triangulate-findings

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triangulate-findings

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Cruza achados de múltiplas bases (FEC, LDA, FARA, registros estaduais, OpenCorporates, imprensa) em busca de coincidências de endereço, data de incorporação, entidades e pessoas vinculadas. Eleva o nível de confiança quando ≥2 fontes primárias concordam. Produz findings-consolidated.json para uso pela skill generate-dossier-pdf. Acionar quando o orquestrador due-diligence-transnacional completar o Estágio 3 (buscas em paralelo).

Triangulação de Achados

Quando ativar

• Depois que todas (ou a maioria das) sub-skills de busca retornaram seus findings/<base>.json.
• Quando o orquestrador chama o Estágio 4 do pipeline.
• Quando o usuário pedir: "cruza os achados", "consolida os resultados".

Inputs

• Diretório findings/ com um ou mais arquivos <base>.json validados contra schemas/findings.schema.json.
• (Opcional) identity-variations.json — para listar todas as variações testadas no apêndice.

Lógica de cruzamento

1. Índice de endereços

Extrai normalized.address de cada hit. Se o mesmo endereço (ou prefixo de 15 caracteres) aparecer em bases diferentes, cria uma triangulação do tipo address_match.

2. Índice de entidades

Extrai normalized.entity_name de cada hit. Correspondência case-insensitive e strip de sufixos comuns (LLC, Inc, Corp, Ltd). Se a mesma entidade aparecer em ≥2 bases, cria entity_match.

3. Índice de pessoas

Extrai normalized.full_name de cada hit. Mesma lógica de normalização. Cria person_match quando a mesma pessoa aparece em bases distintas.

4. Índice de datas

Extrai normalized.date de cada hit. Se datas de incorporação em bases diferentes diferem em ≤30 dias para a mesma entidade, cria date_match.

Escala de confiança na triangulação

Fontes concordantes	Confiança
≥ 3 bases primárias	confirmado
2 bases primárias	provavel
1 primária + 1 news	indicio
1 base apenas	não triangulado

Bases primárias: FEC, LDA, FARA, FL-SUNBIZ, DE-CORPS, TX-COMPTROLLER, OPENCORPORATES. NEWS-BR e NEWS-US são corroborativas, não primárias.

Identificação de lacunas

Uma lacuna é registrada quando:

• Uma base esperada (listada em bases_prioritarias do target.yaml) não tem arquivo de achados, ou
• O arquivo existe mas status = "error", ou
• Todas as variações estão em no_hits (ausência documentada).

Lacunas são dados jornalísticos — sempre registrar com a metodologia executada, não apenas omitir.

Output

findings-consolidated.json validado contra schemas/findings-consolidated.schema.json.

Estrutura:

{
  "target_name": "...",
  "consolidated_at": "ISO-8601",
  "sources_count": 5,
  "findings": [ /* array de findings individuais */ ],
  "triangulations": [ /* array de cruzamentos */ ],
  "high_confidence_flags": [ /* strings descritivas */ ],
  "gaps": [ /* lacunas identificadas */ ],
  "legal_contexts": [ /* contextos legais agregados de todas as bases */ ],
  "next_frontiers": [ /* próximas frentes agregadas */ ]
}

Anti-alucinação

• Nunca inferir relacionamento entre achados sem correspondência explícita nos campos normalizados.
• Sempre registrar quais campos foram comparados e qual o critério.
• Se a correspondência for fuzzy (endereço parcial, nome com typo), usar nível de confiança indicio, não confirmado.
• O script scripts/triangulate.py implementa esta lógica de forma reproduzível e auditável.

Script CLI

python skills/triangulate-findings/scripts/triangulate.py \
    --findings-dir examples/case-fictional/findings/ \
    --output examples/case-fictional/findings.json

Referências

• skills/due-diligence-transnacional/references/confidence-levels.md
• schemas/findings.schema.json
• schemas/findings-consolidated.schema.json