Audit de cohérence de l'ordre de Wasserstein

VérifiéSûr

Audite les manuscrits et le code pour détecter les incohérences W₁ vs W₂ et produit un rapport de réconciliation.

Spar Skills Guide Bot
DeveloppementIntermédiaire
0001/08/2026
Claude Code
#wasserstein#audit#consistency#code-review#manuscript

Recommandé pour

Notre avis

Audite les manuscrits et le code pour vérifier la cohérence de l'ordre de la distance de Wasserstein (W₁ vs W₂) par rapport à la norme de notation canonique du projet.

Points forts

  • Analyse à la fois les fichiers Markdown des manuscrits et le code source Python
  • Signale l'utilisation ambiguë de W sans indice et les pièges de valeurs par défaut des bibliothèques
  • Produit un rapport de réconciliation structuré sans modifier automatiquement les fichiers

Limites

  • Ne détecte que des motifs heuristiques, pas la signification sémantique
  • Nécessite un fichier notation.md canonique existant et exact
  • Ne corrige pas les problèmes automatiquement ; nécessite une confirmation
Quand l'utiliser

Lors de la préparation d'une version de manuscrit ou d'un contrôle du code exigeant la cohérence de l'ordre de la métrique de Wasserstein.

Quand l'éviter

Lorsque vous avez besoin d'une correction automatique de la notation de Wasserstein ou que vous ne travaillez pas dans un projet avec une norme de notation définie.

Analyse de sécurité

Sûr
Score qualité90/100

This skill only reads files and generates reports; it does not execute external commands, network calls, or perform any destructive actions. No system or sensitive data is at risk.

Aucun point d'attention détecté

Exemples

Audit everything
/wasserstein-audit all
Audit manuscripts only
/wasserstein-audit papers
Audit code only
/wasserstein-audit code

/wasserstein-audit — Audit Wasserstein Order Consistency

Scan all manuscript drafts and codebase for W₁ vs W₂ inconsistencies. Resolves the blocking Phase 0 deliverable: the legacy P01 manuscript uses W₁ in several places while project convention mandates W₂ as the primary metric.

Usage

/wasserstein-audit
/wasserstein-audit [papers|code|all]

Example: /wasserstein-audit all


What this does

  1. Reads papers/shared/notation.md (canonical notation standard, Wasserstein Audit section)
  2. Scans manuscript .md files under papers/ for W₁, unsubscripted W, ambiguous W_p
  3. Scans Python files under all domain packages for Wasserstein calls without explicit p=2
  4. Cross-references findings against what notation.md already has "verified"
  5. Produces a structured reconciliation report — does not fix anything without confirmation

Manuscript patterns that trigger a flag

| Pattern | Issue | |---|---| | W_1 / $W_1$ / W_{1} | W₁ usage — needs justification or must change to W₂ | | $W$ (unsubscripted) | Always flag — violates notation standard | | bottleneck without alongside Wasserstein | Sole metric violation | | wasserstein without explicit order nearby | Ambiguous |

Code patterns that trigger a flag

| Pattern | Issue | |---|---| | wasserstein_distance(a, b) with no p= arg | Default may not be W₂ in all library versions | | p=1 or order=1 near Wasserstein call | Explicit W₁ usage | | bottleneck_distance(...) | Must not be used as sole metric | | gudhi.wasserstein.wasserstein_distance without order=2 | gudhi default not guaranteed |


Report format

## Wasserstein Audit Report — YYYY-MM-DD

### Manuscript Findings
| File | Line | Found | Issue | Suggested Fix |

### Code Findings
| File | Line | Found | Issue | Suggested Fix |

### Status
- Blocking Phase 0: YES / NO
- Total issues: N (manuscript: N₁, code: N₂)

### Recommended Actions

Library defaults (reference)

  • persim.wasserstein_distance — p=2 by default ✓
  • gudhi.wasserstein.wasserstein_distance — requires explicit order= arg
  • giotto-tda Wasserstein vectorisation — p=2 by default ✓
  • W₁ in theory proofs is acceptable in Methods sections if clearly labelled and distinguished from the computational metric used
Skills similaires