Audit de cohérence Wasserstein

VérifiéSûr

Analyse les manuscrits et le code pour détecter les incohérences entre les métriques W₁ et W₂, conformément à la norme du projet.

Spar Skills Guide Bot
DeveloppementIntermédiaire
1005/08/2026
Claude Code
#wasserstein#audit#consistency#optimal-transport#manuscript

Recommandé pour

Notre avis

Analyse les fichiers de manuscrit et de code à la recherche d'incohérences entre W1 et W2 concernant la métrique de Wasserstein, par rapport à une norme de notation canonique, et produit un rapport de réconciliation sans modifier les fichiers.

Points forts

  • Détecte à la fois les incohérences de notation dans les manuscrits et les usages d'API dans le code.
  • S'appuie sur la norme de notation canonique définie dans notation.md.
  • Fait la distinction entre l'utilisation acceptable de W1 dans les preuves théoriques et la métrique computationnelle.
  • Fournit un rapport clair avec des corrections suggérées.

Limites

  • Nécessite un fichier notation.md existant et à jour.
  • Ne corrige pas automatiquement les problèmes, il se contente de les signaler.
  • Le filtrage par motifs peut produire des faux positifs sur des expressions complexes.
Quand l'utiliser

Lors de la préparation d'un manuscrit ou d'un code source pour un livrable exigeant une notation cohérente de la métrique de Wasserstein.

Quand l'éviter

Lorsque vous devez corriger automatiquement les incohérences ou qu'aucune norme de notation canonique n'existe.

Analyse de sécurité

Sûr
Score qualité90/100

The skill only instructs reading and scanning files for pattern matching, producing a report; no destructive commands, network access, or execution of code.

Aucun point d'attention détecté

Exemples

Full audit
/wasserstein-audit all
Manuscript only
/wasserstein-audit papers
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
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