer-dvns
• investigative-leads-generator
• DoveVannoINostriSoldi

Cosa fa

• Rileva e confronta le piste generate nel tempo
• Assegna un punteggio di priorità basato solo su criteri quantitativi e ripetuti
• Produce un feed ordinato di piste prioritizzate (JSON + Markdown)
• Mantiene storico e provenienza completa
• È deterministico e fail-closed

Cosa non fa

• Non stabilisce responsabilità, illeciti o sprechi
• Non risolve omonimie
• Non somma perimetri contabili diversi
• Non usa etichette valutative
• Non inventa collegamenti assenti nei dati

Filosofia (vincolante)

Una pista prioritizzata è solo un segnale quantitativo che merita verifica umana.
Nessun output di questo sistema dimostra, suggerisce o implica illecito, spreco, frode o responsabilità individuale.

Architettura

Explorer → Leads Generator → Alert Engine
                ↓
         piste grezze
                ↓
         ranking + storico
                ↓
         feed prioritizzato

Avvio rapido

# 1. Installa
pip install -r requirements.txt

# 2. Copia le piste generate dal Leads Generator in data/input/
#    (es. leads_v0.1.json)

# 3. Esegui ranking
python scripts/rank_leads.py \
  --input data/input \
  --output data/ranked \
  --history data/history \
  --rules rules/ranking_v0.1.yaml

# 4. (Opzionale) genera feed Markdown
python scripts/export_feed.py --input data/ranked --output data/ranked/feed.md

Output

In data/ranked/:

• ranked_leads.json — lista ordinata per priorità
• feed.md — report leggibile (generato da export_feed.py)

In data/history/:

• run_<data_through>.json — snapshot di ogni esecuzione (per confronto nel tempo e calcolo della persistenza)

Ogni pista ranking contiene sempre:

• priority_score (0–100)
• priority_reasons (lista di motivi quantitativi)
• rank_position
• tutti i campi originali della pista
• disclaimer obbligatorio

Documentazione

File	Contenuto
docs/PRINCIPI.md	Principi vincolanti
docs/RANKING.md	Come funziona il punteggio
docs/LIMITI.md	Limiti metodologici
docs/FORMATO_OUTPUT.md	Schema dell'output

Requisiti

• Python 3.11+
• Dipendenze: pip install -r requirements.txt

Licenza

GNU Affero General Public License v3.0