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Matrice per entità (scripts/entity_matrix.py, lanciato dal pre-passaggio, scrive entita.csv): per ogni tabella o modello con dati personali (Prisma, Django, SQL) le stesse domande, pre-compilate dal codice con file e riga: cancellazione, export dell'interessato, diritto all'oblio e, se il codice è multi-ente, isolamento fra enti. L'agente chiude solo le righe «non trovato» (ok, gap con gap_id, non applicabile, non verificabile con motivo), con un gap per domanda che elenca le entità; chiudi fallisce sulle righe aperte. Su UnityKore: 63 entità, 252 righe, 126 da guardare. Misurato con due giri: sulle righe aperte i due giri danno lo stesso giudizio nel 79% dei casi (cancellazione 38/38, export 14/17, isolamento 28/40, oblio 20/31); token per giro 263–280 mila, contro 344–359 mila dei giri con letture.csv. L'accordo complessivo sui gap resta 49% (un giro ha raggruppato le entità in meno gap, l'altro le ha divise; i temi fuori dalla matrice restano variabili), 69% sulle cause ad alta priorità.
Rimosso
letture.csv (introdotto in questa stessa giornata): circa +30% di tempo senza effetto misurabile sull'accordo; la matrice per entità fissa le domande invece dei file.