#1 CRITICO aiAnalyze: askWithRag ritorna ['answer','sources','rag_used'], non
una stringa. Ora estrae 'answer' (ai_summary) e salva 'sources' in
ai_recommendations. Prima salvava il JSON intero in ai_summary.
#2 ALTO corpus RAG: acn_requirements.json aveva 188/203 testi TRONCATI alla
prima riga PDF (es. GV.PO-01#1: 84 char invece di 838). Rigenerato dai testi
INTEGRALI di acn_measures.json (87+116, zero troncamenti). Ri-ingest Qdrant.
#3 MEDIO catalog(): org non classificata dava entity_level=null + warning PHP
$totals[null] + TypeError frontend. Ora 422 ENTITY_LEVEL_REQUIRED come create().
#4 MEDIO guida cap-5 GV.RR-04: "figure chiave dell'organigramma" era errato e
auto-contraddittorio -> "personale autorizzato + amministratori di sistema,
valutazione esperienza/capacita/affidabilita" (allineato testo ACN).
#5 BASSI: openAcn try/catch (no unhandled rejection su Riprendi); badge
importante/essenziale IT/EN; overall_score=null (non 0.0) se tutti N/A.
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Assessment di SECONDO LIVELLO sulla Determinazione ACN 164179/2025 (non le 10
lettere generiche Art.21, gia coperte). Distingue soggetti importanti/essenziali:
- IMPORTANTI (All.1): 37 misure, 87 requisiti
- ESSENZIALI (All.2): 43 misure, 116 requisiti
- application/data/acn_measures.json: dataset canonico estratto dai testi
UFFICIALI ACN (Allegati 1+2), testi requisiti INTEGRALI (no troncamenti),
flag per-requisito importante/essenziale. Validato 37/87 + 43/116, zero
discrepanze vs codici di riferimento.
- AcnAssessmentController: catalog/list/create/get/requirements/respond/complete/
report/aiAnalyze. Pre-popola requisiti applicabili per entity_level, scoring
per funzione FW (GOVERN/IDENTIFY/PROTECT/DETECT/RESPOND/RECOVER), grounding AI
sui 203 requisiti ACN gia in KB. Anti-IDOR, snapshot testo immutabile.
- Migrazione 036: acn_assessments + acn_assessment_responses (APPLICATA su host).
- Router: acn-gap controllerMap + actionMap.
Origine: finding revisore (la Gap Analysis Art.21 non e l'autovalutazione ACN).
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