feat: ledger di feedback (resh feedback) — primo anello del loop di calibrazione

[Type666firewall]

Primo pezzo del loop di calibrazione discusso in sessione: oggi resh scrive la propria storia (SQLite append-only) ma non la rilegge mai. Questa PR aggiunge il canale strutturato per il giudizio dell'utente su un run già persistito — solo cattura, nessuna RF/Δε ancora: quelli restano obiettivi successivi, elencati in fondo.

Cosa aggiunge

persistenza.py — tabella feedback (append-only, coerente col resto del ledger):

• ambito ∈ {eps, patologia, patologia_mancante, nota}; per patologia, target = indice nella lista patologie_strutturate del run + ancora di verifica.
• save_feedback / list_feedback / feedback_effettivo / run_summary: validano run/target/verdetto; una correzione è una nuova riga, mai un UPDATE — l'incoerenza dell'utente nel tempo resta nel ledger come dato.
• export_feedback_dataset: dataset piatto (feature del rilievo + ε + componenti + label) con n_revisioni/contraddetta per riga — anti-overfitting fin dal dato: non tratta l'annotatore come un oracolo coerente.

cli.py — sottocomando feedback:

resh feedback Ψ_..._001                       # interattivo
resh feedback Ψ_..._001 --eps troppo_basso
resh feedback Ψ_..._001 --pat 3 --verdetto falso_positivo
resh feedback Ψ_..._001 --list
resh feedback --pending
resh feedback --export

Il flusso interattivo è cieco per costruzione: mostra tipo e passaggio della patologia, mai la confidenza/fonte di resh, finché l'utente non ha dato il proprio verdetto — altrimenti il feedback sarebbe un'eco del giudizio di resh, non un segnale indipendente.

tests/test_feedback.py — batteria no-ML (save/list/effettivo/append-only/validazioni/export), aggiunta alla CI.

README (IT+EN) — sezione Uso aggiornata; il ledger accumula, la calibrazione resta dichiarata, non promessa.

Verifica fatta

• Tutte le batterie no-ML della CI verdi (incluse quelle preesistenti — lo schema esteso non le rompe).
• Giro end-to-end reale in modalità degradata: analisi → feedback --eps/--pat → --list → --export → CSV ispezionato.
• Nessun artefatto locale committato (data/, *.db, *.csv già in .gitignore).

Fuori scope (prossimi passi, in ordine)

1. RF advisory sulle patologie (consuma dataset_feedback.csv)
2. Δε nel report (divergenza resh ↔ feedback utente)
3. Feedback su trilemma/inclosura (schema già lo regge)
4. Loop comportamentale (scheduler/active learning)

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https://claude.ai/code/session_016MnNuFahrz482cFEqCEnoq

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