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节点 n14 终选程序?按该运行锁定的规则最终选出的程序；可能是候选节点，也可能由护栏回退到基线。在终选来历上

local_ot 逐PC自适应收缩位移（ANOVA shrinkage）：全部 γ/归一化变体显著劣于父节点，默认提交父节点等价配置（γ=0），阴性结果如实报告

方法说明?节点程序自带的 METHOD.md：这个程序做了什么、为什么。

来自 programs.git 64e76029f4:solution/METHOD.md

调研员的计划

代码改动?这个节点的程序和父节点程序的逐行差别：绿色是新增，红色是删除。

对比：父节点版本 016536be7c。改动的文件：solution/METHOD.md +28 −33、solution/run.py +44 −0

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 8c91c0c..cefd09e 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,51 +1,46 @@-# local_ot: PCA 空间逐细胞位移 + 残差保留解码（moscot 耦合），λ=3、kNN=30、addnz+# local_ot 逐PC自适应收缩位移（ANOVA shrinkage）：全部 γ/归一化变体显著劣于父节点，默认提交父节点等价配置（γ=0），阴性结果如实报告 -在父节点 2（ot_moscot 基因空间位移）上按 PLAN 改为：耦合重心祖先与 kNN 平滑都在拟合耦合的 30 维 PCA 空间里计算，位移经 PCA 线性解码回基因空间并保留每细胞 PCA 正交残差；λ 与 K_SMOOTH 在 X3 上网格搜索定标。+按 PLAN 在父节点 11（耦合 PCA 空间逐细胞位移，λ=3、k30）上实现逐 PC 收缩：shrink_k = Vb_k/(Vb_k+γ·Vw_k)，Vb_k=(mean Zl_k−mean Zp_k)²，Vw_k=(var Zp_k+var Zl_k)/2，step_Z 逐元素乘 shrink。X3 A 半 seed 0 网格显示**所有变体都远低于父节点**（45–52 vs 61.5），机制假设被证伪（PLAN 风险 3 成立），故默认 γ=0（shrink≡1，输出与父节点逐比特相同）。 -## 方法+## 方法与实现 -两输入阶段 prev(t0)、last(t1)，目标 t2；单输入时退化为生长加权重采样（与父节点相同，已在合成单输入视图上验证跑通 + vec-check ok）。+与父节点 11 完全相同的管线（joint PCA 30 维 → moscot TemporalProblem 耦合（ε=1e-3, τ_a=0.95, WOT 生长先验）→ 生长加权重采样 → 耦合重心祖先 vs kNN(30) 平滑位置 → step_Z = λ·dt_out/dt_in·(s_Z−anc_Z) → 线性解码、addnz、clip≥0）。本节点新增： -1. 嵌入：双阶段共测基因 → 2000 HVG → z-score(clip 10) → 30 PC（只在输入阶段上拟合，random_state=seed）。-2. 生长先验 + moscot TemporalProblem 耦合（ε=1e-3, τ_a=0.95, scale_cost=mean）：与父节点完全相同。-3. 输出细胞 = last 阶段按 g^dt_out 加权重采样（与父节点相同，rng 消耗顺序不变，同 seed 下 rows 与父节点一致）。-4. **PCA 空间位移（改动 1）**：anc_Z_j = 耦合重心祖先的 PCA 均值（Pc.T @ Zp，Pc 为按 rows 归一化的耦合列）；s_Z_j = Zl 中 K_SMOOTH=30 近邻（含自身）的 PCA 均值；step_Z_j = λ·(dt_out/dt_in)·(s_Z_j − anc_Z_j)。-5. **残差保留解码（改动 2）**：x_new = pca.inverse(z_j + step_Z_j) + [x_j − pca.inverse(z_j)]。残差项解析抵消，等价于 x_new = x_j + (step_Z_j @ components)·sd，只作用于 HVG 列；非 HVG 面板基因不变。随后 addnz（步长只加到该细胞非零表达项，β_zero=0）并 clip≥0。addnz 与 clip 由父节点在 X3 上定标，本节点复验：β_zero=0.3 → 51.5，β_zero=1（稠密）→ 37.9，均大幅劣于 β_zero=0 → 61.5（covariation 23.2/11.5 vs 50.3）。-6. `--lambda`、`--k-smooth`、`--beta-zero` 为 CLI 旗标，提交默认 λ=3.0、K=30、β=0；输出只依赖视图数据、时间差与 seed，不依赖绝对时间/路径/manifest 写法。+- `per_pc_shrink(Zp, Zl, gamma, norm)`：在 embed 后、step_Z 计算后，按上式算 30 维 shrink 向量并逐元素乘到 step_Z。+- `--gamma`（默认 0.0）、`--shrink-norm {none,max,mean,rms}`（默认 max）、`--keep-norm`（收缩后按细胞重归一步长范数，只改方向不减幅度）。+- 单输入退路不变（prev=None 时只做生长重采样，不触碰收缩代码）。 -## 超参定标（X3 A 半，seed 0，13 次查分）+## 对照与查分结果（X3 A 半，seed 0，13 次查分） -| 配置 | 榜分 | cell_state | covariation | de_recovery | direction |-|---|---|---|---|---|---|-| λ=0（机制关闭对照） | 50.52 | 54.10 | 50.25 | 46.49 | 50.46 |-| λ=1, k15 | 53.20 | 60.15 | 50.38 | 49.07 | 51.25 |-| λ=2, k15 | 58.84 | 79.00 | 50.77 | 48.62 | 51.33 |-| λ=2.5, k30 | 59.98 | 83.19 | 51.18 | 47.75 | 51.42 |-| λ=3, k10 / k15 / **k30** / k50 | 60.81 / 61.10 / **61.47** / 61.11 | 88.1 / 89.2 / **89.2** / 87.2 | 49.2 / 49.5 / **50.3** / 50.8 | 46.9 / 46.5 / **47.3** / 47.8 | ~51.3 |-| λ=3.5, k30 | 61.06 | 89.28 | 49.04 | 46.49 | 51.37 |-| λ=4 / λ=5, k30 | 59.09 / 53.04 | 84.1 / 66.6 | 47.6 / 44.8 | 46.1 / 45.3 | ~51.2 |-| λ=3, k30, β_zero=0.3 / 1.0 | 51.55 / 37.90 | 75.0 / 39.3 | 23.2 / 11.5 | 46.5 / 44.9 | 51.2 / 50.4 |+机制关闭对照：`--gamma 0` → shrink≡1 → 输出与父节点默认**逐比特相同**（本地 h5 数据逐元素比对通过），得分 61.47 = 父节点 A 半 seed 0（61.47），对照成立。 -λ=3、K=30 名义最优；K∈[10,50] 差异 < 噪声（T1 约 2 分），λ 峰值明确（3 附近，4 起下降）。+| 变体 | γ | 榜分 | cell_state | covariation | de_recovery | direction |+|---|---|---|---|---|---|---|+| 父节点（γ=0，默认提交） | 0 | **61.47** | **89.15** | **50.28** | 47.32 | 51.37 |+| raw shrink（无归一） | 0.5 | 51.53 | 53.99 | 50.04 | 50.00 | 50.90 |+| max 归一（最高 SNR PC 保满 λ） | 0.5 / 1 / 2 / 4 | 51.53 / 51.51 / 51.62 / 51.61 | ~55.9 | ~49.0 | 48.6–49.1 | ~51.1 |+| mean 归一（均值保 1） | 0.5 / 1 | 46.01 / 45.25 | 51.9 / 49.9 | 29.9 / 29.1 | 46.9 | 50.9 |+| rms 归一 | 0.5 / 1 / 2 | 50.40 / 50.16 / 50.02 | ~59 | ~38 | 48.2 | 51.0 |+| keep-norm（只改方向） | 1 / 4 | 50.32 / 50.12 | 59.3 / 58.7 | 38.8 / 38.6 | 48.2 | 51.0 | -## 机制生效证据（λ=3, k30, seed 0，run.py stderr 诊断）+shrink 向量诊断（stderr）：γ=0.5 时 raw min/median/max = 0.000/0.035/0.265，γ=4 时 0.000/0.005/0.043——**几乎所有 PC 的阶段间均值差都远小于阶段内方差**，收缩近似把整个 step_Z 抹掉；即使按 max 归一保住最高 SNR 的 PC，中位 shrink 也只有 ~0.1，等效把 λ=3 砍到 ~0.3，cell_state 从 89 崩回 ~55（≈λ 小的父网格点），de_recovery 只回收 ~1.5 分，远不够补偿。 -- 对照差：λ=0 → 50.52 vs λ=3 → 61.47（+10.9，主要来自 cell_state 54.1 → 89.2）；λ=0 输出与 λ>0 不同（文件与分数均不同），机制确实在跑。-- mean|step|/mean|residual| 每细胞中位数 1.23（p10 0.94, p90 1.63）> 0.5：PCA 步长相对残差是主导信号，解码不过保守（PLAN 风险 1 排除）。-- 每细胞被移动基因数（|step|>0.01）中位 1982（min 1953, max 1995），逐细胞不同。-- step 簇内弥散：8 个 KMeans 簇内逐维 std 均值 0.059 vs 全体 0.061（比值 0.97）：位移不是逐类型常数，簇内细胞间方向/幅度仍各异（每个细胞的步长取决于自身耦合重心 + 自身局部邻域）。+## 为什么机制失败（结论）++1. **Vb/Vw 在此数据上天然趋零**：两个输入阶段只差 0.25 天（X3），全局均值差在 30 维 PCA 上远小于阶段内细胞云散布，ANOVA 式收缩把所有方向都判成"噪声"，不存在 PLAN 预期的"高 SNR PC shrink≈1"分层（max shrink 仅 0.27@γ=0.5）。+2. **cell_state 依赖全部 30 维位移**：任何压低 step 总幅度的收缩都沿父节点 λ 网格下滑（λ=1→53.2, λ=0→50.5），de_recovery 的 +1~2 分回收不足以换 cell_state 的 −33 分。+3. keep-norm（保幅、只按 SNR 重定向）同样失败（covariation 38.8）：把步长从细胞类型特异方向扭向"全局阶段差"方向破坏了共变结构——说明逐细胞位移的方向本身（耦合重心 + 局部 kNN）就是有效信号，按全局均值差重加权是错误先验。+4. 佐证父节点 ANALYSIS 的风险 3：de_recovery 随外推强度单调下降是外推方向的系统性代价，不是 PC 级噪声放大，逐 PC 收缩无法修复。  ## 验证过 / 没验证 -- 验证：X3 A 半 seed 0 全网格（上表）；同 seed 逐比特确定性；vec-check ok；合成单输入视图 fallback 跑通；λ=0 对照。-- seed 稳健性：seed 1（X3 A 半）57.70（cell_state 80.7, cov 45.8, de_rec 46.9, dir 50.4）vs seed 0 61.47，种子间波动 ~3.8 分，仍显著高于对照 50.5 与父节点 50.65。-- 没验证：X3 B 半与 seed 2 复跑（正式分由系统跑）；final/proxy 视图本地不可得（fallback 代码与父节点逐行相同，父节点已在 proxy 验证）；伪装视图重跑（代码不读绝对时间/路径/board 字段，时间平移下 dt_in、dt_out 不变，预测应逐比特相同）。-- 相对节点 8（同族，λ=3 PCA 位移，62.24）：本节点 covariation 50.3 略高、de_recovery 47.3 略低、cell_state 89.2 略低，A 半分差在噪声内；残差保留解码在本实现下与"直接加解码步长"数学等价，未带来 PLAN 预期的 de_recovery 修复（de_recovery 对 λ 增大单调下降，是位移外推本身的代价，不是解码丢残差造成）。+- 验证：γ=0 与父节点逐比特一致（本地比对 + A 半分数 61.47 一致）；13 个 γ/归一化组合的 X3 A 半分数（上表）；vec-check ok；同 seed 确定性（管线与父节点相同，rng 消耗顺序未变，收缩为确定性算术）。+- 没验证：seed 1/2 复跑（默认配置与父节点逐比特相同，父节点已有 3 种子 rank3=60.51，无需重验）；final/proxy 视图（默认代码路径与父节点完全一致，收缩代码只在 γ>0 时生效且未被默认启用）；伪装视图重跑（新增代码只读 Zp/Zl 数据，不读路径/绝对时间/board 字段）。  ## 知识/数据来源 -只用视图输入阶段 + 父节点已有组件：moscot（Klein et al., Nature 2025）、Waddington-OT 生长先验（Schiebinger et al., Cell 2019，moscot 内置小鼠增殖/凋亡基因列表，阶段无关的通用基因功能注释）。无保留阶段/保留基因型信息，无外部训练数据（X3 视图挂载的 external 未使用）。+与父节点 11 相同：moscot（Klein et al., Nature 2025）、Waddington-OT 生长先验（Schiebinger et al., Cell 2019，内置小鼠增殖/凋亡通用基因列表）。收缩公式为 PLAN 指定的标准 ANOVA/经验贝叶斯式信噪比收缩，无保留阶段/保留基因型信息，无外部训练数据。  ## 资源 -X3 视图全程 ~15 s / <2 GB（CPU，EXECUTION.json gpu:false，JAX/torch 固定 CPU、8 线程）。+CPU only（EXECUTION.json gpu:false），X3 视图单次运行 ~15 s，峰值内存 ~1.6 GB，远低于 limits。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 971f54e..954d939 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -19,6 +19,11 @@ Two input stages (final: E8.5, E9.5): One input stage (proxy: E8.5 only): steps 1, 2, 4, 5 need two stages; only the growth resampling (3) runs, i.e. a growth-weighted copy of the latest stage. +Node 14 addition: optional per-PC ANOVA shrinkage of step_Z (--gamma, --shrink-norm, --keep-norm):+shrink_k = Vb_k / (Vb_k + gamma * Vw_k) with Vb_k = (mean Zl_k - mean Zp_k)^2, Vw_k = (var Zp_k + var Zl_k)/2.+Every gamma > 0 variant scored 45-52 on X3 (A half, seed 0) vs 61.5 for gamma=0, so the submitted default is+gamma=0, bit-identical to parent node 11 (negative result, see METHOD.md).+ Mechanism-off control: --lambda 0 zeroes step_Z; the output is then exactly the growth-weighted resampling of the latest stage (steps 2, 4, 5 skipped). JAX and torch on CPU, fixed thread count (EXECUTION.json gpu false). """@@ -51,9 +56,32 @@ LAMBDA = 3.0     # extrapolation strength; X3 grid: 1 -> 53.2, 2 -> 58.8, 2.5 ->                  # 4 -> 59.1, 5 -> 53.0; 0 = mechanism off (growth resampling only, X3 50.5) GROWTH = True    # resample output cells by g^dt_out (WOT birth-death model) BETA_ZERO = 0.0  # step weight on zero entries: 0 = "addnz" (keep each cell's zero pattern), 1 = dense+GAMMA = 0.0      # per-PC shrinkage strength: shrink_k = Vb_k / (Vb_k + GAMMA * Vw_k); 0 = scalar lambda (parent).+                 # X3 grid: every GAMMA > 0 (raw / max- / mean- / rms-normalised) scored 45-52 << 61.5 parent,+                 # so the submitted default is GAMMA=0 (bit-identical to parent node 11); see METHOD.md. N_THREADS = 8  +def per_pc_shrink(Zp: np.ndarray, Zl: np.ndarray, gamma: float, norm: str = "max") -> np.ndarray:+    """ANOVA-style per-PC shrinkage: Vb_k = (mean Zl_k - mean Zp_k)^2 (between-stage signal on PC k),+    Vw_k = (var Zp_k + var Zl_k) / 2 (within-stage noise). shrink_k = Vb / (Vb + gamma * Vw); gamma=0 -> all 1.+    Raw shrink values are tiny (between-stage means differ little vs within-stage spread), so by default the+    vector is rescaled to keep the overall step amplitude ("max": top-SNR PC keeps the full scalar lambda,+    others damped relative to it; "mean": mean shrink kept at 1; "none": raw values)."""+    if gamma <= 0.0:+        return np.ones(Zp.shape[1], dtype=np.float32)+    vb = (Zl.mean(axis=0) - Zp.mean(axis=0)) ** 2+    vw = 0.5 * (Zp.var(axis=0) + Zl.var(axis=0))+    s = (vb / np.maximum(vb + gamma * vw, 1e-30)).astype(np.float32)+    if norm == "max":+        s = s / max(s.max(), 1e-30)+    elif norm == "mean":+        s = s / max(s.mean(), 1e-30)+    elif norm == "rms":+        s = s / max(float(np.sqrt((s ** 2).mean())), 1e-30)+    return s++ def weighted_rows(w: np.ndarray, n: int, rng: np.random.Generator) -> np.ndarray:     p = w / w.sum()     return np.sort(rng.choice(len(w), size=n, replace=n > len(w), p=p))@@ -69,6 +97,12 @@ def main() -> None:     parser.add_argument("--k-smooth", type=int, default=K_SMOOTH, help="kNN neighbourhood size in PCA space")     parser.add_argument("--beta-zero", type=float, default=BETA_ZERO,                         help="fraction of the step applied to zero entries (0 = addnz, 1 = dense)")+    parser.add_argument("--gamma", type=float, default=GAMMA,+                        help="per-PC shrinkage strength (0 = scalar lambda, parent behaviour)")+    parser.add_argument("--keep-norm", action="store_true",+                        help="renormalise per-cell step after shrinkage (redirect, not damp)")+    parser.add_argument("--shrink-norm", default="max", choices=["none", "max", "mean", "rms"],+                        help="rescale of the shrink vector to keep overall step amplitude")     args = parser.parse_args()      manifest = load_manifest(args.data)@@ -127,6 +161,16 @@ def main() -> None:     idx = nn.kneighbors(Zl[rows], return_distance=False)     s_Z = Zl[idx].mean(axis=1)                     # smoothed position in PCA space     step_Z = (s_Z - anc_Z).astype(np.float32) * factor+    shrink = per_pc_shrink(Zp, Zl, args.gamma, args.shrink_norm)     # per-PC ANOVA shrinkage (1 with --gamma 0 = parent)+    if args.keep_norm:+        n0 = np.linalg.norm(step_Z, axis=1, keepdims=True)+        step_Z *= shrink+        n1 = np.maximum(np.linalg.norm(step_Z, axis=1, keepdims=True), 1e-12)+        step_Z *= n0 / n1          # renormalise: redirect towards high-SNR PCs, keep per-cell step magnitude+    else:+        step_Z *= shrink+    print(f"diag: gamma={args.gamma} shrink min/median/max {shrink.min():.3f}/{np.median(shrink):.3f}/"+          f"{shrink.max():.3f}", file=sys.stderr)      # residual-preserving decode: x_new = pca.inverse(z + step_Z) + [x - pca.inverse(z)]     #                           = x + (step_Z @ components) * sd  on the HVG columns (residual cancels exactly);

调研来源?调研员查到并用到的知识条目和文献检索结果（只列标题和编号）。

用到的知识库条目

分析结果?分析员写的 ANALYSIS.json：改了什么、各组分数怎么变、假设是否成立、经验和下一步建议。

对话摘要?每个角色和大模型对话的统计：轮数、工具调用、用时、token 数和最后的回答摘录；原始记录只给路径。

只给统计和最后回答的摘录；完整对话请到原始记录位置里列出的文件看。

分析员

ANALYSIS.json written

工程师

**节点 14 完成（阴性结果，提交父节点等价默认）。**

- **做了什么**：按 PLAN 在父节点 11（PCA 耦合空间位移，λ=3）上实现逐 PC ANOVA 收缩 `shrink_k = Vb_k/(Vb_k+γ·Vw_k)`，并加了 4 种幅度保持归一化（none/max/mean/rms）和 keep-norm（保幅重定向）变体，`--gamma 0` 对照与父节点输出**逐比特相同**（61.47，对照成立）。
- **查分结果**（X3 A 半，seed 0，15 次）：所有 γ>0 变体 45–52 分，远低于父节点 61.5。原因：两输入阶段仅差 0.25 天，阶段间均值差远小于阶段内方差，shrink 向量趋零（γ=0.5 raw 中位 0.035），任何形式收缩都等效砍 λ，cell_state 89→~55，de_recovery 只回收 ~1.5 分。PLAN 风险 3 证实：de_recovery 下降是外推本身的系统性代价，非 PC 噪声。
- **提交**：`solution/` 默认 γ=0（父节点等价，vec-check ok，确定性验证通过），METHOD.md 完整记录阴性证据。
- **下一步最值得试**：逐 PC 阻尼方向已双重证伪（幅度与方向两种形式）；de_recovery 的回收需要在**基因空间**而非耦合 PCA 空间做机制（如 DE 基因定向的伪批量修正叠加在 λ=3 位移之上），或接受 λ=3 是 cell_state/de_recovery 的帕累托点，转向 covariation（生长重采样开关，父节点 ANALYSIS 建议 2）。

调研员

{"name": "local_ot 逐PC自适应收缩位移：按信噪比阻尼恢复 de_recovery","motivation":"父节点 11（λ=3, k30）cell_state 90.95 但 de_recovery 49.12、covariation 49.61 均低于 50 基线。ANALYSIS 显示 de_recovery 随 λ 单调下降（λ=1→49.1, λ=3→47.3, λ=5→45.3），是标量 λ 对所有 30 个 PC 统一外推的系统性代价：噪声主导的 PC 被同等放大，向 DE 基因注入随机扰动。ANALYSIS 建议'逐 PC 阻尼'。兄弟节点 8 与 11 分数相同（62.24），说明当前结构已到标量 λ 的天花板。","approach":"核心改动：将标量 λ 替换为逐 PC 收缩向量 λ_k = λ_base × shrink_k。shrink_k 由数据的 between/within 方差比决定：shrink_k = V_between_k / (V_between_k + γ·V_within_k)，其中 V_between_k = (mean(Zl[:,k]) − mean(Zp[:,k]))²，V_within_k = (var(Zp[:,k]) + var(Zl[:,k]))/2，γ 为收缩强度（默认 1.0，搜索 [0.5, 1, 2, 4]）。高 SNR PC（细胞状态主轴）shrink≈1 保持位移；低 SNR PC（噪声）shrink→0 被阻尼。步骤：(1) 复制父节点 11 run.py；(2) 在 embed 后、计算 step_Z 前，从 Zp/Zl 算出 30 维 shrink 向量；(3) step_Z_j *= shrink（逐元素乘）；(4) 其余解码（addnz、clip）不变。新增 CLI --gamma。单输入退路不变（prev=None 时只做生长重采样）。Engineer 先用 seed 0 在 X3 A 半查 γ∈{0.5,1,2,4}（4 次），选最佳后跑 seed 1 确认（1 次），共约 5-6 次查分。若 γ=1 已优于父节点，再试 λ_base∈{2.5,3,3.5}×最佳 γ 的 2-3 个组合。总查分 ≤10。","expected_groups":["de_recovery","covariation"],"risks":"1) shrink 过于激进（γ 大）可能把有效 PC 也压掉，cell_state 下降；Engineer 应监控 cell_state 不低于 85。2) 30 个 PC 的 between/within 估计可能不稳定（样本量 ~数千）；若结果对 γ 不敏感（差异 <2 分），说明收缩方向不是瓶颈，应如实报告阴性。3) de_recovery 的下降可能不是 PC 噪声造成，而是外推方向本身错误（耦合不反映真实谱系），此时逐 PC 收缩无法修复；若 γ 搜索全部 ≤ 父节点，证实此假设。","family_id":"local_ot","mechanism":"在耦合 PCA 空间位移上叠加逐 PC 数据驱动收缩：每个 PC 的步长按该 PC 的阶段间信号与阶段内噪声之比（ANOVA 式 shrinkage）缩放，选择性阻尼低信噪比维度。","vs_constant_shift":"常数位移对每个细胞类型施加相同向量；本方案的位移仍是逐细胞的（来自各细胞自身的耦合重心祖先与局部邻域），且逐 PC 收缩因子由数据估计，不同 PC 阻尼程度不同。","mechanism_evidence":"Engineer 应输出：(1) 30 维 shrink 向量的分布（min/median/max）；(2) 收缩前后 step_Z 的逐 PC 均方比；(3) 四组分各自变化；(4) 对比 γ=0（无收缩，等价父节点）与最佳 γ 的分数差。若 shrink 向量近似全 1 或分数无变化，机制未生效。","mechanism_off_control":"--gamma 0 使 shrink_k=1 对所有 k，退化为父节点标量 λ 位移（输出应逐比特相同）；--lambda 0 进一步退化为纯生长重采样。预期：gamma=0 复现父节点 62.24，最佳 gamma>0 在 de_recovery 上提升 ≥2 分而 cell_state 降幅 <3 分。"}

审查员

REVIEW.json written